AI又进化了。
你正在设计网页，我要一个“长得像西瓜的按钮”——
然后机器就自动生成了这个：
还可以做其它制定：
大字写：欢迎来到我的通讯页，底下一个蓝色的订阅按钮。
对黑字不满意？可以加一个“inred”（largetextinred），就变成红色字体。
你跟它说：我要一个彩虹色的按钮！
它就能给你集齐七种颜色。
做到这些，一行代码都不要写！只需要讲人能听懂的话，机器就可以理解你的意思，然后生成代码，最终实现效果。
实现这个功能的程序员，自己都忍不住惊呼：简直太酸爽了！
AI能如此理解人话，善解人意，是因为大名鼎鼎的研究机构OpenAI又开发了第三代语言模型GPT3，并开放了申请使用。
GPT-3，亿参数，45TB训练数据
年5月29日，知名AI研究机构OpenAI公布了其下一代文本生成神经网络GPT-3（GenerativePretrainedTransformer3）的研究论文。
这是一款无监督式Transformer语言模型，作为GPT-2的后继，GPT-3完整版的训练规模包含了亿个参数，是前者的倍，是今年2月份微软刚刚推出全球最大深度学习模型TuringNLP的几十倍，其训练数据更是达到了惊人的45TB。
OpenAI表示，GPT-3已经成功地实现了某些“元学习”任务，比如不同语言之间的翻译，它可以自动抽象及提炼输入输出的内容。
同GPT-2相比，GPT-3在基准测试的成绩有了大幅提高，预训练GPT-3需要几千petaflop/s-days，而GPT-2的这个数字是几十。OpenAI对此表示，它的表现或许已经接近现有NLP方法的上限。
与此同时，OpenAI还公布了一个基于GPT-3的API产品，外界预期，如果GPT-3表现出高度的稳定性和实用性，这将成为其走向全面商业化运作的第一步。
犹记得，GPT-2推出的时候，OpenAI还遮遮掩掩拿出一个半成品供大家使用，认为它具备一定“危险”性，很可能被人滥用产生不良后果。如今终于可以大大方方地开放使用申请，以便进一步迭代和挖掘潜能。
OpenAI对商业化方面有这样的表述：首先，将技术产品变现，将更好地反哺产品本身的研发、优化。
其次，GPT-3API的很多基础模型非常庞大，需要大量的专业知识和性能优异的机器，这将导致小公司或个人无法从中获益，而大企业实现垄断的局面。
最后，假如出现了滥用的情况，我们有能力从源头切断其使用。并且，我们将会与内测用户一起，预防可能的危害行为，以及制定相应标准。
简直像“拥有智能”
获得试用的程序员们，就像拥有了超级外挂。
可以生成一个邮件助手，只要输入关键字，就可以生成完整的回复。
比如，你收到了一封邮件，有人想给你的项目投资10万美元。你想的简单粗暴：谢谢，不用，我们接受投资15万起，项目的预估市场有90亿。
虽然话一下就能说清楚，但是写邮件有各种格式，还要考虑社交辞令，这些都要花费时间和精力。让AI帮你吧。
“我不确定你是不是注意到了，但是我们的投资至少15万美元起。我不确定10万美元足够可以参加这一轮投资。但是我很高兴你愿意出这么多……”
是不是一下就“得体”了，完全像“人”写的。
它有多智能呢，有人和GPT-3对话，做了一个图灵测试。
Q:你最喜欢的动物是什么?
A:我最喜欢的动物是狗。
Q:为什么？
A:因为狗又忠诚又友善。
Q:狗可能会情绪不好的两个理由是什么？
A:狗情绪不好的两个理由是要么它饿了，要么它热了。
Q:长颈鹿有多少眼睛？
A:长颈鹿有两只眼。
……
Q:为什么没有三条腿的动物？
A:动物没有三条腿因为它们会跌倒。
它还可以挑战更困难的问题：
这5个关于重量比较的问题中，GPT-3回答对了4个。把烤面包机误认为比铅笔轻。
如果在正常问题中，掺杂一些反常识的问题，它会怎么回答？
GPT-3能回答出长颈鹿有2只眼睛，蜘蛛有8只眼。但是却会说：你的脚有两只眼，太阳有一只眼，刀片有一只眼。
好像它不会意识到提问不对劲，只会老老实实地作答，而且也不会说“我不知道”。
虽然它有时候会“说出”让人惊艳的句子，像个机灵鬼：
图
有人用GPT-3做了一个随机的句子生成器，这是随意输入单词得到的一个“警句”
OpenAI联合创始人：GPT-3被吹捧太过了
从其表现来看，GPT-3确实很好地支持了多种形式的输入，并且能较“人性化”地理解各种复杂需求和不同的表达方式，并给出基本满意的结果。
但与此同时也存在着另外一种声音，认为GPT-3并没有实现真正的创新，只是GPT-2的放大版。
亿，的确在transformer参数数字方面是一个极大的飞跃，但纵观其基础架构并没有太大变化，从某种意义上说，把它叫做GPT-3也挺合理的：它的确是GPT-2的延续。
对此，OpenAI联合创始人SamAltman试图淡化对GPT-3的吹捧之风。
他在Twitter表示：GPT-3的吹捧太过了，虽然感谢大家的赞美，但不可否认它仍然存在某些严重的弱点，有时候也会犯非常愚蠢的错误。GPT-3的水平仍处于早期阶段，我们距离真正的人工智能世界还有很长的距离。