ChatGPT近期火爆出圈，5天用户数突破100万，2个月用户数突破1亿，刷新用户数井喷增长历史记录。尤其是春节过后的ChatGPT火得意外且夸张，原本波澜不惊的AI企业摇身一变成为备受追捧的ChatGPT概念股。

人们疯狂讨论着ChatGPT到底是什么？为什么它有如此庞大的魅力？ ChatGPT又可能应用于哪些场景？远传科技产品经理姜涛先生受邀分享了关于ChatGPT的见解和远传科技的探索。

ChatGPT是由OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型，它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写新闻、邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

ChatGPT核心技术优势：提升了理解人类思维的准确性

原因在于，ChatGPT利用了基于人类反馈数据的系统进行模型训练，解决了生成模型的一个核心问题，即如何让人工智能模型的产出和人类的常识、认知、需求、价值观保持一致。使得 AI产品有了简单的感知、理解和和推理能力。

相比过去的AI产品，ChatGPT在模型类型、应用领域、商业化等层面呈现出新的特点。

ChatGPT属于自然语言处理领域，与早期的自然语言技术相比，ChatGPT基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练的语言类大模型，让机器人像人类一样生成内容；

ChatGPT属于生成式AI，相比于分析型AI，不局限于已有的内容，已在文艺创作，代码处理，营销等多个创造性场景内得到应用；

ChatGPT目前尚未有真正意义上的垂直领域商业化应用，未来可能在搜索引擎、聊天机器人、内容生成、数据分析等领域产生商业价值。

ChatGPT将人工智能的应用场景拓展得更加广泛，拥有潜在空前蓝海，其功能覆盖生成应用和布局、搜索和数据分析、程序生成和分析、文本生成、内容创作、一般推理、其他七大板块。领域有望覆盖教育、科研、游戏、新闻等多重板块并有望持续拓展，市场潜力较大。

总体而言，ChatGPT前景广阔，赋能多点开花。

以ChatGPT生成式问答为主体，进行应对用户对应问题的内容生成和展示，在用户使用过程中实现完整的、一致的搜索体验。

ChatGPT用于新闻摘要，文本摘录，广告文案等场景，既能提升内容运营的效率，又能帮助用户更快地获取、理解和分析复杂的信息，从而进一步提升用户运营转化率。

ChatGPT给教育工作者提供全新的教学工具，学生可以通过自主提问的方式快速查缺补漏，让每个学生得到更个性化、更智能的教育。

快速应用于智能客服的问题解答、营销话术等，提供更快捷、准确的服务，并能结合个性化推荐系统的应用给出用户的营销线索，赋能产品销售。

面向资讯、产品、广告提供便捷且高质量的内容生成能力，提升内容生产的效率；塑造虚拟助手，进行客户文本情感分析，让服务更有温度。

然而，现实中，ChatGPT主要有三大掣肘，制约其商业化应用进程：

ChatGPT训练成本非常高（GPT-3的单次训练成本约460万美元）；

ChatGPT目前还未开源，缺乏应用的生态基础。

通用的大模型并不能最优地解决多样化的行业细分任务。

ChatGPT让我们重新审视了AI 的能力，畅想全新的人机交互方式。远传科技作为智能交互领域的领先企业，已结合GPT-2 在智能客服、产业大脑中做了有益的尝试。

目前，客服机器人虽能处理千人千面的个性化问题，但人工成本高且效率低下，非常个性化的问题还是很难在第一时间解决。究其原因在于智能机器人很难实现交互的拟人化。

自从研发出国内第一款排班软件，远传科技就在智能交互领域深耕厚植。

基于二十年的技术沉淀，远传科技凭借现有的NLP、知识图谱和个性化推荐等AI能力，结合ChatGPT-2的内容生成能力，将以更高的效率、更少的选择、拟人化的处理来帮助客服机器人解决问题。

在减少标准化内容的制作成本的同时，结合客服机器人可以拟人化地在特定场景中提供人文关怀和事务处理。

例如在银行客户服务方面，结合ChatGPT-2，远传客服机器人的智能问答语料从原来的几万条扩充到几百万条，远传客服机器人不仅可以回答政策咨询、储蓄理财、开户注销等常见的客户问题，更能扩展到回答数百个个性化的问题，甚至可以检测人类的情绪，描绘出消费者各个维度的画像，提出针对性建议、精准化营销和一对一人性化关怀。

远传科技凭借业内领先技术和自主创新能力，已拥有知识图谱多项发明专利、项目应用、业内荣誉。结合远传科技的知识图谱技术，协同使用ChatGPT内容生成技术，可以在相当程度上解决当前ChatGPT的事实谬误问题，并具有可解释性。在提升知识获取能力的同时，增强当前模型的推理能力，实现项目降本增效。

例如在农业病虫害防治方面，远传科技结合知识图谱技术和病虫害识别算法引擎，为农户提供病虫害防治、种植技术、农机使用等方面的问题解答。

在结合ChatGPT之后，可从当前病虫害实体关系图中生成扩展图，在知识图谱引擎原有的隐性集团识别、深度链扩散、子图筛选等能力基础上，扩展出更高维度、更大范围的隐性关系识别，能够提升风险识别、病虫害的识别范围和准确程度。

总结一下，ChatGPT和核心创新点在于没有涉及多阶段模型训练任务，能够通过多个模型作用于一个结果。但因为目前不能解决某个专业领域的具体问题，其商业模式有待发展。但ChatGPT的广泛热潮让我们看到，基于NLP的市场需求和要求旺盛，智能客服、聊天机器人等应用领域的深入研究和商用必将蓬勃发展，而我们正参与其中。

ChatGPT属于自然语言处理领域，与早期的自然语言技术相比，ChatGPT基于人类反馈的强化学习（RLHF）训练的语言类大模型，让机器人像人类一样生成内容；