CHATGPT:AIGC新时代

目　录
第1章
ChatGPT发展简史
1.1　AI的概念和萌芽 2
1.1.1　什么是AI？ 2
1.1.2　AI的分类 3
1.1.3　图灵测试5
1.1.4　AI的萌芽 7
1.1.5　AI学科成立 7
1.2　符号主义流派的探索 10
1.2.1　符号主义的“推理期”（1956—1965年） 10
1.2.2　符号主义的低谷（1965—1970年） 13
1.2.3　符号主义的“知识期”（1970—1980年） 14
1.2.4　符号主义的“学习期”（1980—1990年） 16
1.3　连接主义流派的探索 17
1.3.1　人工神经元的探索（1943—1967年） 18
1.3.2　第二代神经网络（1982—1995年） 21
1.3.3　统计机器学习（1995—2012年） 28
1.4　预训练大模型时代 39
1.4.1　预训练大模型40
1.4.2　2017年6月，6500万个参数的
　　　Transformer 40
1.4.3　2018年10月，3.36亿个参数的BERT 42
1.4.4　2019年10月，110亿个参数的T5 43
1.4.5　2021年1月，1.6万亿个参数的Switch
　　　Transformer 45
1.4.6　2021年5月，1370亿个参数的 LaMDA 46
1.4.7　2022年4月，5400亿个参数的 PaLM 47
1.4.8　总结48
1.5　ChatGPT简史 49
1.5.1　2015年12月，OpenAI创立 49
1.5.2　2018年6月，1.17亿个参数的GPT-1 51
1.5.3　2019年2月，15亿个参数的GPT-2 53
1.5.4　2019年3月，OpenAI 重组 54
1.5.5　2020年5月，1750亿个参数的GPT-3 56
1.5.6　2021年1月，120亿个参数的
　　　DALLE 60
1.5.7　2021年6月，120 亿个参数的Codex 62
1.5.8　2022年3月，13亿个参数的
　　　InstructGPT 64
1.5.9　2022年11月，约20亿个参数的
　　　ChatGPT 64
1.6　ChatGPT生态系统 66
1.6.1　ChatGPT是AI时代的基础设施 66
1.6.2　微软加大投资发展自己的生态 68
1.6.3　开放 ChatGPT API 69
1.6.4　多模态的GPT-4模型 70
1.6.5　ChatGPT推出插件功能 73


ChatGPT：AIGC新时代
IV
第2章
ChatGPT的本质及影响
2.1　AI 对工作的影响 75
2.1.1　ChatGPT已经开始替代人类的工作 75
2.1.2　AI 影响各行业的淹没效应 76
2.1.3　AI的优秀和局限性 77
2.2　ChatGPT本质和价值 78
2.2.1　ChatGPT的本质到底是什么？ 78
2.2.2　通过ChatGPT来与AI共赢 82
2.3　信息密集且以重复性工作为主的领域 83
2.3.1　电商零售83
2.3.2　金融保险85
2.3.3　物流仓储87
2.3.4　翻译服务89
2.4　需要大量专业知识和较高技能的领域 90
2.4.1　新闻出版90
2.4.2　内容分发94
2.4.3　教育培训95
2.4.4　开发测试98
2.4.5　家居娱乐100
2.4.6　法律服务101
2.4.7　咨询服务103
2.5　需要创造能力和创新能力的领域 105
2.5.1　营销广告106
2.5.2　设计服务108
2.5.3　艺术创作110
2.5.4　科学研究111
2.5.5　医疗保健113
2.6　需要身体能力和道德判断的领域 118
2.6.1　运动健身118
2.6.2　旅游导览120
2.6.3　餐饮服务121
2.6.4　人力资源122
2.6.5　管理领导123
2.6.6　警卫保安125
2.6.7　演员模特127
2.7　对社交、隐私和公平的影响 129
2.7.1　社交129
2.7.2　隐私130
2.7.3　公平130
第3章
ChatGPT使用指南
3.1　ChatGPT的优缺点 134
3.1.1　ChatGPT的优点 134
3.1.2　ChatGPT的缺点 135
3.2　提示语原则和提示语工程 142
3.2.1　什么是提示语？142
3.2.2　为什么叫提示语工程？ 148
3.2.3　基本公式148
3.2.4　提示语的组合技巧157
3.3　场景化的提示语模板 163
3.3.1　创意游戏163
3.3.2　角色扮演164
3.3.3　社交关系167
3.3.4　生活建议169
3.3.5　减肥健身171
3.3.6　营养食谱172
3.3.7　学习知识174


目 录
V
3.3.8　学习外语175
3.3.9　创意写作177
3.3.10　阅读陪伴 179
3.3.11　社交媒体 183
3.3.12　日常办公 186
3.3.13　搜索引擎优化 186
3.3.14　产品设计 188
3.3.15　程序编码 191
3.3.16　艺术设计 194
3.3.17　求职面试 196
3.3.18　旅游参观 200
3.3.19　育儿家教 202
3.3.20　活动组织 204
3.3.21　课题研究 204
3.3.22　演讲辩论 206
3.3.23　顾问智囊 209
3.3.24　医疗咨询 211
3.3.25　法律顾问 212
3.3.26　数据分析 213
3.3.27　电子商务 215
3.3.28　市场营销 216
3.3.29　产品销售 217
3.3.30　客户服务 218
3.3.31　教育工作 219
3.3.32　提示生成 221
3.4　跨平台应用和定制 221
3.4.1　AI绘画 222
3.4.2　视频制作和宣传224
3.4.3　定制ChatGPT 231
3.4.4　开发ChatGPT插件 233
第4章
AI应用案例
4.1　AI 写作和编辑 240
4.1.1　营销型写作241
4.1.2　销售型写作242
4.1.3　剧本型写作243
4.1.4　辅助型写作244
4.1.5　通用型写作244
4.1.6　典型案例245
4.2　AI图像生成和处理 248
4.2.1　通用图像248
4.2.2　人物形象249
4.2.3　平面设计249
4.2.4　产品美化250
4.2.5　建筑装修252
4.2.6　服装设计254
4.2.7　典型案例255
4.3　AI编程 258
4.3.1　AI软件开发 258
4.3.2　AI数据分析 259
4.3.3　典型案例260
4.4　AI音频生成和处理 262
4.4.1　语音识别（ASR） 262
4.4.2　文本转语音（TTS） 263
4.4.3　语音变声263
4.4.4　语音克隆264
4.4.5　AI音乐 264
4.4.6　典型案例265
4.5　AI 视频生成和处理 266
4.5.1　AI剪辑 267
4.5.2　AI特效 268
4.5.3　组合式生成268


ChatGPT：AIGC新时代
4.5.4　衍生式生成269
4.5.5　创造性生成270
4.5.6　典型案例270
4.6　AI 销售自动化 272
4.6.1　自动搜寻潜在客户272
4.6.2　辅助销售决策273
4.6.3　自动化信息整理273
4.6.4　自动化客户联系273
4.6.5　销售团队协作274
4.6.6　自动化客户服务274
4.6.7　典型案例274
4.7　AI 辅助管理和协作 275
4.7.1　工作助理275
4.7.2　团队协作276
4.7.3　知识共享277
4.7.4　典型案例278
4.8　AI生成演示文档 280
4.9　AI虚拟人 282
4.9.1　非互动型虚拟人284
4.9.2　互动型虚拟人285
4.9.3　典型案例286
4.10　AI游戏 287
4.10.1　角色扮演 288
4.10.2　AI游戏 289
4.10.3　典型案例 290
第5章
ChatGPT发展前瞻
5.1　对人工智能的恐惧和争议 292
5.1.1　对超人工智能的恐惧 292
5.1.2　暂停更强人工智能研究的争议 294
5.1.3　什么是*佳策略？296
5.2　AI产业的生态 297
5.2.1　头部AI企业在做自有生态布局 297
5.2.2　AI产业的分层 299
5.2.3　AI产业的发展约束 302
5.2.4　创业的发展方向304
5.2.5　创业切入点、组织和能力 307
5.3　ChatGPT的演化 308
5.3.1　ChatGPT的发展方向 308
5.3.2　ChatGPT会变成强人工智能吗？ 310
5.3.3　ChatGPT未来的信息安全 311
5.4　奇点和意识 312
5.4.1　奇点312
5.4.2　意识314
附录
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