ChatGPT其实并没有创新性可言，其出圈的关键在于选对了落脚点。也有人认为，市场对于ChatGPT过于乐观了。
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为此，本次CNMO推出了“聊聊ChatGPT”系列专题，旨在让大家更好、更全面地了解ChatGPT，而本文，要跟大家聊的是“这些行业会搭上顺风车”。
ChatGPT本质上是一个对话模型，主要以文字方式互动，不仅可以通过人与人自然对话的方式进行交互外，还可以处理相对复杂的语言，可以完成包括自动文本生成、自动问答等在内的多种任务。ChatGPT亮相以来，被广泛应用在了聊天机器人、编写和调试计算机程序、文学相关领域的创作，更有甚者还用来写论文。可以看出，ChatGPT对各行各业都有所影响，那么哪些行业能抱上这根“大腿”呢？
ChatGPT让AI行业生机勃勃，在一定程度上也带动了自动驾驶行业、金融行业、翻译行业等发展。自动驾驶行业：毫末智行CEO顾维灏认为，ChatGPT的技术思路和自动驾驶认知决策的思路是不谋而合。他提出了人驾自监督认知大模型，让自动驾驶系统从人类反馈中学会选择和辨别，并稳定地输出最优解。
如果将ChatGPT作为车机系统，可为车辆提供语音识别、语音合成、对话处理等功能。目前汽车行业中较成熟的语音交互解决方案，识别率可以达到90%以上，但与ChatGPT相比还是差距过大。如果想让系统理解我们说的话，就得运用到NLP（自然语言处理）技术，而ChatGPT目前是自然语言类的天花板。如果将ChatGPT用于车机系统，一方面可以让车机更容易理解“长难句”，让驾驶更具趣味性
金融行业：招商银行此前发布了一篇名为《亲情信用卡温暖上市，ChatGPT首次诠释“人生逆旅，亲情无价”》的推文，被认为是金融行业首次尝试与ChatGPT搭档生产的宣传稿件。ChatGPT背后的“金主”——微软，曾在发布会上演示了全新功能——财报分析。微软在Edge浏览器打开了GAP公司15页的三季度财报PDF，利用ChatGPT实时总结核心点，并于Lululemon三季度财报做对比，各项指标对比结果飞速呈现。可以预见，ChatGPT如果用于金融领域，可以极大提高效率，减少出错。
翻译行业：随着全球化的加深，企业和个人越来越需要在全球范围内进行业务，这将导致对翻译和本地化服务的需求增加。ChatGPT在翻译行业属实“专业对口”，一来可以减少翻译人员的工作量，提高翻译效率；二来可以学习翻译历史数据，在此基础上生成翻译，改善翻译质量；三来由于ChatGPT可以自动完成翻译，可以降低翻译公司的人力成本。
ChatGPT的未来
ChatGPT的优势在于，可以做到用人们能理解的方式解释概念、传递事实，甚至还有“自己的想法”，但也存在着局限性。由于ChatGPT的能力上限是由奖励模型决定的，需要大量的语料来拟合真实世界，因此可能会出现“创造不存在的知识”等低级错误。
ChatGPT的发展离不开技术的应用和商业化，必须先聚焦于资源、资金高度集中和技术应用性强的特定领域。例如应用于实现自动化办公，由于需求量大，或许可能成为技术应用首先发展的领域。
是的，从宏观经济学的角度来说，ChatGPT可能引发的失业属于典型的技术性失业，即原来由人完成的工作被机器来代替完成。
一、采用ChatGPT和其他类似的语言模型，可能会导致某些行业出现失业或变化。一些领域的自动化、以及语言模型分析大量数据的能力，可能会导致一些职业的过时。此外，自动化模式下生产力会提高，这也可能导致某些职位的裁员。
二、从技术角度来说，ChatGPT依托巨量数据资源和强大的学习能力，可以比人类更高效地完成数据整理、文稿编辑、机械重复类工作，因此认为，从事软件技术类、新闻媒体类、法律工作类、市场研究分析师、教师、金融分析类、交易员、平面设计师、会计师、客服的人员将更容易被ChatGPT抢走饭碗，因为ChatGPT相比于人类有着更高的准确率和更低的成本。
三、ChatGPT是微软公司推出的一个搜索引擎网站，但它不仅仅是个搜索引擎，而是集AI人工智能、语音聊天于一体的一个智能平台。
它可以解答您的一切疑问，自动识别全球几十种语言，不但可以回答问题，甚至可以写作业、写论文、写诗歌、写小说，还能承担大量的编程任务。
可想而知，它将替代很多职业和岗位，比如老师、医生、律师、程序员，甚至作家和作曲家都有可能失业。
四、有专业人士预测，有了ChatGPT，搜索引擎这个行业将首先被冲击，因为人工智能自带搜索引擎，而且，还不带任何恶意或者商业引导。
人工智能最有可能抢走的工作似乎主要集中在白领行业：技术类工作（程序员、软件工程师、数据分析师）、媒体工作（广告、内容创作、技术写作、新闻）、法律行业的工作（律师、律师助理）、市场研究分析师、教育类工作（老师）、财务工作（财务分析师、个人财务顾问）、交易员、平面设计师、会计、客户服务代表。
总结:历史上的每一次创新都会面临激烈对撞。它能摧毁旧事物，也能催生新力量。面对创新，我们不应该阻止它，而是以开放的心态，思考如何让它为人类服务，ChatGPT也不例外。
ChatGPT有多火？2022年11月30日推出，到现在不过两个多月，用户量已经破亿，是史上最快破亿的互联网产品。
但是，由于不对中国用户开放，对ChatGPT的讨论还只是停留在科技圈、投资圈，目前电商圈对这个产品的讨论还停留在调侃阶段：看看ChatGPT给出的各种啼笑皆非、瞠目结舌又或者是答非所问的回答。
一方面是科技圈投资圈把ChatGPT说成神话，是个革命性的颠覆性的产品，甚至要让20多个工种失业；另一方面，圈外人看到ChatGPT给出的生硬回答，难免会觉得，“就这玩意要颠覆我？我怎么不相信呢！”
其实，大家又不是第一次听科技圈“听风就是雨”动辄颠覆革命的报道，上一次说AI要让人类下岗还是2016年，阿尔法狗打败世界围棋冠军李世石，并且随之而来的三年AI投资热门期，直到后来直播赛道崛起，AI之风才逐渐平静，没想到疫情刚刚过去，又一波AI热来袭。
这一波AI热潮在国内有着良好的土壤，《流浪地球2》和《三体》两个科幻影视作品的大热，让不少人热衷讨论未来科技；在国际上，去年底硅谷巨头谷歌、亚马逊、微软、Mate等开启了互联网史上最大规模的裁员，裁员就是因为看衰未来，如今，微软投资的openAI开发的ChatGPT，在web3.0和元宇宙熄火之后，成了硅谷寒冬里的一把火，而且是仅剩的火苗。
国内跟风的百度，在推出类似ChatGPT的计划之后，股价一度暴涨17%，阿里、腾讯、网易有道等先后透露正在内测类似产品，即将推出。
但是，ChatGPT到底能干什么？为什么大家对它的评价差异巨大？它真的会让很多人失业吗？
第一个，为什么ChatGPT的回答很扯淡？
跟很多人一样，当初我试用几次ChatGPT之后，觉得这回答的都是什么玩意？还有人说它会写诗，可是写出来的诗完全没有可读性。
但是，我们可能忽略了一个问题，ChatGPT不是一个成品，而是一个半成品，虽然它经过七八年时间，在3000亿单词的语料基础上，训练出了1700多亿个模型，但是，它仍然是一个半成品，一方面需要openAI继续开发，另一方面，也需要使用者不断训练它，它就跟刚会走的小狗一样，要经过主人训练，才会更懂你。
ChatGPT作为一个聊天机器人，并不是一开始就很懂你，何况，大家目前使用的ChatGPT并不是直接的机器人，而是经过了国内的中介，中介把你的问题给到国外的ChatGPT，得到回答之后再转给你，这中间最大的问题就是，ChatGPT对回答者并没有精准的区分，只是中介一个或者多个ID在和机器人对话。
真正使用好ChatGPT是需要一对一的磨合，才能不断得到高端AI对你的服务升级，否则，永远尝不到AI的“甜”。
不过就算经常使用ChatGPT，也还是很难解决大家的实际问题，需要根据使用场景二次开发，微软就把ChatGPT与自己的搜索引擎Bing结合起来做了New Bing，这样一来，就比单独的搜索引擎更好用，能够得到更智能的答案，还能减少搜索引擎的广告问题（想想百度的广告，你就知道这个产品的好处了）。
第二个，ChatGPT不是什么吊炸天的技术。
在ChatGPT之前，对话机器人早就普遍存在，比如微软小冰，还有各种智能音箱，甚至大家网上购物找客服时，得到的第一个回答，一定是机器人，机器人无法回答，人工客服再介入。
ChatGPT比他们先进的地方在于大语言模型，也就是学习了互联网上的各种资料，建立各种模型，但是，以前的聊天机器人侧重于文字语音理解，然后通过设计无数的固定对话来响应，所以，以前的聊天机器人是解决固定的某些问题，比如退换货啊，促销政策，天气情况，操作指令等，不是开放性的自己组织语言。
ChatGPT是让大家看到了一个可以自己理解、自己思考、自己组织语言、自己调整应答语气和策略的机器人，这是很厉害的。
不过，ChatGPT并非独一份，国际上至少有近十个公司在做这种模型产品，国内互联网巨头要开发相应的产品，也已经有了基础。有媒体报道说，国内跟ChatGPT的差距也就一年多而已，国内巨头们对AI的重视，从未放松过。
只不过，做大语言模型的训练，成本太高，训练一次需要上千万美元。关于训练模式，大家可以参考秦朔老师写的介绍：
亲测使用了一下 ChatGPT，自己使用还是非常震撼。
ChatGPT 能替代的有：
水框架类的问题答得很好：比如拆解观看时长下降的原因，至少是个 junior dataanalyst 的思考水平了；
对理论知识和问题答得很好：Chat GPT据说建立在上亿变量上建立的模型本身就是个超大型搜索引擎了，能够回答这也类知识类问题井不讶异，但是输出的排版非常舒服且合理就比较厉害了；
对输出简单的结论判断：比如通过数据分析师职业内容和互联网的需求，认为数据分析师未来还有需求
ChatGPT还无法替代的有：
对没有趋势推断和预测能力：比如抖音和快手未来市场份额的问题，没有办法解答
没有可视化能力：毕竟是 Chat bot，数据分析师保住一些可视化的饭碗
没有人情味：毕竟人都知道大象放进冰箱明明三步就够了
