文章主题：视频加载失败,刷新页面,大语言模型,知识
今天文章开始前，先提醒大家一件事：
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檩子：关于 ChatGPT 的神猛威力，估计大家已经听到很多了。之前，我们也给大家展示了一下：“这是ChatGPT写的小学生作文？我真没猜出来…” 当时的结论是，还是我们小朋友自己写的好。
不过就一个月，一个新的版本的 Chat GPT（GPT-4）发布了，据说牛到不行。
本来，科技发展到什么地步，大家也不怎么太关心。虽然 ChatGPT 很火，但相信很多花友和我一样，都感觉：
第一、这事儿还有点远；
第二、不管AI会带来啥影响，也不会只针对我一个人或者我的孩子 …
结论是：不急，到时候再说吧！
但是，这次真的是“大火烧到龙王庙了”，不光我们都该知道这是怎么回事，就连孩子，也要懂一些，从而知道自己该怎么学习才能不被“未来”淘汰。为啥？后面我们会看到很多实例。
然而，这么高科技的东西，小朋友怎么能快速理解？我们一直在找一个资源，能把这件事讲得特别清晰、特别全面，还特别容易懂。
结果发现，有个视频，绝对够格！
视频作者是西安电子科技大学博士后于建国。为什么要做这个视频？于博士是这么说的：
这个视频是关于 ChatGPT 的，一个足以影响整个人类社会的技术。但它没有对国内开放，通用媒体又缺少相应的知识，所以我觉得我有义务做一个视频，向普通大众全面科普一下 ChatGPT 的原理，并提供一个视角让大家意识到它为何如此重要，让那些没有机会了解这件事的人也能应对即将到来的变革。我将抛开技术细节，少用专业名词，让大家明白：ChatGPT是如何回答问题的？它将给社会带来什么样的冲击？以及我们的教育应该如何增强孩子面对未来的竞争力 …
我把这个50分钟的视频从头到尾看了一遍，真心觉得这是把ChatGPT原理讲得最清楚的一个视频。更感到一个新的时代来得好快、好猛！
视频大家可以收藏起来带娃看。下面和大家分享三个方面的信息：
1、从学生学习到就业，哪些方面会马上受到较大影响
2、很有趣的ChatGPT工作原理，大家顺便了解下
3、ChatGPT和咱们的应试教育，冲突在哪里
文末，欢迎大家参加留言，说说你对这些事儿的看法。
1. “狼”真的来了
GPT-4版本的AI出来后，天下再没有他考不过的试。美国生物学奥林匹克竞赛，所有参赛选手的最高的1%。美国法学院的入学标准考试，得分排名进入前20%。美国律师资格考试，每年有将近30%到55%的考生无法通过，GPT-4在当年参加考试的考生中可以排到前10%。美国研究生入学考试（GRE）中的量化分析考试和语言类考试，GPT-4 考进了前1%。但它决不仅是一个好学生，更是一个“优秀打工人”！下面是今天文章的封面图，是不是感觉拍的不错？光影细节，很“老法师”！
如果我告诉你，这是AI“画”的呢？你会不会觉得摄影师要失业了。而事实上，世界已经被AI改变了，很多行业都在“地震”。第一波受到冲击的，是所有「和语言文字打交道」的行业。首当其冲，便是翻译行业 …比如，已经有人基于ChatGPT制作了个“整本书翻译”软件。上传任何外语电子书，都能够在短时间内获得地道的翻译版本。
利用ChatGPT来英译汉《动物庄园》，图片来自开源项目bilingual_book_maker
其次，编辑行业，也面临着考验。今年1月份，“美版今日头条”BuzzFeed 就宣布将使用 ChatGPT 来创作内容，首次裁员12%，股价一夜翻了倍（檩子瑟瑟发抖） …
ChatGPT自己是这么解释编辑的“失业风险”的，我划出了要点。
而且，它可以替我们阅读、总结和概括，帮助编辑快速确定思路。比如我们打开一篇德语文章，看不懂对吧？
我们复制粘贴进装有ChatGPT的应用里，让它总结了下网页的内容：
结果，它翻译好时，也总结好了。学术论文？一样分分钟给你准备好摘要（右侧圈出来） …
下图便是基于 ChatGPT 的浏览器插件 Glarity Summary 的截图那些传统意义上有「较高知识门槛」的行业，也受到了不小挑战。比如法律行业 …在GPT-4发布会上，OpenAI的CEO布罗克曼向 GPT-4 提供了美国个人所得税相关的法规，以及一对夫妻的个人和收入信息。接着，他开始向GPT-4提问关于这对夫妻的具体税务问题。而GPT-4不仅给出了答案，还详细说明了获得答案所依赖的法律依据，像个货真价实的律师一样给你娓娓道来！
图片来自OpenAI发布会截图编程行业呢？这个“秒速写代码”的现场演示足以说明一切。在白纸上简单画一个网页的布局，然后仅仅写上一句：“这是一个讲笑话的网页”。
图片来自OpenAI总裁布罗克曼官微用手机拍照上传给 GPT-4 系统，让他根据图片生成一个网页。结果，GPT-4 秒速生成了一个网页的代码，运行后就是下图那样 …
图片来自OpenAI总裁布罗克曼官微初级程序员，真的要失业了！有人说，ChatGPT有大数据撑腰，在知识类行业里称王称霸自然不在话下，在一些创造力行业，应该是比不过人类了？错了！诸如绘画、摄影这些「依靠人类灵感的创意」行业，只能说影响更深。无论是何种风格的绘画，AI 都已表现出了强大的实力。 fill=%23FFFFFF%3E%3Crect x=249 y=126 width=1 height=1%3E%3C/rect%3E%3C/g%3E%3C/g%3E%3C/svg%3E)
不单是绘画，AI 现在更颠覆了传统的摄影行业。比如开头提到的那张“伪摄影作品”，其实就是AI生成的。而指令其实很简单，几乎就是一段描述性的自然语言：A pair of young Chinese lovers, wearing jackets and jeans, sitting on the roof, the background is Beijing in the 1990s, and the opposite building can be seen –v 5 –s 250 –q 2译：一对年轻的中国情侣，穿着夹克和牛仔裤，坐在屋顶上，背景是20世纪90年代的北京，可以看到对面的建筑–v 5-s 250-q 2不喜欢原来那张？你还有得挑…图片为AI生成，来自Midjourney开了家店要做产品宣传？再也不用找个摄影师折腾好多天了。输入描述，出图！图片为AI生成，来自Midjourney老师这个教育行业呢，也危险了。大家熟悉的在线学习平台多邻国，近日就推出新产品Duolingo Max。可以和用户展开多轮对话，帮用户学外语（兴许以后也用不上外教了）。图片来自多邻国官微大名鼎鼎的可汗学院也宣布，开始采用 GPT-4 提供在线1对1辅导服务，以帮助学生更好地学习。不过别想着他会帮你作弊，如果你想直接问AI答案，他会和所有的老师一样，拒绝你，然后循循善诱 …图片来自可汗学院官微这么高科技的东西，小朋友怎么能快速理解？我们一直在找一个资源，能把这件事讲得特别清晰、特别全面，还特别容易懂。这个资源，就是于建国博士的视频。
2
ChatGPT的原理，我终于明白了
于博士的视频里把ChatGPT的原理讲到普通人都能听懂。说说几个让我印象深刻的“知识点”：
首先，ChatGPT的底层原理是什么？
答案只有四个字：单字接龙。下面这个视频能帮大家了解：
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“单字接龙”是 ChatGPT 的本质功能。它没有意识和欲望，只会根据给定的上文来生成下一个字。
如果说，这个 AI 每次能根据上文只能生成下一个字，那么该如何实现持续的文章生成呢？
背后的思路很容易理解，就是把它自己生成的「下一个字」和先前的上文来组合成一个新的上文，再以此生成「下一个字」，由此不断重复。
比如，当它根据「我是」生成了「一」之后，它会把现在生成的「一」和之前的「我是」组合成新的上文「我是一」，再根据这个新的上文「我是一」来计算后面接什么字。
是不是很神奇？
还有一个鹦鹉的例子，特别好玩。
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如果我们把同一个上文，送给不同的模型，就会生成不同的结果。比如视频中提到来两只鹦鹉，同样是听到「“我”」这个上文，一只接了“是”，而另一只接了“爱”。
背后的原因嘛，就是两只鸟的主人，一个教的是《我是一只小小鸟》，另一个教的是《我爱你中国》。
为了让 ChatGPT 生成我们想要的结果，而不是像鹦鹉一样乱讲话，我们就需要训练它的模型。
下面这个视频能帮大家快速了解：
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通过这样的训练，ChatGPT 就能对答如流了。
其次，ChatGPT 是如何被训练的？
我看下来，感觉和我们爸爸妈妈教孩子也很相似。ChatGPT 正是在 GPT-3.5 的基础上，先后经历了三个阶段的训练：
“开卷有益”阶段：让ChatGPT对「海量互联网文本」做单字接龙，以扩充模型的词汇量、语言知识、世界的信息与知识。使ChatGPT从“哑巴鹦鹉”变成“脑容量超级大的懂王鹦鹉”。“模板规范”阶段：让ChatGPT对「优质对话范例」做单字接龙，以规范回答的对话模式和对话内容。使ChatGPT变成“懂规矩的博学鹦鹉”。“创意引导”阶段：让ChatGPT根据「人类对它生成答案的好坏评分」来调节模型，以引导它生成人类认可的创意回答。使ChatGPT变成“既懂规矩又会试探的博学鹦鹉”。这个过程中，为了让 ChatGPT 的大脑更强大，能够回答更多的问题，研究者们的方法很简单粗暴 — 给它看足够丰富足够多的“语言范例”（学习材料）。我们可以回顾一下 ChatGPT 前身的发展历史2018年6月，OpenAI 训练了 GPT-1。当时的学习材料约 5GB，有1.17 亿个参数；2019年2月问世的 GPT-2，学习材料是第一代的8倍，最大模型参数为15亿；2020年5月 GPT-3 问世，最大模型参数达到了1750亿，学习数据达到45TB；2023年3月，GPT-4 问世。它的模型参数据说达到了万亿级别 …当参数模型达到巨大的量级，ChatGPT 就出现了质变 — 现在它可以理解同一意思的不同表述，学会了编程语言，还能进行高质量的外语翻译，甚至把语言转化为代码 …以 ChatGPT 为代表的“大语言模型”们，正在改变我们的世界 …3
困在应试教育里的孩子，怎么办？
面对 GPT-4对教育的冲击，这个视频的作者于博士，专门花了不少篇幅去讲解。他提出一个非常现实的问题：真正令人担心的是，按照现有模式（应试教育）培养出来的学生，在未来 5-10 年后，还能不能找到好工作？适应未来的就业市场？
在未来三年或五年之后，或许更长的时间，我们可能会发现，学校所教授的知识，将会被大语言模型所取代。面对这样的情况，我们该如何应对呢？
未来AI只会更出色、更快速、更便宜。在这种情况下，相当于人人都配有一个「熟读人类既有知识」的“王语嫣”，市场可不会因为学校的禁用而集体不用。
《天龙八部》中不会打却精通武学的王语嫣，就有点像GPT
于博士的回答是：打破应试教育束缚，培养孩子的学习力，而且是终身学习力。应试教育是一种「高度特化的教育」。由于最终的考核指标是分数，因此不论教育系统的设计目标是什么，最终「学生的行为」都难免会被特化为仅服务于分数，凡是不能提高分数的行为都不被视为“学习”，即使是可以提高创造力的行为。这样长期规训的结果是，很多学生对“学习”一词的理解变得片面和扭曲。每当提到“学习”这个词时，这些学生就会联想到那种反人性的规训。好不容易熬到毕业了，现在被告知还要再“学习”，他们情绪上当然会抵触。然而，不幸的是，就算心态上不再抵触学习，也还不得不克服过去形成的错误习惯，重塑自己的学习能力。这一步是最困难的，不仅要去掌握抽象层次更高的认识论、符号学、数学建模、批判性思维等内容，还要克服长期养成的习惯，但十多年的应试规训对一个人的影响太深远了，很难在一朝一夕改变。每当这些人想学习时，就会条件反射式地重拾应试的学习习惯，自己把自己变回教室里等着灌输的学生，会习惯性地等待别人的教授，习惯性地记忆别人的总结，很少思考知识到底是怎么来的。比如，不少刚到大学的高中生会觉得“实验是在浪费时间，不如赶紧列出知识点让他们去记”。他们已经懒得思考事物之间的关联，只想快点看到老师的总结。习惯了应试教育的学生就仿佛是被动物园饲养的狮子，从小到大吃的都是送到嘴边的食物，以至于不认识野外的食物，忘记了如何自己获取食物，独自生存的能力逐渐退化，难以回到野外了。然而，即便再困难，也必须要克服，必须要完成对终身学习能力、创造力的重塑。因为我们熟悉的时代，依然逐渐远去。具体怎么培养孩子的学习力（自主学习、终身学习、阅读习惯、批判性思维、创造力培养 …），于博士没有给出更具体的答案。不过对于我们做爸妈的来说，也很简单，就是“缺啥补啥”，平时多注意这些方面“加餐”就是啦。分享这些信息，是为了引起大家对这个话题的关注，也让孩子对“未来世界”有些感知，对自己的学习成长有些主动性思考。俗话说，人无远虑、必有近忧。让我们把眼光放得稍微远一些，走好每一步，也看看远方等待我们的会是什么，并做好充分准备。下面?就是于博士的视频。带孩子看看，一定会有启发。
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