最近，大家因為ChatGPT 這個產品（以及後面的大語言模型LLM）帶來的能力，對 AI 的能力產生無法抑制的想像，尤其在訪談節目裡面，開始了一場全民科幻小說命題作文大賽，把我們期待AI 能有的能力一股腦的安在ChatGPT 身上。輸出的文字，有的甚至接近了 ChatGPT 的一本道的輸出水平。
這是有害的，會讓大眾很快失望，因為大家所說的，完全不是 ChatGPT 現在有的，或者未來在技術路徑上有可能增加的功能。
人工智慧的層次
整個人工智慧的領域非常廣泛，有許多層次，包括 ChatGPT 所在的大語言模式領域， MidJourney 和 Stable Diffusion 所在的從文字產生影像的領域。當然，也還有傳統的語音識別，文字識別，面容辨識等領域。在過去的許多年裡面，每個領域發展的速度是不一樣的。
有的領域，在過去的四五十年，一直在努力的攻堅，卻一直沒有辦法突破，或者僅僅局部突破。例如ChatGPT 所在的自然語言辨識領域，在GPT-3 和ChatGPT 花了將近十年的時間取得突破之前，一直屬於人工智慧裡面偏難的問題，經過十年黑暗中的摸索，從2020 年開始，出現了一個質的飛躍。但我需要知道他是語言模型，但不能泛化為人工智慧領域的普遍突破了。而更多的系統，依然在艱難的等待突破。
我聽到很多的訪談，大家舉例說 ChatGPT 可以用來畫畫，可以生成視頻，可以做 DNA 序列的預測，可以直接診斷開處方。 ChatGPT 讓這些場景有一個非常好的使用者介面，可以透過讓跟機器人聊天就可以做到上面的一些事情了，例如跟我們的阿旺機器人聊天就可以調用Stable Diffusion 畫畫，可以調用天氣、股票、所有引擎、數位人等等模型，輸出視頻，音頻，回答實時的信息，可以為每個企業都配一個機器人，基於企業給的信息回答用戶或者員工的問題，但這些能力沒有一個是ChatGPT 本身的能力。 （後台回覆「ChatGPT」 體驗）
ChatGPT 的能力
ChatGPT 只解決大語言模型可以解決的問題，雖然這些能力包括語言理解和輸出，簡單的邏輯以及事實性知識的支持，還有無數我們正在探索的令人驚嘆的功能，但它本身不處理圖像，不處理視頻，不處理音頻，需要無數的創業公司把這些媒體轉化為語言模型再調用ChatGPT 的功能。
Bing ChatGPT 就是搜尋的結果由 ChatGPT 輸出（而 Bing 負責搜索，而 ChatGPT 不負責），我們還有很多專家系統，負責看病，決策，還有 ERP 系統負責查庫存等等。這些都是 ChatGPT 可以串起來的系統，並且從中得到答案以後，交給 ChatGPT 做輸出。但是，他們不是 ChatGPT 本身。
ChatGPT 是一個很好的黏合劑，是項鍊裡的那一根線，穿起了珍珠，但千萬不要泛化它的能力，以為它是整個項鍊。
ChatGPT 相關的是當下最好的創業方向
同時，也不能因為 ChatGPT 帶來的幾百倍的效率提升而愛屋及烏的認為所有的 AI 領域都有了突破。沒有高速發展的領域，例如除了 ChatGPT，或 Stable Diffusion 等以外的 AI 領域，可以暫時不要進入。
大多數的公司，即便如Google 這樣的科技公司，也只能在一項技術被迅速突破的時候大規模跟進，能夠有足夠的運氣和堅持開創一個領域，太稀有了。
不是外部技術變數的巨變，我們很難回答「為什麼以前沒有這樣的公司」這個問題，所有的答案只能直接或間接的指向「別人都傻，只有我們這個團隊聰明」。而只有當技術巨變的時候，這個答案才清晰易懂，並且讓我們所有人信服：「因為以前沒有這樣的技術」。所以受 ChatGPT 的鼓舞而跳進 AI 領域非 ChatGPT/Stable Diffusion等突破性發展的領域，或許就容易把自己的生命耗費在等待這個領域的突破的事情上。
註：今天晚上，我會和我最喜歡的播客主播，Sarah，一起錄一檔節目，叫做《大白話聊 ChatGPT》。我不知道大家還有沒有印象，我和 Sarah 以前合作了一檔廣為流傳的《大白話聊 Web3：終將到來的時代，會如我們所想嗎？ 》，我非常期待和 Sarah 一起聊 ChatGPT 這個話題。大家可以在下面預約。 （這次直播很特別，我們的主要目的是錄播客，同時直播「我們錄播客的過程」，以播客最終效果優先，所以我不會有太多的互動。如果對於錄製播客的過程感興趣的同學也可以進來串門）。
以上是ChatGPT 的突破不等於 AI 領域的全面突破的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
