一、ChatGPT究竟是什么
1.大变局：一个新智慧形态的产生
正如iPhone在2007年开启了智能手机时代，ChatGPT在 2023年开启了人工智能时代。很荣幸我们赶上了这个历史时刻。那怎么理解这个新时代呢?要想知道 ChatGPT 究竟是什么，我们必须先考虑更大的问题：AI究竟是一种什么智能? GPT 的全称是Generative Pre-Trained Transformer(生成式预训练变换器)，就是基于Transformer架构的、经过预训练的、 生成性的模型。 当前所有 AI都是大数据训练的结果，它们的知识原则上取 决于训练素材的质量和数量。但是，因为现在有各种高级的算法，AI已经非常智能了，不仅能预测一个词汇出现的频率，更能 把握词与词之间的关系，有相当不错的判断力。 但是，AI最不可思议的优势是，它能发现人的理性无法理解的规律，并且据此做出判断。 AI基本上就是一个黑盒子，吞食一大堆材料之后突然说“我会了”。你一测试发现，它真的很会，可是你不知道它会的究竟是什么。 因为神经网络本质上只是一大堆参数，而我们不能直接从那些参数上看出意义来。这个不可理解性可以说是 AI的本质特征。事实是，连OpenAI的研究者也搞不清GPT为什么这么好用。 我们正在目睹一个新智慧形态的觉醒。2.开悟和涌现：AI能力的三个境界
《荀子·劝学》中的一段话，正好可以用来描写 AI能力的三重境界。 第一重境界是“积土成山，风雨兴焉”。参数足够多，训练达到一定的积累，你就可以做一些事情。比如AlphaGo(阿尔法围棋)下围棋。 第二重境界是“积水成渊，蛟龙生焉”。模型再大到一定程度，就会涌现出一些让人意想不到的神奇功能。比如，AlphaGo Zero不按人类套路下围棋，大语言模型的思维链。 第三重境界是“积善成德，而神明自得，圣心备焉”。这就是 AGI了，也许它产生了自我意识，甚至有了道德感。3.底牌和命们：AI能力的局限
我们已经知道大语言模型有“开悟”，有“涌现”，有思维链，所以才有现在如此神奇的各种功能。但我们还需要进一步理解GPT：它跟人脑到底如何对比?它有什么限制?有没有它不擅长的东西。 GPT是语言模型，它是用人的语言训练出来的，它的思维很像人的大脑，而不像一般的计算程序。 不论人脑、GPT还是计算机都处理不了世间的所有计算。 更致命的是，到目前为止，GPT的神经网络是纯粹的“前馈”网络，只会往前走，不会回头，没有训练，这就使得它连一般的数学算法都执行不好。这就是GPT的命门——它是用来思考的，不是用来执行冷酷无情的计算指令的。4.数学：AI视角下的语义和智能
语言模型并不是用“语言”推理的，它是用语义向量来推理的。一切语义都是关系，一切关系都是数学。
（图片来源网络，侵删）
不论你输入的提示语是哪种语言，模型只在乎其中的语义。它真正处理的是向量，所以思考过程会从神经网络中同样的地方走，结果当然就是一样的。这就如同我的大部分物理专业知识是用英文学的，但是你要是问我一个物理问题，用中文还是英文对我没什么区别。我说不清自己是用英文还是用中文思考物理的，我就是直接思考。
AI并不是用语言思考的，它是用语义思考的———它是用语言表象背后的本质思考的。二、当AI进入人类社会
1.效率：把AI转化为生产力
我们此刻正处在人工智 能的“中间时代”(The Between Times)，也就是未来已经到来，只是还没有带来很大效益。他们认为，通用技术要真正发挥生产力效能，需要经过三个阶段。 第一个阶段叫“点解决方案”( The Point Solution ), 是简单的输入端替换。 比如，用灯泡比蜡烛方便一点，用电力做动力有时候会比蒸汽动力便宜一点，你可能会有替换的意愿。你的生活方便了一点点，你的成本降低了一点，但是仅此而已。 第二个阶段叫“应用解决方案”(The Application Solution), 是把生产装置也给更换了。 以前的工厂用蒸汽做动力时，都是一根蒸汽轴连接所有机器， 蒸汽一开，所有机器都开动。改用电力之后，工厂发现，如果每台机器都有独立的电源，那就完全可以用哪台开哪台，岂不是更省钱? 但这并不容易，因为这意味着你必须对机器进行改造，什么机床、 钻头、金属切割器、压力机，都得根据独立电源重新设计。这是需要时间的。 第三个阶段叫“系统解决方案”(The System Solution ), 是整个生产方式的改变。 蒸汽时代的厂房，因为要用到蒸汽轴，所有机器都必须布置中央轴附近。用上电力，你可以随处安装插头，机器可以放在工厂里任何一个位置，那么你就可以充分利用空间，没必要把所有机器 集中在一起。这就使得“生产流水线”成为可能。这已经不是局部的改进，这要求生产方式和组织方式都得到系统性的变革。 AI也会是如此。到目前为止，我们对AI的应用还处在点 解决方案和一定程度上的应用解决方案阶段，并没达到系统解决方案阶段。这就是为什么AI还没有发挥最大的作用。2.经济：AI让调配资源更有效
现在的趋势就是，从个别公司在个别任务上使用AI到系统性地使用AI，再到整个社会围绕 AI展开。AI会让我们的社会变得更聪明。 如果将来到处都是 AI，我们就可以忘记 AI——我们只要模模糊糊地知道什么行为好、什么行为不好，而不必计较背后的数字。AI会自动引导我们做出更多好的行为， 也许整个社会会因此变得更好。3.战略：AI商业的竞争趋势
AI确实是前所未有的变革，但是商业的逻辑并没有变。 克里斯坦森说，一项技术变革哪怕再激进，只要改善的是传统的商业模式，就不会发生颠覆式创新———只有当这项技术改善的不是传统指标时，才会出现颠覆。4.社会：被AI“接管”后的忧患
会不会被 AI抢工作都是小事了，现在的大问题是 AI对人类社会的统治力———以及可能的破坏力。华尔街搞量化交易的公司已经在用AI直接做股票交易了，效果很好。可是 AI交易是以高频进行的，在没有任何人意识到之前就有可能形成一个湍流，乃至引发市场崩溃。这是人类交易员犯不 出来的错误。 美军在测试中用AI操控战斗机，AI的表现已经超过了人类飞行员。如果你的对手用 AI，你就不得不用 AI。那如果大家都用AI操控武器，乃至进行战术级的指挥，万一出了擦枪走火的事儿，算 谁的呢? 再进一步，根据现有的研究案例，我完全相信，如果我们把司法判决权完全交给AI，社会绝对会比现在公正。大多数人会服气，但是有些人输了官司会要求一个解释。如果 AI说只是我的算法判断你再次犯罪的概率有点高，可我也说不清具体因为啥高，你能接受吗? 理性人需要解释。有解释才有意义，有说法才有正义。如果没有解释，也许……以后我们都习惯不再要求解释。 我们可能会把AI的决定当作命运的安排。 任何情况下，真正的 决策权都应该掌握在人的手里。为了确保民主制度，投票和选举都必须由人来执行，人的言论自由不能被AI取代或者歪曲。三、置身智能，你更像你
1.决策：AI的预测+人的判断
决策=预测+判断。
（图片来源网络，侵删）
2.教育：不要再用训练AI的方法养人了
AI式教育最大的问题是学生缺乏自主性。什么都是别人要他做，而不是他自己要做。机器天生就是被动的。人最不同于机器的特点就是想要主动。从小受气、在家和学校处处被动的人，等长大后真可以主动了，往往不会往正事上主动3.专业：代议制民主和生成式AI
民众跟政府的关系很像人和AI的关系：民意就是prompt，政府操作就是生成，选举就是选择。 现代公司中股东大会和董事长不过问公司日常事务，也是 “prompt——生成——选择”关系。 让专业的人做专业的事，而真正的老板可以提 prompt 和做选择，这不但是 AI时代的新风尚，也是一种理想的做事模式。4.领导技能：AI时代的门槛领导力
怎样培养门槛领导力呢?查特拉思说有4个途径：静心沉思， 自主思考，具身智能，增长意识。关键在于，这些都不是AI能有的智能。5.独特智能：人类的具身智能与自主思考
AI时代的商业要求你认识自己、认识你的团队、认识你的客户，要求你有情感智能和存在智能。具身智能，是通过身体去体察自己和别人的情感。门槛领导力还包括抒发情绪，这也需要身体。有时候团队需要你讲几句话来鼓舞人心或者感染气氛，你怎么说好呢?
6.存在智能：人类在AI时代刷存在感的方式
AGI 时代的门槛领导力要求你具备三种能力，它们涉及对复杂事物的处理。 第一个是谦逊的能力。所谓谦逊，就是不那么关心自己的地位，但非常关心如何把事情做好。 第二个是化解矛盾的能力。AGI时代的第三个关键能力是游戏力，或者说互动力。四、用已知推理未知
1.演化：目前为止的GPT世界观
暴力破解已经让语言模型如此强大，下一步是什么呢?是让它的结构更聪明， 以及对很多人来说更重要的是，对AI的驯化。
