从维特根斯坦哲学到ChatGPT
哲学家维特根斯坦说过：“语言的边界就是思想的边界”，我的理解就是，语言本身与这个人类的智能是共生长的，两者是一体的。如果我们的基础模型能获得所有语言的信息，那就同时获得了人类所有的知识；反过来说不能用语言来表达的知识是不存在的。
这个我想也是语言大模型的重要的原因，如果我们搞定了语言大模型，那就等于获得了人脑大部分的知识。
维特根斯坦的思想旅程可以给我们一个参考，维特根斯坦的哲学观点其实经过两个阶段：
第一个阶段：代表作《逻辑哲学论》，主要探讨人类怎样进行有效的沟通，维特根斯坦的观点是语言能让我们在脑海中构建事实的图像，并通过这种方式来描述世界，但是容易出现歧义，因为不同的人脑海中的图像都是不一样的或者是错误的，消除人们之间的分歧会花上很长时间，这里根本的原因在于人们对要表达的内容在脑海中缺乏一副足够清晰精确的图像，同时我们还经常说一些无意义或者充满歧义的话，所以维特根斯坦对自然语言是抱负面的观点，他认为不是一种很好的描述世界的语言，不够准确；同时他认为世界上还有许多不可言说之物，而且比可以言说的事物更加重要，包括语言及世界的逻辑形式、伦理和美学等等，”把可说的东西说清楚，对于不可说的东西，我们必须保持沉默“，这个是维特根斯坦第一阶段的观点。
第二阶段：代表作《哲学研究》，维特根斯坦的思想发生了180度的大反转，他认为语言不仅仅是与脑海中的图像相关，更是一种普适的思想表达工具，我们可以用它来玩不同的游戏，它能描述客观的世界，也能描述情感等主观世界，之所以有那么多误解在于我们不知道他人玩的是什么游戏，举个例子，有个病人患了癌症，医生在跟他沟通的时候，却隐瞒了真相，表面上看这个表达与事实是不符，但是如果放到上下文，又是合情合理。
联想到ChatGPT的“一本正经的胡说八道”，我们姑且也可以认为我们和chatGPT在对话的时候，双方的上下文没有对齐引起，我们提问的时候，实际上脑海中蕴含这一个假设/上下文，这个假设/上下文可能并没有知会chatGPT或者chatGPT没有学习过，而LLM的Prompt/in-context Learning/RHLF的思想感觉就非常类似对chatGPT进行这方面的教育。
当然这里的问题是，人类沟通的许多上下文与周边的物理世界相关，比如我们会互相观察各自的脸色，听声音的语调等，而chatGPT的对话完全是符号世界，这会导致表达这些上下文会更加繁琐甚至不自然。
就在几个星期前，我的观点还一直是LLM效果是很好，但是这些效果还是来自于综合，它的分析推理能力还是没有，但是最近确实有些变化，我已经看到了AGI的苗头，主要是三方面：
一、维特根斯坦的两个阶段的观点的区别还在于：第一阶段，是理性建构主义，希望通过类似乔姆斯基文法一样去构建我们的语言系统，实现准确/无歧义；第二阶段是经验主义，维特根斯坦认为这种事实归纳加浅层推理才是人类认识世界的方式。（观点来自 @疯石头 ）
二，个人觉得现在chatGPT在理工科上的推理能力弱的关键还是在于这个领域的知识在token化上还不够，毕竟LLM现在的学习方式还是需要通过token的方式来输入，假设我们投入足够的资源，把各个领域的知识都转化为适合LLM学习的token或者说这些知识库对外的接口能够token化，我相信chatGPT在这些领域的推理能力一定能达到一个高度。
三，陶哲轩的观点可以给我们启发，就是LLM的推理能力或许和我们理解的推理能力略有不同，它的推理过程中，都带有一个概率，这种推理方式与传统的推理方式相比，其实是各有优劣的。
就像文中介绍一样，chatGPT的推理方式更加发散，虽然带有不确定性，但是可能带来创新。
同时，我个人觉得，因为每一步都有概率的存在，多次推理是有累加效应的，容易把错误放大，所以为什么LLM又强调思维链（一步一步引导）的重要性。
LLM搞定了符号世界，下一步人工智能的难点就是物理世界的建模，怎么把物理世界连接到chatGPT这样的系统上。
人力资源转型b端运营 chatgpt会取代人力资源岗吗
人力资源管理数字化转型,人力资源转型尤里奇读后感,人力资源转型尤里奇,人力资源转型读后感人力资源部门现在可以利用ChatGPT等AI工具来简化流程并提高效率。ChatGPT可以通过多种方式成为HR专业人员的一个强大工具，包括自动执行重复性任务、为员工提供实时支持、提升整体员工体验。
下面就让我们来深入探讨一下ChatGPT在人力资源领域的一些具体用例，以及这些语言模型可以为人力资源部门和整个组织带来哪些好处。
- 招聘
人力资源部门可以利用ChatGPT来简化操作，改善求职者体验，并做出更明智的招聘决策。
ChatGPT可以自动执行招聘流程中的某些重复性任务，例如筛选简历和安排面试。通过对这些类型任务实施自动化，可以让HR专业人员腾出更多时间来专注于那些更具战略性的活动。
ChatGPT还可以通过提供实时支持和回答有关公司和申请流程的常见问题，来帮助候选人参与进来。
HR还可以使用ChatGPT，根据候选人的技能、经验和教育背景来发现可能适合组织的潜在候选人。
- 员工入职
人力资源部门可以使用ChatGPT来改善新员工的入职体验，减少人力资源团队成员的工作量，确保新员工能够获得成功担任新角色所需的资源。
人力资源团队可以设置ChatGPT为新员工提供实时支持和指导，包括回答有关公司政策、程序和福利的常见问题，并提供完成所需文书工作的指导。
ChatGPT还可以帮助自动化某些管理任务，例如安排入职培训或者向新员工发送有关所需培训的提醒。
- 培训
人力资源部门通过在培训中利用ChatGPT来确保员工能够获得他们需要的资源，以职场发展中所需的新技能和心知识。
ChatGPT可以让员工即时访问培训材料并回答有关研讨会和计划的问题。
人力资源专业人员还可以使用ChatGPT自动执行某些管理任务，包括安排培训课程或者向员工提醒即将发生的事件。ChatGPT甚至可以根据员工的特定需求和技能组合为他们制定个性化的培训计划。
- 绩效管理
ChatGPT可以通过为管理人员提供有关进行绩效评估和回答员工有关绩效指标或反馈的问题的指导，来协助绩效管理流程。
人力资源专业人员可以实时了解员工绩效，设置发送给人力资源团队和个别经理的警报。
- 人力资源聊天机器人
ChatGPT可用于为人力资源部门开发对话式聊天机器人，以改善整体员工体验。员工通过基于AI的聊天机器人可以获得有关福利、休假政策、薪资等常见人力资源相关问题的即时支持。
- 员工敬业度
ChatGPT通过为员工提供实时支持的、个性化的帮助以及即时访问信息和资源，成为提高员工敬业度的一个有用的工具。ChatGPT可以帮助回答有关公司政策、文化、程序和福利的问题，并为填写各种表格和请求提供指导。
为员工提供培训和专业发展机会，是保持敬业度的一个重要组成部分――正如我们上面谈到的，ChatGPT可以成为人力资源部门一个宝贵的培训工具。
人力资源部门通过利用ChatGPT提高员工敬业度，可以打造一支更高效的、更令人满意的员工队伍，降低员工离职率，推动业务成功。
- 合规
人力资源专业人士还可以使用ChatGPT来确保他们的人力资源政策和做法一致、准确，并符合当地和国家法规，从而避免可能因不合规而导致的法律或声誉风险。
ChatGPT可以协助向员工提供有关合规相关事宜的最新信息，例如雇佣法、工资和税收法规、健康和安全协议，还可以帮助人力资源部门跟踪和监控员工对人力资源政策的遵守情况，例如出勤、休假请求和工作时间等。
ChatGPT给人力资源带来的力量
身处于人力资源领域的任何人都应该了解ChatGPT不断演化的、令人难以置信的功能。有一件事情是可以肯定的：语言模型和人工智能将颠覆人力资源这一职业角色，带来新的机会（和威胁）。
