博时基金齐宁在节目中表示，ChatGPT的底层逻辑是数据学习，通过大量的数据训练提高智能化和创造力，未来ChatGPT可能会成为每个人的数字助理。
　　以下为文字精华：
　　提问：ChatGPT的底层逻辑是什么？
　　齐宁：从底层技术的角度来讲，它为什么会做到这么的人性化？因为它的底层模型中设计了这样一个环节，所有的答案可能一开始是一种随机排列，但是在所有的随机答案当中，它会经过新一轮的训练，训练的方式是由人来设定的。
　　也就是说人把那些更优的答案设计成了一个模型，然后交给AI让它去利用这个模型用它的评分标准，去对所有的随机答案进行排列，然后把最优的最人性化的答案给到大家，这是它底层的模型原理，也是它能够做到如此人性化的一个重要原因。
　　因为它底层的逻辑其实是学习数据，有一个比较有意思的，比如说用某个口吻来说一下最近的市场观点，把一些演讲稿一直给它学习，可能它就能按照你说话的这种语气，组织出一篇文章来。从它的底层来讲，的确是能够完成一些很深入化的工作。
　　它为什么能够这么样的智能？首先是得益于互联网时代的发展，让交流的方式大部分都互联网化了，日常在网上聊天的表达，其实是灌输了很大的思想和情感的，而这些思想和情感又能够通过语言的方式，有的时候是一种模板化的方式，或者说程式化的方式体现出来。
　　所有的这些数据都在网上留存下来，计算机可以通过大量的文本分析，语言要素的分析，去找到其中的一些沟通规律，而这些不同的沟通场景，相对比较固定，也有比较强的规律可以找到。关键就在于计算机可以抓到这样的规律，从中取一种很人性化的方式提炼出来。
　　这种底层数据跟以前相比有了很大的进展，我们现在看到的ChatGPT底层的AI模型，规模比以前呈几倍的增加，大的模型可能会有上千亿的参数需要去调教，这也是为什么它会显得比以前更加智能化，更有创造力的关键。
　　生成式AI在它出现之前，人类对于AI能做哪些工作是有一定争议的。有一派的观点就认为，像语言表达的背后是一个人的思想，而思想这个东西是没有办法被计算机真正学会的，所以他们认为计算机不能够去做创造性的工作，听上去的话是很有道理的。
　　但是随着时间的发展和技术进步，另外有人又提出了一派观点，就是说人虽然思维不可能在根本上被计算机模拟，但是人的思维和表达是分层次的。有一些高阶的思维和表达可能很难被计算机学到，但是一些低级化的表达，简单的创造性的工作，的确是有可能被AI完成。
　　未来如果发展顺利的话，ChatGPT这一类的机器人，就像嵌在电脑或者手机当中的数字助理，未来90%的文本编辑工作都会有它的痕迹出现。它会是每个人身边的一个非常智能化的数字助理。有了ChatGPT以后，在搜寻信息这一块就不必花那么多的时间，可以把精力放在一些更有价值更有创造力的环节上去。
　　从总体上来讲，我们认为ChatGPT现在只是一个起点的阶段，未来会向着数字助理的方向去前进，而它真正的应用空间可能会是在4个领域。第一个，文本加工领域；第二，软件代码的编写；第三个，图文的处理；第四个，视频图像的编辑。在这些领域当中，它会有更广阔的作为。