对话ChatGPT模拟的孔乙己！

2020—2022年，在新冠疫情肆虐全球的阴霾日子里，人工智能创新的步伐完全没有停止。美国人工智能研究公司OpenAI异军突起：ChatGPT是人类科技史上的里程碑事件，在短短几个月席卷全球，速度之快超出人类最狂野的想象。

ChatGPT证明了通过一个具有高水平结构复杂性和大量参数的大模型（foundation model，又称为“基础模型”）可以实现深度学习。此后，大模型概念受到前所未有的关注和讨论。

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何谓【大模型】？

人工智能的模型，与通常的模型一样，是以数学和统计学为算法基础的，可以用来描述一个系统或者一个数据集。在机器学习中，模型是核心概念。

模型通常是一个函数或者一组函数，可以是线性函数、非线性函数、决策树、神经网络等各种形式。模型的本质就是对这个函数映射的描述和抽象，通过对模型进行训练和优化，可以得到更加准确和有效的函数映射。

建立模型的目的是希望从数据中找出一些规律和模式，并用这些规律和模式预测未来的结果。模型的复杂度可以理解为模型所包含的参数数量和复杂度，复杂度越高，模型越容易过拟合。

人工智能大模型的“大”，是指模型参数至少达到1亿。但是这个标准一直在提高，目前很可能已经有了万亿参数以上的模型。GPT-3的参数规模就已经达到了1750亿。

除了大模型之外，还有所谓的“超大模型”。超大模型，是比大模型更大、更复杂的人工神经网络模型，通常拥有数万亿到数十万亿个参数。

一个模型的参数数量越多，通常意味着该模型可以处理更复杂、更丰富的信息，具备更高的准确性和表现力。超大模型通常被用于解决更为复杂的任务，如自然语言处理(NLP)中的问答和机器翻译、计算机视觉中的目标检测和图像生成等。

大模型和超大模型的主要区别在于模型参数数量的大小、计算资源的需求和性能表现。随着大模型参数规模的膨胀，大模型和超大模型的界限正在消失。

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结合AI发展里程碑看【大模型】

在之后的AI发展史中，有三个重要的里程碑。

第一个里程碑：机器学习(ML)。机器学习基于对数据和规则的处理和推理，主要应用于数据分析、模式识别、NLP等领域；而人类学习是一种有目的、有意识、逐步积累的过程。总之，机器学习是一种基于算法和模型的自动化过程，包括监督学习和无监督学习两种形式。

第二个里程碑：深度学习(DL)。深度学习是机器学习的一个分支。

所谓的深度是指神经网络中隐藏层的数量，它提供了学习的大规模能力。因为大数据和深度学习爆发并得以高速发展，最终成就了深度学习理论和实践。

第三个里程碑：人工智能内容生成大模型。大模型利用大规模无标注数据通过自监督学习预训练语言大模型，得到基础模型，再利用下游任务的有标注数据进行有监督学习微调(instruction tuning)模型参数，实现下游任务的适配。

更为重要的是，大模型赋予AI以思维能力，一种与人类近似，又很不同的思维能力。

任何类型的大模型都是通过复杂构造支持的。这个结构包括硬件基础设施层、软件基础设施层、模型MaaS层和应用层。支持大模型的结构层级：

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大模型的创新应用

知识、技术和创新在产业活动中起着核心作用的产业通常可称为知识密集型产业。这类产业对专业化的人才和经验有很高的依赖，因此知识工作的含量很高。我们把知识工作含量较高的行业或场景归纳为知识工作型。

1、教育应用

在大模型时代到来之际，教育将是最直接受益，同时也是面临最大挑战的一个领域。

大模型在教育行业的典型应用场景比如备课助教。备课常常占据教师很大一部分的工作时间。利用大模型协助教师进行课程准备工作（包括整合教学资源、制作教案、安排159教学进度等），可以大大提高教师的工作效率，减轻他们的工作压力。

大模型可以扮演历史人物或艺术角色来跟学生对话，让学生从被动接受知识变为主动地参与到教学过程中，更直观地感受历史和文学作品的魅力，更好地理解人物的动机、情感和价值观，同时也鼓励学生从不同的角度去思考问题，并尝试提出新的观点。

假如让人类学生选择对话角色（孔乙己），会是怎么样的呢？

大模型（孔乙己）：唉，您说得也是，可我这穷书生家里穷得叮当响，真是连瓦子都没得盖。我这一身破衣烂衫，哪有脸在屋子里喝酒呀。我知道跟那些粗人在一起不好，可是我又忍不住对酒的喜爱。而且，这世上的人都在嘲笑我，那跟这些粗人在一起又有何妨呢？我也是生活所迫，无奈之举啊。

人类学生：唉，你不是给官老爷们抄书挣钱吗？怎么还这么穷呢？

大模型（孔乙己）：唉，您说得对，我是靠给官老爷们抄书来维持生计的。可是这年头，谁还真的尊重我们这些读书人呢？给官老爷抄书挣的钱，微薄得不够填饱肚子，何况是买酒喝呢。而且，生活这么艰难，我也不敢多要钱，怕得罪了官老爷们，不然连这点薄饭都吃不上了。

书里写道：“世上本没有路，走的人多了，也便成了路。”可惜我这一生，始终走不出这穷困的泥潭。每每想起这些事，我都愁得没法儿入睡，唉……

人类学生：可是，你这一辈子，就没有点让你快活的事儿？你跟谁在一起、做什么事的时候最快活呢？

大模型（孔乙己）：唉，我这一生也算是命苦。不过，倘若说有什么让我快活的事儿，那便是在鲁镇这儿，有时候我能遇到一两个懂得尊重读书人的朋友。跟他们谈论些诗文、历史，那种感觉真是好得很，那时，我会暂时忘掉生活的艰辛，感受到作为一个读书人的尊严。

除此之外，偶尔喝上一碗热乎乎的黄酒，吃上一碟茴香豆，也算是我在这世上仅有的快活时光。喝酒的时候，我会想象自己是个有地位的人物，受人尊重，生活优越，那种感觉真的好美好啊。可惜这种快活总是短暂的，过后又得回到现实，面对我的苦命生活。

人类学生：嗯，喝酒总是能让人忘掉现实，哪怕是一小会儿。假如，我是说假如有一杯酒，喝了能让你回到小时候，重新走一遍你人生的路，你会怎么走呢？

大模型（孔乙己）：唉，您这话可真让我想起了许多事情。假如真的有这么一杯酒，能让我回到小时候重新来过，那该是多么美好的事啊。

当然，我会更加珍惜那些读书的机会，不辜负父母的期望。我会努力学习，争取在科举考试中脱颖而出，成为一名真正的读书人，受人尊敬。这样，我就可以改变命运，让我的生活更加美好。

我还会教育那些不尊重读书人的人，让他们了解读书人的价值。同时，我也会努力提高自己的品行，让他们知道，我们这些读书人不仅知识渊博，还有崇高的品德。

可惜呀，这世上哪有这种酒呢？我这一生已经过去大半，只能顺其自然地度过剩下的日子。不过，有您这么关心我，我心里也觉得很温暖。

在向孔乙己提问、跟他对话时，仿佛真的进入了鲁镇，面前真的是个身材高大、满面颓唐的老头子。从鲁迅这篇小说的区区两千五百字里，大模型学到了孔乙己的精髓，把他带到了我们面前。

2、人力资源应用

人力资源是企业运营中与人打交道最频繁、最复杂的业务领域之一。员工、管理者、专业技术人员等人才是企业生产和发展的重要力量。招聘、员工评价和人才培养是人力资源管理中的重大环节，它们直接关系到企业人才资源的优化配置，关乎企业的竞争力和发展潜力。

ChatGPT能够减少痛点，提高招聘、员工评价和员工培训的效率，确保公司能够更好地管理和发展其人力资源，比如招聘：扫描数以万计岗位上员工的经历、总结、扫描Github、撰写的文章、汇报材料、述职报告等材料，生成针对这个岗位的个性化职位描述和职位要求，并抽象出一些高频工作和关键画像。

3、法律工作应用

法律服务，是指律师及其他法律工作者或相关机构以其法律知识和技能，为法人或自然人实现其正当权益、提高经济效益、排除不法侵害、防范法律风险、维护自身合法权益而提供的专业服务。

律师及其他法律工作者在提供法律服务的过程中，需要根据客户和监管机构的不同要求，出具“法律意见书”“尽职调查报告”“律师工作报告”“专项核查意见”等多种形式的文件。在诉讼阶段，律师除了需要向法庭提交证据等诉讼文件外，有时还需要向客户出具案情分析意见，并向纠纷相对方出具律师函等文件。律师出具法律意见应当严格依法履行职责，保证其所出具意见的真实性、合法性。

这些工作需要律师具备较强的专业性、学习和鉴别能力，以及处理大量文书工作和客户咨询的能力。同时，律师在执业过程中也面临着激烈的竞争和长期的工作压力。

大模型能实现法律工作中的对话、摘要、语义的检索、抽取和生成，帮助律师在以下方面，实现法律知识获取、时间节约和工作效率的提升。

4、政府工作应用

信息和通信技术(ICT)应用于政府服务和程序，旨在提高效率、透明度和公民参与，这被称为电子政务(E-Government)，已被世界各地的许多政府机构采用。

电子政务能够提高办事效率，进而提升民众信任和绩效期望，还能进一步增强公民幸福感和认同感。但在政府推进电子政务和提升其效率的过程中，存在痛点，比如决策信息需求大、会议准备和记录工作繁重等。

大型语言模型能够发挥其归纳、总结和个性化支持的能力，支持政府的电子政务提升效率。比如信息整合和分析：大模型可以迅速整合、分析和处理政府部门需要面对的大量信息。政府职员可以将各个渠道获得的数据、群众意见和反馈信息输入大型模型，通过大模型强大的分析能力，快速了解多个渠道的信息和反馈，从而制定更加适应当今实际情况的政策。

5、数字游民及个人IP工作应用

数字游民通常是指那些通过互联网和移动设备追寻自由、独立和灵活的新型职业人群，他们可以在任何地点和时间进行自己的工作。而个人IP则是指个人在社交媒体等平台上，通过内容输出和品牌塑造来建立自己的个人品牌。

大模型如何解决数字游民及个人工作中遇到的问题呢？ChatGPT可以为数字游民和个人IP提供全方位的指导和帮助，协助他们在自我提升、创作输出和团队组建的过程中，快速且稳健地成长，同时培养稳固的粉丝群体和逐渐扩大影响力，以实现个人目标和商业价值。

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作者简介：十年头部大厂产品，现负责国内两个知名产品线的商业变现。专注变现|数据分析|SaaS|AI 领域。