作者把ChatGPT类比为压缩解压程序：

• 大量语料训练模型：压缩互联网上的知识
• 对话框回答问题：解压互联网上的知识

并且这个压缩是有损的。本文基调大致是对当下ChatGPT热浇浇冷水。

这个类比非常有意思，但仔细想想，这不会成为ChatGPT的问题。

事实上，人类大脑理解世界也一样，输入记录是压缩，表达是解压。人类关注并记忆的也是重点信息，在表达时也是对信息进行扩展陈述，没有谁日常表达是一字不漏的背诵。

在学校时，很多知识都学过，但考试仍然会做错，像不像有损压缩后解压失败？

PS：了解了下本文作者姜峯楠（Ted Chiang），挺厉害的，华裔科幻作家，2016年的科幻电影「降临」改编自他的作品。

其中提到的第二个误解：「ChatGPT 是统计模型，所以它的一切认知都是来自于它的语料。」

我也有，并且当大家讨论ChatGPT的时候，经常会从这个基础数学原理的角度得出「当前的AI并没有质变」的结论。

我不知道有没有质变，但给我的感受，是产生了质变。

但让我更意外的是，原来学术界也不知道在这样基础的原理下，为什么产生如此意外的结果/能力。（就是目前处于它做到了但我们并不确切知道它为什么能做到的状态）-- 关于这一点，木遥附上了两个论文链接，一个来自Google，一个来自微软：

• What learning algorithm is in-context learning? Investigations with linear models
• Why Can GPT Learn In-Context? Language Models Secretly Perform Gradient Descent as Meta-Optimizers

近期看到的非常好的关于ChatGPT的评论。

最后的比喻非常形象：「当你抱怨 ChatGPT 鬼话连篇满嘴跑火车的时候，这可能有点像你看到一只猴子在沙滩上用石头写下1+1=3。它确实算错了，但这不是重点。它有一天会算对的。」

毫无疑问，ChatGPT是AI领域一个质的飞跃，ChatGPT表现出非常强的围绕文本的归纳、总结、推理能力，能替代很多咨询类工作，没想到最先被AI替代的是传统上被认为高知的工作。

并且，它已经达到可商业化的程度，将会有大量资本涌入，推动这个行业以更快的速度发展，拭目以待。

微信链接备份：https://mp.weixin.qq.com/s/8gWpFG0k_vbgy_yUOg6R0g

Kagi出的智能摘要工具：给一个内容链接，它能输出内容摘要。Youtube视频也能输出摘要，非常强大。

测试下来，貌似不支持中文。

Kagi本身是一个搜索引擎，它有付费版本，付费搜索的商业模式能不能行的通，这是个很好的标本。