嘿，我是 Axton！原以为上周的科技圈已经足够疯狂，没想到这周 OpenAI 直接投下了一颗重磅炸弹——ChatGPT 插件系统（Plugins）正式发布！这不仅仅是一次简单的功能更新，它的意义，在我看来，完全不亚于当年苹果发布 App Store。可以预见，用不了多久，我们使用互联网的方式将发生翻天覆地的变化，而 ChatGPT 将会演变成一个极其强大的生态系统，深度渗透到互联网的每一个角落。现在，我甚至很难想象未来能有什么系统可以与之抗衡。那么，ChatGPT Plugins 究竟是什么？让我们一起来深入探究一番。
插件系统：赋予 ChatGPT 全新感知与行动力
ChatGPT 插件系统的核心价值在于，它打破了大型语言模型原有的信息壁垒，使其能够接入实时数据、执行运算，并与第三方服务无缝对接。 正如 OpenAI 官网大标题所强调的，插件将帮助 ChatGPT 访问最新信息、运行计算或使用第三方服务。这意味着，过去那个”博学但略显封闭”的 ChatGPT，如今拥有了眼睛、耳朵和双手，能够感知现实世界的动态，并代表我们采取行动。
在其官方文档中，OpenAI 详细阐述了插件能为 ChatGPT 带来的几项关键能力。首先，也是最令人兴奋的一点，就是检索实时信息。无论是体育比分、股票价格，还是突发的最新消息，ChatGPT 都能通过插件即时获取，这彻底解决了它以往知识截止于训练数据（2021 年前）的最大痛点。其次，它能够检索知识库信息，比如查阅公司内部文档、翻阅个人笔记。这对于市面上所有的个人笔记类 APP 来说，无疑是一个巨大的挑战，如果不能迅速搭上 AI 的快车，未来的前景恐怕不容乐观。最后，插件还能让 ChatGPT 代表用户执行各种操作，从预订机票、餐厅订位到在线购物，几乎无所不包。
如何尝鲜？加入候补名单的正确姿势
目前，ChatGPT 插件功能并未对所有用户开放，想要体验或开发插件，我们都需要加入官方的候补名单（waitlist）。 OpenAI 在初期会优先考虑少数开发者和 ChatGPT Plus 用户。
加入候补名单的页面操作起来很简单，只需填写姓名、邮箱、国家等基本信息，并认真回答一些关于你计划如何使用或开发插件的问题。这段时间，我感觉自己做得最多的事情就是加入各种各样的候补名单，排队似乎成了新常态。那么，如何才能提高获得邀请的几率呢？我在上期的周报中也曾提及，排除掉各种客观条件甚至地域因素后，我们唯一能掌控的，就是在填写等待列表时，尽可能详细且有意义地回答那些问题。除此之外，似乎并没有太多我们可以主动干预的地方了。
初露锋芒：首批插件的惊艳亮相与实际应用
首批上线的插件已经覆盖了旅行规划、实时数据访问、在线购物、餐饮预订、语言学习乃至专业计算等多个领域，展现了 ChatGPT 插件生态的巨大潜力。 其中不乏我们耳熟能详的应用，例如 Expedia 提供的旅行规划，Instacart 实现的本地杂货订购，OpenTable 的餐厅推荐与预订，Wolfram Alpha 的强大计算能力，以及 Zapier 这样的自动化工具。
特别值得一提的是 Zapier 和 Make 这类自动化平台，它们本身就能连接数千个应用程序。当它们通过插件与 ChatGPT 结合，其应用范围和想象空间瞬间被无限放大。更令人期待的是，OpenAI 自己也托管了两个核心插件：一个是网络浏览器（Web Browser），另一个是代码解释器（Code Interpreter），我们稍后会详细演示它们的神奇之处。
让我们先来看一个使用插件的实际例子，感受一下这种全新的交互体验。当你的 ChatGPT 账户获得了插件功能后，界面上会出现插件选项和插件商城。你可以在商城中浏览并安装所需的插件。演示中，用户向 ChatGPT 提出了一个周末安排：他想在旧金山找一家周六的素食餐厅，并为周日准备一个简单的素食食谱，同时要求用 Wolfram Alpha 计算食谱的热量，最后还要在 Instacart 上订购所需食材。
ChatGPT 的表现堪称完美。它首先调用了 OpenTable 插件，迅速在旧金山找到了一家名为”绿色餐厅”（Green Restaurant）的素食餐厅，并直接给出了预订链接。紧接着，它为周日提供了一个素食沙拉食谱。随后，它无缝切换到 Wolfram Alpha 插件，精确计算出食谱中各种食材的卡路里。最后，它启动了 Instacart 插件，将所有需要的食材列成购物清单，用户点击一下就能跳转到 Instacart 完成下单。整个过程一气呵成，对比我们现在需要打开多个 APP、反复搜索比较的繁琐流程，ChatGPT 插件带来的便捷性不言而喻。
OpenAI 自研插件：网络浏览与代码解释的超能力
OpenAI 自家托管的网络浏览器和代码解释器插件，更是将 ChatGPT 的能力提升到了一个全新的高度，使其不仅能获取最新信息，还能执行复杂的编程与数据分析任务。
畅游互联网：实时信息触手可及
我们知道，标准版 ChatGPT 的一大局限是无法访问 2021 年之后的信息。现在，通过 OpenAI 自家的网络浏览插件，这个障碍被彻底扫除。在一个演示中，用户提问：”奥斯卡获奖电影与最近上映的热门电影相比如何？” 启用了浏览插件的 ChatGPT 立刻开始在网络上搜索。它的工作方式很像 Bing，将问题拆解成关键词进行搜索，并清晰地列出信息来源链接。搜索完成后，它准确给出了当年奥斯卡最佳影片《瞬息全宇宙》（Everything Everywhere All at Once）的票房，并与近期热门电影进行了对比。答案中还以角标形式加入了引用链接，确保了信息的可追溯性。
另一个有趣的例子是，让 ChatGPT 找出特定类别奥斯卡奖的获奖者，并创作一首诗将它们联系起来。ChatGPT 同样先通过网络搜索收集信息，然后给出了获奖名单，并真的创作了一首颇具文采的诗歌，将这些获奖者巧妙地串联起来。
代码解释器：人人都是程序员的时代来临？
代码解释器（Code Interpreter）则更像一个魔法棒。它在沙盒化的 Python 执行环境中运行，并提供临时的磁盘空间。这意味着你可以让 ChatGPT 帮你处理各种与代码相关的事情，而无需自己编写一行代码。
一个简单的例子是绘制函数图像。当被要求画一个 Sin x 的图像时，ChatGPT 不仅迅速生成了图像，还给出了清晰的解释。用户进一步要求将 x 的取值范围限定在 0 和 1 之间，并在 x=0.3 的地方绘制一条切线，ChatGPT 都能准确执行。这对于正在学习几何的学生来说，简直是天降福音。
更令人印象深刻的是它处理数据的能力。演示中，用户上传了一个名为 music.csv 的数据文件，然后简单地告诉 ChatGPT：”你去做一个很基础的图形显示。” ChatGPT 随即生成了三种不同的可视化图表：歌曲持续时间分布、歌曲热度与艺术家熟悉度的散点图，以及最常见的十位艺术家条形图。当被要求找出与时间最正相关的数量时，它分析后认为是响度（Loudness），并给出了 0.22 的相关系数以及相应的散点图。这几乎等同于拥有了一个随叫随到的数据分析师。
图片处理也不在话下。用户上传了一张 Python 图标的图片，ChatGPT 首先准确描述了这是一张”数字绘画形式的新现代主义 Python 图标”，并分析了其特点和色调。随后，用户提出了一系列编辑要求：”你能让它缩小四倍吗？””转成灰度黑白。””再加一点绿色。””移除背景。””最后再给出一个下载链接。” ChatGPT 完美地完成了所有操作。你完全不需要了解任何图像处理软件或编程库，只需用自然语言描述你的需求。
OpenAI 在文档中还给出了一个用代码解释器解决数学问题的例子：一块砖的重量是一块砖的 30% 再加上 5 个 GPU，一吨有 100 块砖和 200 个 GPU，问一块砖的重量是多少？ChatGPT 迅速给出了正确的计算过程和答案。OpenAI 希望通过这种方式，让模型能够利用其编程技能，提供更自然的接口，使得那些”非常热心的初级程序员”能够以指尖的速度工作，从而使全新的工作流程变得轻松高效。在我看来，这最开心的恐怕是产品经理了——一个能清晰描述问题的人，其价值在某些场景下甚至可能超过一个埋头写代码的人。
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全局性核心要点总结
ChatGPT 插件系统的推出，无疑是人工智能发展史上的一个里程碑。首先，它将 ChatGPT 从一个知识渊博的”对话者”转变为一个能够感知世界、采取行动的”智能助手”，极大地拓展了其应用边界。其次，通过与各类第三方应用和服务的集成，一个全新的、以自然语言为核心交互方式的生态系统正在迅速形成，其潜力远超我们目前的想象。再者，代码解释器等工具的出现，预示着编程和数据分析的门槛将大幅降低，未来”人人都是创造者”的时代或许不再遥远。最后，这种变革也提醒我们，持续学习和适应新技术，将是在这个 AI 飞速发展的时代中不掉队的关键。
独特深度洞见
我认为，ChatGPT 插件系统最深远的影响，可能在于它将彻底改变我们对”工具”和”技能”的认知。过去，我们需要学习使用各种复杂的软件和编程语言才能完成特定任务；未来，我们可能只需要清晰地表达我们的需求，AI 就能调动所有必要的”插件”来完成工作。这不仅仅是效率的提升，更是一种创造力的解放——当技术的壁垒被打破，更多的人可以将精力聚焦于”想要什么”，而不是”如何实现”。这或许会催生一波全新的创新浪潮，而”提问的能力”和”定义问题的能力”将成为未来社会的核心竞争力之一。
