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这段时间,火速出圈的chatGPT成了人们茶余饭后的谈资。上到国内各大高校对这款应用的限制使用，到部分央企国企官网推出的本单位已接入chanGPT的新闻，再到国内各大互联网巨头的接入和布局，到街头巷尾老百姓的惊呼感叹……无不感叹着这款应用的功能强大和神奇。
首先，我们来了解一下chatGPT到底是什么？
百度百科给出的概念是：ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具，使用了Transformer神经网络架构，也是GPT-3.5架构。这是一种用于处理序列数据的模型，拥有语言理解和文本生成能力，尤其是它会通过连接大量的语料库来训练模型，这些语料库包含了真实世界中的对话，使得ChatGPT具备上知天文下知地理，还能根据聊天的上下文进行互动的能力，做到与真正人类几乎无异的聊天场景进行交流。ChatGPT不单是聊天机器人，还能进行撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
所以，综合上述描述，chatGPT其实是一款基于数据模型的人工智能算法工具。他可以被接入各个领域获取海量数据，根据应用者的需求进行机器的自我学习，增强机器的类脑思维和分析能力，从而达到应用者想要获取的目标数据和结果。
其实类似的应用早在2012年中国就已经有公司在研究并应用，其中最为典型的是出门问问。最早的出门问问是从语音助手切入，用户只需通过语音用口语化的提问方式就可以搜索出有关于吃穿住行的服务。它的特色是完全接受语音输入，通过语音识别将用户声音转化为文字，再运用自然语意分析理解用户行为，给用户以精准的搜索结果，其核心技术在于用自然语义分析来理解人们像日常说话一样的提问。但是当时的出门问问还没有接入如今这么智能的算法模型，只是简单的问答式人机交互，尚达不到思考和分析的智能程度。只是后来的出门问问方向更偏向于智能穿戴等硬件智能设备的研发和商业落地，没有向更深层次的人工智能算法的方向进行研究，属实有些可惜。
我们再回过头来说chatGPT.这款工具中有一个关键词：预训练模型。我不是专业技术人员，从一个非专业人员的视角来解读一下这个关键词，人工智能离不开数据，没有海量数据去喂这个算法模型去喂机器就谈不上智能。所以，预训练的背后本质是采集数据，采集海量的数据。正常的数据来源于应用者需求领域的现实数据。这些数据也需要人工去标注和加工，转变为机器可识别的信息和语言，才能够达到机器训练的目的。而预训练的本质是不分行业不分领域，只要参与者与机器产生互动能够产生数据就可，数据标注和加工的工作也交给了机器自己去处理，机器可以自己去建立算法模型去采集自己所需的数据，这无疑是一次技术革新。
但是这款应用的开发者是美国的公司。对于一个拥有近15亿人口，人口基数如此庞大的中国来说，这里确实能够产生超级巨大、超级海量的数据。所以，可以理解为这是一次西方发达国家技术革新的伟大创举，也可以认为这是一次西方资本主义的收割行为。通过这次技术革新收割一波世界范围内目标国家的信息和数据。且不说种工具对我们未来的职业冲击是什么，单就这些来自于各行各业，各个领域，各个层级的数据背后释放出去的是什么？这个真的是需要国内的从政者深思的问题。
