財(cái)聯(lián)社2月1日訊（編輯 馬蘭）春節(jié)期間，一部《流浪地球2》點(diǎn)燃了全民的科幻熱情，影片中的數(shù)字生命“圖丫丫”就仿佛是人工智能的投射，集中了人們對(duì)人工智能的所有期待。

(資料圖片僅供參考)

而OpenAI去年年底發(fā)布的ChatGPT則讓不少國(guó)內(nèi)投資人的科幻熱情得到了寄托，帶動(dòng)人工智能一詞在A股市場(chǎng)持續(xù)刷屏。

很多人體驗(yàn)完ChatGPT之后，將其夸的神乎其神，例如體驗(yàn)感很真實(shí)，比目前通用的人工智能客服都更會(huì)“講人話”，邏輯暢通，思路清晰……仿佛是電影中數(shù)字生命的現(xiàn)實(shí)版本。

還有人更是憂心忡忡，ChatGPT可以模仿人類寫詩(shī)甚至寫歌，用不了多久，人類大規(guī)模失業(yè)可能就會(huì)出現(xiàn)！

然而，多位人工智能界專家及其相關(guān)研究報(bào)告都在強(qiáng)調(diào)ChatGPT技術(shù)上所存在的壁壘，例如這一語(yǔ)言模型很難應(yīng)用于精確或可信度要求高的工作之中。

這一缺點(diǎn)并不難在實(shí)探中得到印證。這既是該項(xiàng)技術(shù)未來(lái)可能進(jìn)步的方向，也可能為商業(yè)化設(shè)想提供了“負(fù)面清單”。

假如你是一名財(cái)經(jīng)編輯

財(cái)聯(lián)社編輯在親身試用ChatGPT之后，讓她大舒一口氣的是：財(cái)經(jīng)新聞還是得靠人來(lái)寫。

2020年，OpenAI曾在一篇論文中表示，其GPT-3生成的新聞文章樣本，讓人類很難識(shí)破是由機(jī)器生產(chǎn)的文章。

這一點(diǎn)讓人感到好奇，于是在近日實(shí)探中，我們向ChatGPT發(fā)送如下指令：請(qǐng)以一名專業(yè)的財(cái)經(jīng)類主編身份點(diǎn)評(píng)一則報(bào)道。隨之附上的是去年財(cái)聯(lián)社關(guān)于全球富豪排行變動(dòng)的一條新聞。

不難發(fā)現(xiàn)，ChatGPT的回答雖然有條有理，但頗為死板，像是高中語(yǔ)文的閱讀理解。

此外，ChatGPT還在另一次測(cè)試中出現(xiàn)了張冠李戴的問題，當(dāng)輸入一篇短篇報(bào)道并要求ChatGPT進(jìn)行擴(kuò)寫時(shí)，不僅出現(xiàn)了原文中從未有過的材料，更是出現(xiàn)了數(shù)字謬誤。

文中紅線標(biāo)劃之處都是ChatGPT的即興發(fā)揮，有關(guān)比爾蓋茨、李嘉誠(chéng)包括此后對(duì)歐洲、亞洲富豪的敘述都是新產(chǎn)生的文本。而據(jù)調(diào)查，所謂比爾蓋茨在2022年減少350億美元身價(jià)，實(shí)際上應(yīng)該為290億美元，350億美元應(yīng)該為他截至2019年累計(jì)捐贈(zèng)的數(shù)額。

在另一個(gè)問題的測(cè)試中，ChatGPT也坦誠(chéng)了自己的局限。由于其儲(chǔ)存資料的時(shí)間限制在2021年前，所有2022年以后發(fā)生的事情其實(shí)在它的“大腦”里都無(wú)法正確處理。

人工智能確實(shí)能夠生成一些幾能亂真的新聞報(bào)道，但背后卻仍需要人工對(duì)事實(shí)進(jìn)行不斷的核查。僅從這個(gè)角度來(lái)看，ChatGPT并沒有解放多少生產(chǎn)力。

而從其行文來(lái)看，其中并不帶很多的感染力，這也讓它在藝術(shù)創(chuàng)作方面無(wú)法與人類媲美。

這就讓這款人工智能有些進(jìn)退兩難：若從事專業(yè)寫作，讀者不得不質(zhì)疑其準(zhǔn)確性；而從事藝術(shù)創(chuàng)作，它又沒有豐富的表現(xiàn)力。

一致性問題

ChatGPT是建立在Instruction GPT（GPT-3的分支模型）上的語(yǔ)言模型，依托于Transformer模型，與上一代RNN模型相比，在處理速度和多任務(wù)處理上實(shí)現(xiàn)革新。

ChatGPT的語(yǔ)言模型在預(yù)訓(xùn)練階段，被填鴨式塞進(jìn)了過濾前容量達(dá)45TB的壓縮文本，且過濾后也有570GB的海量數(shù)據(jù)，然后再通過多次的舉一反三來(lái)增加準(zhǔn)確率。

在ChatGPT的邏輯里，“你”后面可以跟的字有不同的概率，可以是“你好”，也可以是“你們”等等，它需要做的是，就是回溯上文來(lái)推導(dǎo)下一個(gè)字最可能跟哪一個(gè)字。

而以前的RNN模型則是通過標(biāo)記海量的數(shù)據(jù)集，先教會(huì)人工智能什么是對(duì)的，再讓其進(jìn)行判斷。如果說RNN模型是嚴(yán)格按照原文做閱讀理解，那么GPT則做到了完形填空。

這就使得以Transformer為基礎(chǔ)的人工智能可以通過旁征博引來(lái)跳出“輸入”的前提，這大大緩解了“教學(xué)壓力”。

當(dāng)然，帶來(lái)的后果也已經(jīng)顯現(xiàn)：“跳脫”的人工智能很可能用一個(gè)詞改變整個(gè)語(yǔ)境。

就如試驗(yàn)中出現(xiàn)的馬斯克反轉(zhuǎn)。在原文只給出馬斯克因收購(gòu)?fù)铺囟鴮?dǎo)致特斯拉股票暴跌，并讓他自己財(cái)富縮水的線索時(shí)，ChatGPT神來(lái)一筆地表示：馬斯克對(duì)此并不悔恨，甚至很有信心。

啼笑皆非的是，馬斯克本人可能并沒有這樣想。

而將這一問題深入思考，如果人們以后要求ChatGPT處理其它問題時(shí)，也出現(xiàn)了這樣的情況怎么辦？

比如，相親網(wǎng)站的智能客服回答客戶時(shí)，AI突然來(lái)一句離婚率連年上漲的話怎么辦？或是在合同撰寫中，AI標(biāo)注了錯(cuò)誤的金額怎么辦？

被“玩壞”的ChatGPT未來(lái)在何處？

大火之后，流量明星ChatGPT現(xiàn)在終于不得不陷入尷尬的境地：?jiǎn)柕娜颂?，它回答不過來(lái)了。

其團(tuán)隊(duì)苦心孤詣簡(jiǎn)化邏輯，提高計(jì)算速度仍難以滿足人類的好奇心，此刻的ChatGPT如同被問煩了的人類，陷入了“自閉”之中。

拋開它被吹捧的外衣，ChatGPT實(shí)際上依靠的仍是人工智能領(lǐng)域十分底層的技術(shù)，算法雖然有所改進(jìn)，但其本身依舊受制于程序員圈定的邏輯和硬件支持之中。

而ChatGpt本身也可能只是一個(gè)半成品，其在網(wǎng)上試用的最主要目的在于進(jìn)行更多的測(cè)試訓(xùn)練，以便產(chǎn)生更多的有效標(biāo)注數(shù)據(jù)。

換句話說，你我現(xiàn)在都是ChatGPT的免費(fèi)教練。

值得期待的是，種種跡象表明，OpenAI很有可能在2023年推出GPT-4技術(shù)，將在GPT-3模型基礎(chǔ)上繼續(xù)優(yōu)化。

在獲得了全球免費(fèi)教練的“貼心指導(dǎo)”后，我們有理由相信OpenAI將會(huì)打造一個(gè)更具人性化，更智能的ChatGPT 2.0，并在商業(yè)中落地。甚至，我們也可以期待有一天ChatGPT可以真正從事需要高可信度的工作，而不會(huì)無(wú)辜地去捏造事實(shí)。

但僅就ChatGPT而言，這頭“新貴豬”可能還需要在風(fēng)口再等一等。

關(guān)鍵詞： chatgpt 人工智能 比爾蓋茨