新时期下的国土空间计划编制，ChatGPT 计划师互联赋能-chatgptplus账号购买平台

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“ 用ChatGPT为计划师赋能！”

通常来讲，人工智能依照实力可以分为弱人工智能(Artificial Narrow Intelligence，简称ANI)、能人工智能(Artificial General Intelligence，简称AGI)、超人工智能(Artificial Superintelligence，简称ASI)这三个等级。

而2023年2月份在国内爆火的ChatGPT作为一个强大的自然语言处理模型，正是实现AGI的一种方式或方法，但其实区别等于AGI本身。

ChatGPT可以生成人类类似的自然语言响应，对话和表达，它使用了深度学习技术，能够通过海量的数据不断地学习和提高性能。而AGI则是更加综合和高级的目标，指的是一种能够在多个领域进行学习和理解、掌握各种知识和技能，并能够独立思考、决策和创新的通用智能系统。

因此，ChatGPT可以被看做是实现AGI的一个组成部份或基础，但要实现真正意义上的AGI还需要其他方面的支持和完善：比如StableDiffusion、Midjourney等基于Prompt提示词的AI图象生成平台；比如OpenAI公司正在开发的DALL·E模型可以从简单的描写中生成图象；比如DeepMind开发的AlphaGo能够击败人类顶尖围棋选手......等等。

01 ChatGPT是甚么？

GPT是由OpenAI公司开发的一种预训练模型，其全称是「生成型预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer）」，由数千亿个参数组成，并通过大量的无监督学习获得知识和语言能力。

ChatGPT以其极高的语言理解和生成能力，被广泛利用于各个领域，例如自动问答、智能客服、机器翻译文案生成与润饰等等。

从时间线看，ChatGPT可以追溯到2018年，其重要版本包括GPT⑴、GPT⑵、GPT⑶、ChatGPT⑶.5、ChatGPT⑷。

GPT⑴（2018年6月发布），是OpenAI公司第一个版本的GPT，其具有1.17亿个参数，可用于自动问答、智能客服等利用场景。

GPT⑵（2019年2月发布），是OpenAI公司基于GPT⑴演化而来的GPT⑵，但主要改变只有使用了更多参数与数据集，参数量达15亿（GPT⑴唯一1.17亿），而学习目标改成了「无特定任务训练」。这证明了大幅增加的参数和资料可让GPT⑵比起GPT⑴更上一层楼，虽然有些任务的表现不比随机的好，但在生成短文和编故事等方面都有了一定的突破。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/623038596

GPT⑶（2020年5月发布），OpenAI公司延续过去GPT类的单向语言模型的训练方式，简单粗鲁地用钱堆出了更多的运算资源，延续过去GPT类的单向语言模型的训练方式，只是将模型增大到1750亿参数。GPT⑶在自然语言处理领域已获得了重大的突破，成了当时最大、最强大的自然语言生成模型，从机器翻译到文章总结输出，都有着非常出色的表现。只是，2020年由于疫情严峻而至，人们对人工智慧领域的突破并没有足够的关注。而且，比起ChatGPT，GPT⑶并没有办法进行自然的对话，只能处理单向的任务，因此也只有少数开发者有兴趣。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/623038596

ChatGPT⑶.5（2022年11月发布），ChatGPT⑶.5是GPT系列的衍生产品，主打对话模式，乃至可以承认毛病、且谢绝不恰当的要求──这就是支持ChatGPT背后的模型，其更接近人类对话与思考方式的特点也迅速吸引了全球的眼光。但其仍属于基于文本的单模态模型，主要用于文字回答和剧本写作。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/623038596

ChatGPT⑷（2023年3月发布），此次除正确度高出40%、以整理和搜索网络上的资讯为主，还可以可以接受文本和图象的提示语（包括带有文字和照片的文件、图表或屏幕截图），已属于多模态模型范畴，这使得GPT⑷可以结合两类信息生成更准确的描写。其在多种专业和学术基准方面，GPT⑷表现出近似人类水平。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/623038596

可以看出，随着时间的推移，ChatGPT不断引入新的参数和技术，不断演变发展，并且不断拓展利用场景。这样的发展历程证明了ChatGPT具有很大的潜力，将有望为各种自然语言处理任务带来更加准确和智能的解决方案。

注：对ChatGPT重要版本发展历程梳理的参考资料及延伸浏览可参考：

预训练语言模型之GPT⑴，GPT⑵和GPT⑶ - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/350017443
ChatGPT报告：技术详解和产业未来 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/608917240
GPT系列解读--GPT1-CSDN博客
https://blog.csdn.net/qq_52353238/article/details/129693143

GPT系列论文
GPT：https://paperswithcode.com/method/gpt
GPT2：https://paperswithcode.com/method/gpt⑵
GPT3：https://paperswithcode.com/method/gpt⑶

02 ChatGPT如作甚计划师赋能？

S1-辅助计划师快速梳理大量文献

在计划编制进程中，城市计划师需要处理大量的计划文献、地图数据、统计数据等信息，而chatGPT可以通过对这些数据进行深度学习和自然语言处理，实现海量数据的快速辨认和分析，从而协助城市计划师更快速、准确地掌握城市计划背景资料。

这里重点讲讲怎么用ChatGPT快速做文献精读，这里推荐一下typeset这个基于GPT开发的网站，科学上网，能够在上传文献后即刻解读文章内容。

https://typeset.io

可通过上传pdf文件或填入论文网址的方式导入文献，导入后大概显示以下界面，左边是文献页面，右边是类似ChatGPT的对话框，右上角能切换成中文语言，不需要手动翻译。

接下来就是经典三段论问法：

Q1:为何要做这个研究？

问题：“为何要做这个研究？这个研究会不会值得我们做？”
Prompt：这篇论文的研究背景是甚么，问题从何而来？回答很多于xx字
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/3015018672

Q2:怎样做这个研究？

问题：“怎样做这个研究”
Prompt⑴：在本文中作者使用了哪些研究方法？回答很多于xx字。
Prompt⑵：在本文中作者使用了哪些研究方法？从理论假定、实验、实验方法、数据分析方法、如何确保实验严谨等角度进行回答，回答很多于200字。
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/3015018672

Q3:论文的结论是甚么？

问题：“论文的结论是甚么”？Prompt：这篇论文的结论是甚么，请从数据分析、假定验证结果、结论的价值等角度进行分析，如触及实验数据请一并列出，很多于200字。
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/3015018672

如果觉得不够，还可以再补充问一下：

Q4:论文的局限性是甚么？

问题：“论文的局限性甚么？”
Prompt：这篇论文的局限性有哪几种？请从数据、实验、理论等方面进行分析，很多于200字。
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/3015018672

另外还有个很好的功能是可以截图框选文章中的图表，让GPT去解释一下其中的具体含义是甚么？很方便、很强大。

S2-协同计划师进行计划方案探讨

城市计划常常触及多个领域的专家与相关人员，存在沟通不顺畅、思路不清等问题。此时，ChatGPT可以通过智能化的问答方式，摹拟真实的交换与对话，协助城市计划师共同解决问题，从而提高计划方案的质量与可行性。

简单来讲就是给GPT立角色，在每一个对话框开始前先预设其角色，网上有特别多相关的资源，比如让他扮演院士、导师、计划师、管理者等等。

awesome-chatgpt-prompts-zh: ChatGPT 中文调教指南
https://gitee.com/plexpt/awesome-chatgpt-prompts-zh/tree/main/

预设专家角色后再发问能够极大提升回复的准确度，基本的提示词模板为“立角色 + 述问题 + 定目标 + 补要求”，这是由于专家角色可以帮助 AI 指定场景，清晰问题范围，和补充问题所需的背景信息。

1：【立角色】：引导AI进入具体场景，为 AI 赋予行家身份。
2：【述问题】：告知AI你的困惑，你的问题，和为AI补充问题所需要的背景信息。
3：【定目标】：告知AI你的需求，你希望它为你做到甚么。
4：【补要求】：告知AI，它的回答需要注意甚么，或你想让它以甚么情势来回复你。
https://www.zhihu.com/question/582979328/answer/2996619236

S3-通过本地训练的方式提供定制化服务

针对区别类型的城市计划需求，chatGPT可以根据训练数据，自动生成符合要求的模型，帮助城市计划师制定更加科学、有效的计划方案。

比如AIDL设计实验室做了一些调用本地知识库促使GPT自主学习计划设计知识的尝试，可以理解为用海量的计划文本去本地化训练计划领域的GPT，更有针对性，能够实现独立设计师一小时完成两万字计划文本的编写。

固然，用的多是其他的开源大模型架构搭建起来的，比如ChatYuan、Colossal AI、ChatGLM、LLaMa、OpenChatKitk、BELLE、PaLM-rlhf-pytorch、alpaca-lora、Dolly、Vicuna 和 Chinese-Vicuna等等。

ChatGPT/GPT4开源“平替”汇总 - 知乎
https://zhuanlan.zhihu.com/p/621324917

S4-通过对已有计划项目的分析辅助决策

利用现有的计划案例和计划方案，ChatGPT可以为城市计划师提供参考意见，协助其展开周到的计划工作。

再针对上述各个环节进行针对性的进一步拆解和发问，基本上就可以够构成一个基本完善的可行性研究框架了，能够极大提高计划师的工作效力，让他们将精力聚焦到更有价值的环节。

以上所述只是ChatGPT在计划编制和城市研究中的利用举例，实际上，由于其强大的自然语言理解和生成能力，我们相信chatGPT在不断发展壮大的基础上，将会给计划师带来更多丰富多彩的工作“赋能”。

03 计划师会被取代吗？

在人工智能技术逐步发展成为AGI（人工通用智能）时期，职业和技能的升级变得尤其重要。在这一背景下，虽然chatGPT等AI技术有着很强的计算、处理信息的能力，但其实不意味着计划师会被取代。实际上，未来的计划工作仍需要计划师专业知识、个性化经验等高度人性化的方面。

因此，计划师需要重新找准自己的定位，进一步提高本身的学习、创新及独立思考的能力，以便更好地应对AGI时期的挑战和机遇。

加强跨学科融会思惟：城市计划是一种跨学科的综合性学科，需要广泛浏览自然、社会、经济、文化等多个领域的知识。培养计划师的跨学科融会思惟能力，可让他们更好地吸收其他领域的知识，从而对城市计划的整体设计产生更加全面和深入的理解。

加强数字化技能：在大范围城市计划中，数字化技术是不可或缺的必备技能。因此计划师需要掌握城市空间信息系统（GIS）、三维建模、虚拟现实等数字化工具，为计划工作提供全方位的支持和服务。

学习AI相关知识：随着人工智能技术的飞速发展和利用，计划师需要了解常见的AI技术和算法，如chatGPT、深度学习、机器学习等，以期更好地理解这些技术的利用前景和局限性。

发挥想象力和创造力：在AGI时期，计划师需要培养独立思考的能力，不断拓宽自己的视野和认知边界，勇于尝试新的思路和方法。要通过创新思惟和实践探索，寻觅未来城市计划的新路径和新模式。

04 AGI时期下计划师的工作重点转向

简单回溯一下知识点：

①ChatGPT作为一种智能化技术，可以为计划师赋予更多的工作“赋能”，从而提高计划决策的精度和效力。

②在AGI时期下，计划师需要重新找准自己的定位，进一步提高本身的学习、创新及独立思考的能力，以便更好地应对挑战和机遇。

③计划师需要学习数字化技能、跨学科融会思惟、AI相关知识等，以适应未来城市计划的新模式和新路径。

随着人工通用智能（AGI）时期的到来，教育、医疗、农业、城市管理等领域都将产生深入变革。作为一个重要的职业群体，计划师们也需要适应新的时期背景和技术手段，并重新思考其工作重点：

数据驱动分析：在数据爆炸的时期，取得并处理大量数据成了现实，这就需要计划师了解如何搜集、存储、处理并利用数据。未来，计划师所需要具有的核心素养之一是晓得数据科学与技术，使用基础统计和数据发掘技术，从海量数据中辨认出特定的问题和机遇，为决策提供更加清晰的思路。

人与机器协同：随着人工智能技术的不断发展，计划师可以利用诸如StableDiffusion、ChatGPT等技术来辅助平常工作，以更好地进行决策。同时，还需要培养与AI系统共事的技能，例如了解它们的工作原理和限制，并在必要时调剂工作流程以适应AI工具的使用。

跨学科专业合作：计划师需要了解各种领域最新的科技发展与利用，例如新材料、建筑、机器人等。他们还需要掌握跨学科的知识，学习新领域的专业术语和理论框架，以确保将来在多领域合作中提供有价值的贡献。

长时间性计划思考：随着变革的加速推动，现代社会愈来愈需要长时间且全面的计划，和对可能出现的新技术、新挑战进行预判和预防。在未来的几年中，计划师不但需要关注当前的问题，还需要能够设计长时间计划与方案，在适应不断变化的技术手段和社会需求的同时，为经济、环境、社会等不断挑战的复杂问题提供可延续的解决方案。

总之，对计划师来讲，AGI时期下更需要侧重关注数据分析、协作能力、跨界学科能力等方面，在保持谦逊和开放态度的条件下，不断拓展自己的视野和技能，以更好地为建设智慧城市、完善国土空间计划等提供有益支持。

以上内容来自：微信公众号平纸杂货铺

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