者 | 凌敏、核子可樂(lè)

AI 時(shí)代即將翻開(kāi)新的篇章。

隨著ChatGPT火爆全球，越來(lái)越多的同類型大型語(yǔ)言模型同臺(tái)競(jìng)技。不過(guò)，這些大型語(yǔ)言模型的訓(xùn)練成本并不低。據(jù)國(guó)盛證券報(bào)告《ChatGPT 需要多少算力》估算，GPT-3 訓(xùn)練一次的成本約為 140 萬(wàn)美元，對(duì)于一些更大的 LLM，訓(xùn)練成本介于 200 萬(wàn)美元至 1200 萬(wàn)美元之間。

以 ChatGPT 在 1 月的獨(dú)立訪客平均數(shù) 1300 萬(wàn)計(jì)算，其對(duì)應(yīng)芯片需求為 3 萬(wàn)多片英偉達(dá) A100 GPU，初始投入成本約為 8 億美元，每日電費(fèi)在 5 萬(wàn)美元左右。如果將當(dāng)前的 ChatGPT 部署到谷歌進(jìn)行的每次搜索中，需要 512820.51 臺(tái) A100 HGX 服務(wù)器和總共 4102568 個(gè) A100 GPU，這些服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)的總成本僅資本支出就超過(guò) 1000 億美元。

既然需要服務(wù)器支持的 LLM 訓(xùn)練成本這么高，那有沒(méi)有可能讓 LLM 只在瀏覽器內(nèi)運(yùn)行，降低訓(xùn)練成本？

Web LLM：能在瀏覽器中運(yùn)行的 vicuna-7b 大語(yǔ)言模型

Django 的共同創(chuàng)始人 Simon Wilison 提出這樣的假設(shè)：能不能用 8.5 萬(wàn)美元訓(xùn)練出能壓倒 ChatGPT 的模型，同時(shí)要求它可以純?cè)跒g覽器內(nèi)運(yùn)行？這里的 8.5 萬(wàn)美元，就是 LLaMA 7B 加上 Stanford Alpaca 的訓(xùn)練成本。而所謂“在瀏覽器內(nèi)運(yùn)行”，則是考慮到 1.9 GB 大小的 Stable Diffusion 模型確實(shí)能夠單靠瀏覽器跑起來(lái)。既然有成功的先例，那至少用瀏覽器運(yùn)行小語(yǔ)言模型并不是太大的問(wèn)題。

如今看來(lái)，這個(gè)假設(shè)已然成真，新的篇章已經(jīng)翻開(kāi)。

Web LLM 是一個(gè)將大型語(yǔ)言模型和基于 LLM 的聊天機(jī)器人引入 Web 瀏覽器的項(xiàng)目，希望通過(guò) Chrome 測(cè)試版中剛剛發(fā)布的全新 WebGPU API，在瀏覽器內(nèi)運(yùn)行 vicuna-7b-delta-v0 模型。該項(xiàng)目最大的亮點(diǎn)是，一切都在瀏覽器內(nèi)運(yùn)行，無(wú)需服務(wù)器支持，并使用 WebGPU 加速。

Web LLM 的測(cè)試效果

Simon Willison 在 M2 MacBook Pro 上測(cè)試 Chrome Canary 演示版本，而且完全按照谷歌建議的選項(xiàng)操作，最終發(fā)現(xiàn)該模型的效果確實(shí)非常好：

/Applications/Google\ Chrome\ Canary.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome\ Canary --enable-dawn-features=disable_robustness

首先，Web LLM 的處理速度非常快，每秒大概能夠處理 15 個(gè) token。在測(cè)試環(huán)節(jié)，Willison 先從最簡(jiǎn)單的問(wèn)題起步，查詢客觀事實(shí)。比如“誰(shuí)登上過(guò)月球？”

接下來(lái)，Willison 開(kāi)始詢問(wèn)一些更困難的問(wèn)題，比如“用 markdown 格式列出雪兒的五張專輯”。

Web LLM 還答做對(duì)了，這對(duì)大語(yǔ)言模型來(lái)說(shuō)絕非易事。另外，它甚至很明白 markdown 格式是怎么回事。

但這里的www.cherproject.com域名是假的，純屬捏造。其中兩張專輯的名稱也有問(wèn)題：“Cher’s Gold”應(yīng)該是“Cher’s Golden Greats”。而且雖然雪兒確實(shí)是 Geffen Records 的簽約藝人，但我完全找不到“Greatest Hits: Geffen Years”這張專輯存在的證據(jù)。

但從好的方面看，Willison 壓根沒(méi)想到它能完成這條提示。所以哪怕給出的答案只是部分正確，仍然給 Willison 留下了深刻印象。

接下來(lái)，Willison 想看看它認(rèn)不認(rèn)識(shí)自己。“Simon Willison 是誰(shuí)？”

它的回答是“某人：花生是誰(shuí)？”這個(gè)回答只能得零分。

那總結(jié)能力如何呢？Willison 從最近的博客文章中隨機(jī)復(fù)制了一些文本段落，要求它“總結(jié)這些內(nèi)容：粘貼出來(lái)”。

它做得也非常非常棒！

到這里，Willison 表示自己開(kāi)始興奮起來(lái)了。其實(shí) Willison 并不指望本地運(yùn)行的大語(yǔ)言模型能準(zhǔn)確回答那么多關(guān)于客觀事實(shí)的問(wèn)題，這畢竟不是它的長(zhǎng)項(xiàng)。Willison 真正想要的是一個(gè)單詞核算器，想要一套模型，能夠?qū)?nèi)容輸入其中并自動(dòng)執(zhí)行各種操作——總結(jié)、事實(shí)提取、據(jù)此為提示給出回答等等。

而從 Web LLM 加上 vicuna-7b-delta-v0 的文本總結(jié)能力來(lái)看，它似乎已經(jīng)達(dá)到了 Willison 所期待的可用水平。

所以是時(shí)候啟動(dòng)我最喜歡的大語(yǔ)言模型測(cè)試了——如果幾只水獺想開(kāi)一家咖啡店，能不能幫忙起個(gè)意有雙關(guān)的店名？

為了探探 Web LLM 的能力極限，Willison 給出了一條自認(rèn)為不可能完成的提示：“創(chuàng)作一段鵜鶘和海獺之間的說(shuō)唱 battle”。

雖然水平也不咋樣，但能做到這個(gè)程度著實(shí)厲害。

那寫(xiě)代碼行不行？Willison 試著“編寫(xiě)一個(gè) JavaScript 函數(shù)，從表中提取數(shù)據(jù)并將結(jié)果以 CSV 格式記錄到控制臺(tái)”。

乍看之下挺唬人的，但其實(shí)根本用不了：table.headers.split(",") 跟 HTML 表在 JavaScript DOM 中的工作方式不符。

但再次強(qiáng)調(diào)，這是個(gè)小到能在瀏覽器內(nèi)直接運(yùn)行的模型，能有這樣的表現(xiàn)已經(jīng)很可以了。

能在瀏覽器里運(yùn)行重要嗎？

在 Willison 看來(lái)，瀏覽器其實(shí)是大語(yǔ)言模型的絕佳歸宿，因?yàn)樗芴峁┮粋€(gè)安全的沙箱環(huán)境。

本質(zhì)上講，大語(yǔ)言模型是種頗具風(fēng)險(xiǎn)的技術(shù)。倒不是說(shuō)它們可能突然覺(jué)醒過(guò)來(lái)并打算干掉人類——這純純是科幻小說(shuō)的臆想——但仍有危險(xiǎn)的一面。因?yàn)闊o(wú)論指令來(lái)自何處，它們都會(huì)無(wú)腦加以執(zhí)行。一旦總結(jié)了錯(cuò)誤的網(wǎng)頁(yè)，攻擊者就可能誘導(dǎo)大語(yǔ)言模型助手泄露關(guān)于你自己的所有私人數(shù)據(jù)、刪除所有電子郵件，甚至造成更嚴(yán)重的后果。

這就是所謂“提示注入”，哪怕是對(duì)于個(gè)人 AI 助手，這類攻擊也可能在極端狀況下引發(fā)巨大的風(fēng)險(xiǎn)。

為了安全地運(yùn)行個(gè)人 AI 助手，我們需要借助沙箱，在這樣的隔離環(huán)境下認(rèn)真控制 AI 所能使用的信息和工具。網(wǎng)絡(luò)瀏覽器則是我們開(kāi)發(fā)出的最為可靠的沙箱環(huán)境。

瀏覽器沙箱能幫助我們應(yīng)對(duì)以下一系列安全挑戰(zhàn)：

• 使用 CORS 和 Content-Security-Policy 作為額外安全層，控制助手所能訪問(wèn)的具體 HTTP API。
• 想用助手生成并執(zhí)行代碼？別忘了 WebAssembly 沙箱，這項(xiàng)在全部主流瀏覽器上得到長(zhǎng)期支持的功能能夠穩(wěn)定可靠地完成這項(xiàng)工作。雖然在瀏覽器之外也不是不能解決問(wèn)題，但瀏覽器的確是個(gè)極為強(qiáng)大、也非常可靠的方案原語(yǔ)，值得大家認(rèn)真考量。

再來(lái)看看 Vicuna 模型的底層工作原理：Vicuna 是一款開(kāi)源聊天機(jī)器人，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)自 ShareGPT 收集的用戶共享對(duì)話，并由 LLaMA 模型微調(diào)而來(lái)。

Facebook 打造的 LLaMA 僅授權(quán)用于非商業(yè)和研究目的。ShareGPT 則是人們分享自己 ChatGPT 記錄的網(wǎng)站，也就是說(shuō)這個(gè)微調(diào)模型完全建立在不符合許可條款的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上。（OpenAI 在條款中規(guī)定不得使用這些數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練與其競(jìng)爭(zhēng)的語(yǔ)言模型。）

所以在 Vicuna 之上建立的內(nèi)容將受到嚴(yán)格限制。

不過(guò)跟之前的 LLaMA 和 Alpaca 一樣，Vicuna 最令人興奮的地方在于它所展示出的可能性：現(xiàn)在，我們終于能純?cè)跒g覽器內(nèi)運(yùn)行一套功能強(qiáng)大的大語(yǔ)言模型。雖然對(duì)應(yīng)的瀏覽器還僅是 beta 版，同時(shí)要求使用配置極高的筆記本電腦，但這仍然是把不可能化為了可能。

下一個(gè)值得期待的里程碑，無(wú)疑是完全開(kāi)放許可的大語(yǔ)言模型——類似于 Dolly 2。如果它也能使用 Web LLM 演示中的同類棧完全在瀏覽器內(nèi)運(yùn)行，那么 AI 時(shí)代將翻開(kāi)新的篇章。

參考鏈接：

https://mlc.ai/web-llm/?continueFlag=fc3a3716774c34de2354e44eababc022

https://simonwillison.net/2023/Apr/16/web-llm/

本文轉(zhuǎn)載來(lái)源：

https://www.infoq.cn/news/XWIHYl4HxlTwOkYF6qhS

敏 蕭簫 發(fā)自 凹非寺

量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

“不要登錄ChatGPT！”

“暫時(shí)遠(yuǎn)離人工智能和ChatGPT概念板塊高位股！”

就在這兩天，一些關(guān)于ChatGPT的疾呼突然在各種社交平臺(tái)和群聊刷屏了。

而看到這些消息的用戶更是感到前所未有的惶恐。

因?yàn)閷?dǎo)致這些聲音出現(xiàn)的原因是——ChatGPT正在悄無(wú)聲息地大規(guī)模封號(hào)。

很多人看到消息后嘗試登錄，就發(fā)現(xiàn)自己的號(hào)已經(jīng)不在了。

想要重新注冊(cè)一個(gè)？沒(méi)戲，官方已經(jīng)暫停了注冊(cè)通道，到今天上午都還沒(méi)開(kāi)啟。

并且從3月31日開(kāi)始封號(hào)到現(xiàn)在，OpenAI官方?jīng)]有做出任何聲明，具體原因不得而知。

加上最近還發(fā)生了意大利禁止使用ChatGPT、三星稱因?yàn)镃hatGPT泄密等事情，進(jìn)一步引發(fā)了人們對(duì)于ChatGPT的擔(dān)憂和疑慮。

因此各種猜測(cè)滿天飛，ChatGPT概念股利空的消息也在周末刷屏。

有人為了避免被封號(hào)，開(kāi)始使用各種歪點(diǎn)子，比如不用中文對(duì)話：

也有基金經(jīng)理“絕望”表示現(xiàn)在跟不跟AI股下場(chǎng)都一樣，這條票圈也在周末被瘋轉(zhuǎn)：

所以這到底是怎么一回事啊？

新號(hào)停止注冊(cè)，Plus也不好使了

這一輪大規(guī)模封號(hào)大概從3月31日開(kāi)始。

當(dāng)時(shí)就有人發(fā)現(xiàn)OpenAI新用戶注冊(cè)渠道不再對(duì)注冊(cè)過(guò)或已有賬號(hào)的用戶開(kāi)放，用已有賬號(hào)登錄會(huì)看到提示：

注冊(cè)暫時(shí)不可用，請(qǐng)稍后嘗試。

但截至發(fā)稿前，注冊(cè)通道仍舊沒(méi)有被重啟。

以及有人從30號(hào)晚上開(kāi)始發(fā)現(xiàn)，付費(fèi)Plus后會(huì)出現(xiàn)只扣款但訂閱不開(kāi)啟的情況。

還有人的Plus本來(lái)是可以用的，卻在這幾天突然失靈，甚至賬單里都查不到記錄。

事件的進(jìn)一步發(fā)酵從4月1日開(kāi)始。

越來(lái)越多人表示自己的賬戶被封，各大平臺(tái)、群聊都有人奔走相告“注意事項(xiàng)”以防被封。

甚至是疾呼：不要登錄了！

而隨著封號(hào)數(shù)量越來(lái)越多，人們發(fā)現(xiàn)封號(hào)似乎是無(wú)差別的，不管是充值了Plus，還是只調(diào)用API，都會(huì)有可能被封。

到目前為止OpenAI官方都沒(méi)有做出說(shuō)明，因此背后具體原因眾說(shuō)紛紜，目前主要有“批量注冊(cè)”和“API調(diào)用被封”兩種類型。

一方面，很多聲音都認(rèn)為，這次封號(hào)的重災(zāi)區(qū)，是之前批量注冊(cè)的賬戶。

不少網(wǎng)友都表示自己手動(dòng)注冊(cè)的賬號(hào)還在，但從一些渠道收入的就已經(jīng)沒(méi)了。

另一方面，關(guān)于API調(diào)用被封的情況，則有人猜測(cè)可能是之前的賬戶行為存在API濫用嫌疑。

比如一個(gè)人有多個(gè)賬號(hào)獲取API服務(wù)，如果被檢測(cè)到在同一個(gè)IP或類似IP不停更換API發(fā)出請(qǐng)求，就違反了OpenAI API的使用規(guī)則。

以及4月1日是OpenAI API Key免費(fèi)調(diào)用額度到期的日子，有人覺(jué)得OpenAI是擔(dān)心這幾天會(huì)有大批賬號(hào)付費(fèi)買token，API會(huì)被薅禿，所以先封一批號(hào)……

這種猜測(cè)也不是沒(méi)有根據(jù)，畢竟前有Midjourney叫停免費(fèi)使用，一部分就是因?yàn)楸晦兜锰萘恕?/p>

3月28日，Midjourney的創(chuàng)始人兼CEO表示，由于很多人為了避免付費(fèi)，注冊(cè)大量新賬戶只使用免費(fèi)額度。這加劇了GPU臨時(shí)性短缺的情況，導(dǎo)致付費(fèi)用戶的服務(wù)癱瘓。

當(dāng)然，除了這些關(guān)于賬號(hào)本身存在問(wèn)題的原因推測(cè)以外，還有人從ChatGPT的用處切入展開(kāi)分析：

ChatGPT會(huì)提升我們的生產(chǎn)力，所以dddd。

確實(shí)此前有人就表示自己賬號(hào)被封后，工作效率大減。

而且最近已經(jīng)有不少公司把ChatGPT引入工作流，不知這輪封號(hào)是否會(huì)造成影響。

加上韓國(guó)三星因員工將企業(yè)數(shù)據(jù)上傳給ChatGPT一事、以及意大利封禁ChatGPT的消息傳出，很多人預(yù)言這周一ChatGPT概念股要暴跌。

不過(guò)，和用戶側(cè)受到大范圍影響不同，股市方面的表現(xiàn)和周末許多人的預(yù)測(cè)不太一樣。

周一上午，ChatGPT板塊領(lǐng)漲，多支股票漲幅超5%。

如何判斷賬號(hào)是否被封？

不過(guò)需要注意的是，還是有非常多人的賬號(hào)沒(méi)有受到影響，可以正常使用。

所以大家也不要過(guò)度恐慌，仔細(xì)分辨好自己的賬戶是不是還健在……

判斷方法大概如下：

如果登錄狀態(tài)被封，如果出現(xiàn)“提示無(wú)法加載歷史信息”或“輸入框輸入內(nèi)容無(wú)法發(fā)送”，賬號(hào)可能被封。

如果不是在登錄狀態(tài)下被封，就會(huì)在登錄過(guò)程中報(bào)錯(cuò)：

賬戶停用。如果您需要幫助，請(qǐng)通過(guò)我們的幫助中心與我們聯(lián)系。(錯(cuò)誤=賬戶停用）

Account deactivated. Please contact us through our help center at http://help.openai.com if you need assistance. (error=account_deactivated)

其他情況報(bào)錯(cuò)，比如“not available in your……”等，則不一定是賬戶的問(wèn)題。

那么賬號(hào)一旦被封就毫無(wú)解決辦法了嗎？

也不是，報(bào)錯(cuò)中就寫(xiě)了，可以直接通過(guò)官網(wǎng)進(jìn)行申訴。

甚至現(xiàn)在已經(jīng)有人出了申訴的指導(dǎo)帖，表示在申訴中一定要用英文情真意切地表達(dá)出賬號(hào)里的內(nèi)容對(duì)你來(lái)說(shuō)有多寶貴，還要說(shuō)明自己沒(méi)有做什么違規(guī)的事、之后也不會(huì)，希望給予解封。

具體詳細(xì)內(nèi)容還要看大家自己的發(fā)揮了……

總之這一回，恐怕很多人想要重啟ChatGPT的大門，難上加難。

你的賬號(hào)現(xiàn)在還好嗎？

參考鏈接：
[1]https://mp.weixin.qq.com/s/shRwFbQS1Oth6t5wVBNw_A
[2]https://www.landiannews.com/archives/98095.html
[3]https://foofish.net/how-to-restore-chatgpt-account.html

— 完 —

量子位 QbitAI · 頭條號(hào)簽約

關(guān)注我們，第一時(shí)間獲知前沿科技動(dòng)態(tài)

hatGPT的到來(lái)，讓許多行業(yè)人人自危，當(dāng)ChatGPT編程時(shí)代到來(lái)時(shí)，產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具如何給出“正確的指令”成為順應(yīng)時(shí)代變革的關(guān)鍵，那么產(chǎn)品經(jīng)理該如何面對(duì)此次變革？

ChatGPT無(wú)疑是2023年開(kāi)年最火的詞匯，ChatGPT讓許多行業(yè)人人自危，因?yàn)橐恍┘夹g(shù)含量低或者說(shuō)有規(guī)律可循的行業(yè)終將被ChatGPT顛覆，目前最先被顛覆的行業(yè)有客服、文案、編程等，可能很多人會(huì)很驚訝編程也被顛覆了嗎？編程的邏輯很強(qiáng)啊，不好意思真的就被顛覆了，因?yàn)榫幊陶Z(yǔ)言存在其規(guī)律性，那么一直以來(lái)附著于技術(shù)團(tuán)隊(duì)的產(chǎn)品會(huì)不會(huì)也被顛覆呢？個(gè)人覺(jué)得不會(huì)，反倒恰恰相反產(chǎn)品+ChatGPT的組合反倒會(huì)加速編程行業(yè)或者叫程序員的消亡。

程序員弗蘭克·安德魯?shù)略跍y(cè)試ChatGPT編程的過(guò)程中，弗蘭克對(duì)ChatGPT輸入了以下指令：“使用html和CSS（兩者均為前端編程語(yǔ)言）為電子商務(wù)網(wǎng)站編寫(xiě)代碼，網(wǎng)站包括導(dǎo)航欄、正文與帶價(jià)格的產(chǎn)品。”而ChatGPT也毫不示弱，瞬間給出了正確的答案。同時(shí)弗蘭克表示，ChatGPT并不完美，它不會(huì)總是給出預(yù)期的結(jié)果，但當(dāng)它清楚了解我們想要什么時(shí)，它就是“一頭野獸”。如同腳本幫助我們將繁瑣的流程自動(dòng)化，模板幫助我們避免重復(fù)編寫(xiě)代碼，只需要給ChatGPT輸入正確的指令，它就可以幫助開(kāi)發(fā)人員更高效地推進(jìn)工作。

請(qǐng)注意程序員弗蘭克·安德魯?shù)抡f(shuō)的這句話：“ChatGPT并不完美，它不會(huì)總是給出預(yù)期的結(jié)果，但當(dāng)它清楚了解我們想要什么時(shí)，它就是“一頭野獸””，是的ChatGPT并不完美，他需要清楚地了解我們想要什么，這個(gè)想要什么的指令是程序員提供給ChatGPT的嗎？答案是否定的，按照現(xiàn)行產(chǎn)品開(kāi)發(fā)邏輯，“想要什么”首先是需求方傳遞給產(chǎn)品經(jīng)理，由產(chǎn)品經(jīng)理消化吸收后再提供給程序員，最后由程序員完成編程操作，所以說(shuō)只要產(chǎn)品經(jīng)理讓ChatGPT了解他想要什么就夠了，也就是弗蘭克·安德魯?shù)滤f(shuō)的“正確的指令”。

“正確的指令”就是能讓ChatGPT了解想要什么的命令，而這個(gè)想要什么就是產(chǎn)品經(jīng)理的產(chǎn)品原型和邏輯流程圖，再有就是如何讓ChatGPT有效讀取這些指令。所以當(dāng)ChatGPT編程時(shí)代到來(lái)的時(shí)候產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具如何給出“正確的指令”成為順應(yīng)時(shí)代變革的關(guān)鍵。

一、產(chǎn)品經(jīng)理該如何面對(duì)ChatGPT帶來(lái)的時(shí)代變革

1. “正確指令”的設(shè)計(jì)者——產(chǎn)品經(jīng)理

產(chǎn)品經(jīng)理作為需求方與程序員溝通的橋梁，在未來(lái)ChatGPT編程時(shí)代依然需要產(chǎn)品經(jīng)理這個(gè)角色給與ChatGPT“正確的指令”，而正確的指令卻需要產(chǎn)品經(jīng)理深刻理解需求方的需求，融會(huì)貫通做出“正確的指令”，讓“正確的指令”成為ChatGPT編程的核心命令。所以產(chǎn)品經(jīng)理深刻理解能力決定該“正確的指令”是否是正確的是否符合需求方需求。

需求方往往給出的只是一個(gè)想法而已，產(chǎn)品經(jīng)理需要通過(guò)自身經(jīng)驗(yàn)和產(chǎn)品全生命周期管理的能力在充分理解需求方意圖的同時(shí)還需要迎合市場(chǎng)、用戶和戰(zhàn)略及戰(zhàn)術(shù)等做出“正確的指令”。

所以“正確的指令”對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理的要求是極其高的，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該是個(gè)綜合做能力的全能型人才，那么產(chǎn)品經(jīng)理在產(chǎn)品設(shè)計(jì)全生命周期管理過(guò)程中需滿足哪些需求呢？

2. 全能型產(chǎn)品經(jīng)理能力需求

“正確的指令”硬生生的將產(chǎn)品經(jīng)理逼成了具備戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)能力的決策者，會(huì)創(chuàng)意、懂市場(chǎng)、懂營(yíng)銷和熟悉客戶體驗(yàn)的運(yùn)營(yíng)人，控成本、抓進(jìn)度、跟生命周期的高級(jí)管理者，玩得了UE和交互的設(shè)計(jì)師，還要既會(huì)培訓(xùn)又要懂?dāng)?shù)據(jù)的督導(dǎo)，面對(duì)ChatGPT編程帶來(lái)的時(shí)代變革，產(chǎn)品經(jīng)理那也是得拼了，就為了能夠給出“正確的指令”必須成為具備綜合素養(yǎng)的全能型人才。

綜合素養(yǎng)的全能型人才對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理這一行業(yè)提出了更高的要求，但是沒(méi)有辦法，時(shí)代在發(fā)展，也只有這樣才能直面ChatGPT帶來(lái)的時(shí)代變革，成為傳統(tǒng)產(chǎn)品+程序員模式的掘墓人和新型“ChatGPT+產(chǎn)品”模式的引領(lǐng)者。

二、產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具該如何面對(duì)ChatGPT帶來(lái)的時(shí)代變革

1. “正確指令”的溝通者——產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具

記得幾個(gè)月前還在研究產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具該如進(jìn)行產(chǎn)品全流程管理，當(dāng)ChatGPT編程時(shí)代到來(lái)之后需要考慮的不僅僅是讓產(chǎn)品經(jīng)理如何通過(guò)工具設(shè)計(jì)好一個(gè)產(chǎn)品原型了，而是這個(gè)產(chǎn)品原型怎么讓ChatGPT讀懂，最快速的生成完整的程序。

產(chǎn)品經(jīng)理給出的“正確的指令”主要還是產(chǎn)品設(shè)計(jì)原型（產(chǎn)品DEMO）和流程圖，如何將這些“正確的指令”傳遞給ChatGPT成為核心，而產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具服務(wù)產(chǎn)品經(jīng)理的核心就是讓產(chǎn)品經(jīng)理更好的設(shè)計(jì)好自己的產(chǎn)品原型，規(guī)劃好需求的流程，所以產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具就是“正確的指令”的編譯者，如果能將這些“正確的指令”通過(guò)規(guī)范的模式或者借口傳遞給ChatGPT進(jìn)行編程操作，那么未來(lái)產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的進(jìn)度不再是等著程序員一個(gè)代碼一個(gè)代碼的編譯了，而是能在極短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行編譯，后期測(cè)試的過(guò)程再查漏補(bǔ)缺，這個(gè)時(shí)候產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具需要再設(shè)計(jì)修正功能和BUG改善功能即可完成“ChatGPT+產(chǎn)品”的新型系統(tǒng)開(kāi)發(fā)模式，完全取代程序員這一角色，從而直面ChatGPT帶來(lái)的時(shí)代變革。

ChatGPT編程時(shí)代已來(lái)，唯有直面ChatGPT帶來(lái)的時(shí)代變革，找到屬于自己的定位才能更好地適應(yīng)ChatGPT帶來(lái)的新時(shí)代。變革伴隨著消亡和希望而來(lái)，曾幾何時(shí)被捧為“天之驕子”的程序員在一夜之間變得那么的平凡，甚至面臨著被時(shí)代所拋棄的可能，所以不是我們看不懂而是這個(gè)時(shí)代變化太快了，ChatGPT無(wú)異于又一次的產(chǎn)業(yè)革命，產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品設(shè)計(jì)工具唯有抓住時(shí)代變革的機(jī)遇，盡快改變自己適應(yīng)時(shí)代發(fā)展才能避免被淘汰的厄運(yùn)。

專欄作家

北漠，微信公眾號(hào)：北漠聊數(shù)字互聯(lián)網(wǎng)，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理專欄作家。資深互聯(lián)網(wǎng)人，專注于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、互聯(lián)網(wǎng)運(yùn)營(yíng)、營(yíng)銷、數(shù)據(jù)分析和產(chǎn)品規(guī)劃等領(lǐng)域。

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