ChatGPT
5天注册用户超100万
上线2个多月活跃用户突破一亿
成为史上增长最快的消费者应用……
最近,一款由美国人工智能研究实验室OpenAI推出的聊天机器人模型 ChatGPT “横空出世”,在短时间内便风靡全球。
聊天机器人听上去并不是什么新鲜事,但区别于智能语音助手总是做出傻瓜式的回答,ChatGPT可谓是“多才多艺的全能网友”,不仅在交流中能对答如流,写小说,写代码,找BUG,写论文,画漫画,谱曲……简直没有它干不了的事。谷歌公司甚至宣布,从理论上来讲,如果该机器人参加谷歌的面试,会雇佣其成为一名入门级程序员。
因为出乎意料的“聪明”,ChatGPT引发全球关注的同时,让不少网友产生了危机感,甚至称它为 “卷王”——ChatGPT等AI应用被认为在未来会取代不少工作岗位。
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ChatGPT究竟是何方神圣?
ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日发布的全新聊天机器人模型,一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。
作为一个自然语言处理(NLP)工具,ChatGPT允许用户使用自然语言与自回归语言模型GPT-3模型互动。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。
几乎一夜之间火遍全球的ChatGPT,呈现出了解放人类生产力的惊人潜质,从独角兽到大厂,从使用者到投资者,从业界到学界,引起广泛关注。
比起聊天机器人前辈们害怕“言多必失”,ChatGPT自信满满,它总能实现人类的各种诉求,并且表现欲十足。对于人类语言的理解和处理已经游刃有余。
2
ChatGPT为何能爆火?
作为一款对话模型,ChatGPT的操作简单易上手,用户只需要输入问题,就能获得相应的回答,让人联想到智能语音助手和搜索引擎的结合体。
除了免费易操作的低成本,它的爆火主要在于信息获取的高效率和可信度。
从国内外社交平台上的分享来看,小到查阅资料,翻译文本,大到程序纠错、故事创作,甚至是复杂的逻辑问题,ChatGPT都能轻松应付,为用户提供了丰富的创作素材和想象空间。
△ ChatGPT进行代码纠错
考虑到AI之间或许更能互相理解,也有人将它与AI绘画程序进行套娃,让它去生成那些令人头疼的描述,并且取得了不错的成果:
△ ChatGPT创作的绘本
虽然都依赖资料库,但与搜索引擎不同的是,除了特定的官方说明,它的答案并非直接引用已有的资料,而是依据用户的具体要求,给出自己思考后的答案,并以自然的口吻回答出来,模拟出人类的交流方式。
不过,虽然主打自然交互,但在被问及主观感受方面的问题,ChatGPT会明确表示自己是一个AI,并不具备人类的情感,也没有预测未来的能力。
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ChatGPT的前世今生
如果梳理OpenAI的GPT(Generative Pre-trained Transformer)系列技术路线,可以探寻出OpenAI的布局思路。
OpenAI最初提出的GPT1,采取的是生成式预训练Transform模型(一种采用自注意力机制的深度学习模型),此后整个GPT系列都贯彻了这一谷歌2017年提出,经由OpenAI改造的伟大创新范式。
简要来说,GPT1的方法包含预训练和微调两个阶段,预训练遵循的是语言模型的目标,微调过程遵循的是文本生成任务的目的。
2019年,OpenAI继续提出GPT-2,所适用的任务开始锁定在语言模型。GPT2拥有和GPT1一样的模型结构,但得益于更高的数据质量和更大的数据规模,GPT-2有了惊人的生成能力。不过,其在接受音乐和讲故事等专业领域任务时表现很不好。
2020年的GPT3将GPT模型提升到全新的高度,其训练参数是GPT-2的10倍以上,技术路线上则去掉了初代GPT的微调步骤,直接输入自然语言当作指示,给GPT训练读过文字和句子后可接续问题的能力,同时包含了更为广泛的主题。
图源:Medium GPT系列模型的数据集训练规模
现在的ChatGPT则是由效果比GPT3更强大的GPT-3.5系列模型提供支持,这些模型使用微软Azure AI超级计算基础设施上的文本和代码数据进行训练。
具体来说,ChatGPT在一个开源数据集上进行训练,训练参数也是前代GPT3的10倍以上,还多引入了两项功能:人工标注数据和强化学习,相当于拿回了被GPT3去掉的微调步骤,实现了在与人类互动时从反馈中强化学习。
也因此,我们得以看到一个强大的ChatGPT:能理解人类不同指令的含义,会甄别高水准答案,能处理多元化的主题任务,既可以回答用户后续问题,也可以质疑错误问题和拒绝不适当的请求。
当初,GPT-3只能预测给定单词串后面的文字,而ChatGPT可以用更接近人类的思考方式参与用户的查询过程,可以根据上下文和语境,提供恰当的回答,并模拟多种人类情绪和语气,还改掉了GPT-3的回答中看似通顺,但脱离实际的毛病。
不仅如此,ChatGPT能参与到更海量的话题中来,更好的进行连续对话,有上佳的模仿能力,具备一定程度的逻辑和常识,在学术圈和科技圈人士看来时常显得博学而专业,而这些都是GPT-3所无法达到的。
△ ChatGPT自己回答与前代GPT3的能力区别
有分析指出,OpenAI一直坚定不移的只用自然文本的上文来训练模型推动了GPT3到ChatGPT的成果,其顺应了人类思考的逻辑,最终由量变推动了质变。
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ChatGPT可能对哪些行业产生影响?
牛津大学2013年的一项研究发现,未来20年,美国47%的工作岗位可能会被人工智能取代,但这一预测也并不完全正确。
麦肯锡全球研究所合伙人 Anu Madgavkar 向媒体表示,这是因为人类的判断仍然需要应用于这些技术,以避免错误和偏见:我们必须把这些东西看作提高生产力的工具,而不是完全的替代品。
媒体网站 Insider 在与专家交谈和进行研究后,整理了一份被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单:
技术类工作
软件开发人员、网络开发人员、程式员、编程员和数据科学家等技术很容易被人工智能技术取代更多的工作,这是因为像ChatGPT 这样的人工智能擅长相对准确地处理数字,ChatGPT正在为很多技术公司生成编码和计算机编程。
媒体类工作
广告、技术写作、新闻以及任何涉及内容创作的角色,都可能受到ChatGPT 和类似形式的人工智能的影响。
事实上,媒体行业已经开始尝试使用人工智能生成的内容。科技新闻网站 CNET 已经使用人工智能工具撰写了数十篇文章,而数字媒体巨头 BuzzFeed 也宣布将使用 ChatGPT 生成更多新内容。
法务类工作
律师助理、法律助理等,人工智能专家以及法律专业人士认为,ChatGPT的能力可以很好地转化为法律专业。
ChatGPT的机器人最近通过了法学院的考试,并在写完从民商法到税收和知识产权等主题的文章后获得了合格的成绩。
△ 网友议论ChatGpt
分析类工作
教育类工作
ChatGPT 的大火让老师们开始担心学生使用这一技术作弊,同样,它也在冲击教师的职位“安全”。你只需要训练ChatGPT为代表的人工智能,它会教你更多。
科技研究公司 Gartner 在2022年的一项研究预测显示,到2027年,聊天机器人将成为约25%的公司的主要客户服务渠道。
文末互动
屏幕前的你
今天和ChatGPT对话了吗?
内容:网络综合
编辑:陆琳玥
审核:李彦霏
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