有很多朋友问我，ChatGPT到底多牛？事实上，很难回答，因为它的智商每天都在改变和成长。至少现在，它在某些知识领域确实有超过人类！我整理了一下，从它通过的各种考试看： ChatGPT参加大学、研究生、职业执照考试多多。。。 根据CNN报道，明尼苏达大学法学院的教授，让ChatGPT通过研究生级别法学考试，教授没有说多少分，只说分数不特别高；在佛罗里达农工大学法学院的入学考试中，ChatGPT获149分，排名前40%；它也挑战了美国律师职业道德考试（MPRE），共15题，ChatGPT答对9题，正确率60%；在ChatGPT在律师资格50个模拟考试题中，它答对了35题，正确率在70%；ChatGPT还挑战了美国USMLE医师执照第一阶段基础医学的考试。在去掉图像题目后，ChatGPT的正确率达70%；但在CPA注册会计师考试中，准确率只有40%；此外，沃顿商学院的Terwiesch教授，将MBA必修课的【运营管理】试题考ChatGPT，共95个选择题和12个作文题，获得了B到B的成绩，但被评分：在数学方面犯下“令人惊讶的错误。。。 总之，如果不计ChatGPT的编程能力，它大约还是一个中等偏下的AI文科生，有时在文字组合功底方面有“中等偏上”、甚至“上”的超过专家的能力。但是，它数学很差哦。 也就是说，如果你问他投资、交易、或需要逻辑判断等方面的问题，它会给你很多“正确的废话”（看上去好像是对的，实际上没有什么价值），因为它搜索文字和组织文字的能力太强大了，直接将Google时代结束了！ ChatGPT有多牛？

ChatGPT进入校园的速度，超乎许多人的想象。 “满绩点！全班第一！开心！” 2023年1月，正在上大二的李凌，凭借一篇1200多字的课程论文，成功在《新媒体与广告》这门课取得90多分的好成绩。在他们学校，这相当于绩点满分。 不过，这篇论文的好成绩，要归功于ChatGPT。 ChatGPT是一款人工智能聊天机器人，在2022年11月一经上线便引发关注。不同于以往广受诟病的“人工智障”，它能够深度理解上下文的关联，完成写文章、邮件甚至是敲代码的复杂任务。于是，便有了李凌的高分论文。但这样的成绩不算作弊得来的吗？依靠ChatGPT创作对孩子们的培养有好处吗？ 不止一个人提出这样的问题。也因此，ChatGPT正在遭遇一个尴尬的局面，一边因其强大的学习辅助功能而“横扫”各大校园，成为学生眼中的“作业神器”，一边却被多所高校、期刊列入黑名单，遭受封杀。 全班第一的论文，出自ChatGPT “全靠ChatGPT，两小时的考试，我一小时就交了卷。” 2022年年底，李凌参加了《新媒体与广告》这门课的网上开卷考试。考试要求在两个小时之内完成一道论述题，问题与互联网广告的新现象有关，字数要求在1200字以上。其间可以查阅各种资料。 “许多同学都进行了提前准备。”李凌告诉记者，很多人除了整理课件，还提前下载了几十篇广告专业相关的论文，以备参考。 他却另辟蹊径。两个小时的考试，当别人还在翻阅各种资料奋笔疾书，他只是和ChatGPT对话几个回合，输入不到20字的问题，就获得了一篇长达6000多字的文章——从定义、源流、特点、未来发展等角度分析了当下互联网广告营销的特点。随后，他将这些素材精简到了1200字左右，“提前一个小时交卷走人”。 1月，成绩出来了，李凌位列全班第一。 ChatGPT创造的“校园奇迹”远不止于此。在ChatGPT的“原产地”美国，2023年1月，一项对1000名18岁以上学生的调查显示，超过89%的受访学生会使用ChatGPT来完成家庭作业。同月，密歇根大学的哲学教授安东尼·奥曼发现全班第一的论文是用ChatGPT写的。 根据记者不完全统计，截至2023年1月底，国内各大社交平台上，有关使用ChatGPT完成作业的讨论已经超过10万条。 有人认为，ChatGPT能够帮助学生快速梳理问题的解题思路，还能够借助它检查作业错误，是一个相当强大的“辅导老师”。 有人则认为人工智能工具会助长学生的惰性，“什么作业都能够依靠人工智能完成，那学生就不用学习啦！”这并不利于培养学生独立思考的能力，更无利于他们发展创造性思维。 目前，全球多国大学、科研机构发布明确的人工智能禁令，禁止使用ChatGPT和其他所有基于人工智能的工具完成学习与考试任务；多家期刊、出版机构也禁止将ChatGPT列为论文合著者。 不过关于ChatGPT对学生影响的讨论，并未随着一张张禁令而停歇。网络上，公众对于ChatGPT的争论，仍在发酵。 人工智能是“辅助”，还是“代替”学习 有人认为，虽然ChatGPT可能会提供一个快速简洁的答案，但这并不能培养学生的批判性思维和解决问题的能力，这些能力对未来发展至关重要。 也有人认为，人工智能只是“辅助”学生学习，无法让他们获得自主学习能力。 “现在对人工智能的使用，并没有‘傻瓜’到学生输入一个问题、就能立刻写出一篇完美论文的程度。”上海大学新闻传播学院讲师、硕士生导师徐偲骕对于学生使用ChatGPT等人工智能撰写论文持开放态度，“如果学生真的用人工智能生成了论文并且达到了我的要求，那说明他也是下了一番功夫的。” 正在国内某高校就读的彭羊也认为，一部分人过度神化了人工智能，“ChatGPT写出来的东西，其实并不能直接用。” 2023年2月，彭羊在《量化投资》这门课上被要求写一篇不限字数的课程论文。这门课程不仅涉及金融知识，也涉及计算机编程知识。他想到了用ChatGPT来辅助论文写作，“我问了它一些编程问题，让它给我的代码纠错、教我收集数据以及用Python（一种计算机编程语言——记者注）整理文件。” “挺锻炼提问能力的！”彭羊表示，ChatGPT要通过用户与机器之间的问答才能得到答案，“要问很具体的问题，如果自己的问题模棱两可，它的回答可能也会有很大偏差，甚至有的时候答案会出错。” 彭羊认为，这种一问一答的过程，像人类在“驯化”人工智能，“问ChatGPT要有技巧，范围要由大到小，比如先提出诸如‘是什么’的定义类问题，如果希望得到更精准的回答，则可以预设情景，比如‘假如你是一名……你要……为了达成目标，你该怎样……’只有不断变换问问题的方式，才能获得最终想要的答案。” “向机器人提问，也是一种学习的方式。”彭羊告诉记者，他使用ChatGPT主要还是为了优化自己的代码、润色论文内容，“而搜索到的内容，只有自行消化，才能达到学习目的。” 北京语言大学外国语言学及应用语言学硕士研究生罗玉婷曾与多家互联网公司AI实验室合作，她认为，人工智能提供给大家的只是一些信息，真正体现学术思想和原创性的部分在于作者自身对问题的洞察和思考，“人工智能没有这种体验，它只是集合了现在已有的信息，所写出来的论文就不会有新颖性和独创性。” 正在准备雅思考试的大三学生罗瑶，也认为ChatGPT更像个“助理”，她说，“ChatGPT的语言处理逻辑很严谨，特别适合用来准备语言类考试。” 雅思是考察英语听说读写四方面的英语考试，满分为9分。罗瑶的目标是考上雅思7分，但口语和写作成了她面前的一道拦路虎。上大课、请私教她都试过，但这两项还是保持在5.5分。 如今，ChatGPT帮了她大忙。 “人工智能了解雅思的评分标准，因此只需要输入题干和自己的答案，它就会给出分数预测。”罗瑶说，ChatGPT还能帮她检查文本里的语法错误，并给出更地道的用法建议，“相当于请了一个24小时在线私教。” 如果学不会提问，恐怕连AI都用不好 “Ask me anything!（有问题尽管问！）”是ChatGPT与用户聊天的开场白。 一些教育工作者、科研人员认为，一些学生恰恰不知道“问什么”，尚未建立起真正的“问题意识”，如果“问什么”都不知道，那么连AI这个工具都没法很好地使用。 2月6日，徐偲骕负责的课程《新媒体研究》即将结课。他依然选择课程论文作为结课方式，论文主题需要与中国社会的数字化转型有关。他认为，有的学生连一个有价值的问题都提不出来，更别说研究问题了。 上海大学文学院创意写作学科教授、博士生导师谭旭东多年来致力于培养学生的写作能力，经常为学生布置诸如创作散文、童话、书评等类型的课程作业。他并不担心学生利用人工智能进行写作，“这类作业很容易调动学生的生活经验和知识资源，学生自己有话可说，可能就不会抄袭或者去利用人工智能写作。” “机器是‘生产’，而人是‘创造’。”谭旭东指出，老师们凭借多年的写作经验和研究积累，能够区分出真人和人工智能写作的区别。即便是相同的故事，语言能力强的人也能把一个老旧的故事讲得优美、有趣，甚至令人惊奇，他说，真正的写作，用词、造句和行文风格都是个性化的。 谭旭东并不担心人工智能会取代学生和教育的主体地位。他说，“人文社会科学和自然科学的疆域很广阔，还有很多未开垦的处女地，需要我们去‘第一个吃螃蟹’。” “ChatGPT是一种全新的知识工具，从这个意义上来说，它和我们几千年来依靠的书本、图书馆并没有两样，基于这样强大的知识工具来学习，孩子们应该学得更好。”2月9日，上海市教委副主任倪闽景撰文指出，面对ChatGPT，传统教育的方式方法需要作出重大调整。 他就此提出三点建议：教育的首要目标是培养能独立思考和有正确价值判断能力的人，而不再是获取特定的知识；要用ChatGPT等学习工具来协同改进教育教学方式；要更加关注学习的品质。 徐偲骕也更加注意在作业的布置中强调“问题意识”，他告诉同学们：“支持新奇选题，所研究的需要是真问题，而非‘杜撰’问题。” 一个好问题，既是年轻用户与ChatGPT对话的起点，也是校园学子做好学术研究的开端。 来源：中国青年报...

封面新闻记者 张峥 目前，优秀的人工智能领域人才在全球范围内都处于供不应求的状态，因此他们往往也拥有着更高的议价权和竞争力，入职时通常都伴随着高额的年薪、丰厚的股份以及较高的职级或发展空间。“截至2023年2月18日，实习僧平台涉及人工智能的实习、校招岗位相较于去年同期，增长了约13.71%。”2022年是人工智能的爆发年，延续到2023年，ChatGPT的逆势看涨，更是让人工智能风头强劲。先不论是否有行业要集体失业，从最近职业招聘网站的职业岗位投放情况，亦可见微知著。 2月20日，封面新闻对话了国内实习、校招、招聘领域头部平台——实习僧CEO曾舒煜。在他看来，人工智能的爆发，意味着新一轮的行业洗牌和产业技术升级即将到来，这是挑战，但更多的是新的机会。他认为，高校应该开拓布局更多“传统 AI”的应用型专业，诸如金融科技、智能医学、智慧农业、智能制造、数据警务技术等专业方向。 ↑ 曾舒煜 人工智能投放岗位数 三年增加105.63% 实习僧平台主要服务于企业大学校招、大学生实习以及职场新人就业领域，目前已经积累了超过2200万用户。“虽然人工智能类岗位在全体岗位中的占比相对较小，但岗位数量在过去3年间增速很快：2022年平台相关岗位数量相较于2020年，增加了105.63%。从简历投递情况来看，不少学生都对人工智能方向的实习很感兴趣，意向人数远高于企业开放的岗位数，人岗比约为54:1。” ↑ 2022年实习僧平台发布的需求排名前十和投递岗位排名前十的岗位 曾舒煜向记者展示了2022年实习僧平台发布的需求排名前十和投递岗位排名前十的岗位：其中，技术类工程师、后端开发、算法工程师、数据分析师等，都与人工智能领域强相关。此外，热门岗位中与人工智能有关的还包括：测试工程师、用户研究、大数据开发工程师、数据挖掘、交互设计师等等。“截至2月18日，实习僧平台涉及人工智能的实习、校招岗位，相较于去年同期，增长了约13.71%。” 人工智能领域 应届毕业生年薪峰值近50万 ↑ 图据猎聘大数据 目前大火的ChatGPT进一步带火了人工智能的热度。来自猎聘大数据研究院最近的数据报告，人工智能在2020年之后处于总体迅速上升态势。2022年4季度，人工智能新发职位是2018一季度的2.74倍。2022年，人工智能招聘平均年薪为33.15万元，比一般互联网岗位高出4.27万元（14.78%），如芯片工程师、数据工程师、人工智能工程师、软件开发、测试工程师等职位的平均薪酬，都是在全网职业岗位中能排进Top20的存在。 来自实习僧2022年底发布的23届校招信息，快手发布的一个应届本科毕业的异构计算工程师峰值年薪可以达近50万。其任职要求包括23届本科及以上学历，电子工程、通信、计算机相关专业；如果应聘者有网络、存储、近内存计算、神经网络加速器、视频编解码、视频处理、通信相关开发项目经历；熟悉TensorFlow/PyTorch等主流AI框架，对框架底层实现有所了解则会获得加分。 ↑ 图据实习僧 来自oppo发布的机器学习算法工程师实习岗位的日薪为200—400元/天；网易发布的人工智能算法工程师实习生 (自然语言处理）岗位，日薪为200—300元/天。 38.5%都需要求职者拥有硕士及以上学历 曾舒煜介绍，2023年，在人工智能领域还出现了不少新的岗位。包括图形系统研发、人工智能产品经理、游戏AI、虚拟人短视频制作、手语AI等，38.5%都需要求职者拥有硕士及以上学历，远高于其他行业平均水平。“相较于此前，今年以来新增的岗位大多更侧重于人工智能的具体应用领域，这也是许多企业所急需的。” 除了高级研发、专家岗位外，大多数岗位的需求更看重求职者的专业背景，对于求职者的工作年限、经验的要求相对宽松，通常为1—3年，甚至无工作年限要求。“一方面，是因为当前相关人才供不应求，倒逼企业下调对工作年限和经验的要求，另一方面，也与实习僧平台更多聚焦于校园招聘领域有一定关系。” 曾舒煜分析。 他预测，从就业市场的需求端来看，未来机器训练师、AI工程师、AI测试员和测试主管、计算机视觉和模式识别、AI类应用的产品经理、人工智能相关的法律、政策、伦理等方面的风控岗位，在相当长的一段时间内都会比较抢手。 教育、金融、制造、零售和医疗保健等行业先受到挑战 ChatGPT的火爆，会不会造成某些行业用人需求的降低？哪些行业最先受到人工智能的冲击、波及？ 曾舒煜表示，毫无疑问，ChatGPT的诞生是一项意义重大的技术突破。但是作为一款自然语言AI，其基于数据驱动学习机制的深度神经网络模型，不可避免存在不可解释、数据依赖和逻辑推理弱等不足等问题，“编造事实”“机械关联”等问题还未能得到有效解决，甚至无法支持简单的数理运算，作为生产力工具的可靠性、稳定性还有待商榷。 “不过从长远来看，类ChatGPT的人工智能，必然将会取代大量基础、重复性的工作，对职场人的创造力、判断力和共情能力等方面也提出了更高的挑战。”虽然还没有直观的数据体现，但是随着人工智能的广泛应用，教育、金融、制造、零售和医疗保健等行业的不少应用场景，已经能够较为明显感受到人工智能的冲击。 他详细举例，在教育行业，人工智能技术可以应用于智能化教学、在线教育、学生成绩预测等教育业务，提高教育服务质量和效率。在金融行业，人工智能技术可以通过大数据和机器学习算法实现风险管理、信用评估、交易监管、欺诈检测等金融业务，提高效率和降低风险。在制造业，人工智能技术可以应用于自动化生产、质量检测、供应链管理等制造业环节，提高生产效率和产品质量。在零售业，人工智能技术可以应用于商品推荐、销售预测、价格优化等零售业务，提高销售额和客户满意度。在医疗保健行业，人工智能技术可以应用于疾病诊断、药物研发、医疗影像分析等医疗保健领域，提高医疗服务质量和效率。 是挑战 但更多的是新的机会 如何看待人工智能的爆发对其他行业的影响？曾舒煜表示了乐观：“任何一项技术突破，都不是空中楼阁、凭空而生的，而是在时代浪潮中的各类技术突破、大量前期沉淀之后，从量变到质变、应运而生的，其背后往往也伴随着特定时代命题的强呼唤。” “人工智能的爆发，意味着新一轮的行业洗牌和产业技术升级即将到来，这是挑战，但更多的是新的机会。”就像“线上打车”的出现，几乎颠覆了出租车行业的行业逻辑，但是也催生出了一个庞大的、欣欣向荣的网约车市场，创造了一个崭新的赛道和数以千万计的就业机会。对各行各业的企业和从业者而言，更重要的是如何把握好时代的“风口”，如何变被动为主动。 建议高校 开拓布局更多“传统 AI”的应用型专业 在高等教育领域，中国针对人工智能等新方向，近些年也有一系列相关的顶层设计和布局。如“新工科”“未来技术学院”“集成电路十八罗汉（全国首批、18个集成电路科学与工程一级学科博士学位授权点）”等。 人工智能、集成电路、大数据、物联网应用、智能车辆工程等专业都是近年来各大高校新增专业名单里的“熟悉面孔”，清华大学、天津大学、华南理工大学、电子科技大学等高校在相关领域的人才培养模式和教学思路都沉淀了很多有益的经验。 不过从宏观就业端来看，这类与人工智能产业链直接相关的专业岗位，在就业市场上的绝对占比还相对有限。企业更多的需求，反而在于“传统专业 AI”的新型复合型、应用型人才。 曾舒煜认为“对于绝大多数普通高校而言，朝着中国新设的第14个学科门类——‘交叉学科’的方向，集中资源、开拓布局更多‘传统 AI’的应用型专业，诸如金融科技、智能医学、智慧农业、智能制造、数据警务技术等专业方向，可能会更加符合就业市场的需要。”...

当大家都在讨论ChatGPT会不会让产品经理失业时，它却新招了一位产品负责人。 6月1日，ChatGPT新任产品负责人Peter Deng在领英发布动态，宣布正式以“消费者产品副总裁”的身份加入了OpenAI，他写道，“我很高兴能够领导ChatGPT背后杰出的产品、设计和工程团队，目标是让AI对每个人都有用、易获得且有益。” 也就是说，大家前几天为之疯狂的ChatGPT app，以后跟它有关的一切都会交给Peter Deng负责。 网上关于OpenAI这位新任华人高管的报道并不多，结合领英和已有的一些信息来看，Peter Deng过去的履历十分精彩。 Peter Deng本科毕业于斯坦福大学符号系统科学专业，之后又取得了传媒研究与传播学文学硕士学位。 他职业生涯的起点是在谷歌。他于2006年加入谷歌，这一时期也是谷歌飞速扩张的阶段——2003年上市后，谷歌又在2006年和2007年分别收购了YouTube和DoubleClick。 2007年，Peter Deng离开谷歌加入当时最流行的社交平台Facebook，担任产品管理总监。他在Facebook工作了近10年。这期间他参与了包括Facebook Messenger、Chat、Events、News Feeds和Groups等产品的开发，可以说是Facebook成功的幕后功臣之一。 在Instagram被Facebook收购后的第二年2013年，Peter Deng开始担任Instagram的产品负责人。当时Instagram只有大约50人，Peter Deng用两年时间帮Instagram增长了数亿用户。 同样是在Oculus被Facebook收购后的第二年2015年，Peter Deng又担任了Oculus的产品主管，期间主要负责VR及其他相关技术的研发以及产品团队的组建工作。 2017年，Peter Deng结束在Facebook的工作，加入Uber担任全球共享出行产品负责人，领导了Uber几乎所有的消费者产品相关工作，并帮助Uber成功上市。 在Uber工作近4年后，Peter Deng加入了一家云协作服务平台Airtable，帮助Airtable成功融资了100亿元。 直到Peter Deng宣布加入OpenAI。 OpenAI在去年底发布的AI大语言模型ChatGPT，只用短短几个月时间便在全世界掀起了风暴，很多人对Peter Deng这位技术大拿的加入都表示期待。 曾和Peter Deng有过接触的Josh Constine发推评价说，“他是主导过Instagram、Messenger、Oculus和Airtable等产品的传奇式人物。不过我们之所以认为由他来负责ChatGPT非常幸运，是因为他还是一个充满爱心的、亲力亲为的4岁孩子的父亲。善良的父亲的能量正是我们引导AI所需要的。” 他接着说，“下一个技术时代必须是建立在具备同情心的基础之上的。当我听到Peter接任了这份工作时，老实讲我松了一大口气，他是我所认识的最聪明、最真诚的人之一。” 曾和Peter Deng在Instagram共事过的Bo Ren也评价说，“他是一个深刻的哲学思想家，我们需要那种以人为本的产品领导者来引领我们进入AI时代。” 一位网友的评价也提供了另一种视角，“希望有更多公司都能开始意识到产品人员的重要性，而不仅仅是销售人员。” 还有人打趣，“ChatGPT知道这件事吗？会不会它仍认为Peter还在Airtable上班？” 尽管ChatGPT是目前市面上最先进的生成式AI大语言模型，它同样因为可能存在的偏见、隐私安全隐患、不够人性化以及数据不够准确等问题被人诟病。对于Peter Deng的加入，还是有网友表示了担心。 @Daniel：所以他（Peter Deng）是挖掘和操纵人们数据的专家（？） @Civaxo：他曾经开发过的产品（Facebook、instagram）最终都被大量滥用，造成了损害和混乱。人工智能更加强大，希望他能做得更好。

我的童年偶像是阿西莫夫笔下的机器人心理学家（Robopsychologist）苏珊凯文博士。 因为ChatGPT的存在，我有这个机会，在攻读PhD学位期间就能扮演一名半吊子机器人心理学家。 在2018年读到 Hassabis 那篇展望人工智能未来的综述中，结尾部分提到了我们可以慢慢尝试将心理学与神经科学的研究范式引入机器学习。 然而，知易行难。人类和机器学习模型之间，始终隔了一道墙。即便在GPT3的时代，因为对话模型尚十分简陋，我们始终无法用自然语言与模型自如地交流，更遑论引入心理学的研究范式了。 从那一天起，我无数次幻想机器人心理学会是什么样子，我们会用怎么样的方式接触机器人心理学，直到对话模型初见曙光的今天。 ChatGPT是非常伟大的工作，或许只有在它出世的今天，我们才能够通过自然语言来探索模型的认知能力，机器人心理学才真正从科幻小说中走入现实。 我个人认为，今后随着对话模型甚至多模态交互模型的发展，认知心理学的实验范式、思想甚至量表，都会越来越多的进入机器学习领域。 向先驱阿西莫夫致敬，向伟大的机器人心理学家苏珊凯文博士致敬，也向这个时代的先驱OpenAI公司致敬！ 感慨的话说完了，让我们进入正题吧。 为了测试ChatGPT是否拥有最初步的“智能”，我们先来测试ChatGPT的工作记忆： 虽然很遗憾，ChatGPT 并没有成功区分“几种”与“几次”，但是它确确实实表现出了一定程度的工作记忆。 这绝不是“拟合语料库”或“习得了人类语言的结构”这种层次的能力，在我看来，这绝对是真正的工作记忆。 这里面还有一个很有意思的现象，ChatGPT 在复述水果与动物的名称时，自动按照对话中出现的历史顺序来排序——这或许跟自回归模型的性质有一定关系。 接下来要求 ChatGPT 分析最简单的逻辑命题： 为了防止 ChatGPT 利用常识“偷懒”，必须避免问题中出现的对象包含在 ChatGPT 训练时使用的语料库中。因此我脸滚键盘敲了一个虚构的动物“卡拉拉鲁卡”。 乍一看 ChatGPT 似乎可以正确理解原命题与逆命题、逆否命题之间的关系。 事实上其实并不是这样。当我们把原命题换成更常见的说法，例如“熊都爱吃蜂蜜”或者“卡比兽都爱睡觉”，此时 ChatGPT 可以利用学习到的常识“偷懒”。这种情况下，询问同样的问题，ChatGPT 反而会表现不好。最严重的情况下，ChatGPT 甚至会混淆逆命题与逆否命题，然后开始它招牌式一本正经的胡说八道…… 先写到这……每天随缘更新一点 说句题外话，因为我个人是更偏神经科学一点，事实上认知心理学的范式我其实也不是很熟悉，应该要再多了解一下这方面的知识，做的实验会更严肃一些。 希望有想法的朋友可以在评论区多多交流（没有想法只是阿西莫夫书迷也行）