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全球頭條:別被火爆全網(wǎng)的 ChatGPT“騙了”

本文來自微信公眾號:深燃 (ID:shenrancaijing),作者:王敏,編輯:向小園


【資料圖】

AI 要“逆天”?

12 月 1 日,微軟投資的 AI 實驗室 OpenAI 發(fā)布了一款聊天機(jī)器人模型 ChatGPT,能夠模擬人類的語言行為,與用戶進(jìn)行自然的交互。

一經(jīng)問世,ChatGPT 就被用戶們瘋狂“調(diào)戲”,有人用其寫小作文,有人拿高考題來考驗它,有人讓它寫代碼,隨后,ChatGPT 越來越多功能被挖掘出來,不僅“文能寫文章、武能改 Bug”,被馬斯克評價為“厲害得嚇人”,更因為“未來是否有可能取代搜索引擎”而引發(fā)熱議。

深燃體驗 ChatGPT 后發(fā)現(xiàn),ChatGPT 能夠快速走紅,火遍全球,是因其能夠給出優(yōu)質(zhì)的答案、提供高效獲取信息的方式,擁有強(qiáng)大的語言組織能力,為用戶帶來超出預(yù)期的交互體驗。

不過,弊端很快也暴露了出來,ChatGPT 的強(qiáng)項在于組織出一個完整的答案,但給出的內(nèi)容并不一定完全準(zhǔn)確,甚至對于一些有準(zhǔn)確答案的常識問題,也會出現(xiàn)漏洞,以至于知名程序員問答網(wǎng)站 Stack Overflow 緊急發(fā)公告宣布暫時封禁 ChatGPT。

但這并不影響好奇的用戶們躍躍欲試。上線短短 5 天,Open AI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 就在社交媒體上披露,用戶已經(jīng)突破了 100 萬。

AI 繪畫的熱度還沒降下去,AI 對話模型 ChatGPT 就來了,都為 2022 年下半年以來火熱的 AIGC(Artificial Inteligence Generated Content,即人工智能生產(chǎn)的內(nèi)容)添了一把柴,讓它加速走入人們視野。經(jīng)過前幾年技術(shù)的積累,AIGC 走到了爆發(fā)的臨界點上。

ChatGPT 怎么突然火了?

ChatGPT 能夠快速走紅,是因為它操作簡單,容易上手,打開之后在對話框里輸入問題就能獲得答案。而且,它就像一個全能選手,常常能夠給人出乎意料的答案。

應(yīng)對日常對話,ChatGPT 不在話下,可以分辨一些提問中的描述錯誤,面對不合理、不道德的請求時,能直接拒絕。

ChatGPT 令人驚喜的一個表現(xiàn)在于,能夠進(jìn)行文學(xué)創(chuàng)作。比如,給 ChatGPT 一個話題,它就可以寫小說框架。深燃讓 ChatGPT 以“AI 改變世界”為主題寫一個小說框架時,ChatGPT 清晰地給出了故事背景、主人公、故事情節(jié)和結(jié)局。

ChatGPT 根據(jù)命題撰寫小說框架 / 深燃截圖

一次沒有寫完,經(jīng)過提醒后,還能在“調(diào)教”之下,繼續(xù)回答,補充完整,ChatGPT 已經(jīng)具備一定記憶能力,能夠進(jìn)行連續(xù)對話。

有用戶體驗之后評價稱,“ChatGPT 的語言組織能力、文本水平、邏輯能力,可以說已經(jīng)令人驚艷了”。甚至已經(jīng)有用戶打算把日報、周報、總結(jié)反思這些文字工作,都交給 ChatGPT 來輔助完成。

普通的文本創(chuàng)作,只是最基本的,ChatGPT 還能給程序員的代碼找 Bug,一些開發(fā)者在試用中表示,ChatGPT 針對他們的技術(shù)問題提供了非常詳細(xì)的解決方案,比一些搜索軟件的回答還要靠譜。美國代碼托管平臺 Replit 首席執(zhí)行官 Amjad Masad 在推特發(fā)文稱,ChatGPT 是一個優(yōu)秀的“調(diào)試伙伴”,“它不僅解釋了錯誤,而且能夠修復(fù)錯誤,并解釋修復(fù)方法”。

ChatGPT 更具備商業(yè)邏輯,不僅非常了解自己的優(yōu)劣勢,可以為自己進(jìn)行競品分析、撰寫營銷報告,就連世界經(jīng)濟(jì)形勢也“了如指掌”,能說出自己的見解。

有人將 ChatGPT 比喻為“搜索引擎 + 社交軟件”的結(jié)合體,能夠在實時互動的過程中獲得問題的答案。很多用戶抱著好玩的心態(tài)和 ChatGPT 互動,但伴隨著體驗的深入,也會擔(dān)心,自己會不會有朝一日因為 AI 而失業(yè)。

國盛證券區(qū)塊鏈研究院在研報中表示,ChatGPT 在尋找答案、解決問題的效率上已經(jīng)部分的超越了如今的搜索引擎,ChatGPT 或許在未來會改變我們獲取信息、輸出內(nèi)容的方式,AIGC 有望成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代驅(qū)動需求爆發(fā)的殺手級應(yīng)用。

ChatGPT 能夠?qū)崿F(xiàn)當(dāng)前的交互,離不開 OpenAI 在 AI 預(yù)訓(xùn)練大模型領(lǐng)域的積累。OpenAI 是微軟投資的 AI 實驗室,也是全球 AI 領(lǐng)域最為領(lǐng)先的 AI 實驗室之一,一直因為技術(shù)層面的領(lǐng)先,被當(dāng)作是 AI 領(lǐng)域的行業(yè)“燈塔”。

從 2018 年起,OpenAI 就開始發(fā)布生成式預(yù)訓(xùn)練語言模型 GPT(Generative Pre-trained Transformer),可用于生成文章、代碼、機(jī)器翻譯、問答等各類內(nèi)容。在當(dāng)時,參數(shù)量只有 1.17 億。

接下來,OpenAI 每一代 GPT 模型的參數(shù)量都爆炸式增長,2019 年 2 月發(fā)布的 GPT-2 參數(shù)量為 15 億,而 2020 年 5 月的 GPT-3,參數(shù)量達(dá)到了 1750 億,直接帶動了預(yù)訓(xùn)練大模型成為 AI 領(lǐng)域近兩年的發(fā)展趨勢,掀起一場拼參數(shù)、拼算力的軍備競賽。

GPT-4 還未到來,這一次發(fā)布的 ChatGPT,被視為是基于 GPT-3 的微調(diào)版本,即 GPT-3.5。

OpenAI 表示,ChatGPT 采用的模型使用了“利用人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RLHF)”的訓(xùn)練方式,包括了:人類提問機(jī)器答、機(jī)器提問人類回答,并且不斷迭代,讓模型逐漸有了對生成答案的評判能力。相比 GPT-3,ChatGPT 的主要提升點在于記憶能力,可實現(xiàn)連續(xù)對話,極大地提升了對話交互模式下的用戶體驗。

警惕 ChatGPT 的“隨機(jī)編造”

ChatGPT 也并不是總能給人帶來驚喜,不可否認(rèn),它還存在許多局限性。

當(dāng)你要求 ChatGPT 進(jìn)行創(chuàng)作時,它可以自由發(fā)揮,但是,當(dāng)你的目的是尋求正確答案時,ChatGPT 可能有時無法滿足期待。

比如,讓 ChatGPT 背一下《觀滄?!愤@首詩,它卻即興創(chuàng)作了一首。

ChatGPT“即興創(chuàng)作”《觀滄海》/ 深燃截圖

而讓 ChatGPT 做一道小學(xué)數(shù)學(xué)題,它看似寫出了一長串計算過程,給出的卻是錯誤答案。

ChatGPT 對于部分題無法給出正確答案 / 深燃截圖

深度體驗后會發(fā)現(xiàn),ChatGPT 對于一些文化常識問題、數(shù)學(xué)計算題不是太擅長。而且,ChatGPT 的回答往往是大段長段,過于冗長,看似邏輯自洽,但有時是在一本正經(jīng)地“忽悠人”,仔細(xì)思索會發(fā)現(xiàn)存在一定漏洞。如果非專業(yè)人士無法分辨 ChatGPT 答案的準(zhǔn)確性,極有可能會被嚴(yán)重誤導(dǎo)。

Stack Overflow 就因此做出了暫時封禁的決策。據(jù)悉,ChatGPT 面世之后,Stack Overflow 上很快便出現(xiàn)了大量由該模型生成的答案。這些答案通常需要具備一些專業(yè)知識的人詳細(xì)閱讀才能分辨出是錯誤的。

這種情況讓 Stack Overflow 的質(zhì)量管理遭到?jīng)_擊。ChatGPT 也表示:“因為 AI 生成的答案不總是準(zhǔn)確或相關(guān)的,可能會導(dǎo)致 Stack Overflow 上混淆錯誤答案,誤導(dǎo)在尋求幫助的用戶?!辈⑶疫€表態(tài):“Stack Overflow 禁止用 AI 生成答案是合理的。”

OpenAI 也提到,ChatGPT 有時會給出看似合理但不正確的答案。對于這一問題,Sam Altman 表示:“正試圖阻止 ChatGPT 隨機(jī)編造,現(xiàn)階段讓其與當(dāng)前技術(shù)保持平衡是很棘手的。隨著時間的推移,會根據(jù)用戶反饋來改進(jìn)。”

于是,一部分用戶對于 ChatGPT 的定位是,聊天解悶的好朋友。在自己遇到兩難處境或需要尋找意義時,ChatGPT 可以像“命運之書”一樣給出答案。

有一部分用戶,把 ChatGPT 當(dāng)成效率工具,在文案寫作或是某些專業(yè)問題上尋找參考。

一位 Web3 領(lǐng)域從業(yè)者體驗 ChatGPT 后的感觸是,ChatGPT 更利好創(chuàng)新型內(nèi)容創(chuàng)作者,基于調(diào)查研究和訪談類型的內(nèi)容,是很難被 ChatGPT 所取代的。伴隨著 AIGC 洶涌向前,常規(guī)性質(zhì)的內(nèi)容創(chuàng)作者或?qū)⒈惶蕴5?,ChatGPT 從輔助索引到內(nèi)容呈現(xiàn),極大地提高了閱讀搜集材料的效率,也刺激著自己的思考與創(chuàng)作體系。

ChatGPT 問世后,最火熱的討論,是其能否取代搜索引擎。對于這個問題,ChatGPT 給出了“否定”回答:搜索引擎的核心技術(shù)是搜索算法,它能夠快速索引、排序、過濾網(wǎng)頁信息,并根據(jù)用戶查詢詞提供相關(guān)的搜索結(jié)果,而 ChatGPT 只能生成自然語言文本,無法進(jìn)行搜索算法的處理。

ChatGPT 對于能否顛覆搜索引擎的回答 / 深燃截圖

但是,ChatGPT 可以與搜索引擎結(jié)合,用于提高搜索體驗。例如,ChatGPT 可以用于構(gòu)建智能機(jī)器人,對用戶查詢詞進(jìn)行解釋、指導(dǎo),幫助用戶快速找到需要的信息。

ChatGPT 出圈,AIGC 時代還早

好評和質(zhì)疑齊飛,ChatGPT 出圈了,也讓其所處的 AIGC 板塊關(guān)注度飆升。

所謂 AIGC,即利用人工智能技術(shù)來生成內(nèi)容。2022 年,Web 3.0 時代加速到來,對于內(nèi)容生產(chǎn)的數(shù)量和質(zhì)量有更高的需求。和此前 Web1.0、Web2.0 時代的 UGC(用戶生產(chǎn)內(nèi)容)和 PGC(專業(yè)生產(chǎn)內(nèi)容)相比,代表人工智能生產(chǎn)內(nèi)容的 AIGC,是新一輪內(nèi)容生產(chǎn)方式的變革,AIGC 內(nèi)容在 Web3.0 時代也將出現(xiàn)指數(shù)級增長。

在今年 7 月的百度世界大會上,百度創(chuàng)始人李彥宏就曾表示,“AIGC 或許將顛覆現(xiàn)有內(nèi)容生產(chǎn)模式,實現(xiàn)以‘十分之一的成本’,以百倍千倍的生產(chǎn)速度,去生成 AI 原創(chuàng)內(nèi)容?!?/p>

國盛證券近期的研報也指出,AIGC 將是 Web3 時代的生產(chǎn)力工具。AIGC 代表新一輪范式轉(zhuǎn)移的開始。

自今年 8 月,文本生成圖像模型 Stable Diffusion 正式開源后,一下子催生了眾多 AI 繪畫的應(yīng)用,這直接推動 AI 繪畫走入大眾視野,在近期被大眾所廣泛體驗、熟知,成為 AIGC 賽道當(dāng)紅炸子雞。

不過,AIGC 熱潮被引爆,也離不開今年 9 月一篇名為《生成式 AI:一個創(chuàng)造性的新世界》文章。文中提到,生成式 AI 可以處理的領(lǐng)域包括了知識工作和創(chuàng)造性工作,涉及數(shù)十億的人工勞動力。生成式 AI 可以使這些人工的效率和創(chuàng)造力至少提高 10%,有潛力產(chǎn)生數(shù)萬億美元的經(jīng)濟(jì)價值。

海外已經(jīng)出現(xiàn)了 AIGC 投資熱潮,甚至跑出了兩家獨角獸公司。Stable Diffusion 背后的 Stability AI 投后估值已攀升至 10 億美元,以文字生成為主的 AIGC 獨角獸 Jasper 當(dāng)前估值已達(dá) 15 億美元。

非共識資本創(chuàng)始合伙人周文靜對深燃表示,AIGC 并不是一個新概念,此前便有 AI 生成文字、AI 生成圖片,只是技術(shù)尚未成熟以及廣泛應(yīng)用。但隨著近兩年隨著技術(shù)的積累,AI 生成圖片、視頻、音樂、文字都已經(jīng)走向成熟,從量變正迎來質(zhì)變。

AIGC 依然還處于早期階段,當(dāng)前在使用體驗上有了一定改變,未來將慢慢實現(xiàn)商業(yè)化。她指出,當(dāng)前 AIGC 面向 B 端,已經(jīng)存在一定的商業(yè)變現(xiàn)空間。在降本增效大背景下,AIGC 可以幫助很多公司在內(nèi)容生產(chǎn)環(huán)節(jié)提高效率,與后疫情時代企業(yè)的發(fā)展訴求相契合。

爆火的 AIGC 領(lǐng)域也出現(xiàn)了一些亟需解決的問題。以 ChatGPT 為例,內(nèi)容不準(zhǔn)確,或?qū)⒔o用戶帶來困擾。而此前爆火的 AI 繪畫,則是因為畫作的版權(quán)問題,是歸屬于 AI 畫家,還是歸屬于平臺。一直為外界所詬病。

隱憂雖在,不過,AIGC 正處于發(fā)展的早期階段,未來能夠帶來的顛覆性變革,依然充滿著想象力。

標(biāo)簽: AIGC ChatGPT

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