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旗帜鲜明地支持 ChatGPT 干掉遍地垃圾的互联网内容 | 近未来

旗帜鲜明地支持 ChatGPT 干掉遍地垃圾的互联网内容 | 近未来

科技

上知天文、下知地理的聊天机器人 ChatGPT,对话截图流传整个互联网——没跟它聊过秦皇汉武、新冠病毒的人生,是不完整的。
就在亚洲球队接连失利、告别 2022 卡塔尔世界杯之时, ChatGPT 给出了一个振奋人心的答案。也许,在某一个平行世界里,我们曾有两次入选世界杯正赛的辉煌。
这几天,每个人都看了太多 ChatGPT 的惊艳表演,无论是写论文,还是写代码,它都一气呵成,游刃有余。但它的回答依然具有一定的局限性,也不乏错误。如果你知道正确答案,不妨随意浏览。如果你不知道的话,还是慎重一点好。
ChatGPT 的深远意义在于,它拉高了世面上所有文章的下限。
绝大多数泛滥于各个渠道的文章,其准确性、知识性和逻辑性都远逊于 ChatGPT 。众所周知」,互联网上有大量人力,要么做标题党,要么生产水文,要么炮制庸俗的话题。Google Webmaster 的趋势分析师 Gary Illyes 称,互联网上六成的内容是重复的。
但是,AI 写的文章再好,终究只是「短平快」的资料整合。
写作者不应该满足于 ChatGPT 这种赛博「影子写手」的套路;读者应该去追求更深入、更有质量的报道。
圣诞老人和圣诞树
ChatGPT特别擅长处理一些生活难题,比如家庭纠纷、情感问题等。
上个星期就流传一张 ChatGPT 帮人解答「妻子气恼丈夫嫌圣诞树太贵不买」的截图,ChatGPT 先拉架,说有事好商量千万不要情绪化,再给出解决方案——要么俩人自己动手做一个圣诞树,惠而不费;要么出门旅行,就不用在家死磕圣诞树的贵贱。
这个套路完全符合心理学理论:安抚情绪,站在说话人一边,然后理性地给出一些切实可行的办法。从这个角度看,ChatGPT 堪比最贴心的可爱朋友。
「圣诞」是十二月份的高频问题。Shopify 高管辛西娅·萨瓦德就对 ChatGPT「破防」了。ChatGPT 帮她给儿子解释圣诞老人:「我写信是为了让你知道,我不是一个真实的人,而是一个你父母出于爱告诉你的故事的角色。」
「你的父母给你讲了关于我和我的精灵的故事,以此给你的童年带来欢乐和魔法。他们希望你相信其中蕴含的精神和假日的魔力。」
文中充满感情地写道,「父母对你的爱和关心是真实的。他们为你创造了美好的回忆和传统,希望你的童年变得特别。」
两则「圣诞」的故事,实际上突显了 ChatGPT 作为新一代「聊天生成预训练转换器」的真正能力:尽量全面、得体、有信息量地像人类一样,回答人类提出的问题。
顺着人类心思作答
ChatGPT 来自 OpenAI 研究实验室,由 GPT-3.5 系列模型提供支持,包括 3.5 之前的模型版本,都使用 Azure AI 超级计算基础结构上的文本和代码数据进行训练。
要注意的是,当前人们使用的预览版没有连接互联网,它的任何回应都来自离线训练模型。你问它「今天天气如何」,它是不知道的。
GPT-3.5 系列模型最重要的变化,是建立在人类真实反馈基础上的调校。这是一种新使用的 AI 训练方法,标记者会在模型中书写期待的回复,按照期待的回复为标记的答案排序,通过排序来奖励模型。在持续迭代的过程中,输入奖励模型,得到优化参数。
ChatGPT的训练步骤
打个比方来说,就像你在参加期末考试,按照整个学期学习的内容来填写考试卷子,答对了,得高分,名次靠前,回家可以得到父母买的最新超级马里奥乐高。如果是语文考试,你知道判卷老师喜欢鲁迅,写作文时不忘来一句「在我的后园,可以看见墙外有两株树,一株是枣树,还有一株也是枣树」之类,还有解锁更多奖励的机会。
加入大量的、人类期望的标记反馈后,就相当于一种「倾向性引导」。按照同一个机制说话,就能得到奖励。由此,ChatGPT 极大超越了自己的前身 GPT3,后者只能根据问题干巴巴地回答关键词的「定义」,而 ChatGPT 已经可以「顺着人类的意思」说话。
机器学习和人脑学习,大体是一致的。这也是五六年前,人工智能忽然飞速进步的原因:深度学习模型卷积神经网络,就是类似于人工神经网络的多层感知系统取得了突破。
不同的神经层接受、处理不同的信息,层层递进,得到一个关于某事物的「正确」的描述。计算机模拟这一过程,开始「学习」人的「识别」「认知」能力。
「奖励」也是类似的。大多数情况下,人类所做的一切有益于生存的活动,体内都会分泌一些奖励物质如血清素、催产素、内啡肽和内源性大麻素,让大脑感觉「快乐」。
得到系统判定的高分,对 AI 而言就是「奖励」。
写作是一种尊严
ChatGPT 已经完全具备了优秀客服的一切素质。相比人们最常遇见的「亲这边建议您再说一遍」的傻瓜客服机器人,ChatGPT 绝对可以令所有消费者心花怒放,找回不再高血压的上帝感觉。一切需要客户服务的行业,都有可能在该技术的进步下受益。
除此之外,ChatGPT 也是很好的效率工具。
比如搜索。有些人认为它已经足够代替谷歌等搜索引擎,可能过于绝对。首先,ChatGPT 对资料的整合,是建立在「对话」基础上,多了很多起承转合的废话,会浪费搜索者的时间。其次,ChatGPT 并不绝对保证真实性,还不提供资料来源,搜索者甚至无从多方面考证。在保真的前提下,某些需要知识搜索、查验的行业有望使用 ChatGPT。
或者说,数据库更庞大、连接互联网的 GPT-4 将是能和搜索引擎巨头比肩的大杀器。
比如写作。不只是 ChatGPT,GPT-3 写论文就已经很出色。它们会在非常典型的托福大作文的写作思路下,安排自己搜集的资料,有板有眼,非常规范,但确实不存在「创见」。
在写代码方面, ChatGPT 堪称福音。如果在浏览器上装一个 ChatGPT 插件,随时咨询代码问题,很可能在通向阿里 P8 的大道上少走很多弯路。
Jonas Degrave展示如何将ChatGPT变成一个Linux终端,并直接从Web浏览器中与虚拟机进行交互(手动狗头)
比如绘画。ChatGPT 可以和最近大热的 Stable Diffusion 联动。用ChatGPT形成一段符合自己要求的文字,再把文字输入给 StableDiffusion,出来的画作一般比自己直接输入描述好看很多。可能还是 AI 更懂 AI 吧——ChatGPT 的描述更细致,更容易被提取。
作为一名职业写作者,ChatGPT 等可以冒名顶替人类写作的 AI,就像赛博「影子写手」,促进人们反思创作的意义。
某种意义上,ChatGPT是问答类网站、知识付费的另一种面貌。你想快速知道一种技能、一条信息,ChatGPT 立刻不假思索地回答你。阅读和知识可以通过非常便利、简约的技术获取,而不是通过较长的、曲折的学习过程获得。和搜索引擎不同的是,甚至不用自己筛选信息,分辨源头,ChatGPT 都帮你做好了。
对于创作者而言,这是很大的挑战。快、直接就是目的,五分钟看完一部电影,十分钟讲解完一部名著。ChatGPT 是顺应时代需求的技术,但它不应该是创作的目的。
无限猴子定理表明,如果把一只假想的猴子放在打字机前无限长的时间,猴子最终会写出莎士比亚作品。图中的猴子正在写《Macbeast》(麦克兽),戏仿莎士比亚的《Macbeth》(麦克白)
赛博「影子写手」创作的文章,很快就会充斥各个媒体和渠道,很多人无从分辨它与人类写作者的区别。之前 Stable Diffusion 画的《空间歌剧院》,还拿了奖,一开始评委也不知道是 AI 画的。
这是很正常的现象,或者说,AI 的高质量文本,足以流通,也足以令人称道。但如果人类创作者满足于此,可能就再也没有《麦克白》的诞生。
ChatGPT,以及此前发布的 Notion.ai,都能帮创作者快速生成草稿或提纲,把节省下来的时间和精力放在写作的细节和深度上,创造更有价值的作品。
有了 AI,我们不早一点创作伟大的作品,才是说不过去的。


本文作者 ChatGPT



小红书为他们改造的公厕,值得被「抄作业」



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