十年前，移动互联网充满朝气，每天都有新芽从智能手机的沃土中长出。
十年后，我们早已习惯了 Web 2.0 社会，相关技术也基本发展至中后期，我们中的极少数，正在寻找 Web 3.0 的曙光。
Open-AI/MetaVerse/NFT/Stable Diffusion/DeFi 云云，一众新词扎堆涌现，仿佛十年前的蓬勃光景再度重现。
新的工具正摩拳擦掌，蓄势待发，没有人甘于落后。欢迎大家来到第三期 Hunt Good 周报，跨入数字工具次世代。
Happy Hunting！
本周科技圈最热门的话题，非 ChatGPT 莫属。
围绕它展开的一系列玩法，有千千万，本期介绍其中的冰山一角，若能对大家有所启发，那也算达到 Hunt Good 栏目的最初目的了。
即「寻猎好产品，反哺工作流。」
首先，都说 ChatGPT 要把 Google 给替代了，有人却把前者做成插件，放在了 Google 当家产品 Chrome 上。
那就是 Chrome 浏览器 ChatGPT 搜索常驻插件，安装完就不用再管他了，之后每次进行谷歌搜索都能被动触发「交叉对照」技能。
一边是 Google 的搜索结果，右侧则显示同词条的 ChatGPT 内容。由于 ChatGPT 的语料库只更新到今年年初，所以它上面很多内容是旧的。
譬如同样搜索「阿凡达 水之道」，Google 出来的是影院信息、IMDb 页面，以及一些媒体影评；但右侧的 ChatGPT 还以为《阿凡达 2 水之道》是 2023 年上映的电影，对今年电影档期的调整毫不知情。
这时候就体现出多素材实时对照的优势：多方筛查，以校准自己的信息源。
把 ChatGPT 当成搜索引擎只是最基础的玩法，接下来我们可以把它当成「文案工具人」，让它帮我们输出广告营销文案。
那些基础且数量庞大的文案输出工作，可以直接交给它。
譬如用它写电商推广文章，它能用华丽的文字帮你进行包装，一顿夸夸，化腐朽为神奇。
在本周一，我们还尝试过用它写一篇文章，感兴趣可以重温这篇《本文作者 ChatGPT》。
不过要输出这样一篇信息详实的内容，还是需要人不断提问和调教，问合适的问题，才能达到想要的效果。结合上面提到的交叉对照的用法，这就是「素材搜集的王」。
这跟早前大火的 AI 绘图有点类似，需要反复调试才能玩得好，整个过程会让我感觉是在教一名小孩子，只不过这个小孩进化得非常快。
进阶的文字玩法是用 ChatGPT 写剧本甚至是台词。
知乎答主、卡耐基梅隆大学机器人系博士@田渊栋 尝试向 ChatGPT 投喂中英文片段，大致结果并不差，但发现「一些深层次的想像力和联系能力仍然缺失，情节的关键部分还需要作者自己去开拓并且诱导 AI 系统来完成。」
这一方面，由 DeepMind 推出的 Dramatron 则做得更出色。
「Dramatron 是一个利用大语言模型帮助自己编写戏剧、电影剧本的系统。
具体来说，Dramatron 会利用有逻辑的提示词链 (Prompt chaining)，分层次地应用大语言模型生成结构严谨的上下文，让剧本中的标题、人物、故事节奏、地点描述和对话读起来更连贯。
具体来说，它会基于对一句话大纲 (Log line) 的语义理解，来生成包括标题 (Title)、角色 (Characters)、情节 (Plot)、场景和对话在内的故事细节。
研究人员请来 15 位戏剧和电影行业的「业内人士」试用 Dramatron，并记录下他们使用 AI 的感受。
具体来看，有 77% 的「业内人士」享受和 AI 一起创作的过程，69% 的人认为这种体验非常独特，84% 的人认为它是有帮助的」
from 量子位
ChatGPT 虽然对细枝末节的处理仍显生涩，但如果把一篇影评扔进 ChatGPT 里让其帮忙整理，它还是能很快完成的，「小帅和小美」这类短视频内容的工作流程，被再一次革新。
刚才我提到，用 ChatGPT 写一篇长文的过程，类似于 AI 绘图的调教过程，那么不妨试试，用它调教 AI 绘图，或许 AI 更懂 AI 呢？
艺术策展人 Guy Parsons 作为最早接触 DALL-E 的用户之一，曾总结过 DALL-E 的正确用法：AI 什么都知道，而人类掌握的术语越多，最终结果就越详细。
于是在 ChatGPT 刚刚公测阶段，Parsons 也尝试用它，演示了 AI 调教 AI 的用法。
简单地讲，这个过程就是把自然语言转化成 AI 能一眼看懂的描述。
Parsons 的描述很简略，但 ChatGPT 帮他扩展成极为详细的描述，丰富的提示词 (Prompt) 可以让 AI 更好理解人类的需求。
「甲方需求越明确，乙方才能更准确地去创造。」
最终 Parsons 把这些描述放入图像生成模型 Midjourney，输出的画作可谓「创意十足，细节满满」。
Parsons 不由感叹：「Times are getting weird…」
既然 ChatGPT 能够很好地理解人类的自然语言，那是否能更进一步，把它们转化成汇编语言呢？
当然能，而且这是 ChatGPT 在首页大力推广的功能。
更有甚者为 IDE（集成开发环境）推出了 ChatGPT 插件功能，譬如 B 站 UP 主「时夕说」为 VSCode 开发的插件，可以实现添加测试代码、代码重构优化、解释代码及文件、Debug 等功能，解放大部分低端重复劳动。
时夕说表示，在自己开发这个插件过程中，也借用了 ChatGPT 的力量，可以说彻底把 AI 融入到生产力的方方面面了。
有意思的是，还有人把 ChatGPT 与软件开发、AI 绘画结合在一起，花费两天时间便开发出一款 Stable Diffusion 绘画应用，开发过程在这不再详述，作者最后的评价才是我更想分享的。
「人们原以为 AI 是远方的灯塔，重点是远方，很远。转眼，才发现已经在后面的，原来才是人类。再望向 AI，惊觉已是望尘莫及。
亲自尝试之后，这便是我的感受。在这 2 天的开发过程中，遇事不决 ChatGPT，是我能对它给出的最高评价。」
from 美好生活小宇宙
在媒体的大肆渲染下，「AI 抢走人类工作」的说法是很吓人，对此观点我却持保留意见，我更乐意认为：未来 AI 就是每个人的员工，每个人都能「使唤」AI 帮自己更快更好地完成工作。
我们对人工智能的理解，前一秒还停留在 Siri 这类智能助理的层面，下一秒已经进入到处处离不开 AI、大数据、机器学习的时代。变化之快，让人对 AI 技术产生畏惧心理也是正常。
但静心一想，AI 如今飞入寻常百姓家，不正好是解放个人生产力的好时机吗？
Hunt Good 周报至今推出了三期内容，我发现虽然我肉身一人，却也能借助介绍过的 AI 工具，完成从创意到原型设计再到开发的所有过程，一人即团队，个人创业的门槛被又一次降低。
ChatGPT 能火，少不了 AI 话题的持续走热，它是万千人工智能产品中相对出彩的，但肯定不是人类终结者。
人类的创意，结合 ChatGPT 的高效率，二者迸发出的精彩花火，更值得我们欢呼。
我们或许就此迎来，继移动互联网之后的技术寒武纪。
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