近来ChatGPT横空出世，引发现象级讨论。环顾一圈下来，讨论主要集中在技术实现、商业前景、使用体验等方面。但是，对ChatGPT思考不应只在现实的、具体的、实用的范围转圈，还应该有更底层、更广泛、更长远的考量。

现有ChatGPT的边界

ChatGPT――搬数据工

相信大家通过众多的技术科普，已经知道ChatGPT的原理就是大数据、大模型下的数学方式，并不是真正的智能。但是，很多人还是情不自禁地，将ChatGPT生成的回答当作一个智能体在回答，进而引发各种误会。为此，我们用个类似的比喻来说明它。

我们知道ChatGPT主要基于自然语言处理来生成内容，但这具体指的是什么呢？让我们在数据层面来看待这个问题。这里说的数据，是指自然语言处理后的最小单位。貌似大家习惯将其拟人化，所以这里我们也采用这种习惯。

从数据层面来看，ChatGPT就是个搬数据工。当人类提问时，它识别到的是不同编号的数据的组合，如果提问有现成答案，就相当于它已有经验，只需要将对应的编号的数据搬过来就好。如果提问没有现成答案，就是说它没经验，它就需要将它认为应该对应的编号的数据搬过来。

问题的关键在，它从头至尾都只知道编号，不知道数据的信息。数据对它来说，是被密封在黑箱中的。它能累积的经验，是编号对应的准确度。

目前它展现出的人性的部分，仅是各种规则和人工干预的呈现，是产品目标的一部分。它对数据没有任何概念，所以它并不能与人共情。让大家以为的个性，只是风格被数学描述后的选择性展现。

ChatGPT的智力边界

现在，有些人认为ChatGPT的表现太惊人，担心奇点临近，AI的智力将大幅超过人类。那么，我们是不是应该先搞清楚ChatGPT的智力指的是什么？

AI和人类的衡量方式当然不一样，所以我们肯定是将不同类型的智力的结果拿来比较。那么，我们能说结果的效果优劣等于智力优劣吗？是不是还应考虑设置的考察事件对不同智力类型的放大效果？

太过发散的不多说，回到ChatGPT身上，ChatGPT能够累积的经验，就等于它的智力。“能够累积的经验”在数据层面就是搬运数据的效度。效度取决于训练，训练取决于数据集，数据集取决于人类在网络上的表达。

因此，ChatGPT的智力第一个受限因素，就是人类的表达范围。

在ChatGPT的经验习得过程中，严重依赖人类的反馈。反馈并不只是在训练中存在，当智力运行时，同样需要反馈。如果没有反馈，ChatGPT没办法进行下一步推导。因此，ChatGPT的智力第二个受限因素，就是人类的反馈。

或许有人会担心ChatGPT将其智力运用在人类不擅长或未知的地方，最终有可以产生对人类的未知风险。不管它的能力迁移到哪里，它的目标是不变的。只要目标不变，一切活动都有迹可寻、影响可控。因此，ChatGPT的智力第三个受限因素，就是它的设置目标。

就算将来ChatGPT们不依赖人类的表达和反馈，更多地在彼此之间交流，产生数据。但不要忘了，它们还要依赖电力。

有可能的进化

我们知道ChatGPT作为一个搬数据工，终极目标肯定是最少次数的搬运让你认可。请注意，这里是“认可”不是“满意”。

如果未来ChatGPT全面接入实时网络，那么，它确实有进化的条件。这个条件就是因为增加了新的联接，所以有了新的可能路径。

在终极目标的驱使下，ChatGPT是个勤劳的员工，它会优化路径。优化后的结果，以人类的视角看来，可以把它的行为叫做“讨好”和“迫使”。

什么意思呢？当ChatGPT在网络上获得你的更多信息，它会根据你是哪种人，来调整回答的策略，使得更快获得认可。如果你是高自信的人（不确定心理学对此怎么看），那么它的回答可能会尽量讨好你；如果你是低自信的人，那么它可能会尽量让回答显得权威，使你相信。

现在，我们只描述了一个进化的具体例子，因为重点不是有多少进化，而是进化的条件是什么，进化会发生在哪里。当我们知道这些后，我们就不用焦虑，知道可能发生的事件，就可以事先预防和事中监测，从而进行干预。

由ChatGPT带动的产业

中文ChatGPT的先天不足

网络上有很多人已经说到，中文环境的数据量和质量不足，会影响中文ChatGPT的效果。但这只是指出了现象，现在，我们要剖析一下现象背后的原因，才能找到解决办法。

前面说过，数据集取决于人类在网络上的表达，所以，首先需要足够多的表达。但是呢，从文化层面来说，因为文化的不同，导致国民性格是相对内敛，最终呈现在网络表达上，就是较少的表达。直白地说，就是网络交流少。

其次，中文环境的网络生态，就像贵州那一个个孤立的小山包，数据相对独立私有，很少在公共环境流动。

最后，对于表达，还存在表达偏好，这种偏好受社会发展水平和上网主力人群的特点影响。

我们用个更形象的比喻来理解，现在的中文环境就好比一张稀疏（网络交流少）、绳细（数据流动少）、有洞（不偏好表达）的渔网。

可见，中文环境对大数据、大模型的方式，存在先天不足。推而思知，ChatGPT不是中文环境下，通往通用人工智能（AGI）的优选项。

化不足为产业

当然，不是优选项，不代表不需要去做它。况且只是难度增加，不是做不了。再者，增加的难度，还可以转化成产业，促进就业。

要解决中文数据量和质量的不足，就需要先补洞。用人工的方式，将各种知识补充起来。至少要保证提供中文ChatGPT的数据搜索来源。

织网。就像一个故事，不同人的关注点不同、兴趣点不同、问题不同。需要从不同角度出发的数据，将网给织密实点。这会使中文ChatGPT更好用。

拓展数据来源。还是那话，数据量和数据多样性不够。

陪练。先天数据不足，就要靠后天人工陪练来补。就是说中文ChatGPT的经验，更多的依靠人工提示等工序。

等等。

AIGC内容产业

AIGC（人工智能生成内容）被很多专家认为，对现有网络信息存在信息污染。意思就是类似ChatGPT这样的，产生的内容存在虚假、错误、重复的情况，对搜索引擎下一次提取结果造成不可估量的破坏。

但是，ChatGPT作为一位轰轰烈烈的先驱，后面还有浩浩汤汤来报到ChatGPT们，人类会主动停止吗？所以，人类是时候考虑正确面对AIGC的问题了。

区分。首先就是要对人类产生内容和AIGC有所区分。不管采用哪种技术手段，AIGC都需要有标识，可被软件识别。

分类。随着AIGC的增多，有必要对其进行分类，以便下一步的价值挖掘。使用人工还是软件都有存在的空间。

审批。AIGC中，有一部分内容经人类审核，成为批准可采信的人类知识，纳入搜索引擎搜索范围。此类岗位，只能人工。

以及围绕内容展开的种种。

人以ChatGPT分的培训产业

至ChatGPT诞生，就在世间划出一道线，将人分成两类。一类是驾驭ChatGPT的，一类是听从ChatGPT的。这不是危言耸听，你且细听。

ChatGPT因其基于自然语言的特性，不存在任何使用障碍。人人都可以随心地使用ChatGPT，

要能够驾驭ChatGPT，需要清楚地思维能力，知道你要什么；清晰地表达能力，准确地传递给它；缜密地逻辑能力，判断它说得对不对。简而言之，如果你有个异常聪明且能力超强的下属，你需要知道如何领导他。

要摆脱听从ChatGPT，需要质疑地精神，不能它说什么就听取什么；分辨能力，至少能知道它不对，包含假、矛盾、极端等；形成有效思考的能力，与它互动中训练自己的思维。

当然，培训行业未必能形成针对这两类人的这么高级的课程，但是必定产生更多针对这两类人遇到具体问题的技能课程。

对人类社会的影响

重塑教育体系

随着使用ChatGPT的，使用ChatGPT将凸显人类能力的效能。也就是说，在此以前人类内部的能力差距对整个人生而言，相对影响较小。但是，在此之后，人类内部的能力差距对人生的影响权重将提高。

长久以来，教育总是为了学习更多知识、掌握更多知识。在知识网络化的现在，每个人都可以同时搜索到同样的知识。以知识为中心的教育成为过去式，时代已经对教育提出了新的要求。

同时，随着AI们被普及，将冲击现有的经济、社会、政治制度。（冲击不是个贬义词） 与之相对的，教育在经济层面和社会层面的目的将发生变化。最直观的例子，被AI替代的工作的人，他的新的社会分工是什么。

所以，可以看出，从个人到全社会，从教育内容到目的，全都发生变化。为此，只有重塑整个教育体系，才能适应时代的需要。

同时，还应该考虑ChatGPT们作为教育工具，要如何融入教育体系。

辅助社会治理

社会治理指社会中存在的各种主体（国家、组织、个人）就共同事务的责权利的动态调整过程。可以简单的理解为，探讨社会中各种公私、公公、私私的边界，在公平和社会整体利益最大化的原则下，是否合适的问题。

现有的社会治理方式，主要采取各方充分参与，共同制定规则的方式。本质上讲，这是一种单向度的治理模式，获得反馈和调整，都是滞后、甚至没有的。

当未来AI们深度接驳物理空间和数字空间时，随着使用范围的全面化，会使社会规则以数据的方式被呈现。我们可以直观地看到，规则在不同范围内，是否存在矛盾、缺漏、歧义等情况。

这都让我们可以更快地调整，甚至重新制定规则，也使得全社会更公开透明。

人本主义的未来

何之为人

现代科学以来，随着各种科学实验的发展，人类与其他物种之间的本质区别越来越小。现在，人类自己创造的机器，竟然也展现出远超人类的能力。这一切，都不得不让人重新思考――何之为人。

令人欣慰的是，世界范围内一直不断地有人聚焦在这个问题上，努力回答。借用一个已经存在的词，统称这种现象叫人本主义。

人本主义涵盖的范围非常广，回归到本文的话题，就是对人的定义的修订、人与AI相比的独特性、人可塑性的可能性等等。

另一方面，可以涉及AI的*、AI的AI权等内容。

人与AI的关系

不止是要思考人的自身，可能优先应该思考人和AI的关系。这里的关系，不是单指工作中的合作关系，也不单是社会结构中的阶级关系，而是站在制造AI的原点，思考人类制造的是哪种AI。

思考当然包含工作关系和阶级关系，更重要的是清醒知道AI的能力边界，正视人类与AI之间认知互动关系。

现有的ChatGPT，前面已经分析过，它不具备认知，只是经验性地响应。这话的意思是，现在人们指责它学坏了、黑化了、堕落了，都不是它应该承担的罪名。它只是在互动中，积极地响应人们的要求。

所以，现阶段的AI，它只是人类的镜子，照见人类社会发展水平的方方面面。它承担不起人类的道德期望，更准确地说，我们可以要求所属企业的产品符合社会规范，但不能要求AI的三观。

那么，这样一个没有自我认知的AI，还能给人类带来什么样的惊喜呢？

人类整体认知水平得到提升。这真是一件好事情，人类从来没有这样的机会，能够对认知进行观照。观照能带来反思，带来矫正，带来提升。认知水平提升了，相应的人类的三观也会改变。

结语

以上内容仅为积极态度下地积极思考，以美好未来为目标。同样地，也会存在消极态度下地消极思考，但那不正是我们想要避免的吗？

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