2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。
每日一猜答案分析：

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过去一周几乎每一天，醒来就能看到 AIGC 狂飙突进，这可不是夸张的描述――

周一：AI 绘画 Midjourney V5 开始发力，下面这张由 AI 生成的照片开始在网上流传，从背景到五官，再到 AI 「天敌」画手，表现都很不错。

不过后面与 V5 相关且更加诙谐、传播更广的是，英国记者艾略特用 V5 生成了特朗普被捕照：

没想到吧，图片都不是 P 了，直接 AI 生成，随着 Midjourney V5 越来越出圈，压力逐渐来到了视频领域。

结果，同样是周一，AI 生成视频的 Runway Gen-2 模型发布，只要提供任意文本、图像、视频，就能生成一段风格各异的短片。

周二：谷歌大语言模型 Bard 发布，有 ChatGPT 在前，倒是没砸出多大的水花。但同一天，Adobe 终于下场。

不仅发布了自家的 AI 图像生成模型套件 Adobe Firefly，更宣称自己要积极拥抱时代变革，将 AI 生成深度整合到包括 PS 在内的一众产品中。

周三：算力界的「*商」，英伟达的老黄在开发者大会上整了新活，不仅发布了 N 卡里显存最大的 H100 NVL，还把 ChatGPT 「同款」搬到了云端。

虽然发布会上的新品，和咱们普通玩家没任何关系，但 Midjourney 也好，Bard 也罢，还有 ChatGPT 哪个不得靠显卡运行。

别的不说，在这次 AI 竞赛里，作为*商存在的老黄，比谁都更拥抱 AI，所以在发布会上，老黄多次强调――AI 的「iPhone 时刻」已经到来。

周四：可能全球都在沉迷 KFC 的疯狂星期四，意外的冷静了一天。

或者说，这是暴风雨前的沉默。

周五：OpenAI 宣布，ChatGPT 开放插件功能，而且，第三方插件可以连接互联网。

字越少，事越大，周五的 OpenAI 开放 ChatGPT 插件就是这样，老黄在发布会上说，AI 的 iPhone 时刻已经到来，听着*商的一家之言，不真实对吧。

但当 OpenAI 真的下场开始做「iPhone」，不真实也变得真实起来，周末两天，我想了很多，今天就和大家一起聊聊。

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无论是 GPT-3.5（ChatGPT），还是 GPT-4，都逃不过一点：模型数据停留在了 2021 年 9 月以前。

虽然我们可以通过与 ChatGPT 对话，获取到建议，但没办法通过对话让 ChatGPT 直接提供天气，更没办法通过 ChatGPT 了解某一场比赛的实时得分。

但解除封印后的 ChatGPT，可以根据一个网页的内容，去生成答案，并提供参考网页的链接，信息不够真实的问题也得以解决。

等等，你有没有觉得这有点像 OpenAI 的大股东，微软必应正在做的事情，难不成 OpenAI 要剑指老东家，抢搜索引擎的饭碗？

是，也不是。

是的地方在于，联网后的 ChatGPT，一定会影响到传统搜索引擎的地位；不是的地方在于，OpenAI 的野心，或许早就超脱搜索引擎了。

注意，ChatGPT 的插件是允许和第三方应用程序联通的，OpenAI 正在做的事，不再是闷头做基础设施，而是越过赚差价的中间商，直接做 「ChatGPT+」平台。

我和大家做个类比，可能更好了解――

1、微软的成功是 1980 年拥抱了用户图形界面，Windwos 成了微软发展的底气。

2、谷歌的成功是 1998 年整合了信息搜索，用搜索引擎和浏览器成功绑定了用户。

3、苹果的成功是 2007 年重新发明了智能机，此后 iOS 及其生态就是苹果的摇钱树。

无论是微软、谷歌还是苹果，他们各自掌握了不同时期的入口，建立起了自己的生态，从而立住了脚。

换个更好理解的说法，他们都是在做各个时代的房东，OpenAI 现在也是这个想法，做自己的互联网入口，做自己的房东。

怎么实现？最简单的例子，在发布插件时已经展示了――

「这周末，身在旧金山的你想要吃素食。周六，你想找一家口碑好的素食餐厅。周天，你想要找一个好吃又营养均衡、热量低的食谱，然后自己采购一些食材来做」。

过去，要实现上面这个需求，口碑好，你要打开大众点评；热量低，你要使用热量计算的工具；采购食材，你要找团购，要去超市买东西。

那未来呢？你把那段话直接发给 ChatGPT，剩下的事情，就是等待 ChatGPT 提供去哪吃，在哪买的建议了。

不光是外卖、网购，这些场景你可以代入到方方面面，换句话说，ChatGPT 可以代替用户去完成其中的操作。

更直接点，这是彻底改写了过去人机交互的方式。

过去以键盘、鼠标主导的交互将逐渐被淘汰，取而代之的就是一个语音输出设备，一套手势交互逻辑，以及显示终端。

没错，每人一个贾维斯的时代，即将来临。

2

从默默无闻到拥有重构整个互联网交互方式的野心要多久？OpenAI 的答案是 4 个月。

说实话，今天这篇文章，除了开头的消息总结，都是我用语音输入给 ChatGPT，然后让它整理成书面文字，我再修改一遍搞定的。

所以，ChatGPT 重构互联网，成不成咱先不说，但不妨碍我去预测，或者说狂想――

如果 ChatGPT 能成为房东，能整合互联网，那么未来的入口何必是下载了 N 多 App 的手机系统？

我们只需要一个承载了 ChatGPT 的设备就好了，接口和入口都在 ChatGPT 上，我们只用口述指令，在屏幕上略加调整或纠错，ChatGPT 负责接收并操作，整个过程会很丝滑，至少不用去多个 App 间反复横跳。

我知道，这种场景看起来像是科幻电影，但当 ChatGPT 成为智能设备与互联网之间的唯一入口，那科幻也有可能变成现实。

当然，这种变化不会突然出现，一年、两年？五年、十年？我觉得不会很久。

更有可能的是各大厂商引入 ChatGPT 或类似的大语言模型，不管「ChatGPT+」平台成或不成，但基于此的变化，我们一定能看到。

为什么这次变革来得如此突然？核心是 ChatGPT 的出现，意味着自然语言能被机器听懂了。

是的，过去的 App 是通过图形操作的方式，把我们的目标转换成机器语言，但 ChatGPT 可以直接把人话翻译成机器语言。

我给大家解释一下这其中流程的变化：

过去，老板给我们下达个指令，比如「整理一份会议报告」，短短 8 个字的背后，包含了 N 多操作（语音转文字、提炼信息、翻译等等）。

但是老板的指令机器听不懂，我们可以听懂，我们需要把上面这 N 多操作，一步一步通过工具完成，在这个过程中实际上是我们完成了自然语言转机器语言的工作。

但当计算机能听懂人话了，我们的操作就可以变成直接把需求告诉 ChatGPT：

这是它输出的结果：

当然，这个过程中有诸多局限，诸多问题，但它所代表的，是自然语言与机器语言之间的转换，单这个转换，就已经掀起了 AIGC 的浪潮。

在联网后，ChatGPT 对互联网上的各个接口，通过自然语言进行索引和整合后，这不就是未来可期吗。

3

叠个 Buff，ChatGPT 的落地，AI 时代的到来，咱别把它和「贩卖焦虑」画等号，工具不会消失，工作也是，只会是换一种方式到来，当然，前提是你得会用 AI。

当然，不只是它不能背锅的原因哈，而是短期内 AI 替代不了人类，需要人类提供自然语言的指令。

而且能预测到的是，工具虽然不会消失，但形态会发生变化，在曾经图形操作外，我们还得掌握如何描述需求。

为啥？用过 AI 工具的小伙伴肯定知道，当你能清晰明确地表达需求，上手会非常容易，虽然都是自然语言转换机器语言，但现阶段的 AI 还做不到 100% 理解。

至少需要人类从三个角度配合，换句话说，是掌握三种能力――

1、拆分需求的逻辑思维能力

2、描述需求的语言表达能力

3、辨别对错的分析判断能力

你想想看，为什么前面我说，没必要过度紧张，在 AI 出现前，掌握这 3 种能力的人，已经能自己解决 90% 的问题；在 AI 出现后，上手会很快的。

只是这个过程中，当琐碎且重复的工作能自动完成，需要适应这变了形态的工作流程。当人类会从日常繁琐的重复操作解脱出来，真正去从事创造性的工作，这将会带来怎样的效率爆炸？

与其担心工作会不会丢，不如担心家里的孩子如何在这种变化里做出改变，当然，没孩子的当我没说。

上周三，比尔盖茨发博客说，自己人生中经历过两次革命性的 Demo。一次是用户图形界面，一次是 OpenAI 训练的模型通过 AP 生物学考试。

我们不是比尔盖茨，也不能让 Windows 变成自己的摇钱树，但无论如何，作为这个时代的见证者和参与者，我们或许正在亲历这场变化的到来。

想想科幻电影里的透明屏幕，有可能在我们出生的这个时代出现，这真的是非常值得开心的事情。

本文首发于微信公众号网罗灯下黑（【【微信】】），未经授权请勿转载！

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自 ChatGPT 诞生以来，技术圈内有不少开发者基于它的功能实现了不少优秀的产品，现如今在 GitHub 上新增的 ChatGPT 项目更是多不胜数。

为了能够更加灵活的扩展 ChatGPT 的现有功能，OpenAI 正式上线了以安全为核心的 ChatGPT 插件系统，在保障数据安全性的前提下，让 ChatGPT 功能再度提升一整个数量级！

其实，在 ChatGPT 发布没多久后，OpenAI 便收到了来自多家企业与开发者的诉求，希望团队能开放插件系统，以便自己能将产品对接到 ChatGPT 上。

于是，那些用户受众较多的产品，如 Shopify、Slack、Speak、Wolfram 和 Zapier 等公司，OpenAI 提前给他们开放了插件系统的开发权限。

目前，基于他们自有产品所构建的插件，已经上线到 ChatGPT。

这些插件涵盖了实时信息检索、订机票、在线点餐、交通导航、企业办公、流程优化等功能。

对于自家的插件系统，OpenAI 自然也得做出表率，所以，这次他们也带来两款颇有诚意的插件。

1、Web 浏览插件

ChatGPT 常令人诟病的一个问题，就是它的模型训练数据，迄今为止用的还是 2021 年的老数据。

对于当下这个信息大爆炸时代，相隔两小时，消息都有可能滞后，更别说相隔两年了。

本次的「Web 浏览」插件，基本上就是为了解决这个问题而生。

该插件会利用 New Bing 的 API，在互联网上搜索问题的相关信息，然后给出具体答案。

下面这个视频，主要演示了几个功能：

1. ChatGPT 检索有关奥斯卡颁奖典礼的最新信息；
2. 通过答案中的索引，跳转到详情链接；
3. ChatGPT 会根据提问内容，判断是否需要调用 Bing 接口来获取信息。

需要注意的一点是，这个插件只支持 GET 请求，不支持 POST，也就是说，它只能用于获取数据，不能用于发送。

这也是 OpenAI 从安全角度出发，做的一些限制。

另外，那些做了爬虫限制，拥有 robots.txt 文件的站点，OpenAI 也会遵守约定，避开那些禁止抓取的内容。

因此在使用时，出现如下报错，属于正常现象。

相信这个插件装上后，Bing Chat 的使用频率会下降很多...

2、代码解释器

昨天推出的 GitHub Copilot X，其编程能力大家都有目共睹了。在技术编程领域，AI 能提供的协助以及应用前景无限。

因此，本次 OpenAI 也开放了一个编程插件：「代码解释器」，该插件用到了尚处于实验阶段的 ChatGPT 模型。

该模型被放置在一个受防火墙保护的沙盒中，并会分配少量的临时磁盘空间。

在用户进行对话交流时，代*保存在持续会话中，交流不中断的情况下，可随时调用。

下面这个视频，主要演示了三部分内容：

1. 通过函数来生成与修改图表；
2. 解析 CSV 文件内容，并获取、分析表格数据、生成可视化图表；
3. 上传图片，动态调整图片大小、灰度、色调，并生成下载链接。

在 OpenAI 的最初研究中，发现这款代码解释器有着以下几点比较好用的功能：

• 解决定量和定性的数学问题；
• 进行数据分析和可视化；
• 快速转换文件格式。

随着使用人群的增加，这款代码解释器的更多用途功能会被慢慢挖掘出来。

看完 OpenAI 的两个插件，你是否也想尝试自己弄一个？

别急，这个使用权限和开发权限不是人人都有的。

你需要先加入 【【微信】】 申请，然后等待官方通过。开发者和 ChatGPT Plus 会员通过机率会大一点。

在申请时，最好填上自己的 GitHub 地址，我猜想这应该也是 OpenAI 团队用于判断开发能力的标准之一。

申请地址：

此外，OpenAI 对插件系统的安全也是极为看重。

除了设置沙盒，保障隔离之外，OpenAI 还联合内外部人员进行了多次红队演练，确保插件开发者不会进行 prompt 注入、发送*和垃圾邮件、绕过插件防御系统来安装后门程序等行为。

红队演练是一种模拟攻击的安全评估方法，由一支独立的团队（红队）针对特定目标进行计划、实施攻击，以发现现有系统的安全漏洞和潜在风险，并提供改进建议。

如果你足够幸运，拿到了插件权限。

在动手开发插件之前，不妨先看下 OpenAI 在 GitHub 最新开源的项目：Retrieval。

该项目是一个简单的 ChatGPT 插件 Demo，可对个人或组织文档进行语义搜索和检索。通过提问，便能从数据源（如文件、笔记或电子邮件）中获取相关的文档内容。

下面这个视频，展示了该插件的具体用例：通过提问来调取 2018-2022 年联合国的报告内容，并输出为表格。

GitHub：

通过这个 Demo，我们可以先大致了解 ChatGPT 插件的文件结构、API 调用方式，以及跟 ChatGPT 的交互流程。

随着新插件系统的上线，未来 ChatGPT 的功能会变得愈加丰富，用户也不再需要到多个 App 之间来回切换。

对于开发者来说，后续 ChatGPT 插件若打通付费选项，兴许也是一个不错的变现渠道。

从大方向看，ChatGPT 插件系统的上线，将如同早期 iPhone 开放 App Store 一般，OpenAI 正在悄然建立起自己的 AI 生态帝国。

文末，照旧安利一波我们的公众号：【【微信】】，平时主要分享比较实用或有趣的开发工具与 GitHub 开源项目，偶尔也会聊聊技术圈内最近发生的新鲜事，感兴趣的小伙伴可以关注一下～

文中所提到的所有开源项目与工具，已收录至 【【微信】】 的开源项目列表中。

该列表包含了 GitHub 上诸多高质量、有趣实用的开源技术教程、开发者工具、编程网站等内容。

从 2015 年至今，累积分享 3500+ 个开源项目，有需要的，可访问下方 GitHub 地址自取：

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