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如何用AIGC撰写研报?——释放ChatGPT3的力量

2022.12.05
如何用AIGC撰写研报?——释放ChatGPT3的力量

图片来源:由无界版图 AI生成


引入:如何引导Chat GPT产出研究报告


本周末,OpenAI刚发布的Chat GPT3爆火科技圈,不仅能对话、写作还能编程、Debug,一系列“逆天“功能下隐含了未来科技对大规模、大数据、大算力的启示。在初步试用之后,我们不经思考:是不是有这样一天,AIGC可以替代我们的工作?由此,我们产生了尝试用AIGC写研究报告的想法。

首先,AIGC需要人能够给出明确的需求,基于Chat GPT主要的目的是聊天,所以我们决定设立好大体的研究框架以后,以提问的形式引导Chat GPT。整体我们将报告根据层层递进的关系进行阐述:从什么是AIGC到OpenAI,再到ChatGPT、未来发展前景以及投资标的。在这个过程中,我们也会根据其做出的答案进行衍生提问,整个过程类似于专家访谈。

如何用AIGC撰写研报?——释放ChatGPT3的力量

如:我们提问了有哪些企业是AIGC相关的投资标的,Chat GPT3首先给出了一系列海外公司,如:OpenAI,Google,Nvidia和Adobe等。我们进一步提问中国的企业涉及AIGC的有哪些?Chat GPT3也给出了答案。

如何用AIGC撰写研报?——释放ChatGPT3的力量

在最后,我们让Chat GPT3自己给这篇报告起名,他给出了多个选项。在全部整合以后,我们通过谷歌翻译来完成中文输出。这一步的体验高于预期,不仅翻译准确度非常高,同时还能保留格式。之所以没有直接用中文,是因为Chat GPT对英文的处理能力强于中文,因此选择先生成再翻译。

如何用AIGC撰写研报?——释放ChatGPT3的力量

最后,我们通过Chat GPT3给出的标题,输入Midjourney后生成了本公众号的封面。

如何用AIGC撰写研报?——释放ChatGPT3的力量

在这个过程中,我们也发现了目前要完全通过AIGC生成研究报告还存在局限性。主要有以下几个问题:

  • 受限于语言,正如Chat GPT3自己在回答中提到的,它目前还无法理解和生成英语以外的语言。关于这一点,我们在实践中发现虽然可以使用中文,但是效果会低于英语;
  • 目前以Chat GPT3为例,还不能通过互联网调取资料。目前所有的回答都来自于已有训练的数据库,所以会出现时效性的问题。
  • 如何用AIGC撰写研报?——释放ChatGPT3的力量

    以下是ChatGPT3生成的关于AIGC的报告正文,我们仅用谷歌翻译为中文并排版,未做其他修改:《Chat GPT3 的力量——AIGC如何改变我们文字生成的方式》


    释放Chat GPT3 的力量——AIGC如何改变我们文字生成的方式


    1. 什么是AIGC?

    AIGC也称为机器生成的内容或计算机生成的内容,是指使用人工智能 (AI) 技术创建的任何内容。这可以包括从书面文章和社交媒体帖子到录音和视频的所有内容。

    AI 生成内容中使用的关键技术之一是自然语言处理 (NLP),它允许计算机理解和生成类似人类的文本。这通常与机器学习算法相结合,使人工智能系统能够随着时间的推移学习和改进其内容生成。

    AI 生成的内容用于各种应用程序,包括新闻和新闻、社交媒体、广告和娱乐。例如,人工智能驱动的新闻聚合器可以根据一组关键字或主题自动生成文章,而社交媒体平台可以使用人工智能为用户生成个性化的内容推荐。在广告行业,人工智能生成的内容可用于制作个性化广告和营销材料,而在娱乐行业,它可用于制作音乐、视频和其他形式的媒体。人工智能生成内容领域的一项当前发展是使用人工智能驱动的虚拟影响者。这些是使用人工智能技术创建的数字人物,通常用于在社交媒体上推广产品和服务。人工智能驱动的虚拟影响者的例子包括 Miquela 和 Shudu Gram。

    总的来说,人工智能生成的内容是一个快速发展的领域,有许多令人兴奋的应用。尽管人们担心人工智能对创意产业的潜在负面影响,但很明显,这项技术有可能彻底改变我们创建和消费内容的方式。

    2. OpenAI

    OpenAI 是一个人工智能研究实验室,由营利性公司 OpenAI LP 及其母公司非营利性 OpenAI Inc 组成。它由 Elon Musk、Sam Altman、Greg Brockman、John Schulman 和 Ilya Sutskever 于 2015 年创立。

    OpenAI 的使命是以负责任的方式推进和促进 AI 研究。该组织专注于开发和部署可用于造福人类的 AI 技术,例如改善医疗保健和教育、保护环境以及使交通更安全。该组织在一系列领域开展研究,包括自然语言处理、计算机视觉、机器人和机器学习。

    2.1.  历史

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