为何是OpenAI：OpenAI之所以能超越于谷歌，是他们真的在尝试理解「学习」这件事的本质。
ChatGPT的自训练逻辑：AI会把其中的一个词藏起来，然后猜这个词应该是什么，有点像机器自己和自己玩游戏，如此它的语言理解能力就变得越来越强——我觉得到了这个时间点上，当AI开始利用大量非标注数据完成自主训练，ChatGPT的出现就只是个时间问题了
ChatGPT本质上是一个统计模型：ChatGPT无论如何惊艳，它仍然是个统计语言模型，本质还是基于它所看到过所有数据，用统计意义上的预测结果进行下一步输出，当它拿到的数据里有逻辑的时候，它会通过统计的方法把逻辑找出来，让你感觉到它的回答很有逻辑，但假如它读了很多杂乱无章的文本，它一样会说话没有逻辑，这是统计语言模型天生的缺陷。
统计和逻辑的关系是啥：一派是觉得极致的模拟就可以实现逻辑，虽然只是基于统计学，但看起来有逻辑其实就等于逻辑本身；另一派觉得所有模拟都只能得到大概的正确，最后还是要建立在极其精准的规则之上，两派的分歧可能就是统计和规则的区别。
ChatGPT倾向性的争论：随着人类用越来越多的反馈干预了它的判断，那会不会让ChatGPT带有某种思潮，比如说政治倾向，最近我看到国外有一些人对它进行测试，发现它在政治上并不是完全中立的，是一个左翼的自由派环保主义者。
关于“宪法AI”：这个也是Anthropic提出的，叫做「宪法AI」。就是我们能不能让AI在一套宪法，或者说一套规则下，实现自我进化，最终变得符合这套规则。举个例子，每个国家都有自己的监管体系，比如中东地区，只有符合当地监管的AI才能进入该国，我觉得这会是一个非常好的方向，可以大大降低AI吸收信息的成本，提高它的效率。
NLP从业者受到的影响：以前那些传统的NLP的手段，在这个时代肯定是不会再有用了，比如大量的语法树之类，非常繁琐，过去开发过程很痛苦，要一支很大的团队才能做出一个很小的东西，我们肯定不会再回到那个年代，老的技术基本都可以用大型语言模型（LLM，large language model）替代。