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热门文章 2023-02-17 23:26:21 0

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佛每一次关于人工智能技术的“狂欢”，都会将社会各界推入焦虑的渊薮。

上线不到一周日活用户破百万，2个月破亿...人工智能研究机构OpenAI在2022年11月30日发布的AI聊天机器人ChatGPT火爆全球,一时间成为现象级消费类AI应用。人工智能的发展已经有了方向性的改变，从理解语言、文字、图片，走向了生成内容。

不少人开始唱起失业的悲歌，认为处在数字智能社会，很多行业的人都将“被迫自由”。ChatGPT会给我们的工作、生活带来哪些影响，它的商业化发展前景如何?我们是否会被机器人抢走饭碗呢?

1.什么是ChatGPT？

现在ChatGPT是热点话题，什么是ChatGPT?给个标准答案：ChatGPT是美国"开放人工智能研究中心"研发的聊天机器人程序，它是人工智能技术驱动的自然语言处理工具。

图｜自OpenAI官网

2.ChatGPT真的“魅力似火”么？

有人说ChatGPT的魅力像一把火，已经从互联网从业者燃烧到普通大众。

网友体验后感慨“太夸张了这个AI,真的和以往用的都不一样”,“我感觉ChatGPT是我用过最聪明的智能机器人，其回答内容的行文风格是最像人的，结构清晰，有条理”。

然而，“我听不懂你在说什么。”这也许是我们和人工智能们聊天时最常得到的回答。其魅力不过是“一个死记硬背者所能达到的顶峰”。华数机器人副总经理冯小童告诉央广网，ChatGPT所采用的底层逻辑并非新技术，ChatGPT在新知识、新创造方面的能力稍弱,发散性、逻辑性不是特别好。小冰公司CEO李笛提到，ChatGPT非常强调回答的因果关系，而回答的结论本身是否正确对它而言并不重要。

图｜OpenAI官网对ChatGPT的介绍

3.过度追捧ChatGPT真的好么？

针对大众普遍担心的失业问题，ChatGPT在LinkedIn上分享了一篇帖子写道：“AI不会取代你。一个使用AI的人将取代你”。

图｜ ChatGPT在LinkedIn上分享的帖子

“过度的追捧，或者是过度的担忧ChatGPT产生的影响，我觉得也不可取。”北京社科院研究员，南昌理工学院数字经济研究院院长王鹏给出了理由:“首先,新技术每天都在产生，我们不能因为新技术的产生就杞人忧天；其次,任何事物都要一分为二地看，一方面可能对我们原有的商业模式、工作产生颠覆，但同时也可能提升我们的工作效能，提质、降本、增效，更有助于智能化、数字化转型,让我们的很多工作变得更轻松,效率更高。”

4.ChatGPT的“阿喀琉斯之”

目前，ChatGPT在两个维度还存在不足,需要我们重新审视：

第一个维度是技术的原理。从它自身的技术原理来看，它大量的训练其实是基于既有的资料、数据和知识，问一些已经有定论和有答案的问题，它的检索能力、搜集能力、整合能力很强。但是，对于新知识，对于一些具有创新性和挑战性，或者说它没遇到过的，数据库里没有的、没训练过的问题，它可能就没法回答，或者回答起来欠妥帖。

第二个维度是功能的可取代性。现在很多人担忧自己的工作会不会受ChatGPT影响，对一些简单重复的工作,初级的搜集、整理、核对，包括一些简单的客服回答，我觉得这些工作可能会被取代。但是，更深层次点的，带有一定创新性的工作，带有一定情感色彩，需要人和人沟通，基于大量经验的工作，比如针对学生个性的心理咨询，目前ChatGPT还没法胜任，所以大家不用盲目悲观。

5.ChatGPT能否商业变现？

任何一个好的产品，最后都要思考怎么变现。包括抖音、喜马拉雅，大量的中文英文互联网平台，有了流量之后，怎么变现，怎么去跟实际的行业相结合，是一大难点。如果简简单单就靠智能语音机器人的问答充值，可能大量用户玩一玩，新鲜感过去了，也就不充值了。如果提供定制化服务，其实训练成本非常高。

比如让ChatGPT做一个投资分析,在目前的技术路径之下，它可能给出的结果,只能是简单的资料搜集，如果要达到中高层次的分析师水平，就要付出更多的精力和时间成本。所以，对于ChatGPT的开发者而言，现在面临一个两难境地：面向大众化开发，可能大家的热乎劲儿过去了，就不付费了；面向专业领域开发，可能用户付的费用还不足以支撑开发成本。

值得注意的是，无论是谷歌、百度,还是互联网大平台，都有一定的技术储备和资源，大家看到了ChatGPT的发展前景，纷纷开始加紧布局。这几天的A股市场，相关行业的上市公司的股票价格涨得很快。

6.“阳光下的暗礁”：ChatGPT行业的伦理隐患

清华大学人工智能国际治理研究院院长薛澜曾将人工智能描述为“潘多拉的魔盒”，“如果控制不好，有可能会成为人类‘最后的发明’”。人工智能的高速发展，也将人类引入了一个不确定的未来。伦理问题成为人工智能发展进程中“阳光下的暗礁”。ChatGPT作为大型语言模型前沿科技产物，也面临着诸多伦理挑战。“失业焦虑”之外，技术的“狂欢”也带来了更多的伦理隐患，包括了训练数据来源合规性、数据使用的偏见性、学术造假的可能性以及对人类独立智能的负面影响等。

首先，使用数据挖掘或爬取技术抓取、第三方购买却由于未保障授权主体的知情权和授权范围而存在较大的伦理隐患。来自学者高泽晋研究中的一位面向AI开发的受访者说，“我知道这可能存在一些问题，但目前我在研究开发时确实需要大量数据，算法难题解决后不仅能够为行业带来突破，很多衍生应用也将为社会、经济带来益处。我需要数据，没有另外的选择。但我希望会有技术以外的方式去为我们解决来源合规与技术需要之间的难题。”可以看出，尽管当前存在着不少关于数据来源的伦理隐患，技术人员自身是难以进行平衡的，并且期望社会科学领域能找到合适的方式来解决。

其次，人工道德智能体的研究发现，机器学习人类语言能力的过程，也是深度吸收隐含其中的种种偏见的过程。而ChatGPT的训练是人类反馈强化学习（RLHF）的方式，这种训练方式建立在人类人工智能训练师提供对话的基础上。因此，如果人工智能训练师按照自己的主观意愿与偏见对ChatGPT进行训练，那么ChatGPT将会延续这种偏见，最终造成潜在的社会隐患和危害。

再次，“如何用ChatGPT快速完成一篇论文”，当带有这类标题的内容出现时，意味着学术伦理将受到极大的挑战。传统形式教育评估的丧钟即将敲响，如何防止学生使用人工智能完成作业将成为教授们的一大难题。

另外，我们常说，教育得看未来趋势。要不然费劲心思鸡娃，就如同投入一切埋头苦干造了一艘船，过了几十年却发现旅行目的地是沙漠一样无用。所以，如何把AI当做工具，让其成为教育的机会而非威胁，是教育体系未来不得不得面对的新变化。

图｜关于AI对教育挑战的论文

我们几乎每天都站在挑战着底线的十字路口，比如在高压下要不要用ChatGPT作弊？为了成绩该不该要吃聪明药？为了变得更优秀，我们要不要换掉一只手、一只脚或者一个眼睛，或植入一个芯片？

选择背后的本质，是技术进步带来的大量诱惑之下，不断校准自己内心伦理道德的天平，利用少数比ChatGPT有优势的地方，至少才能不做技术的奴隶，从而才有机会将ChatGPT作为美好生活的工具。

图｜人类与chatGPT

7.关于ChatGPT的未来

ChatGPT是个颠覆性新技术，也是一个目前只有三岁的婴儿。有很好的发展前景，未来会对我们产生重要影响。但是,过分的追捧、过分的神话,甚至过分的妖魔化，也是不对的。目前来看，无论是从它的技术路线、工作替代，还是商业化角度来说，都存在一些先天的不足，还需要进一步的发展。过分的追捧、过分的炒作，要么就是赚取流量，要么就是借这波儿炒作进行资本市场的操作，大家都要谨慎。

图｜3岁的chatGPT

腾讯前创始人、走在科技前沿的李海翔先生认为：工种之外，AI为社会带来的最大颠覆，其实是改变了人类延续了上万年的仅以线下物理为主的生活状态。因为这种人格分界会引起人类基本共识的“范式转移”。所谓“范式”指的是说对于基本认知的共识是一致的，再做进一步的研究。科技进步却让我们原来以为的共识都识变了。

无论AI如何强大，其解决的问题，也只是人类面临所有问题的很小一部分。因为现实世界中有海量的问题并不是数学问题，也就不可能通过计算来求解。目前人工智能已经找到解决方案的问题，也只是可计算问题的一小部分。

当然，从技术哲学的视角来看，机械革命最终将带来人类的大解放。先是人类的四肢五官的能力被汽车、手机、电脑给解放，接着是人类大脑被解放，最后是文明的进化。

本文来自商业情报官作者：雷廷工作室

404 not found什么意思

前天一大早，OpenAI Five在Dota2的赛场上完虐人类方的消息不胫而走。算上由观众组成的业余队和由前职业选手和现役职业选手组成的半职业队，人类方先是被血虐4局，最后一场尊严之战则是在给AI方挑选上一支前期线上吃亏、己方上场5位对线强势的阵容后才勉强取得胜利。

毫不夸张地说，这一次的人类方，一败涂地。

Dota2作为世界上最受欢迎同时也最复杂的电子竞技游戏之一，全球最有天赋的职业选手日夜训练去和别的选手争夺每年4千万美元的奖金池，这在当前所有电竞游戏的奖金中是最高标准。

然而和人类不同的是，人工智能OpenAI Five每天都与自己在对战，一天甚至能打200万场比赛。按照开发人员所述，这是“自我博弈(self-play)”。高强度的训练对机器并不会造成负担和负面影响，仅仅只会让它在不断实战中变得更聪明。

Dota这个AI有何不一样?

虽然同属人工智能，但是OpenAI Five和之前精通棋类的AlphaGo不同，对于它们来说在《星际争霸》或者《Dota2》这种复杂的电子游戏中超越人类，是AI发展史上重要的里程碑。

AlphaGo横扫人类围棋圈引起了很大的轰动

和棋盘上的博弈比起来，Dota2作为一款5V5的多人对战游戏，每名玩家都要控制一个英雄，导致AI的上手门槛和需要精通的标准高了太多。

高强度指令运算：

假设Dota2以30帧每秒运行，平均对局时间在45分钟。那么一场比赛下来就有8万帧可以操作。而大部分的操作比如移动英雄，每一帧的操作对整体战局的影响较为微弱，但像是回城等行为则是在战术层面左右战局结果。

如果人工智能每4帧操作一下，那么一场比赛下来需要操作2万步。并且这每一步都是经过战略上逻辑运算后的结果。如果你对两万步没什么概念，那么这里举个例子，国际象棋通常40步就能结束“战斗”，而围棋则需要150步。相比较之下，Dota2的运算量真的是远超前者。

有限的可视状态：

Dota的战局被战争迷雾笼罩，单位和建筑物只能看到周围的区域，黑暗区域隐藏着敌人和蠢动的策略。而玩家就需要根据这不完全的数据做出推论，模拟出对手可能要做的事情，并作出针对性计划。在这点，国际象棋和围棋的棋盘信息都是完全暴露的。

高维连续动作空间：

在Dota中，每个英雄可以采取数十个行动，许多行动要么针对另一个单位，要么针对地面上的一个位置。我们将每个英雄的空间离散为17万个可能的动作(并不是每一次行动都是有效的，比如使用一个冷却中的技能)，平均每个行动会有1000个有效的动作。但是对于国际象棋和围棋来说，这个数字仅仅是35和250，差距巨大可见一斑。

高维连续可视空间：

Dota是在一个巨大的动态地图上进行比赛的游戏，包括十个英雄，几十个建筑，几十个NPC和多变的游戏功能，如符文、树木、区域等。OpenAI Five的模型观察到Dota游戏通过Valve的BOT API状态是20000 (主要是浮点数)，这是一个人可以访问的全部信息。而国际象棋棋盘被表示为约70个 (一个8x8的6块类型的棋盘和小棋盘)，围棋棋盘约400个 (一个19x19块类型的棋盘)。

Dota已经开发了十多年，游戏的逻辑运算用数十万行代码实现。每次执行需要毫秒，而国际象棋或围棋引擎仅仅只用纳秒。并且游戏每两周左右还会更新一次，整个环境是在不断变化的。这一切高昂、复杂、多变、巨量的算法令OpenAI Five不得不使用一个更行之有效的方法才能把游戏学习好。

所以OpenAI Five有着一套自己的学习算法

OpenAI Five的系统使用极为复杂的近端策略优化(Proximal Policy Optimization)。这包括OpenAI Five和之前的OpenAI 1v1 BOT“自我博弈”方法，一切都是从随机参数开始，而不使用定向搜索或者是人类比赛回放的来引导。

前后两个系统在效率上的提升是巨大的

研究人员通常相信长时间的发展需要根本上的进步，例如分层次、强化和学习。而OpenAI Five还没有发挥出真正实力，至少还需要有一个合理的方法探索才能让它充分发挥作用。

当前版本的OpenAI Five在决定是否给予击杀敌人(last-hitting)时，目标优先级和专业性策略相匹配。由于组队推塔需要花费时间，所以要获得诸如地图控制之类的战略性长期回报，往往需要牺牲短期回报，比如Farm经济。这个事实确实佐证了AI需要再花点时间进行调校的事实，但请不用担心，AI自有一套适合它们的学习进程。

模型结构(Model structure)：

OpenAI Five所使用的空间观测和空间行动的交互，将Dota的游戏世界看作一个包含20000个数据的表格，并通过发出一个包含8个枚举值(enumeration values)的表格来采取行动。不同的操作、编码会影响不同角色的行动。正如上图所示，一个攻击命令的可选择项多到惊人。

这个系统伟大的地方在于就是可以不断学习原本缺失的动作。比如一开始AI并不会走出“持续性的范围伤害区域”，但是几次实战下来当它们受到此类伤害的时候，已经会主动走出这个区域(并不是躲避)。

探索(Exploration)：

这个系统令AI拥有强大的自我学习能力。它们在一开始被丢在空白的大地图时，只会随意乱逛，各种离奇死亡。渐渐地它们开始学会躲避、伤害，学习到神符能带给它们增益，猎头倒塔能压制对方，商店可以购物以获得更好的装备，以及五人团战远比单人推塔更容易建立优势等等。连续不断的探索让AI不断丰沃自己的实力，它们慢慢地就羽翼丰满了。

协调(Coordination)：

OpenAI Five没有人类那般的思维交流方式，通常被我们称之为团队合作的 “团队精神”是由参数所控制。团队精神从0到1不等，由此控制每个AI的英雄应该关心其个人发育状况的程度，而不是粗暴地给一个团队的平均值。

迅捷(Rapid)：

前面几个系统依然是针对一场比赛的几个英雄来进行训练，而这个系统可以形容成针对单人的健身房。AI会在这个环境里进行自我竞争来强化自己，不断的优化已有节点。想象下一个能进行自我超越的世外高人，而且这个过程是持续性、不间断的，OpenAI Five能在短时间内达到职业水准自然也不是什么难以置信的事。

骄人的战绩

到现在为止，OpenAI Five已经参与不少实际比赛(当然赛制有所限制)，这里有5支队伍为例子：

1. OpenAI员工团队：2500 MMR(46%)，

2. 从观看员工比赛观众中挑选的玩家：4000-6000 MMR(90%-99%)

4. Valve员工队：2500-4000 MMR(46%-90%)，

5. 业余队：4200 MMR(93%)，

6. 半职业队：5500 MMR(第99百分位数)。

注：上面的百分比是Rank分所在的玩家水准，并不是胜率。

比赛自然没有一蹴而就，4月23日的版本是第一个超过AI脚本预测线的版本;5月15日的版本与1队平局，赢一场，输一场;6月6日的版本决定性地胜过前面3支队伍，而对于和第四和第五队的比赛结果，原本预计会输得很惨，但是OpenAI Five在居然在前三场比赛中连赢两场，结果非常出人意料!

比赛分析师针对性的观察到AI具有明显的战略意图：

首先，它们会牺牲优势路线转而压制敌方优势路，迫使处于劣势的一方疲于防守。这一策略具有相当的专业性，人类战队是经过很长时间的实战演练才成长至今，而AI很快就学会了。其次，在Gank的时候AI会更早张网，目的明确行动迅速。在拿掉敌人英雄后又赶在敌方队友支援到来前迅速拿下防御塔。

再次，AI甚至会有效地给一些不抢占资源的支援英雄更多的早期经验，帮助它们更快成长到优势等级再去支援边路，并通过技能和等级优势扩大战果。这个技巧能有效抓住劣势方的错误来快速建立优势，同时也更容易犯错。不过对于高精度的AI来说，严密的逻辑程序很擅长计算。

比赛结束后人类和AI各获得一个表彰奖杯

通过以上这些对比，我们大概是了解到OpenAI Five所特有的优势，它们严谨、技术、勤奋、科学，似乎和智能相关的进化之处都能放在它们身上。但是这么说不免有些笼统，那么我们不妨就针对AI和人类实际游玩Dota2的状况，再来做一个对比。

AI和人类的差异

OpenAI Five所能访问的游戏权限和普通玩家相等，无外乎英雄、兵线、防御塔、人头比等等。但是我们人类必须手动开启相应菜单才能注意到部分信息，看完后还得关闭它，而AI完全不用花这个时间。

AI次平均每分钟有150-170次指令(理论上可以达到每4帧450次)。对于已经熟络Dota2的玩家来说，这是状态完美时的发挥，不过对OpenAI Five来说就是微不足道的举手之劳罢了。就反应时间来说，OpenAI Five的平均反应时间为80 ms，也胜过人类一截。

尽管不想承认，但未来的AI很可能为我们呈现出我们最希望看到的高质量对局

这项差异在1v1中表现尤为突出(通常bot的反应时间为67 ms)，但这个竞争环境也相对公平，因此已经有人向机器人学习并适应它。有数十名职业选手就在去年Ti联赛的最后几个月中采取1v1的机器人bot训练法。千万别以为电脑只会有固定套路，它们的节奏更快且学习能力极强，今天你站在河道利用小兵的走位阴到它，它下一场比赛就会警觉起来，甚至学以致用。

OpenAI Five团队，他们手上托着的是去年在1V1赛场上击败冠军级选手的笔电

小结

OpenAI Five取得的成绩固然值得骄傲，不过它现在并非完美无瑕。昨天早上的比赛其实有许多限制，譬如AI仅仅只能掌握18个英雄，召唤单位、幻想也不能出现，圣剑、瓶子不能使用，而且它们还需要5只无敌的信使。不过，OpenAI Five官方也表示它们把AI反应时间从80ms降低到200ms，并没有通过电脑芯片占太多便宜。

如今OpenAI Five 希望在未来征战Ti8，他们的目标是把顶级职业选手拉下马。如果他们真能通过现有算法不断强化自身达到这个目标，那确实可以证明如今的AI已经发展到一个不容常人小觑的水准。以Dota2这款复杂到可以说是繁冗的游戏为例，它对于AI来说是一座难以跨越的大山，但未必不可行。

Ti8国际邀请赛专题报道:

更多内容：dota2视频 dota2赛事游久电竞

ChatGPT：关于 OpenAI GPT-3 工具你需要知道的一切

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文｜Tech商业

多年来，全世界都对人工智能 (AI)及其即将接管世界感到恐惧……谁知道它会从艺术和文学开始。

在凭借其 AI 图像生成器Dall-E 2主宰互联网数月之后，OpenAI 继续遍布每个人的社交媒体流，这要归功于 ChatGPT――使用 GPT-3 技术制作的聊天机器人。

它并不是最吸引人的名字，但 GPT-3 实际上成为了互联网上最著名的语言处理 AI 模型之一。

自发布以来，它已在学校被禁止，被微软用来彻底改变 Bing，完成法律测试，撰写论文并完成其间的所有其他事情。

现在，该公司还推出了一款名为ChatGPT Pro的付费使用版本。这为用户提供了每月 20 美元（16 英镑）的一系列额外体验，包括优先访问和更快的加载时间。

那么什么是 ChatGPT？它有什么作用？这真的是人工智能的未来吗？我们在下面回答了这些问题以及更多内容。

什么是 GPT-3 和 ChatGPT？

GPT-3 (Generative Pretrained Transformer 3) 是 OpenAI 开发的最先进的语言处理 AI 模型。它能够生成类似人类的文本，应用范围很广，包括语言翻译、语言建模以及为聊天机器人等应用程序生成文本。它是迄今为止最大、最强大的语言处理 AI 模型之一，拥有 1750 亿个参数。

到目前为止，它最常见的用途是创建 ChatGPT――一个功能强大的聊天机器人。为了让你略微了解其最基本的功能，我们要求 GPT-3 的聊天机器人编写自己的描述，如上所示。这有点自夸，但是准确的，可以说写得很好。

用较少的公司术语来说，GPT-3 使用户能够向受过训练的 AI 提供各种措辞提示。这些可以是问题、关于你选择主题的一篇文章的请求或大量其他措辞的请求。

上面，它将自己描述为一种语言处理 AI 模型。这仅仅意味着它是一个能够理解人类口头和书面语言的程序，允许理解输入的文字信息，以及输出的内容。

ChatGPT 的费用是多少？如何使用它？

ChatGPT 非常容易注册和使用，只需：

前往ChatGPT 网站并创建一个帐户。

你需要等到你的帐户被接受（如果你有 Dall-E 2 的帐户，则可以跳过此步骤）。

登录后会出现一个非常简单的页面。你将获得一些示例提示，以及一些有关 ChatGPT 工作原理的信息。

页面底部是一个文本框。你可以在这里向 ChatGPT 提出任何问题或提示。

目前，ChatGPT 仍然是免费使用的软件。然而，OpenAI 现在已经发布了 ChatGPT Pro――一个具有额外体验的付费使用版本。

这个版本的软件每月收费 20 美元（16 英镑），为用户提供优先访问权、更快的加载时间以及比其他人更早获得更新和新功能的权利。

目前免费版本仍然存在，但不清楚未来是否会改变。

它能做什么？

凭借其 1750 亿个参数，很难缩小 GPT-3 的范围。正如你想象的那样，该模型仅限于语言。它不能像 Dall-E 2 那样制作视频、声音或图像，而是对口头和书面文字有深入的理解。

这赋予了它相当广泛的能力，从交替宇宙到陈词滥调的诗，到用简单的术语解释量子力学，或者写长篇研究论文和文章。

虽然利用 OpenAI 多年的研究让 AI 编写糟糕的单口喜剧剧本或回答有关你最喜欢的名人的问题可能很有趣，但它的力量在于它的速度和对复杂事物的理解。

我们可以花数小时研究、理解和撰写有关量子力学的文章，而 ChatGPT 可以在几秒钟内生成一个写得很好的替代方案。

它有其局限性，如果你的提示开始变得过于复杂，或者即使你走的路变得有点过于小众，它的软件也很容易混淆。

同样，它不能处理太新的概念。过去一年发生的世界事件的知识有限，模型偶尔会产生错误或混淆的信息。

OpenAI 也非常了解互联网及其对让 AI 产生黑暗、有害或有偏见的内容的热爱。就像之前的 Dall-E 图像生成器一样，ChatGPT 将阻止你提出更不恰当的问题或寻求危险请求的帮助。

它是如何工作的？

OpenAI

从表面上看，GPT-3 的技术很简单。它接受你的请求、问题或提示并快速回答它们。正如你想象的那样，实现此目的的技术比听起来要复杂得多。

该模型是使用来自互联网的文本数据库进行训练的。这包括从书籍、网络文本、维基百科、文章和互联网上的其他文章中获得的高达 570GB 的数据。更准确地说，系统输入了 3000 亿个单词。

作为一种语言模型，它以概率为基础，能够猜测句子中的下一个单词应该是什么。为了达到可以做到这一点的阶段，该模型经历了一个监督测试阶段。

在这里，它被输入，例如“树的木头是什么颜色的？”。团队心中有一个正确的输出，但这并不意味着它会做对。如果它做错了，团队会将正确答案输入系统，教它正确答案并帮助它积累知识。

然后它进入第二个类似的阶段，提供多个答案，团队成员将他们从最好到最差排名，训练模型进行比较。

这项技术的与众不同之处在于，它会在猜测下一个单词应该是什么的同时不断学习，不断提高对提示和问题的理解，最终成为万事通。

可以将其视为你经常在电子邮件或写作软件中看到的自动完成软件的一个非常强大、智能得多的版本。你开始输入一个句子，你的电子邮件系统会为你提供关于你将要说的内容的建议。

还有其他AI语言生成器吗？

虽然 GPT-3 以其语言能力而闻名，但它并不是唯一能够做到这一点的人工智能。谷歌的LaMDA成为头条新闻，当时一名谷歌工程师因称其过于逼真以至于相信它具有感知能力而被解雇。

从 Microsoft 到 Amazon 和斯坦福大学，每个人都创建了该软件的许多其他示例。这些都比 OpenAI 或谷歌受到的关注要少得多，可能是因为它们不提供关于有意识的 AI 笑话或头条新闻。

这些模型中的大多数都不向公众开放，但 OpenAI 已经开始在其测试过程中开放对 GPT-3 的访问，谷歌的 LaMDA 以有限的测试能力向选定的群体开放。

谷歌将其 Chatbot 分解为谈话、列表和想象，并提供其在这些领域的能力演示。你可以让它想象一个蛇统治世界的世界，让它生成学习骑独轮车的步骤列表，或者只是聊聊狗的想法。

ChatGPT 繁荣和失败的地方

GPT-3 软件显然令人印象深刻，但这并不意味着它完美无缺。通过ChatGPT功能，你可以看出它的一些缺陷。

最明显的是，该软件对 2021 年后世界的了解有限。它不知道 2021 年以来上台的世界领导人，也无法回答有关近期事件的问题。

考虑到跟上世界事件发生的不可能完成的任务，然后根据这些信息训练模型，这显然不足为奇。

同样，该模型可能会生成不正确的信息，得到错误的答案或误解你要问的问题。

如果你尝试获得具体、专业问题，或者在提示中添加太多因素，它可能会变得不知所措或完全忽略部分提示。

例如，如果你要求它写一个关于两个人的故事，列出他们的工作、姓名、年龄和居住地，该模型可能会混淆这些因素，随机将它们分配给两个角色。

同样，ChatGPT 真正成功的因素有很多。对于人工智能来说，它对伦理道德有着惊人的理解力。

当提供一系列道德理论或情境时，ChatGPT 能够在考虑合法性、人们的感受和情绪以及每个相关人员的安全的情况下，就该做什么提供深思熟虑的回应。

它还具有跟踪现有对话的能力，能够记住你为它设置的规则，或者你在对话之前提供给它的信息。

该模型被证明最强的两个领域是它对代码的理解和它压缩复杂事物的能力。ChatGPT 可以为你做一个完整的网站布局，或者在几秒钟内写出通俗易懂的暗物质解释。

伦理与人工智能相遇的地方

人工智能和伦理问题像炸鱼薯条或蝙蝠侠和罗宾一样并存。当你把这样的技术交到公众手中时，制造它们的团队就会充分意识到其中的许多局限性和担忧。

由于该系统主要使用来自互联网的词汇进行训练，因此它可以了解互联网的偏见、刻板印象和一般意见。这意味着你偶尔会发现关于某些群体或政治人物的笑话或刻板印象，具体取决于你提出的问题。

例如，当要求系统表演单口相声时，它偶尔会开一些关于喜剧片中经常出现的前政治家或团体的笑话。

同样，模特们对互联网论坛和文章的热爱也使其能够接触到假新闻和阴谋论。这些可以输入模型的知识，散布在不完全真实的事实或观点中。

在某些地方，OpenAI 已针对你的提示发出警告。问如何欺负某人，你会被告知欺凌是不好的。要求一个血腥的故事，聊天系统将关闭你。教你如何操纵人或制造危险武器的请求也是如此。

ChatGPT 会在学校被禁止吗？

虽然许多公司正在寻求实施 ChatGPT，但在其他领域它很快就会被禁止。

在纽约，该市的教育部门已经裁定，该工具将被禁止在纽约公立学校的所有设备和网络上使用。

做出这个决定有两个主要原因。首先，聊天模型已被证明会出错，而且并不总是准确的，尤其是去年的信息。

其次，如果学生能够让 ChatGPT 为他们写论文，那么存在剽窃的真正风险。

虽然纽约是第一个公开禁止该软件的地方，但它也可能是其他地方做出的决定。然而，一些专家认为该软件实际上可以增强学习。

“ChatGPT 和其他基于 AI 的语言应用程序，也许应该被整合到学校教育中。不是不分青红皂白地使用，而是作为课程中非常有用的一部分。如果教师和学生使用像 ChatGPT 这样的 AI 工具来为特定教学服务目标，并了解他们的一些道德问题和局限性，这比禁止他们要好得多，”麻省理工学院媒体实验室的研究科学家凯特达林Kate Darling说。

“但是，由于教师没有资源来熟悉这项技术，学校可能需要制定一些限制其使用的政策。”

通过这种方式，Darling 强调了人工智能世界中许多人持有的信念。我们不应忽视或禁止它，而应学习如何安全地与之交互。

这是爱丁堡龙比亚大学学习增强系副教授山姆伊林沃思Sam Illingworth的观点。

“AI 会长期存在，那么为什么要与之抗争呢？这些是我们的学生将在工作中使用的工具，所以说三年内不要使用它们，假装他们不用，这似乎很奇怪现在存在，”山姆伊林沃思Sam Illingworth说。

“这些技术有可能减少工作量和提高效率，我们作为教育工作者的责任是决定如何利用它。”