chatGPT潜力很大，问题也是

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对待一个工具，最好的方式就是加入到自己的生产工作流里去评估，其他都是白给。

作为4年前在新榜大会就公开演讲要拆解文章和评论要素上爬虫用模型评分卡分析读者喜好做视频用爬虫和脚本弄表情包的人，我自信自己对于技术赋能文字生产力的应用应该是走在时代的前列腺上的。

况且这破稿子我早就不想写了，终于有机会让我来奴役AI白嫖甲方了，好耶。

我用这个产品这几天生产了大概400+篇左右稿件or小说，用这个产品作为搜索引擎做了大概几百次（这个真记不住）搜索和追加搜索，英文和中文都有。

最后的感受和我2个月前写的关于chatGPT的文章一样。

很有潜力，但作为生产力还是不行。

当你使用catGPT直接生成中文文章的时候，你需要面对一个难题。

chatGPT写出来的稿子纯纯的新闻稿和论文的感觉，并且输出的内容没有任何创新性和暴论，角度也平平无奇，优点是速度快，并且你可以用对话的形式修改输出内容，但输出的东西依然是平平无奇的，一股子新闻稿车轱辘话的味道。

再说一遍，虽然输出的东西没啥语病，但读下来就是充满了翻译腔的新闻稿，特别无聊。

写的小说就更别提了，全都是直球直给，或许对网文工作室批量生产跟风文是够用的（仅限于够用），但对于生产真正的作品，差的远。

chatGPT对于新闻工作者，或者学生写论文作业来说，也是够用了。

毕竟这些领域本身就是套话轱辘话，也无所谓文笔和梗，能有足够的资料堆积就好了，甚至chatGPT的基础语感和语法比很多人的表达能力要强不少。

很多人的日报周报让它给润色一下，可读性肯定能提升下。

除此之外，没了。

对于我这种靠卖弄观点和段子为生的人而言，没有文笔，观点和梗这等于没有生产力，我不需要他给我套话，我要的它还满足不了。

很多段子和观点的核心是【转折】，chatGPT最大的问题是输出毫无转折。

写论文，写公文，写工作报告，写作业，非常好用。

但创作，还要迭代。

但写过稿子的人都知道，最麻烦的不是你自己写，而是要改稿子，改别人的稿子更是折磨。

一篇完整的稿子是牵一发而动全身的，一篇稿子改动超过30%，耗费的精力就大于你自己直接上手写了。

我要给他每一段大纲都写好，最后还要反复润色语言，加段子（在这个过程中涉及到全文结构和逻辑改造），太太太太太折磨了。

关键是我还不能对它发火，因为这个场景太蠢了，会蠢到我自己。

有这个功夫，我直接自己写更快，用语音输入更要快几倍（就像这篇文章我语音输入只用了15分钟就搞定），对比之下，chatGPT.的投入产出比是完全不行的。

我可以理解这是因为语言差异，毕竟chatGPT的中文库还不全，针对中文的训练应该也没做太多，所以只能说chatGPT作为应对作业和流水账，是神器。

真要拿来去市场上靠文字拼刺刀，搏一些关注度，还差得远。

对了，一篇爆文，最重要的是选题，然后是切入角度，然后是标题，最后才是稿子本身。

写字这件事，在其中的占比并不是最大的。

而前3点，都要靠人来告诉chatGPT。

这年头很多人连问问题都问不明白，很多老板提需求都提不清楚，chatGPT救不了他们。

把chatGPT用出花的前提是，你自己得有评估能力。

虽然作为中文写作工具不好使，但用来写英文稿子挺好用的。

这没意义啊，我面对的是中文读者中文市场，当然查英文资料好用倒确实是事实，这个要认可。

我还尝试了中间加翻译软件来试图抹平语种差异，但也还是不行，翻译痕迹过重，还是要花费大量时间来润色。

尽管用下来很折磨，但我依然觉得chatGPT很有潜力。

因为最难的是想不到做不到，只要能做到，哪怕很简陋，很low，我理解距离做好不会很远了。

现在各大公司都开始卷了，谷歌一个演示失误把股价都给炸了。

中国这么大的市场，网上中文素材也那么丰富，中文模型迭代应该不会太慢，百度不是号称3月要狂卷么。

隔壁AI绘画，一开始画出来的东西也是非常克苏鲁，但到了某个技术节点，一下子就进化飞升了，我非常期待。

我要奴役AI！

他会把结果包装的特别理直气壮，资料缜密，但东西是错的。

例如中文场景，我猜是因为数据库的问题，导致chatGPT的输出极为有局限性，并且极为离谱。

看个图，我之前用的时候截图的，做个小案例。

是不是很完美？

但很遗憾，答案本身是错的。

第一首诗是王维的《九月九日忆山东兄弟》，作者和诗名都错了。

第二首诗是《静夜思》，诗名错了。

类似的错误回答网上一堆，大家可以自己搜，相信群里也看到过不少。

这时候问题来了。

如果你本人不是这个领域的专家，这两个问题不在你的常识里，那么你看着它煞有介事的给你回答了这么多，还补全了诗句，你会认为它说的是对的。

然后你直接用了它给你的结论（再次强调，chatGPT是帮你用搜索引擎），你的工作很可能会变得非常轻松。

因为你直接因为重大失误被开除了。

没工作了，可不就是工作轻松了嘛。

这个我理解也是因为目前没有针对中文做专门训练，以及中文数据源的严重不足。

毕竟AI再厉害，也得有数据供它耍才行。

像上面那个需求，lululemon与nike的对比，其实在我明确自己需求且有英文阅读能力的情况下，自己直接上手搜，也就多花几分钟而已。

这块儿也还是等时间吧。

AI是要不断迭代进化的。

最后总结一下，作为创作工具，在文字创作领域，如果不追求文笔和观点，就是纯堆砌的那种，这个产品特别好用，稍微要一些与众不同，就不行了。

作为搜索引擎，给出的是【总结后的答案】，而非【直接信息】，有效率提高，但也需要担心因为数据源问题导致的【一本正经有图有数据的给你输出错误答案】。

另外英文语言用起来比中文语言丝滑得多。

作为辅助工具，能用，在不需要创意的领域，特别好用。

作为生产力工具，暂时还需要迭代。

虽然很有潜力，并且迭代速度也很快，但我不太觉得AI会短时间替代大量低阶岗位。

不是技术问题，很多岗位是没有什么技术含量的，AI完全能做。

但出事儿之后，怎么背锅呢？

毕竟，很多岗位上，人比AI最大的优点不是人更厉害，而是人可以坐牢。

哎，社畜流下了泪。