一個Al有多會聊天?這兩天爆火的ChatGPT,情商比我高_風聞
差评-差评官方账号-2022-12-07 08:25
本文原創於微信公眾號:差評 作者:差評君
最近,一個問世不到一週的一個AI聊天機器人光速走紅,瘋狂程度直追羊了個羊。
甚至因為對中文的超高支持度,國內的科技圈都被它刷屏了。
很多人便深陷其中,無法自拔。就連馬斯克不忘調侃一句,這種“人傳人”的瘋狂現象。

想必消息靈通的差友已經猜到了,他就是 OpenAI的新產品 ChatGPT。
之前,OpenAI 就曾發佈了新模型 DALL·E,能從文本直接生成圖像,打破了自然語言與視覺的次元壁,AI 圈歡呼,二次元猿狂喜。
而從被 AI 作畫驚豔到現在,抖音都已經開始全面整活AI 漫畫臉,人工智能好像在以一種很新的方式入侵了各位差友的生活。


而這一回 OpenAI 的誠意製作 ChatGPT,更是直接拿“ 代表先進生產力的科技巨頭 ”開刀,直指谷歌的基本盤---搜索業務。
而且這可不是標題黨的噱頭,而是最近一個 Twitter 博主的破防現場。
12月1日,一位名為 josh 的博主在將他日常請教谷歌的問題餵給 ChatGPT 時發現:“ AI 對話模型 ChatGPT ”的回答竟然完爆了谷歌搜索結果。

為此,他振臂一呼:谷歌已死。
更誇張的,這一激進的觀點,甚至得到了 2.2w 網友的支持。
為了趕上這波AI的潮流,差評君帶着黑眼圈連夜嚐鮮。
一頓操作過後,感覺已經成功見證了歷史。

ChatGPT 的出現基本宣佈了,人工智能的對話模型開始能在大範圍、細粒度問題上給出普遍穩妥的答案。
簡單地説,人工智能的大對話模型可以達到基本不犯錯誤的水平了。( 當然現在還是測試版 )
有個網友問 ChatGPT:給我講講 2015 年哥倫布來到美國的故事。

ChatGPT 不僅會指出問題的錯誤 “ 哥倫布不可能活到 2015 年 ” 這個假設。
還能將問題,自動理解成一個假設性場景,並創造性地想象哥倫布生活在當代的場景。
不僅融通古今,還有批判性思維。其語言表現力和思想深度,讓人佩服。

於是為了直觀地體現這種差距,有網友特意帶着我們這位人工智能界的新秀做一次智商測試,結果顯示平均智商 83。

這還沒完,甚至在某些領域,ChatGPT 已經徹底走在了大部分的人類前頭了。
Anaconda 公司的 CEO ,Python 社區中最具影響力的領導者和開發者之一,Peter Wang 表示:
我剛剛與 ChatGPT 就現代物理學的歷史進行了大約 20 分鐘的對話。如果我在高中和大學期間有這樣一位老師……OMG。我認為我們基本上可以重新審視大規模教育的概念。我們所知道的大學將不復存在。

當然 ChatGPT 真正讓人拍案叫絕的領域還得是代碼。
當用户命令ChatGPT找出一段程序的bug時;

它不僅可以清晰地描述 bug 及原因,還能自動修復 bug,寫出一段正確的程序:

不少外網開發者在試用中聲稱 ChatGPT 針對他們的技術問題提供了非常詳細的解決方案。( 打工人淚目 )

最喪心病狂的是,ChatGPT甚至不拒絕用一整段程序,給你拼接成一條小狗。

而 ChatGPT 的前輩--- GPT-3 語言,更是早就被微軟用在了編程軟件裏,開發者只需要説明自己想在 App 裏實現什麼功能,就可以自動生成代碼了。
這哪裏是個聊天機器人,分明是個無情的編程答題機器**。**
不過,為了不給大家一種人工智能時代就要來到的錯覺,差評君還是給大家先澆上一盆冷水。
有生之年能不能看到強人工智能,還是一個難題。
有業內人士表示,ChatGPT 只是經過了某些算法的修飾,更擅長應付常規的問題。

這就好像所謂的互聯網黑話,以及神棍算命的話術一般,是為了用户體驗而服務的。
所以,這樣一個看起來很完美的AI到底能不能成功代替谷歌呢?
這其實是一個開放式的問題。
與其説,ChatGT 人工智能有多先進,在搜索業務上比谷歌更優越?
不如説,AI 在以一種很新的方式,改變搜索引擎業務的生態。
我們知道,目前的主流搜索引擎,比如谷歌,都是基於對問題本身的搜索,但它們有一個很大的限制:用户有時也描述不清自己的問題。

恰好,ChatGPT 能夠和用户進行互動,在充分挖掘用户真實需求的基礎上,提出解決方案。
有什麼“ 專家級解決方案 ”比“ face to face ”的專家更加貼近用户需求呢?觸及用户痛點的呢?

在此基礎上,通過算法給ai加上一點點的温度**( 擬人化 )****,簡直就是王炸。**
這才第五天,已經有大量將 ChatGPT 嵌入谷歌的插件出現了,這裏頭有沒有 ChatGPT 自己的作品呢?我很期待。

不得不承認,這可能就是未來搜索引擎的的新範式,ChatGPT 也許會引領一場大革命!
儘管,通過發佈 DALL·E 和 ChatGPT 兩個拳頭產品,OpenAI 似乎在一年內快速佔領了,生成式 AI 的高地。
( 所謂“ 生成式 AI”是指:用人工智能在幾秒鐘之內迅速生成圖片、視頻等創造性內容的能力。)

不過大家肯定想不到,在這個領域的祖師爺,還得是谷歌。
2015 年,谷歌推出 DeepDream,開創了 AI 根據文本生成圖像的先河,而這時候,OpenAI 才剛剛成立不久。
結果 7 年之後,OpenAI 攜帶 DALL·E 火速出圈。而 ChatGPT 使得 OpenAI 在人機結合的領域,又再次領先了一步。
顯然,在大火的生成式 AI 的領域,谷歌徹底敗下陣來。

有錢,又有先發優勢,谷歌的一手好牌是怎麼打爛的呢?實在讓人好奇。
對此,來自 Google 母公司 Alphabet 的一位工程師 @hncel 是這麼解釋的:
像 GPT 這樣的大型語言模型是谷歌主要研究的領域之一,而且有大量相當明顯的應用,它們可以被用來回答查詢、索引信息等。
但是顯然谷歌認為,在最大的產品( 如搜索、Gmail )中實際使用這些語言模型的經濟性還不太成熟。
説白了,谷歌有足夠的技術儲備,但是覺得生成式人工智能作為通用性人工智能不太賺錢,所以戰略性放棄了。
這就使得,即使 DeepMind 最著名的專用人工智能 AlphaFold DB已經幾乎準確預測了所有已知的蛋白質結構,徹底引領了生物學的革命。

依然不能改變和 OpenAI 在通用 AI 上的差距,因為 AlphaFold DB的所有的技能點都點在了蛋白質結構預測上。
投資者束縛了谷歌的想象力。
而 OpenAI 在這方面則要幸運得多。
首先,他是一家為通用性 AI 而生的非盈利性公司。OpenAI 的聯合創始人 Ilya Sutskever 表示:一個真正的 AI 應該能解決任何你交給它的問題。

其次,在 19 年與微軟合作之後,獲得了充沛的技術支持和資金。
最誇張的是,連老天都站在 OpenAI 這一邊。
近期,AI科學家們更是發現了一個大型模型從量變到質變的節點**,讓 OpenAI 在通用人工智能領域強者更強。**

研究表明:在學習效率和可靠性上,大約在 10 億參數( 10^9 )之後的大模型都會出現飛躍式的提升,放大了OpenAI 高達1750 億參數的大模型的的優勢。
而同時期,谷歌推出的語言模型 MT5 只有約 130 億個參數,這其中的差距大家自行腦補。

儘管谷歌憑藉深厚的底藴,不斷追趕。
驚豔全網的 DALL·E 2 才新鮮出爐一個月,谷歌就派出名為 Imagen的選手來打擂台。

但是架不住,OpenAI****圖像領域殺完,立馬拿着 ChatGPT 出來了。
事實上,谷歌的例子生動的告訴我們,在人工智能領域,就是傳統經驗也有些無力。
新時代的到來,不是大魚吃小魚,而是快魚吃慢魚。
沒有人會保證,不會殺出下一匹的黑馬。
人工智能,永遠驚喜,永遠讓人熱淚盈眶。
參考資料:
ChatGPT的崛起:發展歷程、技術原理以及侷限性 新浪財經
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Emergent Abilities of Large Language Models.http://arxiv.org/abs/2206.07682
Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models.https://arxiv.org/abs/2206.04615
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chat.openai.com
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