openaiceo谈ai时代 chat gpt对open ai公司的影响
在关于 ChatGPT，或者说生成式 AI 的讨论中，始终有一个核心话题：AI 会不会在工作上取代人类？
近日，OpenAI 的 CEO Sam Altman 在接受采访时表示，自己实际上也有些害怕 ChatGPT，认为它可能会 " 消灭 " 很多工作。
Sam Altman 称，它和公司都对 AI 的潜力感到 " 有些害怕 "，但同时，他也认为，虽然 AI 可能会取代很多工作，但它同样也可能会带来更好的工作。
Altman 表示，" 在提高我们的生活和改善我们的生活方面，发展 AI 的原因将是人类迄今为止开发的最伟大的技术。"
不过，从 Altman 此前的发言来看，这位目前全球顶尖 AI 开发公司的 CEO，害怕的远不仅是 AI 会夺取人类的工作那么简单。
在早些时候，Altman 曾在推文中发出警告，称世界距离 " 存在潜在威胁 " 的 AI 并不遥远，并表达了自己对监管 AI 的支持。
同时，他也提到，社会应该参与 ChatGPT 的推出，反馈可以帮助遏制其广泛使用所产生的任何负面结果。
OpenAI API 聊天功能
openai官网,openai和chatGPT什么关系,openai创始人,openai公司使用 OpenAI Chat API，您可以使用 gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 构建自己的应用程序来执行以下操作：
起草电子邮件或其他书面文件
编写 Python 代码
回答有关一组文件的问题
创建会话代理
为您的软件提供自然语言界面
一系列科目的导师
翻译语言
模拟视频游戏中的角色等等
本指南解释了如何为基于聊天的语言模型进行 API 调用，并分享获得良好结果的技巧。您还可以在 OpenAI Playground 中试用新的聊天格式。
聊天模型将一系列消息作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。
尽管聊天格式旨在简化多回合对话，但它对于没有任何对话的单回合任务同样有用（例如之前由指令遵循模型（如 text-dachatgpt）提供的任务）。
示例 API 调用如下所示：
主要输入是消息参数。消息必须是一个消息对象数组，其中每个对象都有一个角色（“系统”、“用户”或“助手”）和内容（消息的内容）。对话可以短至 1 条消息或填满许多页面。
通常，对话首先使用系统消息进行格式化，然后是交替的用户和助理消息。
系统消息有助于设置助手的行为。在上面的例子中，助手被指示“你是一个有用的助手”。
gpt-3.5-turbo-0301 并不总是高度关注系统消息。未来的模型将被训练为更加关注系统消息。
用户消息有助于指导助手。它们可以由应用程序的最终用户生成，或由开发人员设置为指令。
助手消息帮助存储先前的响应。它们也可以由开发人员编写，以帮助提供所需行为的示例。
当用户指令引用先前的消息时，包括对话历史记录会有所帮助。在上面的示例中，用户的最后一个问题是“它在哪里播放？”仅在有关 2020 年世界大赛的先前消息的上下文中才有意义。由于模型对过去的请求没有记忆，因此必须通过对话提供所有相关信息。如果对话不适合模型的令牌限制，则需要以某种方式缩短它。
API 响应示例如下所示：
在 Python 中，可以使用 response['choices'][0]['message']['content'] 提取助手的回复。
每个响应都将包含一个 finish_reason。 finish_reason 的可能值为：
- stop: API 返回完整的模型输出
- length: 由于 max_tokens 参数或令牌限制，模型输出不完整
- content_filter: 由于我们的内容过滤器中的标记而省略的内容
- null: API 响应仍在进行中或未完成
语言模型以称为标记的块形式读取文本。在英语中，token 可以短到一个字符，也可以长到一个单词（例如 a 或 apple），在某些语言中，token 甚至可以短于一个字符，甚至长于一个单词。
例如，字符串“ChatGPT 很棒！”被编码为六个标记：["Chat", "G", "PT", "is", "great", "!"]。
API 调用中的令牌总数会影响：
您为每个令牌支付的 API 调用费用是多少
您的 API 调用需要多长时间，因为写入更多令牌需要更多时间
您的 API 调用是否有效，因为令牌总数必须低于模型的最大限制（gpt-3.5-turbo-0301 为 4096 个令牌）
输入和输出令牌都计入这些数量。例如，如果您的 API 调用在消息输入中使用了 10 个令牌，而您在消息输出中收到了 20 个令牌，则您需要支付 30 个令牌的费用。
要查看 API 调用使用了多少令牌，请检查 API 响应中的使用字段（例如，response['usage']['total_tokens']）。
gpt-3.5-turbo 和 gpt-4 等聊天模型使用令牌的方式与其他模型相同，但由于它们基于消息的格式，因此更难计算对话将使用多少令牌。
计算聊天 API 调用的令牌
下面是一个示例函数，用于计算传递给 gpt-3.5-turbo-0301 的消息的令牌。
消息转换为令牌的确切方式可能因模型而异。因此，当发布未来的模型版本时，此函数返回的答案可能只是近似值。
接下来，创建一条消息并将其传递给上面定义的函数以查看令牌计数，这应该与 API 使用参数返回的值相匹配：
要确认我们上面的函数生成的数字与 API 返回的数字相同，请创建一个新的 Chat Completion：
要在不调用 API 的情况下查看文本字符串中有多少个标记，请使用 OpenAI 的 tiktoken Python 库。
传递给 API 的每条消息都会消耗内容、角色和其他字段中的令牌数量，外加一些额外的用于幕后格式化。这在未来可能会略有改变。
如果对话中的标记太多而无法满足模型的最大限制（例如，gpt-3.5-turbo 的标记超过 4096 个），您将不得不截断、省略或以其他方式缩小文本直到适合。请注意，如果从消息输入中删除一条消息，模型将失去所有关于它的知识。
另请注意，很长的对话更有可能收到不完整的回复。例如，长度为 4090 个令牌的 gpt-3.5-turbo 对话将在仅 6 个令牌后被切断回复。
指导模型的最佳实践可能因模型版本而异。以下建议适用于 gpt-3.5-turbo-0301，可能不适用于未来的模型。
许多对话以系统消息开始，以温和地指示助手。例如，这是用于 ChatGPT 的系统消息之一：
总的来说，gpt-3.5-turbo-0301 对系统消息的关注度不高，因此重要的说明往往放在用户消息中比较好。
如果模型没有生成您想要的输出，请随意迭代并尝试潜在的改进。您可以尝试以下方法：
让你的指示更明确
指定您想要答案的格式
在确定答案之前让模型逐步思考或讨论利弊
如需更及时的工程创意，请阅读有关提高可靠性的技术的 OpenAI Cookbook 指南。
除了系统消息之外，temperature 和最大令牌是开发人员必须影响聊天模型输出的众多选项中的两个。对于 temperature，较高的值（如 0.8）将使输出更加随机，而较低的值（如 0.2）将使输出更加集中和确定。在 max tokens 的情况下，如果要将响应限制为特定长度，可以将 max tokens 设置为任意数字。这可能会导致问题，例如，如果您将最大标记值设置为 5，因为输出将被切断并且结果对用户没有意义。
由于 gpt-3.5-turbo 的性能与 text-dachatgpt 相似，但每个令牌的价格低 10%，因此我们建议在大多数用例中使用 gpt-3.5-turbo。
对于许多开发人员来说，转换就像重写和重新测试提示一样简单。
例如，如果您使用以下完成提示将英语翻译成法语：
等效的聊天对话可能如下所示：
或者甚至只是用户消息：
不可以。自 2023 年 3 月 1 日起，您只能微调基础 GPT-3 模型。
自 2023 年 3 月 1 日起，我们会将您的 API 数据保留 30 天，但不再使用您通过 API 发送的数据来改进我们的模型。
如果您想向聊天 API 的输出添加审核层，您可以按照我们的审核指南来防止显示违反 OpenAI 使用政策的内容。
