这段视频谈论了Chat GPT，一个可以用文字表达各种事情的聊天机器人。虽然以前也有聊天机器人，但是Chat GPT的文字表达能力特别强，可以编写脚本和小说，甚至参加医学和司法考试。视频提出了一些问题，例如Chat GPT可能会让谁失业等。视频的讲者将通过串联碎片的信息，让观众更好地了解Chat GPT。

聊天机器人的起源可以追溯到1950年，艾伦图灵提出了模仿游戏，也就是图灵测试。最早的聊天机器人是1966年MIT实验室发明的心理治疗师Eliza，通过简单的if语句实现。30年后，出现了Eliza的后继者Alice，她们的原理都是基于pattern matching。现在一些购物网站、银行等机器人仍然基于这种模式匹配，虽然简化了回答流程，但并不算智能。要想通过图灵测试，需要机器学习的支持。

这个视频讲了机器学习的基本理念，即让机器通过自己学习来找到规律。2001年，Smarter Child成为机器学习的先驱，它能够在聊天时使用机器学习的先进模型，获得超过3,000万用户的欢迎。微软在2007年收购了Smarter Child。到了2010年，人工神经网络开始闪亮，它可以模拟人脑的神经元，通过大量的数据和算力训练，可以应用于人脸识别、声音识别、自动驾驶等领域。

神经网络在处理文字方面的发展不顺利，直到谷歌提出了Transformer学习框架，让机器可以同时学习大量的文字，提高了训练速度和效率。OpenAI是一家非营利组织，致力于推动AI技术的发展。他们在谷歌的Transformer基础上研究学习，提出了Generative Pre-Trained Transformer (GPT)语言学习模型，不需要人为监督或标签就能学习。


OpenAI是一家机器学习公司，推出了GPT和GPT-2模型。模型和参数量是机器学习的两个关键因素，而模型可以通过投入更多资金来训练得更好。OpenAI从非盈利组织转型为收益封顶的盈利组织，任何投资人的投资回报不能超过100倍。微软注资10亿美元支持OpenAI。

该视频段落介绍了OpenAI与微软的合作，微软投资OpenAI并建立了全球第五的超级计算机，同时获得OpenAI的技术和团队，OpenAI则得到了资金和算力支持。OpenAI在半年内推出了GPT-3，参数量达到了1750亿个，获得了业界的轰动，但其训练存在问题，所以OpenAI加入了人工反馈的机制，称为人工反馈的强化学习。之后，OpenAI推出了GPT 3.5和对话优化，取得了极大的成功。在短短的两个月内，XGPT的月活跃用户突破了1亿人，扩张速度非常快。

这段视频讲了大型语言模型如何运作，它们通过计算上下文的相关性来预测下一个词或句子。语言模型可以模仿人类说话，但它们并不真正理解它们在说什么。当模仿变得越来越像人类，它们到底是否真正理解了，还是纯粹在模仿，这是一个值得思考的问题。此外，大型语言模型也会编造答案和出现道德伦理问题，因此需要对其使用谨慎并审慎考虑其输出。

Chat GPT的突破在于它可以提高人类和机器之间的沟通效率，让电脑可以理解人类的语言并提供准确的信息。将Chat GPT与其他接口结合使用，可以提高工作效率，如语言识别系统、股票分析、编程、计算、机器人等。最终可以实现像电影中的钢铁侠一样的人机交互。

微软投资了Openai 100亿美元，持有Openai 49%的股权，而Openai的利润里边75%得先分给微软，直到把这100亿回本。微软把Chad GPT融入到自己的搜索引擎Bing里边，称之为Copilot for the Web。Chad GPT的训练数据只截止到2021年，微软将其与Bing结合使用，使得用户可以同时使用逻辑类的Chad GPT和信息搜索的Bing，而且聊天功能只能在Edge浏览器中使用。微软此举是营销和造势的成功。

谷歌因为人工智能技术的发展可能会威胁到其搜索业务，所以对于微软在人工智能领域的发展感到威胁。谷歌在聊天机器人方面一直很强，但其立场与微软不同，谷歌更注重准确性和严谨性。此外，训练人工智能需要大量的算力和资金支持，谷歌发布了红色预警以集中全公司的力量在人工智能领域上追赶。

谷歌在发布会上推出了基于Lambda的对话服务Bard，但发布会整体内容不够紧凑，还出现了演讲人手机忘带等错误，让市场对谷歌AI实力产生质疑，股价蒸发了1000亿美元。与之相比，微软在发布会上展示了将ChatsPT融入搜索引擎的计划。

微软在发布会中充分准备，着重介绍AR聊天功能，CEO和OpenAI的CEO都出来讲解，相比之下谷歌发布会的表现不够出色，股价蒸发1000亿美元。AI战争不仅限于谷歌和微软，Meta、百度、腾讯、阿里也都抢着入局，AI相关股票和提供算力基础的硬件厂商也跟着涨。生成式AI在前几年已经迎来了井喷式的发展，2023年微软已经砸了100亿美元。资本已经涌入这个赛道。

视频讨论了人工智能发展对失业率的影响，指出技术革新是双刃剑，可能会创造更多工作，但短期内会导致一部分人失业。为了尽可能避免失业，人们应该尽量避免那种套路性的工作，因为这些套路机器也能很容易地完成。例如，工程师写代码，作家写小说，会计师做财务报告等基本的工作会被机器取代。建议大家不要将自己的套路性工作放在网上，否则机器也会学会。

中国的 GPT 系统已经给现代社会带来了巨大冲击，例如学校教育领域。GPT 系统可以帮助学生完成作业，目前已经有超过 90% 的美国 18 岁以上学生使用过 GPT。然而，这种生成式 AI 系统的颠覆性太强，现有的教育体系还没有准备好接受它。类似的问题也出现在版权等方面。因此，一些学校和公司可能会选择禁止使用 GPT 系统，因为他们还不知道如何将它融入到现有的体系中。GPT 系统的发展也是一种不确定性，即使初始目的只是为了让机器学习数据。AI 技术的发展十分神奇，但也可能会带来一些负面影响。