ChatGPT爆火，它能取代人类工作吗？
ChatGPT引发公众关注，其在模拟杜甫作诗的展示中展现出较强的文字生成能力；关于AI可能取代人类工作的担忧，不同行业人士反应不一，多数人认为短期内无需过度担心，但也有人意识到专业技能的重要性。律师行业被指出目前难以被完全替代，因其需要独立思考和人际交往等复杂能力。ChatGPT作为工具可能提升效率，但其对文案创作等领域的具体影响仍需观察，同时其使用也存在一定的门槛和局限性。
ChatGPT掀起热潮，人工智能未来方向何在？情感计算开启先进智能新篇章
最新的人工智能ChatGPT展现了其无所不能的能力，引发了关于人工智能未来发展方向和瓶颈的讨论。中国西部海外高新科技人才洽谈会期间，日本工程院院士任福继指出，当前AI主要依赖数据驱动，但算力增长带来理论红利耗尽，需要新的研究范式。他强调情感计算对于克服AI瓶颈的重要性，并提出先进智能融合了人的情感与自然进化智慧的新方向，认为这将是未来发展的关键。虽然机器人在理解情感上存在困难，但通过人工智能技术已能捕捉和反馈人类情绪，为实现情感交互的聊天机器人奠定了基础。
ChatGPT来袭，重复性工作将何去何从？未来组织形态的大变革在即吗？
ChatGPT已具备重复性劳动能力，正逐步取代部分基层和高阶岗位的重复性工作，大型组织中人工智能承担事务，人类负责关键决策，这可能导致企业规模缩小，管理学科过时。未来社会可能面临“一小撮天才与AI应用”主导结构，不平等可能加剧，但生产力提升有望带来财富极大富足。如何公平分配成为关键挑战，这也引发了对人类存在意义的探讨。
ChatGPT+一帧秒创，文字转视频的浪漫新纪元？一键打造情感表达新载体！
本文阐述了ChatGPT作为AI辅助工具在情感表达方面的便利性，尤其对于不擅长书面表达的人群。通过ChatGPT生成情书后，作者提出视频成为更直观的情感载体，并推荐了一帧秒创这样的视频智能创作工具。该工具能将文字一键转化为视频，用户可以在此过程中个性化修改和添加元素，如音乐、配音等，使得信息的传递方式更加快捷和多元。因此，ChatGPT和一帧秒创的结合极大地提高了创造信息的效率，为节日情感表达提供了更方便的选择。
ChatGPT超越BERT？揭示AI理财新纪元
研究人员通过Richmond Fed的论文展示了ChatGPT在理解美联储政策声明并进行分类时，表现优于BERT且接近人类审阅者，甚至在财经新闻预测投资建议方面，其响应与股市走势相关性高，证明了OpenAI ChatGPT系统在处理财经语言和预测市场动态上具有潜力，为金融投资领域的人工智能应用带来了新前景。随着ChatGPT的普及，预计将推动更多人利用人工智能提升投资决策精准度以获取更多收益。
学界巨擘热议ChatGPT：机器人能救妈，但遇妻落水你选谁？
中国政法大学教授罗翔在华南师大附中讲座中指出，尽管ChatGPT功能强大，但它无法替代人类情感和理性判断，强调人的情感和独特性使其不会被AI取代，这是人类作为"万物之灵"的基石。他以生活场景举例，幽默地指出即使在技术发达的当下，面对道德抉择问题时，仍需要人性的指引。
ChatGPT能预测股市？超传统情感分析，未来分析师地位会变吗?
最新研究揭示ChatGPT在预测股票走势上展现出超越传统情感分析的高精度，引发对其取代人类投资分析师可能性的关注。通过分析新闻头条，教授发现ChatGPT分数与其目标公司股价表现存在显著正相关，显示其潜在市场预测能力。然而，人工智能在金融领域的应用仍面临准确性、风险和监管等挑战。
数据魔力揭秘：MarTech如何驱动数字营销革命?
在数字化时代背景下，文章探讨了MarTech作为数字营销利器的发展，重点介绍了数据驱动、情感分析以及ChatGPT等先进技术的作用。数据驱动通过洞察用户行为，情感分析则揭示消费者心理，ChatGPT则提供高效解决方案。技术如用户画像、营销自动化和预测性分析深化了数据的应用，通过A/B测试优化营销策略，这些技术和方法相互配合实现精准、智能的营销目标。企业提升自身数据服务能力是推动数据驱动营销的关键。
「股市回暖下，私募冠军花落谁家？股票策略大放异彩，20亿-50亿级别的私募机构逆袭！」
一季度A股市场震荡向上，股票策略私募收益显著，超七成产品实现正收益，其中，受益于ChatGPT概念热炒的万得ChatGPT概念股指数涨幅超过80%。20亿元-50亿元级别的股票策略私募表现最优，而“公奔私”管理人如上海的申九资产凭借出色业绩成为行业黑马。债券策略紧随其后，组合基金和多资产策略收益也相对较好。期货及衍生品策略则成为唯一负收益策略。
万字长文解读：从Transformer到ChatGPT，通用人工智能曙光初现文咏珊真放得开，两块布料当裙子，没遮住多少，却意外地性感优雅
ChatGPT掀起的NLP大语言模型热浪，不仅将各家科技巨头和独角兽们推向风口浪尖，在它背后的神经网络也被纷纷热议。但实际上，除了神经网络之外，知识图谱在AI的发展历程中也被寄予厚望。自然语言处理是如何伴随人工智能各个流派不断发展、沉淀，直至爆发的？本文作者将带来他的思考。作者 | 王文广出品 | 新程序员自ChatGPT推出以来，不仅业内津津乐道并纷纷赞叹自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）大模型的魔力，更有探讨通用人工智能（Artificial general intelligence，AGI）的奇点来临。有报道说Google CEO Sundar Pichai发出红色警报（Red code）并促使了谷歌创始人佩奇与布林的回归，以避免受到颠覆性的影响[1][2][3]。同时，根据路透社的报道，ChatGPT发布仅两个月就有1亿用户参与狂欢，成为有史以来用户增长最快的产品[4]。本文以ChatGPT为契机，介绍飞速发展的自然语言处理技术（如图1所示）。 图1 ChatGPT引发 Google“红色警报” [1][2][3]从机器翻译到ChatGPT：自然语言处理的进化自然语言处理的历史可以追溯到1949年,恰好与共和国同龄。但是由香农的学生、数学家Warren Weaver发布的有关机器翻译的研讨备忘录被认为是自然语言处理的起点，比1956年达特茅斯会议提出“人工智能（Artificial Intelligence，AI）” 的概念还略早一些。二十世纪五、六十年代是自然语言处理发展的第一阶段，致力于通过词典、生成语法（图2）和形式语言来研究自然语言，奠定了自然语言处理技术的基础，并使得人们认识到了计算对于语言的重要意义。这个阶段的代表性的成果有1954年自动翻译（俄语到英语）的“Georgetown–IBM实验”，诺姆·乔姆斯基（Noam Chomsky）于1955年提交的博士论文《变换分析（Transformational Analysis）》和1957年出版的著作《句法结构（Syntactic Structures）》等。 图2 句法分析示例，来自《知识图谱：认知智能理论与实战》图4-5，P149[6]在二十世纪六、七十年代，对话系统得到了发展，比如SHRDLU、LUNAR和ELIZA（图3）。麻省理工学院的SHRDLU采用句法分析与“启发式理解器（heuristic understander）”相结合的方法来理解语言并做出响应。LUNAR科学自然语言信息系统（Lunar Sciences Natural Language Information System）则试图通过英语对话的方式来帮助科学家们便捷地从阿帕网（ARPA net）获取信息，这倒像是当前爆火的ChatGPT雏形。ELIZA是那时对话系统的集大成者，集成了关键词识别（图4）、最小上下文挖掘、模式匹配和脚本编辑等功能[5]。 图3 ELIZA对话系统，摘自维基百科ELIZA词条 图4 ELIZA系统中关键词挖掘的流程图[5]随着自然语言处理任务愈加复杂，人们认识到知识的缺乏会导致在复杂任务上难以为继，由此知识驱动人工智能逐渐在二十世纪七、八十年代兴起。语义网络（Semantic Network）和本体（Ontology）是当时研究的热点，其目的是将知识表示成机器能够理解和使用的形式，并最终发展为现在的知识图谱[6]。在这个阶段，WordNet、CYC等大量本体库被构建，基于本体和逻辑的自然语言处理系统是研究热点。进入二十世纪末二十一世纪初，人们认识到符号方法存在一些问题，比如试图让逻辑与知识覆盖智能的全部方面几乎是不可完成的任务。统计自然语言处理（Statistical NLP）由此兴起并逐渐成为语言建模的核心，其基本理念是将语言处理视为噪声信道信息传输，并通过给出每个消息的观测输出概率来表征传输，从而进行语言建模。相比于符号方法，统计方法灵活性更强，在大量语料支撑下能获得更优的效果。在统计语言建模中，互信息（Mutual Information）可以用于词汇关系的研究，N元语法（N-Gram）模型是典型的语言模型之一，最大似然准则用于解决语言建模的稀疏问题，浅层神经网络也早早就应用于语言建模，隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）和条件随机场（Conditional Random Fields ，CRF）（图5）是这个阶段的扛把子。在搜索引擎的推动下，统计自然语言处理在词法分析、机器翻译、序列标注和语音识别等任务中广泛使用。 图5...