引入：如何引导 Chat GPT 产出研究报告

本周末，OpenAI 刚发布的 Chat GPT3 爆火科技圈，不仅能对话、写作还能编程、Debug，一系列“逆天“功能下隐含了未来科技对大规模、大数据、大算力的启示。在初步试用之后，我们不经思考：是不是有这样一天，AIGC 可以替代我们的工作？由此，我们产生了尝试用 AIGC 写研究报告的想法。

首先，AIGC 需要人能够给出明确的需求，基于 Chat GPT 主要的目的是聊天，所以我们决定设立好大体的研究框架以后，以提问的形式引导 Chat GPT。整体我们将报告根据层层递进的关系进行阐述：从什么是 AIGC 到 OpenAI，再到 ChatGPT、未来发展前景以及投资标的。在这个过程中，我们也会根据其做出的答案进行衍生提问，整个过程类似于专家访谈。

如：我们提问了有哪些企业是 AIGC 相关的投资标的，Chat GPT3 首先给出了一系列海外公司，如：OpenAI，Google，Nvidia 和 Adobe 等。我们进一步提问中国的企业涉及 AIGC 的有哪些？Chat GPT3 也给出了答案。

在最后，我们让 Chat GPT3 自己给这篇报告起名，他给出了多个选项。在全部整合以后，我们通过谷歌翻译来完成中文输出。这一步的体验高于预期，不仅翻译准确度非常高，同时还能保留格式。之所以没有直接用中文，是因为 Chat GPT 对英文的处理能力强于中文，因此选择先生成再翻译。

最后，我们通过 Chat GPT3 给出的标题，输入 Midjourney 后生成了本公众号的封面。

在这个过程中，我们也发现了目前要完全通过 AIGC 生成研究报告还存在局限性。主要有以下几个问题：

以下是 ChatGPT3 生成的关于 AIGC 的报告正文，我们仅用谷歌翻译为中文并排版，未做其他修改：

《Chat GPT3 的力量——AIGC 如何改变我们文字生成的方式》

释放Chat GPT3 的力量——AIGC 如何改变我们文字生成的方式

1. 什么是 AIGC？

AIGC 也称为机器生成的内容或计算机生成的内容，是指使用人工智能 (AI) 技术创建的任何内容。这可以包括从书面文章和社交媒体帖子到录音和视频的所有内容。

AI 生成内容中使用的关键技术之一是自然语言处理 (NLP)，它允许计算机理解和生成类似人类的文本。这通常与机器学习算法相结合，使人工智能系统能够随着时间的推移学习和改进其内容生成。

AI 生成的内容用于各种应用程序，包括新闻和新闻、社交媒体、广告和娱乐。例如，人工智能驱动的新闻聚合器可以根据一组关键字或主题自动生成文章，而社交媒体平台可以使用人工智能为用户生成个性化的内容推荐。在广告行业，人工智能生成的内容可用于制作个性化广告和营销材料，而在娱乐行业，它可用于制作音乐、视频和其他形式的媒体。人工智能生成内容领域的一项当前发展是使用人工智能驱动的虚拟影响者。这些是使用人工智能技术创建的数字人物，通常用于在社交媒体上推广产品和服务。人工智能驱动的虚拟影响者的例子包括 Miquela 和 Shudu Gram。

总的来说，人工智能生成的内容是一个快速发展的领域，有许多令人兴奋的应用。尽管人们担心人工智能对创意产业的潜在负面影响，但很明显，这项技术有可能彻底改变我们创建和消费内容的方式。

2. OpenAI

OpenAI 是一个人工智能研究实验室，由营利性公司 OpenAI LP 及其母公司非营利性 OpenAI Inc 组成。它由 Elon Musk、Sam Altman、Greg Brockman、John Schulman 和 Ilya Sutskever 于 2015 年创立。

OpenAI 的使命是以负责任的方式推进和促进 AI 研究。该组织专注于开发和部署可用于造福人类的 AI 技术，例如改善医疗保健和教育、保护环境以及使交通更安全。该组织在一系列领域开展研究，包括自然语言处理、计算机视觉、机器人和机器学习。

2.1.  历史

OpenAI 最初由一群知名投资者提供资金，其中包括 Elon Musk 和 Sam Altman。该组织自成立以来发展迅速，受到了媒体和更广泛的 AI 社区的极大关注。OpenAI 还在 AI 领域做出了许多显著贡献，包括开发前沿的 AI 算法和系统。

2.2.  团队

OpenAI 的主要竞争优势之一是其领先的 AI 研究人员和工程师团队。该组织吸引了来自世界各地的顶尖人才，其中包括许多 AI 领域的先驱。此外，OpenAI 与 Microsoft 等主要技术公司建立了合作伙伴关系，可提供宝贵的资源和专业知识。

2.3.    OpenAI 所做的具体事情：

3.  GPT-3

GPT-3，即 Generative Pretrained Transformer 3，是由 OpenAI 开发的一种自然语言处理 (NLP) 模型。它是 2019 年发布的 GPT-2 的继任者，是目前可用的最先进的 NLP 模型之一。

3.1.  功能

生成各种语言和风格的类人文本。它可用于执行各种基于语言的任务，例如总结文本、回答问题和生成原始内容。GPT-3 的一些潜在应用包括新闻和新闻、社交媒体和客户服务。

3.2.  优势

GPT-3 的最大优势之一是其庞大的规模和从海量数据中学习的能力。该模型是在超过 10 万亿个单词的数据集上训练的，这使其能够生成高度逼真和多样化的文本。此外，GPT-3 可以针对特定任务或语言进行微调，使其在这些环境中表现更好。

3.3.  团队

GPT-3 由 OpenAI 的团队开发，该团队包括一些世界领先的 AI 研究人员和工程师。GPT-3 背后的团队包括 Ilya Sutskever 和 Greg Brockman 等 OpenAI 创始人，以及其他一些在 NLP 和机器学习领域做出重大贡献的研究人员。OpenAI 的团队以其 AI 研究的专业知识和创新方法而闻名，这使 GPT-3 成为可用的最先进的 NLP 模型之一。

3.4.  GPT-3 与谷歌 Transformer 模型之间的区别

GPT-3 和谷歌的 transformer 模型都是自然语言处理 (NLP) 模型，旨在生成类似人类的文本。但是，这两种模型之间存在一些关键差异。主要区别之一是模型的大小。GPT-3 比谷歌的 transformer 模型大得多，有 1750 亿个参数，而谷歌模型有 600 亿个参数。这使得 GPT-3 可以从更大、更多样化的数据集中学习，从而生成更真实、更多样化的文本。另一个区别是两个模型的特定架构。谷歌的 transformer 模型使用了 transformer 架构，这是一种非常适合 NLP 任务的神经网络。另一方面，GPT-3 使用生成式预训练转换器 (GPT) 架构，该架构专为语言生成任务而设计。

虽然 GPT-3 和谷歌的 Transformer 模型都是高级 NLP 模型，但它们是为不同的目的而设计的，并且在架构和功能上有一些关键差异。

3.5.  AI 生成文字与 AI 生成图片所用技术的区别

人工智能生成的文字和人工智能生成的图片是人工智能（AI）技术的两种不同应用。用于生成这些类型的内容的技术也不同。

对于 AI 生成的文本，使用的关键技术之一是自然语言处理 (NLP)。NLP 是 AI 的一个领域，专注于使计算机能够理解和生成类似人类的文本。NLP 模型（例如 GPT-3）在大型人类生成的文本数据集上进行训练，并使用此训练生成与训练数据在风格和内容上相似的文本。

对于人工智能生成的图片，使用的关键技术之一是计算机视觉。计算机视觉是 AI 的一个领域，专注于使计算机能够理解和分析视觉信息，例如图像和视频。用于生成图片的 AI 模型（例如 DALL-E）在大型图像数据集上进行训练，并使用此训练根据给定输入生成原始图像。

总体而言，人工智能生成文本和图片所采用的技术是不同的，因为它们侧重于人工智能的不同方面，适用于不同类型的数据。然而，这两种类型的 AI 模型都依赖于机器学习算法，这些算法允许模型从数据中学习并随着时间的推移提高它们的性能。

3.5.1.  哪一个更难？

很难说人工智能生成的文本或人工智能生成的图片哪个更难，因为两者都需要先进的人工智能技术和大量的计算资源。

生成类人文本是一项具有挑战性的任务，因为它需要深入理解自然语言的细微差别和复杂性。NLP 模型（例如 GPT-3）使用高级算法和架构（例如转换器网络）来处理和生成文本。训练和微调这些模型需要大量数据和计算资源。

生成原始图像也是一项具有挑战性的任务，因为它需要能够以类似于人类的方式理解和操纵视觉信息。用于生成图像的 AI 模型（例如 DALL-E）使用先进的机器学习算法和架构（例如卷积神经网络）来处理和生成图像。训练和微调这些模型也需要大量的数据和计算资源。

总的来说，人工智能生成的文本和图片都是具有挑战性的任务，需要先进的人工智能技术和大量的计算资源。很难说哪个更难，因为这将取决于 AI 模型的具体要求和目标。

3.5.2.  由于精度要求，它是否使 AI 生成文本变得更加困难？

诚然，生成类似人类的文本需要很高的精度，因为即使是生成文本中的小错误或不一致也会引起注意并降低其质量。然而，生成原始图像也需要很高的精度，因为生成图像中即使是很小的错误或不一致也会引起注意并降低其质量。在这两种情况下，人工智能模型都需要在大量高质量数据上进行训练，以生成逼真且连贯的文本或图像。这需要大量的计算资源和专业知识才能实现。

3.5.3.  如何提高精度？

有几种方法可以提高 AI 模型生成文本或图像的精度。一些关键策略包括：

3.6.  Chat GPT3

作为 OpenAI 训练的 AI 助手，它无法执行任何物理任务或动作。它的作用是根据所接受的训练，尽其所能提供信息和回答问题。这包括为广泛的主题提供定义、解释和示例，以及回答有关 AI 和相关领域的问题。

然而，它的能力仅限于所接受的知识和训练。它无法浏览互联网或访问新信息，它的反应是基于训练时可用的信息。因此，其答案可能并不总是最新的或完整的，并且不应被用作专业建议或指导的替代品。

3.7.  未来的改进

与任何 AI 模型一样，总有改进和进一步发展的地方。OpenAI 开发的自然语言处理 (NLP) 模型 GPT-3 的一些潜在改进领域包括：

为了实现这些改进，OpenAI 的开发人员将需要继续研究和试验不同的算法和架构。这可能涉及在各种任务和数据集上训练和测试模型，并使用结果来确定需要改进的领域并相应地调整模型。

4.  关于 AIGC 的未来

人工智能生成内容的未来很可能以人工智能技术的持续进步和人工智能生成内容的应用越来越多为标志。人工智能生成内容领域的一些潜在发展包括：

AI 生成内容的未来可能以 AI 技术的持续进步和 AI 生成内容的应用越来越多为特征。这项技术有可能彻底改变我们创建和消费内容的方式，并可能对许多行业和我们生活的各个方面产生重大影响。

4.1. 在大多数工作中取代人类的可能性

目前还不确定人工智能最终会在大多数工作中取代人类工人。虽然人工智能技术近年来发展迅速，并有可能使许多任务自动化，但在工作场所使用人工智能仍然存在许多挑战和局限性。

关键挑战之一是人工智能系统目前无法复制人类工作者拥有的许多复杂认知能力。例如，人工智能系统不具备常识推理、同理心或创造力，而这些在许多工作中都是关键技能。因此，人工智能不太可能在许多需要这些能力的工作中取代人类工人。

此外，人工智能在工作场所的广泛采用也可能受到经济、社会和道德因素的限制。例如，人工智能失去工作可能会产生负面的经济后果，例如更高的失业率和收入不平等。在工作场所使用人工智能也可能存在道德问题，例如公平性和问责制。

总的来说，虽然人工智能有可能使许多任务自动化，但不确定它最终会在大多数工作中取代人类工人。在工作场所采用人工智能可能会受到多种因素的限制，包括人工智能技术的局限性、经济和社会考虑以及伦理问题。

4.2.  撰写一份详尽的中国券商风格的研究报告的可能性

它没有编写研究报告或任何其他类型的原创内容的能力。它的作用是根据接受的培训尽其所能提供信息和回答问题。这包括为广泛的主题提供定义、解释和示例，以及回答有关 AI 和相关领域的问题。它没有浏览互联网或访问新信息的能力，它的反应是基于它在训练时可用的信息。因此，其答案可能并不总是最新的或完整的，并且不应被用作专业建议或指导的替代品。

此外，它无法理解或生成英语以外的其他语言的文本。因此，它无法用中文或任何其他语言撰写研究报告。

5.  投资标的

很难说哪些公司是人工智能生成内容领域的最佳投资标的，因为投资格局在不断变化，影响公司业绩的因素有很多。

然而，一些目前活跃于 AI 生成内容领域并可能值得考虑作为投资目标的公司包括：

总体而言，活跃于人工智能生成内容领域的公司众多，最佳投资标的将取决于多种因素，例如公司的财务业绩、市场地位和增长潜力。投资者在做出任何投资决定之前进行彻底的研究和分析非常重要。

（以上正文全文内容由 ChatGPT 生成并通过谷歌翻译为中文，我们只做了结构组织和排版工作）

我们总共花了约 1 小时完成内容生成，这过程中，我们主要考虑如何构建报告框架、输入合适的问题，可喜的是，ChatGPT 给出的答案超预期。此前我们借助搜索引擎搜集资料；而今，我们更多在配合 AI 完成信息收集、整合、输出，相信随着 AIGC 与工作流程更好地整合，我们的内容生产方式将在不久的将来发生颠覆式的变化。所以，请不要忽视科技的力量，有时候它来的比预期更快，欢迎交流。