AI新物种：ChatGpt 不会止于写代码调 Bug

作者：Daniel Li

出品：CoinVoice

人工智能研究公司 OpenAI 上周正式推出ChatGPT，这是一种基于对话的人工智能聊天机器人模型，它能够理解自然语言并以自然语言的方式做出回应。自ChatGPT公测以来，一些网友纷纷试水，各种千奇百怪的问题和新奇的玩法都被网友晒了出来，ChatGPT也凭借着既能玩梗、写诗、写剧本、又能给程序找bug的惊艳才能征服了一众网友，甚至连马斯克也忍不住询问ChatGPT怎么设计Twitter，一时间ChatGPT成为了时下区块链行业最热门的话题，而与之相关的AIGC（人工智能生产内容）行业也再度兴起。

ChatGPT是大型人工智能语言模型

ChatGPT是一款以 InstructGPT 为基础的人工智能语言模型，它能进行自然语言理解和生成，并具有高度的智能化和可训练性。ChatGPT以对话方式进行交互，既能够做到回答问题，也能承认错误、质疑不正确的前提以及拒绝不恰当的请求，能以更贴近一般人的对话方式与使用者互动。

ChatGPT 是OpenAI的GPT（Generative Pre-trained Transformer ）自然语言生成式模型的最新衍生品，而GPT是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型，它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。GPT目前已经迭代到了第三代，第四代GPT-4也即将上线。

GPT发展史

GPT-1诞生于2018年，这一年也是 NLP（自然语言处理）的预训练模型元年。在性能方面，GPT-1 有着一定的泛化能力，能够用于和监督任务无关的 NLP 任务。其常用任务包括：自然语言推理、问答与常识推理、语义相似度识别、分类。

GPT-2出现于2019年，GPT-2 并没有对原有的网络进行过多的结构创新与设计，只使用了更多的网络参数与更大的数据集，在性能方面，除了理解能力外，GPT-2 在生成方面第一次表现出了强大的天赋：阅读摘要、聊天、续写、编故事，甚至生成假新闻、钓鱼邮件或在网上进行角色扮演通通不在话下。

GPT-3发布于2020年，作为一个自监督模型，几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，在参数上，GPT-1包含了1.17亿个参数，GPT-2包含了15亿个参数，而GPT-3比前身多出了100倍，数量突破到了1750亿个参数。在性能方面，GPT-3 能够将网页描述转换为相应代码、模仿人类叙事、创作定制诗歌、生成游戏剧本，甚至模仿已故的各位哲学家——预测生命的真谛。且GPT-3不需要微调，在处理语法难题方面，它只需要一些输出类型的样本（少量学习）。可以说 GPT-3 似乎已经满足了我们对于语言专家的一切想象。

GPT-4目前还没推出，不过坊间传闻GPT-4预计很快就会出现，并且传闻中还提到GPT4已经通过了图灵测试，而所谓的图灵测试目的是测试机器能否表现出真人一样的智能水平，GPT-4通过了图灵测试，则表示GPT-4已经具备了真人一样的智力水平。或许从GPT-4开始，真正的人工智能时代将要到来。

ChatGPT和GPT的区别

ChatGPT和GPT都是由 OpenAI 训练的大型语言模型，ChatGPT是基于GPT-3模型的衍生品，因为这一点ChatGPT也被称为GPT-3.5，但是在实际功能和应用方向上ChatGPT和GPT系列还是有一些关键的区别。

GPT是最强大的语言模型之一，目前已经发展到了第三代。它可以针对各种自然语言处理任务进行微调，包括语言翻译、文本摘要和问答，侧重于综合语言服务。而ChatGPT是专门为聊天机器人应用程序设计的GPT-3模型变体。它在大型对话文本数据集上进行了训练，因此能够生成更适合在聊天机器人上下文中使用的响应。

在性能方面，ChatGPT不如GPT强大，但它更适合聊天机器人应用。它通常也比 GPT更快、更高效，这使其在实时聊天机器人系统中成为更好的选择。总体而言，ChatGPT 和GPT都是强大的语言模型，但它们的设计目的不同，各有所长。

ChatGPT可以带来哪些改变

ChatGPT背后的训练除了常规的万亿级别语料投喂之外，还依托了更为强大的算力，总算力消耗大约为3640PF-days，除此之外，ChatGPT有两个较为明显的思路。即引入“人工标注数据+强化学习”。这也使得ChatGPT可以在不断积累数据的同时，通过不断的强化训练，让自己变的更加智能。ChatGPT所带来的改变不仅是为下一代智能搜索引擎发展提供了思路，还将助力AIGC（人工智能生产内容）行业进一步向前发展。

ChatGPT开创了搜索引擎的新范式

自ChatGPT发布以来便吸引了全球科技圈的目光，其用户量在短短数天便增长上百万，而ChatGPT通过与用户交流的方式，充分挖掘用户真实需求，提出针对性的答案也为未来搜索引擎提供了新范式，ChatGPT也被认为是最有可能取代谷歌的下一代智能搜索引擎。

人们在ChatGPT和谷歌上就相同的一个问题就行检索，通过对比发现ChatGPT往往可以给出用户最想要的答案，并且答案呈现的方式也非常直接，如ChatGPT可以根据用户编程的需求直接生成代码，同时也可以帮助用户检索已有代码存在的错误。而面对同样的问题谷歌却只能给用户提供一堆网页链接，运气好或许可以找到类似问题的处理教程，这无疑会花费用户更多的时间寻找答案。从时间成本和效率上ChatGPT无疑比现有绝大多数的搜索引擎更有优势。

有人甚至将ChatGPT比喻为“搜索引擎+社交软件”的结合体，能够在实时互动的过程中获得问题的答案，ChatGPT所带来的搜索引擎新范式也让其在寻找答案、解决问题的效率上超越了百度、谷歌等平台，但是ChatGPT目前还处在早期发展阶段，数据的收集还仅限于2021年之前的资料，想要取代谷歌成为下一代智能搜索引擎，ChatGPT还有很长的一段路要走。

ChatGPT或将威胁常规内容生产者

ChatGPT另一个惊艳的表现是在语言组织能力、文本水平、逻辑能力上，一些用户甚至打算把日报、周报、总结反思类的工作，都交给ChatGPT辅助完成。除了在文本创作上，ChatGPT还能给程序员的代码找Bug，一些开发者在试用中表示，ChatGPT针对他们的技术问题提供了非常详细的解决方案，比一些搜索软件的回答还要靠谱。

ChatGPT更利好创新型内容创作者，基于调查研究和访谈类型的内容，是很难被ChatGPT所取代的。真正面临威胁的是常规性质的内容创造者，如总结报告、基础的程序编写等此类常规性质的内容，ChatGPT已被证实有不输于人类的能力，并且从时间和成本上看ChatGPT无疑比人类更有优势。就在ChatGPT公测不久，国内程序员社区 V2EX 就有用户就在「程序员」节点发表了一则帖子，名为《体验了下 chatGPT，越玩心越凉》，心凉的背后是，越来越多证据显示 ChatGPT 在代码编写上的优秀能力，底下的评论则大部分是吐槽自己卷赢了同事，却最终输给了AI。

但是从另一方面看，ChatGPT也带来了更多的好处，从辅助索引到内容呈现，ChatGPT极大地提高了阅读搜集材料的效率，打破了知识的壁垒，当人们想要了解或掌握某一项知识时，不用再像过去一样交学费报班学习，ChatGPT可以给出专业的指导。此外ChatGPT的出现也促使了内容创作者不断的探索创造新的内容，让内容创作向更好的方向发展。

ChatGPT助力AIGC行业进一步向前发展

AIGC是指利用人工智能技术来生成内容，和此前Web1.0、Web2.0时代的UGC（用户生产内容）和PGC（专业生产内容）相比，代表人工智能生产内容的AIGC，是新一轮内容生产方式的变革。

AIGC真正的大火是源于AI+绘画应用的出现，在2022初推出至今短短的几个月内已经孕育了好几个独角兽，众多的资本也开始疯狂涌入到这一领域，ChatGPT本身也属于AIGC领域的实际应用，并且ChatGPT突出的文本编辑能力也为AIGC在文本领域商业化应用提供了可能，相信不久以后一些由AI创造的小说、新闻将会很快出现在大众面前。

AIGC对于创作的替代，降低了创作门槛，为元宇宙数字内容的丰富打下基础。在此之上，ChatGPT所展示了作为生产力的存在，或许在未来会改变获取信息的方式，成为AIGC新时代的用户入口。而ChatGPT的火爆也助力了AIGC行业进一步向前发展。

ChatGPT存在的问题

ChatGPT的出现让AIGC行业再度兴起，随着越来越多的人开始关注这一行业，ChatGPT所暴露出来的问题也愈发明显，虽然ChatGPT成功的回答了CNN提交的问题，但是一些回答明显不对。作为人工智能的ChatGPT可以回答涵盖人类所涉及的各个学科的问题，但是ChatGPT并不是专家，它无法确保给出的建议或答案是正确的，一些人想要它发挥更多作用，甚至攻克人类尚且无法解决难题的想法恐怕要落空了，至少当前的ChatGPT还不具备这项能力。

ChatGPT造成垃圾答案泛滥成灾

Stack Overflow——全世界第二大程序员交友网站，正在面临ChatGPT源源不断生成垃圾答案的威胁，一些社群成员利用ChatGPT生成的答案随意地发布到网站上，然而为了判断这些答案的对错，避免用户被误导，Stack Overflow就需要安排大量专业人员进行考证，对此疲于应付的Stack Overflow不得不宣布，暂时禁止用户分享来自 ChatGPT 的信息，这些表明了，在涉及一些专业领域或当用户对于答案精准度有要求时，ChatGPT目前还不被信任。当前它在人们心中的定位还只是一个人机聊天的工具。

ChatGPT的回答可能会无意识的伤害到某一群体

除了传播不正确信息的问题之外，ChatGPT语言模型的运行机制也很容易给出看似合理但不正确或荒谬的答案，市场研究公司 ABI Research 的研究主管 Lian Jye Su 曾警告说，聊天机器人的运行“没有对语言的上下文理解，尤其是它缺乏针对特定区域或国家的了解，一些看似正常的回答可能会伤害到某一类人或是表现出偏见的行为。”如关于女性是否需要出门带头巾的问题，ChatGPT的问到可能会造成一部分女性的困扰。

ChatGPT引发社交媒体信任危机

ChatGPT惊人的语言能力也带来了另外一个问题，就是它模糊了人类和AI的界限，当你在社交媒体上与人交流时，你将无法确认对方是否为真实的人类，社交媒体也有可能会因此陷入信任危机。对此Twitter网友@clowwindy就发布了一串推文，讨论了ChatGPT使用泛滥可能导致社交媒体上充斥更多、威胁更大的虚假信息：

ChatGPT虽然存在一些问题，但整体瑕不掩瑜，未来随着GPT的更新迭代，这些问题都会得到解决。而且相比于之前大火的AI绘画，ChatGPT更具有将AI能力与工作流程相结合的潜力，例如ChatGPT与Midjourney等创作工具融合，可以直接输出设计图稿等内容，用户只需要调整自己的需求，就可以促使AI输出更高质量的内容，而ChatGPT也可以在用户不断的反馈中，调整完善自己的答案。

ChatGPT的大火离也不开OpenAI长期以来在AIGC领域的默默耕耘，也正是因为有了前几代GPT的技术积累，ChatGPT才能厚积薄发，一鸣惊人。很多人惊叹于ChatGPT的能力，但其实真正惊艳的还在后面。ChatGPT作为OpenAI未来人机交互领域的新起点，它的推出只是为即将公测的GPT-4作预热，正如如OpenAI CEO Sam Altman 的一句话：“Trust the exponential. Flat looking backwards, vertical looking forwards.” 我们就处在即将起飞的这个点上。