糟了，AI真的来抢饭碗了。还是我的工作！在你这两天看的feeds中，有的标题是AI抓取的，有的文章甚至主要工作都是AI做的。和我？我只是在铺垫，加一些过渡句，加一些表情，然后排版。没错，就是ChatGPT。我现在对这件事百感交集。从短期来看，可以帮助减轻这个特殊时期的一些工作负担。什么时候功能齐全呢？摊位见，朋友们。80分钟完成一上午的工作一切从上周日的这篇文章开始，《@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，介绍的。。。算了，我就不总结了，直接上AI总结。总之，我突发奇想，把原文给ChatGPT看，让它生成中文摘要。然后我就亲眼目睹了这样一幕……当时我还没有意识到问题的严重性，就继续没心没肺的追问。25000人，有生理数据，不只是问卷，好像靠谱，继续。7年，是的，但是……就这样，后来我问了“谁是这项研究的主要贡献者”，“他有没有对他的结果发表看法？”之类的问题。等等。反正只要是原文提到的，ChatGPT都能准确理解，直接给出答案。如果没有原文，比如“其他学者如何评价这篇论文”，则不会强行编辑。由于是第一次使用，所以也查了一下原文，看看有没有错误。毕竟之前试过的“人工智障”还真不少。结果……没问题，很准确。怀着震撼的心情，我看了看网友们在社交平台上对这项研究的讨论，并从附带的视频里截了一些图，然后开始画（Ctrl+C）笔（Ctrl+V）。当我完成初稿时，我看了看手表，10:06。从八点四十六分到十点零六分，不到一个半小时，上午的工作就完成了。你真的会丢掉工作吗？过了这一次，我还是不信邪，于是又尝试了几篇其他的专业文章。我先给ChatGPT看了上周登上Science封面的“信息选手”AlphaCode的报告，请它给我写一个中文开头。它给我的答案是这样的，啊，把连词改一下，好像可以直接用。让它讲述研究人员如何训练AlphaCode的故事，它就成功了。我的工作真的就这样没了吗？这不，我很快就找到了另一篇我喜欢（头）喜欢（痛）的量子计算领域的文章。让我们回顾一下亚马逊首款量子计算设备Aquila的亮点。不得不说，ChatGPT在官方提供的7大介绍中，都能准确提取出“第一模型”、“运行256个量子比特”、模拟哈密顿量模拟（AHS）等特征。这本事，还真是有点靠谱。.除此之外，我还尝试让它获取标题。这次我给ChatGPT看了一篇介绍自己的文章，文章中一位经济学家谈到了他对ChatGPT火的担忧。没想到，ChatGPT给出的答案完全抓住了文章的意境：“这是一枚放射性核弹”。看来不管是什么科目，ChatGPT在阅读理解上都把握的很好。我感觉更彻底地凉了。如今魔盒真的被打开了，再回头看当初的暗喜，未免有些可笑。我把这件事告诉了同事，大家的心情现在都红了。有一种潘多拉魔盒真的被打开了的感觉。要说未来如何，似乎可以参考AI绘画的发展轨迹。这项技术已经存在很长时间了。从21年初的DALL·E世代到后来的各种CLIP+GAN的组合，只在技术圈流传。一旦制作成产品，如DALL·E2、Midjourney，便开始进入美术工作者的视野。最终，开源的StableDiffusion彻底引爆，让AI绘画风靡全球。不仅玩家多了，很多设计工作流程也发生了变化，也诞生了很多商业产品。△nesslab.com统计不完全。不知道OpenAI是不是这个刺激。首先，取消了DALL·E2的排队邀请系统。ChatGPT从一开始就被注册和使用。虽然不是完全开源，但API接口已经到了全世界开发者的手中，其威力不容小觑。如果你看看今天的GitHub热榜，25个项目中有8个与ChatGPT相关。事实上，ChatGPT已经融入到很多行业的工作流程中，首当其冲的就是各类内容创作者。接下来是一些过程性很强的工作，比如搜索引擎优化。即使是涉及与人打交道的工作也不一定免疫。在它到来之前，好好利用它，比如写一份每周工作报告。有人甚至在ChatGPT的帮助下写了一份申请并找到了一份新工作。然而，ChatGPT成功的秘诀之一是“从人类反馈中强化学习”（ReinforcementLearningfromHumanFeedback）。您使用它的次数越多，它就会变得越强大。最后想问问大家，你们的工作还安全吗？
