-
OpenAI
Upwork报告：生成式AI市场不断发展，将技能人才与AI匹配联系
随着企业竞相推出新的人工智能产品和服务，许多企业都清楚地认识到，这些技术如果运用得当，可以增强并进一步释放人类的潜能--自动化重复性工作、增强决策能力并优化运营。
Upwork 最近对工作场所中的生成式人工智能进行的研究发现，公司计划因生成式人工智能而雇用更多员工：49% 的招聘经理表示他们将雇用更多独立人才，49% 的招聘经理表示他们将雇用更多全职员工。人工智能也是2023年上半年Upwork上增长最快的类别，²今年第二季度，平台上的生成式人工智能招聘职位比去年年底增长了1000%以上，而同期相关搜索量增长了1500%以上。企业围绕人工智能的招聘情绪和活动激增有力地表明，企业正在高度关注人工智能所能提供的机遇。
Upwork最新一轮研究揭示了哪些生成式人工智能技能是企业最需要的，不断变化的行为，以及拥有专业生成式人工智能技能的独立人才供应量的不断增长。我们的研究考察了我们平台上的真实市场行为，发现了一个反应迅速、富有成效的工作市场，能够同时满足寻求工作机会的人工智能人才和寻找人工智能专业人才的客户的需求。
主要发现
ChatGPT 在 2023 年上半年的公司搜索量最大： OpenAI 继续保持先发优势，其 ChatGPT（包括其底层模型 GPT-3 和 GPT-4）在寻求招聘的公司的生成式人工智能相关搜索词列表中名列前茅，其次是 BERT 和稳定扩散。
随着对人工智能技术的理解日趋成熟，公司正逐渐将重点从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务： 许多季度间搜索量增长最大的技能表明，企业正从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务，包括人工智能内容创建、Azure OpenAI 和及时工程。
独立专业人士正在引领跨领域利用人工智能技术所需的基础性人工智能技能： 增长最快的生成式人工智能技能表明，人们对实施人工智能以解决业务问题所需的技能有更深入的理解，例如使用大型语言模型（LLM）、提示工程和对象检测。
市场供需匹配度很高： 在 2023 年上半年，我们看到生成式人工智能相关的顶级客户搜索与生成式人工智能相关的顶级项目招聘之间存在着强大的联系。
企业的招聘重点从单一的人工智能生成工具转向人工智能生成应用和服务
在 2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日的六个月期间，Upwork平台上出现了最多的与生成式人工智能相关的公司搜索，这些公司主要关注单一的生成式人工智能工具。在此期间，由于 ChatGPT 的全面发布，公众的认知度急剧上升。因此，在此期间，我们看到 ChatGPT（包括 GPT-3 和 GPT-4）的搜索量最大。
2023 年 1 月 1 日至 6 月 30 日期间，企业对生成式人工智能的十大相关搜索：
ChatGPT
BERT
稳定扩散
张量流
人工智能聊天机器人
生成式人工智能
图像处理
PyTorch
自然语言处理（NLP）
搜索
然后分析了同一时间段内各季度公司与生成式人工智能相关搜索的最高增长率。Upwork发现，随着企业从单一的生成式人工智能工具转向生成式人工智能应用和服务，搜索活动发生了越来越多的转变，这表明领导者和招聘经理对生成式人工智能及其各种用例的了解正在不断加深。
增长最快的生成式人工智能相关搜索（2023 年第二季度与 2023 年第一季度相比）：
人工智能内容创建
Gradio
Azure OpenAI
卷积神经网络
大型语言模型 (LLM)
生成式人工智能
人工智能聊天机器人
中途岛
提示工程
PyTorch
尽管在不断增长的搜索列表中仍然存在单一的生成式人工智能工具，但预计，随着企业从最初将生成式人工智能理解为单一工具（如 ChatGPT 的同义词）到深入理解生成式人工智能的无数用例和复杂性，以及实现技术优势所需的人才和工作类型，向生成式人工智能应用和服务转变的趋势和转变将持续下去。
具备生成式人工智能技能的独立人才不断增加
2023 年上半年，Upwork发现在平台上，拥有人工智能生成技能的独立人才越来越多。仅去年一年，Upwork 上的独立人才就完成了 2 万多个涉及人工智能工作的项目。
正如大趋势所显示的那样，在 2023 年第一季度，人们对 ChatGPT 的兴趣呈指数级增长；然而，直到 2023 年第二季度，人们对提示工程等特定技能的兴趣--即制作提示语以引起语言模型的响应。 ⁸ 我们在研究 Upwork 人才档案中最常列出的生成式人工智能相关技能时发现，ChatGPT 紧随这些更广泛的数据趋势，其列出的数量最多，其次是人工智能工具的组合，包括自然语言处理（NLP）、TensorFlow、PyTorch 等服务和应用程序。
Upwork分析了人才档案中列出的增长率最高的技能，虽然 ChatGPT 在人才档案中被引用的次数仍然最多，但增长更快的是更广泛的基础人工智能技能，如提示工程，而不是单一的应用程序或工具。与商业方面的情况类似，这可能表明，人们对战略性地利用人工智能技术在各个领域的真正潜力所需的人工智能基础技能有了更深刻的理解。
Upwork人才档案中列出的与人工智能相关的生成性技能的季度环比增长幅度最大（2023年第二季度与2023年第一季度相比）：
大型语言模型 (LLM)
生成式人工智能
只看一次 (YOLO)
物体检测
稳定扩散
提示工程
ChatGPT
Azure OpenAI
人工智能聊天机器人
人工智能文本到语音
正如在过去所观察到的那样，我们看到独立人才继续站在新兴技术的前沿，快速识别、学习和掌握这些技能。人才还为企业提供专业知识，深入理解人工智能原理、技术、算法和方法，最大限度地发挥生成式人工智能的全部潜力。
Upwork上强劲的企业需求与人才供给相匹配对
比今年上半年与人工智能相关的热门企业搜索列表和热门人工智能项目招聘列表，我们可以看到一个反应迅速、富有成效的工作市场，既能满足人工智能人才寻找工作机会的需求，也能满足客户寻找人工智能专业人才的需求。当查看与人工智能相关的十大企业搜索和十大与人工智能相关的招聘时，我们发现令人印象深刻的十项技能中就有七项出现在这两个榜单上，这表明我们的市场善于将企业与他们所需的人工智能专业技能联系起来，并将高技能的独立人才与合适的人工智能项目联系起来。
总结
虽然生成式人工智能将继续刺激各组织的招聘，人工智能技能也将不断涌现和发展，但随着企业领导和招聘经理对这项新技术及其潜力的理解不断加深，他们将不可避免地寻求多样化的人工智能技能组合。利用 Upwork 等平台和灵活的工作模式，快速有效地满足不断增长的招聘需求，对于希望缩小技能差距、保持敏捷性并继续推动创新的企业来说至关重要。通过正确识别适合人类和技术的角色，企业将在生成式人工智能的新时代获得释放生产力、创造力和增长新水平的好处。
术语表
生成式人工智能：人工智能的一个子集，允许用户根据现有信息中的模式和示例，使用提示来生成内容、数据和输出。
人工智能工具：利用人工智能技术、算法和能力来执行特定任务的软件、服务、程序或系统
人工智能技能：对人工智能原理、技术、算法和方法的专业知识和理解
人工智能服务：利用人工智能的组织或平台提供的服务
人工智能应用：利用人工智能技术、算法和技术的软件、工具、系统或解决方案所要解决的问题、领域或目标
使用方法
技能数据来源于 Upwork 数据库，时间为 2023 年 1 月 1 日至 2023 年 6 月 30 日。技能分析是针对生成式人工智能技能类别完成的。通过比较该技能在客户搜索中出现的次数来估算需求量，以及在自由职业者资料中出现的次数来估算供应量。
早期的学术研究还指出，当工人使用 Gen AI 增强工作时，生产率也会提高。
与 2022 年下半年相比，以雇用的专业人员总数衡量。
世界经济论坛的《2023 年未来就业报告》也表明，在未来五年内，大多数技术对就业的影响预计将是净正面的。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。我们还可以从在我们网站上进行搜索的注销访客那里看到类似的数据。
这是从登录客户搜索中提取的数据。我们可以从在我们网站上搜索的注销访客那里看到类似数据。
ChatGPT 在这方面的情况如何？ChatGPT 的搜索量很大（10k+），因此很难在短时间内捕捉到增长的百分比变化，因为该领域有许多新兴技术。我们的数据显示，2023 年第一季度和第二季度之间的增长率为 54%。
利用谷歌趋势数据，我们发现 2023 年 4 月初，人们对更多特定技能的兴趣开始增加，如催化工程。
高效的劳动力市场是求职者和客户顺利有效匹配的市场。在研究中，Upwork 跟踪了客户搜索、自由职业者资料和职位招聘中的技能流。我们发现，在客户对 Gen AI 技能的前 10 次搜索中，有 7 次都促成了成功的职位聘用。这表明，Upwork 市场反应迅速、富有成效，能够快速满足求职者和客户对 Gen AI 技能的需求。
这是从登录的客户搜索中提取的数据。我们也能从在我们网站上搜索的注销访客那里看到类似的数据。
文章来源：Upwork
-
OpenAI
ChatGPT即将全新升级：OpenAI推出六大功能改进，为用户带来更优质的体验
OpenAI刚刚在其官方推特上宣布，其人工智能聊天机器人ChatGPT即将推出一系列小更新，以提升用户的使用体验。这些更新将在接下来的一周内逐步推出：
示例提示：OpenAI深知面对空白的页面，用户可能会感到无从下手。因此，他们在新版本的ChatGPT中增加了示例提示功能。每当用户开始新的聊天时，都会看到一些示例提示，帮助他们快速启动对话。
建议回复：为了让用户更深入地探讨话题，ChatGPT现在会为用户提供相关的对话继续方式建议。只需点击一下，用户就可以深入探讨话题。
默认使用GPT-4：在新版本中，作为Plus用户，在开始新的聊天时，ChatGPT将记住用户之前选择的模型——不再默认回到GPT-3.5，而是默认使用更先进的GPT-4模型。
上传多个文件：OpenAI在新版本的ChatGPT中增加了上传多个文件的功能。用户现在可以要求ChatGPT分析多个文件的数据并生成洞察。这项功能已在所有Plus用户的Code Interpreter beta版本中提供。
保持登录状态：为了提升用户体验，OpenAI改进了登录系统。用户不再需要每两周重新登录，当他们需要登录时，将会看到一个更加友好的欢迎页面。
键盘快捷键：为了提高用户的工作效率，OpenAI在新版本的ChatGPT中增加了键盘快捷键功能。用户可以通过快捷键，如⌘ (Ctrl) + Shift + ; 复制最后的代码块，试试⌘ (Ctrl) + / 查看完整的快捷键列表。
以上这些更新都是为了提升用户的ChatGPT体验。OpenAI期待用户能享受到这些新功能带来的便利，也欢迎用户提供任何反馈，帮助他们不断改进和优化ChatGPT。
-
OpenAI
Upwork与OpenAI宣布在Upwork上推出OpenAI专家，将企业与OpenAI专家联系
全球工作市场Upwork与人工智能研究和部署公司OpenAI宣布在Upwork上推出OpenAI专家，让OpenAI客户和其他企业能够直接访问在使用OpenAI技术方面经验丰富、值得信赖的独立专家。Upwork和OpenAI共同设计了该计划，旨在培养善于使用OpenAI API平台的人才，并从Upwork提供的250项独特的人工智能技能中汲取经验，包括GPT-4、Whisper和人工智能模型集成。
借助Upwork的市场，OpenAI已经在利用Upwork平台上的人才来支持自身的创新和发展，并很快看到了帮助其客户与Upwork上的人才建立联系的价值，从而促成了新的合作关系。两家公司共同确定了 OpenAI 客户最常见的使用案例，如构建由大型语言模型（LLM）驱动的应用程序、微调模型和开发以负责任的人工智能为理念的聊天机器人，以及成功所需的关键技能。两家公司还制定了一套预先审查程序，用于识别参与该计划的人工智能专家。
Upwork上的OpenAI专家是Upwork人工智能服务枢纽的延伸，该枢纽将企业与全球人工智能领域最熟练的独立专业人士联系在一起，并提供新的测试功能和资源，帮助客户在Upwork上更快、更有效地完成工作。该计划利用Upwork的人才经理对具有人工智能专业知识和OpenAI平台经验的人才进行预审和策划。该流程包括技术技能讨论和OpenAI项目组合，确保专业人员拥有经过验证的技能组合和经验。客户可以通过 1:1 咨询或基于项目的合同与 Upwork 上的 OpenAI 专家合作。
"Upwork市场总经理兼产品副总裁Dave Bottoms表示："与OpenAI这样的先驱合作，有助于我们提供企业所需的专业人才，以实现其最雄心勃勃的人工智能计划。"我们很高兴能为Upwork上的专业人才提供更多有影响力的机会，并期待通过Upwork上的OpenAI专家将OpenAI客户与高技能人才联系起来。通过这样的战略合作伙伴关系，我们的目标是使Upwork成为人工智能相关人才和工作的卓越目的地。"
"我们的目标是让我们的模型对每个人都有用和有益，我们致力于帮助人们了解我们的技术如何影响关键工作，"OpenAI 销售主管 Aliisa Rosenthal 说。"为客户提供像Upwork这样值得信赖的高技能全球人才来源，有助于确保人工智能模型得到负责任的部署和管理。"
"从小型初创企业到一些全球最大的企业，都在求助于独立专家来创建新的解决方案并拓展业务，"参与 Upwork 上 OpenAI 专家项目的独立人工智能和机器学习专家 Boris Spiegl 说。"在我的职业生涯中，我已经为项目创造了数百万美元的价值，我非常期待与OpenAI客户合作，通过应用这些令人兴奋的新技术来实现更高的投资回报率，从而迎接下一个巨大的挑战。"
Upwork最近宣布推出由OpenAI技术驱动的新测试版功能，作为其平台上更具生成性的人工智能端到端客户体验的一部分，包括人工智能驱动的职位生成器、增强的Upwork聊天体验和针对人才的建议提示。
文章来源：techrseries
-
OpenAI
OpenAI 推出 ChatGPT 的自定义指令（Custom instructions）：用户体验的重大飞跃
OpenAI 最近为其语言模型 ChatGPT 推出了一项新功能--自定义指令（Custom instructions）。该功能目前处于测试阶段，最初面向 Plus 计划用户，预计将在未来几周内向所有用户推出。自定义指令允许用户设置偏好或要求，ChatGPT 在生成回复时会考虑这些偏好或要求，从而使用户无需在每次对话中重复他们的偏好或信息。
用户反馈每次 ChatGPT 对话都要从头开始，十分不便，而自定义说明的推出正是对这一反馈的回应。OpenAI 已经认识到可转向性对于使其模型有效反映每个用户的不同背景和独特需求的重要性。例如，为三年级理科学生精心制作教案的教师或喜欢用 Python 之外的语言高效编写代码的开发人员只需设置一次这些偏好，ChatGPT 就会记住它们，以便在未来的对话中使用。
除了自定义指令功能，OpenAI 还做出了另一项重大改变，以提升用户体验。该组织增加了 ChatGPT Plus 用户的消息限制，允许他们每三小时最多发送 50 条消息。这一变化有望为 Plus 用户与 ChatGPT 的互动提供更多灵活性和便利性。
自定义说明功能还扩展到了插件，通过与使用中的插件共享相关信息来改善用户体验。例如，如果用户在说明中指定了自己的城市，并使用了帮助预订餐厅的插件，那么模型在调用该插件时可能会包含城市信息。
不过，OpenAI 已经注意到，在测试阶段，ChatGPT 可能无法总是完美地解释自定义指令。它可能会忽略指令或在非预期的情况下应用指令。为了确保安全，OpenAI 已经调整了其安全措施，以适应用户指示模型的新方式。Moderation API 的设计旨在确保指令在违反 OpenAI 使用政策时不会被保存。模型还可以拒绝或忽略导致违反这些政策的响应的指令。
在隐私方面，OpenAI 可能会使用自定义指令为用户提高模型性能，但用户可以通过其数据控件禁用此功能。在使用自定义指令提高模型性能之前，OpenAI 会采取措施删除自定义指令中的个人标识符。
这些新功能以及为 Plus 用户增加的消息限制，标志着 OpenAI 在改善 ChatGPT 用户体验和功能方面迈出了重要一步。让我们拭目以待这些变化将如何塑造人工智能对话的未来。
来源：https://openai.com/blog/custom-instructions-for-chatgpt
-
OpenAI
麻省理工学院研究揭示：生成式AI对员工工作效率的影响
麻省理工学院研究人员的一项新研究揭示生成式人工智能技术对工作的影响，发现它提高了被分配任务（如撰写求职信、细致的电子邮件和成本效益分析）的工人的工作效率。
研究中的任务并不完全是真实工作的翻版： 它们不需要精确的事实准确性，也不需要公司目标或客户偏好等背景信息。尽管如此，这项研究的许多参与者表示，这些任务与他们在实际工作中写过的东西很相似--而且受益匪浅。使用辅助聊天机器人ChatGPT后，工人完成任务的时间减少了40%，由独立评估人员衡量的产出质量提高了18%。
麻省理工学院经济系博士生Shakked Noy说："我们可以肯定的是，生成式人工智能将对白领工作产生巨大影响，"他与21岁的博士生Whitney Zhang共同撰写了这篇论文。"我认为我们的研究表明，这种技术在白领工作中有着重要的应用。这是一项有用的技术。但要判断它是好是坏，或者它究竟会如何引起社会调整，还为时尚早。"
为聊天机器人模拟工作
几个世纪以来，人们一直担心新技术进步会导致大规模自动化和工作岗位流失。但是，新技术也会创造新的工作岗位，当新技术提高了工人的生产率时，就会对经济产生积极的影响。
"诺伊说："经济学家在考虑新技术发展时，首先考虑的是生产率。"经济学的经典观点是，技术进步最重要的作用是提高生产力，即让我们更有效地生产经济产出。"
为了研究生成式人工智能对工人生产率的影响，研究人员给453名受过大学教育的营销人员、赠款撰稿人、顾问、数据分析师、人力资源专业人士和经理布置了两项与其职业相关的写作任务。这些20至30分钟的任务包括撰写拨款申请的求职信、有关组织结构调整的电子邮件，以及帮助公司根据给定的客户数据决定向哪些客户发送推送通知的分析计划。与每位参与者从事相同职业的经验丰富的专业人士对每份提交的材料进行评估，就像他们在工作环境中遇到这些材料一样。评估者不知道哪些提交是在ChatGPT的帮助下创建的。
一半的参与者在第二次任务中使用了由OpenAI公司开发的聊天机器人ChatGPT-3.5。这些用户完成任务的速度比对照组快了11分钟，而他们的平均质量评价提高了18%。
数据还显示，工人之间的绩效不平等有所减少，这意味着在第一项任务中得分较低的工人在第二项任务中使用ChatGPT后获益更多。
研究人员说，这些任务广泛代表了这些专业人员在实际工作中遇到的任务，但他们也指出了一些局限性。由于他们使用的是匿名参与者，研究人员无法要求他们了解特定公司或客户的背景知识。他们还必须对每项任务给出明确的指示，而现实世界中的任务可能更加开放。此外，研究人员认为聘请事实核查人员来评估结果的准确性并不可行。准确性是当今生成式人工智能技术面临的一个主要问题。
研究人员说，这些局限性可能会削弱ChatGPT在现实世界中提高生产力的潜力。尽管如此，他们认为这些结果显示了这项技术的前景--研究的另一项发现也支持了这一观点： 在实验过程中接触到ChatGPT的工人在实验两周后表示在实际工作中使用该技术的可能性增加了一倍。
"Noy说："这项实验证明，它确实带来了显著的速度优势，即使在现实世界中这些速度优势较小，因为你需要花时间检查事实和编写提示。
宏观视角
这项研究提供了一个近距离观察ChatGPT等工具对某些写作任务的影响的机会。但是，将这种影响推而广之以了解生成式人工智能对经济的影响则更为困难。这正是研究人员希望下一步开展的工作。
"张说："还有很多其他因素会影响工资、就业和各行业的变化，这些都需要我们论文中没有的证据。"但在我们的论文中，节省的时间和质量提高的幅度都非常大，因此至少对某些类型的工作而言，这似乎是相当具有革命性的。
两位研究人员都认为，即使人们承认ChatGPT将提高许多工人的工作效率，但要弄清楚社会应该如何应对生成式人工智能的普及，仍有许多工作要做。
"张说："适应这些技术所需的政策可能会非常不同，这取决于未来的研究发现。"如果我们认为这将提高低薪工人的工资，那么这与通过提高高收入者的工资来增加工资不平等的意义是完全不同的。我认为有很多下游的经济和政治影响需要加以确定。
这项研究得到了Emergent Ventures基金、乔治梅森大学、Mercatus中心、George and Obie Shultz基金、麻省理工学院经济系以及美国国家科学基金会研究生研究奖学金的支持。
文章来源：mit
-
OpenAI
【观点】ChatGPT Vs Google Bard：了解差异
自2021年发布以来，微软的OpenAI产品ChatGPT经历了惊人的增长和普及。然而，谷歌在几个月前也发布了人工智能工具Bard。虽然ChatGPT和 Google Bard的操作原理基本相同，但它们有一两个细节是不同的。
两者都能对自然语言输入提供自然语言反应，利用机器学习和数以百万计的数据点来产生有用的、信息丰富的反应。大部分时间都是如此。这些人工智能工具还不完美，但它们预示了人工智能助理搜索和学习工具的未来。
现在让我们深入探讨这个问题，"ChatGPT是什么？" Google Bard是如何工作的？"以及 "ChatGPT 与 Google Bard有什么区别？"
什么是ChatGPT
ChatGPT是OpenAI创建的 "人工智能聊天机器人"，OpenAI是一个进行 "人工智能 "研究的实验室。它建立在OpenAI的GPT 3.5模型上，具有一个 "大型语言模型"，通过基于监督的强化训练进行优化。
GPT，或 "生成性预训练转化器"，它能够根据用户的询问作出详细的回应。虽然回答并不总是正确的，但它能够提供详细的解释，并根据需要进行自我纠正。
ChatGPT还包括一个审核API，它可以协助进行查询过滤，让人工智能回答避免种族主义、性别歧视和其他攻击性问题等歧视。在目前的形式下，人工智能没有互联网接入，它所获得的知识完全是基于之前所训练的数据。因此，它只知道截至2022的信息和事件。
什么是 Google Bard
Google Bard是谷歌创建的又一个人工智能驱动的聊天机器人。这是一项对话式人工智能服务，利用了谷歌的对话应用语言模型，也被称为LaMDA。Google Bard于2023年2月6日推出，并且很快就向公众开放了。
根据谷歌目前所透露的信息，Bard可以执行各种任务，包括文本生成、信息检索以及分析和合成。据《金融时报》报道，谷歌已经向知名的OpenAI竞争对手Anthropic捐助了3亿美元。
Anthropic最近发布的生成性人工智能模型Claude被认为是ChatGPT的有力竞争者。当 Google Bard开始运作时，人工智能软件开发的市场将翻倍，因为其他企业也计划开发类似于ChatGPT的聊天机器人应用。
对ChatGPT和Google Bard的评价
根据上述定义，ChatGPT和Google Bard这两个人工智能工具使用相同的工作机制。然而，ChatGPT应用程序和Google Bard之间可能有一个小的区别。让我们逐一调查比较研究一下。
ChatGPT与Google Bard的比较： 价格和可用性
Google Bard和ChatGPT都是免费使用的人工智能工具。在OpenAI的网站上，ChatGPT现在提供一个免费的使用体验。但是，现在ChatGPT的高级会员模式可以选择ChatGPT Plus。用户必须支付20美元才能获得这种新产品的体验。那么问题来了。目前，不是所有人都能使用ChatGPT Plus。要获得人工智能工具的高级模式，用户必须额外付费。
然而，Google Bard目前只提供免费模式。然而，要使用这个由人工智能驱动的聊天机器人，用户必须是一个值得信赖的体验者。谷歌已经公布了一些功能，如地址索引和Lens，但其他工具目前还没有公开。根据研究，谷歌已经宣布，公众很快就能获得这些数据。另外，为每个人工智能工具开发移动应用程序的价格将根据额外的特性和功能而有很大的不同。
ChatGPT与Google Bard：整合
谷歌人工智能工具Bard和OpenAI工具ChatGPT都希望他们各自的聊天机器人能被纳入自己的生态系统。另一方面，与Bing类似，谷歌将允许用户使用人工智能驱动的聊天机器人进行搜索，而不是使用标准搜索框。除此之外，谷歌还为地图和Lens等工具增加了基于人工智能的功能，然而，这些并不是直接的整合。但它将使Google Bard能够被外部开发者使用。
ChatGPT Vs Google Bard： 特点
这两种基于人工智能的技术的特点是相当的，因为它们有一些共同的特点。这两种工具会根据很多背景信息来提供答案。例如，当你问 "什么是ChatGPT？"这个问题时，除了提供基于人工智能的工具的定义外，它还会显示更多信息。
最后，选择使用ChatGPT还是Bard将取决于特定的工作和预期结果。如果你正在寻找一个能在对话情况下提供类似人类反应的模型，ChatGPT将是一个更好的选择。如果你正在寻找一个能够激发创造性写作的人物，Google Bard将是一个更好的选择。
总结
在ChatGPT和Google Bard这场无休止的冲突中，有一点是肯定的： 人工智能的发展将随着时间的推移而进步，并大大改变人们的生活方式。总的来说，企业投资创建聊天机器人软件，并从现在开始享受其带来的好处，已经过时了。我们应该关注人工智能工具和技术在未来有什么发展。
文章来源：Techrseries.com
-
OpenAI
【资讯】Beamery宣布推出TalentGPT，这是世界上第一个用于人力资源的生成式AI
人才生命周期管理领域的全球领导者Beamery近期宣布推出 TalentGPT，这是世界上第一个用于人力资源技术的生成人工智能，可为经理、招聘人员、候选人和员工提供个性化体验。借助 TalentGPT，Beamery 将通过生成式 AI 改变每一次人才招聘和人才管理体验。
TalentGPT是Beamery在过去三年中开发的专有AI技术。它建立在Beamery人才图谱之上，跟踪有关候选人，公司，技能和工作的超过17亿个数据点， 并使用来自预先训练的LLM的生成AI来增强Beamery屡获殊荣和偏见审计的AI模型。
TalentGPT将提供一个单一的助手，利用Beamery专有的AI，以及OpenAI的GPT-4和其他领先的大型语言模型（LLM）。这种独特的组合使TalentGPT能够提供给用户深度个性化的见解和建议，并实时生成适应不断变化的客户信息和内容。
例如，TalentGPT可以生成新的职位描述，它不仅会生成要发送的电子邮件模板，还会将它们发送给雇主试图接触的确切候选人。它不仅会为员工提供职业建议，还会根据他们现有的技能以及他们需要改进的地方来指导他们下一次的晋升。
Beamery的联合创始人兼总裁Sultan Saidov说：“我们不只是将TalentGPT整合到我们所有的产品中， 这项新技术使我们能够从根本上简化和重新设计我们所有的用户体验。很难夸大人工智能技术的这些进步在多大程度上改善了我们可以为用户提供的交互，以及我们可以在完成复杂任务时节省了多少时间。”
作为第一家对其人工智能模型进行独立审计的人力资源技术公司，也是唯一一家允许候选人围绕组织在其数据上使用人工智能设置偏好的公司，Beamery在人工智能方面的合规性和偏见管理方面一直处于市场领先地位。在这些经过偏差审计的AI控制中部署多用途LLM，使Beamery能够降低与使用ChatGPT和其他模型相关的风险。
文章来源：Hrtechcube.com
-
OpenAI
【观点】ChatGPT：OpenAI GPT-4 工具终极指南
了解 GPT
GPT（生成式预训练转换器）模型正在人工智能领域引起轰动。这些语言处理模型改变了基于自然语言的AI。它通过利用大量公开可用的互联网材料来模拟人类交流。与以前的神经网络设计相比，其性能得到了增强，也获得了无与伦比可扩展性。（GPT-3） 和（GPT-4）是两个最新的人工智能 （AI） 开发工具。GPT-3于2020年4月推出，GPT-4则于2023年3月推出。两个GPT都有复杂的自然语言处理能力，但两者之间有一些明显的区别。
GPT的用途
GPT标志着人工智能生成的文本材料的创建发生了根本性转变。GPT模型包括数千亿个学习参数，它的语言模型可用于开发人工智能解决方案。借助基于GPT的LLM，计算机可以完成文本创建、机器翻译、材料分类和代码创建等任务。 GPT还支持对话式AI的开发，它不仅能够回答提问者的相关问题还能够根据所提供的数据给出重要见解。
GPT的具体功能
内容创建：GPT模型可以根据知识创建任何内容，从诗歌到SQL查询，它可以创建有逻辑性和类似人类的文本输出。
文本摘要：由于其能够创建流畅、人性化的散文，GPT-4 将能够重新对任何类型的文本文档进行总结。这对于通过分析大量数据以便更有效地捕获和获得分析性见解非常重要。
解决问题：GPT软件的主要优势之一是它能够根据用户的需求，提供准确的响应或精确的解释。这意味着由GPT-4 驱动的系统可以显着提高客户服务和技术支持的能力。
机器翻译：GPT驱动的软件可即时准确地处理语言翻译工作。通过在以前翻译内容的大型数据集上进行训练，其在准确性和流畅性上都有着很大程度的提高。GPT可以做的不仅仅是把一种语言翻译成另一种语言。GPT AI模型甚至可以将法律话语转换为基本的自然语言。
AI 支持的安全性：由于 GPT AI 可以识别文本，因此可用于识别任何语言。此功能可用于识别和突出显示特定类型的通信，以便更有效地发现和处理有害的互联网信息。
对话式AI：使用GPT软件创建的聊天机器人技术有可能变得非常智能。这使得机器学习虚拟助手的开发成为可能，并使其能够协助任何行业的专家完成工作。例如，在医疗保健业务中，对话式人工智能可用于评估患者数据并提供诊断和治疗选择。
什么是 GPT- 4
简而言之，GPT-4是人工智能、自然语言处理和机器学习的智能混合体。它是一个由人工智能驱动的聊天机器人，可帮助用户创建内容。
GPT-4是希望以高效和定制的方式成为组织或个人消费者的理想选择。这种复杂的人工智能解决方案使用户能够参与自然对话，凭借其用户友好的设计，GPT-4使互动变得简单易行。用户可能会与这个人工智能驱动的系统进行真正的讨论，而且感觉就像与真人交谈一样。人工智能驱动的聊天机器人因其操作简单、高度的准确性和面向客户的诸多优势而在各种企业中越来越受欢迎。
GPT- 4 可以做什么
借助 ChatGPT- 4 聊天机器人，用户将能够更有效地与 AI 连接。此外，由于ChatGPT可以检测和理解用户的写作风格，因此用户能够以自己的风格创建相关材料。ChatGPT- 4 采用自然语言处理算法来提供最准确的结果。因此，它更加可靠。那么，它具有哪些显著的功能呢？
1. 不仅仅是阅读文本
GPT-4 最重要的功能是能够上传和处理图片。迄今为止，人工智能最壮观的应用之一在OpenAI视频演示中进行了演示，该视频演示了GPT-4 如何在短短几分钟内将草图转换为功能网站。演示者将图像提交给 GPT-4，然后将生成的代码放入预览中，它就可以演示网站的工作方式。OpenAI还演示了GPT-4如何被要求从一系列图片中描述一个笑话，尽管看起来很简单，但人工智能算法需要组合上下文来确定笑话的内容。
2. 让编码更简单
只要遵循该工具的分步说明，一些几乎没有编码知识的早期GPT-4 用户也利用它来创建著名的游戏，如俄罗斯方块或贪吃蛇。根据OpenAI的说法，GPT-4能够用所有流行的编程语言编写代码。
3. 获得完美的考试成绩
根据OpenAI的说法，在许多现实世界的场景中，该更新“不如人类”，但它在某些专业和学术评估中表现在“人类水平”之上。据该企业称，GPT-4 刚刚完成了模拟法学院律师考试，分数在所有考生中排名前10%。根据OpenAI的说法，最新版本在LSAT，GRE，SAT和AP考试中的表现也十分良好。ChatGPT最著名的新闻就是它可以通过重要的研究生水平测试，例如宾夕法尼亚大学沃顿管理学院的测试，尽管分数不是很高。
4. 提供更准确的答案
根据OpenAI，来自GPT-4的书面回复比上一版的回复更长，更深入，更值得信赖。更新后的版本现在可以提供多达25000个单词的回复，高于以前的约4000个单词。它甚至可以为最奇怪的场景提供精确的说明，例如清洁食人鱼的鱼缸或从草莓中提取DNA。
GPT- 4 的工作原理
从表面上看，GPT-4技术似乎很简单。它会快速回复您的请求、查询或提示。正如您所期望的那样，执行此操作所需的技术远比看起来要复杂得多。该模型是使用在线文本数据集训练的。这包含从书籍、网络文本、维基百科、文章和其他基于互联网的渠道中获得的570GB 材料。更具体地说，系统已输入了300亿字。
通过智能语言模型，GPT-4可以预测短语中的下一个单词应该是什么。为了实现这一目标，该模型经过了监督测试。这项技术的不同之处在于，它能够在预测下一个单词的同时不断学习，不断完善对提示和查询的内容输出，最终变成无所不知的知识库。
GPT- 3 与 GPT - 4：有什么区别
与 GPT- 3 相比，GPT-4 性能得到了显著提升，包括文本制作的改进，更接近人类的行为和运行速度。GPT-4 在语言翻译、文本摘要和其他活动方面的适应性更强。
以更小的规模获得更大的效益
一些最新的语言软件解决方案使用了极其密集的模型，其大小是GPT-3 的三倍以上。不幸的是，大小并不总是转化为更高的性能水平的关键影响因素。另一方面，较小的模型似乎是训练人工智能的最有效的技术。一些企业正在从向较小的系统过渡中受益。它们不仅可以提高性能，还可以减少计算成本、碳足迹和入口限制。
总结
随着人工智能的应用变得越来越普及，对高性能人工智能内容制作的需求正在增长。OpenAI的ChatGPT无疑已被证明是内容制作人和艺术家的绝佳AI工具。准确地说，它仍然需要进行许多更改。ChatGPT- 4具有广泛的用途，它已经引起了计算机爱好者和企业高管的兴趣。这个聪明的人工智能系统可能比现在任何其他聊天机器人都能更好地与人类进行交流，它可能会让许多人的生活变得更加简单。
文章来源：Techrseries.com
-
OpenAI
OpenAI：ChatGPT或将影响美国19%的工作，部分高薪岗位影响更大
3月21日消息，据外媒报道，美国人工智能研究公司OpenAI的一项新研究估计，像ChatGPT这样的人工智能（AI）聊天技术可能会对美国19%的工作岗位产生重大影响。OpenAI于2022年11月30日推出了新型AI聊天机器人工具ChatGPT，它可以根据用户的要求快速生成文章、故事、歌词、散文、笑话，甚至代码，并回答各类疑问。对于ChatGPT对劳动力的影响，OpenAI首席执行官山姆·奥特曼（Sam Altman）最近承认，它可能会“取代”许多现有工作岗位。
OpenAI研究人员估计，ChatGPT以及基于其底层技术构建的未来软件工具可能影响美国约19%工作岗位的至少50%的任务。与此同时，美国80%的劳动力可能会看到至少10%的工作任务在某种程度上受到ChatGPT的影响。
此外，研究人员发现，工资较高的工作可能更容易受到由AI驱动的聊天机器人的潜在影响。
今年3月14日，OpenAI推出了新一代大型语言模型GPT-4。GPT-4是一个多模态大型语言模型，支持图像和文本输入，以文本形式输出；扩写能力增强，能处理超过25000个单词的文本；更具创造力，并且能够处理更细微的指令；在高级推理能力方面超过了ChatGPT。
OpenAI表示，尽管GPT-4功能强大，但它与早期的GPT模型有类似的局限性，它并不完全可靠（例如，可能出现“幻觉”），有一个有限的上下文窗口，并且没有习得经验。因此，在使用GPT-4输出时应谨慎行事，特别是在对可靠性要求很高的情况下。
来源：胡晓利 TechWeb
-
OpenAI
微软的AI能力大规模升级：将OpenAI CoPilot应用于整个MS 365套件，Word 一键变成 PPT！
微软将赌注押在OpenAI和ChatGPT上，这是几十年来对Microsoft 365的最大升级。继将 GPT-4 引入搜索引擎之后，微软再出“杀手锏”，重磅宣布由 AI 驱动的 Microsoft 365 Copilot，它将大型语言模型（LLM）与 Microsoft Graph 和 Microsoft 365 应用中的数据相结合，打破了传统办公软件的方式，能自动生成文档、电子邮件、PPT，让Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件的效率提升多倍。它们可以统称为——您的工作副驾驶。
Copilot 不仅可以帮助您编写、汇总、分析和搜索信息。微软还宣布一项全新的体验：Business Chat（商务聊天）。Business Chat可以在 Microsoft 365应用程序以及日历、电子邮件、聊天记录、文档、会议和联系人等程序里使用，只要用一些自然语言，它就可以根据早上的会议、电子邮件和聊天记录生成状态更新。
Microsoft 365 Copilot 能够帮助我们做什么？
使用GPT-4 大型语言模型 （LLM），CoPilot可以起草信件或文档、汇总信息。您可以让它编写文本并告诉Copilot使用什么“语气”。
创建 PowerPoint幻灯片。PowerPoint 中的 Copilot 也能通过自然语言输入，直接实现动画切换和重新设置文本格式等等。
分析来自Excel 的数据。对于不懂 Excel 里面各种函数调用、宏、VBA 语言的用户而言，基于 Copilot，可以直接用“人话”（自然语言），提出各种问题，然后它会推荐一些实用的公式。
Excel 中的 Copilot 也可以找到数据的相关性，根据问题生成模型，并得出趋势。它还可以即时创建基于数据的 SWOT 分析或数据透视表。
它还可以通过访问日历和您的联系人，提供会议、活动和项目的历史记录。如果你错过了会议，你可以问Copilot其他人在这个会议上讨论了什么。
从某种意义上说，这是一场工作革命。每个人都必须学会使用这个工具，因为忽略它会让你落后。
Copilot是我们“值得信赖的助手”，能够随时为我们提供帮助。在幕后，Copilot正在了解我们使用的的文档，日程安排和通信，当我们开始使用它时，它会变得更加智能和个性化 。LLM不会共享您的本地数据，能够充分保证用户的数据及隐私。
本周OpenAI发布了GPT4，这是Bing Chat背后的引擎。它运行更快、更聪明，这表明这些神经网络的发展速度有多快。我已经使用Bing Chat好几个星期了，我可以证明 GPT-4运行是良好的。它的语言能力是一流的，即使有些人仍在质疑它。GPT-4是第一个实际上比人类学习速度更快的人工智能模型。这个神经网络能够自己学习，使系统能够不断改进。
谷歌也不甘落后，为Google Workspace推出了自己的生成式人工智能。谷歌正在努力跟上微软的步伐，尽管他们对于自己在这方面的介绍并不完整。但微软OpenAI的势头是巨大的。LinkedIn也宣布了一系列基于OpenAI的AI增强功能。
40年来，微软一直在努力提高生产力。
微软对提高组织生产力是十分关注的，所以他们了解非常了解我们如何使用自己的计算机。微软了解到“让系统变得简单”的过程很难实现。简单的工具阻碍了我们提高工作效率：我们需要一个跟随我们一起进步的工具。这也是微软为什么取得成功的原因。虽然Copilot只是一个辅助工具，但由于LLM本质上是一个“学习机器”，Copilot会随着时间的推移而变得越来越好。
Copilot确实是有效的。
麻省理工学院的一项研究，仅使用ChatGPT就可以将生产力提高39%。专为您设计的Copilot将在短时间内更加快速地提高我们的生产和工作效率。想象一下，Copilot可以为我们节省提供大纲或摘要，编写备忘录、信件或报告的时间。律师、作家、营销人员和销售人员等将大大收益于此工具。
IT部门和新的合作伙伴：需要构建大量附加组件。
由于Copilot建立在Azure OpenAI服务之上，我们可以期待一个新的附加组件行业出现。数以百计的IT部门和Microsoft集成商将学习如何调整此系统，构建“技能”（模型）并开发行业用例。我们期望看到Copilot在法律，营销，销售和数百个行业中展示特定的“技能”。
IT部门也会这样做。由于该系统基于Microsoft Graph使用的安全性（即您的公司目录），因此IT团队还可以构建技能来帮助各种用户组更快（或更准确地）完成操作。请注意，Microsoft 还推出了Copilot for Power Platform，从而可以更轻松地构建利用此工具集的应用程序。
竞争：谷歌和其他公司的回应。
虽然谷歌在这场竞赛中似乎落后了，但我不希望他们保持沉默。全球有超过2亿人使用免费版本的Gmail，因此生成式人工智能的使用将成为主流。我认为我们将能看到许多其他的LLM进入市场，在不同领域发挥专门的用途。
这是有风险的吗？
OpenAI研究论文将风险描述为可以预见到的偏见、虚假信息、过度依赖、隐私、网络安全等风险。这里的风险指的是系统犯的错误，而不是一些人为的错误。尽管《纽约时报》讨论了这有多“可怕”，但我仍然认为我们应该辩证地对待任何问题。1981年，我在IBM工作，当时Lotus 1-2-3和其他工具出现了，许多人认为“这是会计行业的终结”。但是我想提醒大家，生成人工智能不是发现一种新的生命形式。这些是统计推理工具，我们可以用它来处理工作。与每种技术一样，人们如何使用它才是关键。
微软的巨额投资。
微软中的的每个工作人员都突然开始使用OpenAI。微软不仅将公司押注在生成式人工智能工具上，他们还在构建支持它的基础设施。一位记者发现，微软正在收购所有的AI芯片，提高Copilots的核心运算能力。这只是意味着微软正在光速向人工智能靠拢。其他软件供应商也在争先恐后地迎头赶上。
这会给我们带来期待已久的生产力提升吗？
最后，让我们讨论一下生产力。这些工具会让工作变得如此简单，每周工作4天会成为主流吗？像“文案”这样的工作会过时吗？我们会发现，每个主要的生产力工具都能“改善人们的工作”。当语音邮件和电子邮件出现时，我们想知道秘书是否会离开（他们确实这样做了）。当Zoom和Teams出现时，我们重新设计了办公方式。
在这种情况下，我们可能会怀疑自己会无事可做，但事实上，我们可以比以前更快更好地工作。当然，如果您忽略这些趋势或选择不学习这些工具的操作方法，那么您只会落后。我支持微软此次的巨额投资。虽然我们还处于早期探索阶段，但是，未来生产力的大幅提升是可以预见的未来。
本文作者：Josh Bersin
扫一扫 加微信
hrtechchina
