ChatGPT仿佛成了数字时代的阿拉丁神灯。
我第一次接触ChatGPT，是在一款办公软件Notion里。当时我正好需要编辑一篇稿件，其中开头的四五段文字写得略微凌乱，手动改了大约半个小时后，总算达到了发布标准。但这篇稿子在接下来的审核流程中被认为基调过于悲观。这时，同事说要不要让ChatGPT也修改下，于是我在内嵌ChatGPT 3.0版本的Notion里输入了这篇稿件最初的文本，大约不到一分钟就生成了修改文本。我编辑时尽可能多地保留原作者的原文，ChatGPT 却对原文进行了大刀阔斧地删减，同时又引入了大量新鲜信息，之后，当我输入“把文章修改得更为积极乐观”的指令之后，终于获得了可以发布的效果。
ChatGPT仿佛成了数字时代的阿拉丁神灯，你可以随时召唤来实现梦想。3.0版本的文字编辑能力已经接近一个熟手编辑，创造了ChatGPT的人工智能研究公司Open AI 近期发布的GPT-4，其拥有的能力更是可以比肩灵长类的一些出类拔萃之辈。
白领的得力助手?
GPT是英文Generative Pre-trained Transformer(生成式预训练转换器)缩写，属于一种通用语言预训练模型，基于深度神经网络的进行自然语言处理，其主要用途是生成人类语言的文本。据Open AI发布的报告显示，GPT-4在30余项衡量人类学习能力的测验中，大部分已经超过人类考生的平均成绩，GPT-4在模拟律师考试中的成绩在所有考生中列于前10%，在SAT阅读考试中进入了前7%，在SAT数学考试中进入前11%。许多媒体在报道GPT-4时，在标题上都不约而同地冠之以“震撼发布”，这样的修辞确实是名至实归。以至于身边人，用过的、没用过的，都在讨论GPT-4。
那么什么是GPT-4呢?我向接入了GPT-4新版微软必应搜索引擎提出了这个问题，接着GPT-4会迅速地对我提出的这个问题本身进行语义分析，拆解为若干个关键词在必应进行搜索，然后把必应搜索首页内容进行整合，再用人话讲出来，于是我就看到了下面的回答：
“GPT-4是Open AI创建的一个大型多模态语言模型，是GPT系列的第四代。它于2023年3月14日发布，并将通过API和ChatGPT Plus用户提供 。微软证实，使用GPT的必应版本在其正式发布之前就已经在使用GPT-4 。GPT-4可以接受图像和文本输入，生成文本输出，它在许多专业和学术基准测试中表现出了人类水平的性能，但在许多真实世界的场景中仍然比人类差。Open AI称，与GPT-3.5相比，GPT-4在三个关键领域更加先进：创造力、视觉输入和更长的上下文。”
这段解释中规中矩，甚至有些谦虚，但基本上讲清楚了GPT-4可以给我们带来什么，而对办公室白领来说，GPT-4肉眼可见地会成为我们强大的助手。
首先，它会让搜索引擎使用变得更容易，类似傻瓜相机式的，比如，过去，你想弄清楚西红柿炒鸡蛋怎么做，得在一堆搜索结果中比较取舍，现在你将直接得到一份折衷的菜谱;如果用户在首屏就能获得高质量答案，这将摧毁过去搜索引擎的关键词广告的商业模式。
其次，它将极大降低我们写作的成本和门槛，比如你想写作一个关于“GPT对传媒行业的影响”的文章，GPT-4会给你列一份提纲，接下来，你需要做的工作，有点像完成英语考试里的完形填空，你再去寻找资料材料(甚至继续在每个小部分借助GPT-4来完成相应的内容)把这份提纲扩展成一篇文章。
你可能也想看看GPT-4生成的提纲如何吧，下面就是：
I. 研究背景
- 简介ChatGPT技术及其在传媒行业的应用
- 相关研究现状和研究意义
II. ChatGPT对传媒行业的影响
- ChatGPT在新闻报道中的应用
- 自动化写作
- 智能化问答
- ChatGPT在市场营销中的应用
- 个性化广告
- 智能客服
- ChatGPT对传媒人员的影响
- 工作效率提升
- 职场变革与转型
III. ChatGPT在传媒行业的实际应用案例
- 新闻媒体的ChatGPT应用案例
- 营销领域的ChatGPT应用案例
- ChatGPT带来的职场变革案例
IV. 当前遇到的挑战和发展趋势
- 挑战
- 数据安全和隐私问题
- 技术瓶颈和发展不平衡
- 趋势
- 智能化和个性化
- ChatGPT在媒体内容创作中的应用
V. 结论与展望
- ChatGPT的发展前景
- ChatGPT对传媒行业的影响和启示
- 对未来研究的建议与展望
这样的提纲你会打几分呢?
再次，GPT-4的文章编辑能力将比ChatGPT3.5更为强大，可以编辑更长篇幅的文本。但凡做过文字编辑的人，都知道个中辛苦，钱钟书就曾把改稿子比喻为洗脏衣服。今天我们可以把这样的脏活儿交给人工智能了。这种如释重负的感觉我在文章开头就已经跟大家分享了。
此外，GPT-4也展现了强大的翻译功能，我有一位自由译者朋友，最近在翻译一本学术类图书，自己觉得译稿不如过去流畅，于是让GPT顺了下，感叹它对于句法的润色太绝了，甚至超过了她在英翻中的水平，这让她也产生了危机感。
脑力劳动的替代者?
在过去半个世纪，我们目睹了自动化在各行各业的普及，春耕时节，东北连片的黑土地上播种机随处可见，人力和畜力多被机器取代;越来越多的工厂购入机器臂，大概十多年前我在中部某省的火腿肠加工厂参观时，偌大的工厂里就几乎看不到一个人，生猪从屠宰到变成一根根火腿肠，几乎全部在自动化流水线上完成。但是在律师事务所、媒体、咨询公司这些知识生产部门，这里的自动化更多地表现为“无纸化办公”和计算机、及各种企业办公软件的普及，其知识生产的核心环节依然依靠人工，从这个意义看，这些行业的自动化水平依然停留在前信息化时代的刀耕火种，与农业和制造业的效率提升几乎无法同日而语。
这种局面在2023年终于被打破了。曾经被认为只有碳基生命才具备的学习、思考的能力，也被硅基生命所超越。其实早在1997年IBM的深蓝战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫，2017年中国围棋高手柯洁首次与阿尔法狗对决时“浑身颤抖只想大声痛哭”时，我们就应该预料这一天的到来，在人工智能面前，人类曾经自诩强大的脑力劳动也面临矮化的窘境，就像19世纪的农夫之于今年的大型联合收割机一样。以GPT-4为代表的生成式人工智能的大规模上线应用，将标志着一场知识工作的大变革，这其中最突出的变化是效率的提升，对于知识工作者则提出了更高的数字素养的要求，即如何提升自我的人机协同技能，以更大的元认知能力驾驭人工智能。
元认知能力可能是当下人类最后的壁垒，但不同人的元认知程度千差万别。当我问GPT是否具备元认知能力时，它否认了：“虽然GPT具有强大的文本生成能力，但从概念上讲，GPT并不具备元认知能力。元认知是指对自己的认知过程进行评价、控制和调节的能力，在这个意义上，元认知是一个高阶认知能力，包括自我监控、自我评估、自我规划和自我调节等方面的能力。尽管GPT训练的深度神经网络可以学习到复杂的语言结构和规律，但是它没有自我意识或反思功能，不能像人类一样对自己的思维和学习进行评估和调整。因此，虽然GPT可以根据已经学习的语言知识生成新的文本，但它不能像人类一样实时掌握和调整自己的认知过程。”
老学究们还在纠结ChatGPT是否具备道德感。语言学大师诺姆·乔姆斯基和另外两位学者最近在《纽约时报》发表了一篇题为《ChatGPT的虚假承诺》批评以ChatGPT为代表的机器学习系统无法进行真正的思考和道德思考，认定ChatGPT“它们要么过度生成(同时生成真相和谎言，同时支持道德和不道德的决定)，要么生成不足(表现为不对任何决定表态，对一切后果都漠不关心)。鉴于这些系统的非道德性、伪科学性和语言无能，我们只能为它们的流行而感到哭笑不得。”
但从当下情形看，ChatGPT不太像昙花一现的数字奇淫巧技，这种生成式的人工智能已经展现出了强大的生产力，乔姆斯基说GPT的道德和伦理问题，不仅是系统生成的内容的道德取向，更是这一发明对当下社会所产生的更为广义的道义冲击。Open AI的早期投资者埃隆·马斯克说，某种程度上，你可以把人类看作一种生物引导程序，来引导一种超级数字智能物种，去帮助它们不断进化。这样的预言多少有些残酷。既然人工智能如此全知全能，那么家长们是否仍有必要继续把教育竞争军备化?如果连律师、编剧、记者、设计师、程序员的大量工作都可以由人工智能完成，那么多余的人们将如何度过富有意义的一生?这可能是我在下一个十年即将面临的问题。