你在電腦上無意敲了一個中文字符：「我」。緊隨其後的光標有節奏跳動著。
你呆呆看著「我_」這組符號毫無頭緒或者思維天馬行空。比如「我」是誰？「我」像一個好人。或者「我」想你了。
答案萬千。話語就是你內心深處想要的表達。初代類人思維模式就這樣應運而生：解決「我_」中的下一個字符問題。
我_（初始狀態）
我於城主有上了在權在上扔人主產是中_（無規劃生成下一個字符）
我們通過數學計算生成下一個字符簡單，如何選擇下一個字符讓語句通順又符合人類思維邏輯並非易事。技術人員將全人類所有開源文字作品收集到「巨型語料庫」，用以計算下一個字符如何選擇更符合語言邏輯與義貫，即總結歸納廣泛語義邏輯的「概率」。我們解決好這個「概率」問題，機器生成的語言便愈加流暢與類人。
科技快速發展，初代人工智能亦有大跨步。解決下一個字符的單一計算能力逐步升級到多臺計算機分布式綜合巨量計算（視頻、音頻、文字，萬物皆可）。機械生成線性思維開始轉化為結構性問題解決。起初這類人工智能看上去並不聰明。技術人員通過大模型訓練與修改標簽讓其變得趨近完美。
ChatGPT一經面世就引發全球熱議。生成式人工智能在文本寫作、知識問答、藝術創作、文案策劃、代碼編輯、語義抽取等方面的高能表現讓人喜憂參半。
喜是科學技術為人類世界帶來了新的革新。相較決策性人工智能（機器客服、自動駕駛類似）的單一規則判斷，生成式人工智能更具創造力。其本體編輯能力與外接數據源插件工具對於人類工作效率提升大有裨益。
憂是科學技術對人類世界帶來了新的沖擊。生成式人工智能運用的「巨型語料庫」對於版權與隱私的侵犯；生成式人工智能對於行業的影響充滿未知數；我們的工作會不會被人工智能替代？人類是否會被人工智能所控製？
深入認識生成式人工智能的概念和原理，我們才會不惑。生成式人工智能目前仍然需要依靠人類生產的「巨型語料庫」，其本質還是巨量計算。分布式計算節點只有遞進而無記憶（雖然有人將機器訓練回溯稱為記憶），它擅長通過信息數據計算形成廣泛的思維通則，缺乏現實場景多模態（視覺、聽覺、觸覺、感覺等）轉換，更不言人類頂級的哲學與信仰。
字符「我_」沒有被上帝點亮。
再者，生成式人工智能還面臨現實安全規管（兩種路線爭論）。有效加速主義者認為科學技術進步將解決人類目前面臨的大多數問題；超級對齊主義者認為強大的人工智能系統行為應該與人類價值觀和利益保持一致。
作為用戶呢？我們是否應該人機有效結合，學會對生成式人工智能使用最小化明顯與直接的發問，提升生成文本準確率與質效，同時亦不乏判斷精神。畢竟人類容易對80%的泛化趨對回答過高評價，正確答案往往只在人們心裏。
人工智能提供了更多工具與幹貨，我們還需要更多生命顆粒感。
至於未來？讓我們一起做有「AI」的人吧。