中国十大广告案例

yiqilianai，yiqichengchang，yiqiqifuxiaoguaishou；duozhongsuduhejiezouleixingdapeigongninziyouxuanzegaoqingditu：weixingditugouqingxi，kefangdajibiegouda！xiangyaochengweifeidaodashijiudebuduanlianxi，jiqiaohelianxitongyangzhongyaodengluhou，jianghuodewanchengrenwudexiangyingjianglihejingxibao。GPT究(jiu)竟(jing)是(shi)誰(shui)的(de)機(ji)會(hui)？

作(zuo)者(zhe)：寒(han)武(wu)創(chuang)投(tou)创始(shi)合(he)夥(huo)人(ren) 韓(han)冰(bing)

圖(tu)片(pian)來(lai)源(yuan)：由(you)無(wu)界(jie) AI工(gong)具(ju)生(sheng)成(cheng)

在(zai)這(zhe)波(bo)由GPT引(yin)發(fa)的AI熱(re)潮(chao)中(zhong)，创投圈(quan)迅(xun)速(su)煥(huan)发生机，大(da)廠(chang)全(quan)面(mian)參(can)與(yu)，短(duan)短壹(yi)個(ge)月(yue)內(nei)便(bian)推(tui)出(chu)了(le)30多(duo)个大模(mo)型(xing)。同(tong)時(shi)，创業(ye)天(tian)團(tuan)紛(fen)纷湧(yong)現(xian)。然(ran)而(er)，對(dui)於(yu)專(zhuan)註(zhu)于垂(chui)直(zhi)領(ling)域(yu)的AIGC方(fang)向(xiang)的创业者来說(shuo)，这是福(fu)音(yin)還(hai)是憂(you)慮(lv)尚(shang)不(bu)得(de)而知(zhi)。AI的这波机遇(yu)是只(zhi)有(you)大厂、大佬(lao)們(men)才(cai)能(neng)把(ba)玩(wan)的東(dong)西(xi)嗎(ma)？对于小(xiao)团隊(dui)、初(chu)创团队、非(fei)AI领域的团队来说，它(ta)们的勝(sheng)算(suan)又(you)是幾(ji)何(he)呢(ne)？讓(rang)我(wo)以(yi)一个剛(gang)刚涉(she)足(zu)AI领域不到(dao)兩(liang)个月的初學(xue)者親(qin)身(shen)經(jing)歷(li)来談(tan)谈我的看(kan)法(fa)。

正(zheng)是因(yin)為(wei)GPT帶(dai)来的變(bian)革(ge)，让我现在敢(gan)于发表(biao)对AI领域的看法。在GPT問(wen)世(shi)之(zhi)前(qian)，由于知識(shi)匱(kui)乏(fa)，我不敢稱(cheng)自(zi)己(ji)了解(jie)AI項(xiang)目(mu)。真(zhen)正的高(gao)科(ke)技(ji)、高門(men)檻(kan)领域，若(ruo)非具備(bei)深(shen)厚(hou)的专业背(bei)景(jing)，不僅(jin)是我，几乎(hu)任(ren)何人在谈論(lun)AI时，都(dou)是道(dao)聽(ting)途(tu)说、人雲(yun)亦(yi)云。國(guo)内投資(zi)圈能夠(gou)深入(ru)了解AI底(di)層(ceng)原(yuan)理(li)的人寥(liao)寥无几。

由于之前不敢涉足，諸(zhu)如(ru)神(shen)经網(wang)絡(luo)、对抗(kang)学習(xi)、无監(jian)督(du)学习、RLHF、fine-tune和(he)embedding等(deng)概(gai)念(nian)從(cong)未(wei)涉獵(lie)。然而，自ChatGPT发布(bu)的那(na)一刻(ke)起(qi)，一切(qie)都发生了变化(hua)。盡(jin)管(guan)我依(yi)然不甚(shen)了解，但(dan)在那一刻，全球(qiu)各(ge)大学，无论是斯(si)坦(tan)福、MIT这樣(yang)的名(ming)校(xiao)，还是中国某(mou)个偏(pian)僻(pi)地(di)區(qu)的普(pu)通(tong)院(yuan)校，都回(hui)到了同一起跑(pao)線(xian)。因为LLM的出现让学術(shu)界重(zhong)新(xin)洗(xi)牌(pai)，所(suo)有人都从零(ling)開(kai)始学习。既(ji)然所有人都是从頭(tou)学起，那我可(ke)就(jiu)不困(kun)了。

图：我是从这个时候(hou)才开始研(yan)究和使(shi)用(yong)AI的

现在，當(dang)別(bie)人和我谈论AI时，我不再(zai)討(tao)论技术，而只關(guan)注應(ying)用。只要(yao)问一问，就能知道他(ta)们是否(fou)真正使用過(guo)：GPT-4和GPT-3.5有何区别？Langchain能實(shi)现哪(na)些(xie)功(gong)能？如何使用AutoGPT？Midjourney（簡(jian)称MJ）如何確(que)保(bao)一致(zhi)性(xing)？为什(shen)麽(me)Stable Diffusion（简称SD）的1.5版(ban)本(ben)用戶(hu)比(bi)2.1版本多？手(shou)勢(shi)识别问題(ti)解決(jue)了吗？是否能生成中文(wen)？如何訓(xun)練(lian)Lora？在哪裏(li)下(xia)載(zai)chilloutmix？（停(ting)）

正因为我亲自動(dong)手实踐(jian)过这些，所以有了一手的體(ti)驗(yan)，敢于讨论。在GPT的幫(bang)助(zhu)下，我这个編(bian)程(cheng)小白(bai)都已(yi)经编寫(xie)了好(hao)几个可運(yun)行(xing)的程序(xu)。我相(xiang)信(xin)任何有想(xiang)法和行动力(li)的人，只要稍(shao)微(wei)动手嘗(chang)試(shi)，都能大幅(fu)提(ti)高產(chan)能。但这一點(dian)小小的行动，正是1%与99%之間(jian)的差(cha)距(ju)。

作为一个AI初学者、觀(guan)察(cha)者和思(si)考(kao)者，让我来谈谈在这一个多月的学习中的心(xin)得体会。不谈大模型，不谈技术，只谈实際(ji)应用的机会。AI与普通创业者究竟有何关聯(lian)？对于普通人来说，GPT意(yi)味(wei)著(zhu)(zhe)什么？

GPT对什么人的帮助最(zui)大？

首(shou)先(xian)，GPT对我的帮助非常(chang)大，但並(bing)非最大。我進(jin)行了一个简單(dan)而有趣(qu)的思想实验，得出了意外(wai)的結(jie)论。在这波AI浪(lang)潮中，主(zhu)要受(shou)影(ying)響(xiang)的是腦(nao)力勞(lao)动者。在AI所能影响的领域，我將(jiang)行业从业者的能力分(fen)为两大類(lei)：一类是思考力、创新力、戰(zhan)略(lve)性、前瞻(zhan)性；另(ling)一类是行业通识、執(zhi)行力、基(ji)本功。基于这个分类，我将人们分为四(si)类，思考力占(zhan)20分，基本功占80分。目前，AI对前者的影响相对較(jiao)小，而对後(hou)者的影响较大。根(gen)據(ju)这个分类，可以形(xing)成四个团队：

假(jia)設(she)目前AI仅对人类脑力劳动的基本功产生影响。

当GPT的能力不如人类团队时，人类团队更(geng)傾(qing)向于使用自己的能力；当GPT超(chao)越(yue)人类能力时，則(ze)可以直接(jie)利(li)用GPT的能力。

我将GPT的能力按(an)照(zhao)0、30、50、100、200分进行比较，看看它们分别会对这四个团队产生什么影响？结论简单而出人意料(liao)，頗(po)具趣味，如下图：

在开始階(jie)段(duan)，四个团队的差距極(ji)大。基本功強(qiang)的团队，无论是否具备思考力，都遙(yao)遥领先。但隨(sui)着这種(zhong)超級(ji)生产力工具的普及(ji)，他们的優(you)势逐(zhu)漸(jian)減(jian)小。原本處(chu)于末(mo)尾(wei)的C和D团队分别提高了上(shang)限(xian)和下限，变得与AB团队一样出色(se)。（当然，那些不願(yuan)擁(yong)抱(bao)GPT的团队与拥抱GPT的团队之间的差距会变得更大。）

總(zong)结起来就是：在AI浪潮中，原本只擅(shan)長(chang)动脑而不擅长动手的团队这次(ci)机会最佳(jia)，而那些什么都不擅长的团队收(shou)獲(huo)最豐(feng)富(fu)。

这正是所謂(wei)的技术平(ping)權(quan)。GPT大大降(jiang)低(di)了技术壁(bi)壘(lei)，是一种普惠(hui)性技术。

雖(sui)然这个实验相当简陋(lou)，但它闡(chan)述(shu)了一个非常清(qing)晰(xi)的道理：AI极大地提高了人类的动手能力。对于那些基礎(chu)较差的团队来说，他们更应該(gai)積(ji)极拥抱AI，因为这是他们少(shao)有的可以拉(la)近(jin)与优秀(xiu)团队、卓(zhuo)越团队距離(li)的机会。

经过亲身体验，我从未覺(jiao)得自己拥有如此(ci)强大的动手能力。相信我，妳(ni)和GPT加(jia)起来很(hen)强大。

应用GPT的首要问题：玩具or工具？

因此，在面对GPT时，我们首先要问自己一个问题：我们是把它当作玩具还是工具？这将决定(ding)我们如何更好地利用它。

有一个简单的判(pan)斷(duan)方法：当我们使用GPT时，是希(xi)望(wang)尽快(kuai)找(zhao)到答(da)案(an)、用完(wan)即(ji)走(zou)，还是享(xiang)受使用它的过程？这两者之间的区别体现了我们对待(dai)时间的態(tai)度(du)。

帮助人们節(jie)省(sheng)时间的具有工具屬(shu)性，而帮助人们消(xiao)磨(mo)时间的具有玩具属性。

让我们舉(ju)几个例(li)子(zi)：

比如Google和百(bai)度，它们具有典(dian)型的工具属性，从不宣(xuan)傳(chuan)用户停留(liu)时间这个指(zhi)標(biao)。它们希望用户尽快找到答案并离开，花(hua)費(fei)的时间越长说明(ming)搜(sou)索(suo)结果(guo)越不準(zhun)确，这个工具越難(nan)用。而視(shi)頻(pin)、文学、动漫(man)和社(she)交(jiao)领域则强調(tiao)用户停留时间，希望让用户尽可能长时间停留。

再比如男(nan)女(nv)在对待電(dian)商(shang)网站(zhan)的态度上，男性往(wang)往以目标为導(dao)向，使用搜索直接找到商品(pin)，了解各种數(shu)据，購(gou)買(mai)后立(li)即离开，把电商网站当作工具。而女性可能漫无目的地逛(guang)，以逛为主，用一个滑(hua)动动作玩上一个下午(wu)。

具有玩具属性的产品，用户不在乎时间和效(xiao)率(lv)，主要追(zhui)求(qiu)沈(chen)浸(jin)式(shi)体验。例如，我们喜(xi)歡(huan)看电影时，希望它的时长更长，一个半(ban)小时不够，要三(san)个小时。有些人会反(fan)復(fu)观看同一部(bu)电影，不是因为沒(mei)看懂(dong)，而是因为喜欢。

抖(dou)音一开始就是帮助人们消磨时间的，即使现在有很多推銷(xiao)产品的，也(ye)难以改(gai)变它的定位(wei)。在抖音上购物(wu)，很多时候是没有明确目的的，效率絕(jue)对不如淘(tao)寶(bao)高。

再回想一下，我们初次接觸(chu)GPT时都是如何使用的呢？

还記(ji)得你问的第(di)一句(ju)話(hua)是什么吗？有人问天氣(qi)，有人说你好。反正我在使用所有AI大模型时，第一句都问的是：“你会说中文吗？”

有些人用各种脑筋(jin)急(ji)轉(zhuan)彎(wan)来考验GPT。剩(sheng)下几只樹(shu)上的鳥(niao)？小明排(pai)名第三的兄(xiong)弟(di)叫(jiao)什么？青(qing)蛙(wa)几天能跳(tiao)出井(jing)口(kou)？那些这样使用GPT的人，实际上是把它当作玩具，因为我们不是真的想知道答案，而是想逗(dou)弄(nong)AI，看它犯(fan)傻(sha)。

我猜(cai)GPT-6.0也可能回答不了这个问题：

但仅仅把GPT当作玩具会大大浪费它的價(jia)值(zhi)，就像(xiang)火(huo)車(che)刚传入中国时，仅修(xiu)了短短一段，成了皇(huang)亲国戚(qi)们的玩具，而没有人意识到它对生产力的巨(ju)大提升(sheng)。

可能是微軟(ruan)小冰給(gei)了大家(jia)习慣(guan)性的認(ren)知，或(huo)許(xu)是“聊(liao)天机器(qi)人”这个名字(zi)被(bei)媒(mei)体大肆(si)传播(bo)，又或者是ChatGPT名称中的“Chat”具有强烈(lie)的誤(wu)导性。的确，“聊天”是GPT最顯(xian)而易(yi)見(jian)、最容(rong)易被大眾(zhong)接受的功能，但它也是最初级、最简单的功能。

如果你像我一样，带着学习的目的去(qu)提问，通过不断追问和调整(zheng)自己的问法来挖(wa)掘(jue)GPT背后龐(pang)大的知识宝庫(ku)，同时利用它强大的推理、擴(kuo)展(zhan)和总结能力完成原本费时费力的工作，还对GPT-4逐字逐句回答的方式感(gan)到无法忍(ren)受……那说明你是在把GPT当作工具。

如果我们明确了这一点，再来看看，究竟有多少人錯(cuo)误地使用了这个工具，或者低估(gu)了这个工具的价值。

首先，我想强调的是，GPT并不是搜索引擎(qing)。

GPT的一个局(ju)限性在于它有时会说些不靠(kao)譜(pu)的话，因此把它当作搜索引擎的人可能会被误导。然后，他们就得出结论：GPT不好用，无法替(ti)代(dai)谷(gu)歌(ge)或百度。其(qi)实，这两者本来就是不同的东西。GPT并不追求准确性，而是追求像人类一样进行交流(liu)和思考。它在说话的同时也在思考，已经说出去的话无法收回。这导致了在需(xu)要复雜(za)邏(luo)輯(ji)思考或稍微复杂的数学計(ji)算时，GPT容易犯错。此外，当问到不存(cun)在的事(shi)物时，它经常能像模像样地胡(hu)说一通，具有一定的欺(qi)騙(pian)性。

然而，如果你了解GPT的优缺(que)点，就可以发揮(hui)其长处，避(bi)免(mian)短处。对于能在搜索引擎中找到正确答案的问题，其实根本不需要用到GPT。与其问GPT“这是什么？”这类问题，不如问“为什么？”、“怎(zen)么看？”和“怎么做(zuo)？”。这也意味着，在GPT的回答中，很可能没有唯(wei)一正确的答案，也没有最优解。

在吳(wu)恩(en)達(da)博(bo)士(shi)新推出的“prompt engineering”課(ke)程中，他简潔(jie)明了地介(jie)紹(shao)了GPT在总结、扩展、翻(fan)譯(yi)、推理等多个方面的强大能力，这些能力在很多方面都超过了现有的搜索引擎。任意一项都是搜索引擎无法实现的。

作为AI的初学者，学习这门课作为入门工具再合適(shi)不过。在短短2个小时内，你就能了解基本原理。

仅以这四种基本功能为起点，就已经有无数的应用場(chang)景和排列(lie)組(zu)合可以想象(xiang)。

作为一个玩具，GPT并不比原神、星(xing)穹(qiong)鐵(tie)道有更多的玩法，也不比在王(wang)者榮(rong)耀(yao)峽(xia)谷中带飛(fei)更有成就感，不比抖音里的小姐(jie)姐更賞(shang)心悅(yue)目，也并不能像大狼(lang)狗(gou)、小楊(yang)哥(ge)等人在帮你消磨时间的同时还能买到便宜(yi)貨(huo)。

所以，在尝试了一圈脑筋急转弯并从中获得了智(zhi)商上的优越感之后，大多数人又回歸(gui)到了原本的生活(huo)。然而，他们并未意识到，这个世界已经因为GPT的誕(dan)生而发生了变化。GPT的出现代表着生产力层面的躍(yue)遷(qian)，它带来的影响不亞(ya)于珍(zhen)妮(ni)紡(fang)織(zhi)机、瓦(wa)特(te)改良(liang)蒸(zheng)汽(qi)机、电力和互(hu)联网。

当黃(huang)仁(ren)勛(xun)说GPT-4的发布让AI迎(ying)来了“iPhone时刻”，我是完全同意的。一个新的入口正在诞生，一个新的生产力革命(ming)正在我们眼(yan)前发生。而这个机会，属于所有人，属于普通人。

GPT翻译很厲(li)害(hai)，但我更想学英(ying)語(yu)了

在使用GPT以及MJ、SD等AI工具时，确实可以感受到一种弱(ruo)势文化的憋(bie)屈(qu)感。

从GPT训练时使用的语料库数据可以看出，英语占据绝对統(tong)治(zhi)地位，而中文作为世界上使用人数第二(er)多的语言(yan)，在总体语料中的占比仅为千(qian)分之一。这使得中文在全球知识传播中面臨(lin)巨大的劣(lie)势。

中国自己的大型AI模型尚未问世，但即使有了自己的大模型，也无法解决中英文信息(xi)不对称的问题。在过去的100年(nian)里，全球发表的论文中有90%以上的论文使用的是英语。这个比例在2000年曾(zeng)经达到驚(jing)人的98%。在日(ri)常生活中，我们可能只关心自己人懂的内容就足够了，但是作为未来重要的生产工具，我们仍(reng)然面临着中英文无法对齊(qi)带来的信息缺失(shi)。

正如我们所看到的，如果没有明朝(chao)皇室(shi)宗(zong)亲名字的生僻字撐(cheng)着，我们甚至(zhi)湊(cou)不齐一个元(yuan)素(su)周(zhou)期(qi)表。

图：方塊(kuai)中为明皇室宗亲名字用字

因此，我们应该在提高自己的英语水(shui)平的同时，加强中文在全球知识传播和交流中的地位。这样，我们才能更好地利用GPT等AI工具，为未来的发展创造(zao)更多机会。

不仅仅是科学术语，中英文本質(zhi)上是两种不同的语言逻辑，语法和詞(ci)匯(hui)并非一一对应。即使GPT在翻译方面表现出色，但在翻译过程中仍会有大量(liang)信息損(sun)失。这也解釋(shi)了为什么用中文提问时，有时会收到英文回答，因为中文可能没有这个词。

当百度文心一言问世时，其自带的繪(hui)图功能被认为只是換(huan)了个皮(pi)的产品，例如著名的“车水馬(ma)龍(long)图”。是否真如此，我觉得没必(bi)要證(zheng)明，但确实存在用中文直接翻译成英文餵(wei)给SD或MJ，导致奇(qi)怪(guai)结果的现象。在一些国内SD漢(han)化网站上，用文生图輸(shu)入“鶴(he)”和“都市(shi)”，可能会得到如下图：

By stable diffusion

当我使用MJ时，需要将看到的别人作品的英文翻译成中文，修改后再翻译回英文。可能是因为我的藝(yi)术修養(yang)较低，想象力不足，不懂专业术语，所以无法直接用中文输出，但这样的过程经常像雞(ji)同鴨(ya)講(jiang)。

以“carving”为例，中文翻译是“雕(diao)刻”，但在英文中，雕刻还可以翻译成“engraving”，因此在翻译过程中可能产生意外结果：

Prompt：in style of engraving artwork , 1girl, portrait

Prompt：in style of carving artwork, 1 gril, portrait

这就像玩“传聲(sheng)筒(tong)”遊(you)戲(xi)，每(mei)经过一次转述，都可能产生意想不到的事情(qing)。句子越长，误差越大。

此外，许多名人和专有名词在中文中通常采(cai)用音译方式，记住(zhu)这些音译名字并不比原文容易，特别是较长的人名，使用起来比直接用英文更容易出错。

在GPT中，名人是最佳的提示(shi)，无与倫(lun)比，因为每个名人都有大量信息被收錄(lu)，丰富的语料让他们充(chong)实飽(bao)滿(man)，无需再用文字描(miao)述。

参考微软的GPT4報(bao)告(gao)中关于莎(sha)士比亚解答数学问题的例子，我測(ce)试了一下：

与其花费大量时间去记住那些所谓的GPT 10个最佳提示，MJ 20个最有用的提示，了解更多国外名人可能是提升你能力的快速途徑(jing)。

把GPT当作玩具的人，可以忽(hu)略我的建(jian)議(yi)。为了稍微增(zeng)加可能性和趣味性而增加学习負(fu)擔(dan)并无必要。但是，对于把GPT当作工具的人来说，应该认真思考我提到的对齐问题。科学界，特别是前沿(yan)科学领域，普遍(bian)使用英语进行研究和发表论文。GPT为普通人提供(gong)了一种更简便的方式来接近科学前沿。要像科研工作者一样，将AI的最后一点效率挖掘出来，英语这个障(zhang)礙(ai)是无法避开的。

未来被GPT傷(shang)害最大的是哪个行业——移(yi)动互联网

一种影响来自于过去。

不久(jiu)以前，尽管中国的个人电脑普及率较低，辦(ban)公(gong)自动化程度不高，但憑(ping)借(jie)庞大的市场和人口基数，中国通过智能手机迅速崛(jue)起，一跃成为全球移动互联网最发达的国家，甚至美(mei)国移动互联网创业者都需要向中国公司(si)借鑒(jian)学习。短短几年就诞生了像字节跳动和拼(pin)多多这样在移动互联网时代崛起的具有全球影响力的企(qi)业。

然而，同时也有一个困惑(huo)：为什么中国的移动互联网如此发达，但SaaS行业卻(que)没有像美国同行那样收入和估值飆(biao)升？直到最近深入学习AI，我才更直观地感受到，SaaS发展緩(huan)慢(man)的很大原因可能与我们在PC端(duan)的滯(zhi)后有关。

在GitHub上，huggingface里有大量不断更新的模型。也许是我的错觉，这些产品大多都是針(zhen)对PC端的，我还没有看到哪个模型是以手机为主进行调试的。这当然受到手机性能的影响，但在手机那么小的屏(ping)幕(mu)上编程、写文件(jian)实在是不方便。

将AI视为效率工具，其主要应用场景在PC端，与SaaS的场景高度重合。在中国企业办公環(huan)境(jing)中，除(chu)了少数互联网公司外，许多企业、事业单位对办公自动化的理解仍停留在Office三件套(tao)水平。在这其中，潛(qian)力巨大。GPT的强大能力和易用性解决了之前学习门槛高、学习动力不足的问题，有望引发中国SaaS行业的爆(bao)发式发展。

只是在这波发展中，我感觉移动互联网并没有获得多少增益(yi)。

自从开始学习和使用AI，我在电脑上的使用时间明显增加了，因为PC上的AI工具太(tai)多太好用了！我甚至想起了几年前羅(luo)永(yong)浩(hao)推出的TNT工作站，虽然他们和现在的GPT只是形似(si)，逻辑差異(yi)巨大，但也许那是中国距离AI智能办公世界领先水平最近的一次尝试。

另一种影响来自未来。

几年前，Google眼鏡(jing)刚推出时，我非常興(xing)奮(fen)，但在试用过后，我果断放(fang)棄(qi)了。

无法替代手机的问题主要在于输入确认，语音和眼动都无法实现精(jing)确操(cao)作，还需借助其他设备，如手机或PSVR那样的手柄(bing)。但GPT让这一切成为可能，如果AI能听懂你的话，它可以通过追问来确认你的想法，让每个人都拥有一个像鋼(gang)铁俠(xia)的私(si)人助理Jarvis。

这不仅仅是技术升级，而是可能引发交互範(fan)式的改变。不再需要手机，只需一个耳(er)机就能完成操控(kong)。手机变成純(chun)粹(cui)的屏幕，交互价值被削(xue)弱，离邊(bian)緣(yuan)化不遠(yuan)。这样，依靠移动互联网建立庞大帝(di)国的中国大厂可能面临重新洗牌的机会。

GUI（Graphical User Interface，图形用户界面）将不复存在……

这不再是弯道超车的问题，而是车道消失了！

推薦(jian)一部多年前关于人工智能的电影《her》，为我们思考未来提供了一个方向，技术上已经没有障碍。

靠一幅耳机就可以征(zheng)服(fu)世界，（只有寡(gua)姐可以）优雅(ya)，真的优雅。

補(bu)充一点，如果屏幕变得不那么重要，人们获取(qu)信息的逻辑将再次改变，从PC时代的搜索逻辑，到移动时代的推荐逻辑，到AI时代的助理总结逻辑。GPT具备总结、推理、扩展能力，可以自行处理信息，对全信息源进行汇总。信息可以极大壓(ya)縮(suo)，拓(tuo)寬(kuan)人们获取信息的带宽，普通人也能打(da)破(po)信息繭(jian)房(fang)。技术平权之后，信息也有望进入平权时代（希望如此）。

笨(ben)蛋(dan)，问题是教(jiao)育(yu)

如果说有一个行业关乎所有人，且(qie)受到GPT巨大影响的，那就是教育。这里包(bao)括(kuo)素质教育、应试教育以及高等教育，从小学到研究生的全阶段教育都将受到GPT的沖(chong)擊(ji)。

首先看老(lao)師(shi)端，我们来看一張(zhang)图，这是GPT-3.5和4.0在不同领域与人类水平的对比：

数字越靠右(you)越强。GPT-4在GRE考试方面几乎超越了全人类，在写作、法律(lv)、数学、心理学、生物、统计等多个领域也超过了大多数人类。

打个比方，GPT当老师就像是一个美国常春(chun)藤(teng)名校优秀本科生（且懂中文）的水平，全科通才。相较于90%的老师更专业，100%的老师更博学。GPT可24小时随叫随到，一对一貼(tie)身服務(wu)，不带情緒(xu)和不满。无论你多笨，它都不会生气。这样的家教费用低于一个月的手机通信费，现有教育体系(xi)如何与之競(jing)爭(zheng)？

其次是学生端，有了GPT，99%需要死(si)记硬(ying)背的内容都不再浪费时间。正常人不会背圓(yuan)周率后几十(shi)位，只有记憶(yi)力超群(qun)的人才会。公司招(zhao)聘(pin)也不会要求口算两位数乘(cheng)法，因为电脑輕(qing)松(song)搞(gao)定。如此一来，我们在学校学的内容还剩多少需要花时间去学？

据报道，美国大学生中有89%使用GPT写作业。在中国的GPT用户中，用得順(shun)暢(chang)的很大比例是中小学生。美国甚至出现了檢(jian)测论文是否使用GPT的偵(zhen)测工具，可见GPT对教育的影响之大。

教育系统的结構(gou)也将发生变化。只要一个人有兴趣，便能获得頂(ding)级专家的悉(xi)心教导，甚至在小学就可以自学高等数学、理论物理和微观经濟(ji)学。那么，现有的以同齡(ling)人智商和学习能力中位数为参考设定的教育体系，还有意義(yi)吗？让学生别把大量时间花在未来不会用到、现在也不感兴趣的学科上，而是让他们充分发挥自我激(ji)勵(li)，在最具创造力的年紀(ji)在他们最喜欢的领域创造价值，不是更好吗？

另外，教育理念也面临挑(tiao)战。许多人接触AI时最深的感触是我们仍将GPT视为一个尋(xun)求正确答案的工具。我们习惯了背誦(song)、习惯了寻找正确答案、习惯了避免獨(du)立思考，习惯了不求甚解。

虽然GPT是一个全方位、互动式、可改进的学习机器人，但它不能替我们提出问题。当我们热衷(zhong)于找到最佳的prompt秘(mi)籍(ji)，试图通过一个完美的提问立即掌(zhang)握(wo)正确答案时，我们只是获得了一个解答，甚至可能不是最优解，却失去了掌握解答此类问题方法的机会。

吴恩达博士在课程中曾说：“我不推荐学习网上那种30个精選(xuan)的GPT prompt，因为每个人的情況(kuang)都不同，没有一个prompt能完全符(fu)合你的要求。使用prompt的过程不可能一次成功，如果你一次就得到了一个完美的结果，反而应感到惊訝(ya)。”

最終(zhong)，我们将回到教育的本质：是为了求知还是为了竞争？如果GPT是我们无论如何也无法企及的存在，且每个人都可以轻易具备GPT賦(fu)予(yu)的能力，竞争将不再取决于个人的努(nu)力与学习成效。那么，是什么支(zhi)撑着我们繼(ji)續(xu)学习？这是所有学生、家长以及生活在AI时代的人都需要认真思考的问题。

写在最后：

GPT为像我这样"眼高手低"的人提供了实现夢(meng)想的机会，让我可以尝试许多过去不敢想或没时间做的事情。

学习AI的过程非常愉(yu)悦，除了偶(ou)爾(er)会遇到：

“AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'pop'”、 “Something went wrong Server disconnected without sending a response.”、 “Couldn't find Lora with name chilloutmixmm_v10” …… 等一些小bug之外，一切都是美好的。

拥抱AI时代最好的方式是亲身投入，感受这个技术带来的变革。但我无法真正说服那些还没有亲手尝试过GPT的人，就如同难以向盲(mang)人解释紅(hong)色一样。

五(wu)一期间，我避开了人潮，留在上海(hai)沉浸式学习AI，并顺便组建了一个小社群。虽然人数不多，但成員(yuan)素质普遍较高，能达到85%以上的GPT普及度。社群中还有一些实战经验丰富的专家和大神。期间，我们还组织了一次小規(gui)模的AI艺术马拉松（AIartathon）。

尽管我们的作品可能会被艺术家视为小孩(hai)子的塗(tu)鴉(ya)，但我们依然能在自己的创作中找到樂(le)趣。正是AI赋予了我们这样的可能。

以下是一幅我偶然间的作品：

Made by Midjourney

prompt：when I was young I went up to the Valley of the Ancients and there I was worshipping The ancient One, The fountain of life, The shining like the communist fire, The glory of the Lord，the glory of the Holy Spirit，I would go forth，my back，and forth --s 750 --v 5返(fan)回搜狐(hu)，查(zha)看更多

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