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3月15日推出了GPT-4，引起了全球轟動，僅僅過去一周多時間，又宣布推出插件功能。如果說是AI的“時刻”，那么插件就是的“App ”。超強的開發迭代能力，層出不窮的王炸級新產品，讓我們不得不對由衷贊嘆。

插件發布

3月24日，宣布能夠支持第三方插件接入，同時為發布了多個插件，它們將幫助聯網實時檢索信息、運行計算或使用第三方服務。目前裝上插件后，用戶可以用 執行以下操作：

由此可以看出，不再是一個單一的知識問答機器人，它將完全走進我們的日常工作和生活，成為全天候平臺生態系統。

根據官方發布信息，的第一批第三方插件包含、、、、、Milo、、、、、、等11種。例如Open 插件允許用戶搜索可預訂的餐廳，插件能夠提高計算能力，插件允許在本地商店購物，可與谷歌等應用程序連接，適用于辦公場景。除了第三方插件，同時推出了自己的兩款插件——網絡瀏覽器（web ）和代碼解釋器（code ）。

網絡瀏覽器

網絡瀏覽器(web )是此次最受大家關注的插件，該插件使用微軟必應搜索API從網絡上檢索內容，同時顯示它在概括答案時所訪問的網站，并在的回應中引用其來源。此前的包括GTP-4訓練數據庫的信息內容僅限于2021年9月之前的數據，現在通過該插件可以獲得網絡上最新的數據，極大提高問題回答的時效性。

例如下面的問題中，可以給出2023年的奧斯卡頒獎名單。

以往是被動接收數據進行推理，開發人員給它投喂大量歷史數據，基于這些數據進行推理，從而給出答案。因此，能夠獲得巨大成功的原因是其出色的推理能力，人總是處于學習知識的過程，要求的是知識回答準確度，對于新鮮度反而要求不高，出色的推理能力有效保證了知識回答的準確性和條理性。相信掘友們沒少讓寫詩，寫小說，寫代碼chatgpt裝檢索插件，這些出色創作并不需要從網絡上去獲取最新的內容。

但隨著大家對的越來越熟悉，使用需求也越來越多，從知識問答擴展到日常生活、工作和出行，個人事務、財務和交際chatgpt裝檢索插件，這就需要當前最新的回答，需要從最新網絡數據去檢索、分析和推理，也就是從被動接收數據變為主動獲取數據，具備了眼睛和耳朵，能夠去聽去看，去與當前的網絡世界進行同步。

代碼解釋器

代碼解釋器則能夠執行數學問題、數據分析、可視化和文件格式轉換等任務，使能夠使用并在沙盒環境中處理上傳和下載任務。簡單來說，代碼解釋器能夠為你復雜的問題直接提供代碼，省去你大部分的編碼工作，也能夠閱讀代碼，修改代碼bug。

根據官方的例子，當問到：一塊磚的重量是這塊磚自身 30% 的重量與 5 個 GPU 的重量之和，已知每噸重量包含了 100 塊磚和 200 個 GPU，那么一塊磚的重量是多少?

經過代碼解釋器后，給出了代碼和答案。

這里我們可以看到，回答問題不再簡單的文字描述，而是升級到源碼描述，說實話驚嘆之余感覺到了一絲絲的危機感，假以時日，隨著能力不斷提升，如果能夠完成系統級編程，程序員門檻會不斷降低，對于大多數程序員都將形成沖擊。

平臺生態

通過上面對這次插件的分析可以看到，不再滿足于單純作為一個聊天機器人，插件功能就是的應用商店。在3月34日之前，我們認為的合作關系是接入到其他APP，為其他APP賦能，屬于從屬低位。在3月34日之后，我們發現所有APP將納入，形成生態系統，去指揮其他APP工作，屬于主導地位。

試圖通過插件功能建立生態系統。在這個生態系統中，開發人員可以創建并發布他們自己的插件，借助獲取用戶和收益。目前手機廠商的應用商店也是這樣，第三方應用經過應用商店安裝，消費者發生購買行為后，應用商店可以進行抽成獲取利潤。三個月前，我們擔心訓練成本非常高，但沒有良好的商業化模式，發展困難。現在插件功能出來后，沒有一個人會再去擔心商業能力，反而是擔心自己能不能搭上人工智能的快車chatgpt裝檢索插件，自己會不會被時代所淘汰。

微軟魄力

說完的重大突破，回過頭來，不得不佩服微軟的魄力和決心。在必應接入GTP后，必應搜索引擎的訪問量增長15%，谷歌降低了1%，一片形勢大好，接入GTP的產品就是New Bing，因此這次插件功能的發布最尷尬的反而是New Bing。擁有插件功能的明顯比搜索引擎屬性加身的New Bing更有發展前景，對于市場前景來說，New Bing基本等同于完整版的必應，微軟推陳出新，斬人先斬己。

這與騰訊有點相似，在QQ還是即時通信老大的情況下，堅決推出了微信，時至今日，微信建立起的生態帝國讓騰訊無往不利。如果說插件功能即將構建的生態系統，未來將匹敵甚至超過App 和谷歌搜索的商業價值，已經不會讓人覺得是異想天開了。

總結

從GTP3.5到GTP4，從微軟 到插件，AI技術的演進和應用正以超乎想象的速度襲來，在過去的這幾個月，尤其這兩周，我們聽慣了重磅、史詩、王炸等詞，面對日新月異的技術發展，對于個人來說，我們需要選擇擁抱新的領域，新的技術，通過了解來調整自己的工作方式和學習目標；對于企業來說，需要熟悉AI技術的現狀和未來預期，積極評估面臨的沖擊和機遇。

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