1.4 自然语言成为交互的新入口
科技进步的标志之一就是交互方式的进步，一项技术能否流行起来，关键要看是否产生了新的交互方式，否则它只能困在小众市场中。从最早的字符界面，到后来的图形用户界面，沿着这条线走下去，未来最重要的交互形态其实就是自然语言。这也是为何ChatGPT没有技术上从0到1的理论突破，但是仍旧具备大众市场规模化商业转化的核心价值。
1.4.1 新入口的特征与趋势
长久以来，研究人员一直尝试让软件在使用过程中更加贴近人类的自然语言。过去需要输入一堆命令，机器才能完成一项工作，为此我们需要去学习机器语言，但是ChatGPT让我们可以通过自然语言来获得想要的结果。同时，大语言模型的答案更接近人的内容反馈，不但语言的组织能力更强，甚至可以像人一样使用“直觉思考”。这就可以让人们用日常生活中使用的语言和计算机直接互动。也就是说，用户直接用自然语言来提出自己的需求，然后机器把用户的语言转化成机器可以识别的语言进行分析处理，之后再把结果转化为用户可以使用的语言。例如，你想知道公司这个月的营收情况以及哪个部门利润最高，作为CEO你可以直接开口问人工智能工具，马上就可以得到结果。但在传统模式下，企业管理者需要找财务负责人来反馈结果。因此，我们可以用新的方式来解决原有的场景难题。
如表1-3所示，通过回顾历史我们会发现，交互方式深刻改变着我们对科技的理解和互动。
表1-3 交互方式里程碑与特点
在互联网时代，我们和机器交互的主要方式是通过计算机显示器、鼠标和键盘，这一时期服务的形式主要是软件或者是网页浏览器，人工智能在互联网时代还没有崭露头角。
在移动互联网时代，交互特点出现改变，智能手机的出现让小屏幕、多点触控成为标配，但是通过键盘输入仍然被保留下来。服务形式方面则主要是通过App来实现的，这一阶段人工智能技术通过单点突破进入我们的生活，如人脸识别、智能推送等。
在智能互联网时代，应用语言、表情、视觉和手势动作等自然交互方式，将成为这一时期的主要交互特点。服务形式不只是软件或者App，将涌现出更多人格化的服务。类似ChatGPT这种人格化的交流工具将更加普遍。我们感知信息的方式也将更加虚实融合，可以沉浸式地进行。人格化的人工智能技术将成为我们的必需品。
未来，人工智能将带来更多微创新，让某些场景从原来的想象、愿景变成现实。可以说，人工智能能力的提升可能会重构我们的日常生活。未来，抢走你工作的不是人工智能，而是其他掌握人工智能工具的人。
当然，ChatGPT不会替代人类，但是会有效提高我们的工作效率。类似电影《流浪地球》中的MOSS，或者电影《钢铁侠》里的人工智能助手贾维斯，使用者告诉人工智能助手要做什么，人工智能助手会先做出一个原型，然后在一次次的交互中，使用者告诉人工智能助手该如何修改和完善。
1.4.2 新入口会让求知发生哪些变化
随着大模型的不断发展，学习知识的方式也在发生改变。过去，学习某种知识就像攀登一座高山，需要花费很多的时间和精力，可能还要经过一些曲折和崎岖的路程。虽然有些人可能会提前铺设一些石阶，但仍然需要我自己一步步往上爬才能到达山顶。然而，现在的情况已经不同了。大模型在不断消除所谓的“知识高地”，使得知识散落在阡陌纵横的平原上，我们可以一眼看到自己想要去的点在哪里。这样，我们就可以更加准确地找到自己的学习目标，选一条效率最大化的路径，以最小的代价到达知识的彼岸。这种方式不仅可以节省时间和精力，还可以更加高效地获取所需的知识。未来，大模型的应用将重点在以下三个方面让求知发生改变。
1.人们学习形态的变革
随着多模态大模型的不断发展，人类的学习状态也在不断演进。在这种模型的主导下，知识的载体已经不再受限于特定的媒介或形式，学科间的界限也在加速消失。这种趋势将会加速学界一直期待的“知识大融通”的实现，这意味着个体知识将在对话的过程中不断扩展。这种对话不仅发生在人与人之间，还可以发生在人与机器之间。通过不断的交流和学习，个体的知识将不断增长，并在多个领域之间产生交叉和融合，从而推动人类知识的进一步发展。这种趋势将会使得学习成为一种更加自由和开放的过程，使得人们可以更加高效地获取所需的知识。
2.问题导向成为求知的主要方式
随着大模型的出现，知识的存储和获取方式发生了根本性的变化。这些大模型就像是人类的大脑，将知识存储在神经元连接中，需要通过提示词来唤醒人工智能的能力。这种方式使得答案变得不再稀缺，而提问变得更加重要。在这种情况下，求知者需要更加注重问题的提出，而不是仅仅追求答案。只有通过精确地提出问题，才能够得到准确的答案。这种方式的转变，不仅使得求知者能够更加高效地获取所需的知识，同时也对教育和学术研究等领域产生了深远的影响。未来，随着大模型技术的进一步发展，这种方式的转变将会变得更加显著，提问将成为人类学习的重要方式之一。
3.学习者依旧是核心
在过去，掌握一个知识点需要通过翻阅各种图书和学术论文获取知识，再进行推导和理解。然而，随着大模型技术的发展，这种传统的学习方式已经发生了根本性的变化，通过提示词可以使学习者更加高效地获得所需的知识。在这种情况下，学习者将成为学习的中心，整个知识网络将围绕着学习者的需求展开。学习者不再需要进行烦琐的推导和理解，而是可以通过直接提问获取所需的知识。这种方式的转变，使得学习变得更加自主和高效。在未来，随着大模型技术的进一步发展，学习者将扮演更加重要的角色，成为整个知识网络的核心。知识的价值将会服从于人、服务于人，而学习者的需求将会成为知识扩展的主要驱动力。