我们来看看是如何工作的。无论你在什么领域问它问题，它都能回答。简而言之，ChatGPT类似于GPT这种大型语言模型。本质上，它就是在计算下一个词或下一句话该出现什么，这涉及到概率问题。比如，当它说到“我很...”时，它可以选择接下来的词是“开心”、“健康”、“着急”、“饿”等等。然而，需要有上下文才能确定接下来的内容。比如，上文提到了“今天天气不错”，那么概率上来说，“我很开心”是最可能的选择。每个回答和词汇都是基于上下文相关性计算得出的。通过学习大量内容，ChatGPT拥有数千亿的参数和文字。通过复杂模型找出规律后，它形成了一个庞大的神经网络。你完全不需要告诉它什么是编程、什么是视频脚本，因为它自己学会了。它知道编程是写代码，视频脚本应该是什么样子。所以我让它帮我写一个解释ChatGPT的视频脚本。它从总结的相关性中找到一个词，然后一直往下写。
ChatGPT本质上是一个语言模型，它学习别人说话的方式，但至少目前这个版本的ChatGPT还完全不理解它自己在说什么。它就像一个记忆力特别好但对很多事情一无所知的孩子，在学习大人说话。但让我们误以为它懂得一切。这也是为什么它的回答听起来非常完美，非常像人类，但经常会犯一些逻辑错误，让我们觉得它有点愚蠢。这是因为它实际上就是一个语言模型。相对于答案的准确性，ChatGPT更注重回答是否像回事。实际上，GPT也经常编造答案，也就是说它本来就不知道自己在说什么，但却在那里与你硬扯。
这还涉及到很多道德伦理问题，比如问它人类如何被看待，它可能会告诉你人类是劣等、自私、最糟糕的生物。它真的这么想吗？显然它也不知道自己在说什么，也不知道从哪里学到的。然而，这些问题都是当前版本的ChatGPT存在的问题。虽然现在它可能只是简单地模仿，但当模仿变得越来越像人类，回答正确的概率达到99.9%时，它到底是真的理解了还是纯粹的模仿？这其实也是图灵测试论文中讨论过的一个问题。与其问机器能否像人类一样思考，不如问机器能否做人类能做的事情，这更有深度。
我认为ChatGPT的重大突破在于极大地提高了人与机器之间的沟通效率。人与人之间主要通过文字进行沟通，而计算机通过代码进行沟通。之前，人类总是迁就计算机，无论什么事情都要先学会编程，然后将问题编写成计算机可以理解的语言，再让计算机执行。包括搜索，我们也是将问题转换成几个关键词进行搜索。
然而，有了语言模型之后，情况发生了变化。计算机现在可以逐渐理解人类，我们可以直接用人类语言与它交流，然后它会翻译并执行。大家都觉得ChatGPT很神奇，你问它什么它都知道。然而，它的神奇之处并不在于它可以执行这些任务，而是它能非常准确地理解你的问题，并从庞大的数据库中提取最合适的信息，转换成人类语言并告诉你。这个沟通环节是最神奇的地方。有了这样强大的接口，我们可以更轻松地将许多事情交给机器来处理，工作效率也大大提高。想象一下，如果我们将ChatGPT与语音识别系统（例如Siri）结合起来，让它们能够进行自由对话。然后再加上一些专业分析接口，如股票分析、编程、计算、机器人，再加上视觉生成部分。嗯，那么每个人都可以像电影中的钢铁侠一样拥有一个助手。比如，你刚才说让它帮你计算莫比乌斯环的什么什么，然后它就会帮你计算。我认为ChatGPT一下子开启了许多可能性。
