这是2023年8月份写的一份个人专访
自我介绍
我有15年以上的IT从业经验，专注于大数据，云计算，人工智能领域。曾就职于IBM， HP， HPE等世界500强IT企业，服务过华为，花旗银行，迪拜电信等。我总是以最饱满的热情，最专业的职业精神和能力，服务于我的客户。我喜欢挑战，拥抱变化，不断学习，积极探索，在促进组织和自我的成长过程中实现价值。
怎么与ChatGPT结缘的？
与ChatGPT结缘是偶然，也是必然。我有关注科技前沿动态的习惯，第一次是在国外的IT网站上看到ChatGPT的新闻。说是必然，因为我一直跟数据打交道，对于数据的获取，存储和架构设计有丰富的经验，对数据的上层应用，以及通过数据挖掘提供商业洞察有深刻理解，再进一步，对AI的应用和实践也有过一些探索。所以在去年12月份ChatGPT刚发布时，我就在第一时间注册账号试用。本以为就是平平无奇的又一个“人工智障”，但试用体验下来，却大为震撼。它的语言理解和表达能力，信息检索能力，甚至有一定的思考和推理能力，都让我非常惊叹。我用它辅助写代码，相比于以前用搜索引擎检索信息，ChatGPT总是能够给你最直接想要的答案。这么好的东西，我想分享给大家，所以在一周以内我就在B站上发了一个注册使用的教程视频，当时还挺火的。
它的哪些地方是促使你不断玩下去的动力呢？
我喜欢你说的这个“玩”字。人们在玩的过程中是全情投入的，是专心致志的，是有多巴胺分泌让其感到愉悦的。在了解和使用以ChatGPT为代表的大语言模型(LLM)的过程中，我体会到了最为强烈的技术革新和信息膨胀。一开始我经常会感觉脑子不够用了，后来自我调整，懂得取舍，才慢慢在与时俱进与脚踏实地之间找到平衡。
要说明一点，ChatGPT只是大语言模型的一个具体应用，而大语言模型只是AI研究和应用的一个方向。为什么ChatGPT那么火爆？因为它是目前最接近通用人工智能(AGI)的实现方式。不同于模拟人类视觉听觉的AI， ChatGPT实现的是人类的语言能力。而人类的语言能力是建立在对世界的抽象认知之上，是人类完成大多数的社会工作的必要能力。想象一下，有一个可以帮你理解思考和表达的AI，可做的事情就太多了！ 教育，医疗，法律，金融等各个行业，销售客服，讲师，开发工程师等各种职业，它都可以提供帮助甚至（在将来）替代。所以市面上很快出现了诸如roomGPT，DBGPT，ChatPDF，ChatPPT，AI佛祖，AI律所等等千奇百怪的应用。
虽然很多应用目前看来还不太成熟，但AI技术的发展日新周异，梦想变为现实并不遥远。或许阻碍我们进步的是敢想会想的能力。比如ChatPDF (针对文档内容对话）3月份出来的时候只能免费上传5M，50页以内的文档，更大的文档就要收费，而且对大文档的总结能力也差强人意。但接下来的每一个月，随着ChatGPT的更新，比如GPT-4的发布，比如支持更长的上下文，它的能力不断加强。现在的Claude2更是可以免费支持100k token的上下文对话，相当于免费使用ChatPDF。
我也曾分享过ChatPDF的实现方案，做出AI面试助手，AI简历优化，AI志愿填报等应用。虽然只是demo产品，但其背后的AI工程能力却不尽相同。投身AI实践的过程中，我有一种回到二十年前刚接触互联网时的兴奋感，甚至更加强烈。无论你信不信，AI技术的变革将很快影响整个世界，影响你我的生活。
程序员出身的我，期待通过AI实践，来为这个世界做出一点点改变。这应该是我能不断玩下去的理由吧。
现在很多国内外金融行业已经将AI技术融入到自己的工作和项目中，对此给您带来哪些启发呢？
金融行业属于知识密集行业，对专业知识，数据和规则都有非常广泛的要求和应用。AI技术在提高效率，创新产品和服务上，天然的适合金融行业。ChatGPT为代表的大语言模型的多方面能力都能在金融行业的细分领域得到应用。比如
客户服务自动化： 大语言模型加持的AI聊天机器人将会比传统的机器人客服（网页，电话或实体）更智能。它能理解复杂的人类语言和意图，可以结合客户背景信息，给出针对性的回复。
风险评估与管理：金融机构目前的风控管理更多的是基于已有的结构化数据，使用风险评估或预测模型进行特定场景的风险管理。AI加持后，风险评估的场景更加多元，高效，准确。
知识库管理： 客户经理，投资顾问，贷款中介等与客户打交道的金融从业者都需要有大量专业知识和不断更新的产品信息。借助于AI打造的专有知识库，他们可以快速，准确的获取服务客户所需要的信息。比如摩根士丹利财富管理部门就使用GPT-4来获取和处理包含数十万页涵盖投资策略、市场研究和评论以及分析师见解的网页和PDF, 作为其资管部门广泛的智力资本，为超过300名顾问服务。
投资分析： 投资分析和预测是极其复杂和高度抽象的工作，它不是简单的数字推理。借助于大语言模型的文本理解，学习和推理能力，可以打造更加智能的AI投顾，为投资者提供定制化的投资建议。 比如摩根大通在5月份为一款名为“IndexGPT”的产品申请了商标注册，计划利用“人工智能的云计算软件”来“分析和选择适合客户需求的证券”，也就是选股服务。
聊天机器人真的能赋能千百行业么？
如前面所说，ChatGPT是大语言模型(LLM)的一个应用，而大语言模型最大的特点就是对人类语言的理解和表达能力。有ChatGPT加持的聊天机器人将吊打多数已有的Chat Bot. 我们可以很轻易的想到聊天机器人的诸多应用场景，比如电商的客服，帮练口语的家教，医疗问诊，法律咨询，互动营销等等。
对这个问题，我的答案是肯定的。但是，并不是马上就能实现。 AI的能力在进步，只是当前进步的速度加快了。聊天机器人在不同行业的应用程度也会不一样。我们会看到，在娱乐，营销，客服领域会先用起来。
AI的应用边界又该如何划定呢？
我结合能力和需求两个方面来谈AI应用的边界。
在能力方面，我们需要明确知道AI（比如聊天机器人）目前的技术发展水平。例如，对于结构化或半结构化的任务，比如查询数据库、预订服务或者提供标准答案等，AI可以非常好地完成。但若任务涉及复杂的决策过程，或者需要深度理解和创新思考，现阶段的AI可能还无法达到人类的表现。我们都知道ChatGPT会一本正经的胡说八道。所以在一些容错度很低的领域（比如医疗，法律）要控制AI的介入程度。另外，数据的隐私和安全问题也限制了AI的使用范围。一些包含敏感信息的领域，如医疗、金融等，AI的应用必须遵循严格的数据处理标准和法规。
在需求方面，我们要考虑AI如何适应并满足各行各业的具体需求。例如，聊天机器人在客户服务、教育和人力资源管理等领域有广泛的应用空间，因为它们可以提高效率，改善用户体验。然而，在一些需要高度个性化或者人际交往技巧的领域，如心理咨询或社工服务，人类的参与仍然不可或缺。微软研究院于5月份发行了一本书，“超越想象的GPT医疗”。这本书里贯穿着一个观点: GPT-4助力文书处理，协助减轻烦琐的行政任务，实际意义在于，医护人员得以将更多的时间用于关爱患者，它能将医学重新定位为关注每位患者的智识与情感的过程。
此外，还有伦理，公平，安全的边界。这是人类面对科技的发展所必须面临的问题。一言以蔽之，我觉得要从道德和法规上加以约束。
