圖片來源：由無界版圖AI生成
引入：如何引導Chat GPT產出研究報告
本週末，OpenAI剛發布的Chat GPT3爆火科技圈，不僅能對話、寫作還能編程、Debug，一系列“逆天“功能下隱含了未來科技對大規模、大數據、大算力的啟示。在初步試用之後，我們不經思考：是不是有這樣一天，AIGC可以替代我們的工作？由此，我們產生了嘗試用AIGC寫研究報告的想法。
首先，AIGC需要人能夠給出明確的需求，基於Chat GPT主要的目的是聊天，所以我們決定設立好大體的研究框架以後，以提問的形式引導Chat GPT。整體我們將報告根據層層遞進的關係進行闡述：從什麼是AIGC到OpenAI，再到ChatGPT、未來發展前景以及投資標的。在這個過程中，我們也會根據其做出的答案進行衍生提問，整個過程類似於專家訪談。
如：我們提問了有哪些企業是AIGC相關的投資標的，Chat GPT3首先給出了一系列海外公司，如：OpenAI，Google，Nvidia和Adobe等。我們進一步提問中國的企業涉及AIGC的有哪些？ Chat GPT3也給出了答案。
在最後，我們讓Chat GPT3自己給這篇報告起名，他給出了多個選項。在全部整合以後，我們通過谷歌翻譯來完成中文輸出。這一步的體驗高於預期，不僅翻譯準確度非常高，同時還能保留格式。之所以沒有直接用中文，是因為Chat GPT對英文的處理能力強於中文，因此選擇先生成再翻譯。
最後，我們通過Chat GPT3給出的標題，輸入Midjourney後生成了本公眾號的封面。
在這個過程中，我們也發現了目前要完全通過AIGC生成研究報告還存在局限性。主要有以下幾個問題：
受限於語言，正如Chat GPT3自己在回答中提到的，它目前還無法理解和生成英語以外的語言。關於這一點，我們在實踐中發現雖然可以使用中文，但是效果會低於英語； 目前以Chat GPT3為例，還不能通過互聯網調取資料。目前所有的回答都來自於已有訓練的數據庫，所以會出現時效性的問題。
以下是ChatGPT3生成的關於AIGC的報告正文，我們僅用谷歌翻譯為中文並排版，未做其他修改：《Chat GPT3 的力量——AIGC如何改變我們文字生成的方式》
釋放Chat GPT3 的力量——AIGC如何改變我們文字生成的方式
1. 什麼是AIGC？
AIGC也稱為機器生成的內容或計算機生成的內容，是指使用人工智能(AI) 技術創建的任何內容。這可以包括從書面文章和社交媒體帖子到錄音和視頻的所有內容。
AI 生成內容中使用的關鍵技術之一是自然語言處理(NLP)，它允許計算機理解和生成類似人類的文本。這通常與機器學習算法相結合，使人工智能係統能夠隨著時間的推移學習和改進其內容生成。
AI 生成的內容用於各種應用程序，包括新聞和新聞、社交媒體、廣告和娛樂。例如，人工智能驅動的新聞聚合器可以根據一組關鍵字或主題自動生成文章，而社交媒體平台可以使用人工智能為用戶生成個性化的內容推薦。在廣告行業，人工智能生成的內容可用於製作個性化廣告和營銷材料，而在娛樂行業，它可用於製作音樂、視頻和其他形式的媒體。人工智能生成內容領域的一項當前發展是使用人工智能驅動的虛擬影響者。這些是使用人工智能技術創建的數字人物，通常用於在社交媒體上推廣產品和服務。人工智能驅動的虛擬影響者的例子包括Miquela 和Shudu Gram。
總的來說，人工智能生成的內容是一個快速發展的領域，有許多令人興奮的應用。儘管人們擔心人工智能對創意產業的潛在負面影響，但很明顯，這項技術有可能徹底改變我們創建和消費內容的方式。
2. OpenAI
OpenAI 是一個人工智能研究實驗室，由營利性公司OpenAI LP 及其母公司非營利性OpenAI Inc 組成。它由Elon Musk、Sam Altman、Greg Brockman、John Schulman 和Ilya Sutskever 於2015 年創立。
OpenAI 的使命是以負責任的方式推進和促進AI 研究。該組織專注於開發和部署可用於造福人類的AI 技術，例如改善醫療保健和教育、保護環境以及使交通更安全。該組織在一系列領域開展研究，包括自然語言處理、計算機視覺、機器人和機器學習。
2.1. 歷史
OpenAI 最初由一群知名投資者提供資金，其中包括Elon Musk和Sam Altman。該組織自成立以來發展迅速，受到了媒體和更廣泛的AI 社區的極大關注。 OpenAI 還在AI 領域做出了許多顯著貢獻，包括開發前沿的AI 算法和系統。
2.2. 團隊
OpenAI 的主要競爭優勢之一是其領先的AI 研究人員和工程師團隊。該組織吸引了來自世界各地的頂尖人才，其中包括許多AI 領域的先驅。此外，OpenAI 與Microsoft 等主要技術公司建立了合作夥伴關係，可提供寶貴的資源和專業知識。
2.3. OpenAI所做的具體事情：
開發了先進的AI 算法和系統，例如GPT-3，一種可以生成類人文本的自然語言處理模型。對人工智能的安全性和倫理進行研究，包括為負責任的人工智能開發和部署制定指導方針和原則。與微軟等主要科技公司合作，在醫療保健和教育等各種應用中開發和部署人工智能技術。在領先的學術期刊和會議上發表有關人工智能研究的論文和文章。舉辦活動和研討會，將研究人員、政策制定者和其他利益相關者聚集在一起，討論人工智能的最新發展及其對社會的影響。
3. GPT-3
GPT-3，即Generative Pretrained Transformer 3，是由OpenAI 開發的一種自然語言處理(NLP) 模型。它是2019 年發布的GPT-2 的繼任者，是目前可用的最先進的NLP 模型之一。
3.1. 功能
生成各種語言和風格的類人文本。它可用於執行各種基於語言的任務，例如總結文本、回答問題和生成原始內容。 GPT-3 的一些潛在應用包括新聞和新聞、社交媒體和客戶服務。
3.2. 優勢
GPT-3 的最大優勢之一是其龐大的規模和從海量數據中學習的能力。該模型是在超過10 萬億個單詞的數據集上訓練的，這使其能夠生成高度逼真和多樣化的文本。此外，GPT-3 可以針對特定任務或語言進行微調，使其在這些環境中表現更好。
3.3. 團隊
GPT-3 由OpenAI 的團隊開發，該團隊包括一些世界領先的AI 研究人員和工程師。 GPT-3 背後的團隊包括Ilya Sutskever 和Greg Brockman 等OpenAI 創始人，以及其他一些在NLP 和機器學習領域做出重大貢獻的研究人員。 OpenAI 的團隊以其AI 研究的專業知識和創新方法而聞名，這使GPT-3 成為可用的最先進的NLP 模型之一。
3.4. GPT-3 與穀歌Transformer 模型之間的區別
GPT-3 和谷歌的transformer 模型都是自然語言處理(NLP) 模型，旨在生成類似人類的文本。但是，這兩種模型之間存在一些關鍵差異。主要區別之一是模型的大小。 GPT-3 比谷歌的transformer 模型大得多，有1750 億個參數，而谷歌模型有600 億個參數。這使得GPT-3 可以從更大、更多樣化的數據中心化學習，從而生成更真實、更多樣化的文本。另一個區別是兩個模型的特定架構。谷歌的transformer 模型使用了transformer 架構，這是一種非常適合NLP 任務的神經網絡。另一方面，GPT-3 使用生成式預訓練轉換器(GPT) 架構，該架構專為語言生成任務而設計。
雖然GPT-3 和谷歌的Transformer 模型都是高級NLP 模型，但它們是為不同的目的而設計的，並且在架構和功能上有一些關鍵差異。
3.5. AI生成文字與AI生成圖片所用技術的區別
人工智能生成的文字和人工智能生成的圖片是人工智能（AI）技術的兩種不同應用。用於生成這些類型的內容的技術也不同。
對於AI 生成的文本，使用的關鍵技術之一是自然語言處理(NLP)。 NLP 是AI 的一個領域，專注於使計算機能夠理解和生成類似人類的文本。 NLP 模型（例如GPT-3）在大型人類生成的文本數據集上進行訓練，並使用此訓練生成與訓練數據在風格和內容上相似的文本。
對於人工智能生成的圖片，使用的關鍵技術之一是計算機視覺。計算機視覺是AI 的一個領域，專注於使計算機能夠理解和分析視覺信息，例如圖像和視頻。用於生成圖片的AI 模型（例如DALL-E）在大型圖像數據集上進行訓練，並使用此訓練根據給定輸入生成原始圖像。
總體而言，人工智能生成文本和圖片所採用的技術是不同的，因為它們側重於人工智能的不同方面，適用於不同類型的數據。然而，這兩種類型的AI 模型都依賴於機器學習算法，這些算法允許模型從數據中學習並隨著時間的推移提高它們的性能。
3.5.1. 哪一個更難？
很難說人工智能生成的文本或人工智能生成的圖片哪個更難，因為兩者都需要先進的人工智能技術和大量的計算資源。
生成類人文本是一項具有挑戰性的任務，因為它需要深入理解自然語言的細微差別和復雜性。 NLP 模型（例如GPT-3）使用高級算法和架構（例如轉換器網絡）來處理和生成文本。訓練和微調這些模型需要大量數據和計算資源。
生成原始圖像也是一項具有挑戰性的任務，因為它需要能夠以類似於人類的方式理解和操縱視覺信息。用於生成圖像的AI 模型（例如DALL-E）使用先進的機器學習算法和架構（例如成交量積神經網絡）來處理和生成圖像。訓練和微調這些模型也需要大量的數據和計算資源。
總的來說，人工智能生成的文本和圖片都是具有挑戰性的任務，需要先進的人工智能技術和大量的計算資源。很難說哪個更難，因為這將取決於AI 模型的具體要求和目標。
3.5.2. 由於精度要求，它是否使AI 生成文本變得更加困難？
誠然，生成類似人類的文本需要很高的精度，因為即使是生成文本中的小錯誤或不一致也會引起注意並降低其質量。然而，生成原始圖像也需要很高的精度，因為生成圖像中即使是很小的錯誤或不一致也會引起注意並降低其質量。在這兩種情況下，人工智能模型都需要在大量高質量數據上進行訓練，以生成逼真且連貫的文本或圖像。這需要大量的計算資源和專業知識才能實現。
3.5.3. 如何提高精度？
有幾種方法可以提高AI 模型生成文本或圖像的精度。一些關鍵策略包括：
在大量不同的高質量文本或圖像數據集上訓練AI 模型。這允許模型學習目標語言或視覺信息的細微差別和復雜性，並可以產生更準確和真實的生成； 針對特定任務或領域微調AI 模型。這使模型能夠專注於任務的特定要求和目標，並可以生成更精確的結果； 使用專為文本或圖像生成任務設計的高級算法和架構。這些算法和架構可以為模型提供生成高質量文本或圖像的必要能力； 定期評估和改進AI 模型的性能。這可能涉及在各種任務和數據集上測試模型，並使用結果來確定需要改進的區域並相應地調整模型； 提高人工智能模型生成文本或圖像的精度需要結合這些策略，以及大量的計算資源和專業知識。
3.6. Chat GPT3
作為OpenAI 訓練的AI 助手，它無法執行任何物理任務或動作。它的作用是根據所接受的訓練，盡其所能提供信息和回答問題。這包括為廣泛的主題提供定義、解釋和示例，以及回答有關AI 和相關領域的問題。
然而，它的能力僅限於所接受的知識和訓練。它無法瀏覽互聯網或訪問新信息，它的反應是基於訓練時可用的信息。因此，其答案可能並不總是最新的或完整的，並且不應被用作專業建議或指導的替代品。
3.7. 未來的改進
與任何AI 模型一樣，總有改進和進一步發展的地方。 OpenAI 開發的自然語言處理(NLP) 模型GPT-3 的一些潛在改進領域包括：
提高模型生成更多樣化和連貫文本的能力。 GPT-3 可以生成高度逼真的文本，但可能有機會提高其生成範圍更廣的樣式和內容的能力； 為文本生成開發更高級的算法和架構。 GPT-3 使用生成式預訓練轉換器(GPT) 架構，但可能還有其他架構或算法可以提高模型的性能； 將模型的功能擴展到其他語言和領域。 GPT-3 目前在大型英語文本數據集上進行訓練，但可能有機會在其他語言和領域開發和訓練模型。
為了實現這些改進，OpenAI 的開發人員將需要繼續研究和試驗不同的算法和架構。這可能涉及在各種任務和數據集上訓練和測試模型，並使用結果來確定需要改進的領域並相應地調整模型。
4. 關於AIGC的未來
人工智能生成內容的未來很可能以人工智能技術的持續進步和人工智能生成內容的應用越來越多為標誌。人工智能生成內容領域的一些潛在發展包括：
改進了用於生成文本和圖像的AI 算法和架構。隨著AI 技術的不斷進步，用於生成文本和圖像的AI 模型可能會變得更加複雜，並且能夠生成更加真實和多樣化的內容； 在各種應用程序中更多地使用AI 生成的內容。人工智能生成的內容已經用於許多行業，例如新聞和新聞、社交媒體和廣告。然而，隨著越來越多的組織和個人認識到其潛在價值，人工智能生成內容的使用在未來可能會進一步擴大； 增加AI 生成的內容與其他技術的集成。人工智能生成的內容可能會與虛擬現實和增強現實等其他技術結合使用，為用戶創造更加身臨其境和引人入勝的體驗； 繼續討論和辯論人工智能生成內容的倫理和社會影響。隨著人工智能生成的內容變得越來越普遍，可能會持續討論和辯論使用該技術的潛在風險和好處，以及如何以負責任和合乎道德的方式使用它。
AI生成內容的未來可能以AI 技術的持續進步和AI 生成內容的應用越來越多為特徵。這項技術有可能徹底改變我們創建和消費內容的方式，並可能對許多行業和我們生活的各個方面產生重大影響。
4.1. 在大多數工作中取代人類的可能性
目前還不確定人工智能最終會在大多數工作中取代人類工人。雖然人工智能技術近年來發展迅速，並有可能使許多任務自動化，但在工作場所使用人工智能仍然存在許多挑戰和局限性。
關鍵挑戰之一是人工智能係統目前無法複製人類工作者擁有的許多複雜認知能力。例如，人工智能係統不具備常識推理、同理心或創造力，而這些在許多工作中都是關鍵技能。因此，人工智能不太可能在許多需要這些能力的工作中取代人類工人。
此外，人工智能在工作場所的廣泛採用也可能受到經濟、社會和道德因素的限制。例如，人工智能失去工作可能會產生負面的經濟後果，例如更高的失業率和收入不平等。在工作場所使用人工智能也可能存在道德問題，例如公平性和問責制。
總的來說，雖然人工智能有可能使許多任務自動化，但不確定它最終會在大多數工作中取代人類工人。在工作場所採用人工智能可能會受到多種因素的限制，包括人工智能技術的局限性、經濟和社會考慮以及倫理問題。
4.2. 撰寫一份詳盡的中國券商風格的研究報告的可能性
它沒有編寫研究報告或任何其他類型的原創內容的能力。它的作用是根據接受的培訓盡其所能提供信息和回答問題。這包括為廣泛的主題提供定義、解釋和示例，以及回答有關AI 和相關領域的問題。它沒有瀏覽互聯網或訪問新信息的能力，它的反應是基於它在訓練時可用的信息。因此，其答案可能並不總是最新的或完整的，並且不應被用作專業建議或指導的替代品。
此外，它無法理解或生成英語以外的其他語言的文本。因此，它無法用中文或任何其他語言撰寫研究報告。
5. 投資標的
很難說哪些公司是人工智能生成內容領域的最佳投資標的，因為投資格局在不斷變化，影響公司業績的因素有很多。
然而，一些目前活躍於AI 生成內容領域並可能值得考慮作為投資目標的公司包括：
OpenAI：OpenAI 是一家研究機構和技術公司，專注於開發先進的人工智能技術，包括自然語言處理(NLP) 模型，如GPT-3。 NVIDIA：NVIDIA 是一家專門設計和生產圖形處理單元(GPU) 的科技公司，GPU 是訓練和運行AI 模型必不可少的。谷歌：谷歌是一家科技公司，在人工智能領域佔有重要地位，包括自然語言處理和計算機視覺。公司開發了多項人工智能技術，例如用於文本生成的transformer模型。 Adobe：Adobe 是一家軟件公司，開發了用於創建和編輯圖像和視頻的人工智能工具，例如Sensei 人工智能平台。百度：百度是一家專注於人工智能研發的科技公司，研發了自然語言處理、計算機視覺等多項人工智能技術。騰訊：騰訊是一家在人工智能領域具有重要影響力的科技公司，包括自然語言處理和計算機視覺。該公司已經開發了多項人工智能技術，例如深度學習-增強型自然語言處理（DLENLP）模型。阿里巴巴：阿里巴巴是一家在人工智能領域具有重要影響力的科技公司，包括自然語言處理和計算機視覺。公司研發了多項人工智能技術，如ET大腦平台，用於圖像和視頻分析。科大訊飛：科大訊飛是一家專注於自然語言處理和語音識別的科技公司，研發了多項人工智能技術，如科大訊飛語音平台。
總體而言，活躍於人工智能生成內容領域的公司眾多，最佳投資標的將取決於多種因素，例如公司的財務業績、市場地位和增長潛力。投資者在做出任何投資決定之前進行徹底的研究和分析非常重要。
（以上正文全文內容由ChatGPT生成並通過谷歌翻譯為中文，我們只做了結構組織和排版工作）
我們總共花了約1小時完成內容生成，這過程中，我們主要考慮如何構建報告框架、輸入合適的問題，可喜的是，ChatGPT給出的答案超預期。此前我們藉助搜索引擎蒐集資料；而今，我們更多在配合AI完成信息收集、整合、輸出，相信隨著AIGC與工作流程更好地整合，我們的內容生產方式將在不久的將來發生顛覆式的變化。所以，請不要忽視科技的力量，有時候它來的比預期更快，歡迎交易所。
資訊來源：由0x資訊編譯自8BTC。版權歸作者所有，未經許可，不得轉載