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chatbots可能引发失业吗？

是的，从宏观经济学的角度来说，ChatGPT可能引发的失业属于典型的技术性失业，即原来由人完成的工作被机器来代替完成。

一、采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。此外，自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。

二、从技术角度来说，ChatGPT依托巨量数据资源和强大的学习能力，可以比人类更高效地完成数据整理、文稿编辑、机械重复类工作，因此认为，从事软件技术类、新闻媒体类、法律工作类、市场研究分析师、教师、金融分析类、交易员、平面设计师、会计师、客服的人员将更容易被ChatGPT抢走饭碗，因为ChatGPT相比于人类有着更高的准确率和更低的成本。

三、ChatGPT是微软公司推出的一个搜索引擎网站，但它不仅仅是个搜索引擎，而是集AI人工智能、语音聊天于一体的一个智能平台。

它可以解答您的一切疑问，自动识别全球几十种语言，不但可以回答问题，甚至可以写作业、写论文、写诗歌、写小说，还能承担大量的编程任务。

可想而知，它将替代很多职业和岗位，比如老师、医生、律师、程序员，甚至作家和作曲家都有可能失业。

四、有专业人士预测，有了ChatGPT，搜索引擎这个行业将首先被冲击，因为人工智能自带搜索引擎，而且，还不带任何恶意或者商业引导。

人工智能最有可能抢走的工作似乎主要集中在白领行业：技术类工作（程序员、软件工程师、数据分析师）、媒体工作（广告、内容创作、技术写作、新闻）、法律行业的工作（律师、律师助理）、市场研究分析师、教育类工作（老师）、财务工作（财务分析师、个人财务顾问）、交易员、平面设计师、会计、客户服务代表。

总结:历史上的每一次创新都会面临激烈对撞。它能摧毁旧事物，也能催生新力量。面对创新，我们不应该阻止它，而是以开放的心态，思考如何让它为人类服务，ChatGPT也不例外。

相关问答

Q1: 谁有那个网页

Chatgpt的网页地址是，你可以直接在浏览器中访问该网站。在那里，你可以与Chatgpt进行对话，并体验它的智能问答功能。Chatgpt不仅能够进行日常聊天，还能回答一些相关问题，如新冠病毒、计算机等多个领域的问题，为用户提供最优质的服务，赢得了广泛的用户信赖。如果你想体验Chatgpt的对话，可以直接打开这个网页。

Q2: chatpgt是什么

ChatGPT是OpenAI开发的大型预训练语言模型。这是GPT-3模型的一个变体，经过训练可以在对话中生成类似人类的文本响应。

ChatGPT背后的算法基于Transformer架构，这是一种使用自注意力机制处理输入数据的深度神经网络。Transformer架构广泛应用于语言翻译、文本摘要、问答等自然语言处理任务。ChatGPT可用于创建能与用户进行对话的聊天机器人。这对客户服务很有用，因为它提供了有用的信息或只是为了好玩。

ChatGPT使用方法和注意事项:

支持中文和英文，都可以问，它不是Siri这种机器人，他是一种生产力的工具，要把它当作真实的人来对话，可以让它改进，支持上下文多轮对话，放心大胆的问，每次回答的字数有应该有限制，可以使用“继续问”等来追问，它会继续写。

AI届已经进入新的范式，学会提问题会越来越重要

Q3: AI大模型扎堆上线，你觉得谁能强势出圈？

撰文 / 涂彦平 编辑 / 黄大路 设计 / 赵昊然

ChatGPT在这个春天霸占了中文互联网，普通人面对它多生出兴奋和焦虑交织的复杂情绪，而大公司不甘落后，纷纷宣布自己也在做类似的AI大模型。

继3月16日百度发布文心一言之后，4月7日，阿里云官宣大模型通义千问开始邀请测试。

4月8日，在人工智能大模型技术高峰论坛上，华为云人工智能领域首席科学家田奇分享了盘古大模型的进展及应用。他透露，华为盘古大模型正在推动人工智能开发从“作坊式”到“工业化”升级。

接下来，有多场大模型相关发布会扎堆举办。

4月10日，商汤“日日新SenseNova”大模型体系问世；4月11日，毫末智行自动驾驶生成式大模型DriveGPT雪湖·海若发布；由昆仑万维和奇点智源合作研发的天工大模型3.5发布在即，并将于4月17日启动邀请测试；5月6日，科大讯飞“1+N认知智能大模型”即将发布……

互联网巨头、人工智能公司、智能硬件公司、自动驾驶公司等各方力量，都积极参与到大模型这一场盛宴中来。

行业监管也迅速出手。4月11日，国家网信办发布通知，就《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》面向社会公开征求意见。

根据计算机科学家、自然语言模型专家吴军的说法，ChatGPT背后是一个叫做语言模型的数学模型在发挥作用，这项语言模型技术早在1972年就已经有了，是由他的导师弗莱德里克·贾里尼克(Fred Jelinek)在IBM期间带领团队研发出来的。

只是到了今天，由于算力不断提升，语言模型已经从最初基于概率预测的模型发展到基于Transformer架构的预训练语言模型，并逐步走向大模型的时代。

复旦大学计算机学院教授、MOSS系统负责人邱锡鹏曾这样描述大模型的能力飞跃：“当模型规模较小时，模型的性能和参数大致符合比例定律，即模型的性能提升和参数增长基本呈线性关系。然而，当 GPT-3/ChatGPT 这种千亿级别的大规模模型被提出后，人们发现其可以打破比例定律，实现模型能力质的飞跃。这些能力也被称为大模型的‘涌现能力’（如理解人类指令等）。”

每当有革命性的技术诞生，无一不是由其在具体行业的商用化应用来实质性地推动行业进步。作为连接技术生态和商业生态的桥梁，大模型也将在很多行业应用落地。

只是，这波来势凶猛的大模型热，究竟会催生万物生长改变万千业态，还是继区块链、元宇宙之后又一个看上去很美的泡沫？

无限想象空间？

特斯拉将Transformer大模型引入自动驾驶领域中，拉开了AI大模型在自动驾驶领域应用的开端。大模型在自动驾驶行业的应用将提升系统的感知和决策能力，已经被视为自动驾驶能力提升的核心驱动力。

4月2日，百度正式发布百度自动驾驶云Apollo Cloud2.0。百度智能驾驶事业群副总裁、智能网联业务总经理高果荣表示，Apollo Cloud2.0基于大模型实现了自动驾驶数据智能的搜索引擎，大模型的能力积累了自动驾驶数据智能的搜索引擎，从海量数据中能够精准找到自动驾驶面向不同场景的数据。

“在自动驾驶领域，BEV(Bird''s Eye View，鸟瞰视图)是当前主流的技术路线，未来可以朝着多模态、通用智能的方向发展。”商汤科技联合创始人、首席科学家、绝影智能汽车事业群总裁王晓刚表示。

他认为，在通用人工智能时代，输入提示词和多模态内容，就可以生成多模态的数据，更重要的是，可以用自然语言生成对任务的描述，用非常灵活的方式覆盖大量的长尾问题和开放性的任务，甚至是一些主观描述。

王晓刚举了一个例子来说明AI和AGI处理任务的不同。给定一张图片，判断是否需要减速，AI和AGI的反应有什么不一样呢？

现有的AI系统，会首先做物体检测，然后再物体框里做文字识别，最后做决策。整个过程中每一个模块都是事先定义好的任务。

而在通用人工智能下，给定图像，人们只需要用自然语言去问问题，比如，“这个图标是什么意思？我们应该做什么？”模型本身不会发生变化，它会通过自然语言的方式给出一系列逻辑推理，最后得出结论。比如，它会说，“前面限速30公里/小时”“前面100米是学校区域”“有小孩”“应该小心驾驶”“将车速降到30公里/小时以下”等。

王晓刚还指出，智能驾驶汽车领域有“数据飞轮”的说法，通用人工智能时代则会产生“智慧飞轮”，人和模型之间可以互动，通过人的反馈，模型能更好地理解人需要它展示什么样的能力，而去解锁更多技能。从数据飞轮升级到智慧飞轮，可以实现人机共智。

商汤基于多模态大模型，可做到数据的感知闭环和决策闭环。从前端自动采集高质量的数据，到利用大模型进行自动化的数据标注和产品检测，“能够几百倍地提升模型迭代的效率并降低成本”。

华为云EI服务产品部总裁尤鹏也表示，“整个数据标注是整个自动驾驶领域准确率、效率、成本最高的一部分”，这部分的效率直接影响到自动驾驶算法和驾驶等级的提升。他透露，华为云正在做预训练标注大模型，支撑后续的自动驾驶算法的训练，可能会在几个月后会发布。

除了自动驾驶，很多行业人士相信，智能座舱也将在大模型的赋能下有着质的提升，尤其将为人机交互打开新的大门。

百度集团资深副总裁、智能驾驶事业群组总裁李震宇认为人工智能将重塑汽车空间，人与汽车的关系将会截然不同。“未来，我们相信每辆汽车都会搭载一个数字虚拟人。未来的数字虚拟人不仅可以模拟人的外形，还可以注入灵魂，真正拥有对人类意图的理解……同时也不再是单一以前场景的车机助理的身份，而会转化成全能助理。”

他相信，随着通用人工智能的发展，智能座舱将成为汽车创新的新焦点，将会重塑其空间，届时用户和车企之间的距离将缩短，用户和品牌之间的关系将更为紧密。“拥有自然语言交流能力的智能车可以让车企与用户直接进行一对一的对话。当汽车成为全能助理后，车企将面对用户需求爆发式的增长。”

王晓刚称，在智能座舱板块，通用人工智能可以使基模型具备对空间环境的理解、用户状态的感知、多模态指令解析及多轮逻辑对话、内容生成等一系列能力，进而赋能包括情绪感知、智能助手、基于情感的对话、创意内容生成、个性交互等一系列功能，不断地提升个性化体验，进一步拓展应用场景。

“智能汽车是通用人工智能实现闭环的一个非常好的场景，我们已经有人机共驾。”王晓刚表示，“未来我们希望车和模型之间能够产生更有效的互动，那就完成了从人到车到模型这样一个互动闭环，能够让通用人工智能为我们提供更好的驾乘体验，解锁无限的想象空间。”

只是，消费者距离这种有着“无限的想象空间”的汽车生活还有多远，没有人说得出答案。

希望在于将来

想象是美好的，不过，挑战也随之而来。

“过去我们一年要做大概1000万帧的自动驾驶图像的人工标定，请外包公司进行标定，大概6到8元钱一张，一年的成本接近一个亿。但是当我们使用软件2.0的大模型通过训练的方式进行自动化标定，效果会非常可怕——过去需要用一年做的事情基本上三个小时就能完成，效率是人的1000倍。”理想汽车创始人、董事长兼CEO李想OK表示，“对于员工来说，他们会感觉用拳头打架遇到了拿枪的。”

他认为，在这样的状况下，如何能够让软件2.0和现有人才进行融合，为他们提供怎样的全新工作流程、激励机制，如何去选用任用人才，给全行业提出了挑战。

更大的挑战可能还在于中外大模型技术的差距。

3月25日，在2023中国发展高层论坛上，360创始人、董事长兼CEO周鸿祎表示，目前来看，中国大语言模型和GPT-4的差距在两到三年时间，GPT的技术方向已经明确，不存在难以逾越的技术障碍，中国在场景化、工程化、产品化、商业化方面拥有巨大优势，应当坚持长期主义精神，迎头赶上。

4月9日，由中国人工智能学会主办的人工智能大模型技术高峰论坛上，融汇金信CTO李长亮认为，未来做通用大模型的和做场景的分层很清晰，没有中间态。做通用大模型需要大量的算力、数据、人员、资源等，只有有很强技术储备和资源调配能力的大公司才能做，中小创业公司在这条赛道上会很难；在垂直应用上，基于大模型的发展，结合场景的know-how做一些创新应用，则会有无数的企业诞生。

他还认为，中国在大模型这个产业赛道上是很有机会的，因为在中文场景下，我们更懂我们自己的语言，沉淀了大量的中文知识，会迅速追赶并超越。

我们也注意到，计算机科学家、自然语言模型专家吴军在4月3日晚得到的一场直播中则给当下的ChatGPT热泼了盆冷水。他直言ChatGPT在中国被过度炒作了，中国的大部分研究机构是做不了的。

在他看来，ChatGPT的原理很简单，但是在工程上要想做到，其实蛮困难，因为ChatGPT太耗资源，光硬件的成本就要差不多10亿美元，这还没算电钱。ChatGPT训练一次要耗多少电？吴军的说法是，大概是3000辆特斯拉的电动汽车，每辆跑到20万英里，把它跑死，这么大的耗电量，才够训练一次。这是非常花钱的一件事。

他的结论是，ChatGPT不算是一项新的技术革命，带不来什么新机会，最后可能的一个结果就是给几家大的做云计算的公司交钱。

由ChatGPT带起的大模型热，最终会在各行各业开花结果，还是盛名之下其实难副？不妨把这个问题交给时间。

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Q4: chatbots有哪些潜力？

ChatGPT其实并没有创新性可言，其出圈的关键在于选对了落脚点。也有人认为，市场对于ChatGPT过于乐观了。

为此，本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题，旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT，而本文，要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。

ChatGPT本质上是一个对话模型，主要以文字方式互动，不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外，还可以处理相对复杂的语言，可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来，被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作，更有甚者还用来写论文。可以看出，ChatGPT对各行各业都有所影响，那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢？

ChatGPT让AI行业生机勃勃，在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业：毫末智行CEO顾维灏认为，ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型，让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别，并稳定地输出最优解。

如果将ChatGPT作为车机系统，可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案，识别率可以达到90%以上，但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得运用到NLP（自然语言处理）技术，而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统，一方面可以让车机更容易理解“长难句”，让驾驶更具趣味性

金融行业：招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市，ChatGPT首次诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文，被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软，曾在发布会上演示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF，利用ChatGPT实时总结核心点，并于Lululemon三季度财报做对比，各项指标对比结果飞速呈现。可以预见，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效率，减少出错。

翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人越来越需要在全球范围内进行业务，这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”，一来可以减少翻译人员的工作量，提高翻译效率；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改善翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以降低翻译公司的人力成本。

ChatGPT的未来

ChatGPT的优势在于，可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实，甚至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的，需要大量的语料来拟合真实世界，因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。

ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化，必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公，由于需求量大，或许可能成为技术应用首先发展的领域。

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