ChatGPT实在太火了，哪怕是小学生都知道，在国内上一个爆火的热点还是《狂飙》这热度跟讨论电视剧完全不是一个性质，人们可以对剧中人物可以评头论足，可不能不对人工智能带来的影响无动于衷；不光是比尔盖茨马斯克这些世界级的大佬都表态非常重视且要拿出实际行动，而国内也响应人工智能时代号召，纷纷自研自己的GPT产品；就在刚刚，360集团创始人周鸿周鸿祎内部信《三六零人工智能总动员》中说，要公司的每一位员工、每个产品和业务要全面拥抱人工智能，适应人机协作，着手产品重塑。
ChatGPT仿佛是横空出世的，人工智能也仿佛如一夜惊雷响彻天地，人工智能带来的危机远比商机更引人触动，人们就像刘慈欣写的《三体》中分为阵营派别：降临派、拯救派和幸存派，从网络舆论和人们的实际行动来看，大部分人普遍认为任何企业、任何国家，如果不顺应人工智能时代浪潮，那一定会被淘汰在新时代降临前夕。
周鸿祎称，中国发展大语言模型有三个核心要素：数据获取和清洗、人工知识训练和场景。而ChatGPT就是基于人工智能的生成式大语言模型，可以进行语言理解、文本生成、对话生成等多种应用，这是什么意思呢，就是它能明白你说的是什么话，而且能够根据已经有的数据生成组合新的数据给你，并且还具有推理和判断能力，这不就是活脱脱的人类基础版吗？
目前ChatGPT版本已经更新到4.0阶段，它能识别图片，能通过图片建立网页、写代码，对逻辑推理、考试题目都顺手拈来，而上一代的3.0就已经能实现编大纲、撰写文案、编代码、创作剧本、写法律文书、还可以出面试题，甚至还能写论文，它在各种考试项目的能力，英语考试、法律考试等各种考试，GPT-4.0的成绩比GPT-3.5高。经过试验发现它解奥林匹克数学题目、物理题目时的能力比GPT-3.5更强。阅读大量海外专业论文时，总结、概要、重点内容的理解能力都有所提高，GPT-4.0在智商方面相比GPT-3.5显著提高，能看到其逻辑推理的细致和深度能力。马斯克甚至在推特上发文说：人类应该暂停人工智能的研发，因为人类显然还没有做好迎接人工智能时代的准备。
为什么ChatGPT有这么多神奇强大的功能呢，这就离不开老生常谈的人工智能三大基础：数据、算法、算力。
数据通常就是我们说的视频、语音、文本、图片，这些数据不经过处理是难以被机器识别的，人工智能就像发动机一样：数据则是燃料，而算法就是数据模型是发动机，算力就像发动机的缸数。数据不断提供给算法供它消耗，算力越多就越快。
以ChatGPT为例，为训练ChatGPT，OpenAI雇佣了大量
数据标注
人员，甚至还投入了大量博士级别的专业人士来完成高质量的标注任务，数据标注就是燃料源源不断向算法模型输送并消耗海量数据，ChatGPT在拥有海量数据量的训练基础上，运用“手动标注数据+强化学习”模式，不断调整预训练语言模型，如果没有人工标注来清洗出一些不恰当的内容，那么它很有可能会输出错误信息，我们接触到的都是成品，世界上有那么多视频、语音、图片、文本，所需要标注的数据太多了，多的我们无法想象；所有的流程都是为了让LLM模型可以更好地理解人类作出的命令的含义，使LLM模型学会判断对于得到的提示输入指令，从而提升回答的准确性。
因此、ChatGPT是人工智能集大成者，代表着人工智能的最新最高端技术，并且这个优势将继续引领时代。
人们一直希望机器能达到或超过人类的能力，为了让机器读懂人类的世界，数据标注是不可或缺的重要环节，它所承担的责任意义就是训练AI。
数据标注的工作流程包括数据采集、数据清洗、数据标注、数据质检等，就像流水线一样环环相扣，在此过程中需要用到大量的人力，在很多人的认知当中：数据标注=低端劳动力，因为早期的标注确实受制于甲方的预算，只能在人力成本低的地方运营，可现在随着人工智能算法的升级，很多简单的标注内容已经可以通过AI解决，标注的技术要求在逐步提高，数据标注也在从劳动密集型行业转为技术密集型，智慧医疗、智能制造、自动驾驶这些行业一定会迫使原来标注行业从订单分包转换为数据前端技术支持。
数据标注员又被称为《人工智能训练师》有人说数据标注是在训练AI取代自己的岗位，其实数据标注是计算机感知世界的起点，机器再怎么训练它的算法，也很难完全替代人，因为很多东西非常主观、隐晦，机器很难通过算法识别出来，需要人力去做相应的识别。
根据《数据时代2025》测算，到2025年我国拥有的数据量在全球的占比将从2018年的23.4%提升到27.8%，位居全球首位，如何处理海量的数据显得格外重要；但首先、人工智能行业所需要考虑的是：如何快速、精准、高效的让机器识别数据，目前看来，人工仍然是最均衡的选择。
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