作者：陈之炎本文约1900字，建议阅读5分钟GPT-4虽然没有正式发布，但它华丽丽的登场，已经惊艳了四座，小伙伴们拭目以待。
3月15日与往日的周三并没有什么不同，早上一觉醒来，邮箱里收到一封来自OpenAI 的邮件，全文如下：
GPT-4 is here – join the live demo for developers at 1 pm PDT!
邮件大意是：GPT-4君临城下，API已经开放，欢迎开发人员试用。邮件中对GPT-4 做了简单介绍，声称得益于广博的知识库和先进的推理能力，它能精准地解决难度系数相对比较高的问题。与此同时OpenAI开放了API(应用编程接口)，邀请了等候列表中的部分开发人员试用GPT-4 API；参与模型评估的开发人员具备使用GPT-4 API的优先权。受到容量的限制，对ChatGPT Plus用户访问GPT-4的权限做了动态调整。
在邮件的最后，给出了使用API 的报价：对于窗口显示8K 内容（大概13页文本）的GPT-4 ,1K prompt tokens收费3美分，1K completion tokens收费6美分；对于窗口显示32K 内容（大概52页文本）的GPT-4 -32k,1K prompt tokens收费6美分，1K completion tokens收费12美分。OpenAI表示从今天起，可以使用演示版GPT-4。
这封邮件宣布了GPT-4已悄然登场，那么问题来了，它到底有哪些过人之处，有哪些特异功能可以用来炫酷，惊艳了你我他？让我们来听听它自己怎么说：
根据目前GPT-3的表现和未来AI发展的趋势，推测GPT-4可能会具有以下特点和功能：
更强大的语言理解和生成能力：GPT-4可能会比GPT-3更深入地理解语言的结构和意义，能够更准确地理解和生成自然语言。
更广泛的应用领域：GPT-4可能会在更多的领域得到应用，例如自然语言对话、自然语言生成、文本分类、信息检索等等。
更高效的学习和推理能力：GPT-4可能会通过更加先进的算法和架构实现更高效的学习和推理能力，可以更快速地从大规模数据中学习知识，同时也可以更加有效地利用已有的知识来解决新问题。
更强大的多语言处理能力：GPT-4可能会支持更多的语言，同时也能够更好地处理多语言之间的翻译和对话。
更加精细的生成和控制能力：GPT-4可能会支持更加精细的文本生成和控制能力，例如能够根据用户提供的条件和要求生成符合要求的文本内容，实现更加个性化和定制化的应用。
虽然GPT-4只是处于演示测试阶段，但是，有一点是肯定的GPT-4会在各个方面都比GPT-3更加强大和智能，同时也会带来更多新的功能，使得人工智能技术在各个领域得到更加广泛的应用。业界和学界对此信心满满，多家自媒体大号以此为题大写特写，3月15号 人工智能领域的大号80% 均以GPT-4为主题，在大众为之欢呼雀跃的同时，笔者认为GPT-4并非十全十美，它还存在着以下问题函待解决：
数据依赖性：像所有的机器学习算法一样，GPT-4的表现很大程度上取决于训练数据的质量和多样性。如果训练数据存在偏差或不完整，GPT-4的表现可能会受到影响。
对抗攻击：像所有的深度学习模型一样，GPT-4可能受到对抗攻击的影响，导致其输出不准确或不可靠。
计算资源需求高：GPT-4可能需要更多的计算资源才能训练和推理，这可能限制了其在某些场景下的应用。同时，也可能导致GPT-4的成本更高。
缺乏真正的理解能力：尽管GPT-4可能具有非常强的语言理解和生成能力，但它仍然缺乏真正的理解能力。这意味着它只是通过统计和模式匹配的方式进行处理，而缺乏真正的推理和抽象能力。
伦理和道德问题：随着GPT-4的发展，可能会涉及到更多的伦理和道德问题，例如隐私保护、数据安全、数据权利等等。这些问题可能会影响到GPT-4的应用和发展。
出于篇幅原因，笔者不对上述问题展开详细论述，对上述相关课题感兴趣的读者可以在文后留言。GPT-4虽然没有正式发布，但它今天华丽的登场，已经惊艳了四座，小伙伴们拭目以待。
编辑：于腾凯
校对：杨学俊
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