最近很火的 ChatGPT 究竟是什么?

袁志蒙 669次浏览

摘要:我想,最近许多朋友的生活中,可能或多或少都被 ChatGPT 刷屏了。ChatGPT 其实也不是新事物,它背后的基础,是母公司 OpenAI 在几年前发布的自然语言模型 GPT。对人工智能有所了解的朋友一定知道,OpenAI 于 2018 年发布了...

我想,最近许多朋友的生活中,可能或多或少都被 ChatGPT 刷屏了。

你或许已经看过了许多相关的文章。它们或许从商业角度出发,告诉你 ChatGPT 引发了怎样的商业浪潮;或许从技术角度出发,告诉你 ChatGPT 的原理和技术有多厉害;又或者,直接向你推销各种各样的类似产品,告诉你这些产品多么有前途……但这些,离我们的生活都有些遥远。你可能看了很多文章,依然没有搞明白,ChatGPT 究竟是什么,它跟我有什么关系?

ChatGPT 是什么?

ChatGPT 实际上不是一个新事物。它是2022年11月推出的,刚推出的时候我就使用了,还在知乎发了一条想法吐槽了一下。

没想到,时隔两个月之后,随着微软及一票商业公司的入场,它又开始火了,火得家喻户晓。

那么,ChatGPT 究竟是什么?

从原理上来讲,ChatGPT 其实也不是新事物,它背后的基础,是母公司 OpenAI 在几年前发布的自然语言模型 GPT。对人工智能有所了解的朋友一定知道,OpenAI 于 2018 年发布了 GPT-1,首次让人工智能能够让人类一样「理解文字」、写出文字。

随后几年里,OpenAI 陆续推出了 GPT-2、GPT-3,用更庞大的参数实现了更精细的学习。通俗来说,就是让人工智能更「像人」了。

目前 GPT-3 已经用在了很多场合。像国外已经有用 GPT-3 来写新闻的应用,至于用 GPT-3 写小说、生成游戏台词、生成代码,也都在探索中了。

而 ChatGPT,就是在 GPT-3 的升级版 GPT-3.5 的基础上,进行一定的包装、微调、优化,所做出来的产品。过往的 GPT-3 只是一个底层引擎,必须接入到一个软件中才能使用。而 ChatGPT,可以理解为 OpenAI 自己为 GPT 做了这么一个软件,让用户可以直接使用它。

所以它才叫 ChatGPT,也就是「可以聊天的 GPT」。

那么,GPT 又是什么呢?它的全称是 Generative Pre-trained Transformer,生成式预训练转换器。简单来说,它的原理是:先给它提供一个庞大的语料库(通常是直接从互联网上抓来的),让模型通过上千亿个参数对这些文本进行打散、标记、学习,构建起一个复杂的预测模型。

然后再依据这个预测模型,判断一个单词在这个情境下应该接哪一个单词。就这样一个一个单词串起来,形成一段话,或者一篇文章。

这种预测的模式,其实跟我们大脑的学习和加工模式是非常相似的(详见《打开心智》第一章)。因此,这也是它能够更「像人」的一个重要原因。

我们可以用三层模型来理解:

这个模型背后无需人工参与的「无监督」式预训练自学习原理,或者说让模型像大脑「自由生长」的过程,就是它的动力层;借由这个原理所完成的 GPT-3.5,就是一个结构层,是 ChatGPT 起作用的主要基础;而对这个 GPT-3.5 进行包装、优化所形成的 ChatGPT,就是一个交互层,它的本质就是加了一层更友好的用户界面和交互方式,让个人用户能够更容易地应用它。

ChatGPT 能做什么?

了解完 ChatGPT 的原理,我们自然会关心一个问题:就目前而言,ChatGPT 究竟能做什么?

1)回答问题。

这可能是 ChatGPT 最简单的应用。你在聊天界面里向它提问,比如「波粒二象性是什么意思」,它就会用流畅的语言向你解释,把这个概念讲解得非常清楚。就我试用的体验而言,效果非常好,简洁晓畅,表达能力胜过许多人。

2)撰写文章。

你可以向它提要求,让它按照你的要求撰写一篇文章。这是我去年做的一个实例,大家可以看看:

最近很火的 ChatGPT 究竟是什么?

质量还是挺像模像样的。

在这个基础上,可以有非常多针对性的应用。比如:

你可以让它撰写一封邮件,告诉客户你的报价,并且用礼貌、恳切的语言去表述。它写出来的作品保证用词精确,句子流程,比一般人写的要好;你可以给它一个主题,再给一些背景和指引,让它撰写一份策划方案,甚至让它帮你想创意、提供各种不同方向的点子和灵感。这可以帮你节省大量时间精力;你可以给它一些数据,让它根据这些材料撰写一份报告。它会非常智能地组合这些材料,生成一份文质兼美、结构清晰的报告,省去你斟酌文字的大量功夫;你可以给它一个选题,让它生成大量内容、风格和行文都截然不同的文章,发布在各个平台上。据说已经有一些营销号开始这么干了;你甚至可以让它按照老师的要求写一篇论文。实际上,国外已经有许多学生开始用 ChatGPT 完成作业了,也开始有大学教授跟 ChatGPT 「斗智斗勇」,比如要求学生现场写作,要求学生解释每段话的意思,等等。

所以有一个笑话是这样的:

老师对 ChatGPT 说:请帮我想一个题目;学生对 ChatGPT 说:请按照这个题目帮我写一篇文章;助教对 ChatGPT 说:请帮我给这些文章写评语并打分。

3)总结提炼。

ChatGPT 还有一个非常强的能力,就是对输入的材料进行总结提炼。比如:你可以给它输入一篇文章,让它概括文章大意;或者给它输入一段讨论,让它总结主要观点和论证。

现在也已经出现了一些产品,利用 ChatGPT 背后的 GPT 构建,能够实现这样的效果:你输入一个视频、一个播客,AI帮你收听,听完,用简洁的语言总结出视频或播客的要点,呈现给你。

4)生成代码。

许多程序员朋友盛赞 ChatGPT 的一点,在于它的代码能力非常强。你提一个要求,比如「如何实现XXXX效果」,ChatGPT 会告诉你几种可行的方案,并提供这些方案的主要函数和算法;你向它提问,比如「在XXXX情况下出现了一个bug,为什么」,ChatGPT 会告诉你几种可能的原因,并告诉你如何处理每一种可能性。

我自己试了一下,我觉得它写代码的能力比我强多了,大概有100倍吧。

之所以 ChatGPT 能够掀起这么大的热潮,一大原因是因为它太「像人」了。你会感觉,跟你对话的似乎不是一台机器,而是一个非常聪明,几乎无所不知、无所不能,并且能满足你任何要求的人。这一点,令许多人欲罢不能。

这表现在几个地方:

1)每一次跟 ChatGPT 聊天时,只要你不关闭窗口,你说的每一句话都会成为它的「上下文」。

换言之,你可以像跟真人对话一样,不断问它「然后呢?」「还有吗?」,或者表达你的态度,它会给出像真人一样的回应,无需你不断重复、补充、完善问题。

举个例子:你抛出一个话题,它回答,你对它的回答里有个地方不太满意,可以直接指出来,它会道歉,然后给出一个更好的、满足你要求的回答。这个过程非常自然、流畅,你就像在跟一个真人对话,它能完全理解你的每一句话,并给出合乎逻辑的回应。

2)得益于海量的训练参数(GPT-3 有 1750 亿个参数),ChatGPT 的文字生成能力非常精细,质量极佳。

它写的文章,表达能力甚至强于许多不擅长写作的普通人。我有时向它提几个问题,它给出的回答会让我感到「有启发」,或者是一个新的角度,或者是一个完善的框架,这已经非常有价值了。

ChatGPT 的缺点和问题

但是,ChatGPT 也并非绝对完美。实际上,就目前而言,ChatGPT 依然存在好几个亟待解决的问题。

最严重的问题,就是 ChatGPT 的错误率实在是太高了。举一个简单的例子,这是我去年用 ChatGPT 测出来的实例:

最近很火的 ChatGPT 究竟是什么?

为了模仿一个外行人,我刻意把问题写得不太准确,可以看到,答案非常离谱。这可能跟 ChatGPT 的训练语料库主要是英文材料有关。用英语提问的话,答案的正确率会提升,但依然会出错。

并且,ChatGPT 往往会用非常自信、言之凿凿的语气来回答问题。这就导致了,如果你是一个外行人,很多时候你可能压根没办法分辨它给出答案的准确性。哪怕是内行,对于一些较为琐碎的细节,也很难去验证。

去年 ChatGPT 刚发布时,知名的程序开发交流论坛 Stack Overflow 就很快将其封禁。官方的解释是:这是因为 ChatGPT 给出的答案经常有错误,但我们很难看出错误在哪里。

从我的角度来说,如果一款人工智能工具,100次回答里面有3-5次是错误的,那我可能就不会用它。因为我很难判断它会不会再某一次突然犯一个大错误,给我造成严重损失。

实际上,我可能希望等它的错误率达到千分之一以下时才会去使用。但就目前来看,可能还需要很长一段时间,才能达到这个水平。

另一个问题是道德伦理问题。

ChatGPT 是一个人工智能程序,它只会忠实地按照内在的预测模型回答问题。因此,如果你向它进行诱导性提问,那可能会得到一些偏离道德伦理的答案。这可能会引起不必要的负面反应。

尽管官方已经在不断修复漏洞了,但毕竟防不胜防。再者,你修复得越多,也就意味着这个工具能够发挥作用的场景越少。这可能是一个需要考虑的平衡。

最后一个非常重要的问题,是摄入信息的水准问题。

ChatGPT 不能凭空生成信息,它所有的知识,都只能来自于它被喂养的语料。那么,显而易见,它所能够提供的答案,能够输出的内容,也不会超过这些语料的平均水平。你不可能指望它摄入一大堆插科打诨的帖子,要求它写出《三体》。

而由于互联网上存在大量的劣质信息,这就导致了:ChatGPT 摄入的信息越多,它整体的水平可能也就越低下。

遗憾的是,我们至今还没有一套可靠的方法,能够客观地判断内容质量的优劣。高引用的论文也可能是错的,名气颇大的学者也可能是灌水出来的,关注者颇多的 KOL 也可能是营销号。

而如果依赖于用户的点赞或转发等数据去判断内容质量,常识和经验告诉我们:这样带来的势必是大量哗众取宠、吸引眼球的劣质内容,只会更严重地污染这个池子。

并且,随着大量工具和服务开始使用 ChatGPT 等工具,大量由人工智能生成的文章会充斥互联网。这就会造成「自产自销」。一旦人工智能只能喂养由其他人工智能产出的语料,它的水准就将会遭遇一面难以打破的障壁。

有研究认为,在5-10年内,互联网上的内容可能就会被用光。届时,人工智能将成为无米之炊,只能再次反刍自己所产出的信息。

这可能会是制约 ChatGPT 等 AIGC(人工智能生产内容,AI Generated Content)工具的一个最严重的问题。

ChatGPT 的未来前景

如果我们用乐观的眼光去看待,认为 AIGC 能够克服上述这些问题,那么,它对我们的生活,会带来什么样的改变呢?

1)搜索。

互联网发明之前,我们的信息获取可以说是搜索1.0时代。那时,我们只能到图书馆去查阅资料,用卡片和笔记本做笔记,通过摄影或手抄的方式记录,繁琐,麻烦,成本又高。因此,「做研究」成了一件阳春白雪的事情,只有少数人有能力去做。

后来,有了互联网,有了搜索引擎,大量的信息被电子化,放到网络上。我们获取信息的方式被大大拓宽了。只需要输入关键词,就能看到刊载在各种期刊上面的文献,存放在图书馆里面的资料,看到别人的分析、观点和见解。我们迎来了一个信息爆炸的搜索2.0时代。

而有了 ChatGPT 等 AIGC 工具的辅助,我们可能会迎来搜索3.0的时代。

搜索2.0迫切需要解决的问题是什么呢?信息太多了。如何有效地筛选、提炼、整合这些信息,就成了一个难题。但 AIGC 可以解决这个问题。我们向它提问,给出一个关键词,它快速整合知识库里相关的信息,总结提炼出最符合我需求的答案,呈现给我们。

整个过程流畅,自然,舒适,可以省去我们在大量信息间来回穿梭、整理的时间,极其便捷 —— 这就是搜索3.0。

你问,它答,答案就在那儿,以最好的面貌呈现给你。

现在已经有一些类似这样的工具了。比如我在用的学术搜索引擎 Elicit,就是使用人工智能检索我想要的论文,不过还停留在比较初级的阶段。也许等有了更成熟 GPT 的加持,会再上升一个台阶。

因此,ChatGPT 也吸引了许多巨头的关注。目前最受关注的,应该就是微软和谷歌了。

微软已经直接投资了 OpenAI,并且计划在自己的搜索引擎必应和浏览器 edge 中嵌入 ChatGPT。目前,ChatGPT 版必应已经在国外向少量媒体开放,个人使用可能还要等一段时间。你可以登录必应国际版,会有一个加入等待清单的提示。

谷歌也宣布将一个人工智能 Bard 嵌入 Google 搜索之中。Bard 背后依托的是谷歌自己开发的人工智能模型 LaMDA,跟 GPT 效果相似但不同。

2)阅读。

前面提到,ChatGPT 有总结提炼的能力。这一点,可能彻底改变我们阅读和学习知识的方式。

试想一下:未来我们会如何学习一个新概念?你向人工智能提问,它直接把概念详细讲解给你。不懂的地方可以继续追问,它会进一步向你解释。那么,你还需要去到处找资料、看教材、听课程吗?不需要了。有人工智能就够了。

未来我们会如何阅读一本书?也许你可以把它导入人工智能,它会自己帮你总结提炼出书里最有价值的内容。可能是作者的观点,可能是方法论和步骤,可能是案例或论据……你想要什么,就向它下达什么指令,让它帮你「脱水」,呈上一份完善的摘要。

未来我们会如何看视频、听播客?或许我们也不用看、不用听了,直接导入人工智能,它会帮我们总结出其中的要点,甚至可以帮我们写一份妙趣横生、文采飞扬的阅读报告,让我们能轻松愉快地摄入知识。

未来,我们可能每个人都有拥有属于自己的专属医生、律师、财务经理……无论我们想要咨询什么问题,直接问人工智能就好,它会给出最新、最全面、最准确的答案。

当然,上面说的这些,现在的人工智能还远远不能做到。但很可能我们离这一天也不会多遥远了。

3)写作。

这一点可能是更简单的了。

我们不再需要自己字斟句酌去写邮件,只需要给它一个指令,人工智能就会自动帮我们写好一份邮件。

我们不再需要自己写材料、写报告,只需要给它足够的信息,人工智能就会自动帮我们整理好文字,并且文笔上乘。

我们不再需要把大量的精力耗费在撰写方案、文档上面,而只需要思考,想出各种各样的创意、主题、想法……再把这些想法告诉人工智能,它就可以自动帮我们把这些繁琐的事务全都搞定。

甚至,连思考本身都可以让人工智能来辅助 —— 你可以给它一个话题,让它帮你寻找素材、案例、参考资料;或者让它帮你头脑风暴,提供各种各样的点子供你参考……我们或许将真正迎来一个「人工智能助理」时代。

微调:训练你自己的人工智能

在这些应用之中,最令我感兴趣的,其实是微调(fine-tuning)。

什么意思呢?它指的是:在人工智能本身的基础上,你再喂给它一些独特的、专属于你自己的材料,把它训练成一个属于你自己的人工智能,让它能够回答一些更具针对性的问题,满足你独特的需求。

举几个例子。

国外有人分享了一个实例:她把自己童年时的日记上传到一个人工智能模型中,让程序去学习她的思维、经历和文字,从而制造出了一个「童年的自己」。然后,跟这个「童年的自己」交谈。把自己遇到的问题,产生的困惑,面临的抉择向她询问,从自己的内心中寻找答案。

这是一个非常有意思的例子,也令我非常难忘。

同样,如果把一位作家的所有作品输入进去,或许再加上他的生平和经历,这个人工智能就能用作家的口吻去回答一些相关问题。国外有人做了这么一个尝试,向 ChatGPT 输入《反脆弱》作者塔勒布的作品,让它煞有介事地回答问题,使得塔勒布本人不得不出来纠正。

那么,如果把《红楼梦》以及明清的各种史料喂给一个更成熟的人工智能,它有没有可能续写出《红楼梦》?我想,这是可能的。

我感兴趣的点在于:通过微调,我们完全可能创造出一个专属于我们自己的人工智能 —— 只需要把我们所有的笔记,工作中产生的材料,平时的思考和日记……都喂给它,就可以了。

在这个情况下,它就是你,甚至它比你自己还更接近你自己 —— 因为许许多多你可能已经忘却了的记忆,它都能够忠实地保留着,并依据一套算法完善自己的预测模型,做出更符合你内心和需求的选择。

换言之,这就是一个专属于我们的「内脑」。当我们有疑惑时,当我们需要搜寻信息时,当我们需要分析问题、做出判断时,都可以参考它的意见。

不过,目前的 ChatGPT 似乎还不提供微调的功能,但 OpenAI 官网是有几个模型提供微调的,只不过需要一定的技术能力。感兴趣的朋友可以试一试。

另外,现在有些工具也在往这个方向尝试。比如有一些新兴工具,尝试记录你在电脑上浏览过的一切信息;以及知名笔记软件 Notion 也推出了 Notion AI,能够提供类似 ChatGPT 的功能。

那么,如果在我们的电脑中内置一个人工智能助手,或者在笔记软件中内置一个人工智能,把我们摄入和记录的信息都作为语料喂给它,似乎并不是遥不可及的事情。

到时也许可以出现这样的事情:你闲来无事,向它提问:最近有没有什么适合我看的电影?它会向你推荐一个清单。上面的内容来自哪里呢?来自它对你打过分的电影、读过的小说、有感而发的想法、平时搜索的内容、甚至跟朋友聊天的信息……这些数据进行综合分析之后,所推断出的你的喜好。

它甚至会告诉你:这部电影用到了你三年前偶然想到的一个点子,处理得非常好,有没有兴趣看一下?这部电影探讨了一个议题,正好是你前段时间一直感兴趣的,不妨参考一下……当然,这个「内脑」无法绕开的,就是隐私安全的问题。如何确保我们的隐私不被别人所获得?我们愿意付出多少隐私作为代价来换取这样一个内脑?我们又能否接受它的存在,如何理解它与我之间的同一性?

这些,也许都是可以探讨的问题。

ChatGPT 会替代什么职业?

似乎每次聊到人工智能,都有人会问这个问题。

不过,我的答案依然是比较乐观的。就目前来看,甚至就上文所述的近未来来看,ChatGPT 等 AIGC 工具,什么都不会替代 —— 它只会提升我们的效率。

原因很简单:AIGC 的定位不是一项「职能」,而是一种「工具」。

什么叫职能?比如有一款人工智能,功能是帮助你看X光片,那这是一项职能,它可能会替代掉一部分医生的功能;但 AIGC 的功能是搜索、阅读、写作,这是所有职业都需要的基础技能。它本质上是辅助性的,是一种辅助的工具。

AIGC 可以帮我们做到的是什么呢?我们不需要再给每个 NPC 写一堆重复的台词了,而是可以设计 NPC 的背景,让 AIGC 自动生成他们的台词,甚至产生任务和剧情;我们也不再需要给小说中的每个人物设定人设了,可以先做好背景框架,再让 AIGC 生成一大堆人物,我们从中挑选,润色一下就好……因此,有了 AIGC 的存在,我们能够想象的未来是:搜索信息更准确了,阅读效率更高了,得到的专业建议有了更多的渠道可以参考对比,游戏的剧情和任务可以更丰富了,小说和影视剧可以更多元化了,新闻可以更加实时地推送给我们……所有的创作型职业都应该为此感到开心,因为困扰着他们的最大障碍 —— 无聊的、繁琐的、劳动密集型的操作性工作,可以被 AIGC 替代掉了。

那么,面对 ChatGPT 等 AIGC 工具,最需要、可能也是最重要的一项能力是什么呢?—— 是明确自己想要什么,并且能够表达清楚自己想法的能力。

能够提出一个好问题,有时候比能够解决一个问题更重要。ChatGPT 的出现,更加清楚地表明了这一点。

你对自己的清晰认知,对外部世界的独特见解,深入事物本质的洞察力,以及将其表达出来的沟通能力。

这四点,会是我们在面对一个由人工智能驱动的世界时,更加潇洒自如的武器。

最后,用我之前写的一个想法来作结吧。

随着 ChatGPT 等 AI 工具的发展,我们还需要记笔记吗?未来我们该如何管理知识?

所有知识,大体上可以分成三类:

一是客观存在的信息和事实;

二是我们对这些客观信息的理解、总结和思考;

三是我们行动实践所获得的经验和心得。

ChatGPT 等 AI 工具,能够替代的是绝大部分的一,以及一部分二。也就是它能替代客观信息库,以及我们对客观信息的总结。但二里面我们自己的思考加工, 以及三里面我们的实践记录,是没有办法被替代的。

实际上,这也是让每个人的知识体系和知识结构真正有别于其他人的地方:重要的不是你收集和掌握到了多少信息,而是你对这些信息有着怎样的理解、形成了哪些自己的看法。

随着 AI 的发展,未来更好的形态,可能是一个「公用的外脑+私人的内脑」。我们可以接入这个公用的外脑,询问客观知识库所存在的一切信息和资料,包括论文、互联网文章、书籍、视频,等等。

而每个人基于他所记录的思考和项目实践,可以有一个经过自己微调和训练的内脑,让它学习自己的生活和思考方式,通过向它提问获得更加私人的、针对自己需求的答案,成为自己的秘书。

到时所谓的「记笔记」,可能就会变成向这个内脑喂材料和微调的过程。而每个人的大脑+内脑,可能就会变成一个专属于他的思考机器,也是将每个人区分开来的方式。

我非常期待这一天的到来。

——  闲聊时刻 ——

那么,如何体验 ChatGPT 呢?

使用 ChatGPT 需要注册 OpenAI 的账号。遗憾的是,注册账号有一定的门槛。目前,OpenAI 不接受中国大陆的 IP 访问,也不接受中国大陆的手机接收验证码。如果你有海外朋友,可以请求他们的帮忙。

然后,ChatGPT 现在需要付费了,每月的价格是20美元。免费账户也能用,但是会有限制,经常遇到网络堵塞。也许过段时间热度下去了会好一些。

最后,也许是这几天热度太高了,ChatGPT 的官网经常出问题,经常访问不了。因此,不妨多等几天,不用急着去尝试。

另外,前文也讲过,微软的必应和谷歌都在尝试将类似产品嵌入到搜索引擎之中,等正式上线了也可以体验一下。


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  • 网友评论:

    不错

    2023-02-11 21:35:09 回复

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