原标题：如何对标ChatGPT？专家：打造普适模型，助力形成新业态
近日，北京市经济和信息化局发布的《2022年北京人工智能产业发展白皮书》（以下简称“白皮书”）明确提出，支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，着力构建开源框架和通用大模型的应用生态。
加强人工智能算力基础设施布局。加速人工智能基础数据供给。
白皮书中提到的“ChatGPT的大模型”是什么？国内企业如何对标？国内企业突破的方向有哪些？
对标ChatGPT
打造普适性大模型助力新业态
通俗理解，ChatGPT是美国人工智能实验室OpenAI在2022年11月推出的一款聊天机器人，从用户体验来看，ChatGPT不仅能实现流畅的文字聊天，还可以翻译、作诗、写论文、写新闻、做报表、编代码。
在这些强大功能的背后，支撑ChatGPT的是人工智能大模型。
关于大模型，腾讯研究院发布的《2022十大数字科技前沿应用趋势》报告解释称：“当前的人工智能大多是针对特定的场景应用进行训练，生成的模型难以迁移到其他应用，属于‘小模型’的范畴。
整个过程不仅需要大量的手工调参，还需要给机器喂养海量的标注数据，这拉低了人工智能的研发效率，且成本较高。
大模型通常是在无标注的大数据集上，采用自监督学习的方法进行训练。
之后，在其他场景的应用中，开发者只需要对模型进行微调，或采用少量数据进行二次训练，就可以满足新应用场景的需要。”
中国新一代人工智能发展战略研究院首席经济学家、南开大学数字经济研究中心主任刘刚在接受央广网记者采访时指出，ChatGPT的推出，意味着大模型正式进入商业化、产业化时代，而大模型商业化运作成功，将会变成商业运用的产业集群，“因为一个大模型后面涉及大量下游的研发运用，比如其对话聊天功能可以应用到多个不同领域”。
事实上，近年来，预训练大模型已成为人工智能领域的共识。
早在2021年12月，国家人工智能标准化总体组副组长、北京航空航天大学人工智能研究院教授吴文峻曾指出，业界的一个共识是，未来新的业态是预训练大模型，即大数据、算法和算力的一个发展的新阶段。
预训练大模型可以作为一个基础的模型去支撑更多的应用领域模型的构建和研发，形成一种新的业态。
对标ChatGPT，吴文峻对央广网记者表示，“更核心的是它提供了一种普适性的大模型构造训练和应用的方法。现在ChatGPT聚焦在了自然语言方面，但也有可能将来会推广到其他的方面，比如视觉、语音等方面都有可能。”
前述《报告》也指出，大模型中的数据类型将不断丰富，由目前文本为主向图像、视觉等多模态方向丰富，进而推动模型准确性和泛化能力的提升。
大模型正成为业界重点投入方向，谷歌、脸书、微软、百度、阿里巴巴、腾讯、华为和智源研究院纷纷推出超大模型。
支撑ChatGPT在自然语言处理方面表现出色的核心技术之一，是Transformer网络架构。
简言之，GPT是GenerativePre-trainedTransformer（生成型预训练变换模型）的缩写。
谷歌公司在2017年提出的Transformer网络架构，是一种采用注意力机制的深度学习模型，可以按输入数据各部分重要性的不同，而分配不同的权重。
据腾讯研究院资深专家、前沿科技研究中心主任王强介绍，Transformer的精度和性能上都要优于之前流行的CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）等模型，大幅提升了模型训练的效果，让人工智能得以在更大模型、更多数据、更强算力的基础上进一步增强能力。
此外，Transformer还具有很强的跨模态能力，不仅在自然语言理解领域表现优异，在语音、图像方面也显示出了优异的性能。
“我们把ChatGPT的技术称为根技术，根技术的创新和突破会带来一个技术群，即一个技术体系，就是指除了大模型之外，它还有很多其他技术。”刘刚告诉记者，ChatGPT的根技术还涉及一个产业的生态系统创新，包括生态系统的完善和向各个产业的扩散。要对标ChatGPT的大模型，某种意义上就是要缩短我们在根技术创新上存在的差距。
（图源自CFP）
强算力、优数据
为支撑大模型更多元应用夯实基础
值得注意的是，白皮书中还提出，加强人工智能算力基础设施布局。
加速人工智能基础数据供给。
对此，吴文峻告诉记者，一方面是算力基础设施，目前只有头部企业和大的研究机构拥有训练大模型所需的算力。
不过，如果大模型基础底座长期被少数企业“垄断”，不利于人工智能长期健康发展。
“加强基础设施其实是希望让我们有更多的人能参与到大模型应用的研发推广和产品技术升级当中，而算力是基础。政府则可以推动打造普适的算力基础设施，把生态做大，让大家来共同参与，助力整个产业再进一步。”
另一个方面是数据，吴文峻表示，“大模型非常依赖数据，不论是自然语言，还是将来把大模型用在视觉、图像等方面所需的大规模数据。同时，数据不只是从网上爬取数据后进行简单的汇集就行，还要对数据做好预处理，才能更好地训练大模型，所以如何打造优质的基础数据也是一个非常重要的问题。”
“自然语言大模型的语料可以从网页上取得，但涉及很多专业领域的基础模型所需的数据从哪来？”吴文峻指出，“未来在一些重要的领域可能会出现支撑性的模型，对于构造训练这类模型，就需要对其基础数据做很多扎实的工作，包括共享数据、隐私保护、数据清洗、质量管理等等，所以只有把数据治理好了，才有可能打造面向不同领域的大模型。”
在刘刚看来，数据、算法、算力和应用场景，这四个因素是人工智能运用的关键。“北京此次提出的支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，反应很快。”刘刚表示，从国家层面来说，应该重点支持科研创新资源向平台集中，尤其是向有能力开发大模型的平台集中，因为大模型的开发需要大量的数据训练和算力支持，而平台就具备这样的条件。
同时也要支持具备创新能力的科研机构，包括人工智能实验室这类机构共同发力。
此外，刘刚强调，推动大模型实现商业化应用这“最后一公里”同样非常重要，即大模型必须与应用场景结合，在此过程中，可能稍微在一个分支领域运用，又会产生一个新产业。
ChatGPT火爆全网，“聊天”能否代替“思考”？
相比元宇宙的虚无缥缈，生成式AI似乎“更接地气”，拥有更明确的应用场景和多种可能，横空出世的AIGC距离大规模商业化还有多远？会对哪些行业造成冲击？
数字经济时代到来，深度学习技术推动人工智能进入到大规模应用阶段，ChatGPT上线不到1周日活用户破百万，2个月破亿，引爆了资本市场的热情，但同时也引发了对其合规性的思考，生成式AI的发展未来将面临哪些制约？未来将会有哪些商业化的产品优先落地？
关于ChatGPT如此“神奇”的应用是如何实现的。
价值研究所编辑林之柏表示，ChatGPT的底层技术，已经有很多媒体作过专业解释，就不再一一赘述了。对ChatGPT技术层面的了解，普通用户其实只需要记住一点：本质上是一种生成式AI工具，始终离不开AI这个技术基座。
和元宇宙相比，ChatGPT的应用范围更加明确，但并不代表着落地很容易。
事实上，现在人们最熟悉的也只有搜索引擎、辅助写稿等少数几个领域，并且还谈不上对行业形成颠覆。
目前，大多数企业只能通过开发ChatGPT类应用或迎合ChatGPT热点在股市收割财富，ChatGPT自身还不具备造血能力。
比如BuzzFeed就在宣布启用ChatGPT辅助创作后股价暴涨。
其实任何一个新概念、技术从萌芽、蹿红到大规模落地，再到商业化变现都需要一个过程，能熬到最后的企业，往往只有少数几个。
别看这几天ChatGPT概念股异常火热，虚火过后才知道谁是赢家。
中关村科金技术副总裁张杰表示，在ChatGPT背后起关键作用的是一种被称为大规模语言模型（LargeLanguageModel，LLM）的东西，ChatGPT用的这款语言模型命名为GPT-3.5，GPT是生成式预训练（GenerativePre-Training）的缩写，目前的版本号是3.5版。此外，在GPT-3.5之上，ChatGPT还通过基于人类反馈的强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback，RLHF），使GPT能够记住之前的对话、承认错误、在连续的多轮对话中给人很顺畅的感觉。
GPT内部是神经网络的结构。大规模语言模型的基础单元叫做感知机，它模拟了人脑中神经元的结构。
这些感知机组织成庞大的网络结构，用来“山寨”人脑的神经网络。
此外，大规模语言模型还带给人们的一项意外的惊喜，那就是让人细思极恐的思维链（Chain-of-Thought，CoT）能力。
多少说主理人褚少军认为，ChatGPT火爆全网，尤其是火爆国内，很大程度上是企业+资本市场利用媒体引爆舆论的结果，并不是ChatGPT为代表的AIGC已经走入寻常百姓家了。
简单来说：短期内不宜高估以ChatGPT为代表的AIGC，长期不能低估。
具体来说，ChatGPT肯定会带来变革，在搜索、读写、智能客服、教育培训、咨询服务等领域的影响会立竿见影，但至于能改变到什么程度，能不能实现颠覆式创新还为时尚早，毕竟不管是ChatGPT，还是AIGC领域，基础还是AI，AI的基础本身又得是数据积累和调校，在大量数据和场景中不断优化更迭，但数据和调校的基础又得是人，所以最终ChatGPT还得靠人来实现。
靠人实现技术突破、算法突破、策略突破、法律突破以及各种资源的整合。
特别是国内，目前的状况是，ChatGPT类概念很多时候被用于噱头玩炒作，用于提升自身企业的股价，而不是踏踏实实做类似产品。
基于此，要短期内实现颠覆式的变革并不现实。
但是长期来讲，以ChatGPT的学习能力、积累能力，肯定可以优于不少机械和较为固定的岗位，实现替代人的岗位作用，而且相比于人，可能出错率更低。
但ChatGPT类产品或者应用要是想长期突破或者带来变革式的影响，还需要突破：
1、错误率。最近典型的例子就是谷歌搜索回答错误，导致股价暴跌的例子。很多场景，错误带来的损失是无法估量的。
2、ChatGPT类产品或者服务能不能产生新的商业模式创新，并持续产生收益，来回馈企业研发，也是值得思考的，不然巨额的研发投入是无法持续的，就更没法谈长远了，毕竟曾经火爆一时的，并非只有ChatGPT，但很多都泯然众人矣了。
3、法律和道德困境。最典型的便是全球不同国家和地区的法律、宗教和文化，必然带来不同的审核制度。ChatGPT基于AI，便会忠实地按照内在的预测模型回答问题，因此，如果进行诱导性提问，那可能会得到一些偏离道德伦理的答案，甚至被利用在暗网、诈骗等领域。简单地说，解决此类产品的安全性问题，是企业、监管和用户都要面临的风险。
比特财经主编邹震表示，人工智能的发展会经历三个阶段：狭窄人工智能、普遍人工智能和超级人工智能。狭窄人工智能以目标为导向，完成的是人类指定的一个明确的任务，并随着算法、算力和数据的演进，做得越来越好。包括谷歌的AlphaGo、自动驾驶汽车、陪伴机器人都属于狭窄人工智能。进入普遍人工智能时，智能机器人表面上几乎与人类全无二致，且有着与人类一样的思维，可以进行包括抽象思维、快速学习、制订计划和解决问题等脑力活动。
航通社创始人李书航表示（以下内容由ChatGPT生成并经过人工编辑），ChatGPT是一种自然语言生成模型，是由OpenAI开发的，使用了预训练的变分自动编码器（Transformer）架构。它利用大量的文本数据，让模型学习文本语言的知识和模式，从而可以生成合理的文本响应。因此，它能回答问题，作画，写论文甚至编程。当用户向ChatGPT发送询问时，它会使用模型学到的知识来识别，并生成一个文本答案，就像人类一样。然而，它是通过机器学习来实现的，而不是真正的理解和思考。
互联网京日记创始人张京科表示，所谓“谈笑有鸿儒”，现在的chatgpt已经进入了可以和人愉快聊天的阶段。和一个读了很多书，了解很多事情的饱学大儒谈笑风生，自然会感到聊的很愉快。
但是思考是在掌握更多信息之后开始产生自我的思维体系，也就是鸿儒之上的“诸子百家”阶段，需要达到老子、庄子、孙子、孔子等人开宗立派、自成一脉的高度。
聊天是彼此都了然于心，心照不宣。思考是可以降维适应对方。
Alph狗赢人类第一高手并不难，难得是，Alph狗故意输一局，给人类留下一丝尊严，而人类并不知道。
目前chatgpt起码达到了可以和大部分人类聊天的高度与阶段。但是大部分人类是否懂chatgpt的思考和聊天逻辑，尚未可知。
关于AIGC距离大规模商业化还有多远？会对哪些行业造成冲击？
浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任、研究员盘和林表示，目前ChatGPT的全球产业市场尚且处于探索阶段。在应用方面，实际上chatgpt主要还是面向搜索。chatGPT股市上是短期炒作，应用上存在长期价值，投入回报如今根本无法判断，因为不知道chatGPT未来如何收费，又或者会否开源。
因此AI真的是双刃剑，不过也不用太担心，AI商用还是会有成本的，也不是所有公司都用得起，而且AI应用到特定领域还是需要人类训练，短期内看AI更多是辅助人类的工具。
所以，策略和创造，是人类无法被取代的核心工作，也是目前AI最大的短板。
反过来说，凡是和标准化知识有关的事务，人类可能最终都无法卷过人工智能，这个在围棋上已经有了先例。
未来的竞争已经不能仅仅用努力学知识来取得竞争优势，原来的教育优势也会越来越少，人口红利和低成本模式驱动的经济效率可能会越来越低。
如果再想得深远一点，因为AI就是做题家的天花板了，未来人才的培养和选拔模式是否要有所改变？在最新的国务院参事、清华大学经济管理学院院长钱颖一的演讲上就提到，创新人才的教育仅仅靠知识积累是不够的，教育必须要超越知识。
所以，在未来10年，必须要赶上这一波趋势，一方面要掌握AI的核心能力，另外一方面将考验教育和经济转型的执行力。
地产情报站主编陈欢认为，OpenAI很难为爱发电，虽然这家公司的创始人都不缺钱，一个研究动辄几千万美元就砸进去了。赚的没有花的多，也让OpenAI的日子并没有想象的那么风光，他们迫切地想要赚钱。在ChatGPT爆火之后，很快，OpenAI就推出了VIP收费服务，每月支付20美元就能在高峰段继续使用ChatGPT。走到这一步，OpenAI成立的初衷，其实也就不存在了。
ChatGPT的确是火了，但是它带来的恐慌却并不小。影响最大的就是学术界，AI技术的出现的确是颠覆性的，你不再需要费力费神学习，只需要几个关键词，就能轻松写出一篇漂亮的学术论文。AI让很多人看到了另一种可能，不需要付出努力的可能。
ChatGPT的火爆也让大家猛地想起，元宇宙已经很久没动静了。不得不说，科技领域迭代太快，新生事物还没被市场接纳，就被后浪拍在了沙滩上。
也许，真的就像是马斯克等人预言的那样，人工智能会在某一天取代人类，帮你学习，帮你工作，帮你完成你的“人生”。
不过，也不用太担心，有些行业AI永远也取代不了，比如律师，比如会计。因为，AI不能坐牢啊！
大力财经创始人魏力表示，从现在来看，ChatGPT短期内是不能取代人类工作，只能辅助、优化，和减少人类的检索信息的成本。现在已经帮助律师，分析师，客服，新媒体工作者，翻译，校对，软件程序员，设计师等行业，提高生产力。
你是否被ChatGPT取代，不取决于你在哪个行业，而取决于你的认知水平和对信息的甄别能力。
ChatGPT的本质是通过信息筛选帮助人们获得有用的解决方案，所以当你的认知和筛选能力变得远远不如ChatGPT甚至与最佳方案背道而驰时，你不被淘汰谁被淘汰。这个是时代的趋势，不可逆的。
不用担心和恐惧，让AI来提高自己的甄别筛选能力，让自己做一个能够驾驭好AI提升生产力的人，做有创意，有思想的人。
巨头们为什么紧张呢？搜索引擎巨头为什么要纷纷推出自己的ChatGPT？归根到底，还是要避免竞争对手弯道超车，以巩固自身的竞争力。
ChatGPT的崛起如同一条鲶鱼，谁也不知道这条鲶鱼的撬动力有多强大。但是，从用户原始积累速度来看，这可不是一个简单的竞争对手。ChatGPT的崛起，对很多行业产生颠覆性的影响。
总而言之，只要个人思维能力处于无法取代的地位，那么ChatGPT也很难取代你。
但是，对大多数人来说，都是从事基础性的工作，被ChatGPT取代的风险并不低。所以，无论是企业还是个人，拥有专业技能或者核心竞争力，是非常重要的，这也是重要的护城河。
盘古智库高级研究员江瀚表示，"当前ChatGPT最火的是微软、百度和知乎三家。
作为投资人工智能最早的公司之一，微软更具市场话语权。微软有一个大家并不十分熟悉的核心业务是搜索业务，如果用人工智能技术和搜索业务形成有机结合，甚至有可能在搜索市场上实现弯道超越。人工智能除了搜索之外，还有一个非常大的场景是办公场景，如果微软在它所有的办公套装里全部内嵌了人工智能服务的话，很有可能将会彻底改变当前上班族的市场发展逻辑。人工智能彻底改变人们日常生活的可能性已经出现，微软在这方面更进一步，也许会有更多的岗位被市场所取代，人工智能有可能将会将人类的双手彻底解放出来，这一些事情有可能就发生在不远的将来。
百度是一个转型相对较早的公司，这些年不断在人工智能市场上进行市场的深耕，形成了非常多的市场优势。人工智能发展到一定阶段之后，已经进入厚积薄发的阶段，在这样的大背景之下，百度的进入其实是市场的大势所趋。以中文语境为核心的情况之下，外国企业在人工智能的研发方面其实是不及国内企业的，所以在这方面百度更值得期待。
知乎股价上涨的直接原因是和当前非常红火的ChatGPT人工智能浪潮密不可分的，知乎是全中国最大的问答知识社区，这些年知乎在硬知识服务领域其实有非常多的作为，在这样的背景之下，知乎最大的资产就是经过多年累积下来的大量问题的回答和整个知识体系，这种知识体系其实是当前人工智能最欠缺的东西，如果知乎将它的知识体系彻底与人工智能实现有效的对接的话，很有可能会将当前人工智能的回答效率和准确性再上一个巨大的台阶，这对于整个市场来说将会是根本性的变革。现在的人工智能不缺学习能力，缺的是足够的知识来喂养它，如果知乎的这种喂养体系逐渐形成的话，这对于整个市场的冲击将会是巨大的。
关于生成式AI的发展未来将面临哪些制约？未来将会有哪些商业化的产品优先落地？
晟远Ted-贸行四海创始人张伟伟表示，关于AI的未来，短期内大家还是充满争议的。
这次ChatGPT之所以刷屏朋友圈，更多是以非常直观的方式，让大家感受到了AI带来的改变。在新经济领域，已经沉静许久的当下，ChatGPT无疑是起到了破局的作用。也许流浪地球2里的moss离大家并不遥远。
目前可以看得到的改变是，ChatGPT依然是整个信息革命中的一个章节，其火热必将带动大量的互联网、人工智能企业跟进，从而改变信息获取的方式。
从PC互联网时代的搜索，到移动互联网时代的信息流推荐，到ChatGPT问答型，面对的信息输入和分发方式必然进一步被改变。
同时，ChatGPT也有望改变人类当下的社会协作方式。以往人工智能还处于萌芽期，由于智能化程度不够，还经常被戏称“人工智障”，更多只能为人类提供信息的输入协作。ChatGPT的聪明，已经可以帮助人类筛选和整理信息了，使得“人机交互”出现曙光。
人类以往区别于动物的核心，就是人类可就抽象概念进行共同想象和协作。整个人类社会，正是通过各自在协作链中占据的位置，展开分工，分配财富、权力和地位的。
AI加入人类社会的协作，将取代原本协作链中容易被替代的环节，这将引起社会关系的巨变。当下以人和人协作的社会，将会变为人、人、机、机协作。
短期内，最容易受到冲击的，无疑是很多行业的初级岗位。但是人的成长是一个过程。很多年轻人进入社会，往往是从低级岗位做起，劈柴挑水做饭，不断积累才有资格进罗汉堂。但是强大的AI，将使得这些初级岗位没有了经济上的生存空间，相当多行业的组织逻辑将发生改变。
整个社会将会加速进化，以往追求规模的低质量增长更加站不住脚，无论是个人还是机构，还是国家，都要加快提升自己，冲到协作链的上游。
2023年ChatGPT,将开启人类社会的一场狂飙。
异观财经主理人杨晓易表示，ChatGPT的火爆席卷了科技圈和金融圈，相信有部分人可能已被收割，另外一部分投资者，可能也在资本市场吃到肉了，在各种舆论渲染之下，总觉得这波热度有点过头了，人工智能的商业化落地真得有了真正意义上、实质性进展吗？
概念年年有，舆论跟进是收割，业务跟进未来可能死得很惨。
还记得之前被热潮的“元宇宙”吗？之前Facebook的扎克伯格Allin元宇宙，甚至公司改名为Meta，随后纷纷入局元宇宙的公司不在少数，结果怎样？就以Meta为例，一年多之后，其公司传统业务不给力，元宇宙持续无限期的高投入，结果投资者不买单，公司市值暴跌，如今又不得不重回现实。
如今ChatGPT的火爆，也要能够理性判断谁是技术龙头，谁是股市炒作龙头。
近日，持续火热爆炒之后，ChatGPT概念持续有所降温，股市炒作的龙头云从科技、科大讯飞、汉王科技等均出现不同程度的跌幅。港股方面，此前大涨的知乎更是大跌超12%；美股ChatGPT概念也遭遇重挫，谷歌大跌，市值蒸发超1000亿美元，苹果、微软跟跌。
由此判断，ChatGPT概念炒作部分过高的细分可以止盈，落袋为安了。人工智能商业化前景是有的，但是最终能实现变现的还是要靠大的科技公司。一方面，长期的技术研发需要雄厚的资金支持，另外一方面数据积累、落地应用场景等大厂更具备优势。
泓锦观察主笔吴泓锦认为，由于ChatGPT庞大的数据库内容和极其多元化的优化组合，因此其功能非常强大是毋庸置疑的。再加上相比元宇宙的仙气飘飘大家理解得云山雾罩感觉是仙女虽好难以下凡，生成式AI因为“更接地气”，人人可以实时互动并感到有趣、有用，这样不仅可以瞬间引发“用户数直线飙涨”，而且通过算法逻辑，一方面通过其与用户的频频互动建立精准有效的庞大而多元的用户数据库，一方面通过其庞大而多元的应用进行二次和多次反馈，逐步迅速迭代形成拥有更明确的应用场景和多种可能的数字化产品，这个全面冲击各个传统行业的“擎天柱”和“威震天”曙光已经出现，并有可能在想不到的地方开启商业化之路，并对很多传统产业造成真正致命的冲击，但却离大规模的商业化还有相当距离。
它的冲击首先体现在对每日机械式、不动脑筋的工作冲击最大；比如相对于写字楼的白领、行政人员、助理应对事务性工作人员，它可以替代整整一栋楼甚至一条街的对应三种人员。其次对于不思进取的人员冲击最直接，比如相对于民众以前跟小度小爱小冰同学等智能箱的简单互动，大家更愿意跟它来聊天，不仅是因为其功能强大好像难不倒，更因为人人都愿意做更好玩更有挑战的事情，再加上现在数字经济时代加速到来，深度学习技术推动人工智能即将进入到大规模应用阶段，大家也正有兴趣和意愿来多多尝试ChatGPT，而社交时代，ChatGPT因为时尚和酷的因素使得年轻人对之趋之如骛，使之形成如原始人图腾崇拜的“新图腾”。
其应用场景也有很多，比如标准化应用的地方，可以由其一对多或者7*24小时执行某些辅助工作，有些数字化的工作它们甚至会做的比人更好，比如旅游线路的设计等计调工作等。但其绝对取代不了教师、主编、律师、导演、科研人员等专业智慧人员的工作，因为它没有真正的智慧和灵感，最多可以做人类的某些板块助理。
因此，ChatGPT火爆全网，“聊天”不能代替“思考”！中国的互联网大厂可以研究和应用它，但一定要能超越它而不是拷贝它。未来它可以应用于某些重复性机械式的场合，比如服务业、旅游业、商业消费业、娱乐业和部分消费品生产行业，绝不能应用于政治军事经济文化科技教育卫生等关键领域。
不可否认的是，随着人工智能的快速迭代和发展，AI终将渗入人类生活的方方面面。尤其是，AI的应用会极大影响人类社会的经济活动以及财富分配。智能化时代下，数字化、网络化、智能化深度融合的智能社会正在加速形成,人类正在经历着一些成本结构的转变，比如随着能源与智能本身的边际成本地逐渐下降，整个人类社会的成本结构也会发生巨大变化。
BT财经总编张津京表示，对于中国互联网来说，chatGPT这个智能聊天应用真正带来的并不是简单功能升级，反而会在三个方向有着无法回避的影响。
首先，Chatgpt用了一种非常讨巧的方式，让所有人真正接触到了人工智能加深度学习，会带来什么样的变化。
以往说人工智能已经进化到深度学习能力，对很多人来说都只是一个概念，。但这个聊天工具的出现，恰恰让所有人通过简单的沟通就能体会到，深度学习加人工智能会产生什么样的一个突变，对于人类的生活会有什么样的一个影响。所以他可能加速了人工智能和深度学习理论在人类世界的普及。
微软最新的表态显示，他们准备将chetGPT的能力结合到自身必应搜索引擎之中。这可能会让搜索引擎从原本对于目的的模糊分析，进化到一个新的层次，同时也对用户需求的理解和拆分达到一个新的高度。
最后，这个智能聊天工具的技术很简单，它真正让所有人都感到吃惊的是背后大模型的创建和学习能力。这也给中国互联网很多公司带来思考，例如AI的应用现有的技术是不是做到了极致？单纯的技术领先和大模型的打磨有没有到位？利用现有技术可不可以通过一个更加庞大准确的大模型实现之前无法想象的应用？
野马财经作者张凯旌认为，作为学会内容创作的人工智能，ChatGPT已经引发了部分网友的失业焦虑。
客观上来讲，ChatGPT的确能实现解放部分人群双手的目标。但现阶段的ChatGPT，也还有着很明显的不足。未来ChatGPT这类人工智能产品可以对低端行业和岗位形成一部分替代，但机器人还是有很多做不了的事情。“就算机器人能给你看病、诊断，你能完全相信它吗？是不是还得去医院复核一下呢？”
另外，ChatGPT在主观决策上很难有自己的判断，而且也无法完成工作中的沟通、无法通过聚合人类的现有知识推导出一些新的知识，这些都是其无法取代人类工作的理由。
种火国际战略发展部总监郑阳表示，了解一个事物，首先得先明白它的底层逻辑到底是什么。简单来说，它是由OpenAI公司开发的一款长文本问答式的AI，它不仅可以妥善地回答一些较为复杂的问题，也能进行文本创作，并且水平不输于人类。
另外有两个很重要的点，一是GPT的国产化问题，因为中国文化与西方文化的差异性问题，ChatGPT无论是从表层的思维逻辑还是深层的语料库来说都无法较好地贴合中国人的应用需求，尤其是在未来AI智能实现完全商业化，深入到中国人生活中的方方面面时。
而这背后牵扯的是整个商业逻辑的颠覆，也会出现更多的社会性问题。比如AI对个人信息的自动收集是否过度侵犯个人隐私信息？AI无处不在，信息安全如何保障？如何防止国外势力通过AI大规模收集国内信息，甚至进行不良信息的传播？这对政府的执政能力与相应的法律条文规定的制定提出了更高的要求。
竹阅文化CEO陈伟明表示，ChatGPT算生成式AI，人工标注用户的理解偏好，将回复内容变成流畅的文本或有意义的图片、视频。