对于出版来说，AIGC具有两面性。一方面，利用人工智能生成内容，这与使用传统技术完全不同。传统工业技术对出版只有复制、粘贴功能，复制和粘贴使成本递减，所以图书的大众化普及速度更快。而AIGC是一个创造的过程，是一个创造新内容、创造新价值的过程。在这个基础上提升了标准化、流程化甚至生产线，所以AIGC给出版工作带来极大的便利，生产效率也将大大提升。信息、知识传播和大众化的速度与原来大机器时代相比呈几何式增长。

　　另一方面，AIGC对现在的出版人提出了挑战。它不仅对出版业造成挑战，出版业会迎来迭代的更新，会产生新的方式、新的价值，而且对出版人提出了挑战，传统的、只擅于文字加工的编辑，逐渐会被更擅于学习的流程化、标准化的AI取代，这对于出版人来说提出了一个更高的要求。任何产业都是在迎接挑战和回应挑战的过程中得到提高，出版业也应顺势而为，勇敢面对。

　　在新的技术革命大潮中，出版人既要擅于开拓，又要保持定力、审时度势，不随波逐流。在人才培养上，对只擅于内容和文字的编辑需求减少，对文字+内容+科技的编辑需求增多。我们要培养编辑站稳不倒的定力、不为所动的自控力、随机应变的适应力等。唯有如此，我们才能不被技术裹挟，才能让技术为我们所用。

　　人工智能一直在漫长的历史中艰难探索，直至今日，大模型的发展才引发了AIGC的质变。AIGC是一种利用人工智能技术生成内容的方法，其应用之一ChatGPT的横空出世引起全球范围内的广泛关注与思考，AIGC热度持续攀升。

　　一、AIGC对未来产生了革命性影响

　　大数据一直推动着人工智能的发展，在大数据的统计中，往往会自动显现出事物发展的规律性。AIGC代表着AI技术从感知、理解世界到生成、创造世界的跃迁，正推动人工智能迎来智能创作时代。

　　AIGC是人工智能算法的一次重大突破，意味着人类对人工智能的运用不再被局限于某一特定功能，而是真正迈入了通用人工智能阶段。可以说，AIGC开创了模型主导内容生成的时代，人类将跑步进入传统内容创作和人工智能内容生成并行的时代。

　　二、AIGC将助力元宇宙数字经济的加速发展

　　2021年被称为“元宇宙元年”，元宇宙的建设需要大量的数字内容来支撑，人工设计和开发根本无法满足需求。AIGC的出现可以最终完善元宇宙生态的底层基础设施，极大地推动元宇宙的发展。

　　AIGC利用AI技术解决虚拟化身的生成问题，实现亿万用户的个性化需求；虚拟物品的生成在未来同样可以借助AIGC来实现；AIGC还可以助力虚拟场景的生成，大大降低元宇宙场景的创作门槛。AIGC将进一步助推元宇宙的发展。

　　三、AIGC将加速出版业数字化智能化的转型升级

　　AIGC将为内容生产提供新的智能化创作工具。在已有的内容生产方式中，由专业化团队主导的PGC与由用户生产内容的UGC分别受产能和质量所限，难以满足迅速增长的内容需求，亟须新的生产方式带来内容变革。AIGC突破了人工限制，通过AI技术带来更加丰富多样的内容。在出版数字化智能化过程中，AIGC将带来新的机遇：优化内容供给，更快地生产出更新、更差异化的内容；提升编辑审校效率，代替一些程式化的、重复性的、基础性的编辑工作，实现人机协同；提高营销效率，基于用户心理和需求生成营销策划案、营销文案，为不同的用户提供个性化的营销方案。

　　对出版业来说，出版事业关键在人才。面对出版大变革的时代，出版业需要更多创新型人才，希望更多的人才主动进行自我训练，以自我驱动的内在创造力持续不断地在选题策划、编辑加工、文案写作、营销宣传等方面提出新想法，开拓新路径，以促进出版业的数字化转型。

　　四、AIGC的未来发展趋势及影响

　　未来AIGC的应用场景会进一步多元化，涉及领域会更加全面，最终将进一步朝着实现独立完成内容创作的方向迈进。出版作为国家科学、文化传播的重要领域，将是AIGC的主要使用者行业之一，也是版权、内容质量和数据安全界限界定的探索者之一。出版人应紧跟国家政策，遵循人工智能的道德伦理要求，维护良好的人工智能治理秩序。

　　ChatGPT对金融科技有三个方面的价值：一是ChatGPT对金融科技的直接价值，二是ChatGPT在金融科技创新中的潜在风险，三是ChatGPT对于金融科技创新的间接价值。

　　ChatGPT主要有两大技术特点。一是通用性，是指它什么问题都可以回答；二是它处理的是非结构化数据，非结构化数据和我们的实际应用更接近。ChatGPT是一个超级语言模型，而不是视觉模型，也不是听觉模型，更不是硬件方面的革命性突破， ChatGPT不是万能的。

　　值得一提的是，ChatGPT虽然是大语言模型，但是它在自然语言处理NLP技术上从过去到现在一直没有大的突破，因为人的语义、语法和句法非常复杂，ChatGPT绕开了这个瓶颈，它通过人工反馈和大数据的训练来解决。

　　一、ChatGPT在金融科技领域的直接应用价值

　　第一，智能客服。在金融领域有许多个细分的条线都需要有智能客服和虚拟助手，从投资、信贷、信用卡到个人理财等，每一条线都需要智能客服。比如，要设计一个问答系统，自动解答在征信领域的问题，这在过去非常难，现在在ChatGPT技术加持下是可以实现的。当然这种智能客服需要与垂直领域的专家知识相结合。

　　第二，数据分析。由于金融领域有大量的预测分析工作，金融本身可以视为一个数据行业或信息处理行业，有着大量的预测分析需求，其中很多是一些固定模式的预测分析，这部分可以使用ChatGPT。它能处理非结构化的信息，可以针对更多的数据进行处理，而传统的预测方法则依赖于结构化数据分析。

　　第三，欺诈检测。有一些欺诈的模式是固定的，ChatGPT可以被用来检测这些欺诈模式。

　　第四，财务规划。ChatGPT可以利用金融主体的信息和以往的知识，提供更加个性化的定制服务。

　　第五，风险管理。风险管理也是金融领域非常重要的内容。金融行业存在大量的风险模式，很多风险管理过程也是流程化的，ChatGPT可以有效地提供风险管理的咨询和设计。

　　需要强调的是，这几个方面的应用都需要专家参与，需要专家将应用模式分析清楚，再借助ChatGPT的巨大分析和学习能力来解决。

　　二、ChatGPT在金融科技创新中的潜在风险

　　首先，金融的封闭性增加了机器学习的难度。金融行业的数据和业务都非常封闭，ChatGPT很难学得到，如果学不到，何谈解决这些领域相关的问题？

　　其次，金融领域涉及消费者重大利益。金融交易的公平性、可解释性都非常重要。如果利用ChatGPT来进行风险管理和决策，这些基本权益如何来保证？

　　怎样让AI应用能够被社会大众所信任是一个基本的问题。如果ChatGPT的网络安全风险和知识产权的风险都能够得到很好的解决，大众就会放心地使用。

　　同时，监管也要和创新进行平衡。怎么面对ChatGPT所带来的诸多风险呢？这就需要倡导AI行业应用的科技伦理。从道德层面上，作为ChatGPT的使用者，个人和机构都要主动采用负责任的AI标准，同时要有专家的声音和多方博弈，更好地促进对AI伦理的引导。

　　三、ChatGPT的间接价值

　　ChatGPT带来思维方式的改变，它会渗透各个领域。

　　ChatGPT可以给金融科技的创新带来以下几点启发。第一，借助小模型解决金融垂直领域问题。ChatGPT是大模型，可以解决通用问题，对于金融垂直领域的问题，可以用一些小模型解决，比如个人征信咨询问答系统。第二，借助AI工程的便利解决传统模型问题。ChatGPT通过AI工程思路，借助目前的算力和大数据优势，可以绕开传统NLP模型技术上面的一些瓶颈。对于金融科技领域的传统疑难问题，我们也可以采取同样的思路来尝试解决一些非常棘手的问题。第三，利用AI助力金融科技的学习、教育、培训和科研。ChatGPT可以通过收集资料、分析知识帮助我们学习，辅助我们做研究。

　　最后强调两点：第一，目前关于ChatGPT和AI的使用仍需要专家的参与，因为专家能更好地把握它的流程、模式和准确性。第二，ChatGPT功能非常强大，会给我们的生活和工作带来巨大的帮助。我们有左脑、右脑，ChatGPT可能会是我们的第三个脑。左脑和右脑可以用来思考、逻辑推理和释放感情，而ChatGPT可以作为我们第三个脑进行信息收集、信息处理、数据分析。

　　ChatGPT学习了全球3000亿条知识，其中中文大概150亿条，它的出现代表着人类解决文本问题往前迈出了重要的步伐。

　　ChatGPT显然是一个重大的技术革命节点，它在理论上虽然不是重大的突破，但产生的影响是巨大的。斯坦福大学的专家认为，它在心智方面相当于9岁的人类。在功能上，ChatGPT可以不断完善，但在心智上是否会随着年龄增长而演化，还未可知。

　　如今，AIGC的应用场景很多，如传媒、影视、电商、游戏、娱乐等。AIGC可以替代基础的脑力劳动，它即将改变我们的生活。AIGC的发展，对很多行业都会产生影响。AIGC和ChatGPT对我们的影响首先是可供性，到底哪些东西会影响我们？我们在多少网站上能看见它们，它支持多少语种？信息的分配度有多少？多少人可以用？效率怎么样？这是可供性，也是第一阶段。

　　第二阶段是可用性。在这个阶段，我们就会关注其内容的准确性和专业性。

　　第三阶段是可信性。ChatGPT从可用的测试阶段走向可信的验证阶段，可信验证将会持续很长时间。即我们能测试出AI哪些东西是可用的？哪些是可信的？只有确定了某些东西是可信的，人们才能利用它。

　　第四阶段是可替代性。最终阶段是可塑性。AI在与社会的交互中，它对人类产生了改变，人类对它的反作用也很大。这种反作用有可能涌现出新的智慧，所以伦理问题也是很重要的问题。AIGC有没有价值观的偏见，也是未来研究的重点。

　　除了这些，还有一个很大的担忧，就是拟人化。2023年，ChatGPT的出现将会极大地推动虚拟人技术的快速发展，所以怎么创造出对人类友善的AI，这可能是我们未来每一个人都需要去思考的问题。

　　ChatGPT是一个对话机器人AI，它能够在多轮对话中思辨，渐进式地推进话题，提供继门户、搜索、推荐之后另一种信息获取方式。OpenAI于2015年成立，其核心宗旨在于“实现安全的通用人工智能(AGI)”，使其有益于人类。ChatGPT可以不断地智能生成对话内容，跟过去的人工智能进行相比，它还可以主动承认错误、承认自己的无知。

　　ChatGPT在技术方面的主要特征。第一，它有先进的算法，它有模型，能收集数据、训练打分模型、强化学习。第二，它有大量的数据，现在GTP3有1750亿条，GTP4大概预测会更多。第三，它有高额的算力，现在假设每个月月活1000万用户，每一天它的运行成本大概是100万美元，可以理解为这就是人工智能所要消耗的成本。　　ChatGPT与过去的聊天机器人有什么区别呢？第一，过去的聊天机器人更多是在专业层面有不同的擅长领域，有的擅长导航，有的擅长写诗，而ChatGPT文武双全，上知天文、下知地理。所以，它是通用的聊天机器人。第二，过去的聊天机器人需要有格式化的语言，它只能听懂部分语言，换一个问法它就听不懂。但是，ChatGPT对人类聊天的自然语言都能听懂。第三，多轮对话的能力。ChatGPT有连续多轮对话的能力，还有记忆的能力。当然它目前的记忆仅限于对话窗口，当窗口关闭了，它就忘记了。第四，过去的聊天机器人只能回答你已有的能搜到的答案，但是ChatGPT能回答很多创造性问题。第五，逻辑推理的能力。ChatGPT能够代替搜索引擎吗？目前还不行，因为它目前只做到了可用，还做不到可信。比如，我问它大红袍是红茶吗？它回答得一塌糊涂，而且还能一本正经地跟你胡说八道。

　　ChatGPT的应用场景。第一个是AI写作，比如JasperAI的主要业务就是帮助企业和个人写营销推广文案等，它在18个月就达到15亿美元的估值，更有意思的是，ChatGPT赚不到钱，但是JasperAI营收1亿美金。第二个是AI画画，它的原理与生成文字、文章一样，都是基于大量过去的画作生成图片。ChatGPT可以生成动画、视频，还可以智能编程。我们预测，ChatGPT大概可以代替程序员目前70%左右的工作。ChatGPT还可以应用于智能客服、数字人、智能医疗等。

　　ChatGPT对世界到底会有什么影响？它是一场思维革命。它更像一个助理、像你的一个朋友，有了ChatGPT以后，我们不再需要孤军奋战，不再单线思维，可以多线思维。ChatGPT会对电商、传媒、金融、医疗等各方面产生影响。目前ChatGPT还有两大类问题亟待解决，第一是合规性问题，第二是技术性问题。

　　借用达尔文的一句话：“世界上能够生存下来的物种，不是那些最强壮的，也不是那些最聪明的，而是那些应变迅速的”。

　　一、ChatGPT是智能技术发展的里程碑

　　ChatGPT不仅是AIGC发展过程中的里程碑产品，也是AI发展过程中的里程碑产品，它标志着人工智能的大范围应用从数据分析领域渗透到创作领域，这将深刻影响人工智能与人类的关系。

　　经过30年的积累，互联网带来了信息爆炸，海量信息的处理、数据价值的提炼挖掘以及更快速度的知识技术生产速度是人类社会发展的迫切需要。因此，AIGC是社会发展的需要，而ChatGPT是刺破AIGC天花板的里程碑产品，让我们突然看到了新的知识生产的方式、新的知识生产的速度。

　　二、智能创作时代到来后几个值得思考的问题

　　一是智能创作与社会生产力的关系。文艺复兴和工业革命奠定了现代社会政治经济运行的基础和生产关系的基本逻辑。那么元宇宙、智能创作带来的信息、知识的更快速度的更新会不会带来新的“文艺复兴”，是否会带来新的大范围的生产分工，导致生产关系的重大调整，是否会产生一场新的认知革命或生产力革命？

　　二是智能创作与人类创新力的关系。纵观人类文明演进史，几乎所有技术创新都来源于劳动生产，并应用于劳动生产，科技创新是经过几代人实践得出的智慧结晶。新技术、新发明可以具象为提升劳动生产效率的生产工具。然而以ChatGPT为代表的AIGC产品使人工智能在深度认知领域有了跨越式发展，其创新能力在某些方面超过普通人类。随着技术的进步，不排除其创新能力超过大部分人。未来的创新驱动到底是来源于人类，还是来源于AI，还是来源于AI辅助的少数人类？这决定了AI和人类的关系，同时也深刻影响着我们人类的成长、教育系统。

　　三是智能创作与学习力发展的关系。学习能力是推动科学进步的必备素养。在以往的教育中，教育过程、教育结果与学习过程以及学习结果高度重合。AIGC会逐步让人类的学习结果的重要性越来越低，而越来越看重教育结果，面对这样的未来，我们如何使用AI，又如何改进我们的教育系统就成为非常重大的问题。

　　三、从教育视角认识AIGC与教育的结合

　　看待AIGC等技术对教育的作用关系时，要考虑以下几个要素：

　　第一，教育的价值和魅力在于以人为本，技术加持下的教育手段也需要把人性价值作为教育评价的最终尺度。

　　第二，具备认知能力的AI技术必须遵守既有的教育伦理关系，同时人们要引领技术的应用方向，而不是在重度依赖技术的前提下去考虑自身与人工智能的分工。

　　第三，运用新技术时，要理解、包容教育的“慢”状态，能够接受某技术仅仅是教育创新事业当中的“某种样态”，甚至是“个案”。新技术应用要有足够的耐心来“陪伴”教育共同进步。

　　四、AIGC在教育领域可能的创新应用

　　元宇宙、AIGCChatGPT等新技术与教学、学习场景高度匹配，对教育资源均衡、学生个性化成长等有着天然的捕捉能力，因此被视为教育信息化下一阶段的升级方向。　　第一，在推动教育事业进步方面。一是自适应学习更加个性灵活， 二是教育评价更加客观精准，三是教学资源更加体现价值，四是课堂教学更加智慧高效，五是教师成长更加专注专业。

　　第二，在促进教育行业创新方面。一是加速教育产品智能化升级，二是助力教育优质均衡发展走深做实，三是打造教育元宇宙的重要应用场景。

　　五、人工智能+教育亟待解决的问题

　　教育从业者要接受并适应人类智能与人工智能工作生活各场景并存并用的现实，既不能完全依赖技术、也不能忽视技术创设学习场景的显著效果，应注意以下几点。　　一是AI技术仍然无法取代教师在教育过程中主导地位。教育是注重人与人的互动和联结的行为过程，没有绝对统一的理论模型，因此单纯依靠AI技术制造“双师模式”或是“辅导师”形象，未必能达到基于情感的教育共鸣效果，价值观传递在教育中占据绝对分量。

　　二是要注意其对学生思维能力培养的正面和负面影响。借助新AI技术，或许可以做到无人值守式的智能辅导。教育的基础作用之一是解决如何培养学生各种思维能力和素养。所以在学习产品的设计开发上，要多考虑做好正确引导、创设学习情境、培养正确三观等工作，要打造符合青少年身心成长特点的培训项目。

　　三是要调处好与主观教育评价存在的矛盾问题。以目前新AI技术的发展程度，单纯依靠AI进行全教育过程评价还为时尚早，但其作为一种相对客观的、行为数据可采集的、分析结果可呈现的技术，也可以对学习者生成可信评价。随着未来技术的成熟，就要考虑到人为评价中的情感因素，这正是AI评价所缺少的重要一环。

　　四是要考虑如何搭建新AI技术在教育领域的信任机制。借助AI技术的力量的确能够帮助教育工作提质增效，而作为实时综合评价、综合研判及其个性和复杂的教育工作，我们如何与AI建立一种互信机制，使教育呈现的结果既综合人的意志，同时又能充分体现技术的精准高效，这是需要去认真思考和布局的。

　　一、AIGC全景分析

　　AIGC可以拆分成AI和GC，AI是人工智能，GC是内容创作。AIGC是一次科技与艺术的碰撞，它有能量有情绪，能够触动我们的情感，这一点是AIGC相较于之前最大的一个变革。

　　内容创作经历了从PGC到UGC再到AIGC，过去都是人在创作内容，但是这一次机器参与到内容创作中，在很多模态下都开始有AI参与。

　　音频领域也有很多有趣的应用，比如语音合成软件。在元宇宙时代，AIGC给了我们一个机会，可以在虚拟世界里去扮演我们理想中的角色，甚至可以模仿小猫的发音方式。

　　与之相比，文字创作相对来说比较简单、生活中的应用场景也更多，这也是为什么今天ChatGPT最先进入每一个人生活中，但从兴起时间来看，AI绘画等图像生成比ChatGPT更早。AI作品不仅能够在艺术创意上跟人比拼，更重要的是它能实现人做不了的事，因为我们真人作画时视力是有视线范围的，如果聚焦到精微的环节，我们没有办法画出完整的故事，但是AI可以做到，它可以无限放大每一个细节，每个细节都依然是一个作品。

　　更令人振奋的是视频，我们看到的每一个视频本质上都是由无数帧图片构成，目前谷歌和Facebook已经开发了视频生成软件，看似比较粗糙，但是在不远的未来，是不是可以让AI代替各大导演呢？

　　最后，元宇宙也是一个更高级形式的内容模态，因为它更丰富、更沉浸式。无论是Roblox还是OpenAI，都在积极拥抱元宇宙和AIGC的结合。AIGC也面临一些挑战，其中最重要的是版权，因为AI的内容并不是凭空而来，而是学习了大量的真人作品之后才有这个能力的，那生成这个作品之后，它跟AI所学习的那些语料的原作者之间到底有什么关系呢？这令法律界也面临着很大的困扰。而借助Web3区块链确权技术就可以实现AIGC作品的版权争议，甚至可以解决绘画风格上的版权争议。在这个时代，Web3.0能够先于现实世界的传统法律体系，更好地去解决这些由于新的技术迭代带来的法律空缺。

　　除了元宇宙和Web3.0之外，大家更关注的是现在大型科技公司究竟在做什么？宏观来看，在文字图像、虚拟人以及视频领域，是大公司扎堆的模态，尤其是在文字领域，反而在音频多模态以及游戏领域，空缺还比较大。

　　二、AIGC技术思想

　　AIGC的技术发展经历了三个阶段。1990年以前的AI1.0时代，AI技术更多是基于小范围的实验性项目；到2010年之前，更多公司开始研发专用型AI，或者决策式AI，比如刷门禁、刷脸，刷脸是一个判断题，机器做判断题很容易；2010年之后，机器不仅可以做判断题，它还可以做简答题、论述题，甚至可以作画，做抽象的题目。

　　AIGC早期阶段的代表技术是生成对抗网络模型，它是最初AIGC应用最广泛的一个模型基础，一方面它需要生成器，另一方面需要判别器，在彼此对抗过程中实现生成。但是这个模型有一个劣势：AI所生成的内容可能并不是我们想要的。为了解决这个问题，出现了CLIP与Diffusion模型，这两个模型实现了根据文本生成图片的AI绘画，同时随着参数量的增大，AI会变得更加聪明。

　　最主流的AI绘画工具中有三个具有代表性的产品：Stable Diffusion、DALL·E2、Midjourney。这三个产品面对同样的文字指令，作出来的画有什么不同呢？Stable Diffusion生成的图片细节更复杂，相对来说有一定创意；DALL·E2生成的图片非常像照片，更接近于现实；Midjourney最有艺术感，因为底层大模型不一样。那么，是不是未来所有人在文字模态下都要使用ChatGPT？当然不一定。就拿绘画工具来说，虽然都是作画，但应用场景并不一样，更不用说语言。其实每一个细微的变动都会带来不一样的应用场景，这就是内容创作的魅力。

　　AI的发展经历了几个阶段的模型迭代之后，遇到了一个问题：虽然现在参数量变大，训练的语料数据量变大，但是AI出现了混乱，信息越多，它越不知道该怎么处理。这个时候就需要为机器引入注意力机制，这是ChatGPT的T（Transformer），P是预先进行训练的Pre-Trained，G是生成式的Generative。引入这样的机制后，可以让AI面对大量的语料时抓住主要矛盾。

　　ChatGPT的训练过程是什么原理呢？首先，准备好问题，一些问题和答案用于调优GPT-3.5模型，到了第二个阶段，抽取问题和一些模型的答案进行排序，这些排序后的答案会用于训练奖励模型，让它知道哪个答案更好，第三个阶段就是让ChatGPT开始输出，越好的回答就会获得越多奖励，这样它就会在训练的过程中知道哪种回答是更好的，这几乎是我们真人去学习知识的渐进过程，但是可怕之处就在于它不需要吃饭、不需要睡觉，它是一个废寝忘食的学霸，这就是为什么短短几年间AI发展就突飞猛进了。这一次ChatGPT之所以能够这么火爆，技术是一个方面，更重要的是它拥有特别低门槛的场景，让每一个人都能够去跟它互动。OpenAI的ChatGPT月活量破亿只花了2个月的时间。技术存在很久，包括底层的技术也存在很多年了，但在当今才实现如此爆发性的关注，这说明比起技术发展更重要的是找到结合已有技术的核心场景，这是非常需要从业者用心去挖掘的。

　　三、AIGC的影响

　　一是资讯行业。媒体人很担心自己的工作会不会被ChatGPT替代，我认为ChatGPT更多是辅助媒体人的工作，过去记者采访更多的是录音转文字，但是今天我们可以把这个稿子扔给ChatGPT，让它去按照我们的文风要求去生成各式各样的风格，它可以通过学习我们的文风去生成文章。此外是快讯，尤其是体育赛事、经济数据的发布，这些新闻快讯的语言相对比较通用化，核心是抓取准确指标，ChatGPT可以直接生成内容，但它缺少温度和人文关怀，而且它无法判断一个消息用什么样的角度去报道才能够不引起社会舆论的负面效应。所以，媒体人的工作不会被替代，因为今天的机器人做不了价值判断。

　　二是影视行业。在剧本创作环节，ChatGPT能够生成各种各样的故事线，而其他AIGC工具还可以生成动画，或者生成已经去世或者年老的演员的模型，让他们再一次出现在荧幕中。

　　三是电商领域。AIGC可以生成视觉三维的模型，也可以让图片展示更高效。虚拟主播接入ChatGPT等AIGC模块后可以更好地和用户互动，最后可能会代替真人主播，实现更高的PMV。

　　四是教育行业。比如写作辅导可能节省老师备课的时间；再如阅卷，ChatGPT未来也许能够去写评语。

　　五是金融行业。ChatGPT以及底层通用模型广泛应用之后，智慧客服会变得更加智慧。

　　六是医疗领域。公司可以借助ChatGPT的底层能力协助做心理治疗。在聊天时，机器能识别出你似乎在大量地使用负面词，它可能会认为你心情不好，从而会换一种方式让你变得更愉悦。还有辅助医疗科普，只需要医生去训练机器，让机器学习医生的语气，医生输入文字就可以。