ChatGPT是利用人工智慧（AI）被訓練成可以理解和生成人類語言的進行文字創作的語言模型。可以用來創作故事、撰寫新聞、回答問題、聊天、寫程式碼和查詢程式碼問題等內容。人們能夠透過簡短的語言指令實現對指令內容文字內容充實，形成措辭流暢、快速書寫的文字成果。

未來那些繁重的、重複的、沒有創造性、藝術性的工作將會被人工智慧逐步代替，比如建築工人、司機、快遞員、保姆、銀行業務員、電話客服、倉庫管理員、收銀員、清潔工、銷售等工作。

人工智慧來襲，不少人驚呼未來有不少職業將會被人工智慧和機器人所替代。確實，機器和人工智慧會替代人的一些簡單勞動、重複性勞動和規則性活動，但是，它們也會創造出更多更新的、前所未有的新的職業。人工智慧概念的火熱促進了不少行業的興起，比如域名，許多相關的top域名已經被註冊。

人工智慧作為科技創新產物，在促進人類社會進步、經濟建設和提升人們生活水平等方面起到越來越重要的作用。大陸人工智慧經過多年的發展，已經在安防、金融、客服、零售、醫療健康、廣告營銷、教育、城市交通、製造、農業等領域實現商用及規模效應。

我們先來看看chatgpt它自己的回答：

chatgpt是一種自然語言處理模型，自然語言顧名思義就是我們平時交流用的語言，也就是我們日常說的話。

用一個類似的比喻，把chatgpt1.0版本理解為一個剛出生的小朋友，還不太能聽懂懂大人們說的話，也不太能準確回答大人們問的問題。透過訓練，chatgpt成長為2.0版本，把chatgpt2.0理解為一個幾歲到十幾歲的人，能夠理解大部分人說的話和問的問題，但是還不能回答比較專業的問題。

chatgpt成長為3.0版本時，可以回答我們的大部分問題，其智商相當於大學畢業生的智商。當然它比一般大學生知道的知識要多，普通的大學生一般對自己所學的專業瞭解程度更深一些，chatgpt幾乎對大部分行業都有了解。

當然，上述用的1.0、2.0、3.0和年齡比喻不是恰當，只是為了讓大家能夠對版本有一個大概的概念。

chatgpt透過大量的資料訓練，一步一步的成長為能夠回答我們用自然語言問的問題。

ChatGPT是一種基於深度學習神經網路的自然語言處理技術，它能夠預測下一個可能出現的單詞或短語，並根據上下文和歷史資料生成自然流暢的語言輸出。其核心原理是將大量的語言資料（例如文字、對話等）輸入到模型中，讓機器透過不斷試錯來不斷地最佳化自己的思維方式，從而形成對語言的理解和表達能力。

ChatGPT可以應用於問答系統、語音識別、文字分類、機器翻譯等領域，特別是在對話式人工智慧中顯示出了巨大的潛力。 在對話中，當用戶向ChatGPT提出問題或發起話題時，ChatGPT會透過其之前學習的語言分析演算法進行處理，在主動挖掘並補全上下文的同時給出回答或建議。

ChatGPT在NLP領域的快速發展代表著人工智慧的進步和未來趨勢。儘管目前還存在一些挑戰和限制，比如針對不同語境的文字深層情感理解等，但隨著科學家們對模型的不斷改進和訓練演算法的提高，相信它會有更廣泛而深遠的應用前景。

以上答案是ChatGPT自己回答的。你看明白了嗎。

Chat GPT是由OpenAI開發的一種自然語言處理模型，它是目前業界最先進、效能最好的大型語言模型之一。GPT全稱為Generative Pre-trained Transformer，意思是“生成式預訓練變壓器模型”，它是一種基於深度學習技術的人工智慧模型。

Chat GPT的原理是透過大規模的資料集進行有監督學習和無監督預訓練，並使用Transformer架構將文字轉換成神經網路可以處理的向量表示。該模型在預處理過程中會學習到大量的語言結構和語義知識，從而能夠準確地理解和生成人類語言。在使用過程中，使用者可以輸入問題或者文字，Chat GPT會根據其學習到的語言知識生成相應的回答或者文字。

Chat GPT在多項自然語言處理任務中表現出色，如問答、摘要生成、機器翻譯等，同時也被廣泛應用於聊天機器人、智慧客服、自動寫作等領域。

1 橫空出世起風浪

自從去年11月ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer）這款超級強大的人工智慧聊天程式問世以來，在業界引起巨大轟動，僅僅兩個月就斬獲了1億使用者。達到這個粉絲量級，ins達用時長達兩年，Twitter更是用了五年之久。

比爾·蓋茨更是斷言：“ChatGPT的出現，其影響不亞於網際網路和個人電腦的誕生！”

同類聊天機器人問世已久，為何ChatGPT能火速出圈？

起初，人們只是如同訓練電子寵物一般和它打了個招呼。隨後有人開始詢問菜譜，有學生開始用它寫作業，之後，各行各業的使用者紛紛加入，網友們戲稱“只有你想不到的，沒有ChatGPT辦不到的”。

ChatGPT表現出了相當的理解力和創造力，這讓它帶有了一絲人味，也無限迫近於藝術作品中那些強大而危險的AI（人工智慧）。

感受到ChatGPT強大的同時，部分網友開始反思：如此強大的技術投入應用，是否意味著部分崗位甚至行業將被AI取代？

2 崗位取代者還是推動力

2013年，牛津大學針對美國的工作崗位做了一項調查研究，發現未來20年，美國47%的工作崗位可能會被人工智慧取代。如今，距離這項調查研究已走過近10年，事實證明，這一預測也並不完全正確。

其實，縱觀歷史，一項新技術的發明，往往帶來新的機遇，創造大量新的崗位。

數碼相機誕生，膠片巨頭柯達轟然倒下，但也使照片儲存更便捷更長久。

網路興起，導致了實體店的衰落。但同時也催生了更多新興行業，創造了更多新的崗位。

所以，ChatGPT到底是崗位的取代者還是社會發展的推動力，取決於我們如何去看。在ChatGPT推動下，我們確實看到很多行業都在“升級”。

比如，此前，你在酒店點外賣，外賣到了，通常情況下是由服務生送上來。服務生接到你的需求，再送到房間，可能最快也得3分鐘。

現在，這個酒店用機器人為你送上來，只要有人把外賣放到機器人的箱子裡，給它輸入你的房間號，然後接下來的一系列步驟就由機器人來實現了。機器人收到指令，徑直走向電梯，按下電梯門，上電梯，到你門口，自動撥打你房間的電話,說“您的外賣到了，請開門！”你開啟門之後它在門口等著你，說“請您按下OPNE鍵，就可以取走您的外賣了”。取走外賣之後，箱子自動關閉。最後，它還說，“如果您覺得服務好的話，請給我留言，給我留言的話，我媽媽會給我糖吃哦。”你看，它還會幽默地逗你一句。

這樣的人工智慧技術，確實會給客戶提供很大便利，節約人力成本，它比人力送得快，也不會出錯。而作為服務生，不可能只會樓上樓下跑著送東西，可以借這個機會提升自己，做更有價值的工作。

這樣的話，人工智慧就是我們成長的一個助緣、一個推動力，而不是一個取代者。

3 雖有智慧，不如乘勢

ChatGPT的問世是社會發展的必然，是人們需求的結果兌現。新事物帶來新挑戰，同時也帶來新機遇。

有人看到變化帶來的問題和未知的變數，有人看到了問題背後的機遇。只看到問題看不到機遇的人，可能會開始不停抱怨，進而錯過了這個時代的寶貴機會。其實，這是因為心中定力不足，所以容易被變化左右。

這個世界本就是生生不息不斷變化的，千變萬化之中，變化的規律始終不變。事事物物的變化始終遵循行為作用與反作用的真理執行。因此，把握住了這條規律，就能看清前進的方向，心中就有了定力，不會輕易地因外界變化搖擺。

《孟子》中有句話說，“雖有智慧，不如乘勢”。我們心中有這樣一份定力在，當面對新的變化的時候，我們每一個從業者都可以升級我們自己的認知，開啟我們生存的邊界。藉助外力，乘勢而上！

面對ChatGPT等新興智慧科技，我們不應該固步自封，而是正確認識它們給生活帶來了怎樣的便利，引發了怎樣的革命。我們一路走來，本就是站在一次又一次的革命更迭的洪流中，重塑自己的思維，進而重塑時代的面貌。

我們只有不斷升級認知，開啟自己的邊界，才能在一次次浪潮中屹立不倒。

ChatGPT是一種大型自然語言處理模型。利用文字資料來對話，並盡力回答使用者提出的問題和請求。可以完成各種不同型別的任務，如回答常見問題、翻譯、寫作、推薦、聊天等。

原理是透過對海量文字資料進行訓練，學習到人類自然語言的語法、語義和常識等知識，並將其編碼為高維向量表示。當用戶輸入問題或請求時，將其轉化為一個向量，然後使用預先訓練好的模型來計算與已有文字資料的相似度，並輸出最相關的答案或響應。

在此過程中，使用了多層神經網路和注意力機制等技術，以提高模型的準確性和效率。同時，還能夠根據使用者的反饋和資訊不斷更新和最佳化模型，以逐漸提高表現和服務質量。

Chat GPT（Chatbot based on Generative Pre-trained Transformer）是一種基於生成式預訓練變換器（GPT）架構的人工智慧對話機器人。它由OpenAI開發，能夠理解和生成人類語言，為使用者提供智慧、流暢且高度自然的對話體驗。

Chat GPT是什麼原理呢？

Chat GPT的工作原理主要基於以下幾個方面：

預訓練與微調：Chat GPT首先透過大量文字資料進行預訓練，學習語言規律和結構。隨後，透過與特定任務相關的標註資料進行微調，使其具備特定任務的能力。Transformer架構：Chat GPT使用Transformer架構，這是一種高效的深度學習模型，能夠處理長序列資料並捕捉遠距離依賴關係。自注意力機制：Transformer架構中的自注意力機制使模型能夠關注輸入序列中的重要部分，從而更好地理解語境和生成恰當的迴應。生成式模型：Chat GPT是一個生成式模型，能夠生成具有連貫性和一致性的自然語言文字。這使得它能夠生成具有創意和靈活性的回答，而非僅僅從訓練資料中提取現有答案。

總結：Chat GPT是一種基於生成式預訓練變換器（GPT）架構的人工智慧對話機器人，能夠理解和生成人類語言。其原理包括預訓練與微調、Transformer架構、自注意力機制和生成式模型。這些技術共同使得Chat GPT具備強大的語言理解和生成能力。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種基於Transformer的預訓練語言模型，由OpenAI釋出。GPT透過大量的文字資料進行訓練，從而可以生成具有連貫、合理的語言表達能力的AI模型。其原理是使用Transformer作為主網路架構，透過多層自注意力機制（Self-Attention）和前饋神經網路（Feedforward Neural Network）來編碼輸入句子的語義資訊，並在Decoder端採用遮擋語言建模（Masked Language Modeling，MLM）和下一句預測（Next Sentence Prediction，NSP）等任務進行訓練。GPT目前已在自然語言處理領域取得了一定的成果，成為了當前最先進的語言建模技術之一。

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一種基於深度學習的自然語言生成模型。GPT模型是由OpenAI團隊（一個非盈利性研究機構）開發的，它能夠處理自然語言文字並生成類似於人類寫作的語言。

GPT模型的工作原理是基於Transformer模型的，它是一種使用自注意力機制的神經網路架構，特別適合處理自然語言文字。GPT模型使用了大規模的預訓練語料庫（如維基百科、網際網路文字等），透過學習語言的規律和統計規律，可以生成高質量的自然語言文字。GPT模型在語言生成任務中表現出色，被廣泛應用於自然語言處理、對話生成、語言翻譯等領域。目前，許多公司和研究機構都在開展GPT模型的研究和應用。

簡而言之，它是一種顛覆性的人工智慧工具，能夠極大的提高人們辦事的效率，是一種新型生產力。