最近，一款基于人工智能的聊天工具可以说是人气爆棚，推出2个月，用户数量就突破了1亿！成为历史上增长最快的消费应用。
成了精的
由于在聊天和文本生成方面的神奇表现，于是产生了各种花式玩法，除了各种调戏，也有不少正经用途，有写小说的，有写代码的，还有更牛的，写论文没头绪，竟然让帮忙写了个论文大纲，这质量，稍微修改一下就能用的那种，妥妥的效率神器！
被调戏
写小说
写代码
写论文提纲
在专业知识领域，也有不错的表现，明尼苏达大学法学院的 Jon Choi 教授和宾夕法尼亚大学沃顿商学院的 教授分别让 “做”了次自己课程的期末试题。结果 还真都通过了！
的医学水平怎么样
在医学领域，也有不俗的表现，韩国的Sun Huh考察了在医学寄生虫学期末考试中的表现。
结果显示，做对了全部79道题中的48道，准确率60.7%，其中记忆性题目的准确率为53.1%，解释性题目准确率62.5%，解决问题型题目准确率73.3%（见下表）。
另一项研究测试了在美国医学执照考试USMLE（相当于咱们的执业医考试）中的表现。
USMLE考试分三个阶段，第一阶段（1）通常由完成两年学习的医学生参加；第二阶段（2CK）是四年级的医学生，他们完成了长达两年的临床轮换；第三步(3)由研究生完成。
结果显示， 在没有任何医学内容优化的情况下，在第二、第三阶段的考试中都已达到或接近通过门槛。
在应对考试中，很多人都发现，除了给出答案，还很喜欢给出推理过程，但是，有时候推理明显是错误的，结论却是对的，相当于一通胡说八道之后，却推导出了一个正确的答案！
除了考试，写医学类的论文的能力也可圈可点，在一项研究中，研究人员收集了50篇高分论文的摘要，让看后，要求写类似风格的摘要。
是用2021年以前的内容训练出来的，为了防止看过这些文章的正文，这50篇摘要都是2022年11-12月份的最新文献，确保实验无任何作弊情况。
然后研究人员找资深审稿人辨别原哪些是原稿，哪些是生成的。
结果在50篇原稿中，有7篇被审稿人标记为人工智能生成，说明审稿人对生成文稿保有高度的警惕。
在生成的50篇摘要中，有34篇被识别出来，16篇则被误认为是人工撰写。
这些审稿人表示，生成的摘要确实很难辨别，但生成的摘要中，有些内容表述含糊不清，或者有明显套路化的句式，可以识别出来。
可以看出，并不完美，但是作为通用人工智能模型，有这样的成绩已经相当惊艳了，如果后续针对专业领域的知识进行优化，那它能进化到什么程度，不敢想象。
如此巨大的应用前景，难怪首富们都扎堆儿入坑，的研发公司，当今首富马斯克是创始人之一，微软是其投资金主，前首富比尔·盖茨评价称，这种人工智能技术出现的重大历史意义，不亚于互联网和个人电脑的诞生。
看来，未来真的已经来了。
[参考文献]
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