自 ChatGPT 出世，各类文本类AI产品层出不穷。甚至接连几日，Producthunt 上新品过半都是AI相关。
这其中部分原因是 OpenAI 公司开放的 GPT3 1API 接口十分易用。只要一个简单的文本请求，就能将现有产品加入AI功能。例如，Notion、Canvas、Craft 等都推出了类似 AI 辅助写作功能。
目前绝大多数基于 GPT3 的应用要么是对话机器人服务，要么是文本编辑器或者搜索辅助工具。要想实现移动场景下通用型的应用，将 GPT3 API 做成输入法，或是个有趣的选择。于是编程尚处入门的我也通过 JSBox + GPT3 打造起了自己的AI的应用。
通过键盘整合GPT的优点在于，不仅可以在微信等聊天工具里用，在尚未支持移动端的Notion、以及Apple全家桶、Office全家桶里也能用上它。实现它也不复杂。我在键盘里只塞了三个组件：
附GPTKey下载链接：LINK
当在iPhone上使用时，由于键盘底部还保留有语音输入按钮，因此可以直接用语音写下需求，然后点击相关的Prompt，稍等几秒，就能在文本输入框看到反馈的内容。免得切换中文输入法的麻烦。
如果非要说和ChatGPT的区别，后者自发布以来已经修了多轮内功，直接反映在UI界面上，可直观为普通用户察觉的并不多。相比之下，像GPTkey这种基于API的开发的产品则有着更多交互方面探索的机会。我也会在日常的使用中，根据自己的需求，进一步更新，敬请期待。
尽管这个脚本代码不足百行，捣腾出来倒也容易，但该怎么用它，才能发挥其增效的初衷，我仍拿不准。
自打ChatGPT火了以后，关于这个问题的解决方案，倒是能找到有很多——网上有各种Prompt合集推荐，教你如何使用、调教自己的AI。
不过成百上千的Prompt用例，搜集测试都要花时间，要想记在脑子里，或者写到我的键盘脚本里就更麻烦了。如果不能指望它直接解决大部分日常问题，又谈何通用人工智能呢？现在我都怀疑在新鲜劲过后，自己是否还会在日常工作生活中使用它。
不断完善Prompt，让AI更好理解人类个体的想法，或许能提升输出结果的质量。但即便抛开调教AI对于普通用户的复杂性，也不能忽视更大的难题——清晰表达个人的想法本身就不是一件容易的事，现实中人与人沟通都够费劲了。
现阶段，还有一个大的麻烦：GPT3 甚至连小学数学都做不好。我原以为的GPT会擅长处理结构性的文本，替我将口语资料整理成结构化的表格。早先测试时，它似乎做到了。但多测试几遍越发不对劲：
这并不是GPT3才有的问题，甚至升级到ChatGPT也会犯同样的毛病。特德·姜发表在《纽约客》的文章中也称这是“在小学教学科目上的失败”。在CNET一篇报道表示，AI写出的稿子需要再进行检查核对，为此他们搁置了这个计划。可见严肃内容生产中AI对内容创作的效率未必有提升，至少目前还是如此。
我有尝试通过ChatGPT，直接输出所需的JSbox脚本代码。但结果很不理想——它造成Bug比帮的忙要多得多。搜索后得知，OpenAI生成代码能力这块，程序员早有共识：尽管它有一定的作用，但这些代码只能作为参考，在复杂的项目中，要想直接使用它，仍有一定风险。
1月初，自我萌生想法后没几日，类似的输入法产品，在App Store上已能搜到多个。但这些APP要么定价过高，要么许久不见更新。要想个人长期使用，都不适合。才索性自己写一个脚本自用。
但没想到ChatGPT这款产品还是出圈了，发布2个月后，OpenAI宣布用户数破亿。与此同时，似乎各路大厂都信誓旦旦要打磨相关产品推出。
国内大量媒体和普通用户也纷纷将其变成谈资。相关ChatGPT的空想、口水文已经到了泛滥的地步。在各类信息流里，你恐怕早就看到那些教你如何用ChatGPT“轻松赚钱”的套路。不管这波热潮何时退去，AIGC让内容创业的产出量更上一个台阶已是必然。对于普通人而言，要如果跟上AI的节奏，迎接更多扑面而来的海量信息就成了一个难题。
所以，ChatGPT真的能提供一个健康的商业模式，让AI产业更好的帮助人类向前吗？面对大量涌入的用户，和大量投喂糟粕，这个Bot又如何能避免重蹈当初Big Tech们的AI伦理覆辙？以及，考虑到诸多跟进ChatGPT的大公司中广告业务占了较大比重，我对未来bot们的回复质量仍然存疑。
但愿这些不要对我的键盘脚本造成什么影响。
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