自从22年底ChatGPT发布以来，这一类人工智能进入了一个空前的巅峰时期，大规模的破圈，普通人也开始为此付费使用，但铺天盖地的宣传宣传下，大家可能高估了此类工具的功能，以为自己作为一个小白，花一笔钱就可以随时使用这款几乎万能的知识库，把它调教成一个春风化雨的好老师
学习的第一步：阅读与理解
这么用GPT确实没问题，GPT训练时也确实吸收了大量知识，更是有RAG、finetune等技术，在某些专业领域调教一番，或者直接用联网的通用工具，完全可以应付普通的学习需求，比如我们想学习一些统计学的简单内容，什么是精确度、灵敏度、特异性？这个问题的答案在网上到处都是，问GPT还是搜索引擎，得到的结果差不多，但GPT不懂的地方可以让他再多讲讲，搜索引擎搜到的文章却基本都是死的，而大部分人的搜索技能并不支持刨根问题式搜索。所以从这个角度来说，用GPT学习是一种好方法
学习的第二步：应用与反馈调整
那我为什么要提出这个标题”GPT只能提高效率，不能代替学习“呢？你会发现我上面举的这个例子，本质上只是学习的一部分：找到学习资料，尽量理解它。这一部分看书、听课、搜索引擎都能做到。而学习还有很重要的部分：在理解的基础上进行应用，根据结果评估自己的学习效果，进行复习、拓展学习。
如果你对某个领域已经建立了基本框架，GPT可以为你锦上添花，比如编程，你已经日常用上Python了，学习一个新的包，以前需要看官方文档，看他人的使用经验，然后自己写或者复制黏贴，然后debug改改，现在可以让GPT直接生成代码直接跑，然后debug改改，根据结果再看更多资料，最终实现功能。无论用不用GPT你都能完成这个过程，因为你早已有了框架，GPT只不过是提高了你写代码的效率。
如果你是一个新人，python课程都没上完，只会print('hello world')，根本没有自己的知识框架，这时就想用python实现一个简单的功能尚且可以做到，举个例子：你想下载youtube某视频，GPT生成的代码比较简单[1]，小白也能看懂，基本没有bug可以正常用。
import os
# Replace the playlist URL with your own
playlist_url = "https://www.youtube.com/playlist?list=PLWFKEqUUprKg2le6kvngoNGF3TlWzXlyh"
# Download the playlist
os.system(f"yt-dlp -f 'bestvideo[ext=mp4]+bestaudio[ext=m4a]/best[ext=mp4]/best' --yes-playlist --playlist-start 1 --output '%(playlist_index)s-%(title)s.%(ext)s' {playlist_url}")
但如果想实现一个复杂的功能，纯靠GPT几乎是不可能的，还是例子：下载YouTube视频后，下载这个视频的字幕，然后把字幕嵌入视频中，并且要能够读取一堆链接批量下载。看起来很简单是吧，但是代码一下子复杂到了这种程度（代码越长，理解难度不是线性增加而是指数增加）[2]，小白基本看不懂，很容易出bug，而且小白完全没有debug的能力，无法实现最后一步”根据应用结果评估并修正学习“
import re
import yt_dlp
import os
import subprocess
import sys
from typing import List
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
# 下载视频
def download_video(video_url, outtmpl, quality_options, download=True):
ydl_opts = {
'outtmpl': outtmpl,
'format': 'bestvideo[ext=mp4]+bestaudio[ext=m4a]/best',
'writesubtitles': False, # 不下载字幕
'verbose': True,
'nocheckcertificate': True,
'nocachdir': True,
'compat_opts': set(),
'http_headers': {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/90.0.4430.24 Safari/537.36',
'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8',
'Accept-Language': 'en-us,en;q=0.5',
'Sec-Fetch-Mode': 'navigate'
}
}
with yt_dlp.YoutubeDL(ydl_opts) as ydl:
try:
info_dict = ydl.extract_info(video_url, download=download)
if download:
available_formats = [f['format_id'] for f in info_dict['formats'] if f['ext'] == 'mp4']
for quality in quality_options:
if quality in available_formats:
ydl_opts['format'] = quality
break
ydl.download([video_url])
return info_dict
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
print(f"Failed to download video: {video_url}")
return None
def format_time(seconds: float) -> str:
milliseconds = int((seconds % 1) * 100)
minutes, seconds = divmod(int(seconds), 60)
hours, minutes = divmod(minutes, 60)
return f"{hours:d}:{minutes:02d}:{seconds:02d}.{milliseconds:02d}"
def captions_to_srt(captions: List[dict]) -> List[str]:
srt_lines = []
for index, caption in enumerate(captions, start=1):
start_time = format_time(caption["start"])
end_time = format_time(caption["start"] + caption["duration"])
text = caption["text"].replace("\n", " ")
srt_lines.append(str(index))
srt_lines.append(f"{start_time} --> {end_time}")
srt_lines.append(text)
srt_lines.append("")
return srt_lines
def srt_to_ass(srt_file: str, ass_file: str):
with open(srt_file, "r", encoding="utf-8") as f:
srt_content = f.read()
ass_lines = [
"[Script Info]",
"ScriptType: v4.00+",
"Collisions: Normal",
"PlayResX: 384",
"PlayResY: 288",
"Timer: 100.0000",
"",
"[V4+ Styles]",
"Format: Name, Fontname, Fontsize, PrimaryColour, SecondaryColour, OutlineColour, BackColour, Bold, Italic, Underline, StrikeOut, ScaleX, ScaleY, Spacing, Angle, BorderStyle, Outline, Shadow, Alignment, MarginL, MarginR, MarginV, Encoding",
"Style: Default,Arial,20,&H00FFFFFF,&H000000FF,&H00000000,&H00000000,0,0,0,0,100,100,0,0,1,3,0,2,10,10,50,1",
"",
"[Events]",
"Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text"
]
for srt_block in srt_content.strip().split("\n\n"):
lines = srt_block.strip().split("\n")
start_time, end_time = lines[1].split(" --> ")
start_time = start_time.replace(",", ".")
end_time = end_time.replace(",", ".")
text = "\\N".join(lines[2:]).replace("\n", "\\N")
ass_lines.append(f"Dialogue: 0,{start_time},{end_time},Default,,0,0,0,,{text}")
with open(ass_file, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(ass_lines))
def download_captions(video_id: str, output_file: str):
try:
captions = YouTubeTranscriptApi.list_transcripts(video_id)
chinese_captions = None
for transcript in captions:
if transcript.language_code.startswith("zh"):
chinese_captions_obj = transcript.fetch()
chinese_captions = chinese_captions_obj
break
if chinese_captions:
srt_lines = captions_to_srt(chinese_captions)
with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n".join(srt_lines))
return True
else:
print("No Chinese captions available for this video.")
return False
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
print(f"Failed to download captions for video: {video_id}")
return False
def embed_subtitles(video_file, subtitle_file, output_file):
cmd = [
'ffmpeg',
'-i', video_file,
'-i', subtitle_file,
'-c', 'copy',
'-c:s', 'ass',
output_file
]
try:
subprocess.run(cmd, check=True)
print(f"Subtitles embedded successfully. Output file: {output_file}")
except subprocess.CalledProcessError as e:
print(f"Error embedding subtitles: {e}")
print(f"Failed to embed subtitles for video: {video_file}")
def replace_special_chars(filename):
return re.sub(r'[\\/*?:"<>|,_｜]', '_', filename)
def main(video_urls, max_results=None, download_videos=True):
quality_options = ['4320', '2160', '1440', '1080'] # 按优先级排列的视频质量选项
for video_url in video_urls:
# 步骤0：获取视频信息
info_dict = download_video(video_url, None, quality_options, download=False)
if info_dict is None:
continue
# 定义输出模板
safe_title = replace_special_chars(info_dict['title'])
outtmpl = f'E:/Downloaded_Videos/{safe_title}/{safe_title}.%(ext)s'
# 步骤1：下载视频（如果启用下载）
info_dict = download_video(video_url, outtmpl, quality_options, download=download_videos)
if info_dict is None:
continue
# 步骤2：下载字幕
video_id = info_dict['id']
title = info_dict['title']
safe_title = replace_special_chars(title)
outtmpl_subs = f'E:/Downloaded_Videos/{safe_title}/{safe_title}.%(ext)s'
video_file = os.path.join("E:/Downloaded_Videos", safe_title, f"{safe_title}.mp4")
srt_file = os.path.join("E:/Downloaded_Videos", safe_title, f"{safe_title}.srt")
ass_file = os.path.join("E:/Downloaded_Videos", safe_title, f"{safe_title}.ass")
# 确保目录存在
os.makedirs(os.path.dirname(video_file), exist_ok=True)
if download_captions(video_id, srt_file):
srt_to_ass(srt_file, ass_file)
if download_videos:
output_file = video_file.replace('.mp4', '.mkv')
# 步骤3：嵌入字幕
embed_subtitles(video_file, ass_file, output_file)
print(f"Subtitles downloaded and embedded for video: {video_url}")
else:
print(f"Video info retrieved and subtitles downloaded for: {video_url}")
else:
if download_videos:
print(f"Video downloaded, but no subtitles available for: {video_url}")
else:
print(f"Video info retrieved, but no subtitles available for: {video_url}")
if __name__ == "__main__":
with open("video_urls.txt", "r") as f:
video_urls = [line.strip() for line in f.readlines()]
main(video_urls, max_results=10, download_videos=True)
这就是为什么我说GPT只能提高效率，不能代替学习，对于有能力的人来说，GPT可以提高效率放大他的能力，以前能力是80，放大后变成三个80（保守一点，放大三倍），一个人能干三个人的活。而没有能力的人，并不能独立依靠GPT工作，以前能力是0，放大后还是三个0。
总结
毫无疑问GPT类工具是个突破性的产物，我个人认为其意义不亚于计算机的诞生，但无论工具再怎么进化，前期的基础知识的学习都需要人自己完成，这个学习过程不管是上课还是看书还是问GPT都无法掠过
就像人们用锄头锄地，就算发明了电子锄头，不会握持锄头的人效率并不会因此提升。当然，如果发明了犁地机，人们就不用学习怎么用锄头了，但可惜的是无论GPT还是其他最近比较火热的ai，比如生成图片，都只是把”电子锄头“
最后，这篇文章的观点直接受到了视频《GPT4能拯救你的口语吗？》的启发，你可以看看他的解读
这个东西它到底是不是一个equalizer，什么是equalizer啊，我打不过泰森，十个我加一块也打不过泰森，泰森一拳就能KO我，但是如果我跟泰森一人拿把手枪，我们两个战斗力方面的对比立马就不一样了，理论上来说，我跟泰森直接就五五开了，或者说呢大家都有枪的情况下，我跟泰森谁能KO对方呢，取决于我们俩的枪法，谁的枪法好，谁就赢了，虽然泰森身体素质比我好100倍，但没什么卵用啊，只要我的枪法准就足够了，这种场景下，手枪就是equalizer，他让一场原本十分不公平的战斗，瞬间就变得公平了，或者说这个equalizer出现之后，战斗的规则就改变了，能更好的使用equalizer的人就能赢，就这么简单，这就是科技的力量。如果你问我如今的GPT4，在英语学习方面算不算得上是equalizer的话，我会告诉你算不上，在外语学习方面，最大的作用就是他对特定人群会特别有用，但对大部分人没什么卵用啊，我举个简单的例子好了，比如现在你手里就拿着这个东西，GPT4给到你了，这玩意儿很牛，能帮人锻炼口语，然后你你练吧，你咋练，你能说出啥来，发现问题没，你啥都说不出来，还是那句话，给你放美国都不好使，然后你觉得如今一个GPT4，就能拯救你的口语了吗，这符合逻辑吗，真实的情况是，用GPT4练口语呢也是有门槛，这就好比用GPT4撸代码也是有门槛的啊，有的人能撸得飞起，但大部分人不行，口语也是一样的，那基础达不到一定程度的同学，GPT4给到你手里也啥也没有。
GP4绝对是非常非常棒的一个学英语的工具，但是它有使用门槛，某种程度上它不但不是一个equalizer，它甚至还会造成两极分化的现象，对于书面技术很不错的同学来说，这个玩意儿可以让你更快的具备很好的口语输出能力，但对于语法非常拉胯的来说，别说GPT4了，GPT10都没用，所以这个工具对于一部分人来说，是非常非常厉害的工具，但对大部分人来说，充其量也就是个质量非常不错的，翻译软件而已