近期，一款名为ChatGPT的能够通过学习和理解人类的语言来进行对话的“聊天机器人”横空出世，迅速引发了全球范围内的广泛关注。与此同时，人们也产生了许多疑问：ChatGPT到底是什么、它有着怎样的发展背景、它是否真的无所不能……就让本章为你揭开ChatGPT的神秘面纱吧！

01 聊天机器人的特点是什么

要想说清ChatGPT的前世今生，需要从聊天机器人(chat bot)谈起。

聊天机器人是一种使用聊天接口与用户交互的机器人，它可以模仿人类语言的表达方式，同时理解用户的语义，以此回复他们的需求或疑问。聊天机器人能够智能匹配用户的问题，从而流畅地解答用户的问题。

聊天机器人有如下几个特点。

即时交互:聊天机器人可以实时与用户进行交互，无须人工介入，从而提高服务效率。

智能语义分析:聊天机器人可以分析用户提出的需求或疑问，更好地理解情感，从而提供更好的服务。

可定制化:聊天机器人可以根据用户的需求，实施个性化的客户自助服务，提升客户体验。

智能问答:聊天机器人可以根据用户的请求智能地提供答案，从而减少人工介入。

多种渠道支持:聊天机器人支持多种聊天渠道，如微信、Facebook、Twitter、Skype等。

早期聊天机器人有哪些缺点

理想很丰满，现实很骨感。在ChatGPT诞生之前，市面上的聊天机器人还处于早期的发展阶段，无法达到预想中的智能化程度。

之前大家听过或者见过的聊天机器人，比较有名的有微软的小冰，还有不太知名的如ALICE、ELIZA和SmarterChild等。这些早期的聊天机器人主要有以下缺点。

限制的语法：它们只能回答预定义的问题，对于非正式或复杂的语句没有足够的理解能力。

语句生成能力有限：它们通常只能生成预先定义的短语和回答，难以生成有意义的语句。

功能有限：它们通常只能回答基本问题，没有额外的功能，如文件存储、购物等。

不能适应语境：它们不能很好地识别语境，给出回答往往不准确或不相关。

在人工智能技术的加持下，ChatGPT在以上几方面取得了重大突破，因此ChatGPT可以被视为一个革命性的聊天机器人。它的特点是在进行智能回复时，能够迅速从其拥有的大规模语料库中找到最合适的答案。它还添加了独特的转义功能，使用户能够轻松对对话进行深度调整，从而解决传统自然语言处理系统输出答案无法满足要求的问题。

ChatGPT是什么

ChatGPT是Chat Generative Pre-trained Transformer（对话数据预先训练生成的Transformer模型）的缩写，因此，ChatGPT就是用于处理对话数据的GPT模型。

但是对于第一次接触ChatGPT的人来说，通常就是先和它聊天，因此可以把ChatGPT看作是一个聊天机器人。你可以把它想象成一个现代版的“魔法八号球”(Magic 8 Ball [Magic 8 Ball是一个球形玩具，通常用于占卜或决策。其中装有液体和一个20面的多面体。这个多面体上面有各种回答，如“是”“不是”“可能”“再来一次”等。当你向Magic 8 Ball提问时，你需要摇动球，然后球里的多面体会在液体中随机滚动，最终会停在一个回答上面，这个回答就是Magic 8 Ball为你提供的答案。Magic 8 Ball在美国是一种非常受欢迎的玩具，在玩具店或礼品店都可以找到。])，只不过它不是用简单的“是”或“不是”来回答问题，而是通过读懂问题的意思并用人类般的自然语言进行回答。

举个例子：你可以问ChatGPT“今天天气怎样？”，它可以回答“今天是一个晴朗的好天气！”或者其他的天气描述。它的回答不仅受到问题的影响，还受到训练数据（包括用户在对话过程中提供的信息）的影响，因此，它的回答会越来越准确。

早期的聊天机器人和ChatGPT就像是两个不同年龄段的孩子。ChatGPT更年长、更成熟，因而在知识储备、语言理解、对话质量等方面都有更高的水平。同时，ChatGPT也更加开放和多元化，可以在多种不同的领域发挥作用，而不仅仅局限于特定的应用场景。

ChatGPT的核心技术是什么

ChatGPT的核心技术是基于人工神经网络的自然语言处理技术。具体来说，它使用了一种名为GPT(Generative Pre trained Transformer)的大型深度学习模型。

GPT模型的前身是Transformer模型（一种用于自然语言处理的深度学习模型），它在2017年被引入自然语言处理领域。2018年，OpenAI公司发布了GPT-1，它是一种大规模预训练语言模型，在各种自然语言处理任务上拥有出色的性能。随着技术的进步，GPT的模型大小不断增加，GPT-3模型是目前最大的语言模型。

通过对大规模语料库进行无监督的预训练，GPT模型可以自己发现并总结文本中的模式和规律，从而学习到自然语言的语义和语法规则。例如，在预训练过程中，模型接收文本序列并预测下一个单词的概率分布，然后使用这些预测来更新模型的权重。训练完成后，GPT模型就能理解用户输入的文本内容，并根据自己掌握的规则自动生成接下来的文本内容，与用户进行自然、连贯且具有逻辑性的对话。

所以当用户输入一个语句（如一个问题）时，GPT模型会生成相应的回答，这个过程被称为“生成”。同样，当给定一个语句和上下文（如一个对话中的其他语句），GPT模型也可以生成下一条语句，这个过程称为“推理”。

GPT模型已经在许多自然语言处理任务中得到了广泛的应用。例如：

文本生成：通过提供种子文本并使用GPT模型生成文本。

文本分类：通过对文本进行特征提取并使用GPT模型进行分类。

语言翻译：通过将源语言文本编码为向量，然后使用GPT模型生成目标语言文本。

语义搜索：通过对询问文本进行编码并在大量文本库中搜索匹配结果。

因此，可以打个不太确切的比方，GPT模型就像一个具备强大的语言学习能力的人，它不需要专门去背单词和学语法，就能自己通过阅读大量的文本材料来掌握一门语言，达到接近母语者的水平。

除此之外，ChatGPT还使用了命名实体识别、语义角色标注、情感分析等其他的技术，以提高对话的质量和丰富性。

名词解释

神经网络

神经网络(Neural Network)是模拟生物的神经系统组织结构建立起来的一种计算模型。它有多层结构，每层有多个节点（类似于神经元），通过节点之间的连接控制信号的流动。神经网络可以通过学习来自动识别模式和进行预测，在人工智能领域中得到了广泛应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。

自然语言处理

自然语言处理(NLP)是计算机科学中一个重要的分支，其目的是使计算机和人类之间进行更有效的沟通。它涉及一系列技术，包括文本处理、自然语言理解、机器学习、机器翻译等。其中，文本处理涉及将文本分解为语法成分，如单词、短语和句子；自然语言理解涉及模拟人类理解语言，从而能够从文本中理解语义；机器学习涉及在解决具体自然语言处理任务的过程中，通过对大量的历史数据进行研究和分析，从而发现规律并从中学习；机器翻译是指从一种语言将文本翻译为另一种语言的过程，其中的语法和文法也被视为重要的组成部分。

机器学习

机器学习是计算机科学的一个分支，它通过学习构建数学模型，使计算机具备自动学习的能力。机器学习的目标是使用计算机通过已知的实例数据来找出规律，并根据规律来推断未知的实例数据，从而对未知实例进行有效的预测，或者由未知实例归纳出一般规律。

机器学习也可以用来优化一个系统的性能，从而获得更加健壮的系统。如果大家很难理解，可以把机器学习看成一位小学奥数天才，他能熟记所有奥数试卷里的题目，每次都能给出准确答案。机器学习也有类似的能力，它能够把历史数据和经验当作记忆，并从中学习出一个准确度很高的模型，在面对新数据时，就能给出正确的预测。

深度学习

深度学习是人工智能领域中最有效的机器学习技术之一，它以端到端的方式将表示（输入）映射到结果（输出）。与传统机器学习方法不同，深度学习通过构建一个多层的神经网络，通过数据拟合来解决问题。神经网络包括输入层、隐藏层和输出层，每一层都有若干个神经元，这些神经元之间通过权重和偏置(bias)来进行通信。随着训练的不断进行，模型中的参数会调整，从而使得模型更有效。以图像识别为例，深度学习的算法可以自己逐层识别图片中的物体，最后以物体类别作为输出。深度学习可以帮助我们识别复杂的模式，如图形、声音、文本等，甚至可以用来完成自动驾驶等任务。

深度学习也是在统计学习的基础上发展起来的一种机器学习形式，它可以根据已有的大量数据来自动分析和学习，生成有效的结果。与传统的机器学习方法不同，深度学习是将数据（如影像、语音、文本等）进行深层次分析处理，以达到更智能、自动化、更准确的计算方法。深度学习主要应用于计算机视觉、自然语言处理等领域，已被应用于日常生活中的诸多场景。例如，在访问谷歌等搜索引擎时，输入一句话，搜索引擎就会快速将这句话识别出来，并返回精准的搜索结果，这就是深度学习的代表作。

ChatGPT的发明者—OpenAI

说到ChatGPT就不得不提它的东家—OpenAI公司。OpenAI是一家提供人工智能技术服务的公司，于2015年由以下知名技术大佬共同投资或参与创建。

埃隆·马斯克(Elon Musk)：SpaceX的创始人，Tesla公司的掌门人，Hyperloop的提出者。他是OpenAI早期的重要投资人之一。2018年退出OpenAI董事会和股东身份，但是目前仍通过他的私人基金会等方式继续为OpenAI提供支持。

萨姆·奥尔特曼(Sam Altman)：Y Combinator的主席。在2018年年底宣布退出OpenAI董事会。

格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)：Stripe的技术总监。在2021年年初离开OpenAI，目前仍然担任该公司的顾问。

亚当·丹吉洛(Adam D’Angelo)：Quora的创始人。

里德·霍夫曼(Reid Hoffman)：LinkedIn的创始人，Greylock Partners的合伙人。

布罗克·皮尔斯(Brock Pierce)：Blockchain Capital的创始人，EOS Alliance的主席。

彼得·蒂尔(Peter Thiel)：PayPal的创始人，Founders Fund的合伙人，Palantir的创始人。

保罗·格雷厄姆(Paul Graham)：Y Combinator的创始人。

公司的管理团队由许多顶尖的技术专家组成，包括前谷歌X实验室负责人伊利亚·苏茨克维尔(Ilya Sutskever)、前谷歌AI研究主管维诺德·科斯拉(Vinod Khosla)、前谷歌研究副总裁格雷格·科拉多(Greg Corrado)和前谷歌机器学习研究员约翰·舒尔曼(John Schulman)。

OpenAI开发的技术主要集中在自然语言处理、机器学习、计算机视觉、机器人控制、深度强化学习等领域。其中，GPT-3(Generative Pre-training Transformer 3)是一种基于自然语言处理技术的深度学习模型，它能够有效地建立用户提供的输入和期望输出之间的关系，从而实现自动化文本生成。此外，OpenAI还开发了一种基于深度强化学习的技术，称为OpenAI-5(OpenAI Five)，它可以帮助游戏开发人员更好地理解游戏的复杂环境，从而改善游戏的用户体验。

OpenAI的成功也得到了世界各地的技术公司的认可，微软等公司都提供了大量的资金支持，以加快OpenAI的发展。

ChatGPT为什么会“火”

ChatGPT“火”起来的原因之一是在于它的核心技术功能强大以及越来越逼近人类自然语言的能力。随着自然语言处理技术的发展，ChatGPT的理解能力和回答逼真度也不断提高，使其成为一种非常有用的工具，对于商业和个人用户来说都具有很大的价值。

对于商业用户，金融公司已经开始利用ChatGPT来解决客户问题，同时还利用它来分析市场数据，提高风险管理能力。同样，电商公司也利用ChatGPT来处理客户请求，提高客户满意度。还有一些技术公司利用ChatGPT来创建聊天机器人和自然语言处理应用，帮助他们的客户解决诸多问题。

对于个人用户，ChatGPT可以作为一种便捷的智能助手，帮助他们完成日常任务和信息查询。例如，个人用户可以使用ChatGPT来回答他们的问题，提供建议和解决他们的问题。

下面通过几组数据来告诉大家ChatGPT目前到底有多“火”。

1.用户数

瑞士银行巨头瑞银集团的一份报告显示，在推出两个月后的2023年1月底，ChatGPT的活跃用户就已突破1亿，成为用户增长速度最快的消费级应用程序。根据Sensor Tower的数据，达到1亿用户，TikTok用了9个月，Instagram用了2年半，WhatsApp用了3年半，Facebook用了4年半，Twitter用了5年，iTunes用了6年半。

该报告援引分析公司Similarweb的数据表明，2023年1月期间，ChatGPT平均每天大约有1300万独立访客，这一数据是2022年12月的两倍多。

2.百度指数

百度作为国内使用最多的搜索引擎，可以通过其指数来分析用户通过百度搜索的关键词频率与热度。下页两图所示分别为关键词“ChatGPT”在百度指数中的搜索指数和资讯指数，这个大数据的结论还是比较准确的。

3.微信指数

微信作为国内使用频率最高的一款手机应用软件，可以侧面反映大家对某种事物的关注度。通过微信指数可以看到，ChatGPT的热度在2023年2月4日上升了一个很大台阶，而在2月6日—7日呈持续上升的趋势，如下图所示。

关于ChatGPT的其他疑问

ChatGPT会取代搜索引擎吗

人们经常会把谷歌、百度等搜索引擎拿来和ChatGPT进行比较。但是ChatGPT并不是一个搜索引擎。相对于传统的搜索引擎，ChatGPT更像是一个智能助手，可以帮助用户获得有关某些主题的信息，并以对话的形式回答问题。它不仅提供了信息，而且还可以根据上下文理解用户的意图，回答相关的问题。ChatGPT提供了一种全新的、更人性化的信息获取体验，当然这种体验并不适用于所有应用场景。例如，搜索引擎能列出信息来源网址就是其一个优势。

下面就简单说明一下谷歌搜索引擎和ChatGPT的区别。

目的：谷歌搜索引擎旨在帮助用户找到有关特定主题的信息。ChatGPT是一个语言模型，旨在生成文本内容并回答用户问题。

范围：谷歌搜索引擎涵盖了整个互联网，提供了丰富的信息。ChatGPT是基于训练数据，因此可能不能回答所有问题，但它可以根据上下文理解问题并提供有关信息。

准确性：谷歌搜索引擎通过爬取网页并使用排名算法提供搜索结果。它的结果通常是准确的。ChatGPT是基于机器学习和自然语言处理技术的，其结果的准确性取决于其训练数据的质量。

总的来说，谷歌搜索引擎是一个功能强大的工具，适用于大量信息的检索，而ChatGPT则是一个智能助手，适用于获取特定信息并以对话的形式回答问题。但是因为ChatGPT的良好互动性和获取信息的便捷性，所以被很多人认为是下一代搜索引擎的雏形。微软就顺势推出了集成了ChatGPT和传统搜索引擎为一体的新产品—新版的必应(Bing)，谷歌推出的类似产品为Bard。

人类和ChatGPT对话次数越多，ChatGPT是否越智能

并非如此。ChatGPT是一个预训练的自然语言处理模型，它在训练数据过程中学到了如何生成类似人类语言的回答。在与人类进行对话时，它是根据人类的输入从它已经学到的语言知识中生成回答。其智能水平取决于其训练数据和算法的优化程度，而不是通过对话的方式来直接增加其智能水平。但是人们与ChatGPT进行对话过程可以提高其“经验”，即增加其对话质量和适应性。长期以后当ChatGPT面对更多的问题和场景时，它将学习到更多的语言和语境知识，从而更好地理解并回答问题。

人类会带偏ChatGPT吗

是的。由于ChatGPT的学习和表现是基于其预训练数据和算法得出的，它可能会受到人类提供的错误信息或有偏差的数据的影响，从而输出错误的答案或有偏见的言论。此外，如果ChatGPT的训练数据集本身就存在问题或存在偏见，那么ChatGPT在学习和输出过程中也可能会出现偏见或错误的现象。例如，有时它可能生成带有性别、种族、宗教等偏见的内容。

为了避免这种情况的发生，ChatGPT的开发者和维护者应该对其训练数据和算法进行严格的监控和优化，确保其对话内容的准确性和中立性。同时，人们在与ChatGPT进行对话时，也需要提高自我意识和质疑精神，避免盲目接受ChatGPT的答案，从而最大限度地避免ChatGPT受到错误或有偏见信息的影响。

ChatGPT真的无所不能吗

ChatGPT并非是无所不能的。前面提到过，ChatGPT是一个通过大量语料库训练的预测模型，只是具有较强的自然语言处理能力。它能够完成一些复杂的任务，如生成文本、回答问题、对话等。但是，ChatGPT仍然只是一个人工智能模型，其能力还有很多限制。例如，不能完全理解人类的意图，不能完全模拟人类的思维，不能做出全部正确的判断等。此外，ChatGPT的表现质量也受到一些限制。例如，它可能无法处理某些领域的专业术语、文化习惯和地方口音等。同时，ChatGPT也可能会出现一些语言和逻辑上的错误，尤其是面对复杂和抽象的问题时它仍然有局限性和错误的可能。

对同一个问题，ChatGPT的回答是否都相同

有可能它的回答是相同的。前面讲解过，ChatGPT的背后是一个生成式预训练模型，通过学习大量的语料数据训练得到的。它通过输入上下文和对问题的解释，来生成可读的、自然的、相关的文字。如果输入的问题和语料库中的文字非常相似，那么生成的文字也很可能非常相似。同时，它还受到它所被训练的语料数据的限制，如果语料库中没有该问题的相关信息，GPT-3将不能生成出符合该问题的回答。

假如有10 000个人同时对ChatGPT提出同样的一个开放性问题，如果生成的答案大部分相同，那么这主要是因为语料库中已有类似的信息，且输入的问题是相同的。不过，因为GPT-3是一个随机生成的模型，所以生成的答案完全相同的可能性比较小，只是说近似性会比较大。

下面看看OpenAI公司官网声明是如何描述这个问题的：

Terms of Use

3.、Content

(b) Similarity of Content. Due to the nature of machine learning, Output may not be unique across users and the Services may generate the same or similar output for OpenAI or a third party. For example, you may provide input to a model such as“What color is the sky?”and receive output such as“The sky is blue.”Other users may also ask similar questions and receive the same response.Responses that are requested by and generated for other users are not considered your Content.

中文含义为：

使用条款

3、内容

(b)内容的相似性。由于机器学习的性质，输出在用户之间可能不是唯一的，服务可能会为OpenAI或第三方生成相同或相似的输出。例如，你可以向模型提供输入，例如“天空是什么颜色？”，并接收输出，例如“天空是蓝色的”。其他用户也可能提出类似的问题并收到相同的回复。其他用户请求和生成的响应不被视为你的内容。

ChatGPT是通过英汉互译来实现中文回答的吗

不是。ChatGPT是一个多语言的语言生成模型，可以直接对中文输入生成中文输出。它是通过学习大量的语料数据来训练模型，并利用语言模型的方法来生成文本。因此，不需要将中文文本翻译为英文再生成中文的文本。

同一个问题，为什么中英文回答不同

这是因为对于ChatGPT来说不同语种的语料库是不同的。例如，英语语料库中的数据通常比中文语料库中的数据更丰富和多样化，所以英语回答的信息量可能比中文回答的信息量更多。因此，同一个问题的回答在英语和中文中可能会有所不同。