ChatGPT一经面世，便展现出迷人的魅力，其对语言的理解、生成、知识推理能力等令人惊叹，短时间吸引了上亿日活用户，引发了学界、企业界和政界的广泛关注。

ChatGPT 是由美国人工智能研究室OpenAI推出的一款采用Transformer神经网络架构的自然语言处理工具，背后的关键技术是生成式大语言模型，通过大规模的参数、海量的训练数据、人类反馈的强化学习，做到了能够很好理解人类的语言，并以良好的表达给出反馈。

在ChatGPT推出之前，我们所常见的人工智能主要应用在图像识别、人脸识别、语音识别、精准推送、内容审核、辅助驾驶等方面，其技术是对已有数据分析、判断和预测AI。ChatGPT却不是简单地分析已有数据，而是对已有数据学习归纳后再创造，生成全新的、原创性内容，具有类似人类的创造力。可以说，ChatGPT开启了AIGC（AI generated content）新纪元。

之前，ChatGPT（GPT-3.5）的能力范围主要是回答问题、撰写文章、文本摘要、语言翻译、生成计算机代码等。伴随GPT-4的推出，ChatGPT也从语言模型走向多模态模型，能够读懂图含义，根据图片生成对应语言描述，根据语言生成对应图片。并且，在数学能力、逻辑能力、上下文处理能力、创作能力，以及与人协作能力上有了惊人提升。  现OpenAI已开放了ChatGPTAPI 和WhisperAPI （应用程序接口），允许开发者通过API将ChatGPT集成至他们的应用程序和服务中，这势必解锁海量的应用场景，无论是在To C 还是To B。

以微软为例，微软旗下的搜索引擎Bing结合了GPT4技术，将搜索、创造、聊天结为一体，多方位满足用户个性化需求，增加了日活；微软旗下的Microsoft 365 Copilot融入GPT-4能力，极大提升了office的交互方式和办公效率。例如，可根据用户指令写文章或摘要，基于Word 、Onenote草稿生成精美PPT，根据EXCEL表格做数据分析、可视化展现、给出关键信息总结等；微软旗下的企业服务平台Dynamic 365结合ChatGPT技术推出的Dynamics 365 Copilo，为销售、服务、营销、供应链等业务人员提供了有力帮助。例如，可自动生成回复客户信息的电子邮件、为团队创建会议摘要、编写推广计划建议、从系统中提取产品和报价细节等。微软旗下的开发者工具Power Platform结合ChatGPT技术推出的Power Virtual Agents和AI Builder，可以通过聊天方式生成代码 、 调试代码 、 为代码生成注释等。

国内有实力的互联网大厂如百度、阿里、腾讯、华为、京东、科大讯飞、360、字节跳动、网易等也纷纷入场大模型，如百度的 “文心一言”、阿里的“通义千问”、华为的“盘古”、腾讯的“混元”。

ChatGPT或类ChatGPT所表现出的接近甚至超过人类的能力，将不可避免地颠覆很多领域和行业，取代很多人的工作。ChatGPT的出现，对于协同管理软件的提供商和服务商来说，唯有主动去拥抱与使用它，才能在时代洪流中稳住脚跟。

找准定位。现阶段的应用软件开发厂商，大部分都不具备投入基础大模型研究的基础，如雄厚的资金、充足的算力、研究算法的人才。但拥有广泛的客户基础、管理领域的知识经验，和对客户需求的理解与工程能力，我们可以与通用大模型厂商合作，开展垂直领域或行业子模型的研究，做应用场景和用户数据反哺、调优，实现定制化的知识精准注入的类ChatGPT。

改进开发方式。ChatGPT在代码生成上有着优秀的表现，能够将自然语言转为代码、找出代码的问题并给出修改意见。用户只要给出提示，就可以写出完整的函数。积极引入AI工具，人机配合，将能极大提高我们开发低代码平台与标准模的质量与编程效率，降低代码BUG率。

标准应用AI化。在安全许可的情况下，有必要将ChatGPT或类ChatGPT的文本图片生成、音视频生成，以及检索、摘要、问答能力，通过API融入到产品的标准模块里，例如公文起草、新闻公告撰写、会议纪要发布、文档检索、数据查找、报表生成、自动督办等，来为客户提供全新智能化的高效协同应用。

审视低代码平台。这几年，低代码平台风靡业界，无论是传统软件厂商，还是SAAS厂商或是平台技术厂商，都在研制低代码/无代码平台，其本质就是要以更低的开发成本、更少的时间投入，来满足日益增长的客户个性化需求。当GPT-4已经能够根据人的意图自动生成代码， GPT-5也已在路上时，3-5年后，我们所开发的低代码平台还有多大价值？是否需要调整技术方向和路线？值得提前深思。

总之，AI将带来生产力的巨大提升，彻底改变我们的工作与生活方式，我们要以积极开放的心态去接收人类技术的进步与挑战。