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ChatGPT上线不到一周用户突破100万，据报道称，ChatGPT开发者OpenAI预计ChatGPT明年年营收将会达到2亿美元，2024年营收将达到10亿美元。业内也都是ChatGPT的溢美之词，关于其实现的探讨已有不少。对其在具体场景中的应用探讨不多，本文将探讨ChatGPT在智能投顾领域应用，包括其带来的变革以及潜在问题。
当ChatGPT发布之后，就有一种观点认为并没有什么理论上的创新，并有些质疑这条路只有大的公司才能继续的道路。 ChatGPT是基于GPT3.5模型，2020年GPT3.0模型就有1700亿以上参数，训练一次需要上千万美元。可以想见，GPT3.5训练一次将需要更多的资源，也就只有头部的互联网公司能够实现。在笔者2020年出版的书就有如下论述：
“强化学习领域著名教授理查德·萨顿（Richard S. Sutton）则认为，人类不应试图把自己的知识和思维方式植入到AI之中，比如用人类的思路教AI下棋，将让AI按照人类总结的思路来识别图像等等。真正的突破，必然来自完全相反的方向。摒弃人类在特定领域的知识，充分利用大规模计算才是王道。用人类在特定领域的知识来提升人工智能，都是在走弯路。OpenAI首席科学家Ilya Sutskever精辟地总结了萨顿的核心观点：大力出奇迹（Computealways wins）。对此也有相反观点，牛津大学计算机系教授希蒙·怀特森（ShimonWhiteson）就认为构建AI需要融入人类知识，问题只在于该何时、如何、融入哪些知识。笔者认为，在科学界，自然需要各样的研究方法论。但在工业界，“大力出奇迹”，是不二法门。大规模计算的作用还远远没有发掘完，只要数据数量与质量、计算能力持续提升，加之算法的优化，在工业界一定还有更多的惊喜等着我们。”
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