ChatGPT神器Code Interpreter終于開(kāi)放，到底怎么用？這里有一份保姆級教程（1）

兩天前，OpenAI 宣布要在一周之內將官方插件 Code Interpreter 通過(guò)設置中的 Beta 面板向所有 ChatGPT Plus 用戶(hù)提供。

這個(gè)消息讓很多人激動(dòng)了起來(lái)，畢竟此前 Code Interpreter 一直處于封閉測試階段，只有一小部分用戶(hù)真正使用過(guò)。這些內測用戶(hù)用它來(lái)數據分析、創(chuàng )建圖表、編輯文件、執行數學(xué)運算等，反響普遍不錯。

大家沒(méi)有等太久，今天，Code Interpreter 已經(jīng)正式開(kāi)放。

不過(guò)對于很多用戶(hù)來(lái)說(shuō)，如何讓 Code Interpreter 物盡其用，還得好好研究一番。

以下是一些內測用戶(hù)曬出的示例，為大家提供一些參考。

「博士期間幾周才學(xué)會(huì )的東西，AI 幾秒就完成了」

賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院的教授 Ethan Mollick，是一位擁有數月 Code Interpreter Alpha 版本試用經(jīng)驗的 ChatGPT Plus 用戶(hù)。他對 Code Interpreter 的評價(jià)還是比較高的，稱(chēng)之為「用過(guò)的最有用、最有趣的 AI 模式」。

Ethan Mollick 明確表達了兩點(diǎn)感想：1）Code Interpreter 工作得非常好，不像插件那樣完全是偶然的；2) 提示制作通常是沒(méi)有必要的，用戶(hù)只需與 AI 討論代碼或數據以及想要什么就可以了。

「Code Interpreter 延續了 OpenAI 長(cháng)期以來(lái)給東西起可怕名字的傳統，因為這對那些根本不懂編程的人來(lái)說(shuō)可能最有用。它允許現有的最先進(jìn)的 AI GPT-4 上傳和下載信息，并在一個(gè)連續的工作空間為你編寫(xiě)和執行程序。這使得 AI 可以做各種以前不能做的事情，并在曾經(jīng) ChatGPT 不可能做到的方方面面發(fā)揮作用?！?/span>

為了幫助大家快速上手，Ethan Mollick 教授撰寫(xiě)了一篇指南，傳授了自己使用 Code Interpreter 的經(jīng)驗與心得。

我在讀博士時(shí)花了幾周時(shí)間才掌握的東西，AI 在幾秒鐘內就完成了，而且通常比我預期的人類(lèi)分析員的錯誤要少。但對我來(lái)說(shuō)，同樣清楚的是，人類(lèi)不會(huì )被 Code Interpreter 所取代。相反，AI 做的是我們一直希望自動(dòng)化能做的事情 —— 把我們從工作中最?lèi)廊?、重復的部分中解放出?lái)，這樣我們就可以專(zhuān)注于關(guān)鍵的事情。通過(guò)簡(jiǎn)化分析過(guò)程，我可以做更多、更深入、更滿(mǎn)意的工作。我的時(shí)間變得更有價(jià)值，而不是更少，因為我可以專(zhuān)注于重要的事情，而不是死記硬背。

Code Interpreter 補上了 ChatGPT 哪些短板？

具體來(lái)說(shuō)，Code Interpreter 為 AI 提供了一個(gè)解決問(wèn)題的通用工具箱（通過(guò)用 Python 寫(xiě)代碼），一個(gè)可以使用的大內存（能夠上傳高達 100MB 的文件，而且這些文件可以是壓縮形式），并以發(fā)揮大型語(yǔ)言模型優(yōu)勢的方式將該工具箱整合到人工智能中。

這解決了以前版本的 ChatGPT 存在的一些問(wèn)題：

1、Code Interpreter 允許 AI 做數學(xué)題（非常復雜的數學(xué)題）和做更精確的文字工作（比如實(shí)際計算段落中的字數），因為它可以編寫(xiě) Python 代碼來(lái)解決大語(yǔ)言模型在數學(xué)和語(yǔ)言方面的固有弱點(diǎn)。而且它真的很善于使用這個(gè)工具，如下所示：

同樣的 prompt，Code Interpreter 的字數統計結果是 104 個(gè)詞。

2、 Code Interpreter 降低了幻覺(jué)和迷惑的概率。當 AI 直接與 Python 代碼一起工作時(shí)，代碼有助于讓 AI 保持「誠實(shí)」，因為如果代碼不正確，Python 會(huì )產(chǎn)生錯誤；而且由于代碼操作的是數據，不是 LLM 本身，所以沒(méi)有錯誤被 AI 插入到數據中。當然這也不完美，AI 仍然會(huì )產(chǎn)生幻覺(jué)（它似乎經(jīng)常認為自己能看到它能生成的圖形，而這種模式的 ChatGPT 不會(huì )），但這些錯誤不太常見(jiàn)，而且不太可能影響代碼或數據本身。

3、Code Interpreter 讓人工智能的用途更加廣泛。很多問(wèn)題都可以用代碼來(lái)解決，GPT-4 非常善于找出何時(shí)以新穎有趣的方式使用 Code Interpreter。例如，用戶(hù)要求它用代碼向一個(gè)懷疑者證明地球是圓的，Code Interpreter 會(huì )提供多個(gè)論據，將文本與代碼、圖像結合起來(lái)。

4、用戶(hù)不必編程，因為 Code Interpreter 可以代替做所有的工作。之前的很多 LLM 都能寫(xiě)代碼，但你必須自己運行和調試。對于以前從未真正使用過(guò) Python 的人來(lái)說(shuō)，這很難，而且要和 AI 來(lái)回糾正錯誤?，F在，AI 會(huì )糾正它自己的錯誤并給到你輸出。

5、它給了你更多的 AI Moment。任何使用過(guò) GPT-4 的人都可能遇到過(guò)至少幾個(gè)時(shí)刻，感覺(jué)就像機器里確實(shí)有一個(gè)幽靈。實(shí)際上大家也知道這是一種幻覺(jué)，而且 LLM 根本就沒(méi)有知覺(jué)或思維，但這些時(shí)刻是對更智能的 AI 的未來(lái)的一瞥，有時(shí)令人激動(dòng)，有時(shí)令人不安。Code Interpreter 提供了相當多「很奇怪」的時(shí)刻。

比如 Ethan Mollick 曾要求 AI「用代碼調用各種情緒狀態(tài)」或者「給我看一些不可能用代碼做的事情，并演示一下」。這里可以看到「使用你可用的繪畫(huà)工具，通過(guò)創(chuàng )建一個(gè)圖像，創(chuàng )造一個(gè)全新的備忘錄。讓它與你作為 AI 與人類(lèi)合作的經(jīng)驗相關(guān)」的結果：

如何使用 Code Interpreter 處理數據

Code Interpreter 是一個(gè)令人印象深刻的「數據科學(xué)家」，能夠將定量分析的許多復雜事物自動(dòng)化，并且能夠對數據采用非常復雜的方法。為了說(shuō)明這一點(diǎn)，Ethan Mollick 從一個(gè)有趣的數據集「Super Heroes」開(kāi)始。

上傳數據很容易，即使是像 ZIP 文件這樣的壓縮數據，只要點(diǎn)擊加號按鈕就可以了：

你應該在數據中加入一個(gè)初始提示，但它可以是相當少的，Ethan Mollick 用的 prompt 是這里有一些關(guān)于超級英雄力量的數據，翻看一下，告訴我你發(fā)現了什么」，然后得到了不錯的結果。如果你有一個(gè)數據字典，也可以直接粘貼進(jìn)去。AI 很善于僅從上下文中找出數據的含義和結構。

可以注意到，Code Interpreter 與其說(shuō)是提示制作，不如說(shuō)是與 AI 進(jìn)行對話(huà)，把它當作一個(gè)分析師和它交談。

事實(shí)上，也有兩個(gè)例外情況，其中提示的制作似乎很重要：首先，AI 有時(shí)會(huì )忘記它能做的事情（如制作 GIF 或 3D 圖），你可能需要鼓勵它（「你能制作 GIF，請試試」）；其次，你會(huì )希望 AI 在自己的工作上有所改進(jìn)。只要求它對這個(gè)結果做進(jìn)一步的測試」或「使這個(gè)圖更漂亮」，一般來(lái)說(shuō)這樣就可以了。

目前，數據已經(jīng)加載完畢了，可以讓 GPT 做數據分析工作中最糟糕的部分了：數據合并和清理。

Code Interpreter 將以一種「相當復雜」的方式自動(dòng)處理這一切，但直接詢(xún)問(wèn)通常會(huì )有幫助，就好像你在指導一個(gè)人類(lèi)數據分析師一樣。你還會(huì )注意到，該系統的工作方式是無(wú)情的，在發(fā)現錯誤時(shí)就會(huì )糾正自己的錯誤。例如，它注意到列的名稱(chēng)有誤，并修正了這個(gè)問(wèn)題。

不過(guò)這也說(shuō)明，建議用戶(hù)仔細檢查結果和過(guò)程，而不是盲目地相信 AI。

接下來(lái)開(kāi)始進(jìn)行分析，AI 似乎對分析方法很了解。提示是「我對做一些預測性建模感興趣，比如根據其他因素預測一個(gè)英雄可能擁有的力量。我們應該如何處理這個(gè)問(wèn)題？」

然后 Code Interpreter 構建了一個(gè)隨機森林！不過(guò)也可以看到為什么有專(zhuān)家的人為監督是很重要的，因為作者不同意它通過(guò)使用數值化數據的平均值來(lái)計算缺失數據的決定。如果是作者自己，會(huì )放棄這些數據，但好在可以要求 AI 改變其方法，或討論其他的選擇。

AI 能夠進(jìn)行許多其他分析（畢竟它只是在寫(xiě) Python 代碼），但它選擇有意義的分析方法的能力常常給人留下深刻印象。例如，這里有一個(gè)關(guān)于超能力的網(wǎng)絡(luò )分析，提示是「你能不能進(jìn)行另一個(gè)真正復雜和有趣的分析」：

但 Code Interpreter 最令人印象深刻的一點(diǎn)是，它以非常人性化的方式對數據進(jìn)行「推理」。當被問(wèn)及網(wǎng)絡(luò )分析的結果時(shí)，得出了有趣的結論：英雄通常擁有的一組能力本質(zhì)上是視覺(jué)的（因為它們來(lái)自漫畫(huà)書(shū)），適合某些原型，并且最適合構建持續的冒險。

這種互動(dòng)性能力在可視化階段仍然有效，你可以與 AI 來(lái)回溝通，要求改進(jìn)和改變。例如，提示「創(chuàng )建一個(gè)互動(dòng)的儀表板，至少有 6 個(gè)有洞察力的圖表，包括一個(gè) 3D 的圖表。讓儀表板變得漂亮?！?/span>

Code Interpreter 先是產(chǎn)生了一個(gè)儀表盤(pán)，但不太符合作者想要的，所以他直接說(shuō)「讓這個(gè)更好，包括更多的名字」等等。然后 Code Interpreter 給出了一個(gè)可下載的交互式儀表盤(pán)文件，只要把它放在網(wǎng)絡(luò )瀏覽器中就可以了 —— 可下載的輸出也是 Code Interpreter 的另一個(gè)妙用方法。