AI新物種：ChatGpt 不會止於寫代碼調 Bug

作者：Daniel Li

出品：CoinVoice

人工智能研究公司 OpenAI 上周正式推出ChatGPT，這是一種基於對話的人工智能聊天機器人模型，它能夠理解自然語言並以自然語言的方式做出回應。自ChatGPT公測以來，一些網友紛紛試水，各種千奇百怪的問題和新奇的玩法都被網友曬了出來，ChatGPT也憑藉著既能玩梗、寫詩、寫劇本、又能給程序找bug的驚艷才能征服了一眾網友，甚至連馬斯克也忍不住詢問ChatGPT怎麼設計Twitter，一時間ChatGPT成為了時下區塊鏈行業最熱門的話題，而與之相關的AIGC（人工智能生產內容）行業也再度興起。

ChatGPT是大型人工智能語言模型

ChatGPT是一款以 InstructGPT 為基礎的人工智能語言模型，它能進行自然語言理解和生成，並具有高度的智能化和可訓練性。ChatGPT以對話方式進行交互，既能夠做到回答問題，也能承認錯誤、質疑不正確的前提以及拒絕不恰當的請求，能以更貼近一般人的對話方式與使用者互動。

ChatGPT 是OpenAI的GPT（Generative Pre-trained Transformer ）自然語言生成式模型的最新衍生品，而GPT是一種基於互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型，它用於問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話AI。GPT目前已經迭代到了第三代，第四代GPT-4也即將上線。

GPT發展史

GPT-1誕生於2018年，這一年也是 NLP（自然語言處理）的預訓練模型元年。在性能方面，GPT-1 有着一定的泛化能力，能夠用於和監督任務無關的 NLP 任務。其常用任務包括：自然語言推理、問答與常識推理、語義相似度識別、分類。

GPT-2出現於2019年，GPT-2 並沒有對原有的網絡進行過多的結構創新與設計，只使用了更多的網絡參數與更大的數據集，在性能方面，除了理解能力外，GPT-2 在生成方面第一次表現出了強大的天賦：閱讀摘要、聊天、續寫、編故事，甚至生成假新聞、釣魚郵件或在網上進行角色扮演通通不在話下。

GPT-3發佈於2020年，作為一個自監督模型，幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務，在參數上，GPT-1包含了1.17億個參數，GPT-2包含了15億個參數，而GPT-3比前身多出了100倍，數量突破到了1750億個參數。在性能方面，GPT-3 能夠將網頁描述轉換為相應代碼、模仿人類敘事、創作定製詩歌、生成遊戲劇本，甚至模仿已故的各位哲學家——預測生命的真諦。且GPT-3不需要微調，在處理語法難題方面，它只需要一些輸出類型的樣本（少量學習）。可以說 GPT-3 似乎已經滿足了我們對於語言專家的一切想象。

GPT-4目前還沒推出，不過坊間傳聞GPT-4預計很快就會出現，並且傳聞中還提到GPT4已經通過了圖靈測試，而所謂的圖靈測試目的是測試機器能否表現出真人一樣的智能水平，GPT-4通過了圖靈測試，則表示GPT-4已經具備了真人一樣的智力水平。或許從GPT-4開始，真正的人工智能時代將要到來。

ChatGPT和GPT的區別

ChatGPT和GPT都是由 OpenAI 訓練的大型語言模型，ChatGPT是基於GPT-3模型的衍生品，因為這一點ChatGPT也被稱為GPT-3.5，但是在實際功能和應用方向上ChatGPT和GPT系列還是有一些關鍵的區別。

GPT是最強大的語言模型之一，目前已經發展到了第三代。它可以針對各種自然語言處理任務進行微調，包括語言翻譯、文本摘要和問答，側重於綜合語言服務。而ChatGPT是專門為聊天機器人應用程序設計的GPT-3模型變體。它在大型對話文本數據集上進行了訓練，因此能夠生成更適合在聊天機器人上下文中使用的響應。

在性能方面，ChatGPT不如GPT強大，但它更適合聊天機器人應用。它通常也比 GPT更快、更高效，這使其在實時聊天機器人系統中成為更好的選擇。總體而言，ChatGPT 和GPT都是強大的語言模型，但它們的設計目的不同，各有所長。

ChatGPT可以帶來哪些改變

ChatGPT背後的訓練除了常規的萬億級別語料投喂之外，還依託了更為強大的算力，總算力消耗大約為3640PF-days，除此之外，ChatGPT有兩個較為明顯的思路。即引入“人工標註數據+強化學習”。這也使得ChatGPT可以在不斷積累數據的同時，通過不斷的強化訓練，讓自己變的更加智能。ChatGPT所帶來的改變不僅是為下一代智能搜索引擎發展提供了思路，還將助力AIGC（人工智能生產內容）行業進一步向前發展。

ChatGPT開創了搜索引擎的新範式

自ChatGPT發布以來便吸引了全球科技圈的目光，其用戶量在短短數天便增長上百萬，而ChatGPT通過與用戶交流的方式，充分挖掘用戶真實需求，提出針對性的答案也為未來搜索引擎提供了新範式，ChatGPT也被認為是最有可能取代谷歌的下一代智能搜索引擎。

人們在ChatGPT和谷歌上就相同的一個問題就行檢索，通過對比發現ChatGPT往往可以給出用戶最想要的答案，並且答案呈現的方式也非常直接，如ChatGPT可以根據用戶編程的需求直接生成代碼，同時也可以幫助用戶檢索已有代碼存在的錯誤。而面對同樣的問題谷歌卻只能給用戶提供一堆網頁鏈接，運氣好或許可以找到類似問題的處理教程，這無疑會花費用戶更多的時間尋找答案。從時間成本和效率上ChatGPT無疑比現有絕大多數的搜索引擎更有優勢。

有人甚至將ChatGPT比喻為“搜索引擎+社交軟件”的結合體，能夠在實時互動的過程中獲得問題的答案，ChatGPT所帶來的搜索引擎新範式也讓其在尋找答案、解決問題的效率上超越了百度、谷歌等平台，但是ChatGPT目前還處在早期發展階段，數據的收集還僅限於2021年之前的資料，想要取代谷歌成為下一代智能搜索引擎，ChatGPT還有很長的一段路要走。

ChatGPT或將威脅常規內容生產者

ChatGPT另一個驚艷的表現是在語言組織能力、文本水平、邏輯能力上，一些用戶甚至打算把日報、周報、總結反思類的工作，都交給ChatGPT輔助完成。除了在文本創作上，ChatGPT還能給程序員的代碼找Bug，一些開發者在試用中表示，ChatGPT針對他們的技術問題提供了非常詳細的解決方案，比一些搜索軟件的回答還要靠譜。

ChatGPT更利好創新型內容創作者，基於調查研究和訪談類型的內容，是很難被ChatGPT所取代的。真正面臨威脅的是常規性質的內容創造者，如總結報告、基礎的程序編寫等此類常規性質的內容，ChatGPT已被證實有不輸於人類的能力，並且從時間和成本上看ChatGPT無疑比人類更有優勢。就在ChatGPT公測不久，國內程序員社區 V2EX 就有用戶就在「程序員」節點發表了一則帖子，名為《體驗了下 chatGPT，越玩心越涼》，心涼的背後是，越來越多證據顯示 ChatGPT 在代碼編寫上的優秀能力，底下的評論則大部分是吐槽自己卷贏了同事，卻最終輸給了AI。

但是從另一方面看，ChatGPT也帶來了更多的好處，從輔助索引到內容呈現，ChatGPT極大地提高了閱讀搜集材料的效率，打破了知識的壁壘，當人們想要了解或掌握某一項知識時，不用再像過去一樣交學費報班學習，ChatGPT可以給出專業的指導。此外ChatGPT的出現也促使了內容創作者不斷的探索創造新的內容，讓內容創作向更好的方向發展。

ChatGPT助力AIGC行業進一步向前發展

AIGC是指利用人工智能技術來生成內容，和此前Web1.0、Web2.0時代的UGC（用戶生產內容）和PGC（專業生產內容）相比，代表人工智能生產內容的AIGC，是新一輪內容生產方式的變革。

AIGC真正的大火是源於AI+繪畫應用的出現，在2022初推出至今短短的幾個月內已經孕育了好幾個獨角獸，眾多的資本也開始瘋狂湧入到這一領域，ChatGPT本身也屬於AIGC領域的實際應用，並且ChatGPT突出的文本編輯能力也為AIGC在文本領域商業化應用提供了可能，相信不久以後一些由AI創造的小說、新聞將會很快出現在大眾面前。

AIGC對於創作的替代，降低了創作門檻，為元宇宙數字內容的豐富打下基礎。在此之上，ChatGPT所展示了作為生產力的存在，或許在未來會改變獲取信息的方式，成為AIGC新時代的用戶入口。而ChatGPT的火爆也助力了AIGC行業進一步向前發展。

ChatGPT存在的問題

ChatGPT的出現讓AIGC行業再度興起，隨着越來越多的人開始關注這一行業，ChatGPT所暴露出來的問題也愈發明顯，雖然ChatGPT成功的回答了CNN提交的問題，但是一些回答明顯不對。作為人工智能的ChatGPT可以回答涵蓋人類所涉及的各個學科的問題，但是ChatGPT並不是專家，它無法確保給出的建議或答案是正確的，一些人想要它發揮更多作用，甚至攻克人類尚且無法解決難題的想法恐怕要落空了，至少當前的ChatGPT還不具備這項能力。

ChatGPT造成垃圾答案泛濫成災

Stack Overflow——全世界第二大程序員交友網站，正在面臨ChatGPT源源不斷生成垃圾答案的威脅，一些社群成員利用ChatGPT生成的答案隨意地發布到網站上，然而為了判斷這些答案的對錯，避免用戶被誤導，Stack Overflow就需要安排大量專業人員進行考證，對此疲於應付的Stack Overflow不得不宣布，暫時禁止用戶分享來自 ChatGPT 的信息，這些表明了，在涉及一些專業領域或當用戶對於答案精準度有要求時，ChatGPT目前還不被信任。當前它在人們心中的定位還只是一個人機聊天的工具。

ChatGPT的回答可能會無意識的傷害到某一群體

除了傳播不正確信息的問題之外，ChatGPT語言模型的運行機制也很容易給出看似合理但不正確或荒謬的答案，市場研究公司 ABI Research 的研究主管 Lian Jye Su 曾警告說，聊天機器人的運行“沒有對語言的上下文理解，尤其是它缺乏針對特定區域或國家的了解，一些看似正常的回答可能會傷害到某一類人或是表現出偏見的行為。”如關於女性是否需要出門帶頭巾的問題，ChatGPT的問到可能會造成一部分女性的困擾。

ChatGPT引發社交媒體信任危機

ChatGPT驚人的語言能力也帶來了另外一個問題，就是它模糊了人類和AI的界限，當你在社交媒體上與人交流時，你將無法確認對方是否為真實的人類，社交媒體也有可能會因此陷入信任危機。對此Twitter網友@clowwindy就發布了一串推文，討論了ChatGPT使用泛濫可能導致社交媒體上充斥更多、威脅更大的虛假信息：

ChatGPT雖然存在一些問題，但整體瑕不掩瑜，未來隨着GPT的更新迭代，這些問題都會得到解決。而且相比於之前大火的AI繪畫，ChatGPT更具有將AI能力與工作流程相結合的潛力，例如ChatGPT與Midjourney等創作工具融合，可以直接輸出設計圖稿等內容，用戶只需要調整自己的需求，就可以促使AI輸出更高質量的內容，而ChatGPT也可以在用戶不斷的反饋中，調整完善自己的答案。

ChatGPT的大火離也不開OpenAI長期以來在AIGC領域的默默耕耘，也正是因為有了前幾代GPT的技術積累，ChatGPT才能厚積薄發，一鳴驚人。很多人驚嘆於ChatGPT的能力，但其實真正驚艷的還在後面。ChatGPT作為OpenAI未來人機交互領域的新起點，它的推出只是為即將公測的GPT-4作預熱，正如如OpenAI CEO Sam Altman 的一句話：“Trust the exponential. Flat looking backwards, vertical looking forwards.” 我們就處在即將起飛的這個點上。