当前网坛上一个时髦话题是GPT和由此引出的生成式人工智能（generative AI)，绝大部分非专业性玩家的帖子基本分为两类，不是惊叹哀叹型的，就是揶揄嘲讽型的，我自己也非IT/CS专业人士，但对GPT主体感受却不属于这任何一类。首先我赞叹这一新生代人工智能的突破，初试颇惊艳，新鲜劲过后转向实用，觉得对于工作和生活是个挺好的辅助工具，但也就如此，并无值得大惊小怪之处。

这次海外年假后回澳，一周后便是本州大选，由于大选的两项热门议题与我团队支持的几个项目关联紧密，需要恶补一下两党竞选状况以及民意走向，以免回到工作时措手不及。但我本人对政治兴趣并不高，面对Goole上一屏接一屏的各媒体的报道和分析，一下难以投入，忽然想到何不偷懒一下，不是有GPT吗？按我用ChatGPT的经验，它对这类有大量现存学习文本的内容，归纳总结本领还是挺大挺靠谱的。

免费的ChatGPT是不能用的，因为它的数据库到2021年9月为止，太旧，而新版的GPT-4是付费的，于是打开新必应（new Bing）的AI对谈窗，微软不久前肯定过new Bing的chat功能是基于GPT-4，而且比原版GPT-4更可心的是，它还列出参考信息源，使用者感到不足或不可信时可以自己进一步深查。

和Bing chat的对话就不拷贝了，反正很累人很无聊，结果也令人失望。首先它告诉我某党将可能险胜，这并不过于出人意料，但一看它的信息参考，只有一篇关于几十个选区中某个特定选区的民意调查报告，虽然该选区是边缘区，两党胶着，该调查也是最近的，但你也不能就此对整个选情下定论。再说你GPT的优势不是深度和广度学习吗，网上大量就手可得的分析报道，并不一致指向该党险胜，实际上出入非常大，各种可能性都说得有理有据，你GPT即使想赌一下，也得多看几篇不同视角和层面的报道，不能就按一篇下结论吧，即使我自己化半个小时来做，也不会这么潦草。

Bing chat允许最多就一个话题连续对话15次，在它不断道歉下，我们对话进行到第七第八轮它就聊无新意了，给出的回答始终十分粗浅，再开导引导它也无用，不但循环文字内容，甚至出现文不对题的状况。若赋予它人性，给我的感觉就是一个差劲的工作应试者，你越好心启发他，他越发慌乱，最后脑冻。

总体感受是，至少Bing chat 下的GPT，对于current affairs的话题，表现出的即时学习能力很差。也许对于澳洲一个州的选举，在全球范围内是一个很小的政治和时事事件，Bing后台分配它的资源很小？但即使美国，州选举也不会是世界人民关心的事（美国网友不妨试一下)，问题是，对于当地人民，尤其在当前经济形势下，州选举是举足轻重的事。微软会不明白？想来就是，自然语言的深度学习，即使对于大厂的云计算也需要大量时间，不是一蹴而就的。对于知识性内容，GPT已经花了大量时间学习，建立了应答模型，瞬时性反应不出来，而对于时事性内容，它就捉襟见肘，至少目前来说，这方面的能力越低于人类。

没有一样工具是完美的，用得恰如其分就是有用的，有了上面的认识，我会更有效使用GPT，用途之一是编程，我不是专业程序员，编程只是工作中的工具之一，随手就用需要熟练支持，但我不可能面面俱到培养足够熟练度，GPT带来的效益就相当明显，譬如我要用R语言给一个用户界面做一个专门的地图显示，只需自然语言要求一下，即使描述不严谨，罗里罗嗦都没关系，GPT能正确理解你的要求，立马给出几乎马上可用的程序段。