超越炒作：ChatGPT的现在和未来影响

简介

ChatGPT在市场上的传播效果令人难以置信。它在推出后仅五天内就吸引了一百万用户，目前每月用户达到了1.8亿，这超过了Google Meet每月用户数的一半。

在2023年，ChatGPT和Claude对我的工作产生了很大的影响。我每天使用它们来提高我的写作能力，快速了解我不熟悉的话题，并总结内容。在2023年，我还利用ChatGPT为我正在开发的产品创建了一些功能。

作为一个好奇的产品人员，我曾经问过自己：我在工作中使用ChatGPT，并阅读太多关于人工智能的新闻文章，是否会导致对ChatGPT和其他大型语言模型对生产力和社会的实际影响存在偏见的观点？这是一种非常常见的偏见。感谢ChatGPT，我刚刚了解到这种偏见被称为巴德-迈因霍夫现象，或频率错觉。

我对ChatGPT使用的调查

所以，我决定验证一下自己是否成为了频率错觉的受害者。我采用一种伪科学的方法进行了这个验证：我创建了一个调查问卷并邀请我在职业网络中的人回答。

为什么我认为我的调查是伪科学的？如果要被认为是科学的，我应该明确定义一个清晰的目标人群（例如，所有在欧洲从事技术工作的人），确定适当的样本大小以获得统计显著的结果，并采用能够最小化选择偏差的抽样方法。

然而，由于我这次调查纯粹是出于个人兴趣，我认为从我的领英网络上收到的47个回复足以暂时支持我的结论。

调查结果

所有47名参与者都在科技领域工作，担任以下角色：

• 产品：24
• UX / 设计：9
• 工程：4
• 首席执行官 / 创始人: 4
• 市场营销：4
• 数据科学
• CRM技术顾问：1

如预期，大部分的受访者都是LLM的重度用户，因为熟悉这些技术的人更容易被我的请求吸引并积极回应。令人感兴趣的是，即便他们并不主动使用ChatGPT、Claude或类似工具，仍然有9人花时间阅读我的消息并参与调查。

• 31每周至少使用LLM几次
• 7个人每个月都会使用它几次。
• 9试过一两次

不出所料，ChatGPT是最广泛使用的聊天机器人；有四个人青睐Claude，而有两个人使用Google Bard。

最令人露骨的问题是：“您能分享一下您向生成式人工智能工具提出的最后一个问题或提示吗？”

大部分的回应都与写内容有关（11个回应），学习新东西（7个回应）和总结内容（6个回应），但我还发现了一些我之前没有想到的有趣用途！

• 竞争对手研究
• 心理健康：请成为我的心理治疗师。
• 个人和娱乐：提供菜单和购物清单，提供派对清单。
• 指导：准备即将进行的面试。

个人反思

所有提供的回答都展示了回答者根据聊天机器人的需求优化问题的技术能力。很明显，他们是早期的采用者，投入了大量的努力和创造力来掌握聊天机器人，并以创造性的方式运用它。

这种行为是任何技术的早期采纳者的典型特征；他们愿意为新工具付出必要的努力，以换取其提供的好处以及成为首批探索尚未被所有人接触到的创新的人带来的满足感。

将来会发生什么？

LLM聊天机器人提供了很多价值，并被众多技术专业人员用于执行各种任务。我相信在未来几年中，我们将会看到LLM对各个领域以及整个社会的工作相关生产力产生更加显著的影响。

为了实现这一点，需要克服两个主要障碍：

可用性/可供性

LLMs需要变得更加用户友好。在大多数情况下，聊天机器人并不能代表一种自然的沟通模式；我调查中的例子说明了以技术方式提供指导的能力，这只有早期采用者愿意尝试。

Chatbots像ChatGPT和Claude缺乏操作提示；它们并不会自动向人们展示如何使用它们，或者在事先咨询指南或进行调试之前能够达到什么样的预期结果。

只有当LLMs被整合到人们已经使用的应用程序中，并以一种自然的方式，并可能由专用硬件设备支持时，它们才会对绝大多数人变得相关。

内容策展

作为早期用户，我们知道并接受 LLMs 的回复可能非常不准确和意外；然而，这对于广泛使用是不可接受的。我认为有需要开发专门工具，能够在特定主题上提供可预测和准确的答案。例如，今天，我不能相信 ChatGPT-4 能给出正确的传统意大利菜肴的成分和步骤。作为一个西西里人，我怎么能相信一个AI会建议用甜瓜而不是西瓜来制作美味的 Gelo di Mellone 呢？更令人担忧的是 ChatGPT 可能会提出有害的食谱建议，就像某些用餐建议应用的用户遇到的情况一样。

结论

基于我个人的经验和我在使用 LLM 的调查中收到的回复，我得出的结论是 ChatGPT 所带来的所有炒作是实至名归的。这是一个强大的工具，已经为早期用户带来了巨大的价值。然而，我们仍然处于 LLM 的早期阶段，在能够被大多数人接受之前，它们需要在用户体验和内容准确性方面不断发展进步。