表面上看，ChatGPT能回答中国GDP增长的问题。然而，笔者经过测试，可以肯定地说，ChatGPT并不理解GDP知识体系，会出一堆莫名其妙的问题。也就是说，最有水平的聊天机器人也只是“人云亦云”，没有体现人类深层理解的智慧水平。

ChatGPT与作者关于中国GDP的对话（作者供图）

这并不出人意料，因为ChatGPT只是一个语言模型，而不是知识体系。它只是在重复一个任务，“预测”下面应该说的一个词，不可能对整个知识体系产生飞跃性的理解。有时人们觉得它理解了，甚至理解得还挺深，但那只是因为它找到了合适的“参考资料”并对其做了灵活的组合。

ChatGPT学得太多了，因此乍看显得理解了人类的知识，而且聊起天来派头十足、很有信心，一副人类的“架势”。但是，这个特点也可能是大缺陷——在没有相关数据和事实时，它会煞有介事地编造，如果人们没有相关知识，就很容易被蒙骗。

沃顿商学院教授让ChatGPT做课程考题，最简单的第1题答得不错（作者供图）

例如，有新闻报道夸张地声称，ChatGPT通过了法律学和商学院课程考试的事，但事实上，它只是以C+或者B-的成绩勉强通过了明尼苏达大学法学院以及沃顿法学院的几门课程考试——只有简单题答得不错，一旦题目稍有分析难度，ChatGPT就不知所措了，即便勉强蒙对答案，答题逻辑也明显不对，成绩在全班垫底。

个人以为，从AI哲学的层面而言，ChatGPT的情况与AlphaGo差不多。但是，从对实际生活的影响而言，ChatGPT具有显著的优势，不能用杨立昆的高标准去贬低其意义。

AlphaGo证明人类在围棋方面不是机器的对手，但是机器也不理解自己在干什么。正确的应用方式是，人们利用围棋AI，对高明或有漏洞的招法做解读和分析，以此促进棋手对围棋的理解和棋艺的进步。换言之，棋类运动的中心还是人类棋手，AI不需要理解围棋，只要能为人类棋手提供帮助即可。对此，有人欢喜有人愁，但无可否认的是，AlphaGo使人们的围棋观发生了革命性、颠覆性的改变。

同理，杨立昆基于其AI哲学而低估ChatGPT的革命性意义的做法是不对的。ChatGPT等LLM聊天机器人，虽然没有真正的理解而只会人云亦云，但它出色的表现足以引发人类知识体系的大革命。

由Alphago引发的上一波人工智能热潮看似颇为戏剧性，引发了一系列不切实际的恐惧或希望，但实际影响并没有部分新闻报道所宣称的那样强烈——这波热潮主要在图像识别、下棋等专业领域取得突破，受影响很大的只是棋手、停车场收费员等少数人。因此，当时，笔者在与一些社科学者讨论AI的影响时，倾向于对AI“祛魅”、拒绝神化AI。

而这一次由ChatGPT引发的热潮看起来不那么石破天惊，却对社会造成了更大的真实影响。这一次，自然语言处理被机器全面突破，由此引发了两个结果：第一，机器人的聊天交互能力增强，很快大部分人都能接触和使用高水平的聊天机器人了，这是机器影响社会最大的“杀手锏”；第二，以前的机器只擅长某个专门领域，而现在的AI以几千亿个参数囊括了整个互联网的知识，其功能趋向于“通用”。说句悲观的话，很多靠嘴皮、文字等“自然语言处理”谋生的人，能力未必比得上机器。

对于ChatGPT等聊天机器人，哲学上我们仍然要“祛魅”，不鬼扯机器智慧。但是在实际社会经济运行、人们的学习生活中，要对通用聊天机器人的应用前景，展开想象力。

AI画的梵高风格的向日葵星空（作者供图）

AI的一大应用前景是AIGC（AI Generated Content），即“以人工智能技术来生成内容”。目前，AIGC在生成图片方面取得突破：2022年，Stable Diffusion在图片生成方面取得较大进展，可生成质量较高的图片；ChatGPT也可以根据指令生成指定主题的画作。谷歌还开发了视频生成AI和音乐生成AI，但效果还不算太强。

当然，图片、视频和音乐生成影响的都只会是少数行业；大型语言模型的聊天、写作等通用能力才会产生更大的社会影响。所以，对AIGC，应该重点关注大型语言模型。

大型语言模型的极大影响与个人的应对

如果机器能“无所不知”地聊天，它将如何改变人类社会？可以展开想象力。

一个最直接的应用就是搜索。很容易理解，从原理上LLM就比谷歌、百度等基于爬虫的搜索服务更强大：两者都是以整个互联网为素材，把内容“爬”回来，区别在于，后者只能根据关键词把网络链接按相关程度展示出来，还需要人自己去点击察看；而前者能够生成更为高质量、系统性的反馈，很多情况下，LLM可以直接解决问题，即便不能直接解决，也能通过继续对话、深入沟通给出有效知识。

搜索信息的一个大问题是，部分人群搜索能力不佳，不能善用关键词。对于这类人而言，LLM的出现使搜索服务发生了革命性变化。比如，有人想找某类病的权威医院，用谷歌搜索时可能毫无头绪；但用聊天的方式询问ChatGPT时，ChatGPT就直接把几家最好的医院介绍出来了。

另一个大问题是，很多人难以判断搜索信息的有效性。大多数人不是找不到相关内容和数据，而是难以对各种数据和说法的可信度加以甄别，我认为这是正确使用搜索引擎的最大瓶颈。对于这类人而言，ChatGPT可以提供相当好的信息服务，迅速给出看起来比较深入的信息。

当然，诚如杨立昆所言，ChatGPT等聊天AI只能给出“浅层知识”。但是，对绝大多数“不求甚解”的人来说，这些“浅层知识”就已经足够了，大多数人根本不会聊到ChatGPT难以应对的程度；即便对于想要深入探索的人来说，ChatGPT给出的浅层知识也是很好的索引，能够辅助他们自行探索、理解、归纳、总结和创新。

第二个应用是客服应答。传统的客服模式分为机器和人工两种，前者过于死板，要求客户不断按键选择；后者的服务水平相对有限，说话口音未必标准，且对客户的问题不一定有深入理解，必须依靠技术人员。

而现在，随着高水平聊天机器人的出现，客服质量将发生质的飞跃。机器能牢记本领域的全部知识，而且能准确理解客户的问题并提供相关信息。因此许多大中型公司会把ChatGPT的技术应用于应答中心，从而改善服务体验，减少客户抱怨。

这一趋势对于印度、菲律宾等部分发展中国家而言颇为不利。这些国家原本在客服外包行业具有一定优势，而AI的出现使该行业的人力需求锐减。