ChatGPT 引领 AIGC 技术发展，人工智能内容生成迎来新机遇
AIGC如今在社交分享平台成了现象级产品，这无疑是个热门话题。其背后的技术发展历程已久，比如2018年的GPT-1就具备了一定的泛化能力。这在当时的人工智能领域被视为一大突破，与传统NLP模型相比，有着明显的不同。传统NLP模型在监督学习方面需要大量标注数据，且泛化能力有限，这正是AIGC技术发展需要解决的难题。
GPT-3.5的重要意义
在人工智能的发展历程中，本次推出的GPT-3.5模型被普遍认为具有里程碑意义。该模型在人类的协助下进行训练，训练师通过为早期版本的答案排序和评级来进行训练。这种方式被称为RLHF，是标准的训练方法。业界人士认为，这对自然语言处理乃至整个人工智能领域都具有重要意义。这种训练方法有助于提高模型的表现，持续增强其对各类任务的应对能力。同时，这也标志着人工智能模型的发展正迈向一个新阶段，即依靠人类反馈不断优化自身性能的阶段。
通用大模型引发的就业变革思考
人工智能领域的专家们预计，在3到5年的时间里，通用大模型将会得到广泛的应用。这一预测暗示，诸如翻译等一些简单且重复性的工作岗位很可能会被智能化技术所取代。随之而来的是生产生活方式的改变，智能应用将深入到甚至可能替代许多基础性的工作流程。这无疑是一个非常实际的发展方向。比如，原本一些简单的新闻简讯编辑工作，就有可能被智能编辑系统所取代。这对从事相关行业的人员来说，无疑提出了新的要求，他们或许需要提升自己的技能，或者考虑转向新的职业道路。
训练模型的倾向性问题
训练模型时，容易出现倾向性问题。比如，若训练者倾向于长答案，模型便会倾向于给出冗长的回答，并过度使用某些短语。这是一个值得重视的问题，因为它可能导致输出结果不客观或不理想。另外，当初始提示不明确时，模型不会主动进行澄清，这给用户使用带来了障碍。普通用户难以理解模型底层的逻辑，进而调整关键词，而程序员则拥有专业知识上的优势。这暴露了模型在应用上的不亲和性。
Adept实验室带来的新视角
Adept实验室在2022年4月成功融资6500万美元，自此低调亮相。他们的目标是打造通用智能，推动人与计算机在解决问题时的创造性合作。这一举措为AIGC技术的发展带来了新的视角。在此之前，人们可能更多地关注模型性能的优化等内部问题，而Adept实验室则聚焦于人机合作创新模式的探索。这或许能让人工智能技术更好地服务于人类，并创造出更多价值。
数据驱动方法的前瞻性
2022年2月，有篇论文指出，科学家们提出了一种基于数据驱动的方法，旨在训练AI控制计算机。这一方法为AI技术的未来应用指明了一条路径。尽管当前模型存在一些不足，比如知识来源于训练数据的统计规律而非人类理解，但如果这种数据驱动的方法能够持续优化和改进，它将使AI在控制计算机以及其他更多领域展现出更大的潜力。
AIGC技术发展与流量
人民数据研究院的观点指出，在流量至上的时代，AIGC技术同样无法幸免。尽管模型准确度存在不足，但其不可预测的输出却引发了广泛讨论。这一特点无意中推广了AIGC技术，为其在公共流量领域奠定了基础。与同领域的其他模型或公司相比，一些知名的AIGC产品已经占据了先机。
最后有个问题想和大家探讨，那就是面对AIGC技术可能引发的就业影响，大家打算提前做些什么准备来应对这种情况？欢迎大家在评论区留言互动，点赞，以及分享这篇文章。