寫代碼、搞創作,但也會“隨機編造”。
AI要“逆天”?
12月1日,微軟投資的AI實驗室OpenAI發布了一款聊天機器人模型ChatGPT,能夠模擬人類的語言行為,與用戶進行自然的交互。
(相關資料圖)
一經問世,ChatGPT就被用戶們瘋狂“調戲”,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”而引發熱議。
深燃體驗ChatGPT后發現,ChatGPT能夠快速走紅,火遍全球,是因其能夠給出優質的答案、提供高效獲取信息的方式,擁有強大的語言組織能力,為用戶帶來超出預期的交互體驗。
不過,弊端很快也暴露了出來,ChatGPT的強項在于組織出一個完整的答案,但給出的內容并不一定完全準確,甚至對于一些有準確答案的常識問題,也會出現漏洞,以至于知名程序員問答網站Stack Overflow緊急發公告宣布暫時封禁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首席執行官Sam Altman就在社交媒體上披露,用戶已經突破了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,即人工智能生產的內容) 添了一把柴,讓它加速走入人們視野。經過前幾年技術的積累,AIGC走到了爆發的臨界點上。
01 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在于,能夠進行文學創作。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、故事情節和結局。
ChatGPT根據命題撰寫小說框架 / 深燃截圖
一次沒有寫完,經過提醒后,還能在“調教”之下,繼續回答,補充完整,ChatGPT已經具備一定記憶能力,能夠進行連續對話。
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,可以說已經令人驚艷了”。甚至已經有用戶打算把日報、周報、總結反思這些文字工作,都交給ChatGPT來輔助完成。
普通的文本創作,只是最基本的,ChatGPT還能給程序員的代碼找Bug,一些開發者在試用中表示,ChatGPT針對他們的技術問題提供了非常詳細的解決方案,比一些搜索軟件的回答還要靠譜。美國代碼托管平臺Replit首席執行官Amjad Masad在推特發文稱,ChatGPT是一個優秀的“調試伙伴”,“它不僅解釋了錯誤,而且能夠修復錯誤,并解釋修復方法”。
ChatGPT更具備商業邏輯,不僅非常了解自己的優劣勢,可以為自己進行競品分析、撰寫營銷報告,就連世界經濟形勢也“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和ChatGPT互動,但伴隨著體驗的深入,也會擔心,自己會不會有朝一日因為AI而失業。
國盛證券區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、輸出內容的方式,AIGC有望成為數字經濟時代驅動需求爆發的殺手級應用。
ChatGPT能夠實現當前的交互,離不開OpenAI在AI預訓練大模型領域的積累。OpenAI是微軟投資的AI實驗室,也是全球AI領域最為領先的AI實驗室之一,一直因為技術層面的領先,被當作是AI領域的行業“燈塔”。
從2018年起,OpenAI就開始發布生成式預訓練語言模型GPT (Generative Pre-trained Transformer) ,可用于生成文章、代碼、機器翻譯、問答等各類內容。在當時,參數量只有1.17億。
接下來,OpenAI每一代GPT模型的參數量都爆炸式增長,2019年2月發布的GPT-2參數量為15億,而2020年5月的GPT-3,參數量達到了1750億,直接帶動了預訓練大模型成為AI領域近兩年的發展趨勢,掀起一場拼參數、拼算力的軍備競賽。
GPT-4還未到來,這一次發布的ChatGPT,被視為是基于GPT-3的微調版本,即GPT-3.5。
OpenAI表示,ChatGPT采用的模型使用了“利用人類反饋強化學習 (RLHF) ”的訓練方式,包括了:人類提問機器答、機器提問人類回答,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,可實現連續對話,極大地提升了對話交互模式下的用戶體驗。
02 警惕ChatGPT的“隨機編造”
ChatGPT也并不是總能給人帶來驚喜,不可否認,它還存在許多局限性。
當你要求ChatGPT進行創作時,它可以自由發揮,但是,當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《觀滄海》這首詩,它卻即興創作了一首。
ChatGPT“即興創作”《觀滄海》/ 深燃截圖
而讓ChatGPT做一道小學數學題,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
深度體驗后會發現,ChatGPT對于一些文化常識問題、數學計算題不是太擅長。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地“忽悠人”,仔細思索會發現存在一定漏洞。如果非專業人士無法分辨ChatGPT答案的準確性,極有可能會被嚴重誤導。
Stack Overflow就因此做出了暫時封禁的決策。據悉,ChatGPT面世之后,Stack Overflow上很快便出現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知識的人詳細閱讀才能分辨出是錯誤的。
這種情況讓Stack Overflow的質量管理遭到沖擊。ChatGPT也表示:“因為AI生成的答案不總是準確或相關的,可能會導致Stack Overflow上混淆錯誤答案,誤導在尋求幫助的用戶。”并且還表態:“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隨機編造,現階段讓其與當前技術保持平衡是很棘手的。隨著時間的推移,會根據用戶反饋來改進。”
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當成效率工具,在文案寫作或是某些專業問題上尋找參考。
一位Web3領域從業者體驗ChatGPT后的感觸是,ChatGPT更利好創新型內容創作者,基于調查研究和訪談類型的內容,是很難被ChatGPT所取代的。伴隨著AIGC洶涌向前,常規性質的內容創作者或將被淘汰。但是,ChatGPT從輔助索引到內容呈現,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是搜索算法,它能夠快速索引、排序、過濾網頁信息,并根據用戶查詢詞提供相關的搜索結果,而ChatGPT只能生成自然語言文本,無法進行搜索算法的處理。
ChatGPT對于能否顛覆搜索引擎的回答 / 深燃截圖
但是,ChatGPT可以與搜索引擎結合,用于提高搜索體驗。例如,ChatGPT可以用于構 建智能機器人,對用戶查詢詞進行解釋、指導,幫助用戶快速找到需要的信息。
03 ChatGPT出圈,AIGC時代還早
好評和質疑齊飛,ChatGPT出圈了,也讓其所處的AIGC板塊關注度飆升。
所謂AIGC,即利用人工智能技術來生成內容。2022年,Web 3.0時代加速到來,對于內容生產的數量和質量有更高的需求。和此前Web1.0、Web2.0時代的UGC (用戶生產內容) 和PGC (專業生產內容) 相比,代表人工智能生產內容的AIGC,是新一輪內容生產方式的變革,AIGC內容在Web3.0時代也將出現指數級增長。
在今年7月的百度世界大會上,百度創始人李彥宏就曾表示,“AIGC或許將顛覆現有內容生產模式,實現以‘十分之一的成本’,以百倍千倍的生產速度,去生成AI原創內容。”
國盛證券近期的研報也指出,AIGC將是Web3時代的生產力工具。AIGC代表新一輪范式轉移的開始。
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:一個創造性的新世界》文章。文中提到,生成式AI可以處理的領域包括了知識工作和創造性工作,涉及數十億的人工勞動力。生成式AI可以使這些人工的效率和創造力至少提高10%,有潛力產生數萬億美元的經濟價值。
海外已經出現了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當前估值已達15億美元。
非共識資本創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,只是技術尚未成熟以及廣泛應用。但隨著近兩年隨著技術的積累,AI生成圖片、視頻、音樂、文字都已經走向成熟,從量變正迎來質變。
AIGC依然還處于早期階段,當前在使用體驗上有了一定改變,未來將慢慢實現商業化。她指出,當前AIGC面向B端,已經存在一定的商業變現空間。在降本增效大背景下,AIGC可以幫助很多公司在內容生產環節提高效率,與后疫情時代企業的發展訴求相契合。
爆火的AIGC領域也出現了一些亟需解決的問題。以ChatGPT為例,內容不準確,或將給用戶帶來困擾。而此前爆火的AI繪畫,則是因為畫作的版權問題,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。
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