在ChatGPT火热当下，我们不妨设想一下它可以应用到我们生活和工作的哪些方面。作者在对ChatGPT有所了解后，从行业、宏观及微观的角度进行设想，积累灵感，并投身到模型建设中。希望对你也有所启发。
前言回顾
上一篇我们对ChatGPT的原理及技术实现进行了简要概述，详细可参考：ChatGPT大流行的思考-解析篇
那么，在我们对GPT有一定了解的基础上，从行业、宏观及微观的角度进行设想，也许能得出些灵感，更好的投身到大模型浪潮中。
一、宏观及微观角度的设想
1. 宏观角度-行业设想
截至目前，从各大线上平台、自媒体、论文及分析报告反馈的信息来看，GPT在回答问题、撰写文章、文本摘要、语言翻译和生成计算机代码等任务都具备良好表现，甚至部分领域已超过人类。
因每个行业市面上已存在对应的产品及形态，从行业的细分领域入手整理思考，再由已有的形态出发，设想加入GPT能力，究竟会迸发出什么爆点。
虽然设想存在一定的天马行空，但在这里也是需要有脚踏实地的思考，我们假设引入GPT需要解决的问题有哪些？
总结一下，GPT的推广及实施主要面对三个问题：
- 可靠性/专业性问题：如何防止一本正经胡说八道的问题出现？
- 商业模式是否可落地：从门槛及成本两个角度考虑，后续在各行业的形态及商业模式待验证
- 部分行业如金融行业是否能引入：若存在需要颠覆行业认知的可能，在该行业的落地性可能性待探讨
可靠性/专业性问题，这个可以随着研究、技术及资本的投入逐步解决，个人觉得应该是没有太大问题。
其他两个问题更多是在ChatGPT上打了个大大的问号，因此还是需要全行业及各大机构探讨的。
因此关于行业的设想后续要面对的问题大概率是其商业模式是否可落地，这块是需要社会、政界、商界等验证后才得知。
2. 宏观角度-机构设想
上文提到的行业设想也是属于宏观的一个方面，那么如果从宏观的另一个角度-机构进行设想，会怎样呢？
首先，基于ChatGPT的大语言模型的认知，会发现GPT改变了人类知识的创造、继承及应用的模式，无疑可以说是一个新的突破点。
所以按照这个思路，如果我们从部分机构来设想，也许会出现以下情况：
- 学校+GPT：1）开设大语言模型学习专业，面向社会输出大语言模型的人才；2）教学模式变革：提供大语言模型+终端设备，辅助各专业老师输出更为符合社会变革的教学实践；
- 政府机构+GPT：结合各国特色的大语言模型，结合GPT对各国国情判断及分析，按部就班发布各项政策，持续不断的发展人民生活；
- 各类车企及Tier1+GPT：结合GPT的大语言能力（知识创建、继承等能力），提供更为安全可靠便利的驾驶体验，如车载对话机器人+GPT语言能力等等；
3. 微观角度-职业设想
那如果我们从职业的角度去设想，个人设想可能会出现以下情况：
- 教师+GPT：衍生出新的教学模式，结合GPT给学生传授自主学习的能力，而不是对人类现有知识的传承；
- 学生+GPT：新的学习模式及学习重心，结合GPT提供的数据、新旧知识，不断完善自身学习能力，提出新实践；
- 助理+GPT：结合GPT的归纳总结能力，快速输出各行业相关的报告、材料（如患者病历、投资报告、会议纪要等）；
- 程序员+GPT：通过嵌入GPT到IDE中，快速完成代码的编译、纠错及功能开发；
- 新闻撰稿人+GPT：结合GPT的文本生成能力，定制符合人类发展、国家层面的报道；
- 律师+GPT：结合GPT提供的历史案例分析，输出更为有利于原告被告的诉讼材料；
- 裁判员+GPT：结合GPT多模态的分析能力（如各类球赛、辩论赛等），输出更为客观的判决结果；
可以看出，一方面GPT（或者说大语言模型）可以为各职业人员的工作/学习效率提供质的飞跃，另一方面也对未来社会各界提出了新的要求及挑战：要求我们要有变革的决心和终身学习的能力。
二、GPT新兴职业及研究方向
另，关于GPT的出现还会衍生出什么新兴职业，个人认为可能会有以下方面：
- 机器人防范及评估专家：针对大语言模型衍生的挑战及危机，制定对应策略的专家人才；
- 各行业大语言模型训练工程师：专门定向训练适合各国及各行业的大语言模型专家人才；
- 数据科学家：专门制定大语言模型的优质对话模板数据的专家人才；
并且，全世界或者联合国也许还会成立大语言模型研究学习机构，专门去应对各国面对的大语言模型挑战。
三、结束语
可以看出，为什么GPT能引发社会各界的关注，正是因为它改变了人类知识的创造、继承及应用的模式，并且还可能重新定义了往人类的学习及工作等方式。
正如一句话所说的：“世界上唯一不变的就是变化。”
在GPT3.5后会已经有了GPT4，未来肯定还会有更多的大语言模型，我们这代人无疑是处于转型的时代，我们面对的是机遇更是挑战。
人类社会已经经历了石器时代、青铜时代、铁器时代、蒸汽时代、电气时代、信息时代。
也许，毫不夸张的说，我们正在步入大语言模型时代-通用智能时代。
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