ChatGPT联网：解除最后“封印”，新时代的操作系统来了！
作为本轮AI浪潮的领头羊，ChatGPT正快速迭代，继将大模型更新到GPT-4后，训练数据无法实时更新的问题也将被解决，甚至有望跻身开发者平台队列。
之前ChatGPT有个巨大缺陷就是 —— 不能联网，由于它训练数据仅到21年9月，对此以后的信息还是一片空白，如今一切皆将改变。
OpenAI于3月24日宣布，解除ChatGPT无法联网的限制。
其CEO山姆•阿尔特曼（Sam Altman）表示，“我们正在开始推出ChatGPT插件，您可以安装插件来帮助完成各种各样的任务，我们很高兴看到开发人员创造的东西！”
由此可见，ChatGPT已经成为一个无所不包的智能生态系统，其能够拓展的疆域，可以说是无限的。
OpenAI怎么做到的？装外挂！
解决ChatGPT限制的方案是以插件作为桥梁，让ChatGPT能够访问训练数据之外的、最新的、甚至私人的信息，并增加一些特定功能。装上插件后，用户可以用ChatGPT执行以下操作：
● 检索实时信息：例如体育比分、股票价格、最新消息等；
● 检索知识库信息：例如公司文件、个人笔记等；
● 代表用户执行操作：例如，订机票、订餐等。
这些插件有哪些？
首先是OpenAI自己提供的两种插件，Browsing和Code interpreter，前者允许ChatGPT从互联网访问信息，后者对于解决数学问题、数据分析、可视化和文件格式转换很有用，可使ChatGPT能够使用Python并在沙盒环境中处理上传和下载任务。
Browsing 插件会使用互联网上最新的信息来回答问题，并给出它的搜索步骤和内容来源链接，使用了 Bing 搜索 API。
Code Interpreter 是一个实验性的 ChatGPT 模型，它创造了一个可以运行 Python 解释器的沙盒，在防火墙控制下有短暂的存储空间，能够使用 Python 处理文件上传和下载，整个虚拟空间在会话期有效。
其次是来自其他公司的第三方插件，OpenAI已经开放了第一批ChatGPT插件名单。这批插件由Expedia、FiscalNote、Instacart、KAYAK、Klarna、Milo、OpenTable、Shopify、Slack、Speak、Wolfram和Zapier创建。
举例来看，上述名单中，Wolfram开发的Wolfram Alpha是一套十分强大的科学问答系统，其数据来自各大学术网站、出版刊物与科学机构，用户可以从ChatGPT中选择并安装Wolfram插件，从而提高其计算智能。
另外，Open Table插件允许聊天机器人搜索可预订餐厅；Instacart插件允许ChatGPT在本地商店购物；Zapier可以与谷歌表格、Trello和Gmail等应用程序连接，适用于办公场景。
目前ChatGPT训练的数据截至2021年9月，若提问涉及该时间点之后发生的事，ChatGPT只能根据推理给出答案。谷歌推出的竞品Bard便以“实时联网”为优势，Bard曾表示：“与ChatGPT相比，我不仅基于文本和代码，并且有互联网上的真实世界的信息作为支撑，因此我能够做到ChatGPT做不到的事。”
而有了多个插件加持，意味着ChatGPT可以借助别的网站/数据库看到更广阔的的外部世界，还可以代用户执行安全、受限的操作，从而提高整个系统的实用性。
借此跻身开发者平台？
OpenAI 表示，他们正在努力开发插件，并推广给更广泛的受众，首先覆盖的对象是ChatGPT Plus订阅者。
落实到具体行动，为了促进新插件的创建，OpenAI已经开源了知识库检索插件的代码，使ChatGPT能够通过用自然语言提问来访问来自文件、笔记、电子邮件或公共文档等数据源的文档片段，即任何人都可以自行构建插件，以自己的数据以扩充ChatGPT的信息库。
在接下来的几个月里，随着安全系统的改进，OpenAI还计划让使用OpenAI模型的开发者能够将插件集成到自己的应用程序中。
可以预见的是，如果进展顺利，ChatGPT有望从一个AI工具升级为开发者平台，借助无数开发者之手，基于GPT大模型的强化版AIGC工具将如雨后春笋般涌来。
科技圈多位大佬正为此振奋不已。
“OpenAI将ChatGPT视为一种平台游戏，”Fellow AI的联合创始人Marco Mascorro在推特上写道。
开源公司HashiCorp的创始人米切尔•桥本（Mitchell Hashimoto）甚至表示，“我开发了很多插件系统，而OpenAIChatGPT插件界面可能是我一生中在计算领域见过的最疯狂、最令人印象深刻的方法。”
不过，连接外部工具也会带来新的风险。OpenAI承认，连上网的ChatGPT可能会执行一些恶意指令，例如发送欺诈性和垃圾邮件、绕过安全限制，甚至助长欺诈、误导用户或滥用他人信息的不良行为。但该公司还表示，已经在内部和与外部合作者进行了“红队演练”，演习了许多可能的相关场景以防止上述情况发生。
正如Altman近日在接受专访时所说，对于AI巨大的未知性及可能产生的不好影响，一方面，此时此刻必须谨慎，另一方面，不能只在实验室里从事技术研发，这些产品必须被推向世界，并且接触真实世界，“总体来看，我认为人们反而应该为我们已经产生的微小恐惧而感到高兴。”