面向未来，人类该何去何从？接受变化，面对挑战，抓住机遇，与新一代AI共存融合，共同创造，可能是唯一的选择。

　　作者 | 孙天澍 李梦军 楼博文 金钊 梅丹青

　　原文发表于《财经》杂志2023年第5期。

　　孙天澍

　　长江商学院科技与运营教授新科技，大数据与产业融合中心主任

　　观点速递

　　1. 我们认为chatgpt最令人震惊的有两点：一是直接冲击人类的认知类和创意类技能，二是直接影响知识密集型行业，颠覆了以往AI从低技能到高技能的替代顺序。

　　2. 我们提出的S-GPT适应性框架和基于自然语言处理算法的量化分析进一步验证了这一点：编辑、校对等文字工作者与软件信息技术人员GPT适应性较高，岗位技能容易被GPT替代影响，而基于线下场景的、依赖体能类劳动的职业则GPT适应性较低。

　　3. 新一代AI对劳动力市场的冲击是长期而复杂的。短期看，GPT确实会影响某些职业，但完全替代某一职业的可能性较低；中期看，GPT的替代效应减弱，增强效应更加明显，甚至会出现新的职业或行业；长期看，企业的商业模式和行业竞争会被GPT重塑。

　　4. 我们认为未来GPT和新一代AI将深刻改变当今世界的生产和生活方式，重构全球格局，包括产业竞争，劳动分工，教育体系，知识产权，内容生态等诸多方面。

　　5. 未来的教育体系需要重新适应和转变，特别是培养学生：1）从“给出好答案”到“提出好问题”；2）熟练掌握和融合AI工具，并且3）借助AI工具个性化学习，不断自我迭代。

　　以下为文章全文：

　　chatgpt自发布以来，引发了各种讨论，既有赞赏也有担忧。

　　这个新生事物最令人震惊的有两点，

　　首先，直接冲击以创意类和认知类技能为主的高难度复杂任务；

　　其次，完全颠覆了以往AI从低技能到高技能的替代顺序，直接从知识密集型行业开始影响。

　　chatgpt不仅能够写诗、写代码、写文案，甚至能独立完成一篇学术论文。与前几代AI相比，chatgpt已经出现了质的飞跃，对人类创造力、相关技能和工作的冲击是巨大且令人始料未及的。

　　人类的技能大致可以概括为三类：

　　一类是体能类（physical skills），仅需要在物理世界付出体力劳动就可以完成任务；

　　第二类是认知类（processing skills），需要动用人的认知能力，根据现有的资料进行计算和处理，如文案整理、总结等；

　　第三类是创意类（creatichatgpt），需要独特的创造性思维。比如写一个剧本故事、一段代码、一篇创意文案甚至管理策划，其结果会因人而异。

　　总体来看，第二类和第三类技能需要成熟的教育体系，长期的人才培养做支撑。人们有了一定的教育积累后，获得技能，锻炼创意思考，从而走向各个知识密集型岗位，成为社会中坚。

　　世界各国都经历了从劳动密集型渐渐向知识密集型的过渡，因此，知识人才的工作岗位和相关的教育培养越来越成为社会经济发展的重要考量。

　　纵观历史，新工具、新技术不断替代、影响和重塑人类的技能和工作，而人工智能（AI）也已在物流、生产检测、安防、出行，甚至防疫等场景不断替代人工，并改变流程。

　　在过去，人们通常认为AI科技和工具短期不会对于创意类的技能和工作产生影响，即使有影响，也只会对简单重复的体能类技能产生巨大冲击。

　　因为chatgpt的面世，这一传统观点或许不再成立。

　　在全球学术界和产业界人士看来，chatgpt是划时代产物；对整个认知和创意行业来说，它可能带来类似电脑与手算的天壤之别，必须要全面的思考和认知。

　　我们认为，不久的将来chatgpt和大模型AI很可能会对人类行动、思维、工作方式造成巨大影响。随着它的大规模应用，势必会对劳动力市场、教育体系、社会经济，甚至全球劳动分工造成颠覆性改变。面对chatgpt掀起的浪潮，人们难以依赖过去的经验做出准确判断。

　　面向未来，人类该何去何从？接受变化，面对挑战，抓住机遇，与新一代AI共存融合、共同创造，可能是唯一的选择。

　　由此，我们其实无需把注意力放在chatgpt会替代哪些工作或技能上，更应思考该如何与chatgpt共存（co-exist）、共创（co-create），乃至共同进化（co-evolve），思考该如何重构职业技能培养、工作岗位和教育方式，乃至社会经济发展的逻辑，思考该如何用AI激发认知、赋能创新，促进人类文明繁荣发展。

　　01

　　为何chatgpt能重塑技能和工作？

　　chatgpt是美国人工智能研究实验室OpenAI于2022年11月30日推出的自然语言处理工具，它由GPT-3.5模型提供支持。GPT（Generatichatgptrmer，生成式预训练变换器）是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，是OpenAI在谷歌的Transformer语言模型框架基础上构建的。

　　chatgpt通过学习和理解人类的语言进行对话，并能根据上下文与人互动。它不仅擅长分析型或机械式的认知计算，还擅长创造或生成全新的、有意义甚至具备美感的内容，比如写诗、设计产品、制作游戏与编写程序代码等。为何chatgpt如此强大，相比过去的AI模型有哪些创新？从技术原理角度看，chatgpt主要有以下五点突破和创新，由此对技能、工作和教育产生的影响，与上一代AI完全不同。

　　语言生成：GPT是单向生成式模型。与之前的AI模型相比，chatgpt有能力处理开放性的语言任务，比如生成文案、创意写作等，表达也可以更加丰富和精准。

　　多任务处理：chatgpt在模型训练中可以同时处理多种不同类型的文本问题，包括阅读理解、翻译/转译、总结、交互问答。通过交叉融合同时完成这四个维度，实现更加自然、更加综合、更加有创意性的回答和创造。

　　融合人工反馈：chatgpt一个重要的突破是在模型训练中通过强化学习引入了人类评价和反馈，这让反馈效果在有用性、易用性、准确性和拟人性方面大大提升。

　　上下文理解：chatgpt拥有更强的上下文理解和记忆能力。它可以理解上下文，生成连贯且有逻辑性的回答。这使得chatgpt在对话任务中可以产生更加流畅和个性化的语言交互，也使得未来chatgpt有可能成为每个人的智能助手和教育伙伴。

　　大模型通用扩展：chatgpt的模型参数巨大（包含上千亿个参数），并且表现随着模型延展和参数扩大而上升。这使得它可以更好地捕捉语言的复杂性和多样性，从而在各种自然语言处理任务中取得更好的性能。预训练数据集的多样性，使chatgpt的知识不局限于某一特定领域，让多行业通用应用成为可能。

　　chatgpt深度融合了与人类语言、认知和创意相关的多种技能，能够适应复杂和综合的语言环境与任务。从而可以做到，人给定一个指令，引导对话方向，它就会向指定方向去生成有上下文的、特定语境下的、自然的结果。

　　更重要的是，OpenAI借用Chat这种贴近用户的场景、很好的用户体验，将GPT技术带到了大众身边，让人们对于AI商业化应用的冲击有直观感受，并充满想象和期待。

　　根据GPT-3网站数据，截至2023年2月14日，GPT-3 DEMO共有626个应用程序，分为100个大类。为了方便研究，我们将其进行了大致归类，主要应用场景分布（如图）。同时，网站也给出了人们常用的11款应用，包括人工智能写作助理、学术论文助手、图片生成、学习、聊天机器人等。

　　值得注意的是，GPT大模型对语言文字和相关场景的突破，补足了之前AI在内容生成和互动领域的短板，帮助AI在大规模生成多模态内容AIGC（图文、视频、直播）产生全面突破，融合了语言模型、机器视觉、图像生成等AI近年来在各领域的前沿应用，快速催生不同应用场景。而AI+人工技能的重新融合，将持续对更多行业和产业带来冲击，如IT、传媒、广告、影视、行政、教育等行业。

　　同时，chatgpt已经开始了“GPT+”在用户端和企业端场景的全面商业应用开发，并且在3月初开放了GPT模型API接口。

　　作为OpenAI的最大投资方，微软已经在新必应（new Bing）搜索引擎和Edge浏览器中整合了chatgpt技术，旨在为用户提供更人性化的答案，而不只是信息链接。微软还正在将chatgpt应用在旗下的Office全家桶、Azure云服务、Teams程序等产品中。

　　通过分析技术原理和应用场景，我们大致勾勒出chatgpt擅长做语言处理、IT编程、文本分析、广告创意、教育、行政管理等工作任务。

　　接下来，我们将借助独特的S-GPT概念，系统分析不同职业的GPT适应性，探索哪些职业受到chatgpt等新一代AI的冲击会更大。

　　02

　　chatgpt会抢走工作岗位吗？

　　chatgpt出人意料的表现，再次引发了人们关于AI浪潮对劳动力市场影响的讨论。

　　根据我们初步的研究分析，GPT确实会影响某些特定技能和职业，但距离完全实现人类级别的强人工智能（即能够执行人类能够完成的所有劳动、认知和创意类任务）依然还有漫长的路要走。

　　那么问题就来了，到底哪些工作将会受到chatgpt的影响，哪些相对不受影响？经过仔细调研，我们发现目前还没有一个相对客观的可衡量标准。

　　带着这样的思考，长江商学院新科技、大数据与产业研究中心的教授及研究员创造性地提出了S-GPT（Suitability for GPT，GPT适应性）概念，并且基于AI自然语言处理模型（NLP）建立了一个系统的量化研究框架，以评估不同职业与GPT所能够执行任务之间的相关性。

　　S-GPT适应性高，代表岗位中所需要的技能更加适合用chatgpt来完成。S-GPT框架不仅能够从学术和政策角度帮助判断哪些职业岗位容易被替代，哪些不会。更重要的是，可以帮助判断每个岗位涉及的哪些技能更适合应用GPT技术，从而人们可以通过技能的重新组合，重构岗位要求，并且辅以教育培训帮助人们转型，实现与AI共存和共创。

　　这里简单介绍一下我们的研究方法。

　　首先，我们研究了chatgpt现有的626个应用场景，并按照应用类型和场景描述对其分类。

　　随后，将分类结果结合中国职业分类大典的详细文字和数据，算出了每个职业对应的S-GPT得分，分值越高GPT适应性越高，反之则越低；找到了chatgpt每个场景/任务对应的最相关的五个职业；找到了每个职业所对应的最相关的五个chatgpt任务。结合S-GPT框架和研究，我们得出了相关结论（见表）。

　　据此可以看出，GPT适应性低的职业大多都是基于线下场景的，依赖体能类劳动的职业。而适应性高的职业里，有文字工作相关的编辑、校对员、公证员，还有软件信息技术人员等。

　　其中，编码和计算机编程曾经被认为是近年来比较紧缺的技能，而现在科技公司已经在编程、开发和测试等任务中用人工智能辅助甚至取代软件工程师。一些公认的依赖高智商的工作，如编辑、翻译、教育工作者、会计师、银行工作人员等尤其可能受到威胁。

　　我们再看看chatgpt擅长的任务与职业之间的相关性。结果表明：前文中提到GPT适应性高的十类职业中，“公司管理”与“行政管理”几乎出现在每个S-GPT适应性高的职业中。这两种职业中的多种技能和任务都属于chatgpt很擅长处理的、有很强规范（模板）的文字处理类工作。

　　同时，我们计算出了与chatgpt各个应用场景最相关的前五类职业，然后通过统计得出在各种chatgpt应用场景中，各高频职业出现的次数。

　　其中，“编辑”在各应用场景中出现最多，其他与chatgpt应用场景高度相关的职业，还包括校对员、律师、法官行政事务处理等，都是与文本信息处理、文本生成等场景息息相关的。这说明chatgpt已经具备很高的应用潜质内嵌到上述职业的工作流中，从而完成全部或部分工作内容，提高工作效率。

　　将S-GPT的分析结果与chatgpt已有的应用场景相结合，我们认为，chatgpt未来可能会对文字工作者（包括翻译、作家、艺术家、媒体写作等）、客户服务、广告设计、图像处理、教育咨询行业，以及部分行政管理人员造成冲击。但这并不意味上述职业会被瞬间全部替代，从过往经验来看，技术变革会使一些技能和工作变得多余，另一些技能和工作变得更有价值。此外，还会有全新的工作涌现出来。

　　严格来讲，chatgpt会取代某些职业的说法是不科学的。

　　03

　　chatgpt的冲击长期而复杂

　　在S-GPT分析中，我们将一个职业岗位视为一组不同任务/技能的组合，其中的一些任务/技能更可能被新技术替代，而另一些则不容易被替代，甚至价值还会被放大和增强。chatgpt对于劳动力市场影响，最终在于对工作任务的分解、重构与再创造。

　　因此，我们认为，chatgpt对劳动力市场的影响将长期而复杂。

　　接下来，我们分别从短期、中期和长期出发，分析chatgpt在不同时期会对劳动力市场产生怎样的影响。

　　我们认为，chatgpt技术会在短期内对某些行业和领域造成影响，会替代一些低技能或重复性劳动的工作，甚至部分脑力劳动者，导致部分从业者失业或工作机会减少。但是完全替代某一个职业的可能较低。

　　例如，在客服领域，chatgpt可以被集中到网站或应用程序中，提高客户服务的效率与质量。由chatgpt打造的虚拟客服能够为客户提供24小时不间断的服务，快速了解客户需求和痛点，甚至比人工客服更加稳定可靠；

　　又如，内容创作领域，Buzzfeed等新闻平台已经开始采用chatgpt协助内容创作，部分采编工作被自动化，媒体能够更快、更准确、更智能地生成内容；

　　与此类似，chatgpt还被应用在广告文案创作、短视频设计和直播互动中；

　　影视行业的制作团队开始利用chatgpt进行剧本创作与智能写作，从而降低内容创作成本并提高内容创作的效率与质量。

　　由此可见，在某些场景下，chatgpt会减少对人工的需求。不过，在大多数情况下，它们还不能完全替代人类。

　　比如，chatgpt不能完全取代人工客服，因为在某些特殊情况下，仍然需要人类客服代表进行较为复杂的沟通，并提供解决方案；

　　聪明的工作者可以利用chatgpt辅助自己。例如，使用chatgpt为自己提供灵感或帮助自己修订和改进文稿，从而提高工作效率；律师领域仍然需要人类律师来完成法律解释和辩护等任务。

　　从中期来看，chatgpt可能对劳动力市场的影响分为两类：第一类，增强或放大一些技能，提升已经存在的职业价值；第二类，创造新的高技能工作机会，出现新的职业或行业。

　　尽管chatgpt功能强大，能够更快、更准确地替代某些工作任务，但从更长的时间跨度来看，随着岗位重构和教育培训，chatgpt的替代效应变弱，对特定技能、职业的增强效应将变得更加明显，拥有独特技能的人会因为chatgpt进入劳动市场而额外受益。

　　一些案例可以帮助我们更好地理解这一点。

　　比如，喷气式发动机发明后，飞行员的生产力大幅增长，这一技术变革非但没有减少飞行员的受雇数量，反而极大地刺激了航空旅行的需求，劳动力市场对飞行员的需求量增加。

　　又如，电子表格的出现降低了簿记员的需求量，但却使拥有操作软件数据技能的劳动力变得很抢手。

　　由此可见，最终技术还是能够增强或放大人类技能，并且创造新岗位乃至行业。

　　可以用一个例子来说明这点，chatgpt最擅长文本工作，如内容生成、内容创造等。那么chatgpt能够完全取代编辑、作家和记者的工作吗？并非如此。

　　我们认为，chatgpt对内容生产者的冲击不是毁灭性的，而是会推动内容生产者不断创新和转型。拿小说创作来说，只要把构思、框架和重点情节告诉chatgpt，就可以生成一篇结构完整的文章，很快我们就能够阅读到由chatgpt批量产出的小说。但由人类作者书写的，内容更丰富、结构更精巧、精神内核更厚重的高质量作品仍然会有市场，不但不会被替代，反而会拥有更高的价值。

　　再比如，chatgpt对会计人员的影响主要将表现在财务数据处理和会计报表生成等方面。可以肯定的是，一些需要创意性和抽象性思维，比如，会计准则的研究和制定、企业盈利模式的创新，以及高度社交智慧和谈判技巧（如与投资者的交流、与供应链上利益相关者的博弈）等方面的工作，短时间内并不会被AI取代。类似情况也适用于咨询行业。

　　值得一提的是，随着技术应用的不断深入，人们将逐渐适应和接受人工智能在各个领域中的应用，一些新的职业和行业也将出现。

　　例如，chatgpt的出现成就了一个新职业――提示工程师（prompt engineering），其主要工作就是为chatgpt编写优质的提问，让AI生成预期的结果，美国《大西洋》杂志将其称为“本世纪最重要的职业技能”。

　　除此之外，还有机器学习工程师、数据科学家、自然语言处理专家、虚拟现实设计师、3D打印工程师、人工智能伦理师、数据隐私保护师、人机协同设计师等。这些职业不仅需要更高水平的技术、工程和分析能力，更需要充分发挥人类的智慧和创造力。

　　2023年2月，有网友向chatgpt提问：“人类相对于AI的独特优势是什么”。

　　它的回答是：“人类相对于AI有许多独特的优势，这些优势很大程度上决定了人类是否能够胜过AI。

　　主要优势包括：1.多样性；2.情感和情感理解；3.创造力和创新；4.社会互动。”

　　同时它强调，这些优势不是固定的，随着AI技术的不断发展，AI也可以模拟和改进这方面的能力。

　　总而言之，人类具有的独特优势是AI在某些情况下仍然不可替代的。之所以标注上这个提问时间，是因为随着AI的不断进化，或许在不久的将来，这些曾被认为是人类独特的能力或许将会被取代。

　　长期来看，企业的商业模式和行业竞争会被重塑。我们更应该思考的是，该如何放大chatgpt的作用，并与其共存（co-exist）、共创（co-create），乃至共同进化（co-evolve）。这需要我们在未来的工作和教育中主动拥抱GPT模型和相关衍生工具和流程，重塑我们的工作、商业模式和教育体系。

　　比如，艺术家、作家和编辑可以利用AI，把自己独特的经历、经验、故事、设计元素输入AI融合，更好地进行创作。

　　这将大大改变创意工作的形式，让认知性任务和创造性任务之间的边界变得模糊，艺术家并没有被替代，而是换了一种工作方式。

　　其次，chatgpt的出现已经开始改变内容生产模式和信息分发模式，重构未来的内容生态。

　　在内容生产端，内容平台和创作者可以用类chatgpt工具生成大量文字、图片、视频内容，大大降低原创内容的生产成本；

　　在内容搜索方面，chatgpt+搜索引擎能够提供灵感，提供有创意的生成，这是对整个信息搜索传播方式的最大挑战。

　　同时，随着chatgpt+在不同行业的多模态应用，有可能重构互联网和移动互联网的产品形态，促进教育业、医疗业、汽车业、金融业、消费业、媒体业、服务业和制造业等众多产业的升级，最终带来商业模式的变革，改变整个商业生态。

　　chatgpt在各行各业的深入应用，也会伴随着企业业务流程、工作任务的拆解与重构。届时，基础性的工作岗位不再招聘或缩减到非常少的数量，能够融会贯通人工智能工具的技术人员和拥有创造性思维、能够深度思考的原创人员被高度重视。

　　在日常的工作中，低技能的工作任务更加依赖人工智能的处理，获取信息、处理信息的途径也会发生变化。因此，人们将更加注重培养创新、协作和社交等人类专有的能力，以应对未来社会劳动力市场的变化。

　　在chatgpt时代，人类如何能够保持更灵活的思考、更感性的认知、更敏锐的洞察力，最重要的是如何提出更好的问题，这才是生存之道。

　　04

　　教育必须与新一代AI融合共创

　　与劳动技能密切相关的是教育。chatgpt对教育行业的冲击是显而易见的。

　　据调查，约有89%的美国大学生用chatgpt完成作业。法国里昂的大学教授邦瓦莱发现，至少有一半的研究生使用过chatgpt。对于学生来说，chatgpt既是检索信息的工具，也可以用它去投机取巧地应付作业和考试。

　　目前，教育界普遍对chatgpt持谨慎态度，美国多所公立学校禁用chatgpt，主要原因是担心作弊、知识产权问题，以及对学生学习能力的影响。多家科学期刊也禁止将chatgpt列为论文“合著者”。部分教育专家认为，这是一种“高科技剽窃”和“避免学习的方式”。纽约市教育部发言人Jenna Lyle认为，“chatgpt不能培养批判性思维和解决问题的能力，而这些能力对于学术和终身成功至关重要”。

　　但也有观点认为，chatgpt的出现是传统教育进行改革，乃至彻底颠覆的好机会。从技术应用的角度考虑，chatgpt可以为教育行业带来许多积极影响。如帮助学生自主学习、个性化教学、成为教师提升教学效率和教学水平的辅助性工具，促进教育现代化和普惠教育的发展，等等。

　　无疑，chatgpt对于教育的影响同样是深远的。长远来看，chatgpt技术的发展与应用将是大势所趋，这将会对教育体系产生巨大的影响。我们认为，问题的根源不在于chatgpt，而在于如何看待教育本身，以及如何思考AI带来的挑战和机遇。

　　下面这些问题，值得教育界认真思考。

　　首先，面对全球竞争、整个人类社会的进步，未来需要什么样的人才？这关系到重新定义教育的目的和意义。

　　chatgpt会让现有教育制度下培养出学生的优势荡然无存，很多知识性的技能都可能被AI替代。社会真正需要的是更多创造性的人才，那些具有提出问题、分析问题、解决问题，综合运用知识的能力以及具有批判性思维的人。因此，教育的首要目标，应该是培养有独立思考、有正确价值判断能力、创新能力的人，而不再是获取特定的知识。这就需要我们重新思考哪些知识是最重要的，更需要教育行政部门、教育界以及科技实业界共同探索与推进。

　　其次，探索出一条全新的道路实属必要：chatgpt如何与教育共存、共创以及共同发展，从而更好地实现我们的教育目标。

　　有些教育机构已经开始了探索。

　　比如，在香港大学向全校师生发送的邮件中，我们可以看到，禁止chatgpt只是暂时采取的应急措施。与此同时，学校鼓励教师团队与学生就如何适当使用chatgpt展开多次探讨，并安排了chatgpt相关的培训课程。

　　在教学内容上，一些高校教师已经开始主动适应chatgpt，考核的标准被拓宽，除

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本文目录一览：

• 1、chatgtp可以自己更新吗
• 2、caht gpt全称
• 3、chatgpt页面空白
• 4、chatGPT是什么意思？
• 5、怎么给edge装上chatgpt for google？
• 6、美国开发的chatgpt让人又爱又恨，为什么中国的AI软件就像其它软件除了会员收费外，还功能不好？

chatgtp可以自己更新 1. 收集新的数据：收集新的数据，可以通过爬虫或者手动搜集的方式获得。2. 数据清洗：清洗数据是必须的步骤，以去除噪声和错误数据，确保数据的准确性。3. 数据格式转换：chatgpt的数据格式必须是JSON，因此需要将数据进行格式转换。4. 数据上传：将新的数据上传到chatgpt数据集中，如果使用的是已有的数据集，可以更新数据或创建新的数据集。5. 训练模型：使用新的数据训练chatgpt模型，将模型保存下来。6. 测试模型：测试模型的准确性和性能

caht gpt全称：Chat Generatichatgptrmer

1. chatGPT介绍

chatGPT是由OpenAI开发的一个人工智能聊天机器人程序，于2022年11月推出。该程序使用基于GPT-3.5架构的大型语言模型并通过强化学习进行训练。

chatgpt目前仍以文字方式交互，而除了可以通过人类自然对话方式进行交互，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、自动问答、自动摘要等在内的多种任务。

如：在自动文本生成方面，chatgpt可以根据输入的文本自动生成类似的文本（剧本、歌曲、企划等），在自动问答方面，chatgpt可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。

在推广期间，所有人可以免费注册，并在登录后免费使用chatgpt实现与AI机器人对话。

chatgpt可以写出相似于真人程度的文章，并因其在许多知识领域给出详细的回答和清晰的答案而迅速获得关注，证明了从前认为不会被AI取代的知识型工作它也足以胜任，对于金融与白领人力市场的冲击相当大，但其事实准确性参差不齐被认为是一重大缺陷，

其基于意识形态的模型训练结果并被认为需要小心地校正。chatgpt于2022年11月发布后，OpenAI估值已涨至290亿美元[7]。上线两个月后，用户数量达到1亿。

2. chatGPT如何训练数据

chatgpt使用基于人类反馈的监督学习和强化学习在 GPT-3.5 之上进行了微调。这两种方法都使用了人类训练员来提高模型的性能, 通过人类干预以增强机器学习的效果，从而获得更为逼真的结果。

在监督学习的情况下，模型被提供了这样一些对话, 在对话中训练师j充当用户和AI助理两种角色。在强化步骤中，人类训练员首先对模型在先前对话中创建的响应进行评级。

这些级别用于创建“奖励模型”, 使用近端策略优化(Proximal Policy Optimization-PPO)的多次迭代进一步微调。

这种策略优化算法比信任域策略优化（trust region policy optimization）算法更为高效。这些模型是与 Microsoft合作,在其Microsoft Azure超级计算基础设施上训练的。

此外，OpenAI继续从chatgpt用户那里收集数据，这些数据可用于进一步训练和微调 chatgpt。 允许用户对他们从chatgpt收到的回复投赞成票或反对票；在投赞成票或反对票时，他们还可以填写一个带有额外反馈的文本字段。

chatgpt的训练数据包括各种文档以及关于互联网、编程语言等各类知识，如BBS和Python编程语言。

关于chatgpt编写和调试计算机程序的能力的训练， 由于深度学习模型不懂编程，与所有其他基于深度学习的语言模型一样，只是在获取代码片段之间的统计相关性。

chatgpt页面空白原因有网络连接问题、浏览器问题和系统兼容性问题。

1、网络连接问题：可能是由于您的网络连接不稳定或遇到了网络故障，无法连接到chatgpt服务器。

2、浏览器问题：可能与您正在使用的浏览器有关。chatgpt需要比较高的浏览器版本才能正常运行，如果您的浏览器版本过低，则可能会出现页面空白的情况。3、系统兼容性问题：chatgpt可能不支持某些操作系统或设备，例如移动设备终端，可能无法正常使用。

chatgpt是是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，不仅上知天文下知地理，知识渊博，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，但chatgpt不单是聊天机器人的简单，甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。同时也引起无数网友沉迷与chatgpt聊天，成为大家讨论的火爆话题。

谷歌人工智能识别 chatgpt 并不是一款插件，而是一款基于人工智能的自然语言处理模型，无法直接在浏览器上安装。

不过，您可以在 Edge 浏览器中安装一些与自然语言处理相关的插件或扩展程序，以帮助您更好地使用自然语言处理模型。

例如：

Grammarly：Grammarly 是一款语法检查和拼写检查工具，它可以在写作时帮助您自动纠正语法和拼写错误。

ReadWrite for Microsoft Edge：ReadWrite for Microsoft Edge 是一款助读软件，它可以帮助您阅读网页上的文本，包括阅读单词、句子或整个网页，以及将文本转换成语音。

SpeakIt：SpeakIt 是一款语音合成软件，它可以将网页上的文本转换成语音，并自动播放出来。

请注意，以上插件或扩展程序都是由第三方开发和维护的，并非由 Microsoft 或 Google 开发和维护。在安装插件或扩展程序时，请务必审查其权限和隐私政策，并确保其来源可信。

这个问题涉及到多个方面的因素，以下是可能导致这种情况的一些原因：

技术积累和投入不足：人工智能技术是一个需要长时间的积累和投入的领域，可能中国的人工智能公司在这方面的积累和投入不足，导致技术落后。

数据质量问题：人工智能技术的发展需要大量的数据支持，如果中国的人工智能公司没有足够的高质量数据，就会影响其技术表现。

法律和政策环境：人工智能技术的发展需要良好的法律和政策环境的支持，如果中国的法律和政策环境对人工智能的发展存在不利因素，就会影响中国的人工智能公司的发展。

市场需求和竞争：中国的市场需求和竞争环境与美国可能存在差异，中国的人工智能公司可能需要更好地了解市场需求和竞争环境，才能够推出符合用户需求的产品和服务。

可能有以下几个原因导致中国的AI人工智能软件相对于美国的chatgpt功能不足和体验差：

技术基础不足：中国的人工智能技术起步相对较晚，对于一些前沿技术的掌握可能比美国稍有滞后。这就导致中国的AI软件在某些方面的表现相对落后。

数据和资源不足：人工智能算法需要大量的数据和资源支持，这些数据和资源在一定程度上可以决定算法的准确度和效果。中国的数据和资源相对于美国可能不够丰富和充足，这会限制人工智能算法的发展。

创新氛围不足：创新需要环境的支持，包括政策、人才和文化等多个方面。中国的创新环境相对美国还有一些差距，这也可能影响到人工智能领域的发展。

商业模式不同：美国的AI公司在商业模式方面比中国更加成熟，更能够利用商业模式来推动技术创新和产品的落地。而中国的AI公司在商业模式上可能还需要更多的实践和探索。

总之，中国的AI人工智能软件相对于美国的chatgpt功能不足和体验差，需要更多的努力和探索来弥补这些差距。人工智能技术是一个需要不断投入和创新的领域，中国的人工智能公司需要加强技术积累和投入，提高数据质量，加强法律和政策环境的支持，了解市场需求和竞争环境，才能够推出符合用户需求的产品和服务。

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