2022年11月底，美国人工智能研究公司OpenAI发布了ChatGPT大型语言模型，它能够通过学习和理解人类的语言来执行各种语言任务，包括机器翻译、问答、摘要、生成代码等，协助使用者完成一系列任务，目前月活跃用户已达1亿，成为史上增长最快的消费级应用程序。五年前的两会上，“人工智能”第一次被写入我国政府工作报告，人工智能在中国迎来发展的黄金期。今年2月13日，北京市宣布支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，加强人工智能算力基础设施布局。2月初，百度宣布推出名为“文心一言”的ChatGPT项目，预计3月份将完成内测。阿里巴巴、腾讯、华为、京东、网易有道、小米等众多互联网公司表示将涉足ChatGPT项目。在国外，谷歌、微软等也纷纷着手开发竞品。
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从功能角度看，ChatGPT具有聊天、检索、知识服务、AI创作四种互联网功能，是一个具备复合功能的人工智能产品。作为一款现象级的人工智能产品，ChatGPT标志着人工智能领域自然语言处理技术从“To B”到“To C”的重大转变。此前，已经出现不少面向大众的对话软件，但这些产品在使用规模、体验感等方面都无法与ChatGPT相比。ChatGPT对话框样式的产品界面让大规模普通用户能直接与人工智能流畅对话。
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实际上，ChatGPT并非人工智能技术的颠覆性革命，只是人工智能技术在算法模型上的进步和应用场景上的创新。但相较于技术本身的突破，应用场景上的成功更能引发社会的变革。有人将它的出现同第一部iPhone手机、第一代Windows操作系统相比。ChatGPT可能成为未来人们日常生活和工作的标配，成为迈向通用人工智能的第一步。也有人认为这是资本的炒作，“前天区块链、昨天元宇宙，今天ChatGPT，明天还会是什么呢？”其实引起资本的关注是好事，投资多了，必然会对技术的发展有进一步推动作用。颠覆性技术势必要经过一段时间的积累才能达到量变引起质变的效果。
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以全球50亿网民为基础的社交传播是当今主导性的信息传播机制，但开始陷入用户饱和、传播力触达天花板、收入停滞的阶段，这成为ChatGPT爆红的基本时代背景。如果说，与基于社交图谱的社交媒体内容分发机制不同，算法驱动内容分发的TikTok迄今还被人们普遍视为另一种社交媒体，忽略了社交媒体创新变革的紧迫性。随着算法驱动的TikTok强势崛起，脸书、推特、微博和微信等传统的社交媒体已经处于“进也忧退也忧”的两难境地。如今，ChatGPT则以AI内容生成惊艳登场，与社交媒体泾渭分明，从此分野，正式确立了智能传播的主流化地位。
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作为智能技术，ChatGPT能够明显提升人类的工作效率。这就带出了一个基本问题：人类与智能体的关系问题。我们将智能区分为实体性智能与关系性智能。实体性智能，即实体形态存在者具有的智能，比如人类智能、动物智能以及实体机器人的智能；关系性智能主要用来描述人类与智能体的关系，增强智能则是关系性智能的主要形式。对增强智能需要进行提纯处理，通过哲学处理使其能够展现出人与技术的一般意义，并通过道德化处理使其具有规范意义。
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在ChatGPT发布后不久，注册用户的激增引发了社会热议。无论是诟病还是赞美，无论是恐惧还是欢呼，事实上都是对其是否可被接受进行的尝试与注解。ChatGPT作为一个人工智能模型，基于数据、算法与算力为用户提供信息。因此，对其接受度的考察，可置于当下的数字化转型之中。在数字化转型进程中，数据主义将数据视为一切的标尺。同样，人类的信任建立在数据科学与数据技术的基础之上，智能化技术成为人际信任形成的一项甚至全部考量。
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关于ChatGPT的讨论，迅速转变成“人工智能是否会取代人类”“人类的知识和能力在未来是否还有用”这样的议题。一些用户甚至在注册之后，以问出ChatGPT无法回答的问题而沾沾自喜，更有学者在媒体上发表文章论述，人类的某些能力（如艺术、理智思考、亲情等）无法完全被人工智能取代。这种讨论实际上只是重复了之前关于人工智能技术发展的恐慌和幻想，无益于真正揭示ChatGPT等生成式人工智能究竟在何种层面带来进步和冲击。我们可以分别从四个层面来讨论ChatGPT的问题。
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从教育的视角看，以ChatGPT、DALL·E 2等为代表的AIGC（AI Generated Content，即人工智能生成内容）技术，可视为知识生产、学习的辅助工具，能够帮助老师和学生更好地完成教学科研任务。近来，AIGC的新突破明显与文科知识活动更相关，比如，ChatGPT擅长文字工作和翻译、编程工作，DALL·E 2精于文字生成图像和图像处理，明显对文科教育的影响更大，已引起人文社科工作者的极大关注。
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笔者不信任该技术路径的道理正在于此：人类并不是这样学习语言的。几乎没有人会通过对海量语句的统计学处理，获得“日久见人心”跟在“路遥知马力”后出现的后验概率——相反，任何一个正常的人类孩童都是通过成人对于该成语的解释而理解该成语的。目前，ChatGPT对于海量训练语料的渴求，显然会在原则上导致一个问题：只要语料不足，其输出质量便会迅速下降。而与之相较，人类的哲学专家却可以通过很少的哲学家语料去研究另外一个哲学家的思想（我们不妨想想，赫拉克利特与巴门尼德留给后人的哲学文本有多么稀少）。
