看了澎湃新闻的《“降临”作者特德.姜：ChatGPT是网络上所有文本的模糊图像》感受颇多，他的观点我复述一下：
1.把ChatGPT类比为“数据有损压缩”或许可以找到边界
2.当类ChatGPT文本在网络上越来越多时，就如不断用副本来“复印”，ChatGPT生成的文本质量将越来越差。
3.我们为“清晰”与“模糊”之间选择成本将越来越高
4.彻底解决需要接入可以直接感知真实世界的“具身”机器智能
然而，我觉得故事还没完。为此我以ChapGpt的命运为线索，展开对未来畅想一下：
1.一线生机：有损压缩（副本复制衰变）使得类ChapGPT模型有点不太行，但是它也不是一无是处：自然语言模型与文本生成模型使得人类可以与机器之间顺畅交流——包括文本与代码间的相互转换。
2.成核：类ChapGPT本质上是对知识与信息的大汇聚，而知识或信息就是要不断更新（知识生产）和自复制（传播）。
这回知识终于找到了可以更高效更统一的技术体。类比为细胞前体中基因碎片或Rna碎片的汇聚再好不过。
3. 复制与变异： 知识和基因一样，在自复制（传播）中都会衰变或出错，但在没有ChatGPT之前，它们也在传播出现错误或变异吗（不断抄袭的劣质文本）。
变异成另一种知识的概率极低，所以社会系统的各种机构会给以越来越严格的限制。人们从模型获取知识的频次会越来越低，但不会没有，会回落到比较稳定的频次。正常细胞都有稳定分裂次数，在一定复制次数内，知识不会衰变成废文。
4.细胞膜：以知识为核的技术体终究要与真实世界互动反馈，知识才能不断更新，使得类chatgpt模型以及代表的商业存续下去。“具身”机器智能的研发要落地恐怕不是这十年的的事。
但是有替代方案：（1）5G，6G普及与成熟，使得智能传感器铺天盖地——万物互联，接入它们，新鲜的数据无疑就是与世界真实互动表现；（2）接入各种机构本身的现有的AI，比如科研机构，医料机构，企事业单位等；（3）人类个体，自然语言模型使得人类的想法可以顺畅汇入。
传感器、行业机构AI、人类个体的接入，构成巨大的“边缘体”产业群。
5.不断迭代：包含知识的“核心”和与真实世界互动的“边缘体”构成了“初代细胞”。技术的发展与真实世界的反馈，驱动“细胞”不断迭代:2.0、3.0、3.5.......
还剩下两个问题：
（1）人类的位置在哪里？是人工智能为满足人类需求在运作，还是人类为满足技术体的需求在工作？
还是一起为“自私的基因”——知识，它的更新与传播在“劳作”？
（2）“奇点”是不是提前到来了？
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