編輯部已成羊村,這幾天幸虧有ChatGPT(doge)

夢晨 羿閣 發自 凹非寺

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

沒錯,說的就是ChatGPT

我現在對這玩意的心情很複雜,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

一切開始於上週日的這篇文章,《@不愛運動的人:每天4次1分鐘的日常活動,全因死亡風險降低40%|Nature子刊》。

參考資料來自雪梨大學,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,並要求它生成一份中文摘要

然後就見證了這麼一幕……

然後就見證了這麼一幕……

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,有生理資料、不光是調查問卷,看來還算靠譜了,繼續。

7年,可以的,不過……

7年,可以的,不過……

7年,可以的,不過……

就像這樣,後來我還問了「這項研究的主要貢獻者是誰」,「他對自己的成果有發表什麼看法麼?」等問題。

反正只要原文中提到的,ChatGPT都能準確理解並直接給出答案

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。

由於是頭一次用,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,我又看了看社群網路上網友對這項研究的討論,以及從配套的視訊中截一些圖,然後開始下(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?

這次之後,我還是不信邪,於是又試了幾篇其他專業的文章。

我先給ChatGPT看了上週登上Science封面的「資訊競賽選手」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麼沒了?

難道我的工作真的要這麼沒了?

難道我的工作真的要這麼沒了?

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

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」。

看來不用管是什麼學科,閱讀理解這方面ChatGPT是拿捏住了。

感覺自己涼得更徹底了。

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

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一代到後來各種CLIP+GAN的組合,都只是在技術圈裡傳播。

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。

nesslabs.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更是從一開始就註冊即用。

雖然不是完全開源,但API接口到了全球開發者手裡,威力也不容小覷。

今天去看GitHub熱榜的話,25個項目裡就有8個和ChatGPT相關。

事實上,ChatGPT已經融入不少行業的工作流程,首當其衝的就是各類內容創作者

接下來是一些流程性強的工作,比如搜尋引擎最佳化。

甚至

甚至涉及和人打交道的工作,也未必能倖免。

在這一切到來之前,先好好利用它吧,比如

在這一切到來之前,先好好利用它吧,比如寫寫工作週報

甚至有人在ChatGPT的幫助下

甚至有人在ChatGPT的幫助下寫申請書找到新的工作。

找到新的工作

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。

最後問問大夥,你們的工作還安全嗎?

參考連結:

[1]https://nesslabs.com/artificial-creativity

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