仅仅两个月，“刷屏”社交平台的ChatGPT已积累1亿用户。

而第一批ChatGPT用户正从好奇的尝试者转向狂热拥趸，并在仅仅两个月间开始“疯狂吐槽”。

2022年12月底，作为在美国某大学就读的学生，阿韩在尝试用ChatGPT翻译英文论文后，一度将ChatGPT封为“留学生赶due神器”，对她而言，ChatGPT不仅能够帮助她提高英文文献阅读速度，还能在输入论文题目后帮助梳理大纲和行文思路，写完论文后还可以逐段润色。

图/用ChatGPT写论文（白字为需求，绿字为输出答案）

来源/阿韩提供

在澳大利亚研读的Freya亦惊喜地发现，ChatGPT比谷歌搜索更智能，输入问题后直接分点生成答案，极大节省了检索、筛选的精力，“昨天我预计要写一个小时的作业，用它两分钟全部搞定了。”

留学生训练ChatGPT帮自己写论文、翻译文献，职场人训练ChatGPT写邮件、工作总结、求职信，甚至辅助进行线上面试，一时之间，互联网到处都在“训练ChatGPT为自己打工”。

不过，从“留学生赶due神器”到“糊弄学大师”，随着谷歌聊天机器人首秀回答出错，以ChatGPT为代表的AI问答机器人也很快跌下神坛。

林方发现，ChatGPT输出答案里推荐的文献看起来有模有样，但实际上“都是搜不到的，很可能是ChatGPT乱编的”，此外，用写代码时，输出的代码，“看起来一本正经，实则完全没办法使用”，脱离了可以“写车轱辘话”的文科领域，在金融、生化等理科专业，ChatGPT开始“露怯”。

而即使在ChatGPT熟悉的语言学习领域，阿韩亦发现ChatGPT并不能真正理解专业术语，提出的观点缺乏深度，“更像鹦鹉学舌”，更何况，使用ChatGPT辅助论文写作，也未得到学界认可，ChatGPT用户们仍然面临着抄袭的风险。

同时，ChatGPT爆火之后，各类“山寨版ChatGPT”也争相上线，均打着ChatGPT的旗号，却暗藏陷阱——比如在使用一段时间后，表示免费对话额度已用完，需要收费，实际能力和水平也并不佳。

在久未迎来热点的国内市场，ChatGPT的爆火仿佛一场“久旱逢甘霖”，各个企业都不愿错过这一个热点。

斩获1亿用户的ChatGPT，作为数据和算力结合的一款优化对话的语言“大模型”，正引发全球AI热潮，国外谷歌、微软等大厂争相布局，国内百度、腾讯、网易、阿里、小米等大厂亦纷纷入场。

2月10日，继阿里、腾讯、字节、百度之后，京东表示，京东云旗下言犀人工智能应用平台将整合过往产业实践和技术积累，推出产业版ChatGPT——ChatJD，并公布了落地应用路线图“125”计划。

同日，华为在回应媒体时表示，已有鹏城盘古大模型。

只是在舆论热热闹闹，大厂一哄而上之后，ChatGPT能火多久？ChatGPT是切实、有价值的未来，还是又一场追风，火过一段时间便被遗忘？舆论的声音并不统一。

01、火爆的ChatGPT

随着ChatGPT不断掀起讨论，在小红书、抖音等社交平台，以留学生为代表的学生群体正俨然成为ChatGPT的新“拥趸”。

正在美国某大学读本科的阿韩告诉燃次元，2022年12月底，她偶然在小红书上刷到了用ChatGPT写论文的帖子，“因为我实在是又菜又不会写论文。”面对导师布置的小论文，“无法可想”的她决定尝试用ChatGPT写论文。

“完全可以用ChatGPT搭建论文大纲。”阿韩表示，设置最大字数后，ChatGPT根据她的要求输出的内容从5个点增张到3个大点8个小点，而她不用再头疼没有论文写作思路，“只要在这个基础上进行扩展即可。”

和阿韩一样，Franco亦表示，近两个月，留学圈学生都在讨论ChatGPT。

Franco在写论文的时候，经常写着写着就会出现很多拼写和语法错误，虽然花重金购买了grammarly（在线语法纠正和校对工具，这款工具被留学生们广泛使用）的会员，但Franco发现，grammarly理解中文能力并不强，有时会出现翻译错误，有时甚至需要她一句句再去修改，因此，ChatGPT的出现让她多了一个润色论文可尝试的新工具。

Freya亦表示，现在在澳大利亚研读的她发现，ChatGPT是比Google更好用的搜索工具，“我预计要写一个小时的作业，用它两分钟全部搞定了。”

对于课程安排的简单问答题，“以前用google，搜索后会出现很多广告里，广告里夹杂着论文。”如果想找答案，Freya需要“越过广告”一篇篇点开论文寻找，而使用ChatGPT，“它会直接报出答案，并且分一二三四点，我直接复制就行了。”

在小红书平台，燃次元搜索“ChatGPT”关键词时，相关笔记已达到1万篇以上，其中“ChatGPT真的可以用来写论文”、“用ChatGPT改paper绝了”等贴文引发热议，而在抖音，截止发稿前，ChatGPT的话题播放量高达6.3亿次。

图/ChatGPT小红书帖文（左）

抖音ChatGPT话题（右）

来源/燃次元截图

而在留学生之外，高校学生们也争相涌向外网注册使用ChatGPT，并通过社交平台不断学习ChatGPT的“花样用法”。

苒苒告诉燃次元，正在实习的她看到领导在群内发了关于ChatGPT的介绍后，出于好奇当即就进行了试用，输入导师给出的毕业论文要求后，苒苒发现ChatGPT能够迅速反馈，这让她惊喜不已，“感觉ChatGPT未来能取代搜索引擎了。”

而在辅助论文写作之外，1998年出生的林方在小红书上刷到了“使用ChatGPT理解代码写代码”的帖子，他先尝试性地问了一些和自身研究相关的常识性问题，希望用ChatGPT帮自己的论文整理材料，发现“用ChatGPT能完成互联网资料整理”后，林方惊喜不已，决定试着用 ChatGPT完成一些代码理解和重复性的代码写作。

同时，林方还发现，由于ChatGPT可以流畅得实现中英文互译，并且能够支持在线问答，简直是“高效读英语论文的神器”。

林方告诉燃次元，由于英语论文往往阅读需要克服专业术语繁多，英语语言障碍等等问题，读一篇英语论文的时间至少是中文论文的一倍，但如果用ChatGPT，不仅可以先用它把英文文献查找到，随后可以输入指令，要求ChatGPT总结论文内容再翻译成中文，还能持续提问论文内容，“用 ChatGPT再也不用担心英文论文读不懂了。”

除了学生群体，ChatGPT也悄悄在打工人里“火”了起来。

方群现在工作已经离不开ChatGPT了，在英国工作的她，完全“把ChatGPT当做文书秘书在使用”，由于英语不是母语，之前“头疼写得不地道”的邮件、发言稿，现在都可以直接交给ChatGPT来完成，“ChatGPT写完了，我只要稍微改改就能用，比我自己写得好。”

此外，ChatGPT还可以用来写cover letter（求职信），“自己写也是去网上找模板，不仅模板要花钱买，最后还要自己改。”用ChatGPT能“把企业的介绍，核心价值观很好的融入，并且直接给你写好”，对方群而言，“虽然成品算不上深刻，但已经足够了。”

写论文、写代码、写邮件，甚至改cover letter、模拟面试，从学生到打工人，他们正忙于训练“用ChatGPT为自己打工”。

02、被“疯狂吐槽”了

但总体来看，目前ChatGPT更擅长于一些搜索、资料整理的工作。从四面八方涌来的ChatGPT拥趸们，也无奈地发现，人工智能工具也有“智障”时刻。

作为金融方向的研究生，林方起初震惊于ChatGPT回答问题的速度，“语言流畅，显得非常专业”，而且会“列出知识点”，“一句话的功夫比我一周找的文献还牛”。

但在最初的震惊过后，林方发现，ChatGPT回答问题所使用的内容，一部分来自于网络的科普文章，一部分则根本“经不起推敲”，最重要的是，虽然推荐的文献看起来有模有样，但实际上“都是搜不到的，很可能是ChatGPT乱编的”。

同样的乌龙也发生在用ChatGPT写代码时，林方发现ChatGPT输出的代码，“看起来一本正经，实则完全没办法使用”，可能“一是因为流行病学和生物信息学并非ChatGPT擅长的学科，二是ChatGPT在数据集中这方面的训练数据比较少”，林方补充道。

而且，ChatGPT输出答案的质量也受到了质疑。

林方发现，虽然邮件、发言稿这类日常文稿使用ChatGPT可以极大解放双手，但到了学术写作领域，“ChatGPT始终更像是糊弄学大师”，即在学术写作时ChatGPT只是学习语言的“pattern”（模式），并不是基于对信息和学术用语的理解输出回答，这导致“ChatGPT的学术写作经不起细读，感觉更像是概念的生搬硬套”。

Franco也表示，“ChatGPT有时用词和表达方式并不专业”，而由于ChatGPT本身仍属于AI工具，难免出现“车轱辘话”，甚至误解语义的问题。

“虽然想训练ChatGPT当小工，但发现局限还是不小。”林方坦言，“ChatGPT准确度并不高，比如，我提供给ChatGPT两篇观点相反的文献，ChatGPT会出现三种输出方式，即AB都说XX是好的；目前众说纷纭，A说好B说不好；AB都说不好。”

然而，一旦林方对其进行反驳，提出输出的内容不对，ChatGPT就会立刻更改，即使输出的是正确答案。

“ChatGPT的观点都太普通了，只能对学术写作起到辅助作用。”阿韩直言，“专业的论文写作需要深刻的观点阐释，而你可以利用ChatGPT收集信息的能力迅速了解一个课题，却无法让他输出专业的观点。”

特别是在一些理科领域，如金融、生化环材、电子信息等等专业，ChatGPT更容易“露怯”，“即使就ChatGPT目前搜集资料、处理数据的能力而言，对于会Python的人来说，吸引力也并不大。”

此外，随着ChatGPT风靡全球，关于其背后的数据伦理和版权抄袭问题的讨论亦甚嚣尘上。

阿韩告诉燃次元，无论是写求职信还是提问论文涉及到的问题，她始终“不敢把个人信息上传到ChatGPT内”，此外，对于“尚未发表的文章数据或者结论上传到ChatGPT数据库”从而可能被用作AI智能训练和学习的资料“是否合适”的问题，阿韩也在心里打了一个问号。

虽然作为辅助工具，ChatGPT能够在语法润色、内容扩写、提供论文思路等等方面有极大助益，但其背后隐藏的风险也引发了学生群体的担忧。

“我的教授特意告诉大家，如果用ChatGPT写结课作业，会被AI检测出来直接认定为学术不诚信。”Franco担心地表示，现在“整段润色我还是会再观望一下”。目前Franco在使用ChatGPT时也会尽量删去敏感词，只将ChatGPT作为免费的文章润色工具使用。

而根据财联社报道， 近日，针对使用ChatGPT撰写学术论文现象，多家知名学术期刊正在更新编辑规则。其中《科学》明确禁止将ChatGPT列为合著者，并且不允许在论文中使用ChatGPT所生产的文本。《自然》虽然允许在论文中使用包含ChatGPT在内的语言模型生成的文本，但不能列为合著者。

03、ChatGPT还能火多久？

进入年后，ChatGPT的风头更盛，在年轻人的日常讨论也有涉及，比如一天下午闲聊时，朋友便扔了一个ChatGPT的链接邀请一起玩耍，在抱怨工作无法进行，写不出文稿时，也会有朋友提议“打开ChatGPT”。

一哄而上，热热闹闹的不只大众，至今，几乎每个大厂均已涉足，或宣布即将涉足ChatGPT业务。

在国内，大厂摩拳擦掌、跃跃欲试。2月7日，百度宣布推出名为“文心一言”的ChatGPT项目，英文名ERNIE Bot，预计三月份完成内测，面向公众开放。2月8日，据阿里巴巴一名资深技术专家爆料，阿里达摩院正在研发类ChatGPT的对话机器人，目前处于内测阶段。

2月9日，有消息传出，腾讯表态正在有序推进ChatGPT和AIGC相关方向的专项研究。此外，华为、京东、网易有道、小米等众多互联网公司也表示涉足ChatGPT。

在国外，2月6日，谷歌已向人工智能初创企业Anthropic投资约3亿美元，用于开发ChatGPT竞品，并推出名为Bard的对话式人工智能服务；2月7日，微软推出ChatGPT技术支持的新版Bing（必应）和浏览器Edge，升级后，用户可以直接提出问题，搜索引擎生成答案，新版Bing宣布上线的48小时内，已经有超过100万名用户申请加入，这使得bing下载量飙升，一度登上AppStore免费榜的第十名。

此外，AIGC的爆火也带动了相关概念股股价的飙升。例如被称为“美版头条”的数字媒体公司BuzzFeed，近日宣布将使用ChatGPT辅助制作网站内容，消息发出后股价三天内暴涨300%，成交量超过4.38亿股。

2023年开年，ChatGPT就掀起了一股“AI热潮”，甚至360创始人周鸿祎在与搜狐创始人张朝阳对话时提出，如果企业搭不上ChatGPT这班车，很可能会被淘汰。

不过，对此产业时评人张书乐则表示，大厂此时下场，似乎更像带着“被胁迫的味道”来“刷存在感”。在此之前，人工智能只在电竞、无人驾驶等较高消费层级和小众领域向公众展示肌肉，而如今，随着ChatGPT这一人人都可使用的聊天机器人横空出世，原本小众的AIGC圈层的平衡性被打破，大厂也不得不下场。

而大厂入场也有弊端，“最大的问题就是容易损伤企业公信力。”

较之公众对ChatGPT的容错率极高，带有极强娱乐色彩的传播轨迹而言，大厂的AI工具一旦表现失常，都将成为一场公关危机。例如，谷歌人工智能首秀答题错误，股价暴跌8%。过去大厂的人工智能更强调技术突破，而不考虑消费级训练，在这一波短期AI热中，势必处于舆论被动和市值不稳的状态中。

而ChatGPT的爆火，是一时追风炒作，还是切实可追的未来？

从投资人的视角来看，“ChatGPT还有很大的想象空间。”国内硬科技领域天使轮投资平台中科创星创始合伙人李浩告诉燃次元，做为数据和算力结合的一款优化对话的语言“大模型”，ChatGPT目前可以广泛应用在基于文本的简单重复性工作里，例如撰写文章、论文、报告等。接下来还能拓展到图像、音/视频等领域，替代一些简单的剪辑工作。

而且，ChatGPT拥有“训练”功能，特别适合代码的训练，可以广泛应用在诸多机器人应用领域，如陪伴机器人等。早在2019年，中科创星就天使轮投资了智谱AI，在鹏城实验室的华为昇腾芯片上每天为中国程序员生成超过100万行代码。未来，随着AI模型能力的提高，在金融、教育、工业、医疗等方面也有不小的应用前景。

而目前相对于二级市场的火热，一级市场的投资者们仍在理性观望。华创资本合伙人王道平表示，“对于国内来说，大部分创业公司或者投资，都还处于早期或跟随状态。”

张书乐亦直言，“ChatGPT只会是短期网红，在‘玩腻’后很大可能被‘月抛’。”不过，这种应用后续有望在智能客服、搜索引擎的资料整合等场景进行应用。

事实上，ChatGPT的技术性并不强，只是针对资料深度学习和进行了语法上的强化训练，和更关注垂直领域和商用领域的大厂技术，并不能同日而语，就目前而言，ChatGPT的应用场景依然不够宽广，以ChatGPT为例说人工智能真正进入了消费级市场，还为时尚早。