聊天機械人ChatGPT面世後，下載率破了歷史。很多人覺得機械人很快會取代人類，我覺得是過慮。
也許，我是有偏見的。30多年前，我在加拿大工作時，已接觸過神經網絡（Neural Network），嘗試用它優化資產分配（債、股和現金的分布） ，所以 GPT 對我來說產生不了「嘩」的效應。當然今天的計算力和昨天相比，有天淵之別。但在我眼中，GPT不過是一個超級強力的搜尋器再加上神經網絡的概括和推理能力。
技術發展快 人類欲望更快
仿真有趣，超越才真是驚嚇！很奇怪，每次當機器做出一些非常接近人類的舉動時，大家就會嘩然！其實單論效果，今天地球有80多億人，雖然能力有別，但多一個和我們很相似的物體又如何！到了一天， 機械人生產一些我們完全陌生卻又非常優越的製品時，再加上自我優化的能力，人類的存在才真正受到挑戰。
說ChatGPT會取代人類的工作，我們試看一下我們手上的手提電話。今天的手機徹頭徹尾是一部微型電腦，幫助我們處理生活上的大小事情，但它有令我們變得更空閒嗎？答案是沒有。技術發展快，但人類的欲望發展得更快。人類最早是用結繩來做算術，由繩索演變到珠算、再演變到電腦、再演變到今天的 AI 。每一步的能力都是幾何級數上升，但最終這些工具都被我們駕馭。
眼下的GPT的一個局限是數據。垃圾進垃圾出，GPT能力的優劣，首靠訓練數據。ChatGPT-3 （論能力屬於GPT-3.5 系）訓練數據是限於2021 年或之前的網上資料。要增加訓練數據，算術能力和用電量都要以幾何級數提升。但我覺得這些限制最終都會被征服。最新的 ChatGPT-4 ，今年3月出台，能力尤其在運算方面都比GPT-3優勝以倍計。
聊天只是衆多GPT 的應用之一。繼 ChatGPT 之後，市場亦出現其他的聊天機械人，包括阿里的「通義千問」，所以GPT的技術，並沒有壟斷性，但這亦是它風行的原因之一。
倘GPT超越訓練數據 人類才受威脅
GPT代表了三個字。G是Generative，生成模型，指能夠自我產生數據的能力。P 是Pre-trained ，電腦在處理每一個新的查詢時，不是從零開始，是利用一過預先訓練好的模型。這樣省了很多時間，雖然犧牲了一點準確性。T 是 Transformer 。2017 年谷歌發明的一語言處理系統BERT ，它的特長是處理一些排序的數據例如說話，這新模式被稱為Transformer Models 。三者之間，我覺得對人類最具威脅性的是G，當GPT可以自我訓練和完善，做出一些人類做不到的事情時，它既超越了它的訓練數據，甚至超越了它的創造者，就像電影《Matrix》的劇情。
有些科技像細胞複製，技術比倫理跑得快。經多年的科研，技術層面已經很超卓，但是社會倫理還未學懂怎樣應用它管理它，政府也不敢放行。這是為什麽像馬斯克等AI倡導者，現在反過來鼓吹監管。
