ChatGPT plugins 新功能搶先看（網頁瀏覽、外掛產圖&發文、程式直譯）
OpenAI 聯合創辦人Greg Brockman 在 4 月 TED 演講時，向大家分享了 ChatGPT 即將推出的新功能。
筆者撰文時，這些功能尚未完全開放；目前預計開放時會先讓付費用戶體驗（ChatGPT PLUS），在文末有附上加入等候清單的官網連結。
從展示的下拉選單中，我們可以看到多出了「Browsing、Code Interpreter、Plugins」他們各自能完成什麼任務呢？讓我們看下去！
大綱
▋ 在ChatGPT產圖、線上購物、發送twitter貼文
▋ 連到網路驗證自己的內容是否正確
▋ 分析Excel內容，產出驚人圖表
▋ 結語：如果想用 AI 做產品請三思
在 ChatGPT 產圖、線上購物、發送 twitter 貼文
這邊用到的是「Plugins」中「DALL.E APP」的功能。
上圖講者輸入「Suggest a nice post-TED meal, and draw a picture（推薦一頓TED演講後的餐點，並將他畫出來）」後，ChatGPT 先用文字建議。
最後直接產生一幅美味晚餐的圖片
如果你想知道這個美麗晚餐的背後是什麼 Prompt，ChatGPT 也可以直接秀出 DALL.E 的 Prompt。
上面的功能已經很驚人了對吧？接下來的這個更猛！
講者選用了「Instacart（美國電商）、Zapier（連結各式應用的自動化工具）」這兩個 Plugins，然後要求 ChatGPT 將他之前建議好吃的東西列一個購物清單，然後在推特上發布給所有 TED 觀眾。
STEP 1：ChatGPT 先做檢索
STEP 2：然後產生對應的購物連結
STEP 3：進入網站後是已經選好物品的購物車
STEP 4：隨後透過 Zapier 這個外掛導向到tweet發文前的畫面
STEP 5：然後就真的發文成功了！
在上面這段演示中，我們看到了「產生圖片、購買商品、發布貼文」等操作都幾乎靠自動化實現了！
連到網路驗證自己的內容是否正確
過去 ChatGPT 最為人詬病的問題之一就是會胡說八道，針對這個問題，講者也用「詢問兩篇部落格時間的間隔」直接示範給大家看。
針對這個問題，ChatGPT 回答前者於 2017 / 04 / 24 發佈，而後者在 2017 / 06 / 27 發佈，因此兩者大約相隔兩個月。
不過這真的是事實嗎？講者將 Model切換到「Browsing」，然後把一樣的問題丟給ChatGPT。
這個模式下的 ChatGPT 沒有直接回應，而是一步步說明自己在做的事情（跟 New Bing有點像）。
STEP 1：上網搜尋
STEP 2：依序告訴你他執行的順序
STEP 3：最終將搜尋到的內容整合出答案
在遇到事實性的問題時，原本的ChatGPT 容易給出錯誤的答案；但加上「Browsing」後，他就能給出前者於 2017 / 04 / 6 發佈，而後者在 2017 / 06 / 13 發佈，因此兩者相隔兩個月又ㄧ週的正確結論。
儘管驗證事實這塊人類也能做，但真的沒有任何生產力且繁複，ChatGPT能幫我們完成這個任務真的幫到很大的忙。
分析 Excel 內容，產出驚人圖表
講者秀出了一個彙過去 30 年人工智慧論文的 Excel 表（約 16.7萬篇），然後告訴我們 ChatGPT 如何分析這些數據。
這次他選用「Code Interpreter（程式直譯）」的 Model，並上傳剛剛的 Excel 表。
然後 ChatGPT 就能夠很神的分析出這個 Excel 每個欄位所代表的意義，然後詢問使用者要對數據做分析或是視覺化。
這時講者要求ChatGPT給一些「探索性的圖（exploratory graph）」，面對這種模糊的需求，聰明的ChatGPT 給他3種呈現方式：
1. 直方圖：顯示每篇論文的作者數量，讓我們了解AI研究的典型團隊規模。
2. 折線圖：顯示每年論文發表的總數，以此展示AI研究的趨勢。
3. 論文標題的單字雲：顯示AI研究標題中最常出現的單字。
此時講者發現折線圖中 2023 年的數據有問題，AI 應該指數成長卻被腰斬；所以向 ChatGPT 說明2023年尚未過完，可以重新做一個公平的預測嗎？
最後 ChatGPT 也不負眾望的向大家展示了新的繪製成果，並且在圖片上標明2023 年的論文發表總數是預測的。
如果你有興趣，也可以看 ChatGPT 是如何用 Python 將這些數據分析、繪製出來的。
想搶先體驗新功能的朋友可以加入等候清單喔：https://openai.com/waitlist/plugins
結語：如果想用 AI 做產品請三思
從 Demo 中可以看到這次 ChatGPT 的改版是非常有感的，跟過去只能文字輸入/輸出的型態相比，他多了非常多應用的可能性。
現在市面上有許多新興的產品是依附在 OpenAI 的 API 上面的，但如果哪天OpenAI 突然跑出來自己做，那對產品無疑是一個毀滅性打擊。
如果是針對 OpenAI 缺點做的產品就更危險了，你都能補足這個缺點了，OpenAI 官方會沒想到嗎？只是看他想不想去優化而已。
門檻越低的產品越容易被淘汰，在 AI 工具急速發展的年代更是如此！
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