ChatGPT 风靡全球！它无处不在。我的朋友不断向我发送 ChatGPT 所做的奇妙和意想不到的事情的例子。ChatGPT 在短短五天内就吸引了超过 100 万用户。

我对 ChatGPT 变得如此出色并不感到惊讶。但令我惊讶的是，在过去两个月中，人们对这些工具的认识有了惊人的增长。这鼓励我帮助每个人了解 ChatGPT 和大型语言模型将如何影响您的整体知识战略以及您为所有知识工作者构建认知助手的能力。

许多读者认为我是企业知识图谱采用策略专家。然而，自从我的朋友 Ravi kondadadi 在 2019 年说服我相信它们的潜力以来，我已经密切关注大型语言模型好几年了。我开始撰写有关 GPT 和 BERT 的文章，以帮助教师生成 STEM 课程计划、词汇表术语和多项选择题。随着每个版本的发布，GPT 都会变得更好。通过简单的提示生成正确的内容变得更加容易。

现在，OpenAI 已将强化学习添加到他们的工作流程中，以再次微调他们的模型。结果非常好。生成式人工智能正沿着炒作曲线上升到我认为不可能的水平。但必须停下来反思一下这里发生的事情，以及生成式人工智能将如何影响我们知识工作者的生产力。关键是要认识到 GPT 可以快速经济地微调，以在知识工作者执行的特定重复性任务的一般知识之上构建认知代理。

图书馆和搜索

我想解决这个问题的方法是让我们将生成人工智能与互联网搜索进行比较。在我们拥有 Google 和 Bing 等搜索引擎之前，查找知识需要很长时间。我们不得不开车去图书馆，向参考馆员寻求帮助。然后图书管理员会考虑我们的提示，反思它，提出澄清问题，然后引导我们到图书馆正确