编辑部已成羊村，这几天幸亏有ChatGPT（doge）

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坏事了，AI真的来抢饭碗了。

还是我的饭碗！

这两天你们看的推送，有些标题是AI帮忙取的，有些文章甚至由AI完成了主要工作。

我呢？我不过是打打下手，加些过渡句，加些表情包进去，再排排版罢了。

没错，说的就是ChatGPT。

我现在对这玩意的心情很复杂，短期看它在这个特殊时期能帮忙减轻一些工作负担，等它功能再全点呢？

地摊见了，朋友们。

80分钟完成一上午的工作

一切开始于上周日的这篇文章，《@不爱运动的人：每天4次1分钟的日常活动，全因死亡风险降低40%｜Nature子刊》。

参考资料来自悉尼大学，介绍了……算了我也不总结了，直接上AI总结的吧。

总之，就是我突发奇想把原文拿给ChatGPT看，并要求它生成一份中文摘要。

然后就见证了这么一幕……

当时我还没意识到问题的严重性，就没心没肺地接着问了下去。

2.5万人，有生理数据、不光是调查问卷，看来还算靠谱了，继续。

7年，可以的，不过……

就像这样，后来我还问了“这项研究的主要贡献者是谁”，“他对自己的成果有发表什么看法么？”等问题。

反正只要原文中提到的，ChatGPT都能准确理解并直接给出答案。

原文没有的，比如“其他学者如何评价这篇论文”，也不会强行编。

由于是头一次用，我还特意去核对了一下原文看有没有错误，毕竟之前试玩过的各类“人工智障”也蛮多的。

结果就是……没有问题，非常准确。

怀着震惊的心情，我又看了看社交平台上网友对这项研究的讨论，以及从配套的视频中截一些图，然后开始下（Ctrl+C）笔（Ctrl+V）。

等完成初稿的时候看了一下表，10:06。

从8:46到10:06，不到一个半小时，一上午的工作完成了。

真的要失业了？

这次之后，我还是不信邪，于是又试了几篇其他专业的文章。

我先给ChatGPT看了上周登上Science封面的“信息竞赛选手”AlphaCode的报道，让它给我写个中文开头。

它给我的答案是这样的，啊这，改改连接词，好像可以直接拿来用了。

让它讲一下研究人员是如何训练AlphaCode的，它也是头头是道。

难道我的工作真的要这么没了？

不不，我赶紧又找了一篇我最喜（头）欢（疼）的量子计算领域文章。

让它概括一下亚马逊推出的第一台量子计算设备Aquila的亮点。

不得不说，ChatGPT能在官方提供的7大段介绍中，准确提炼出“首款”、“可运行256个量子比特”、模拟哈密顿仿真（AHS）等特点，这能力真的有点靠谱。

除此之外，我还试了试让它来取标题。

这次给ChatGPT看的是一段介绍它自己的文章，文中一位经济学家大谈特谈了对ChatGPT大火的担忧。

没想到的是，ChatGPT给出的答案完全把握了文章的情绪：“这是一颗放射性的核弹”。

看来不用管是什么学科，阅读理解这方面ChatGPT是拿捏住了。

感觉自己凉得更彻底了。

魔盒真的打开了

事到如今，再回看一下刚开始时的窃喜，简直有点可笑了。

我把这事和同事们讲了一下，大家的心情现在都是酱紫的。

就有种潘多拉魔盒真的被打开了的感觉。

要说未来会如何，似乎可以参照AI绘画的发展轨迹。

技术早就有了，从21年初的DALL·E一代到后来各种CLIP+GAN的组合，都只是在技术圈里传播。

一旦做成产品，如DALL·E 2、Midjourney，就开始进入美术工作者的视线。

最终是开源的Stable Diffusion彻底引爆，让AI绘画火遍全球。

不光是玩家众多，还改变了很多设计工作流、诞生不少商业产品。

△nesslab.com不完全统计

不知道OpenAI是不是此刺激，先是取消了DALL·E 2的排队邀请制，到了ChatGPT更是从一开始就注册即用。

虽然不是完全开源，但API接口到了全球开发者手里，威力也不容小觑。

今天去看GitHub热榜的话，25个项目里就有8个和ChatGPT相关。

事实上，ChatGPT已经融入不少行业的工作流程，首当其冲的就是各类内容创作者。

接下来是一些流程性强的工作，比如搜索引擎优化。

甚至涉及和人打交道的工作，也未必能幸免。

在这一切到来之前，先好好利用它吧，比如写写工作周报。

甚至有人在ChatGPT的帮助下写申请书找到新的了工作。

然鹅令人绝望的是，ChatGPT成功的秘诀之一就是“从人类反馈中强化学习”（Reinforcement Learning from Human Feedback ）。

你越用它，它就越强。

最后问问大伙，你们的工作还安全吗？