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3月15日推出了GPT-4，引起了全球轰动，仅仅过去一周多时间，又宣布推出插件功能。如果说是AI的“时刻”，那么插件就是的“App ”。超强的开发迭代能力，层出不穷的王炸级新产品，让我们不得不对由衷赞叹。

插件发布

3月24日，宣布能够支持第三方插件接入，同时为发布了多个插件，它们将帮助联网实时检索信息、运行计算或使用第三方服务。目前装上插件后，用户可以用 执行以下操作：

由此可以看出，不再是一个单一的知识问答机器人，它将完全走进我们的日常工作和生活，成为全天候平台生态系统。

根据官方发布信息，的第一批第三方插件包含、、、、、Milo、、、、、、等11种。例如Open 插件允许用户搜索可预订的餐厅，插件能够提高计算能力，插件允许在本地商店购物，可与谷歌等应用程序连接，适用于办公场景。除了第三方插件，同时推出了自己的两款插件——网络浏览器（web ）和代码解释器（code ）。

网络浏览器

网络浏览器(web )是此次最受大家关注的插件，该插件使用微软必应搜索API从网络上检索内容，同时显示它在概括答案时所访问的网站，并在的回应中引用其来源。此前的包括GTP-4训练数据库的信息内容仅限于2021年9月之前的数据，现在通过该插件可以获得网络上最新的数据，极大提高问题回答的时效性。

例如下面的问题中，可以给出2023年的奥斯卡颁奖名单。

以往是被动接收数据进行推理，开发人员给它投喂大量历史数据，基于这些数据进行推理，从而给出答案。因此，能够获得巨大成功的原因是其出色的推理能力，人总是处于学习知识的过程，要求的是知识回答准确度，对于新鲜度反而要求不高，出色的推理能力有效保证了知识回答的准确性和条理性。相信掘友们没少让写诗，写小说，写代码chatgpt装检索插件，这些出色创作并不需要从网络上去获取最新的内容。

但随着大家对的越来越熟悉，使用需求也越来越多，从知识问答扩展到日常生活、工作和出行，个人事务、财务和交际chatgpt装检索插件，这就需要当前最新的回答，需要从最新网络数据去检索、分析和推理，也就是从被动接收数据变为主动获取数据，具备了眼睛和耳朵，能够去听去看，去与当前的网络世界进行同步。

代码解释器

代码解释器则能够执行数学问题、数据分析、可视化和文件格式转换等任务，使能够使用并在沙盒环境中处理上传和下载任务。简单来说，代码解释器能够为你复杂的问题直接提供代码，省去你大部分的编码工作，也能够阅读代码，修改代码bug。

根据官方的例子，当问到：一块砖的重量是这块砖自身 30% 的重量与 5 个 GPU 的重量之和，已知每吨重量包含了 100 块砖和 200 个 GPU，那么一块砖的重量是多少?

经过代码解释器后，给出了代码和答案。

这里我们可以看到，回答问题不再简单的文字描述，而是升级到源码描述，说实话惊叹之余感觉到了一丝丝的危机感，假以时日，随着能力不断提升，如果能够完成系统级编程，程序员门槛会不断降低，对于大多数程序员都将形成冲击。

平台生态

通过上面对这次插件的分析可以看到，不再满足于单纯作为一个聊天机器人，插件功能就是的应用商店。在3月34日之前，我们认为的合作关系是接入到其他APP，为其他APP赋能，属于从属低位。在3月34日之后，我们发现所有APP将纳入，形成生态系统，去指挥其他APP工作，属于主导地位。

试图通过插件功能建立生态系统。在这个生态系统中，开发人员可以创建并发布他们自己的插件，借助获取用户和收益。目前手机厂商的应用商店也是这样，第三方应用经过应用商店安装，消费者发生购买行为后，应用商店可以进行抽成获取利润。三个月前，我们担心训练成本非常高，但没有良好的商业化模式，发展困难。现在插件功能出来后，没有一个人会再去担心商业能力，反而是担心自己能不能搭上人工智能的快车chatgpt装检索插件，自己会不会被时代所淘汰。

微软魄力

说完的重大突破，回过头来，不得不佩服微软的魄力和决心。在必应接入GTP后，必应搜索引擎的访问量增长15%，谷歌降低了1%，一片形势大好，接入GTP的产品就是New Bing，因此这次插件功能的发布最尴尬的反而是New Bing。拥有插件功能的明显比搜索引擎属性加身的New Bing更有发展前景，对于市场前景来说，New Bing基本等同于完整版的必应，微软推陈出新，斩人先斩己。

这与腾讯有点相似，在QQ还是即时通信老大的情况下，坚决推出了微信，时至今日，微信建立起的生态帝国让腾讯无往不利。如果说插件功能即将构建的生态系统，未来将匹敌甚至超过App 和谷歌搜索的商业价值，已经不会让人觉得是异想天开了。

总结

从GTP3.5到GTP4，从微软 到插件，AI技术的演进和应用正以超乎想象的速度袭来，在过去的这几个月，尤其这两周，我们听惯了重磅、史诗、王炸等词，面对日新月异的技术发展，对于个人来说，我们需要选择拥抱新的领域，新的技术，通过了解来调整自己的工作方式和学习目标；对于企业来说，需要熟悉AI技术的现状和未来预期，积极评估面临的冲击和机遇。

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