ChatGPT，2022年年底横空出世，在一个多月迅速成为风靡全球的人工智能问答产品。

ChatGPT的优越性

毫不夸张地说，经过近半个多月的体验，以及全球使用者的反应来看，这应该是最近十几年人工智能领域最具革命性的成果，他直接革了很多人的命，革了很多工作的命。

普通的程序员的工作，它完全胜任
普通的文字处理工作，它完全胜任。包含总结要点，根据要点进行正式文件书写（邮件，方案书等）
疑难解答（不同于搜索引擎，它能智能识别较为正确的答案，给用户总结提炼）

相较于以前的人工智能

ChatGPT对语义理解的适应性极大。以前的AI，对于被训练过的标准模型以外的输入模型，是无法理解的，有了ChatGPT，新指令出现的时候它还能很好地处理。大家一直吐槽AI电话随访是人工智障，有了ChatGPT，系统可能对用户的提问对答如流，也可能从用户语无伦次的回复中整理出有价值的数据。

工作原理

初步了解它的工作原理，为什么它区别于以往所有所谓的人工智能问答机器人？
以往的人工智能问答机器人，本质上就是语音识别转文字-进入搜索引擎搜索or人工监督下的有限的问答。
而ChatGPT，它最解放生产力的魅力在于，不需要人工监督，即提出问题，人工解答让电脑记住；而使用强化学习，即利用现有的问题-答案资料来进行训练学习。后者的优点便是资料海量，解放了人力。

ChatGPT成本

目前笔者认为限制它唯一的因素是训练过程，需要时间与算力，即能源。

引发其他领域新的革命——解放生产力
但是不可否认的是，它引发了革命。所以，他的原理一定是正确的，如果能够把其原理迁移到文字之外，必定会引发类似的革命，因为我们现在把人类的精力消耗在了很多人类已经有的智慧的学习上，导致我们进步缓慢，正如牛顿所说，我能有今天的成果，是因为我是站在了巨人的肩膀上，而ChatGPT就是让人类在语言文字领域直接站在巨人的肩膀上，无需消耗精力在语言学习上，格式学习上，可以解放人类生产力，这必定是先进的方向。
所以笔者现在提出猜想，能不能将其原理迁移到功放设计上？从而解放功放设计工程师的生产力，因为功放设计已经有很多现成的经验了，但是很多现成的经验是论文的工作，如果不加以引用，是有法律风险的，ChatGPT所使用的数据有很多都是没有版权的或者半公开的，即使这样它也是有一定版权风险的。

所以接下来提出几点前进方向：

搞清楚ChatGPT的原理，并将其迁移到功放设计上。
搞清楚ChatGPT训练数据后给出产出并以此盈利是否有版权风险。

2023年2月22日12:46:52版权考察：ChatGPT的数据来源包含开源与版权作品，OpenAI已经尽最大努力保护版权了，但是关于AI生成内容的版权归属目前尚有争议，所以仍需认真对待。

前景所在：即使第二点有风险，第一点依然意义重大，值得研究。
2023年2月22日11:08:57

其成功所依赖的：训练数据正确性
ChatGPT输出的特点是：会根据迭代次数不断修正输出，如果所给数据错误，那么结果也可能随之错误，所以保证数据正确是至关重要的。

我想要的最终效果——万物+AI

语言领域+AI：

表现

搜索整合能力：给出任务，从海量文字数据中找出相关信息并加以整合。例如：如何读好博士？写一封信。它从互联网中摘录出相当有效的信息
语义理解能力：给出大段文字，让摘录重点，干得非常漂亮。例如让分析一个文章，总结中心思想。

电路设计+AI

表现

设计综合能力：给出想要实现的功能，从现有的电路设计中找出能实现个别功能的电路并提取、整合、重新设计一个新的电路。
电路分析（理解）能力：给出复杂电路，让分析其功能。例如给一个功放，分析其S参数，大信号参数，各个指标，或者更进一步用人话表达。

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