多年來，人工智慧（AI）統治世界一直是許多人擔憂、且並非不可能的事，但誰知道，這會從藝術和文學領域開始呢？

在全球都還在為聊天機器人ChatGPT驚嘆時，OpenAI在3月14日又亮相了新一代的GPT-4，不但可以可處理2.5萬字長篇內容，是ChatGPT的8倍，最讓人驚豔的是還能「看圖說故事」，連哏圖都能分辨，告訴你背後的小點在哪。

ChatGPT是什麼？ChatGPT能做到哪些事？

GPT是「生成型預訓練變換模型（Generative Pre-trained Transformer）」的縮寫，是一種語言模型，而OpenAI所提出的這一系列的模型，可以執行非常複雜的任務，如回覆問題、生成文章和程式碼，或者翻譯文章內容等。而GPT中的Transformer是指由Google Brain所推出的解碼器（decoder），是用來處理輸入的自然語言以處理翻譯、摘要等。

ChatGPT不僅僅是個聊天機器人，而是上知天文下知地理、可以針對使用者問題給予相應的長篇回覆；問答解惑、寫程式和debug，甚至撰寫論文、劇本小說詩歌等等，都難不倒它，只是有時還是會出現令人啼笑皆非的答案，但都還編得有模有樣、令人驚豔。

自從先前ChatGPT開放公眾使用以來，已經吸引超過100萬人使用，社群媒體也湧現了大量用戶的測試截圖，主題廣泛，個個都在測試人工智慧的極限。

看起來coding難不倒它。

寫詩也有模有樣，對英文詩的押韻也有一點概念。

甚至基本的學術論文（且將可能會為學校帶來一些問題）。

但可詢問的內容也有限制，例如，它的培訓內容只限於2021年以前的資訊：

ChatGPT的回答內容僅限於2021年前。

圖／ ChatGPT

甚至有資訊出錯的時候：

ChatGPT也會資訊出錯。

圖／ ChatGPT

ChatGPT的演變歷程：1到4代有什麼差別？

1. GPT-1：

就是第一代GPT模型，於2018年6月誕生時，就已經是個強大的語言理解模型。從判斷兩個句子間的語意與關係、文本資料分類、問答與常識推理都難不倒，只是並非好的對話式AI模型，訓練參數也遠低於後續模型。

2. GPT-2：

2019年2月OpenAI又推出了由GPT-1演變而來的GPT-2，但主要改變只有使用了更多參數與數據集，參數量達15億（GPT-1僅有1.17億），而學習目標改成了「無特定任務訓練」。這證明了，大幅增加的參數和資料可以讓GPT-2比起GPT-1更上一層樓，雖然有些任務的表現不比隨機的好，但在生成短文和編故事等方面都有了一定的突破。

3. GPT-3／GPT-3.5：

2020年GPT-3也受簡單粗暴地用錢堆出了更多的運算資源，延續過去GPT類的單向語言模型的訓練方式，只是將模型增大到1750億參數。GPT-3在自然語言處理領域已經取得了重大的突破，成為了當時最大、最強大的自然語言生成模型，從機器翻譯到文章總結輸出，都有著非常出色的表現。

只是，2020年因為疫情嚴峻所致，人們對於人工智慧領域的突破並沒有足夠的關注。而且，比起ChatGPT，GPT-3並沒有辦法進行自然的對話，只能處理單向的任務，因此也只有少數開發者有興趣。

直到2022年11月底，OpenAI才發布了「GPT-3.5」的更新，主打對話模式，甚至可以承認錯誤、且拒絕不恰當的請求──這就是支持ChatGPT背後的模型，其更接近人類對話與思考方式的特點也吸引了全球的目光。

4. GPT-4：

距上次GPT-3.5的更新不久，2023年3月14日，OpenAI又拋出GPT-4，此次除了正確度高出40%、以整理和搜尋網路上的資訊為主，還可以支援視覺輸入、圖像辨識，懂得「看圖說故事」了！不過GPT-4沒有再砸下重金、狂堆訓練參數，而是把研發的重點將放在提升利用現有數據的能力上。