生成式人工智能（AIGC）創作的侷限性：閉門造車、紙上談兵_風聞

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生成式人工智能（AIGC）創作的侷限性：閉門造車、紙上談兵

當前，以ChatGPT為代表的生成式人工智能(AIGC)如日中天，如火如荼，各IT大廠紛紛跟進，僅中國就有近30個大模型已經發布或即將發佈。

但是，越是狂熱的時候，越需要冷靜。

AIGC在文案寫作、圖像創作和代碼編寫等方面的能力快速迭代，已經接近或超過人類水準。

但是，AIGC的知識進化侷限於比特化符號知識的基礎上，與實體世界沒有交流互動，其進化結果脱離實際，難免有閉門造車、紙上談兵之嫌。

生成式人工智能(AIGC)輸入和輸出是人類的自然語言——符號知識，但內部知識進行（運算）使用的則是比特知識。

往簡單了説，比特知識進化是一個由多個“元素組合＋條件選擇→穩態組合體”基本進化單元組成的基本進化過程。

                                               

我們以ChatGPT為例來説明這個過程。

首先，ChatGPT要“學習”很多從符號知識轉換過來的比特知識，並從中獲取各種詞組、短語、句子、段落等多個層次的“組合規律”。

其次，ChatGPT要通過“選擇條件”，來剔除不符合人類需求的組合，這就是條件選擇。

這些選擇條件可以在編程時人工設定的，也可能是ChatGPT通過學習人工標註的語料學會的。

比如，人們把一些涉及暴力、色情等詞彙進行標註，告訴ChatGPT這些詞彙不能接收和輸出。

最後，專業人員再對ChatGPT輸出的結果進行評判，告訴ChatGPT哪些是正確的，哪些是錯誤的，這樣就使得ChatGPT的產出和人類的常識、認知、需求、價值觀保持一致。

總的來説，生成式人工智能(AIGC)可以代替人類做一些通用性文案、圖形和代碼的創作工作，但不能依賴它來解決所有問題，尤其是個性化、特殊性、交互性、開創性工作。

人類是一個複合型智能實體，不但擁有符號智能，還同時擁有信號智能和基因智能。

人類擁有的信號知識和符號知識，大都是通過“信號知識-實體系統”複合進化、“符號知識-實體系統”複合進化獲取的，與實體聯繫密切。

也就是説，人類創作的作品來源於自身的體驗、生活的感悟，與實體世界緊密相連，時刻接受實體世界的檢驗。

因此，AI大模型經常出現“人工智能幻覺”、“一本正經地胡説八道”等情況，也就不足為奇了。