为什么突然间ChatGPT这么火，它到底是怎么诞生的呢？

“为什么突然间ChatGPT这么火，它到底是怎么诞生的呢？”这个问题，其实可以从两个层面来理解：一个是它“一夜爆红”的直接引爆点，另一个是它背后长达数十年的技术积累过程,我们先说它为什么这么火。

ChatGPT的火爆，首先是因为它第一次让普通人能够零门槛地体验到人工智能的强大，在它出现之前，人工智能对大多数人来说，可能只是手机里的语音助手（比如Siri），或者是一些看起来很高深、只在新闻里出现的、能下围棋的机器人，这些应用要么感觉“不太聪明”，回答的问题很刻板；要么离我们的日常生活非常遥远，但ChatGPT不同，它就像一个知识渊博、反应迅速、几乎无所不能的对话伙伴，你可以用最自然的语言向它提问，让它写邮件、写诗、翻译、写代码、制定旅游计划、甚至编故事，这种前所未有的交互体验，让每个试用过的人都感到震惊，这种震惊通过社交媒体迅速传播开来，形成了“病毒式”的裂变效应，一个人觉得好玩，分享给朋友，朋友再分享出去，短短几天内，它的用户量就突破了百万级,这种爆发力是任何广告都无法比拟的。

ChatGPT展现出的“通用性”打破了人们的想象，以往的人工智能大多是“专才”，比如专门用于识别图像的，或者专门用于下棋的，但ChatGPT是个“通才”，它似乎什么都知道一点，能处理各种各样的问题，虽然它有时会“一本正经地胡说八道”，但在大多数情况下，它提供的回答都相当有逻辑和条理，这种广泛的应用潜力，让各行各业的人都开始思考：它能帮我做什么？学生用它辅助学习，程序员用它调试代码，营销人员用它写文案，作家用它寻找灵感……这种跨行业的吸引力，使得它的热度不再局限于科技圈,而是成为了一个社会性的话题。

第三，它的出现恰逢其时，经过多年的发展，互联网上的信息已经爆炸，人们开始感受到信息过载的疲惫，而ChatGPT作为一种强大的信息处理和内容生成工具，它能够快速地从海量数据中提炼出关键信息，并用人类能理解的方式呈现出来,这正好切中了当下人们对于效率和便捷性的核心需求。

说完了它为什么火，我们再回过头来看看它是怎么诞生的，这个故事并不是一蹴而就的，而是一个“蓄谋已久”的漫长过程。

ChatGPT的核心技术是一种叫做“生成式预训练变换模型”（GPT）的技术，这个技术的根基可以追溯到2017年谷歌团队提出的一种革命性的模型架构——Transformer（来源：谷歌学术论文《Attention Is All You Need》），这个架构就像是给AI模型提供了一个更强大、更高效的“大脑结构”，特别擅长处理像语言这样的序列信息，OpenAI这家公司，从成立之初就立志要创造安全的、对人类有益的通用人工智能,他们很早就看到了Transformer架构的潜力。

他们开始了“预训练”这条路，所谓预训练，可以理解为一个“博览群书”的过程，OpenAI的模型在诞生之初，就在互联网上几乎所有的公开文本数据上进行了学习，包括书籍、文章、网页、百科等等，这个过程让它学会了语言的语法、句法、事实知识以及逻辑关系，GPT模型的发展经历了三代迭代：GPT-1、GPT-2和GPT-3，每一代模型都变得更大（参数更多）、更强大，特别是GPT-3，它已经展现出了惊人的语言能力，但它仍然像一个“不受控的天才”，有时会生成有害的、有偏见的不安全内容。

而ChatGPT，正是在GPT-3.5模型的基础上，进行了一次至关重要的“对齐”训练（来源：OpenAI官方博客关于ChatGPT的介绍），这一步是它变得如此“听话”和“有用”的关键，OpenAI的研究人员采用了一种叫做“从人类反馈中强化学习”（RLHF）的技术，就是请大量的人类培训师与AI进行对话，并对AI的回答进行排序和打分，告诉它哪个回答更好、更符合人类的期望，通过成千上万次这样的反馈和调整，ChatGPT逐渐学会了理解人类的指令意图，并生成更安全、更无害、更有帮助的回答，这就好比把一个天赋异禀但缺乏管教的孩子，通过耐心的教导，培养成了一个知书达理、乐于助人的高材生。

ChatGPT的诞生是多年技术积累（尤其是Transformer架构和预训练模式）水到渠成的结果，而它的爆火则是因为OpenAI通过RLHF等技术成功地将强大的技术能力“包装”成了一个普通用户易用、爱用的产品，它既是人工智能技术发展的一个里程碑，也是一次极其成功的产品化实践,从而引发了全球范围的关注和讨论。