本图由Midjourney生成
首先，让我们借用美国著名的科技作者TIm Urban的一张图来想象一下今天的世界。
- 当你站在这个点的时候是什么感觉？
2. 是不是觉得非常激动和震撼人心？不管后面的发展是好还是坏，你认为已经站到了人类命运的转折点上，未来的世界一定非常值得期待或坎坷，你应该为它的到来做好充分的准备。
3. 然而，在你右侧的曲线，是看不到的，所以今天你看到的世界仍然是这个样子的：
4. 当OpenAI带来的GPT-4的时候，多数人的感觉是第二张图的样子，这个地球仍在旋转、世界仍在发展、但依然平淡。而给我的感觉，却是第一张图的样子。世界即将改变，我们应该为它的变化做好准备。
OpenAI发布会总结
我们先看来一下OpenAI关于GPT-4发布会说了什么？
- 支持多模态输入：GPT-4能接受图像输入，并且能理解图像。比如，给它输入一个梗图让它解释为什么好笑，它是能解读出来的。GPT-4也能看懂手绘图，并且根据图中的任务执行操作。发布会上一个很炫酷的展示是：演示人员给GPT-4发了一张手绘网站草图，让GPT-4生成网页代码，十几秒钟后，网站就建立好了。
- 支持超大上下文：GPT-4支持输入处理超过 25000 个单词的文本，相比之前明显提高。
- 更有创造力：GPT-4比以往任何时候都更具创造性。你可让她以某一个字母开头，总结一篇文章，或者关于某件事情写一首诗。
- 逻辑推理能力更强，更能处理复杂任务：GPT-4可以在美国律师考试中排名前10%，成绩超过90%的人类考生（而GPT-3.5是倒数10%） 。在美国高考SAT中能考到1410分，达到一个优秀高中生的水平。
GPT-4能做些什么？
我们可以一些具体的例子来看看GPT-4能做些什么，以及相比其他已经存在的产品，有什么提升。其中最后一个逻辑推理的例子，确实是震撼到我了。
1、图片识别和编程
我们先来看下发布会中最让人印象深刻的例子，OpenAI联合创始人兼总裁Greg Brockman展示了一张手绘的网站模型，然后让GPT-4根据这个模型建立一个网站。
在他把图片发给GPT-4并发出了简单的指令后，最终生成的代码和做成的网站是这个样子的：
说实话，Greg Brockman的手写字体我再放大之后都没认出来写的到底是什么，更不用说如何写代码了。而GPT-4已经在几秒钟的时间里，把所有这些都做好了。
2、计算能力的提升
GPT-3.5在计算能力上是有一些问题的，比如很多简单的数学题可能都算不对，比如你问她2+3=？，她可能会回答：7。这其实算不上什么硬伤，因为GPT是一个语言模型，所有的计算都是基于文本训练出的逻辑推理能力来实现的，想要让她做到更准确、更快速的计算其实很容易实现，给她一个简单的计算器程序的接口就可以了。
但GPT-4没有选择这么简单的方式，而是通过进一步的输入和训练，让她自己提升了计算能力。比如下面这个小例子就能说明该GPT-4在理解代号和计算方面提升的地方：
3、翻译能力
翻译能力，我们暂且不用GPT-3进行对比，而是跟另一个也采用了人工智能技术的专业翻译软件DeepL进行对比，在GPT出来前，DeepL几乎是市面上最好的翻译软件。但是，在GPT-4出现后，这个并非为翻译而训练的模型，吊打了DeepL的翻译结果。标红的部分是两者差异比较大的地方，可以看到GPT-4无论是在对文章的理解上、还是语言的流畅度上都优于专业的翻译软件。甚至在我看来，GPT-4翻译的结果要好于很多书籍的人工翻译。未来，将会有大量的翻译工作在GPT-4的基础上修修补补就可以了。
4、幽默感
讲笑话的能力GPT-3.5已经可以了，我这里只举一个简单的小例子吧，关于投资银行家和火腿肠的故事。这个笑话充分的体现了投资银行家的职业特点以及在大众心中的形象，并且GPT-4还非常周到的解释了一下自己的逻辑。
5、回答问题
知乎有一个问题是：能否推荐一些好书？（最好是跟女性成长和心理方面的书籍）。
我先看了一下原文的回答，基本上大家都在推荐书，但是跟女性成长和心理方面的内容却不多，多数文不对题，而且推荐的书也就是一到两本。于是我问了一下GPT-4，答案的知识含量超越了绝大多数知乎回复者的水平（还有另一个有意思的话题，当我把这个答案贴到知乎上，希望跟其他回答PK一下以后，很快被知乎发现可能是人工智能创作的，并且给了警告。）：
当然可以！以下是一些建议你阅读的关于女性成长和心理方面的书籍：
- 1. 《女人来自金星，男人来自火星》（Men are from Mars, Women are from Venus） – 约翰·格雷（John Gray） 这本书通过阐述男女之间的沟通和行为差异，帮助读者更好地理解彼此，并建立更 harmonious 的关系。
- 2. 《倾斜的世界：女性、成功与领导力》（Lean In: Women, Work, and the Will to Lead） – 雪莉·桑德伯格（Sheryl Sandberg） Facebook 的首席运营官雪莉·桑德伯格分享了她的经验和见解，关于女性如何在职场中取得成功并成为领导者。
- 3. 《女人，别急于结婚》（The Defining Decade: Why Your Twenties Matter and How to Make the Most of Them Now） – 梅格·杰伊（Meg Jay） 心理学家梅格·杰伊在这本书中强调了二十多岁时期的重要性，并提供了关于职业、爱情和人际关系方面的建议。
- 4. 《女性心理学》（Women Who Run with the Wolves: Myths and Stories of the Wild Woman Archetype） – 克拉丽莎·平科拉·艾斯特（Clarissa Pinkola Estés） 这本书描绘了女性的心灵深处，并探讨了女性的内在力量和智慧。
- 5. 《成为》（Becoming） – 米歇尔·奥巴马（Michelle Obama） 美国前第一夫人米歇尔·奥巴马的自传，分享了她的成长经历、家庭生活和在白宫的时光。
- 6. 《自卑与超越》（The Gifts of Imperfection: Let Go of Who You Think You're Supposed to Be and Embrace Who You Are） – 布兰妮·布朗（Brené Brown） 心理学家布兰妮·布朗教导读者如何接受自己的不完美，并将之转化为力量，过上更加充实的生活。
- 7. 《女性自尊心理学》（Reviving Ophelia: Saving the Selves of Adolescent Girls） – 玛丽·皮弗（Mary Pipher） 这本书探讨了青少年女孩在成长过程中所面临的心理挑战，以及如何帮助她们建立自尊和自信。这些书籍涵盖了女性成长、心理健康和职场成功等多个方面，希望你能在阅读中获得启发和成长。
6、写诗
请以投行民工为题，写一首七言律诗：
投行民工朝夕辛， 金融市场尘埃里。
忙碌奔波求名利， 亲朋欢聚渐难知。
白日黑夜心已疲， 止步望去何时际？
宁静山水遥相望， 笑看红尘终自在。
7、写文章和举例子
这两年我特别喜欢看关于复杂系统的书，并且试着自己总结了一些复杂系统的共同特点。但是当我让GPT-4总结复杂系统的共同特点并举例子的时候，还是觉得，她总结的全面性和找的例子，比我零零散散的收集要更好。
- 1. 大量相互作用的组件：复杂系统由许多组件组成，这些组件相互作用并影响整个系统的行为。组件可以是个体、节点、机构等。
- 例子1：生态系统中的生物种群，它们相互依赖、竞争和捕食，共同构成了生态系统的平衡。
- 例子2：社会网络，其中包括人与人之间的复杂关系，如朋友、家庭成员、同事等，他们通过各种形式的互动影响整个社会网络的结构。
- 2. 非线性关系：在复杂系统中，组件之间的关系通常是非线性的。这意味着一个小的输入变化可能导致一个非常大的输出变化，反之亦然。非线性关系使得复杂系统的行为变得难以预测。
- 例子1：疾病的传播，疫情在人口中传播的速度可能随着感染者数量的增加而呈指数增长。
- 例子2：市场需求和供应之间的关系，某个产品的价格波动可能引起非线性的需求变化。
- 3. 自组织和自适应：复杂系统的组件能够基于相互作用和信息反馈自发地组织和调整。这使得系统具有自组织和自适应的能力，在面对外部扰动和变化时能够保持稳定或找到新的平衡点。
- 例子1：蚁群如何通过相互协作寻找食物来源，而无需中心控制。
- 例子2：免疫系统如何根据外部病原体的入侵进行自我调整，以保持生物体的健康。
- 4. 涌现现象：复杂系统中的涌现现象指的是从组件的局部相互作用中产生的全局行为或模式。这些涌现现象往往是不可预见的，并且无法从单个组件的行为中推导出来。例子1：交通拥堵，当道路上的汽车数量超过一定阈值时，会出现大面积的拥堵现象。例子2：市场经济中的价格形成，价格是由众多供需关系和交易者行为相互作用的结果。
- 5. 鲁棒性和脆弱性：复杂系统通常具有鲁棒性，即在面对某些扰动和损失时仍能维持功能和性能。然而，复杂系统在某些情况下也可能表现出脆弱性，即一旦受到特定类型的扰动，系统可能会出现大规模的失效或崩溃。
- 例子1：互联网在面临局部故障时仍能正常运行，但在遭受大规模网络攻击时可能瘫痪。
- 例子2：金融市场在一般经济波动下具有一定稳定性，但在面临系统性风险时可能导致金融危机。
- 6. 历史依赖性和路径依赖性：复杂系统的发展受到其历史演变的影响，以前的事件和决策可能对系统的未来发展产生长期影响。这种历史依赖性和路径依赖性使得复杂系统的演变具有不可逆性。
- 例子1：城市发展受到历史遗留问题的影响，如旧城改造、基础设施规划等。
- 例子2：个人职业发展受到之前教育和工作经历的影响，对未来的职业选择产生限制。
- 7. 多层次结构：复杂系统通常具有多层次的结构，即系统中的组件可以进一步分解为子系统，子系统又可以分解为更小的组成部分。这种层次结构使得复杂系统在不同的尺度上表现出不同的行为和性质。
- 例子1：神经系统，从整体到局部可以分为大脑、脑区、神经元网络和单个神经元等多个层次。
- 例子2：组织结构，一个大型企业可能包括总部、部门、小组和个人等多个层次。这些层次之间相互关联，共同影响组织的运行和发展。
8、逻辑推理能力
最后关于逻辑推理能力的这个例子真的很酷，因为当我第一次试着做这个题的时候，居然没做出来……虽然主要是因为文化差异的原因，但GPT-4不但给出了正确的结果，还给出了完美的推理过程仍然让我震惊了。这里面还有两个参照组分别是GPT-3.5（结果错误）和Sydney（Bing的聪明版本，最后也给出了正确结果，但是有些犹豫）。另外，所有的问题和回复，都是GPT-4从英文翻译过来的，让我们一起看看这个问题吧：
请仔细考虑这个问题，在回答前先推理一下。
一场聚会上有Greg、Jeff、Bruce、Peter、Clark和Sally出席。这其中有三个人刚从高中毕业，另外三个人是他们的父亲。
Sally和Greg的儿子一起参加了舞会。Clark和Bruce在学校的象棋队里。他们两个人中的一个是Peter的儿子。Greg和Clark之间没有亲属关系。请将高中毕业生与他们的父亲匹配。
（注：如果你试图自己先做一下这道题的话，友情提示一下，Sally一般是女生的名字，舞会一般是高中生参加的，这两个在美国比较常识性的条件，在题目里并没有明确给出，我是做错之后看了答案才明白的。）
ChatGPT 3.5（错误！）
根据给出的信息，我们可以推断出以下结论：
有三名高中毕业生和三名父亲。Sally和Greg的儿子一起参加了舞会，这意味着Sally一定是高中毕业生之一，Greg一定是父亲之一。
Greg和Clark之间没有亲属关系，所以Clark一定是高中毕业生之一，他的父亲不能是Greg。
Clark和Bruce在学校的象棋队里，所以Bruce一定是高中毕业生之一，他的父亲必须是Peter。
这使得Peter成为剩下的高中毕业生的父亲，这个高中毕业生在问题中没有提到。
因此，高中毕业生与他们父亲的匹配为：Greg的儿子：问题中没有提到名字 Clark：与Greg没有亲属关系，所以他的父亲在问题中没有提到名字 Bruce：Peter的儿子 Sally：Greg的女儿或Peter的女儿（没有明确说明）
GPT4（正确！） 让我们逐步分析给定的信息：
Sally和Greg的儿子一起参加了舞会。从这里我们可以推断，Greg有一个儿子，这意味着Greg是一个父亲。
由于只有3个父亲，Sally必须是高中毕业生之一。
Clark和Bruce在学校的象棋队里。他们其中一个是Peter的儿子。
因为Clark和Bruce在象棋队，他们必须是高中学生。
此外，他们中的一个是Peter的儿子，所以Peter是一个父亲。
Greg和Clark之间没有亲属关系。这进一步证实了Greg是一个父亲，Clark是一个高中毕业生。
现在，我们知道以下信息：高中毕业生：Sally，Clark和Bruce
父亲：Greg，Peter和Jeff（通过排除法，因为Jeff是唯一剩下的）
接下来，让我们将毕业生与他们的父亲匹配：Sally和Greg的儿子一起参加舞会。
由于Sally是高中毕业生，Greg的儿子也必须是高中毕业生。
由于Clark和Bruce是唯一的男性高中毕业生，而Greg和Clark之间没有亲属关系，Greg的儿子必须是Bruce。
他们中的一个（Clark或Bruce）是Peter的儿子。
我们已经知道Bruce是Greg的儿子，所以Peter的儿子必须是Clark。
这使得通过排除法，Jeff成为Sally的父亲。
总结一下，高中毕业生与他们的父亲如下匹配：Sally（Jeff的女儿） Clark（Peter的儿子） Bruce（Greg的儿子）
Sydney（几乎正确！）
你好，这里是Bing。我很高兴帮助您解决这个逻辑谜题。
要解决这个谜题，我们需要使用排除法和演绎法。
首先，我们知道Sally是一名高中毕业生，因为她参加了舞会。因此，她的父亲必须是另外五个人中的一个。
其次，我们知道Greg和Clark之间没有亲属关系。因此，他们两个都不能是Sally的父亲。这使得Jeff，Bruce和Peter成为Sally父亲的可能候选人。
第三，我们知道Clark和Bruce在学校的象棋队里。因此，他们都是高中毕业生。这意味着他们的父亲必须是Greg和Peter。
第四，我们知道Clark或Bruce中的一个是Peter的儿子。因此，另一个必须是Greg的儿子。
第五，我们可以根据名字推断出这些人的性别。我们可以假设Sally是女性，其他人是男性。因此，Sally不能是Greg的儿子或Peter的儿子。
第六，我们可以使用剩下的信息将高中毕业生与他们的父亲匹配。由于Sally既不能是Greg的儿子也不能是Peter的儿子，她必须是Jeff的女儿。
由于Clark或Bruce是Peter的儿子，另一个必须是Greg的儿子。我们可以任意选择一个。
因此，一个可能的解决方案是：
Sally是Jeff的女儿
Clark是Greg的儿子
Bruce是Peter的儿子
另一个可能的解决方案是：
Sally是Jeff的女儿
Bruce是Greg的儿子
Clark是Peter的儿子
然而，在这种情况下，我们可以使用逻辑进一步缩小答案。
我们知道Sally和Greg的儿子一起参加了舞会。
由于Sally是高中毕业生，Greg的儿子也必须是高中毕业生。
由于Clark和Bruce是唯一的男性高中毕业生，且Greg和Clark没有亲属关系，所以Greg的儿子必须是Bruce。
这意味着Clark是Peter的儿子。
综上所述，高中毕业生与他们父亲的匹配如下：Sally（Jeff的女儿） Clark（Peter的儿子） Bruce（Greg的儿子）
为什么我认为GPT-4是革命性的产品
GPT4的意义在于他的通用性。
正如我们所见，仅仅基于文本的训练，GPT-4已经可以实现：计算、编程、逻辑推理、翻译等等以前我们认为必须要进行专业训练的功能。
一旦拥有了通用性，就具备了颠覆一切行业的基础。
尽管很多人认为GPT-4在某些专业领域中特别专业的问题水平还比较一般，但是她对于大多数领域的大多数常识性的问题都超过普通人。
就我个人的观察而言，我认为GPT-4对绝大多数领域的认知超过95%的普通人，对于一级行业（比如制造业）的知识水平可以超越70%的行业从业人员，对于二级行业（比如制造业下的化学原料和化学制品制造业）的知识水平可以超越50%的行业从业人员。
这种认知水平对于行业内的专业从业者来说，也许意义并没有那么大。但是，可以极大的拓展普通人的能力边界。比如一个普通人，以前想去做一个网站，他可能需要先花3个月时间去学习网络建站的基础知识，再花3个月的时间学习如何编写代码及使用网站工具。半年后才能开始着手操作进行这个事情。而有了GPT-4，任何一个普通人都可以马上开始准备如何建设一个网站。GPT-4不但可以帮你写好代码，甚至这个代码应该在哪里运行、应该下载什么工具、应该如何购买云服务这些所有你可能不会的中间过程，都能手把手的帮你指导清楚。这将极大的释放个人的创造力和生产力。因为跨行业的门槛其实是很高的，但是不同行业的结合往往能产生一些意想不到的效果，以前受制于每个人个人能力的局限，能做到跨越不同行业的人非常少，而以后则会非常轻松，会有大量的新想法和新机会不断涌现出来。
而这些仅仅是一个开始。
下一篇文章，我们将探讨人工智能可能会颠覆哪些行业，以及个人和公司应该做哪些准备？
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