最近，一个问世不到一周的一个AI聊天机器人光速走红，疯狂程度直追羊了个羊。
甚至因为对中文的超高支持度，国内的科技圈都被它刷屏了。
很多人便深陷其中，无法自拔。就连马斯克不忘调侃一句这种“人传人”的疯狂现象。
想必消息灵通的差友已经猜到了，他就是OpenAI的新产品ChatGPT。
之前，OpenAI就曾发布了新模型DALL*E，能从文本直接生成图像，打破了自然语言与视觉的次元壁，AI圈欢呼，二次元猿狂喜。
从被AI作画惊艳到现在，抖音都已经开始全面整活AI漫画脸，人工智能好像在以一种很新的方式入侵了各位差友的生活。
这一回OpenAI的诚意制作ChatGPT，更是直接拿“代表先进生产力的科技巨头”开刀，直指谷歌的基本盘---搜索业务。
这可不是标题党的噱头，而是最近一个Twitter博主的破防现场。
12月1日，一位名为josh的博主在将他日常请教谷歌的问题喂给ChatGPT时发现：“ AI对话模型ChatGPT ”的回答竟然完爆了谷歌搜索结果。
为此，他振臂一呼：谷歌已死。
更夸张的，这一激进的观点，甚至得到了2.2w网友的支持。
为了赶上这波AI的潮流，差评君带着黑眼圈连夜尝鲜。一顿操作过后，感觉已经成功见证了历史。
ChatGPT的出现基本宣布了，人工智能的对话模型开始能在大范围、细粒度问题上给出普遍稳妥的答案。
简单地说，人工智能的大对话模型可以达到基本不犯错误的水平了。（当然现在还是测试版）
有个网友问ChatGPT：给我讲讲2015年哥伦布来到美国的故事。
ChatGPT不仅会指出问题的错误“哥伦布不可能活到2015年”这个假设，还能将问题，自动理解成一个假设性场景，并创造性地想象哥伦布生活在当代的场景。
不仅融通古今，还有批判性思维，其语言表现力和思想深度，让人佩服。
于是为了直观地体现这种差距，有网友特意带着我们这位人工智能界的新秀做一次智商测试，结果显示平均智商83。
这还没完，甚至在某些领域，ChatGPT已经彻底走在了大部分的人类前头了。
Anaconda公司的CEO ，Python社区中最具影响力的领导者和开发者之一，Peter Wang表示：我刚刚与ChatGPT就现代物理学的历史进行了大约20分钟的对话。如果我在高中和大学期间有这样一位老师……OMG。我认为我们基本上可以重新审视大规模教育的概念。我们所知道的大学将不复存在。
当然ChatGPT真正让人拍案叫绝的领域还得是代码。当用户命令ChatGPT找出一段程序的bug时；
它不仅可以清晰地描述bug及原因，还能自动修复bug，写出一段正确的程序：
不少外网开发者在试用中声称ChatGPT针对他们的技术问题提供了非常详细的解决方案。（打工人泪目）
最丧心病狂的是，ChatGPT甚至不拒绝用一整段程序，给你拼接成一条小狗。
ChatGPT的前辈--- GPT-3语言，更是早就被微软用在了编程软件里，开发者只需要说明自己想在App里实现什么功能，就可以自动生成代码了。
这哪里是个聊天机器人，分明是个无情的编程答题机器。
不过，为了不给大家一种人工智能时代就要来到的错觉，还是给大家先浇上一盆冷水。
有生之年能不能看到强人工智能，还是一个难题。
有业内人士表示，ChatGPT只是经过了某些算法的修饰，更擅长应付常规的问题。
这就好像所谓的互联网黑话，以及神棍算命的话术一般，是为了用户体验而服务的。
所以，这样一个看起来很完美的AI到底能不能成功代替谷歌呢？这其实是一个开放式的问题。
与其说，ChatGT人工智能有多先进，在搜索业务上比谷歌更优越，不如说，AI在以一种很新的方式，改变搜索引擎业务的生态。
我们知道，目前的主流搜索引擎，比如谷歌，都是基于对问题本身的搜索，但它们有一个很大的限制：用户有时也描述不清自己的问题。
恰好，ChatGPT能够和用户进行互动，在充分挖掘用户真实需求的基础上，提出解决方案。
有什么“专家级解决方案”比“ face to face ”的专家更加贴近用户需求呢？触及用户痛点的呢？
在此基础上，通过算法给ai加上一点点的温度（拟人化），简直就是王炸。
这才第五天，已经有大量将ChatGPT嵌入谷歌的插件出现了，这里头有没有ChatGPT自己的作品呢？我很期待。
不得不承认，这可能就是未来搜索引擎的的新范式，ChatGPT也许会引领一场大革命！
尽管，通过发布DALL*E和ChatGPT两个拳头产品，OpenAI似乎在一年内快速占领了，生成式AI的高地。（所谓“生成式AI”是指：用人工智能在几秒钟之内迅速生成图片、视频等创造性内容的能力。）
不过大家肯定想不到，在这个领域的祖师爷，还得是谷歌。
2015年，谷歌推出DeepDream，开创了AI根据文本生成图像的先河，而这时候，OpenAI才刚刚成立不久。
结果7年之后，OpenAI携带DALL*E火速出圈。而ChatGPT使得OpenAI在人机结合的领域，又再次领先了一步。
显然，在大火的生成式AI的领域，谷歌彻底败下阵来。
有钱，又有先发优势，谷歌的一手好牌是怎么打烂的呢？实在让人好奇。
对此，来自Google母公司Alphabet的一位工程师@hncel是这么解释的：
像GPT这样的大型语言模型是谷歌主要研究的领域之一，而且有大量相当明显的应用，它们可以被用来回答查询、索引信息等。
但是显然谷歌认为，在最大的产品（如搜索、Gmail ）中实际使用这些语言模型的经济性还不太成熟。
说白了，谷歌有足够的技术储备，但是觉得生成式人工智能作为通用性人工智能不太赚钱，所以战略性放弃了。
这就使得，即使DeepMind最著名的专用人工智能AlphaFold DB已经几乎准确预测了所有已知的蛋白质结构，彻底引领了生物学的革命。
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