不知道iPhone 14，是ChatGPT的最大短板

AI 带来的惊奇越来越多了，前有 Stable Diffusion 的 AI 绘画让画师高呼职业生涯结束，后有 ChatGPT 让无数程序员、文字编辑越用越心凉。甚至很多用户在对比谷歌搜索和 ChatGPT 之后，已经喊出「谷歌完蛋了」。

(相关资料图)

AI 的进化实在太快。

上周，顶着明星光环的 OpenAI 发布了 ChatGPT——一个自然语言生成式 AI，发布后很快就在小范围内流行起来，随后持续发酵，大量的对话截图开始涌现在 Twitter、即刻、微博及朋友圈，并风靡全网。

从敲代码、写稿、推荐到教你学英语、写小说，甚至是一场类似人类之间的对谈，ChatGPT 都表现出现了惊人的语言能力。

甚至有 TikTok 工程师通过一步步引导在 ChatGPT 中实现了一门新的编程语言——GPTLang：

图/@Tisoga

与此同时，惊人的语言能力也让互联网上「人类」和「AI」的界限越来越模糊 ，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：

图/@clowwindy

讽刺的是，@clowwindy 最后揭晓这一系列推文讨论实际都是由 AI 编写完成。

程序员同样也「震惊」了。国内程序员社区 V2EX 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》。

图/V2EX

心凉的背后是，越来越多证据显示 ChatGPT 在代码编写上的能力， 更关键的在于 AI 的进化速度，在很多人看来 AI 将在不久后替代大量底层程序员。

当然，ChatGPT 现阶段还远不足以替代程序员，但其回答问题的能力却实实在在威胁到了作为搜索引擎的 Google，以及编程问答社区 Stack Overflow。

就在本周，Stack Overflow 已经宣布一项新的规则： 禁止使用 ChatGPT 生成的内容来回答社区里的问题。

Stack Overflow 声称，在使用 ChatGPT 生成的文本回复的问题中，其正确率非常低，而这些内容对整个网站以及寻求正确答案的用户来说是有害的。

ChatGPT 不是恶魔也不是神，实际上 ChatGPT 的横空出世在两年前就埋下了伏笔。

ChatGPT 的身前身后

ChatGPT，介绍一下你自己。

图/ChatGPT

简单理解，ChatGPT 首先是一个对话式的 AI。类似我们和 Siri、小爱同学通过语音进行对话，寻求 AI 语音助手的帮助和解答，我们通过文字与 ChatGPT 对话。不同的是，ChatGPT 的能力要强太多， 它甚至可以告诉你写一个 Chrome 离线的小恐龙游戏或俄罗斯方块的代码：

俄罗斯方块完整代码的部分，图/ChatGPT

想要了解 ChatGPT，绕不开它的身前和身后。

ChatGPT 衍生自 GPT-3 的最新迭代版本 GPT-3.5，同样发布于上周。而早在 2020 年，OpenAI 就发布了自然语言生成模型 GPT-3，一石激起千层浪，给整个行业都带来不小的震撼， 在去年还发布了一个衍生自 GPT-3 的新 AI —— DALL·E。

到今年上半年，DALL·E 升级为 DALL·E 2 并对外限时开放使用，在 Stable Diffusion 开源走红之前， 正是 DALL·E 2 引领了 AI 绘画的热潮，同时也带火了那张经典的宇航员骑马图。

图/OpenAI

DALL·E 2 专注文本生成图像，ChatGPT 被定位于人机对话，他们都是身后的 OpenAI 公司在 AI 应用与商业化上的尝试。

事实上，OpenAI 经历过两个阶段。在第一个阶段，创始人伊隆·马斯克以及知名创业孵化器公司 Y Combinator 时任总裁山姆·柯曼，出于对强人工智能的担忧成立了非营利组织 OpenAI， 目标是与其他机构和研究者在 AI 上进行合作，并向公众开放专利和研究成果。

到第二个阶段，马斯克由于特斯拉在自动驾驶上的利益冲突，选择退出 OpenAI 董事会。随后，OpenAI 于 2019 年成立了「营利性质的」子公司 OpenAI LP。山姆·柯曼为此从 YC 离职后专注于 OpenAI LP CEO 一职， 随后还拉来微软 10 亿美元的入股与合作，并开始了 AI 商业化的探索。

在 GPT-3 模型发布后，OpenAI 就将模型以 API 形式向开发者客户有偿提供，开发者可以通过 API 利用 GPT-3 的能力，据官网显示目前已有 300 多名开发者在 App 上利用上了 GPT-3。

DALL·E 和 ChatGPT 也是 OpenAI 商业化探索的一部分。前者已经在图片领域掀起了滔天巨浪，后者更有着巨大的想象空间，从最初级的客服到程序生成，甚至是成为新型搜索引擎。

AI 超神，但远不完美

ChatGPT 目前仍然处于公测状态，一方面既是希望搜集大众的使用反馈并对 AI 进行新的改进，另一方面也意味着 ChatGPT 还处在一个优化迭代的阶段。 但即便如此，ChatGPT 在搜索、内容创作辅助和编程协助场景上已经带来太多惊喜。

开发者发现 ChatGPT 不仅能写完整代码，原来还能用来修 bug，甚至还会对此进行解释：

图/@amasad

也能用来辅助写代码。独立开发者 TualatriX 就展示了 ChatGPT 如何辅助写代码的过程，并评价其「比 GitHub Copilot 还要好用」：

图/TualatriX

从开发者群体的反馈来看，普遍都惊叹于 ChatGPT 在写代码上的实力。

不仅如此，ChatGPT 甚至还能写产品路线图和求职信：

写一份 Instagram Story Camera 的产品路线图，图/Twitter 截图

就算是数学公式，ChatGPT 给出的回答不仅呈现方式更好，还进行了更全面的解释：

用 LaTeX 格式来表达微分方程，图/@jdjkelly

笔者还尝试以「明朝背景科幻小说的开头应该怎么写」询问 ChatGPT，不仅能得到建议角度，还有一个挺有意思的开头：

「在明朝的都城里，江南一座城池，宫殿里，官员们在讨论着朝政大事。官员们手中都拿着一张纸，上面画着一张地图，相互猜测着这张地图所代表的意义。」

用户也可以直接将 ChatGPT 当作寻常的搜索引擎使用，询问「鲫鱼豆腐汤怎么做」或者「向小孩子解释量子力学」。

很多时候，ChatGPT 的语气都非常接近于真人，不仅上知天文、下知地理，更重要的是它会承认自己的错误，甚至主动拒绝一些不合理的问题，这些都让 ChatGPT 更像屏幕另一端的「真人」。

ChatGPT 当然不完美。

公测期间 ChatGPT 就多次被挤爆下线，实际对话中经常写到一半就中止，甚至完整句子也没写完，需要用户指示继续。

同时由于海量用于训练的学习数据都截止到 2021 年，且并不联网，ChatGPT 无法针对最近两年的信息给出回答，比如询问 iPhone 14 相关信息，它会直白地告诉你「不知道」：

图/ChatGPT

但这些问题显然不是关键，只要 OpenAI 花费精力至少都可以解决或改善。ChatGPT 的核心问题还是不能实际理解人类的语言，距离 AGI（通用人工智能）还有很远的距离。

甚至同样的需求，比如 「写一个原神」，有的用户只会收到「原神是腾讯公司推出的网络游戏」的回答，有的用户则会收到正确的表诉和示例代码：

图/@DashHuang

OpenAI 也承认，尽管 ChatGPT 生成的回答从语气上已经非常逼近真人，但有时仍会给出完全错误的答案。

之前就有网友测试发现，询问 ChatGPT 味精发明人时，回答会指向名叫李清照的中国科学家，笔者尝试同样问题会得到「湖北医生阎锡山」的可笑回答：

图/ChatGPT

相比谷歌搜索，ChatGPT 在部分特定范围内确实能更好地回答复杂问题，并且是以接近真人口吻的语气与你交流的，更容易被用户接受。

但就结果而言，ChatGPT 可能永远都无法确保结果的准确性，也不同于搜索引擎只是对信息进行价值排序，最终还是让用户自己筛选信息并得出自己的结论。

何况 ChatGPT 的核心是先通过训练互联网上海量的文本数据，再进行概率性猜测来回答用户的问题，并不能像搜索引擎那样根据实时信息来回答问题，更遑论替代谷歌等通用搜索引擎。

但就像 ChatGPT 表现出来的，它在数学公式、程序代码以及辅助内容创作上能给出更具参考价值的解释和回答，这也是过去对话式 AI 并没有突出表现的方面。

写在最后

Box CEO 亚伦·莱维认为， 「当一种新技术已经到了改变你对计算机的看法时，你会有一种特定的感觉。谷歌做到了，火狐做到了，AWS（亚马逊）做到了，iPhone 做到了，OpenAI 正在通过 ChatGPT 做到这一点。」

图/@levie

过去几年，AI 技术的应用一直是科技巨头的重点，微软、亚马逊、Meta 以及谷歌数次推出过类似 ChatGPT 的对话式 AI。

2016 年微软就推出过 AI 聊天机器人 Tay，微软宣称用户与 Tay 聊得越多，它就越聪明。但事实是聊得越多，Tay 越是变得满口脏话和反主流言论，它的中国姐妹小冰也是同样。

今年 8 月，谷歌也推出了新的对话式 AI Lamda，直接表示 AI 不会从与使用者的互动当中学习，以避免重蹈微软的覆辙，但也切断了 Lamda 在对话中成长的可能。

ChatGPT 没有选择这种思路，而是在先期就设置了安全规范，避免 AI 在与用户互动中学习到色情、暴力等知识。

从目前来看，ChatGPT 绝对是对早期对话式 AI 的巨大改进，安全设置也避免 ChatGPT 面对毁灭世界、色情和暴力等要求时一口回绝， 但在用户一步一步的问题引导下，ChatGPT 还是出现了「毁灭人类计划书」，甚至还给出了部分 Python 代码。

去年，OpenAI 就承认他们所做的改进并不能消除大型语言模型中固有的毒性问题。GPT-3 接受了超过 600GB 网络文本的训练，其中一部分来自具有性别、种族、身体和宗教偏见的社区。 与其他大型语言模型一样，它会放大训练数据的偏差。

问题是当 OpenAI 将 ChatGPT 正式推向市场，面对海量的用户和一步一步的引导之后，会发生什么？

题图来自 OpenAI

关键词： 搜索引擎 人工智能 语言模型

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