疯狂的ChatGPT:挖掘数据的价值

ChatGPT，这无疑是最近互联网上最热门的话题。据《财富》报道，ChatGPT Faceboook在发布仅五天后就完成了 10 一个月内完成的目标-用户超过 100 万。2 月 1 日，ChatGPT 月活用户破 1 亿人，ins 实现这一数据需要两年时间，TikTok 用时 9 个月，而 ChatGPT 仅用 60 天。
火爆程度，可见一斑。
作为这一时代技术的杰出结晶，ChatGPT 它带来了不可预知的革命。不管你喜不喜欢，为了 ChatGPT AIGC(生成式人工智能)将改变世界。
比尔盖茨也有意义地说：ChatGPT 重大的历史意义不亚于 PC 互联网诞生了。
伴随着 ChatGPT 它的诞生越来越强大 AIGC(生成人工智能)能力使许多专业人士陷入“职场危机”。有些人甚至担心 AI 它会取代人类吗？事实上，AI 取代人类工作的言论已经不是第一次出现了，几年前就初见端倪了。
2017 年 12 月麦肯锡全球研究院（McKinsey Global Institute）《失业与就业:自动化时代劳动力转型》报告称，到 2030 年，保守估计全球 15% 的人将因 AI 激进预测会影响技术发展和工作变化 30% 全球人口，中国预计将有数千万至数亿人重新就业。

当人们仍然不关心报告中的预测时， 2022 年 9 在科罗拉多州博览会艺术比赛的数字类别中，AI 画作《太空歌剧院》一举夺冠，再次引发“AI 关于能否取代人类的巨大争论。今天，ChatGPT 横空的诞生，引发了全球规模的对立 AI讨论“威胁”就业引起的职业生存焦虑。
毫无疑问，ChatGPT 在人工智能领域取得重大突破的同时，不可否认的是，ChatGPT 还有很多问题。尽管 ChatGPT 基于统计规律的大语言模型具有人类无可挑剔的语言天赋，但只能做联想，不能完成“逻辑推理”。从这个角度来看，ChatGPT 它倾向于创造令人信服的回应，当然，它可能包括几个事实错误、虚假陈述和错误数据，因为作为一个自然语言处理模型，它不知道高达数十个 PB 无监督训练数据中的“事实”是什么，更像是一个有点滑头的“虚拟助手”。
此外，在训练过程中，为了识别人类指令，注入了大量的“指令”知识，ChatGPT 会对“指令”本身非常敏感，但同时也会对一些上下文无关，需要“事实依据”来判断的歧义词识别不高。 也许，对大多数普通人来说，ChatGPT 他们都是合格的助手，因为他们精通人类语言的所有技能（或在可见的未来），如总结、翻译、写文章、风格修改、翻译、抛光、编写代码等。因此，如果从事这些工作的工人不能掌握这些工作，他们就会 ChatGPT 作为助手的技能，可能会成为最早被机器取代的人。
概而言之，ChatGPT 它是一种超级工具，不是超级智能，它不会取代人类，而是升级行业。它将大大降低创造力和执行的门槛，并补充人类。
世界上最大的广告集团 WPP 首席执行官说：从来没有抢劫过你的工作 AI，但是其他的掌握 AI 工具的人。
AI 经过这么多年的发展，为什么呢？ ChatGPT 能够成为 AI 赛道上的黑马？
归根结底，它源于数据的“利用”。
目前，人工智能的主要研究方向是 NLP 任务(自然语言处理)，即机器必须理解人类语言。而且 NLP 任务(自然语言处理)有两个方向，一个是谷歌的双向方向（BERT）技术的另一个方向是 OpenAI 的自回归（GPT）技术。
早在 2018 年 6 月，OpenAI 公司提出了第一代 GPT 模型。同年 10 月，谷歌宣布了自己的声明 BERT 模型大大刷新了自然语言处理领域几乎所有的最佳记录，开启了预训练大模型时代。
在此后的 4 在年内，预训练语言模型，如 BERT 和 GPT（GPT-1 和 GPT-2 ，这些 ChatGPT 前身)已成为自然语言处理领域的主流技术趋势。这些模型参数来自 3 亿到 1.75 万亿不等，所以被称为大语言模型(Large Language Model)。
这些预训练大模型的本质是利用更大的模型和更多的数据来找到更好、更通用的“语言模型”。因此，包括 BERT 和 GPT 在预训练过程中，大型语言模型实际上获得了相当数量的词汇、句法和语义知识。只有少量的标记数据来细化模型，各种自然语言处理任务才能完成。
通过挖掘“数据”的价值，赋予场景生态，这种类似的桥段是否与“预言机”非常相似？只是，ChatGPT 仍属于Web2.0 时代的产物仍然有一定的局限性。
如果说，ChatGPT、AIGC 完全无视你的主权，毫无顾忌地掌握全球数据进行训练，最终创造出自己的“超级大脑”。因此，区块链技术的原始教旨价值是“分散”，希望打破这一垄断，重建一个新的分布式网络，让普通人重新拥有自己的数据主权。

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