GPT项目从18年6月发布第一代产品GPT-1，当下市场普遍讨论的ChatGPT发布在22年11月30日，作为GPT-3和GPT-4之间的过渡产品，实验性质比较重，但即便如此依然引起了全球范围的震动。 因为ChatGPT，太像人了！
　　首先受影响的是教育行业
　　去年底，一个美国高中英语老师在媒体上控诉AI，标题是《高中英语已死》。作为一个12年教龄的英语老师，他承认 ＂根本看不出AI文和真人文之间的区别＂。
　　同样的事情也发生在北密歇根大学的＂全球宗教＂课堂上，学生用ChatGPT完成了对课题＂禁止罩袍带来的道德问题＂的讨论。教授安东尼·奥曼（Antony Aumann）表示这是 ＂难得一见的好论文＂。
　　对于教育界来说，这意味着很多传统的教学方式都需要改变。 今年一月，纽约市教育部宣布，禁止全市师生在公立学校的网络和设备上访问ChatGPT的网站。很多大学正在修改学术诚信政策，把＂使用AI＂列入作弊手段。
　　当然改变就意味着机会 ，如此成熟的对话AI意味着在线上教育AI问答、作业审批、甚至考试测试等多个方面均有巨大机会。具体到今天的市场上，教育股下午拉涨，学大教育、赛为智能领涨正是这个逻辑。
　　说回ChatGPT
　　前文已经提到，ChatGPT属于GPT-3和GPT-4之间的过渡产品。所以目前来看存在的一些问题例如＂违反伦理＂＂内容错误或矛盾＂的情况应该会在GPT-4中修复。 GPT-4的发布时间预告在22.12-23.2，换句话说就是下个月可能发布， 一旦发布又是对整个人工智能板块的大利好。
　　同时基于GPT历代产品的公开信息，有几个值得关注的点：
　　一、数据，大量的数据！
　　从GPT-1到GPT-2预训练数据量（及原型产品训练数据量）翻了8倍， 从GPT-2到GPT-3翻了1000倍！ ChatGPT和GPT-4的预训练数据量目前无从得知，虽然有消息称GPT-4运用了更好的训练模型，但一方面要适应各行各业的实际应用要求，一方面要同步更新数据。意味着GPT-4在实际应用领域中仍需要大量的数据喂养，在产业化的应用中数据基建非常重要。数据基建就包括我们一直在提的数据库产业链、数据交易概念 一系列企业，之前的文章里都有提过可以翻一翻，站在ChatGPT的环境下可能有新的感觉。
　　二、AIGC即将掀起内容生产革命
　　AIGC即AI内容生产。去年年底AI绘图就火了一段时间，各种细节问题很多暂时不具备产业化能力。但以ChatGPT目前展现出的成熟度， 在许多低门槛的内容创作领域已经完全达标了，甚至是在高门槛的创作中，也能作为工具大大提升创作者的创作效率。
　　对比GPT-3和阅文集团的数据：
　　在生产效率方面： 21年3月，GPT-3日均文本生成量45亿，同年阅文集团全年新增文字量360亿，相当于GPT-3 8天的文字内容生成量；
　　在内容成本方面： 目前OpenAI定价最高的文字模型达芬奇（基于GPT-3）为每750词约0.02美元，同样是21年阅文集团内容成本为17.74亿元（每750词约37元），是调用OpenAI的API完成相同文字量生产所需的成本（约672万元）的264倍。
　　对于低门槛创作者来说，只需要输入创意、生成内容、人工微调即可产出成品内容。当然高门槛内容创作依然有稀缺性，但可能很快就会有一批网文写手发帖子称＂网文已死＂了。
　　当然以上只是拿网文举例子，事实上GPT-4问世之后AIGC发挥拳脚的地方比比皆是： 编程语言方向上：代码生成、软件行为生成；自然语言方向上：新闻撰写、文案创作、对话机器人、创作性文本 均有极大的舞台。
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