关于补充的短语

第3784期文化产业评论

2022年11月30日，ChatGPT横空出世，在全球范围内形成了热烈的讨论。 根据 Similarweb 的数据，今年1 月，平均每天约有 1300 万独立访客使用 ChatGPT，是去年 12 月份的两倍多，累计用户超1亿。 ChatGPT作为现象级热点， 大家对于其技术、影响等内容都非常关心 ， 本文便 尝试对 有关ChatGPT的十个相关 热门 问题作出 解答 。

作者

| 王强（腾讯研究院资深专家、前沿科技研究中心主任）

编审| 时光

编辑| 时光

来源| 腾讯研究院

随着人工智能大模型、量子计算、类脑智能、云原生、数字引擎、音视频等技术的深入发展，新技术、新模式和新业态持续涌现。针对上述领域，我们策划了一个科普系列栏目《T-chat前沿热点问答》，以十问十答的形式，用通俗的语言，与大家交流最新、最热的前沿科技话题。也欢迎大家指导，并提出感兴趣的问题一起研究，持续迭代认知，共同进步。

ChatGPT作为现象级热点，近期笔者收到了很多来自各方的咨询，大家对于其技术、影响等内容都非常关心，于是有了写作本文的想法，请各位专家和业界同仁不吝指正。

ChatGPT现在有多火？

2022年11月30日，ChatGPT横空出世，在全球范围内形成了热烈的讨论。根据 Similarweb 的数据，今年1 月，平均每天约有 1300 万独立访客使用 ChatGPT，是去年 12 月份的两倍多，累计用户超1亿，创下了互联网最快破亿应用的记录，超过了之前TikTok 9个月破亿的速度。

除了广大用户千奇百怪的问题，引发了社交媒体的大量传播，ChatGPT在各领域的秀肌肉，也进一步强化了其知名度。美国宾夕法尼亚大学发现，ChatGPT能够通过该校工商管理硕士MBA课程的期末考试。《自然》杂志1月24日宣布，将人工智能工具列为作者的论文，不能在杂志上发表。《自然》称，作者身份意味着对作品负有责任，而人工智能工具无法承担这样的责任。据传，ChatGPT还成功通过了谷歌的编程面试，拿到了年薪18.3万美元的L3工程师offer。

ChatGPT背后的核心技术？

ChatGPT是生成式AI的一种形式，Gartner将其作为《2022年度重要战略技术趋势》的第一位。Gartner预测，到2025年，生成式AI将占到所有生成数据的10%，但目前这个比例还不足1%。

ChatGPT背后的支撑是人工智能大模型，这个技术点，我们在去年的腾讯研究院 报告中做过详细的阐述：当前的人工智能大多是针对特定的场景应用进行训练， 生成的模型难以迁移到其他应用， 属于“ 小模型”的范畴。整个过程不仅需要大量的手工调参， 还需要给机器喂养海量的标注数据，这拉低了人工智能的研发效率， 且成本较高。大模型通常是在无标注的大数据集上， 采用自监督学习的方法进行训练。之后，在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调， 或采用少量数据进行二次训练， 就可以满足新应用场景的需要。这意味着，对大模型的改进可以让所有的下游小模型受益， 大幅提升人工智能的适用场景和研发效率， 因此大模型成为业界重点投入的方向，Open AI、谷歌、脸书、微软， 国内的百度、阿里、腾讯、华为和智源研究院等纷纷推出超大模型。特别是OpenAI GPT 3 大模型在翻译、问答、内容生成等领域的不俗表现， 让业界看到了达成通用人工智能的希望。当前ChatGPT的版本为GPT 3.5，是在GPT3之上的调优，能力进一步增强。

ChatGPT使用的核心技术之一是Transformer。这从其全称上也能看得出来，Chat Generati【【微信】】rmer。Transformer技术是近几年人工智能技术最大的亮点之一，他是Google于2017年提出的一种采用注意力机制的深度学习模型，可以按输入数据各部分重要性的不同，而分配不同的权重。Transformer的精度和性能上都要优于之前流行的CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等模型，大幅提升了模型训练的效果，让人工智能得以在更大模型、更多数据、更强算力的基础上进一步增强能力。此外，他还具有很强的跨模态能力，不仅在NLP（自然语言理解）领域表现优异，在语音、图像方面也显示出了优异的性能。

ChatGPT为什么能成功？

ChatGPT是非常成功的一次从技术研发到工程化、再到点燃大众热情的经典案例。

技术创新

Open AI持续的研究中，不断探索引入新的技术路线。这次引入的强化学习方法，很好地提升了模型的效果。在研究中，Open AI在模型训练中，引入了人类专家。专家一方面帮助ChatGPT撰写更符合人类习惯的回答，另一方面，也对生成的结果进行排名，通过这样的奖励机制，实现模型的微调优化。

组织文化

Open AI自成立之初，就致力于打造通用AI的能力，并坚定的持续投入，这是ChatGPT成功的一大关键因素。在这样的愿景下，吸引了一大批高水平的人才，在没有任何商业KPI的情况下心无旁骛地开展研发工作，最终取得了重大的突破。

反馈机制

通过用户的使用，Open AI可以获得用户对于模型优劣和使用体验的反馈，从而形成了模型使用到体验反馈的闭环，从而进一步优化模型。此外，Open AI还组织专门的反馈竞赛，鼓励用户针对回答中的风险危害、新颖的回答建议等方面给予反馈，参赛者有机会赢取500 美元的 API 积分，并可兑换相应奖品。

项目策划

一个影响力出圈的技术，与其项目策划密不可分。ChatGPT的问答和多轮对话形式，很好地激发了大众的热情和创造力，大家基于各自感兴趣的话题自由发挥，或幽默搞笑、或严肃认真，在朋友圈和媒体上屡屡刷屏。包括之前GPT3的推出，他写新闻、作诗、翻译、编代码等能力，也是在社会上产生了热议和讨论。这种很好地与公众互动的项目设计策略，也很值得我们学习。包括之前AlphaGo的围棋大战、Deepmind破解蛋白质折叠结构难题，都是很好的议题任务设置。

ChatGPT是否开源？

尚未开源，目前是以API（应用程序编程接口）调用的方式服务，目前也暂无开源计划。

Open AI不Open，是业界很多人诟病的地方。开源是多年来软件和互联网产业之所以蓬勃发展的核心动力之一。开源的方式可以调动全球开发者的积极性，每个人都可以下载源代码使用，并进行优化和在社区分享。这种用全社会的力量来创新的机制，大幅加速了技术科研攻关、产业应用的进程。

关于ChatGPT为何不开源，业界也有一些专家表示认可，因为人工智能技术至今为止还是一个黑盒，关于其内部的机制尚未可知，如果代码开源，很难避免该技术用于一些不利于社会和人类的方面。此外，自从Open AI放弃了非盈利组织的定位，接受微软等投资后，从商业化的角度考虑，也会采取整体模型闭源，开放应用接口的方式来推广，同时也会开源少部分模型，丰富开发者生态。

ChatGPT免费吗？未来能赚钱吗？

当前，普通用户使用ChatGPT 是免费的。

据《财富》，2022年，OpenAI公司的收入预计不足3000万美元，净亏损5.45亿美元。而随着ChatGPT的火爆，可能进一步增加其亏损，因为用户每一次调用，就会让Open AI付出更多的计算资源和带宽成本。

当然，Open AI也开始了商业化的尝试，2023 年 2 月，OpenAI 宣布推出付费试点订阅计划ChatGPT Plus，定价每月20美元。付费版功能包括高峰时段免排队、快速响应以及优先获得新功能和改进等。

Open AI预测，随着ChatGPT成为吸引客户的重要工具，其收入将会快速增长，预计2023年收入2亿美元，2024年收入预计超过10亿美元。

此外，据报道，微软正在洽谈向 OpenAI 投资约 100 亿美元，也让其估值达到了290 亿美元。而此前，2019年微软曾向 OpenAI投资 10 亿美元，为其提供了大量的资金支持和Azure云算力支持。

ChatGPT会替代搜索引擎吗？

短期来说，不会。长期来看，有可能通过融合，形成新型的搜索引擎。

目前的ChatGPT给出的答案参差不齐，既可以给出很多问题的简要答案，甚至能写一篇符合初级规划师水平的产业规划报告，但ChatGPT也不可避免地经常出现“一本正经的胡说八道”的情况，这使得其置信度还需进一步提升。而且ChatGPT目前的知识库主要还是2021年9月之前的数据，缺乏新数据，这也大大限制了其提供新信息的能力。而同时，Open AI还推出了WebGPT，它可以在网络上查找信息并提供信息来源，这将很大程度上补充ChatGPT的实时信息源，从而进一步优化答案。

在搜索引擎的逻辑下，选择权在用户，搜索引擎一般会给出众多相关结果，根据用户的点击反馈来持续优化搜索结果。近年来，搜索引擎也一直在做结果唯一化的尝试，比如直接在搜索框中提供唯一的答案选择，但目前可提供唯一结果的比较有限，且无法开展多轮对话。

ChatGPT的推出，给搜索引擎厂商带来了很大的震动，也启发了其打造搜索新体验的方向。谷歌两位创始人多次召开讨论会，以应对 ChatGPT 可能带来的颠覆搜索引擎业务的潜力。谷歌CEO Pichai表示，将在近期推出类似ChatGPT的基于人工智能的大型语言模型，一款由 LaMDA 提供支持的对话AI服务 Bard，让用户以“搜索伴侣”的形式使用。微软已经在 Bing搜索引擎中添加了 ChatGPT 功能，并开展了小流量测试。百度也计划在3月推出新功能，在搜索引擎中加入类似ChatGPT的对话式机器人“文心一言”。

我们也可以看看ChatGPT自己的回答：

还有哪些类似ChatGPT的模型和应用？

ChatGPT是典型的AIGC大模型，目前国内外在文本、代码、图像、视频、3D等领域都涌现出相应的生成模型。

当前，ChatGPT一个有力的竞争者是Claude，他是Anthropic近期推出的生成式Al模型。Anthropic由几位前 OpenAl的研究员在2021年创立，包括OpenAl前研究副总

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一直用ChatGPT润色文章，最近突发奇想给了一个“提升到GRE6分作文水平”，润色效果相比之前给的关键词真是好不少。想知道大家在用ChatGPT时有什么独特的prompt心得。

只要你今年关注过火出圈的这几个 AI 工具，相信你对 Prompt 这个词一定不会陌生，提示词也好，咒语也罢，这波来势汹汹的 AI，说到底还要靠着「有形」的句式去引导。

我是去年刚接触 AI 绘画的时候，才知道的 Prompt 为何物，没成想短短 1 年，Prompt 这个词就成了把玩新工具的金钥匙。

但你有想过 Prompt 可以直接和钱挂钩吗？事情是这样的，前两天我在逛 ChatGPT 相关的网站时，碰到了一个叫 FlowGPT 的网站。

简单说啊，这是一个趁着 ChatGPT 走红而出现的网站，主要做两个服务――

1、站内收录了很多关于 ChatGPT 对话的高质量 Prompt，并支持创建保存自己的 Prompt。

2、网站接入了 ChatGPT API，可以快速调用收录的 Prompt 使用 ChatGPT。

划重点，网站本身是免翻的，至于收不收费，这种调用 API 实现的服务，网站只要过了宣传期，多半是会收费的。

至于怎么收费没找到入口，但不管三七二十一，收费并不意味着不能免费用，所以我就去注册了一下，好像刚上线的有个积分制度，每日签到领 25 积分。

千字输入，大概在 1.2 积分左右，实际上一般单次输入也不会超过千字，所以毫无疑问，这个网站是可用的。

又能免翻，又能体验，这让我来了兴趣，于是去扒了扒这个网站里的内容，在它的社区板块，见到了这么一条帖子：

有用户说 FlowGPT 中的 bounty 是个骗局。

更有意思的是 3 天后，这位用户又发帖说错怪了官方，自己成功拿到了奖金。

也就是前面说的那样，这位用户靠着 Prompt 赚到了自己的第一桶金，好奇这个故事的我围观了 FlowGPT 上这波的赏金风云。

赏金风云

事情并不复杂，FlowGPT 作为一个用户体系完善的网站，为了吸引用户也好，为了活跃网站热度也罢，搞了个赏金活动。

拿出了 5000 美元，分成了 10 个板块，如果你创建的 Prompt 被其他网友所认可，那么就能拿下细分板块里的 500 美元。

之前那位发帖的用户，摸索着创建了一条自己的 Prompt，是关于写作的：

在随后的几天里，这个免翻可访问的网站中，这条中文 Prompt 的点击量冲上了分类榜单的首位，500 美元的奖赏似乎触手可得。

可就在活动截止日期的前一天，一个叫「Study Buddy」的 Prompt，突然冒了出来。

于是有了「骗局」的帖子，好在官方给予了重视，帖子下评论，机翻的：

盖棺定论的是，Study Buddy 那条 Prompt 存在刷分的问题，最终的榜单中，之前发帖质疑的用户得偿所愿拿下了 500 美元的赏金。

事很简单，但两个帖子看下来，这个网站确实刷了波好感，其实单就功能而言，这也是个不错的免翻镜像站，可以在右上角创建自己的 Prompt。

也可以选中一个 Prompt 模板直接调用，当然，对话是要用到积分的。

网站本身很简单，据说这个网站的团队大多是中国人，链接放这里了，对 ChatGPT 感兴趣的小伙伴可以亲自去网站上试试看。

咱们紧着这个事接着往下聊 Prompt。

Prompt 何处取

Prompt 能赚钱这个事，其实并不新鲜，抛开这次这个网站运营活动，我们之前分享过的那个 Prompt 社区制作的 AIPRM for ChatGPT 浏览器扩展，没两周呢，人家就已经商业化了。

在国外卖 Prompt 也非孤例，远的看去年这个获奖的《太空歌剧院》，这个花了 80 多个小时，900 余次迭代的作品，作者到现在也拒绝共享 MJ 的提示词。

毕竟同一模型、同一种子、同一参数下，只有「1girl」的 Prompt 能出图。

但用更复杂的 Prompt，出图的效果会更好。

AI 绘画如此，ChatGPT 也如此，至于怎么获取高质量的 Prompt，最建议的方式是自己去摸索总结。

当然，从 0 开始摸索，也不妨碍我们站在巨人的肩膀上三级跳，以前分享过很多了，这里再总结一些关于 ChatGPT Prompt 的教程 or 模板站。

1、ChatGPT 知识库，一份关于 ChatGPT 的全面教程，收录了 ChatGPT 从入门到实践的相关玩法，还有不少工具和相关应用

地址：

2、ChatGPT Shortcut，一个 ChatGPT Prompt 的模板网站，可一键复制，支持标签筛选、关键词搜索、语言切换、热门排序。

地址：

3、ChatGPT 指令大全，同上的 ChatGPT Prompt 的模板网站，可一键复制，需要注意的是，这个网站提供的提示词模板都是繁体字

地址：

4、Learning Prompt，一份关于 ChatGPT 由浅入深的教程网站。

地址：

5、OpenAI 和大佬吴恩达不是合作推出了免费的 Prompt Engineering 提示工程师课程嘛，最早就发布在这个网站。

地址：

B 站上就很多搬运的翻译版，随便一搜，哪哪都是。

搬运的都一样，随便找了个链接。

地址：

结语

其实 Prompt 这个东西，入手不难，所谓的条条框框，教程里给出的规则流程，都是总结出来的经验而已。

就像一开始那个赢下赏金的 Prompt，当你熟知了 ChatGPT 的反应，你编写一条属于自己的高质量 Prompt 并不难。

虽然啊，Prompt 这个东西，在未来的强智能下，会逐渐消亡或隐入幕后，就像 OpenAI CEO 说的那样，未来是不需要 Prompt。

但在当下，对我们而言，能否熟练运用 Prompt，真的是决定了大模型的表现，镜像站之前也分享了不少，看得再多，不如下场一试，感兴趣的小伙伴可以研究一下。

最后多嘴一句，今天分享的这些内容，其实早些时候都分享在了咱们知识星球上，每天的信息量都很大，星球内容的特点在于足够快，足够多，公众号内容是挑一个详细讲，所以如果大家觉得一篇吃不饱的话，欢迎到星球上玩。

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