chatgpt 4怎样付费，chatgptkey可以无限用吗？
不，chatgptkey不支持无限使用。ChatGPT是一家专门提供自然语言处理（NLP）服务的公司，为用户提供聊天机器人、语音识别、翻译等多种服务。
为了确保服务质量和保障服务器资源，ChatGPT在每个chatgptkey中都限制了免费的请求量。
具体来说，ChatGPT的API有免费的月度限制，每个月免费提供100次请求，超出限制后需要支付相应费用。因此，ChatGPT的用户如果需要使用大量的请求，建议购买收费服务或自行搭建服务器来提供服务。
ChatGPT会不会是下一个超越微信的存在？
会，他比微信更能撬动人类社会的变革。
这个变革可能相当于农业、工业和信息化。1.农业革命大约七千年前，在亚洲西部的美索不达米亚平原上，人类开始种植小麦、大麦和豆荚，并驯养牛、羊和驴，这是人类农业的起点，也是人类文明的起点。这个地区，史称“新月沃地”。为伺候农业，诞生了一种新人类，叫“农民”。做农民很辛苦，面朝黄土背朝天，从猿到人用几十万年挺直的腰杆，农民又弯了下去。做农民不自由，一年到头围着田间地头打转，不敢耽误了种地的时令，“人误地一天，地误人一年”。做农民没口福，从地里刨食儿，就得种什么吃什么，小麦、稻米、土豆、红薯，一年到头少见荤腥。相比之下，旧人类自由地狩猎采集，食谱里都是水果和野味，可比新人类丰富多了。为什么还要做农民这种新人类？因为农业给的实在太多了。一块荒地，搞成农田，伺候好了，能得到10~20倍的食物。一个人类部落，如果不搞农业，食物就比别人少，食物少就人少，人少就打不过别的部落。所以，不搞农业就被淘汰，搞农业才能生存。而且，世界上有四个农业起源中心区，就算没有新月沃地，还有中国、中南美洲和非洲北部。在中国长江黄河沿岸，七千年前的先民们也在种植水稻、粟米和芋头，并驯养鸡、鸭和猪。所以农业的出现是历史的必然，一出现就像野火燎原，覆盖了地球上几乎每一个角落。同时，也让“农民”这种新人类，淘汰了狩猎采集的旧人类。伺候农业，是人类的宿命。因为不是农业需要人类伺候，是人类需要农业的供养。2.工业革命农业社会持续了几千年 ，有个限制条件一直无法突破——人的体力。在农业社会做任何事情，几乎都要使用人的体力。种地、打铁、织布、编筐，都要用人力完成，就算是马车也得找个人驭马。我们常说“当牛做马”，当不了的，人的体力是有上限的，再强壮的人也达不到牛和马的水平。体力不够，搞生产就慢，产出就少。三国演义草船借箭的起因是什么？周瑜要搞诸葛亮，阴戳戳地让人家三天做出十万只箭，这在农业社会，就能逼死人。人类需要突破自身体力的限制。蒸汽机突破了这个问题，蒸汽机能通过烧煤获得源源不断的动力，烧煤越多，动力越强，甚至有开山裂石的伟力。从此，人类开始制造机器，用机器代替人力，来打铁、织布、编筐，还用机器代替了马和牛来种地。为伺候机器，诞生了一种新人类，叫“工人”。做工人很辛苦，一天到晚围着机器转，机器不停，人不歇脚。做工人不自由，去大小便都得打报告求批准，连生产队的驴都不如。做工人很危险，机器力大无穷又冰冷无情，一个不小心卷进机器，非死即残。为什么还要做工人这种新人类？因为工业给的实在太多了。在机器运转的轰鸣下，工业能用极低的单价，提供茫茫多的工业制品。比如布匹、比如汽车、比如武器。草船借箭的故事如果放到工业社会，随便找个工厂，一小时一万支，十小时十万只，任务完成，诸葛亮还有两天零十四个小时，可以用来摸鱼。一个人类国家，如果不搞工业，就贫穷，就弱小，就会被淘汰，搞工业才能生存。这方面，我们是吃过大亏的。所以工业的出现也是历史的必然，工业就像野火燎原，覆盖了地球上几乎每一个角落。农业也慢慢变成工业化的样子。没错，农民们早就开上拖拉机和各种农用机械，变成工业化的新农民了。同时，也让“工人”这种新人类，淘汰了远离工业的旧人类。伺候工业，也是人类的宿命。因为不是工业需要人类伺候，是人类需要工业的伟力。3.信息革命工业社会发展几百年，一直有个难题——效率。工厂一开工，就飞快地消耗材料，输出产品，这时最怕的就是材料不足、产品积压。仓库能解决一点问题，怕材料不足可以多买一些，怕产品积压也可以先放仓库。仓库也不够呢？只好停工停产，停着停着，工厂就倒闭了。可是于此同时，也许有另一个厂，正需要这个厂的产品，正在四下打听哪里能买到货呢。想买的买不到，想卖的卖不出。关键就是缺乏信息。工厂也找过专门搜集信息的人，采购员，销售员，让这些人天南海北的找消息。有点作用，但是不多。因为人类之间的信息沟通效率很低，还容易出错，买50箱猴牌香皂能传成买50只猴儿。人类需要突破自身信息沟通效率的限制。信息化解决了这个问题，借助电脑和网络，信息能以光速传播到全球每一个角落，而且准确无误。从此，人类开始制造电脑、网络和各种软件，用数据信息来指导工厂的制造计划，还用电脑和网络来控制拖拉机种地。为伺候信息化，诞生了一种新人类，叫“网民（社畜）”，网民既使用电脑和网络工作，也使用电脑和网络生活。做网民不健康，少动、晚睡、近视，秃顶和颈椎病是网民逃不过的宿命。做网民没自由，微信和钉钉把你和老板时刻相连，就连睡觉都得留只眼睛盯消息，一句话就得滚起来干活。做网民很焦虑，作为伺候电脑和数据的工具人，随时会被替换，35失业、65退休，人生有整整30年无处安放。为什么还要做网民这种新人类？因为信息化给的实在太多了。在0/1字节的跳动中，信息化能用极低的成本，实现极高的信息沟通效率。比如电商、比如物流、比如精准军事打击。一个人类经济体，如果不搞信息化，就迟钝，就低效，就会被淘汰，搞信息化才能生存。所以信息化的出现也是历史的必然，信息时代就像野火燎原，覆盖了地球上几乎每一个角落。工业和农业，也渐渐变成信息化的样子。同时，也让“网民”这种新人类，淘汰了远离网络的旧人类。就连村头的老头老太，都学会上并夕夕购买洗头水和洗衣液了。伺候信息化，也是人类的宿命。因为不是信息化需要人类伺候，是人类需要信息化的效率。4.下一场革命信息化发展几十年，也出现一个难题——不智能。电脑只能计算信息，不能理解信息。需要找人来伺候，就是说，需要有人来承担理解、分析、决策和创造之类的工作。这太慢了，网络世界里的信息如山似海，这里面蕴藏着金山银山，但是靠人脑根本处理不过来。人类需要突破自身脑力的限制。ChatGPT就代表一种可能，一种能超越人类脑力，去挖掘和创造财富与价值的可能。就算ChatGPT不行，人类也会继续探索ChatGPT2.0、ChatGPT3.0这种社会一定会到来。因为智能化给的会非常多，多到你不搞智能化就会被淘汰，搞智能化才能生存。工业、农业和信息产业，也会渐渐变成智能化的样子。同时，也一定会出现一种伺候智能化的新人类，淘汰我们现在这些旧人类。这是人类的宿命。因为不是智能化需要人类伺候，是人类需要智能化的加持。
我们是否真的面临范式转变？
单纯定论的话：学习中，各种课题报告等真的会很轻松[捂脸]，老师们估计也会惊掉下巴或捏出一把冷汗，不结合口头测试，就像大学面试环节那种，不进行临场答辩是很难评出公平的分数[灵光一闪]换就话说，不要高兴太早，提交了高大上的材料，一旦要求解释细节，一旦因此无法回答，也只能打差评（落差太大），所以你量身定制反而弄巧成拙自己打自己脸也有可能滴[泪奔][机智]
—///我这两天一直在测试这方面的漏洞，试了上百遍之后出事了！来了一份邮件，说找不到满意的答复，可以咨询团队服务，还建议付费服务（看图）
未来怎么样不敢说，但可能性很大、但目前为止还是表面的规则是是框架部分，我细细微调/诱导了输入的内容，看看生成后的变动，我甚至打入论文名字让AI先自省查阅内容，并根据查阅论文内容归纳看法（问题意识），再结合我提供的关键词和三个预设研究课题来编辑研究计划，结果发现大部分是形式上的/表面文字表述方式的不同版本，看起来挺不错，但缺乏先行研究的核心部分，智的飞跃不容易～
但这只是其中一个板块，其他的比如读文章抽取关键词或画表格等板块，这几个融合一起的功能的话，或者分别利用各自功能分块进行后再整合的话还是可行的，但都得分布分别进行，
就目前我的看法是，没有很好看知识沉淀和灵活提高/提示诱导关键词的人，还是很难做出了真正有创意的东西 ，充其量就是平时的可题报告/总结等写作类创意，但迷惑外行还是绰绰有余的，至少对付大学平时的作业还是很轻松^o^～
但我还是有种预感，这只是时间问题，估计很快就会给教育带来各种冲击！
或许，会令教育界专家们吓出一身冷汗，包括各种考试，课题报告书等很难分辨真伪，所以想，各种考核评分制度也有可能被动调整，结合口述/临场/现场解释，一问一答答辩方式会增加！
可能对原本不擅长口述的学生不利…不过为我公正透明等理由不的不采取各种分辨真伪的审核制度吧……旧的教育不公平找了，又催生出新的不公平^o^…
总之，绝对不是说说便便就能做出很有创意的东西，就像我们每个人及时抓住各种机会的能力不同，现实中很多机会参加擦身而过，我们都是浑然不觉…没有准备没有一定的积累沉淀的人还是无法主动有效驾驭机器人的…想做到真正意义上的创新和智的飞跃首先需要沉淀自己啊！
人类会被ChatGPT取代吗？
我们会被人工智能取代吗最近很多媒体在讨论人工智能
一方的观点是，人工智能将代替人的工作岗位，会导致一部分人失业。另一方的观点是，肯定会有人失业，但是不会给社会带来影响。
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人脑和人工智能的最大区别是什么？
本质上是【炭基】与【硅基】的区别。在宇宙中，可能诞生的生命有两种模式，一是碳基生命，另一个是硅基生命。只是地球环境诞生了碳基生命。其他星球可能会诞生硅基生命，暂时未知。硅基生命，你可以想象成变形金刚。只不过地球上的硅基生命（AI）是人类创造的，而不是进化来的。至于说AI不能做、创造、艺术、感情类的事情，那只是暂时的，随着科技进步，都会实现的。
碳基与硅基正在融合
因为无论碳基生命还是硅基生命都不是独立存在的，所以最终他们可以融合，碳基生命+硅基零件，或是硅基人工智能+碳基零件，其实这种融合早已出现，就发生在每个人的身边。可能当前屏幕的你，现在就已经在融合了，人工心脏、血管支架、人工假肢、以及未来的脑机接口，这TMD不就是半人半机械的生化人吗？这可不是科幻片，就发生在每个人的身上，只不过是目前人类科技的制约，仅限碳基生命+硅基零件。不久的将来，便可以给硅基生命+碳基零件，让硅基生命具有一部分碳基生命特质。
从工业革命到信息革命
其实不必纠结，我说出一个行业的革命就能折射出人工智能革命，那就是音乐行业。在没有磁带年代，社会需要很多音乐从业者，例如乐器演奏者和歌手，也有很多岗位供他们选择，例如酒吧，活动现场，派对聚会，排练场，等等......在那个年代酒吧需要非常多的蓝调，爵士演奏者，派对聚会也要请一个小型乐队（乐队至少3~5人）。艺术院校声乐练习需要伴奏，舞蹈教室需要一个演奏者为舞蹈排练伴奏，如果是大型舞蹈则需要一支交响乐队。黑胶碟的出现对他们已经产生了影响，但是黑胶唱片和当时的播放设备，便携性比较差，此外电子管功率放大器也难保养，黑胶唱片对他们的冲击不大。但技术始终会进步，磁带时代来了，卡式磁带和小型晶体管播放设备，寿命长，操作简单，在很多场合可以替代这些演奏者和歌手。 那时我们学校排练节目，再也不用音乐老师给我们弹钢琴了，而是按下录音机的播放键，排练一遍后再倒带，再重新开始播放音乐。磁带的时代不再需要大量的音乐从业者，社会提供的岗位也在骤减。录音机还无法做到高保真，并不能替代大型乐队，例如交响乐团。还是那句话技术不断在进步，从未停止，此时进入到CD时代，CD加上大型高保真扩音设备，使得剧场不再依赖交响乐团。大型舞剧排练不再需要一整只交响乐团陪练，他们只需要插入一张CD到播放器，按下播放键，并且可以在排练过程中随时暂停，重放。满满地几乎大型表演已经不再需要交响乐团伴奏。同时舞台也在发生变化，声光电各种科技运用。职业乐器演者成了小众垄断群体，你环顾周围看看朋友圈有没有搞这行的？不必为人工智能担心，科技进步自然会产生新的岗位。如果你每年都看春晚，仔细看字幕，以前是作词，作曲，演唱。现在多了混音，编曲，这就是新的岗位。人工智能一定会给某些岗位带来冲击，但不是突如其来，我们有足够的时间应对人工智能带来的冲击。
人工智能的「奇点」
人工智能核心是，算法、算力和数据。早期人工智能的卡点是「算法」，算法不成熟，没有高的解决方案。后来算法得到了突破，但是是受制于算力，也就是我们的处理器达不到人工智能的要求。很快算力问题也得到了解决，但是又没有足够的数据做训练，这时移动互联网时代到来，相比从前的PC终端，移动互联网产生的数据是指数级的。有了足够的数据和算力在加上算法不断优化，终于迎来了人工智能奇点！
怎么看待 ChatGPT
ChatGPT 是自然语言处理的「奇点」。谷歌公司的 AlphaGo 和升级产品 Master 更多是在框架下学习，并且是谷歌公司的内部产品。而 ChatGPT 会对市场开放，一个完全可以商用的产品，ChatGPT 对传统搜索引擎业务有巨大的冲击，传统搜索引擎是基于分词和排序，紧紧是匹配内容，它并不会给出搜索这建议。面对 ChatGPT 谷歌迅速做出反应，推出他的 Bard。目前 ChatGPT 是全领域模式，任何话题都能回答，未来会出现垂直领域的细分领域 ChatGPT 应用，经过垂直领域的数据训练，回答会更精准。
人工智能会替代那些岗位
工业革命主要是替代体力劳动为主的产线工人，而人工智能主要替代的是非体力劳动者，主要替代是门槛较低的知识输出类岗位和经验输出类岗位。门槛较低的知识输出类岗位，经过学习一般人都能掌握的工作，非创意类工作。经验输出类工作，就是那些重复性的工作。例如媒体行业，之前需要很多小编码字，然后主编审核，决定是否采用。人工只能可以胜任很多小编的岗位，那时主编只要使用AI工具生成稿件即可，经过自己的重新组喝修改，就可以发表了。重复性的脑力工作就容易被人工智能所取代了。例如ETC的出现，ETC并不能取代高速收费员？但是能干掉80%的收费口。也就是取代了80%高速收费员。正如我前面所说，有些岗位被AI替代了，但同事也会创造出新的岗位，例如 ChatGPT 的出现产生了"提示工程师"这个岗位，他的指责是修炼AI，通过话术或指令影响AI，纠正回答。
是我们在用数据训练AI，还是AI再用算法训练我们？
最初是我们使用数据来训练AI，现在是AI通过推送来影响我们，很多人没有意识到，我们一直在被各种算法影响。甚至被算法压榨，例如外卖小哥，快递小哥，滴滴司机。
国内NineData好用又免费？
NineData 通过内置强大的AI生成能力，让你可以在 NineData 平台上，通过自然语言提问，轻松完成库表生成、测试数据构建、数据查询变更及性能优化等常见的数据库开发、数据分析及日常运维工作。
1、创建表，就是这么简单数据库使用过程中，根据业务需求设计并上线表结构，是业务开发及数据分析过程中的关键一环。由于建表语法较复杂且使用频率较低，对数据使用者来说，通过 SQL 语句或可视化建表方式来建表无疑是一项费劲又容易出错的工作。反观 NineData，我们只需要通过自然语言提出具体的建表需求，系统即可自动生成表创建语法。▋范例一：添加一张用户表例如，我们需要创建一张用户表。此时，只需输入“添加一张用户表”的需求，NineData 即会生成对应的建表语句，且它会根据自己的理解，往表中添加：id、用户名称、性别、邮箱、地址 等业务字段。添加一张用户表的需求，NineData 即会生成对应的建表语句▋范例二：创建一张订单表当然，很多时候业务对于字段属性可能有特殊的要求。此时，你可以在需求中进行特殊说明。例如，我们想要创建一张包含特定业务字段的订单表的时候。我们可以输入如下的需求说明：创建一张订单表，包括：订单号、下单日期、修改时间、客户 ID、商品 ID、订单状态、订单金额。此时，NineData 会按照你的要求，生成对应的业务表，包含相应的业务字段。NineData 会按照你的要求，创建一张订单表2. 数据查询，所需即所得在数据的生命周期过程中，查询与变更是其最核心也是最高频的业务场景。借助 NineData，你可以直接使用自然语言提问，并完成对应数据的查询与变更。▋范例一：列出各个部门每一天入职的新员工数如下图所示，通过描述查询需求：列出每个部门每一天入职的新员工数，NineData 即可自动进行按部门、按日期的数据聚合分析，同时，返回统计结果。列出各个部门每一天入职的新员工数▋范例二：调整 Georgi 的生日为 1985-09-01除了查询，NineData 也能轻松搞定数据变更。例如下面的例子，输入“调整 Georgi 的生日为1985-09-01”，即可自动生成对应的变更 SQL。NineData 也能轻松搞定数据变更3．智能构建测试数据在很多开发场景中，出于业务敏感性的要求，一般都有测试数据构建的业务诉求。当前大家使用的传统构建智能数据集的方案，存在如下弊端：1) 测试数据不匹配业务逻辑，大部分的测试数据构建工具都是基于随机数据生成的方案，构建出来的数据不具备语义逻辑。例如 email 字段可能插入的数据为随机字符串。2) 人工配置工作量大，传统工具一般都需要手动配置结构定义及数据生成算法，包括：数据类型、精度、数据内容、生成算法等。使用 NineData 智能 SQL 功能，只需简单输入需要构建的数据量，就可快速生成并应用测试数据集。▋范例一：向用户表插入10条数据如下示例，通过请求“向用户表插入10条数据”，即可返回测试数据，且测试数据会根据表结构各字段的业务含义，自动生成具备业务含义的数据。例如 email、电话号码、地址等业务字段。向用户表插入10条数据▋范例二、向用户表插入10条数据，使用中文如果你对测试数据有特殊要求，可以在输入需求中进行特殊说明。例如，我们修正下上面的示例，要求测试数据中的用户名称、邮箱要符合一定的要求。此时，只需调整需求描述为：向用户表插入10条数据，邮箱用163.com，gmail.com，qq.com，用中文 即可。使用 NineData 向用户表插入10条数据，使用中文写在最后由于篇幅有限，不能跟大家一一展示当前的产品能力。如果各位有兴趣，可以直接登录 NineData 申请免费测试数据源，开始你的探秘之旅。