我們?cè)谶M(jìn)行角色扮演類游戲的時(shí)候，游戲中往往會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)選擇及購(gòu)買“雇傭兵”的功能。這個(gè)雇傭兵能夠始終圍繞在玩家扮演的角色身邊，協(xié)助玩家進(jìn)行自動(dòng)攻擊或者防御，為玩家的升級(jí)打怪賦能助力。

而在現(xiàn)實(shí)生活中，我們是否也希望有這樣一個(gè)“雇傭兵”。它隨時(shí)就在我們身邊，為我們答疑解惑，輔助我們攻堅(jiān)克難，當(dāng)然也可以逗樂打趣、暢享人生......是的，所有的事項(xiàng)（生活、學(xué)習(xí)、工作等諸多方面），它都能夠與我們一起共度、共享，甚至于共生。

而GPT-4，可能就是這樣的一個(gè)““雇傭兵”，這個(gè)強(qiáng)大的人工智能模型展現(xiàn)出各種能力，深入了解和應(yīng)用的我們，真的是嘆為觀止。

GPT-4是ChatGPT（GPT-3.5）的升級(jí)版。ChatGPT（GPT-3.5）在2022年11月發(fā)布之后已經(jīng)引起世界各領(lǐng)域的密切關(guān)注，并已經(jīng)給我們帶來了極大的震撼。而2023年3月，OpenAI新發(fā)布的GPT-4，相比GPT-3.5要強(qiáng)大的多。

GPT-4發(fā)布后，微軟公司的研究人員發(fā)表了題為Sparks of Artificial General Intelligence:Early Experiments with GPT-4（人工通用智能的火花：GPT-4的早期實(shí)驗(yàn)）的論文。論方中證明了GPT-4除了精通語言，還可以解決一些全新且困難的任務(wù)，涉及數(shù)學(xué)、醫(yī)學(xué)、律法、行為 心、心理學(xué)等等領(lǐng)域，而且無須任何特別的提示或引導(dǎo)。特別是，在這些任務(wù)中，GPT-4的表現(xiàn)已非常接近甚至超過了人類的水平，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了之前的模型。研究人員認(rèn)為GPT-4可以被看作人工智能（Artificial General Intelligence，AGI）的最初版本。

另外，在各種專業(yè)和學(xué)術(shù)類的考試及自然語言處理測(cè)試中，GPT-4的表現(xiàn)也基本達(dá)到或者說超越了人類的一般水準(zhǔn)。比如說，GPT-4在高等數(shù)學(xué)了、微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)、法學(xué)、生物、物理、化學(xué)、地理、歷史等科目中，可以取得很優(yōu)秀的成績(jī)。在美國(guó)的模擬律師資格考試中，GPT-4的成績(jī)位居前10%。

另外，GPT-4的能力并不限于考試、做題。GPT-4已有能力幫助我們又快又好地完成各種任務(wù)。也就是說，它是一個(gè)實(shí)實(shí)在在的生產(chǎn)力工具，它不但能與我們對(duì)話，還可以進(jìn)行各種主題寫作，命題繪畫，同聲翻譯，智能推薦，分析預(yù)測(cè)......它基本能夠應(yīng)用在各行各業(yè)，如廣告、教育、直播、新聞、創(chuàng)作等等方面。

量變引起質(zhì)變，GPT-4呈現(xiàn)出大語言模型中非常經(jīng)典的“涌現(xiàn)”能力。涌現(xiàn)（Emergence）是一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)的重要現(xiàn)象，是一種當(dāng)整個(gè)系統(tǒng)的行為無法僅僅通過其部分的行為來預(yù)測(cè)或解釋的情況。最簡(jiǎn)單的理解，涌現(xiàn)就是由量變引起的質(zhì)變，是整體大于部分相加總和（1+1>2）的典型現(xiàn)象或能力。

更具體地說，涌現(xiàn)通常用于描述由低層次的簡(jiǎn)單交互產(chǎn)生的高層次的復(fù)雜行為的現(xiàn)象。這些高層次的復(fù)雜行為不能直接從最簡(jiǎn)單的交互中預(yù)測(cè)出來，但是在特定的條件和規(guī)則下，它們可以從這些交互中“涌現(xiàn)”出來。

現(xiàn)實(shí)生物界，就有個(gè)非常好的例子來說明這種現(xiàn)象。我們都知道的螞蟻：每只螞蟻的行為看似非常簡(jiǎn)單——尋找食物，將食物帶回蟻巢，同時(shí)避開各種障礙物；但當(dāng)我們把目光著眼于一群螞蟻時(shí)，我們會(huì)看到一種非常復(fù)雜的行為模式，它們能夠建造非常復(fù)雜的蟻巢，能夠找到最短的路徑把食物帶回蟻巢，能夠協(xié)作防御天敵。

螞蟻群體的這類行為就是“涌現(xiàn)”的典型示例。單獨(dú)一只螞蟻并不能建設(shè)出如此復(fù)雜的蟻巢，也不能找到最短的路徑，也不能有效地防御天敵。但是，一個(gè)蟻群，通過彼此之間的相互作用，產(chǎn)生出如此復(fù)雜的行為。這些復(fù)雜的行為是從蟻群的相互作用中涌現(xiàn)出來的，而不是每只螞蟻單獨(dú)的能力。

而涌現(xiàn)能力，說的就是指在小規(guī)模模型中不存在，但在大模型中存在的能力。

通常，ChatGPT等大語言模型包含了上百億、上千億甚至上萬億個(gè)參數(shù)，它們是在海量文本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上被訓(xùn)練出來的。ChatGPT等大語言模型又是建立在Transformer架構(gòu)之上，且多頭注意機(jī)制層層疊加，最終形成了一個(gè)極深的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這類大語言模型雖然采用的是和小模型類似的架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)，但是規(guī)模幾乎是指數(shù)倍的擴(kuò)大，其參數(shù)量、訓(xùn)練數(shù)據(jù)和計(jì)算量都增加了好幾個(gè)數(shù)量級(jí)，最終才產(chǎn)生了“涌現(xiàn)”這種能力。

這樣，ChatGPT等大語言模型可以更好地理解語言，并根據(jù)給定的上下文生成高質(zhì)量的回復(fù)。模型規(guī)模的擴(kuò)大化，使其性能也得以更進(jìn)一步。隨著時(shí)間的推移和計(jì)算能力的加強(qiáng)，某些能力（如對(duì)上下文的理解），只有在模型超過一定規(guī)模時(shí)才會(huì)出現(xiàn)。這也是ChatGPT等大語言模型與小模型之間最顯著的區(qū)別——它們涌現(xiàn)出新的、更強(qiáng)大的語言理解與生成能力。

以下三種新的能力將使ChatGPT大有可為：

一是上下文理解：ChatGPT可以通過輸入文本的詞序列，生成測(cè)試實(shí)例的預(yù)期輸出，而無須額外訓(xùn)練，這表示它已經(jīng)有了語境的理解能力。

二是遵循指令：ChatGPT可以通過理解簡(jiǎn)單的自然語言描述，在簡(jiǎn)單任務(wù)上表現(xiàn)良好，這表示它具備了遵循人類指令行事的能力。這使其可以不需要明確的樣本說明就能完成新的任務(wù)，擁有一定的泛化能力。

三是推理能力：小模型難以解決需要多步推理的復(fù)雜任務(wù)，而ChatGPT可以利用涉及中間推理步驟的提示，一步一步解決此類任務(wù)并給出最終答案。這表示它具有一定的邏輯推理能力，這種能力可能來自海量的模型訓(xùn)練。

簡(jiǎn)而言之，ChatGPT等大語言模型通過模型規(guī)模的擴(kuò)大，獲得了更強(qiáng)的語言理解、語境感知、人機(jī)交互及邏輯推理等能力。這使其不再是簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)工具，而更像是一個(gè)可以理解語言和世界的“雇傭兵”，這也是這類大語言模型最令人興奮的地方。

可以確認(rèn)的是，ChatGPT等大語言模型將會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大模型規(guī)模，融入更多真實(shí)世界的知識(shí)，其智能水平將會(huì)越來越高，人工智能的未來已來。

ChatGPT等大語言模型的能力如何之大，我們是否會(huì)擔(dān)心一個(gè)問題：GPT們會(huì)“搶”走我們的工作嗎？雖然我們可能不太愿意認(rèn)可或承認(rèn)，但是這個(gè)問題的答案會(huì)很明確：會(huì)。

2023年3月，OpenAI發(fā)布了一篇研究論文GPTs are GPTs：An Early Look at the Labor Market Impact Potential of Large Language Models（GPTs are GPTs：大語言模型對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)的潛在影響的早期研究），調(diào)查ChatGPT等大語言模型可能對(duì)勞動(dòng)力市場(chǎng)產(chǎn)生的影響。

這篇論文的研究主要提出了以下幾個(gè)結(jié)論：

一是，絕大多數(shù)職業(yè)在某種程度上都會(huì)受到大語言模型的影響，美國(guó)約百分之八十的工作者至少會(huì)有百分之十的工作任務(wù)，可能會(huì)受到ChatGPT等大語言模型的影響。其中約百分之19的員工可能會(huì)有百分之五十的工作任務(wù)都受到影響。

二是，這種影響涉及各個(gè)工資水平的職業(yè)。除去部分非常特殊的情況，從整體來看，工資水平越高的職業(yè)，受ChatGPT的沖擊程度會(huì)越大；

......

這篇論文中還有更多詳細(xì)的結(jié)論，如果對(duì)這個(gè)話題感興趣，可以找渠道，閱讀一下原始論文。

當(dāng)然，ChatGPT等大語言模型再怎么強(qiáng)大，也不可能完全取代人類的工作。

首先，GPT有其局限性。GPT的優(yōu)勢(shì)在于其處理大量數(shù)據(jù)和生成文本的能力。它可以快速生成報(bào)告、撰寫文章、甚至創(chuàng)作詩(shī)歌。這在一定程度上可以提高工作效率，減輕人類的負(fù)擔(dān)。但是，GPT也有其局限性。它缺乏人類的創(chuàng)造力、情感和道德判斷。GPT生成的文本可能缺乏深度和個(gè)性，無法完全滿足個(gè)性化和創(chuàng)造性的需求。

其次，工作的性質(zhì)。工作的性質(zhì)決定了GPT是否能夠取代。對(duì)于一些重復(fù)性高、創(chuàng)造性低的工作，如數(shù)據(jù)錄入、簡(jiǎn)單的文案撰寫等，GPT會(huì)在一定程度上取代人類。但對(duì)于需要高度創(chuàng)造性、情感投入和復(fù)雜決策的工作，如藝術(shù)創(chuàng)作、心理咨詢、高級(jí)管理等，GPT很可能難以取代。

再次，人機(jī)協(xié)作。GPT的發(fā)展并不是要取代人類，而是要與人類協(xié)作。通過人機(jī)協(xié)作，我們可以利用GPT的優(yōu)勢(shì)，提高工作效率，同時(shí)保留人類的創(chuàng)造力和情感。例如，在新聞報(bào)道中，GPT可以快速生成初稿，而記者則可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行深入采訪和分析，提供更有價(jià)值的內(nèi)容。

還有，社會(huì)政策與倫理問題。GPT的發(fā)展也引發(fā)了社會(huì)政策和倫理的討論。如何確保AI的公正使用，保護(hù)個(gè)人隱私，避免失業(yè)問題，這些都是我們需要面對(duì)的挑戰(zhàn)。政府和企業(yè)需要制定相應(yīng)的政策和規(guī)范，確保AI技術(shù)的發(fā)展能夠造福人類，而不是造成社會(huì)分裂。

展望未來，GPT和其他AI技術(shù)將繼續(xù)發(fā)展，它們將在更多領(lǐng)域發(fā)揮作用。但我們應(yīng)該認(rèn)識(shí)到，AI是人類智慧的產(chǎn)物，它們應(yīng)該服務(wù)于人類，而不是取代人類。我們需要不斷探索人機(jī)協(xié)作的新模式，讓AI成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的力量。