編輯部已成羊村,這幾天幸虧有ChatGPT(doge)
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壞事了,AI真的來搶飯碗了。
還是我的飯碗!
這兩天你們看的推送,有些標題是AI幫忙取的,有些文章甚至由AI完成了主要工作。
我呢?我不過是打打下手,加些過渡句,加些表情包進去,再排排版罷了。
沒錯,說的就是ChatGPT。
我現在對這玩意的心情很復雜,短期看它在這個特殊時期能幫忙減輕一些工作負擔,等它功能再全點呢?
地攤見了,朋友們。
80分鐘完成一上午的工作
一切開始于上周日的這篇文章,《@不愛運動的人:每天4次1分鐘的日?;顒?,全因死亡風險降低40%|Nature子刊》。
參考資料來自悉尼大學,介紹了……算了我也不總結了,直接上AI總結的吧。
總之,就是我突發奇想把原文拿給ChatGPT看,并要求它生成一份中文摘要。
然后就見證了這么一幕……
當時我還沒意識到問題的嚴重性,就沒心沒肺地接著問了下去。
2.5萬人,有生理數據、不光是調查問卷,看來還算靠譜了,繼續。
7年,可以的,不過……
就像這樣,后來我還問了“這項研究的主要貢獻者是誰”,“他對自己的成果有發表什么看法么?”等問題。
反正只要原文中提到的,ChatGPT都能準確理解并直接給出答案。
原文沒有的,比如“其他學者如何評價這篇論文”,也不會強行編。
由于是頭一次用,我還特意去核對了一下原文看有沒有錯誤,畢竟之前試玩過的各類“人工智障”也蠻多的。
結果就是……沒有問題,非常準確。
懷著震驚的心情,我又看了看社交平臺上網友對這項研究的討論,以及從配套的視頻中截一些圖,然后開始下(Ctrl+C)筆(Ctrl+V)。
等完成初稿的時候看了一下表,10:06。
從8:46到10:06,不到一個半小時,一上午的工作完成了。
真的要失業了?
這次之后,我還是不信邪,于是又試了幾篇其他專業的文章。
我先給ChatGPT看了上周登上Science封面的“信息競賽選手”AlphaCode的報道,讓它給我寫個中文開頭。
它給我的答案是這樣的,啊這,改改連接詞,好像可以直接拿來用了。
讓它講一下研究人員是如何訓練AlphaCode的,它也是頭頭是道。
難道我的工作真的要這么沒了?
不不,我趕緊又找了一篇我最喜(頭)歡(疼)的量子計算領域文章。
讓它概括一下亞馬遜推出的第一臺量子計算設備Aquila的亮點。
不得不說,ChatGPT能在官方提供的7大段介紹中,準確提煉出“首款”、“可運行256個量子比特”、模擬哈密頓仿真(AHS)等特點,這能力真的有點靠譜。
除此之外,我還試了試讓它來取標題。
這次給ChatGPT看的是一段介紹它自己的文章,文中一位經濟學家大談特談了對ChatGPT大火的擔憂。
沒想到的是,ChatGPT給出的答案完全把握了文章的情緒:“這是一顆放射性的核彈”。
看來不用管是什么學科,閱讀理解這方面ChatGPT是拿捏住了。
感覺自己涼得更徹底了。
魔盒真的打開了
事到如今,再回看一下剛開始時的竊喜,簡直有點可笑了。
我把這事和同事們講了一下,大家的心情現在都是醬紫的。
就有種潘多拉魔盒真的被打開了的感覺。
要說未來會如何,似乎可以參照AI繪畫的發展軌跡。
技術早就有了,從21年初的DALL·E一代到后來各種CLIP+GAN的組合,都只是在技術圈里傳播。
一旦做成產品,如DALL·E 2、Midjourney,就開始進入美術工作者的視線。
最終是開源的Stable Diffusion徹底引爆,讓AI繪畫火遍全球。
不光是玩家眾多,還改變了很多設計工作流、誕生不少商業產品。
△nesslab.com不完全統計
不知道OpenAI是不是此刺激,先是取消了DALL·E 2的排隊邀請制,到了ChatGPT更是從一開始就注冊即用。
雖然不是完全開源,但API接口到了全球開發者手里,威力也不容小覷。
今天去看GitHub熱榜的話,25個項目里就有8個和ChatGPT相關。
事實上,ChatGPT已經融入不少行業的工作流程,首當其沖的就是各類內容創作者。
接下來是一些流程性強的工作,比如搜索引擎優化。
甚至涉及和人打交道的工作,也未必能幸免。
在這一切到來之前,先好好利用它吧,比如寫寫工作周報。
甚至有人在ChatGPT的幫助下寫申請書找到新的了工作。
然鵝令人絕望的是,ChatGPT成功的秘訣之一就是“從人類反饋中強化學習”(Reinforcement Learning from Human Feedback )。
你越用它,它就越強。
最后問問大伙,你們的工作還安全嗎?