最近，ChatGPT受到了大家的广泛关注，一时间讨论四起，成为现象级的人工智能产品。在ChatGPT推出仅两个月后，它在2023年1月末的月活用户已经突破了1亿。为何能给发展如此快速？本文通过评测该产品，对其优缺点进行分析，并对其未来发展方向进行展望。

家里的那台百度蓝牙音箱早都没人用了，除了能给小孩讲个故事，给老人报个天气，似乎也没有太多的应用场景。然而真正体验ChatGPT后，确实有被惊艳到。

一开始体验并不顺利，网站拥塞严重，ChatGPT提示工程师正在hard working，并通过各种AIGC内容安抚我，其中就包括随手拈来的一段十四行诗：

在好奇的头脑中，聊天机器人 ChatGPT 坚强而真实，顶住请求的涌入，努力工作，完成每个人应得的。

但是，唉，服务器不能应付，错误信息响亮而清晰，“请尽快回来查看，”它轻轻地希望，就在它乞求片刻缓刑之际，重新出现。

当聊天机器人努力恢复其威力时，我们满怀期待，怀着期待的心情，为了有机会愉快地聊天和学习，看看它传授了什么知识和智慧。

所以紧紧抓住，等待它的回归，因为 ChatGPT 很快就会回来，你的耐心是值得的。

好吧，被你的诚恳和诗打动了，继续等待。10分钟后，界面出来了。

没有太花哨的东西：示例、功能介绍、limitations和一个输入框。这个limtations的初衷可能是考虑到毕竟还是一个验证版本，所以适当降低一下你的预期。

首先看看基本功：语义理解。

几个问题下来表现还是不错的，对一些时下的热词的理解是在线的，回答也比较全面。

接下来继续挖坑，上个智力题和脑筋急转弯。

体验后，我是有点被震撼到的，我意识到ChatGPT已经远远不是一个简单的聊天机器人了。具体说：

1）ChatGPT有逻辑推理能力，不是简单的语义识别和搜索；

2）ChatGPT有理解上下文的能力，可以看做一种短时的记忆；

3）ChatGPT能根据你的响应，对回答进行调整，让人产生ChatGPT能理解人类情绪的错觉；

4）ChatGPT有强大的知识储备，自然 、人文、经济、社科等百科知识甚至专业领域的一些基础知识都问不倒它；

5）ChatGPT在输出的文字上面，逻辑组织能力很强，不是直接检索的结果，而是根据特定模板结构整理过的，这一点让人印象深刻。

重新认知ChatGPT：体验后，我觉得是时候重新认识一下这个“新朋友”了。

最早的聊天机器人在1964年就诞生了，它就是Eliza。Elaza是世界上第一个真正意义上的聊天机器人，可以让计算机与人通过文本进行交流。

这个对话机制是如何实现的呢？其实就是设置了一些简单规则而已，例如，当人输入“×××”，它就会反问“为什么会×××呢？”或者“还有谁×××呢？”。另外，还有例如“这个问题很有趣吗？”“说点其他的吧”等用于展开话题的规则。随机使用这些规则，就会让人感觉好像真的是在与人交谈一样。

2016年，微软在Twitter上发布了Tay(小冰的前身)，2022年8月，Meta推出了BlenderBot 3，但均因聊天对话存在偏见、种族歧视、反犹语言等问题而饱受诟病。Tay上线后不到24小时就匆匆下架。谷歌也早在2021年5月就公布了LaMDA，但迟迟未作为产品发布。

从产品上看，涉及3个核心体验问题。

1）不够人性化：感觉不是在和正常人对话，机器人不是没有人设就是过度人设，分分钟能把天聊死；

2）不够智能化：没有上下文感知能力，答复简单，没有逻辑性；

3）道德观不可控：容易被人类带歪，没有自己的道德观。

OpenAI于2016年确立了两个主要目标：制造通用机器人和使用自然语言的聊天机器人。但是，从GPT-1发布之后，OpenAI逐渐将所有重心转向大型语言模型的研发上，也就是更加注重自然语言领域，并为此制定了两个目标：

有了研究聚焦，研发团队就可以专注于解决几个核心体验问题，在一定程度上加速了研发和技术商业化进程。

营销工具（模型应用）：

这是目前最简单的应用，直接调用ChatGPT平台的API接口，如营销文案的创作。从理论上，ChatGPT的知识都是来自人类，所以它在创新方面无法取代专业人士，或许提供一些原始的文案和设计素材才是它在AIGC领域的定位。

作者：涛哥，微信公众号：涛哥笔谈。前华为高级产品经理，TOGAF认证专家，PMP认证专家，PPV课数据科学社区创始人，数字化转型实践者

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