2022年11月底，美國人工智能研究公司OpenAI發布了ChatGPT大型語言模型，它能夠通過學習和理解人類的語言來執行各種語言任務，包括機器翻譯、問答、摘要、生成代碼等，協助使用者完成一系列任務，目前月活躍用戶已達1億，成為史上增長最快的消費級應用程序。五年前的兩會上，“人工智能”第一次被寫入我國政府工作報告，人工智能在中國迎來發展的黃金期。今年2月13日，北京市宣布支持頭部企業打造對標ChatGPT的大模型，加強人工智能算力基礎設施布局。2月初，百度宣布推出名為“文心一言”的ChatGPT項目，預計3月份將完成內測。阿里巴巴、騰訊、華為、京東、網易有道、小米等眾多互聯網公司表示將涉足ChatGPT項目。在國外，谷歌、微軟等也紛紛著手開發競品。
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從功能角度看，ChatGPT具有聊天、檢索、知識服務、AI創作四種互聯網功能，是一個具備復合功能的人工智能產品。作為一款現象級的人工智能產品，ChatGPT標志著人工智能領域自然語言處理技術從“To B”到“To C”的重大轉變。此前，已經出現不少面向大眾的對話軟件，但這些產品在使用規模、體驗感等方面都無法與ChatGPT相比。ChatGPT對話框樣式的產品界面讓大規模普通用戶能直接與人工智能流暢對話。
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實際上，ChatGPT并非人工智能技術的顛覆性革命，只是人工智能技術在算法模型上的進步和應用場景上的創新。但相較于技術本身的突破，應用場景上的成功更能引發社會的變革。有人將它的出現同第一部iPhone手機、第一代Windows操作系統相比。ChatGPT可能成為未來人們日常生活和工作的標配，成為邁向通用人工智能的第一步。也有人認為這是資本的炒作，“前天區塊鏈、昨天元宇宙，今天ChatGPT，明天還會是什么呢？”其實引起資本的關注是好事，投資多了，必然會對技術的發展有進一步推動作用。顛覆性技術勢必要經過一段時間的積累才能達到量變引起質變的效果。
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以全球50億網民為基礎的社交傳播是當今主導性的信息傳播機制，但開始陷入用戶飽和、傳播力觸達天花板、收入停滯的階段，這成為ChatGPT爆紅的基本時代背景。如果說，與基于社交圖譜的社交媒體內容分發機制不同，算法驅動內容分發的TikTok迄今還被人們普遍視為另一種社交媒體，忽略了社交媒體創新變革的緊迫性。隨著算法驅動的TikTok強勢崛起，臉書、推特、微博和微信等傳統的社交媒體已經處于“進也憂退也憂”的兩難境地。如今，ChatGPT則以AI內容生成驚艷登場，與社交媒體涇渭分明，從此分野，正式確立了智能傳播的主流化地位。
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作為智能技術，ChatGPT能夠明顯提升人類的工作效率。這就帶出了一個基本問題：人類與智能體的關系問題。我們將智能區分為實體性智能與關系性智能。實體性智能，即實體形態存在者具有的智能，比如人類智能、動物智能以及實體機器人的智能；關系性智能主要用來描述人類與智能體的關系，增強智能則是關系性智能的主要形式。對增強智能需要進行提純處理，通過哲學處理使其能夠展現出人與技術的一般意義，并通過道德化處理使其具有規范意義。
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在ChatGPT發布后不久，注冊用戶的激增引發了社會熱議。無論是詬病還是贊美，無論是恐懼還是歡呼，事實上都是對其是否可被接受進行的嘗試與注解。ChatGPT作為一個人工智能模型，基于數據、算法與算力為用戶提供信息。因此，對其接受度的考察，可置于當下的數字化轉型之中。在數字化轉型進程中，數據主義將數據視為一切的標尺。同樣，人類的信任建立在數據科學與數據技術的基礎之上，智能化技術成為人際信任形成的一項甚至全部考量。
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關于ChatGPT的討論，迅速轉變成“人工智能是否會取代人類”“人類的知識和能力在未來是否還有用”這樣的議題。一些用戶甚至在注冊之后，以問出ChatGPT無法回答的問題而沾沾自喜，更有學者在媒體上發表文章論述，人類的某些能力（如藝術、理智思考、親情等）無法完全被人工智能取代。這種討論實際上只是重復了之前關于人工智能技術發展的恐慌和幻想，無益于真正揭示ChatGPT等生成式人工智能究竟在何種層面帶來進步和沖擊。我們可以分別從四個層面來討論ChatGPT的問題。
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從教育的視角看，以ChatGPT、DALL·E 2等為代表的AIGC（AI Generated Content，即人工智能生成內容）技術，可視為知識生產、學習的輔助工具，能夠幫助老師和學生更好地完成教學科研任務。近來，AIGC的新突破明顯與文科知識活動更相關，比如，ChatGPT擅長文字工作和翻譯、編程工作，DALL·E 2精于文字生成圖像和圖像處理，明顯對文科教育的影響更大，已引起人文社科工作者的極大關注。
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筆者不信任該技術路徑的道理正在于此：人類并不是這樣學習語言的。幾乎沒有人會通過對海量語句的統計學處理，獲得“日久見人心”跟在“路遙知馬力”后出現的后驗概率——相反，任何一個正常的人類孩童都是通過成人對于該成語的解釋而理解該成語的。目前，ChatGPT對于海量訓練語料的渴求，顯然會在原則上導致一個問題：只要語料不足，其輸出質量便會迅速下降。而與之相較，人類的哲學專家卻可以通過很少的哲學家語料去研究另外一個哲學家的思想（我們不妨想想，赫拉克利特與巴門尼德留給后人的哲學文本有多么稀少）。
