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多年来，人工智慧（AI）统治世界一直是许多人担忧、且并非不可能的事，但谁知道，这会从艺术和文学领域开始呢？

在全球都还在为聊天机器人ChatGPT惊叹时，OpenAI在3月14日又亮相了新一代的GPT-4，不但可以可处理2.5万字长篇内容，是ChatGPT的8倍，最让人惊艳的是还能「看图说故事」，连哏图都能分辨，告诉你背后的小点在哪。
ChatGPT是什么？ ChatGPT能做到哪些事？

GPT是「生成型预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer）」的缩写，是一种语言模型，而OpenAI所提出的这一系列的模型，可以执行非常复杂的任务，如回复问题、生成文章和程序码，或者翻译文章内容等。而GPT中的Transformer是指由Google Brain所推出的解码器（decoder），是用来处理输入的自然语言以处理翻译、摘要等。

ChatGPT不仅仅是个聊天机器人，而是上知天文下知地理、可以针对使用者问题给予相应的长篇回覆；问答解惑、写程序和debug，甚至撰写论文、剧本小说诗歌等等，都难不倒它，只是有时还是会出现令人啼笑皆非的答案，但都还编得有模有样、令人惊艳。

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自从先前ChatGPT开放公众使用以来，已经吸引超过过亿使用，社群媒体也涌现了大量用户的测试截图，主题广泛，个个都在测试人工智慧的极限。

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但可询问的内容也有限制，例如，它的培训内容只限于2021年以前的资讯：如果需要借助它回到2022年之后的焦点需要借助WEB FOR CHATGPT插件

ChatGPT的演变历程：1到4代有什么差别？
1. GPT-1：

就是第一代GPT模型，于2018年6月诞生时，就已经是个强大的语言理解模型。从判断两个句子间的语意与关系、文本资料分类、问答与常识推理都难不倒，只是并非好的对话式AI模型，训练参数也远低于后续模型。
2. GPT-2：

2019年2月OpenAI又推出了由GPT-1演变而来的GPT-2，但主要改变只有使用了更多参数与数据集，参数量达15亿（GPT-1仅有1.17亿），而学习目标改成了「无特定任务训练」。这证明了，大幅增加的参数和资料可以让GPT-2比起GPT-1更上一层楼，虽然有些任务的表现不比随机的好，但在生成短文和编故事等方面都有了一定的突破。

3. GPT-3／GPT-3.5：

2020年GPT-3也受简单粗暴地用钱堆出了更多的运算资源，延续过去GPT类的单向语言模型的训练方式，只是将模型增大到1750亿参数。 GPT-3在自然语言处理领域已经取得了重大的突破，成为了当时最大、最强大的自然语言生成模型，从机器翻译到文章总结输出，都有着非常出色的表现。

只是，2020年因为疫情严峻所致，人们对于人工智慧领域的突破并没有足够的关注。而且，比起ChatGPT，GPT-3并没有办法进行自然的对话，只能处理单向的任务，因此也只有少数开发者有兴趣。

直到2022年11月底，OpenAI才发布了「GPT-3.5」的更新，主打对话模式，甚至可以承认错误、且拒绝不恰当的请求──这就是支持ChatGPT背后的模型，其更接近人类对话与思考方式的特点也吸引了全球的目光。

4. GPT-4：

距上次GPT-3.5的更新不久，2023年3月14日，OpenAI又抛出GPT-4，此次除了正确度高出40%、以整理和搜寻网路上的资讯为主，还可以支援视觉输入、图像辨识，懂得「看图说故事」了！不过GPT-4没有再砸下重金、狂堆训练参数，而是把研发的重点将放在提升利用现有数据的能力上。

OpenAI表示，GPT-4生成的答案错误更少、正确性比GPT-3.5高40%，也较不会超脱常轨、大聊禁忌话题，在许多标准化测验的表现甚至比人类优秀。值得注意的是，GPT-3.5及GPT-4闲聊时差别虽不大，但若任务够复杂，GPT-4比GPT-3.5更可靠、有创意且能处理更多微妙指令。

根据OpenAI说法，GPT-4可在律师资格考试击败90%人类、在国际生物奥林匹亚(Biology Olympiad)击败99%高中生。事实上，GPT-4在至少34种涵盖总经、写作、数学等领域的测验皆名列前茅

测试数据：34种涵盖总经、写作、数学等领域的测验皆名列前茅

GPT-4登场！比ChatGPT更智慧，有哪些特色？
特色一：可处理2.5万字长篇内容，是ChatGPT的8倍

根据OpenAI官网上的介绍，GPT-4能够处理多达2.5万字的长篇内容，足足是ChatGPT的8倍以上，无论是生成文本、延伸对话或分析文件，GPT-4都能胜任。

这也代表着GPT-4现在拥有更强悍的「记忆力」。 《TechCrunch》认为，GPT-4能够长时间更聚焦地与用户对话，除了提供更精确的回覆、不会偏移讨论主题，过去聊天机器人表现不佳的一大问题原因在于，最刚开始的要求与设定在一定长度的谈话后就会被后来的资讯所覆盖。

特色二：具备图像辨识能力，不只看懂哏图、瞄一眼就能生成网站程序码

此外，GPT-4还具备分析图像的能力，好比说可以辨识图片中的鸡蛋、面粉、牛奶等素材，推荐用户能够运用这些素材完成的料理。 GPT-4似乎还具备了一定程度的「幽默感」，在开发者直播中能够向用户解释哏图的好笑之处。 另外，GPT-4懂得大部分主流的程序语言，能够担任撰写程序的辅助帮手，结合前图像辨识功能， OpenAI更直接拍摄一张手绘的网站草稿，让GPT-4当场生成出整个网站的程序码 。

特色三：推理能力更上一层楼，生物奥林匹亚分数赢过99%考生

但OpenAI似乎并不想外界对GPT-4抱有过多不实的期待，执行长山姆．奥特曼（Sam Altman）向媒体表示，「我不想让人以为我已经攻克推理或智慧问题，我们还没有办到，但与目前技术相比的确是一大迈进。」

与此同时，GPT-4展现了比ChatGPT更强的推理能力，例如在示范中可以依据多位与会者的行程空档，找出众人都有空的时间安排一场会议，甚至参与高难度的文、理科都能名列前茅。

OpenAI透露，GPT-4在律师资格考试获得PR 90的成绩，这代表GPT-4表现赢过9成考生；另外，在SAT的阅读测验里则达到PR 93、SAT的数学考试中则得到PR 89的成绩，而生物奥林匹亚里更是达到PR 99，远高于ChatGPT的测试表现。

GPT-4也会乱说话，不能尽信！

GPT-4同样存在外界对聊天机器人「乱说话」的隐忧，对此OpenAI也警告， 不要尽信GPT-4，可能会有「发明事实」的问题 ，但也强调他们整整花费6个月时间研究安全功能，在训练过程中纳入了更多人工回馈训练、且GPT-4更优秀的推理及遵循指令的能力，都加速了这方面的进展，声称回应禁止内容的可能性降低了82%，陈述事实的回应（factual responses）提升了40%。

OpenAI认为，GPT-4能够在教育用途上大有可为，能够在多个学科里担任指导，降低学习的门槛让所有人都能精进自己的能力，不过与此同时诞生的「AI抢饭碗」忧虑，OpenAI总裁克雷格．布罗克曼（Greg Brockman）则表示，「会有一些工作消失、一些新工作诞生，但我认为最终效果是降低（各个工作）进入门槛，提升专家的生产力。」

ChatGPT有可能取代Google或其他搜索应用吗？

外界公认ChatGPT在AI界最大的突破，就是能处理非常广泛的主题。再者，ChatGPT以对话的方式进行互动，以人们无法企及的速度打包整理资讯，甚至能处理对话中出现的不同人物、地点和时间等资讯；可以把它理解成文字版的Siri或Alexa，但ChatGPT更能理解问题、更知道用户想要什么。

专家也认为，ChatGPT首先威胁到的就是搜寻引擎。比起一条条的蓝色连结列表，整理好的资讯、有逻辑的解释，似乎更吸引人。
观察一：ChatGPT可自行生成内容，并结合前后文意对话

目前搜寻引擎的运作方式（如Google），是汇集大量资讯，而非创造资讯。透过在输入框输入关键字，搜寻引擎会透过演算法，抓取、索引以及排序匹配的资讯，然后再由用户寻找自己需要的内容。但ChatGPT很不一样的是， 可自己生成内容，给出单一、即时的答案，还能结合前后文意，进行多轮对话 。

观察二：ChatGPT能不能判断讯息真伪？

不过，虽然ChatGPT资料源自于大量网路内容，但也会有出错的时候；而使用搜寻引擎可以从多个资料来源交叉对比。正如一些AI研究人员所解释，这是因为这样的聊天机器人基本上是「随机鹦鹉」（Stochastic Parrots）——也就是说，它们的知识仅来自训练数据中的统计规律，而不是像人类一样，拥有复杂和抽象的理解能力。

甚至，推特（Twitter）现任执行长伊隆．马斯克（Elon Musk）透露，ChatGPT可以使用Twitter资料库，且众所皆知Twitter垃圾讯息泛滥。这表示ChatGPT必然学到了许多缺少事实核查的内容，甚至被用来生成不实的消息、恶意散播。

综合来看，ChatGPT短时间内应该不会威胁到搜寻引擎，再加上Google也推出名为「Bard」的聊天机器人技术，正面迎战。但ChatGPT仍在起步，在未来，也有可能改变我们获取资讯的方式。

ChatGPT还能写论文？其实是扼杀思考

而在教育领域，Kedrosky也认为ChatGPT对高等教育来说也是个威胁，尤其ChatGPT用于撰写论文可以算是剽窃，「 写文章的目的是为了证明你可以思考，但缩短了（写作）过程、且达不到目的 ……我们不再知道他们有没有作弊，所以这表示，一切都必须在课堂上完成（作业）并且必须受到监督。」这都需要更多教育工作者在第一线努力，因此学校可能会变得更贵、更小。

但对于未来职业的威胁，Kedrosky仍同意比较乐观的看法，「……只要有『颠覆』，就会有其他机会，人是会流动的，会从一个地方到另一个地方、从一个职业到另一个职业。我们不应该如此固执，认为这个技术（AI）的发展让我们无法改变或是迁移。」

AI取代人力的那一天，终究要来临？

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不过，这也引发了另一个问题，这会不会取代一些工作？虽然许多用户表示，根据大量测试结果，ChatGPT并不是那么聪明，但各行各业的专业人士都开始担心。程序可以仰赖AI、学术论文甚至可以回避反剽窃软体，饭碗不保、知识原创性出现危机。

根据TechCrunch与麻省理工学院的研究员兼经济学家、风险投资者Paul Kedrosky的访谈，Kedrosky认为，「 OpenAI正在推动美国经济100年来最具破坏性的变化 。」

在访谈中，Kedrosky用机械化的汽车工厂来比喻，指出这与自动化进入汽车工厂、并且让汽车工人失业很不一样，「制造工厂中的机器人虽然对在工厂工作的人们造成了破坏性的影响，并产生了令人难以置信的经济后果，但它们并没有转身开始『吸收』工厂内部的一切，一个部门接着一个部门吸收。而这不仅仅是我们可以预想到的，且这是你应该预想到的。」