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ChatGPT问世不到两个月就吸引了无数人的目光，它基于大型语言训练模型给出的结果几乎横扫人工智能界。ChatGPT的热度，让人们感受到了AI带来的便利，很快就衍生出了“ChatGPT+”效应。
所谓的“ChatGPT+”效应，其实就是ChatGPT模型和其他人工智能程序的“组合拳”。其中一个例子就是Wolfram Alpha和ChatGPT的结合。
Wolfram Alpha问答系统由“Wolfram语言之父”史蒂芬·沃尔夫勒姆开发，在沃尔夫勒姆看来，世界是可计算的。因此，他试图做的是：只要你能描述出来想要什么，然后计算机尽量去理解意思，并尽最大努力去执行。为了完成这一目标，沃尔夫勒姆创造了以他自己名字命名的Wolfram语言和计算知识搜索引擎Wolfram Alpha。
2023年1月9日，沃尔夫勒姆发表了一篇文章，比较了ChatGPT和十四岁的Wolfram Alpha问答系统，想让两者结合起来。
要知道，虽然ChatGPT在创作文本上表现出了惊人的能力，但其数学能力实在是“拉胯”，连小学生都会的“鸡兔同笼”问题和简单的加减乘除都可能算错。而Wolfram Alpha问答系统恰巧是理工科“神器”，ChatGPT和Wolfram Alpha问答系统的结合，能实现完美互补。
Wolfram Alpha于2009年5月18日正式发布，其底层运算和数据处理工作是通过在后台运行的Mathematica实现的。因为Mathematica支持几何、数值及符号式计算，并且具有强大的数学以及科技图形图像的可视化功能，所以Wolfram Alpha能够回答多种多样的数学问题，并将答案以清晰美观的图形化方式显示给用户。这种计算知识引擎为苹果的数字助理Siri奠定了坚实的基础。
Wolfram Alpha本就具有强大的结构化计算能力，而且也能理解自然语言。比如，如果我们问ChatGPT：从芝加哥到东京有多远？ChatGPT也许并不能给我们一个精确的答案，因为ChatGPT的答案来源于训练中就要注意到芝加哥和东京之间的明确距离，当然还可能答错。而即便答对，只掌握这种简单的解决方法还不够，它需要一种实际的算法。但Wolfram Alpha却能充分利用其结构化、高精准的知识将某事转化为精确计算。
可以说，ChatGPT与Wolfram Alpha的结合，成就了“ChatGPT+”。
“ChatGPT+”效应，向很多在探索AIGC商业化落地的企业提供了参考和借鉴。有的用户把ChatGPT与Stable Diffusion（AI文生图工具）结合使用，即先要求ChatGPT生成随机的艺术提示词（prompt），然后把prompt输入Stable Diffusion，再生成一幅艺术性很强的画作。还有用户提出“ChatGPT+WebGPT”，WebGPT是OpenAI公布的另一个版本的GPT，可以通过查询搜索引擎和汇总查询到的信息来回答问题，包括对相关来源的注释。我们可以把WebGPT理解为高阶版的网页爬虫，从互联网上摘取信息来回答问题，并提供相应的出处。“ChatGPT+WebGPT”产生的结果信息可以实时更新，对于事实真假的判断更为准确。
微软CEO纳德拉透露，计划将ChatGPT、Dall-E等人工智能工具整合进微软旗下的产品中，包括Office全家桶、Azure云服务、Teams聊天程序等。ChatGPT已整合进入搜索引擎Bing，为用户呈现更完整的信息并附加信息来源，同时借助更强大的自然语言处理系统识别关键字，提供更精准和个性化的相关内容推荐。在Office全家桶中，NLP技术将允许用户使用更灵活和智能的方式检索内容，并帮助用户快速生成个性化文本，带来办公体验的智能升级。而依托OpenAI在办公领域的强大生态，ChatGPT则有望得到快速发展，加速实现对话式AI、AIGC的商业化落地。
可以预见，“ChatGPT+”还将给现有的产品和服务带来更多新玩法和新体验，人工智能的应用也将步入一个全新的阶段。