不但“知晓天文、明白地理”, 好像还能够对答如流、随口成诗, 甚至于还能够创作剧本、编写音乐、编代码了——就在近些日子, 有一种被称作GPT的人工智能聊天机器人在全球范围内火爆起来。鉴于此, 一连串围绕新一代技术变革、人工智能取代人力、大型企业纷纷进入AI领域的探讨在互联网上喧嚣不止, 并且促使资本市场跟着进行炒作。
然而, 伴随越来越多用户实测结果达不到预期, 好多人也在再度审视GPT是不是真像想象那般完美, 繁华过后, 或许是时候着手冷静思索, GPT的发展模式面临什么无法回避的问题与风险, 这对我国人工智能发展有啥重要启示。
GPT页面截图。
GPT 的“无所不能”和“无能为力”
问：“GPT和其他聊天机器人有什么不同？”
答道, GPT属于一种先进的语言模型, 具备更强的语言能力, 拥有更广的知识范围, 能够同用户开展更自然有效的对话。
以上是人民网财经和GPT的一组对话截图。
就如同GPT在回应人民网财经所提出的问题之时所说的那样, 和在此之前高科技企业所推出的能够进行聊天的机器人相比较而言, GPT在具备智能特性方面的程度急剧上升, 给予那些参与对话的人的感受也是“更加聪慧”。
在2022年11月接近尾声的时候, GPT被美国一家称作OpenAI的人工智能研究公司给推出了, 它能够达成跟用户之间的智能聊天对话, 它是属于偏向任务类型的多轮对话以及问答系统。
传播内容认知全国重点实验室首席科学家张勇东表示, GPT的出现, 属于人工智能技术发展的一回显著跃升, 其于交互以及创作层面所呈现的卓越能力, 标明人工智能从决策式朝着生成式进行转变。
中国信通院云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖作出介绍, GPT的技术是基于由OpenAI所开发的GPT3.5系列模型, 该模型的参数规模经过推测达到了十亿级别, 并且在训练过程当中引入了人类反馈机制技术, 这使得GPT在回答准确率以及道德表现方面进一步获得了提升。
近期, 有研究发觉, GPT具备的“聪慧”程度, 足以经由美国行医执照、研究生入学等形形色色的考试。清华大学计算机科学与技术系教授黄民烈声言, 当下GPT拥有的对话能力, 已然超越人类平均水准, 未来其能够达成的类人对话水准, 值得怀揣期待。
然而, 看上去“无所不能”的GPT, 也会出现“无能为力”的难堪状况。
若, 当下GPT难以开展高级逻辑处理, 于完成“多准快全”的基础资料梳理以及内容整合之后, GPT仍旧无法给出综合判断、予以修改调整、达成逻辑完善等“画龙点睛”所具之笔, 然而这恰恰是人类高级智慧的呈现。
并且, 用以GPT语言模型开展训练的数据是2021年底以前的数据, 所以在某些最新的数据以及事件层面上它或许会存在滞后现象, 这在一定程度上致使了GPT在内容准确性与知识性方面的不足, 好多用户表示它常常“一本正经地胡说八道”。
GPT在常识问题方面出现错误, GPT在算术题方面出现错误, GPT被网友戏称“一本正经地胡说八道”。
预训练“机器人”潜藏侵权风险和监管隐忧
以GPT为代表的那种预训练模型的所谓“机器人”, 在预训练过程里边, 是需要去“投喂”大量且海量的数据的, 否则的话, 就没办法让模型成功地去理解人类语言, 更无法模拟出越来越加真实的类似人类的表达方式。
OpenAI相关论文透露, GPT训练集用了总计约320TB的文字信息, 这些信息涵盖超4000亿词, 还涵盖约31亿个网页, 其中包含来自新闻的内容, 还包含来自博客的内容, 也包含来自社交媒体的内容。
但这种以未经授权的方式去获取文本数据的预训练形式, 已经引发了争议以及不满。推特, 也就是Twitter, 其现任首席执行官是埃隆·马斯克, 就在近日宣称, 要叫停GPT这一行为, 即访问Twitter数据库去获取培训数据, 并解释称“需要更多去了解OpenAI用于治理的结构以及日后的收入计划”。
就在近日, 出现了无独有偶的情况, 盖蒂图片社, 它有着国际性体育资源, 针对同为人工智能企业的Stability AI提起了诉讼, 其所给出的指责是, 这家公司未经许可就从其数据库里复制了超过1200多万张图片, 这些被复制的图片被用于建立竞争性业务，并且这一行为还侵犯了该公司的版权以及商标保护权。
左图是盖蒂图片社的原来的图, 右图是人工智能生成出来的图, 这右图里有盖蒂图片社具有版权的水印, 从侧面能够证实人工智能在学习期间错误地把水印当成了图片的一部分。图片是从网络上得来的。
张勇东表明, 像GPT这般的预训练模型, 其训练数据常常源自书籍、网站等, 然而其用以训练的语料未获授权, 存有版权风险。并且这种训练过程通常不对外公开, 训练数据也不对外公布, 所以版权拥有者并不知晓。等模型完成后, 所生成的内容往往是原始训练数据的某种组合, 在对外服务过程中就会存在侵犯原始版权的状况。
“这点跟搜索引擎的服务机制不一样, 搜索引擎仅仅是给出原始内容的链接, 然而GPT却是以自身生成内容的方式来提供服务, 甚至于连模型自身都没办法确定究竟是参考了或者综合了哪些原始素材。”他讲。
正是因为这样, 对于人工智能所生成的内容, 不能够全部都接受, 要留意去甄别其中的风险, 还要加强监管处理, 这正逐渐成为业界达成的共识。
近日, OpenAI首席技术官米拉·穆拉蒂, 于接受媒体采访之际, 坦率表示跟其他聊天机器人相同之情形下, GPT存在编造事实之可能性, 亦有被坏人加以利用之可能性, 故而需要政府部门趁早介入开展监管。
说这话的是张勇东, 他表示, 从长远分析, 社会各个方面应当积极发挥推动力, 促使人工智能生成内容也就是AIGC的规范标准得以制定。世界上各个国家应当一同付出努力, 凭借海量数据的基础, 研发生产出更契合全人类道德价值标准的内容。
他提出建议, 提及需强化数据源头的把控呢, 特别是针对那些涉及隐私方面的内容, 以及涉及伦理层面的情况, 还有关乎道德范围的情形, 包括涉及政治偏见的状况, 甚至是涉及种族主义的内容, 都要开展更为严格的数据审查, 还要进行数据清洗。
石霖提出建议, 要加快对人工智能安全标准、伦理规则展开研究, 针对人工智能新技术有可能呈现的版权风险、内容风险等促使形成行业自律, 与此同时, 还得做好AIGC技术应用的科普工作, 提高民众的科学素养以及风险认识。
炒作“哑火”后思考行业长远发展
GPT 的突然走红, 使得 OpenAI 收获了最初的一笔财富, 同时也致使各路资金争抢着进入这个领域。
在2023年的1月时分, 微软再度宣告向OpenAI投入数十亿美元的资金。经由了解可知, 这种投入是当前人工智能范畴内规模最为庞大的一笔投资。投资机构红杉资本做出预测, 今后AIGC有着潜藏的本事去产生数万亿美元的经济价值。
这些日子来, A股市场也历经了人工智能相关的炒股概念股票出现大幅度的上下起伏变动。但是由于监管函被下达, 那种炒作的反常情况渐渐开始不起波澜, 更为多的是关于人工智能领域长远往未来发展的深度思考以及合乎情理的理性声音正慢慢得以呈现。
针对网络上关于人工智能会取代部分人类职业的讨论, 张勇东直接表明, 人工智能技术距离真正达到像人的程度而言, 还有相当长的一段路程要走。当下以GPT作为代表的AIGC, 在逻辑性方面, 是有待完善的, 在可解释性方面, 同样有待完善, 在可溯源性方面, 也是有待完善的。
出席活动的人工智能企业智谱AI首席执行官张鹏称, 对于GPT的出现, 是否意味着人工智能已“踩”到通用人工智能这一终极目标的“门槛”, 还得冷静看待, 毕竟国际上先进的人工智能发展, 向来不是一步就达成的, 而是有着可以追寻的踪迹, 并且是持续突破的。
多位行业专家指出, 能够预见到的是, 在未来那个“人机共生”的时代里, 人工智能确实将会把人类解放出来, 并且提高效率, 然而它的身份是“助手”而非“主人”。
在面对GPT爆火这件事, 由此引发了对于国内人工智能产业的质疑情况, 这种质疑, 是需要用那种更为全面的眼光去看待的啊。
多年来, 我国在人工智能产业方面, 于生态完善领域持续培育优势, 在技术研发板块不断培育优势, 在应用推广范畴持续地培育优势, 在人才建设方面也不断培育优势: 过往的十年时间里, 专利申请量在世界范围内位居首位, 核心产业规模超出4000亿元。国际市场分析机构Gartner在其研究报告里表明, 阿里巴巴这家科技企业在语言AI技术上的排名进入世界前十这个位次, 百度科技企业在语言AI技术方面的排名走入世界前十这个位置, 腾讯科技企业在语言AI技术上的排名踏进世界前十这个行列……
张鹏表示, GPT的成功再次给我们提了个醒, 人工智能发展于基础研究以及技术研发方面需不懈坚持, 同时指出过去我国人工智能产业对基础设施以及技术重视不足且投入欠缺, 未来, 怎样把长处发挥出来、将短板予以补齐, 真正达成我国人工智能领域的关键提升, 值得人们去期待标点符号。
立足于对未来的展望, 石霖持有这样的观点, 那就是以GPT为代表的AIGC技术应用, 会造就出“智能底座+服务”这样一种商业模式。另外, AIGC技术应用还会更深层次地去发力运用在数据、算力还有算法方面所构建起来的技术壁垒优势, 进而给人工智能的应用推广带去变革。
他表明, AIGC技术运用正于软件代码编写领域探寻应用场景, 于工业设计范畴求索应用场景, 于分子结构预测方面找寻应用场景, 于基因编辑层面寻觅应用场景, 助力缩减研发周期, 助力削减试验成本, 还会变革软件行业运行模式, 会变革工业行业运行模式, 会变革医疗行业运行模式, 会变革生物行业运行模式。
张勇东讲, 在过去的十年当中, 人工智能这个领域主要是围绕着能够有更好的感知以及理解方面来从事发展活动, 像有着好比自动驾驶、数字医疗类似的情况。在未来的十年期间, 人工智能这一领域深层的技术有希望能够不断地实现突破, 将会具有能够重新塑造数字化内容的生产以及消费模式的那种强大的潜力。
王海峰, 身为深度学习技术及应用国家工程研究中心主任, 同时也是百度首席技术官, 他觉得, 将大规模知识予以融合的深度学习, 是人工智能发展的关键重要方向。并且, 要联合产学研各方的力量, 去探索协同育人创新的相关模式, 还要建立起全方位多层次的人工智能人才培养体系。
标签： 人工智能 ChatGPT 技术发展 风险启示 行业趋势
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