ChatGPT上線不到一周用戶突破100萬，據(jù)報(bào)道稱，ChatGPT開發(fā)者OpenAI預(yù)計(jì)ChatGPT明年年?duì)I收將會(huì)達(dá)到2億美元，2024年?duì)I收將達(dá)到10億美元。業(yè)內(nèi)也都是ChatGPT的溢美之詞，關(guān)于其實(shí)現(xiàn)的探討已有不少。對(duì)其在具體場(chǎng)景中的應(yīng)用探討不多，本文將探討ChatGPT在智能投顧領(lǐng)域應(yīng)用，包括其帶來的變革以及潛在問題。

　　當(dāng)ChatGPT發(fā)布之后，就有一種觀點(diǎn)認(rèn)為并沒有什么理論上的創(chuàng)新，并有些質(zhì)疑這條路只有大的公司才能繼續(xù)的道路。 ChatGPT是基于GPT3.5模型，2020年GPT3.0模型就有1700億以上參數(shù)，訓(xùn)練一次需要上千萬美元?？梢韵胍?，GPT3.5訓(xùn)練一次將需要更多的資源，也就只有頭部的互聯(lián)網(wǎng)公司能夠?qū)崿F(xiàn)。在筆者2020年出版的書就有如下論述：

　　“強(qiáng)化學(xué)習(xí)領(lǐng)域著名教授理查德·薩頓（Richard S. Sutton）則認(rèn)為，人類不應(yīng)試圖把自己的知識(shí)和思維方式植入到AI之中，比如用人類的思路教AI下棋，將讓AI按照人類總結(jié)的思路來識(shí)別圖像等等。真正的突破，必然來自完全相反的方向。摒棄人類在特定領(lǐng)域的知識(shí)，充分利用大規(guī)模計(jì)算才是王道。用人類在特定領(lǐng)域的知識(shí)來提升人工智能，都是在走彎路。OpenAI首席科學(xué)家Ilya Sutskever精辟地總結(jié)了薩頓的核心觀點(diǎn)：大力出奇跡（Computealways wins）。對(duì)此也有相反觀點(diǎn)，牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授希蒙·懷特森（ShimonWhiteson）就認(rèn)為構(gòu)建AI需要融入人類知識(shí)，問題只在于該何時(shí)、如何、融入哪些知識(shí)。筆者認(rèn)為，在科學(xué)界，自然需要各樣的研究方法論。但在工業(yè)界，“大力出奇跡”，是不二法門。大規(guī)模計(jì)算的作用還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有發(fā)掘完，只要數(shù)據(jù)數(shù)量與質(zhì)量、計(jì)算能力持續(xù)提升，加之算法的優(yōu)化，在工業(yè)界一定還有更多的驚喜等著我們。”