ChatGPT很好，好就好在让胡锡进无路可走？

❶ 无所不能的ChatGPT

众所周知，学术论文对规范性要求颇高，里面充斥着大量生僻而冗长的“行话”（jargon）。因此，很多国内学者经常与国际学者合作，在国际期刊上发表文章，甚至由此催生了一个朝阳产业：

专门为学术论文提供加工润色服务的专业机构。

专业的服务自然要对得起美丽的价格。一篇像样点的文章，润色的费用基本是5位数起，还不打折。

然鹅，2022年12月，计算生物学家Casey Greene和Milton Pividori邀请了一位特殊的学术助手，对他们的论文进行内容检测与文字润色工作。

在短短15分钟内，神通广大的助手不但很好地平衡了3篇论文的可读性与严肃性，还揪出了一个方程式中的引用错误。更重要的是，两位科研狗仅需对完成以上工作的论文助手支付1.5美元。

俗话说，“先帝创业未半而中道蹦迪”。游走在学术与商业边缘的论文润色产业，还没有等到“大碗喝酒，大秤分金”的好日子，就这样迎来了残酷的内卷，实在是一项令人忧心忡忡的：

降维打击。

这位特殊的学术助手，就是由OpenAI公司开发的人工智能算法GPT-3。而基于GPT-3的下一代大型语言预训练模型（large language model，LLM），就是目前火遍全球的：

ChatGPT。

（ChatGPT的进化树）

请注意，这不是一个猎奇的新闻段子，而是2023年2月9日，国际顶级学术刊物《自然（Nature）》发表的一篇特稿的开头，该文标题是：

The promise and peril of generative AI

《生成性人工智能的前景与风险》

从特稿的封面配图可以看出，《Nature》的编辑显然是从阿拉丁的神灯中得到了启示，把ChatGPT视为放出魔瓶的灯神。

而ChatGPT能回答人类的，远不止灯神被限定的3个问题。

ChatGPT的商业应用，分分钟推动上千万甚至上亿美元的股价波动。1月26日，素有“美国版今日头条”之称的BuzzFeed宣布，公司将使用ChatGPT开放的API协助创作个性化内容，并承诺“由AI创造的内容将从研发阶段转变为核心业务的一部分”。与此同时，公司还解雇了180名内容创作类员工。受此影响，该公司股价创下公司上市以来的最大涨幅（随后2个交易日股价涨了3倍），市值暴涨超过1亿美元。

在万恶的美帝，ChatGPT成为大学生考试与论文撰写的必备神器。今年1月底，全美最大的全科学习网站Study.com做了一项抽样调查，发现89%美国大学生曾使用ChatGPT完成日常作业与测试，有53%的学生将其用于论文撰写。

有测试者让ChatGPT参加明尼苏达大学法学院的研究生考试，4门考试的最终成绩是C+，已经达到了“学术咸鱼”的平均分；参加SAT考试的ChatGPT获得1020分，达到了整个考生水平的平均分数（相当于百分制的60分）。

出乎众人意料，ChatGPT最具有明确前景的商业化领域，居然是学术论文撰写。2022年12月，通过对ChatGPT输出文本进行持续性的人工校对，一篇成熟的论文被发表于医学研究论文平台MedRxiv上，ChatGPT 是该论文的第三作者。

难怪《Nature》在总结ChatGPT发展史、探寻AI伦理与责任边界等厚重话题之余，罕见地以“文青”口吻评价道，ChatGPT自2022年11月公开上线以来，迅速地做到了：

Shot to Fame（一夜走红）。

❷ 为什么“时灵时不灵”？

（一）ChatGPT怎么训练AI

ChatGPT之所以火出圈，是因为它在人机对话过程中表现出强大的可读性与逻辑性。具体情况相信列位有所耳闻，在此不再赘述。这里仅举个最近比较火的例子，某媒体就社会问题向ChatGPT提问，得到的答案如下：

话说，ChatGPT的这些回答，至少比某些专家更像人啊。

ChatGPT整出这样的优秀“花活”，并不是因为它具备真正的自然语言处理能力，更不是因为它具有人类一样的认知与思考，而是因为它能够对AI会话进行大规模预训练（Pre-trained Transform）。

简单说来，ChatGPT的工作原理与大多数自然语言处理 (NLP)模型一样，基本分为3步：（1）用户输入自然语言；（2）ChatGPT理解提问的自然语言；（3）ChatGPT从资料库里搜索素材，有逻辑地展示出来。

但在此过程中，ChatGPT使用了不同的AI训练策略。

（1）在理解用户提问时，ChatGPT使用了监督微调（SFT）的方法，即先由真人回答提问，再由AI模型学习这样的问答模式。

（2）在反馈交互过程中，ChatGPT使用奖励模型训练法（RM）。即由人类和AI模型分别对同一个问题生成的N个回答按照“好坏程度”进行排序，让AI模型分析与人类评判的差异，从而学习人类的打分标准。

（3）在强化学习中，ChatGPT使用近端策略优化（PPO），即采用上一步的打分模式，不断给自己生成的回答评分排序，在强化中持续提升回答质量。

据悉，为了提供足够的监督微调，Open AI将人工干预的活儿外包给了一家名为Sama的肯尼亚公司，由该公司超过1000名员工不断评价ChatGPT的回答，提高后者的学习能力；为了使ChatGPT快速迭代学习各种语言模式和风格，并生成高度准确的响应，ChatGPT模型已经拥有了1750亿个参数。是全世界最大、最强大的语言模型之一。

这是一项极度“烧钱”的算力竞赛，幸好OpenAI获得了微软的风投（光是2019年双方合作时，微软就一次性投入10亿美元），最终硬生生地把这个项目给搞成了。

（二）ChatGPT的未来

值得注意的是，ChatGPT是一种生成式AI（Generative AI），而不是决策式AI（Discriminant AI）。

所谓决策式AI，是根据已有的数据信息进行分析判断和预测，典型的例子就是各大视频平台的算法推荐。而生成式AI则是根据现有信息不断演绎。

举个例子，如果你在问题中仅包含“锂、垃”两个字。决策式AI会从素材库中检索哪些内容同时包含这两个字，最终可能得到关于锂电池耗尽后的垃圾处理。

但生成式AI是一个字一个字地组词，分别进行“联想与整合”。例如对于“锂”，它会联想到“金属锂”、“锂电池”、“锂矿”；对于“垃”，它大概率会联想到“垃圾”，并因此组合出“锂矿开采时的垃圾处理”、“废弃锂电池的垃圾处理”等内容。

也许你会认为，这两者生成结果似乎也差不多嘛？然鹅，决策式AI是从已有资料中去提取信息、不断推测出哪个回答最符合题意，回答的内容是在现有资料范畴内的；但生成式AI的“组词规则”意味着很多不确定性，在每次演绎中都可能包含创新性的回复。

例如对“垃”进行词汇联想，99%的概率出现“垃圾”一词，但也有较小概率出现“金坷垃”这样的奇葩词汇。于是，ChatGPT很可能捣鼓出一篇“从锂电池到金坷垃，高科技与农业的结合与颠覆”之类的魔幻回答。

注意了，这还是“组词”严重受限的情形。如果是更加灵活的词素（例如“人”、“物”、“做”、“好”…），ChatGPT可以“恶意联想”出各种千奇百怪的回答，脑洞远超常人。

可见，ChatGPT最适合那些开放式的、没有既定标准的回答，例如创造性的写作。一篇以“锂”、“垃”、“神”等关键词提问的ChatGPT回答是这样的：

科学哲学中有一个著名的“无限猴子定理”：

在无限长的时间里，无数多的猴子在打印机上胡乱敲字母，则在理论上，它们甚至可以打印出莎士比亚全集。

这个思想实验常用于描述“无限的本质”。ChatGPT的出现，则为“无限尝试中酝酿着一切可能”提供了一定的可操作性。

这也意味着，生成式AI拥有光明的前途。

（三）ChatGPT的局限性

明白了生成式AI的运行规则，我们才能理解，如何正确地使用ChatGPT。

简而言之，提问与纠错门大学问。

详细的指令式提问，是获得满意答案的前置条件，即先采用“问答示范”的方式，提供限定的关键字样本对AI进行训练。例如为了在描述性的新闻中萃取有用的投资信息，用以下提问更可能得到满意结果。

这种“问题（Q）-回答（A）”启发式提问方式具有广泛的应用场景。2023年2月6日，财通证券分析师运用ChatGPT写成了第一篇试验性研报，在写作过程中，分析师表示：

尽管形成专业可信的研究报告仍需不少改动，但效率高，具备基本逻辑可读性较强，未来肯定会替代人工。

但反过来，为了防止程序跑偏，反复调整与纠错是非常有必要的。《自然》的最新特稿就强调，用ChatGPT写学术论文时的五个关键问题，最重要的一条就是：

务必以人工方法对模型进行持续校对…ChatGPT的“词汇联想机制”导致了工作过程中“编造”一些似是而非的内容，其中包含了一些事实错误、错误陈述和错误数据。这些错误可能是由于ChatGPT的训练集中没有相关的文章，未能提炼出相关的信息，或者无法区分可信和不太可信的来源。

别说是学术研究了。哪怕是常识性问题，ChatGPT的联想与解析，也可能生造出一个尴尬的回答来。

这个回答初看起来似乎模有样，不但补全了“床前明月光”的全诗，还对作者创作背景进行了一番洋洋洒洒的解释，看起来很厉害的样子。

可惜，几乎所有中国人都知道，“床前明月光”出自李白《静夜思》。但这个回答中，ChatGPT却硬说是《月下独酌》。至于原因，无外乎是：

ChatGPT在检索和联想过程中，检测到了“李白”、“月”等关键词，然后又在《月下独酌》一诗中，得到了相应的信息，于是张冠李戴…

心理学中说到一种“光环效应”，即人们交往中，往往从少数突出的正面印象中过度归纳正面倾向、喜好的特性。同理，提问者如果第一时间就被ChatGPT华丽的词藻、旁征博引的论述所震慑，很可能就会省去对关键信息的复核，甚至被错误（或有偏见）的信息所误导。

这就和短视频的病毒式营销一样，观众觉得某个短视频说得很正能量、金句运用得很接地气，就对该视频全盘接受，而不会去思考、质疑短视频作者是否存在逻辑错误、片面引用、捏造事实等问题。

所以《自然》特稿的最终结论是：

为了防止人类自动化偏见（注：这里特指人类过度依赖自动化系统），强调问责制的重要性将变得更加关键。我们认为，人类应该始终对科学实践负责。

❸ ChatGPT在中国

对于广大中国网友而言，ChatGPT的应用场景似乎没有那么严肃，目前主要用于段子创作。例如2022年12月，就有网友利用ChatGPT，创作关于前《坏球时报》主编的段子。

事实表明，ChatGPT “车轱辘话来回说”的答题技巧、“无法回答但就尴聊”的“嘴强王者”属性，特别适合于模仿东城区胡扯大主编、朝阳区居民司马北，以及各种神奇的经济学家。

一个广为传播的AI创作范例如下图所示：

这“茶艺十级”的才气展示，不得不让热心网友婶婶地为胡大主编担心起来：

ChatGPT这么灵活圆润，会不会让老胡无路可走？

你还别说，胡主编还真的公开回应了这个问题。当然，回答的风格还是老样子——说了很多，但我不知道他到底要表达什么意思。

窃以为，从技术上看，ChatGPT可以把胡主编的答题技巧模仿得惟妙惟肖（例如围绕着问题来回蹭，就是不挺身而出直指核心的腻歪劲）。但是，像胡主编这样的专家，最大的优势是善于算账、善于理解大是大非，善于抛开事实不谈…的混沌理论啊。

毫不夸张地说，OpenAI公司哪怕投入再多的AI训练，哪怕把后台的CPU烧熔化了，也教不会ChatGPT在短期内自相矛盾的答题本领。

（来看看老胡的中肯分析嘛）

还有一点，在很多时候，专家们主动跳出来强行答题，不是为了普及专业知识，而是为了表演“强行挡刀”绝学。试想，人民群众对着胡说八道的专家一顿臭骂，对专家论及的具体事项就来不及关心了；而即使专家玩大了，责任也完全在专家个人，都是他（她）不学无术、良心大大的坏呐。

这门挺身而出当靶子的绝学，充满了悲壮的黑色幽默感，又被戏称为：

100%空手被入白刃。

所以，像ChatGPT之类的技术性工具，只会逮着着问题发散性思维，哪能理解其中的弯弯绕绕呢？

不要用你的算法，去挑战专家的用心良苦。

❹ 未来展望

ChatGPT刚推出来的时候，我的内心有点小焦虑。因为它无穷无尽的联想功能，特别适合于发散式的脑洞创作，这对于专注码字的我来说，似乎不是一个好消息。

但接触下来，ChatGPT等生成式AI“逐字逐句、不断联想”的创作范式，决定了在使用过程中需要提供精心制作的问题大纲，以及时时刻刻纠正“睁着眼睛说瞎话”的老毛病，这正是专业人士存在的价值。

例如上文中说到的国内首篇ChatGPT创作的研报，财通证券的分析师总结道：

报告撰写过程大约花了半小时，但人工提问与纠错过程大约用了两个多小时。

人类在ChatGPT创作过程中的提示、调试与反馈，就是最重要的Prompt Engineering（引导工程）。

说白了，不具备独立创作能力的AI还是一个黑箱工具，最终的产出质量，在很大程度上取决定于输入内容。这也是信息处理中老生常谈的：

Garbige in, garbige out.

（垃圾进，垃圾出）

再进一步思考，以ChatGPT为代表的大语言模型，可能是一把双刃剑。它们可以在一定程度上帮助人类进行公平竞争，例如通过消除语言障碍，使不善于书面表达的人有机会写出高质量的文章。但是，与大多数创新一样，洞悉算法原理、具备专业知识的人员很可能更高效地驯服大语言模型，以加速他们自己的研究并扩大产出的不平等。

我寻思，在利用AI的竞争中，自己怎么也不会沦落到最糟糕的地步吧？

这个道理同样适用于组织、国家之间的竞争。例如这几天，微软支持的ChatGPT、谷歌支持的Bard竞争激烈，恨不得把蛋黄都给打出来，它们在这场竞争中似乎已经处于先发地位。

然鹅，一个略悲伤的事实是，ChatGPT上线后，主动封杀了中国（含中国香港）IP的注册。这让习惯于“中赢、大赢、特大赢”的某些人傻了眼：

从前都是挟市场换技术，不怕鬼子不登门。现在他们真不带我玩了…肿么办？

目前，国内的科技公司（包括百度、阿里、腾讯、字节等平台公司，以及“AI四小龙”等业界新锐）正在紧锣密鼓地研发及推出类似产品。但因为ChatGPT算法并未开源，产品的性能差距会有多大？而且，面对着ChatGPT单次460万美元的超高训练费用，会给新产品造成多大的迭代压力？

这都是谜一样的问题。

而另一个更魔幻的问题是，ChatGPT等生成性AI充斥着“精神病人思维广、弱智儿童联想多”的开放性特性，天然就面临着伦理道德与政策监管的重大风险。如果保持ChatGPT的生命力与当前国情之前的微妙平衡？

例如2月8日，某高科技独角兽公司发布了ChatYuan，雄心勃勃地向ChatGPT宣战。结果一天以后，该产品就因违规而下架。

鉴于“相关法律法规”的神秘性，我们无法得知具体违规事项是什么。但有老司机分享了一个ChatYuan的问题回复，让我们感受一下它的答题风格。

要我说啊：

你们搞技术的有一个好，就是出了名的快。歪国搞出了个什么新玩意，你们马上就跑了出来。但你们千万要记住了，不要见到风就是雨，回答出了偏差，你们是要负责任的！

面对这些沉重的问题，借用ChatGPT、把胡主编段子玩得飞起的我们，似乎突然之间就索然无味…

当然，乐观主义者也可以反过来安慰我们：

在ChatGPT上线之前，没有人能说清楚自己与胡主编的区别。毕竟如果把你架在他的位置，会说出来什么话还两说呢。

在ChatGPT上线之后，同样没有人能说清楚自己与胡主编的区别。毕竟人人都说着中肯的话，全世界一片和谐。

有同行发文称，相比于不确定的未来，更现实的问题是，为什么ChatGPT无法在我国首先诞生？是什么禁锢了我们的创造力？

我不厚道地笑了，这还不如让我们聊未来呢。毕竟，面对ChatGPT的发展现状，倾向乐观还是悲观，在很大程度上取决于你的认知——而你的选择又关乎遥远的未来。

米兰·昆德拉说：

我们选择了它，正如你选择了你的命运。