ChatGPT扫盲贴：大白话说ChatGPT的技术原理，建议收藏

聊天软件ChatGPT发布2个月来，热度持续不减，对非技术出身的人而言，总有种不明觉厉的感觉，以为技术原理很难。

其实，对人工智能相关技术有点了解的人都知道，ChatGPT的技术原理并不难，从技术原理的角度看，和您们常用的小度、小爱，并没有本质区别，都是基于大量数据、通过训练模型不断训练的结果。

从技术原理上，和人脸识别的逻辑基本相通，以人脸识别为例，在我以前工作过的一家还算知名人工智能公司，算法研究同事的核心工作就是通过大量搜集、购买人脸数据，建立训练模型，不断重复大量训练，从不同角度去识别不同的人脸照片，100次，1000次，10000次…… 通过大量的数据对比，找到最准确的识别方式，再形成训练模型，去训练下一批，最后加入机器学习等再次训练建模型，找到最优路径。

电影《机械姬》

举个例子，比如要识别人脸，需要从眼睛、鼻子、嘴巴、脸型、额头、面部轮廓等角度去训练，如果是用人，在几千万几亿几十亿人脸中找出匹配的一个，理论上可行，准确率和速度上根本做不到，而通过人工智能，1-2秒钟即可搞定。

回到ChatGPT，最火的聊天功能，技术原理大致就是通过海量的聊天语言库，用计算机进行相应场景的对话训练，找到不同场景下的最优对话，形成模型后转化为产品。

与小度小爱、Siri这类AI机器人只能进行简单的对话相比，ChatGPT的厉害之处，是能通过对上一句对话语义的自动分析，抓取关键词句，自动生成下一句聊天语言，可以将聊天源源不断继续下去，且准确率极高。

据我了解，几乎所有的人工智能公司，不管人脸识别、还是行为识别、表情识别、文字识别、语音识别，都是购买搜集大量数据，通过训练模型，用机器进行海量的重复训练，最终形成标准识别机制，转化成产品。

个人理解，从原理上说，ChatGPT大致如此，只是把产品质量做到更好，仅此而已。当然，ChatGPT不仅只有聊天功能，还能写脚本、文案、代码、工作报告等。与人类相比，ChatGPT没有情感没有对错，甚至有时候不知道自己在说什么，像一个聪明的白痴。

值得我们思考警惕的是，当人工智能发展到一定程度之后，有多少工作将会被替代，我们该如何利用人工智能，又该如何在人工智能时代获得自己不被AI替代的竞争力。