原标题：如何用AIGC撰写研报？释放ChatGPT3的力量
引入：如何引导ChatGPT产出研究报告
本周末，OpenAI刚发布的ChatGPT3爆火科技圈，不仅能对话、写作还能编程、Debug，一系列“逆天“功能下隐含了未来科技对大规模、大数据、大算力的启示。在初步试用之后，我们不经思考：是不是有这样一天，AIGC可以替代我们的工作？由此，我们产生了尝试用AIGC写研究报告的想法。
首先，AIGC需要人能够给出明确的需求，基于ChatGPT主要的目的是聊天，所以我们决定设立好大体的研究框架以后，以提问的形式引导ChatGPT。整体我们将报告根据层层递进的关系进行阐述：从什么是AIGC到OpenAI，再到ChatGPT、未来发展前景以及投资标的。在这个过程中，我们也会根据其做出的答案进行衍生提问，整个过程类似于专家访谈。
如：我们提问了有哪些企业是AIGC相关的投资标的，ChatGPT3首先给出了一系列海外公司，如：OpenAI，Google，Nvidia和Adobe等。我们进一步提问中国的企业涉及AIGC的有哪些？ChatGPT3也给出了答案。
在最后，我们让ChatGPT3自己给这篇报告起名，他给出了多个选项。在全部整合以后，我们通过谷歌翻译来完成中文输出。这一步的体验高于预期，不仅翻译准确度非常高，同时还能保留格式。之所以没有直接用中文，是因为ChatGPT对英文的处理能力强于中文，因此选择先生成再翻译。
最后，我们通过ChatGPT3给出的标题，输入Midjourney后生成了本公众号的封面。
在这个过程中，我们也发现了目前要完全通过AIGC生成研究报告还存在局限性。主要有以下几个问题：
英国央行正探索数字英镑如何刺激创新:金色财经报道，作为其季度报告的一部分，英国央行发表一篇关于数字英镑如何成为刺激创新工具的论文。更重要的是，如何设计央行数字货币（CBDC）来实现这一目标。它概述了刺激创新的四种方式，包括技术、新市场、数据和标准制定。
英国央行最近就数字英镑进行了咨询。他们研究了两个金融集团IRSG和UK Finance的回应，它们认为数字英镑持有限额过高。[2023/8/25 10:02:56]
受限于语言，正如ChatGPT3自己在回答中提到的，它目前还无法理解和生成英语以外的语言。关于这一点，我们在实践中发现虽然可以使用中文，但是效果会低于英语；
目前以ChatGPT3为例，还不能通过互联网调取资料。目前所有的回答都来自于已有训练的数据库，所以会出现时效性的问题。
以下是ChatGPT3生成的关于AIGC的报告正文，我们仅用谷歌翻译为中文并排版，未做其他修改：
《ChatGPT3的力量——AIGC如何改变我们文字生成的方式》
释放ChatGPT3的力量——AIGC如何改变我们文字生成的方式
1.什么是AIGC？
AIGC也称为机器生成的内容或计算机生成的内容，是指使用人工智能(AI)技术创建的任何内容。这可以包括从书面文章和社交媒体帖子到录音和视频的所有内容。
AI生成内容中使用的关键技术之一是自然语言处理(NLP)，它允许计算机理解和生成类似人类的文本。这通常与机器学习算法相结合，使人工智能系统能够随着时间的推移学习和改进其内容生成。
AI生成的内容用于各种应用程序，包括新闻和新闻、社交媒体、广告和娱乐。例如，人工智能驱动的新闻聚合器可以根据一组关键字或主题自动生成文章，而社交媒体平台可以使用人工智能为用户生成个性化的内容推荐。在广告行业，人工智能生成的内容可用于制作个性化广告和营销材料，而在娱乐行业，它可用于制作音乐、视频和其他形式的媒体。人工智能生成内容领域的一项当前发展是使用人工智能驱动的虚拟影响者。这些是使用人工智能技术创建的数字人物，通常用于在社交媒体上推广产品和服务。人工智能驱动的虚拟影响者的例子包括Miquela和ShuduGram。
现场丨中央美术学院副教授陈卓：我们该思考如何让加密艺术品拥有传统艺术品特性:金色财经现场报道，10月17日，BCA NFT艺术沙龙于京举办，在圆桌讨论环节，中央美术学院副教授陈卓表示，如今在艺术领域，用媒介去区分艺术，边界越发模糊，艺术正在向经典形态向新形态转变的趋势，媒介的转变和社会的变化会推动一波变迁。传统的艺术品有神秘感，但区块链是透明的，艺术展有仪式感，但线上艺术品会缺少仪式感。我们该思考如何让加密艺术具备传统艺术特性。例如艺术收藏的仪式感、艺术品生产过程的创造艺术。[2020/10/17]
总的来说，人工智能生成的内容是一个快速发展的领域，有许多令人兴奋的应用。尽管人们担心人工智能对创意产业的潜在负面影响，但很明显，这项技术有可能彻底改变我们创建和消费内容的方式。
2.OpenAI
OpenAI是一个人工智能研究实验室，由营利性公司OpenAILP及其母公司非营利性OpenAIInc组成。它由ElonMusk、SamAltman、GregBrockman、JohnSchulman和IlyaSutskever于2015年创立。
OpenAI的使命是以负责任的方式推进和促进AI研究。该组织专注于开发和部署可用于造福人类的AI技术，例如改善医疗保健和教育、保护环境以及使交通更安全。该组织在一系列领域开展研究，包括自然语言处理、计算机视觉、机器人和机器学习。
2.1.?历史
OpenAI最初由一群知名投资者提供资金，其中包括ElonMusk和SamAltman。该组织自成立以来发展迅速，受到了媒体和更广泛的AI社区的极大关注。OpenAI还在AI领域做出了许多显著贡献，包括开发前沿的AI算法和系统。
2.2.?团队
OpenAI的主要竞争优势之一是其领先的AI研究人员和工程师团队。该组织吸引了来自世界各地的顶尖人才，其中包括许多AI领域的先驱。此外，OpenAI与Microsoft等主要技术公司建立了合作伙伴关系，可提供宝贵的资源和专业知识。
2.3.??OpenAI所做的具体事情：
开发了先进的AI算法和系统，例如GPT-3，一种可以生成类人文本的自然语言处理模型。
对人工智能的安全性和伦理进行研究，包括为负责任的人工智能开发和部署制定指导方针和原则。
与微软等主要科技公司合作，在医疗保健和教育等各种应用中开发和部署人工智能技术。
掌柜调查署 | Matrixport如何实现0息借贷:4月23日18:00，金色财经将邀请Matrixport高级副总裁林榕做客「掌柜调查署」。本期调查署将针对Matrixport推出的“0息借贷”进行深入“拷问”，带大家一起了解Matrixport如何做到0息借贷惠泽大众。详情见原文链接。[2020/4/23]
在领先的学术期刊和会议上发表有关人工智能研究的论文和文章。
举办活动和研讨会，将研究人员、政策制定者和其他利益相关者聚集在一起，讨论人工智能的最新发展及其对社会的影响。
3.?GPT-3
GPT-3，即GenerativePretrainedTransformer3，是由OpenAI开发的一种自然语言处理(NLP)模型。它是2019年发布的GPT-2的继任者，是目前可用的最先进的NLP模型之一。
3.1.?功能
生成各种语言和风格的类人文本。它可用于执行各种基于语言的任务，例如总结文本、回答问题和生成原始内容。GPT-3的一些潜在应用包括新闻和新闻、社交媒体和客户服务。
3.2.?优势
GPT-3的最大优势之一是其庞大的规模和从海量数据中学习的能力。该模型是在超过10万亿个单词的数据集上训练的，这使其能够生成高度逼真和多样化的文本。此外，GPT-3可以针对特定任务或语言进行微调，使其在这些环境中表现更好。
3.3.?团队
GPT-3由OpenAI的团队开发，该团队包括一些世界领先的AI研究人员和工程师。GPT-3背后的团队包括IlyaSutskever和GregBrockman等OpenAI创始人，以及其他一些在NLP和机器学习领域做出重大贡献的研究人员。OpenAI的团队以其AI研究的专业知识和创新方法而闻名，这使GPT-3成为可用的最先进的NLP模型之一。
3.4.?GPT-3与谷歌Transformer模型之间的区别
GPT-3和谷歌的transformer模型都是自然语言处理(NLP)模型，旨在生成类似人类的文本。但是，这两种模型之间存在一些关键差异。主要区别之一是模型的大小。GPT-3比谷歌的transformer模型大得多，有1750亿个参数，而谷歌模型有600亿个参数。这使得GPT-3可以从更大、更多样化的数据集中学习，从而生成更真实、更多样化的文本。另一个区别是两个模型的特定架构。谷歌的transformer模型使用了transformer架构，这是一种非常适合NLP任务的神经网络。另一方面，GPT-3使用生成式预训练转换器(GPT)架构，该架构专为语言生成任务而设计。
大咖零距离 | 宝二爷，李笑来的成功我们能复制吗？该如何抓住减半行情？:3月3日18:00，金色盘面邀请币圈KOL老俞说币做客金色财经《大咖零距离》直播间，将分享《宝二爷，李笑来的成功我们能复制吗？该如何抓住减半行情？》，敬请关注，欲进群观看直播扫描海报二维码报名即可！[2020/3/3]
虽然GPT-3和谷歌的Transformer模型都是高级NLP模型，但它们是为不同的目的而设计的，并且在架构和功能上有一些关键差异。
3.5.?AI生成文字与AI生成图片所用技术的区别
人工智能生成的文字和人工智能生成的图片是人工智能技术的两种不同应用。用于生成这些类型的内容的技术也不同。
对于AI生成的文本，使用的关键技术之一是自然语言处理(NLP)。NLP是AI的一个领域，专注于使计算机能够理解和生成类似人类的文本。NLP模型在大型人类生成的文本数据集上进行训练，并使用此训练生成与训练数据在风格和内容上相似的文本。
对于人工智能生成的图片，使用的关键技术之一是计算机视觉。计算机视觉是AI的一个领域，专注于使计算机能够理解和分析视觉信息，例如图像和视频。用于生成图片的AI模型在大型图像数据集上进行训练，并使用此训练根据给定输入生成原始图像。
总体而言，人工智能生成文本和图片所采用的技术是不同的，因为它们侧重于人工智能的不同方面，适用于不同类型的数据。然而，这两种类型的AI模型都依赖于机器学习算法，这些算法允许模型从数据中学习并随着时间的推移提高它们的性能。
3.5.1.?哪一个更难？
很难说人工智能生成的文本或人工智能生成的图片哪个更难，因为两者都需要先进的人工智能技术和大量的计算资源。
生成类人文本是一项具有挑战性的任务，因为它需要深入理解自然语言的细微差别和复杂性。NLP模型使用高级算法和架构来处理和生成文本。训练和微调这些模型需要大量数据和计算资源。
生成原始图像也是一项具有挑战性的任务，因为它需要能够以类似于人类的方式理解和操纵视觉信息。用于生成图像的AI模型使用先进的机器学习算法和架构来处理和生成图像。训练和微调这些模型也需要大量的数据和计算资源。
总的来说，人工智能生成的文本和图片都是具有挑战性的任务，需要先进的人工智能技术和大量的计算资源。很难说哪个更难，因为这将取决于AI模型的具体要求和目标。
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3.5.2.?由于精度要求，它是否使AI生成文本变得更加困难？
诚然，生成类似人类的文本需要很高的精度，因为即使是生成文本中的小错误或不一致也会引起注意并降低其质量。然而，生成原始图像也需要很高的精度，因为生成图像中即使是很小的错误或不一致也会引起注意并降低其质量。在这两种情况下，人工智能模型都需要在大量高质量数据上进行训练，以生成逼真且连贯的文本或图像。这需要大量的计算资源和专业知识才能实现。
3.5.3.?如何提高精度？
有几种方法可以提高AI模型生成文本或图像的精度。一些关键策略包括：
在大量不同的高质量文本或图像数据集上训练AI模型。这允许模型学习目标语言或视觉信息的细微差别和复杂性，并可以产生更准确和真实的生成；
针对特定任务或领域微调AI模型。这使模型能够专注于任务的特定要求和目标，并可以生成更精确的结果；
使用专为文本或图像生成任务设计的高级算法和架构。这些算法和架构可以为模型提供生成高质量文本或图像的必要能力；
定期评估和改进AI模型的性能。这可能涉及在各种任务和数据集上测试模型，并使用结果来确定需要改进的区域并相应地调整模型；
提高人工智能模型生成文本或图像的精度需要结合这些策略，以及大量的计算资源和专业知识。
3.6.?ChatGPT3
作为OpenAI训练的AI助手，它无法执行任何物理任务或动作。它的作用是根据所接受的训练，尽其所能提供信息和回答问题。这包括为广泛的主题提供定义、解释和示例，以及回答有关AI和相关领域的问题。
然而，它的能力仅限于所接受的知识和训练。它无法浏览互联网或访问新信息，它的反应是基于训练时可用的信息。因此，其答案可能并不总是最新的或完整的，并且不应被用作专业建议或指导的替代品。
3.7.?未来的改进
与任何AI模型一样，总有改进和进一步发展的地方。OpenAI开发的自然语言处理(NLP)模型GPT-3的一些潜在改进领域包括：
提高模型生成更多样化和连贯文本的能力。GPT-3可以生成高度逼真的文本，但可能有机会提高其生成范围更广的样式和内容的能力；
为文本生成开发更高级的算法和架构。GPT-3使用生成式预训练转换器(GPT)架构，但可能还有其他架构或算法可以提高模型的性能；
将模型的功能扩展到其他语言和领域。GPT-3目前在大型英语文本数据集上进行训练，但可能有机会在其他语言和领域开发和训练模型。
为了实现这些改进，OpenAI的开发人员将需要继续研究和试验不同的算法和架构。这可能涉及在各种任务和数据集上训练和测试模型，并使用结果来确定需要改进的领域并相应地调整模型。
4.?关于AIGC的未来
人工智能生成内容的未来很可能以人工智能技术的持续进步和人工智能生成内容的应用越来越多为标志。人工智能生成内容领域的一些潜在发展包括：
改进了用于生成文本和图像的AI算法和架构。随着AI技术的不断进步，用于生成文本和图像的AI模型可能会变得更加复杂，并且能够生成更加真实和多样化的内容；
在各种应用程序中更多地使用AI生成的内容。人工智能生成的内容已经用于许多行业，例如新闻和新闻、社交媒体和广告。然而，随着越来越多的组织和个人认识到其潜在价值，人工智能生成内容的使用在未来可能会进一步扩大；
增加AI生成的内容与其他技术的集成。人工智能生成的内容可能会与虚拟现实和增强现实等其他技术结合使用，为用户创造更加身临其境和引人入胜的体验；
继续讨论和辩论人工智能生成内容的伦理和社会影响。随着人工智能生成的内容变得越来越普遍，可能会持续讨论和辩论使用该技术的潜在风险和好处，以及如何以负责任和合乎道德的方式使用它。
AI生成内容的未来可能以AI技术的持续进步和AI生成内容的应用越来越多为特征。这项技术有可能彻底改变我们创建和消费内容的方式，并可能对许多行业和我们生活的各个方面产生重大影响。
4.1.在大多数工作中取代人类的可能性
目前还不确定人工智能最终会在大多数工作中取代人类工人。虽然人工智能技术近年来发展迅速，并有可能使许多任务自动化，但在工作场所使用人工智能仍然存在许多挑战和局限性。
关键挑战之一是人工智能系统目前无法复制人类工作者拥有的许多复杂认知能力。例如，人工智能系统不具备常识推理、同理心或创造力，而这些在许多工作中都是关键技能。因此，人工智能不太可能在许多需要这些能力的工作中取代人类工人。
此外，人工智能在工作场所的广泛采用也可能受到经济、社会和道德因素的限制。例如，人工智能失去工作可能会产生负面的经济后果，例如更高的失业率和收入不平等。在工作场所使用人工智能也可能存在道德问题，例如公平性和问责制。
总的来说，虽然人工智能有可能使许多任务自动化，但不确定它最终会在大多数工作中取代人类工人。在工作场所采用人工智能可能会受到多种因素的限制，包括人工智能技术的局限性、经济和社会考虑以及伦理问题。
4.2.?撰写一份详尽的中国券商风格的研究报告的可能性
它没有编写研究报告或任何其他类型的原创内容的能力。它的作用是根据接受的培训尽其所能提供信息和回答问题。这包括为广泛的主题提供定义、解释和示例，以及回答有关AI和相关领域的问题。它没有浏览互联网或访问新信息的能力，它的反应是基于它在训练时可用的信息。因此，其答案可能并不总是最新的或完整的，并且不应被用作专业建议或指导的替代品。
此外，它无法理解或生成英语以外的其他语言的文本。因此，它无法用中文或任何其他语言撰写研究报告。
5.?投资标的
很难说哪些公司是人工智能生成内容领域的最佳投资标的，因为投资格局在不断变化，影响公司业绩的因素有很多。
然而，一些目前活跃于AI生成内容领域并可能值得考虑作为投资目标的公司包括：
OpenAI：OpenAI是一家研究机构和技术公司，专注于开发先进的人工智能技术，包括自然语言处理(NLP)模型，如GPT-3。
NVIDIA：NVIDIA是一家专门设计和生产图形处理单元(GPU)的科技公司，GPU是训练和运行AI模型必不可少的。
谷歌：谷歌是一家科技公司，在人工智能领域占有重要地位，包括自然语言处理和计算机视觉。公司开发了多项人工智能技术，例如用于文本生成的transformer模型。
Adobe：Adobe是一家软件公司，开发了用于创建和编辑图像和视频的人工智能工具，例如Sensei人工智能平台。
百度：百度是一家专注于人工智能研发的科技公司，研发了自然语言处理、计算机视觉等多项人工智能技术。
腾讯：腾讯是一家在人工智能领域具有重要影响力的科技公司，包括自然语言处理和计算机视觉。该公司已经开发了多项人工智能技术，例如深度学习-增强型自然语言处理模型。
阿里巴巴：阿里巴巴是一家在人工智能领域具有重要影响力的科技公司，包括自然语言处理和计算机视觉。公司研发了多项人工智能技术，如ET大脑平台，用于图像和视频分析。
科大讯飞：科大讯飞是一家专注于自然语言处理和语音识别的科技公司，研发了多项人工智能技术，如科大讯飞语音平台。
总体而言，活跃于人工智能生成内容领域的公司众多，最佳投资标的将取决于多种因素，例如公司的财务业绩、市场地位和增长潜力。投资者在做出任何投资决定之前进行彻底的研究和分析非常重要。
我们总共花了约1小时完成内容生成，这过程中，我们主要考虑如何构建报告框架、输入合适的问题，可喜的是，ChatGPT给出的答案超预期。此前我们借助搜索引擎搜集资料；而今，我们更多在配合AI完成信息收集、整合、输出，相信随着AIGC与工作流程更好地整合，我们的内容生产方式将在不久的将来发生颠覆式的变化。所以，请不要忽视科技的力量，有时候它来的比预期更快，欢迎交流。
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