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ChatGPT上線不到一周用戶突破100萬，據報道稱，ChatGPT開發者OpenAI預計ChatGPT明年年營收將會達到2億美元，2024年營收將達到10億美元。業內也都是ChatGPT的溢美之詞，關于其實現的探討已有不少。對其在具體場景中的應用探討不多，本文將探討ChatGPT在智能投顧領域應用，包括其帶來的變革以及潛在問題。
當ChatGPT發布之后，就有一種觀點認為并沒有什么理論上的創新，并有些質疑這條路只有大的公司才能繼續的道路。 ChatGPT是基于GPT3.5模型，2020年GPT3.0模型就有1700億以上參數，訓練一次需要上千萬美元。可以想見，GPT3.5訓練一次將需要更多的資源，也就只有頭部的互聯網公司能夠實現。在筆者2020年出版的書就有如下論述：
“強化學習領域著名教授理查德·薩頓（Richard S. Sutton）則認為，人類不應試圖把自己的知識和思維方式植入到AI之中，比如用人類的思路教AI下棋，將讓AI按照人類總結的思路來識別圖像等等。真正的突破，必然來自完全相反的方向。摒棄人類在特定領域的知識，充分利用大規模計算才是王道。用人類在特定領域的知識來提升人工智能，都是在走彎路。OpenAI首席科學家Ilya Sutskever精辟地總結了薩頓的核心觀點：大力出奇跡（Computealways wins）。對此也有相反觀點，牛津大學計算機系教授希蒙·懷特森（ShimonWhiteson）就認為構建AI需要融入人類知識，問題只在于該何時、如何、融入哪些知識。筆者認為，在科學界，自然需要各樣的研究方法論。但在工業界，“大力出奇跡”，是不二法門。大規模計算的作用還遠遠沒有發掘完，只要數據數量與質量、計算能力持續提升，加之算法的優化，在工業界一定還有更多的驚喜等著我們。”
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