AI前沿专题002_如何强势地使用AI.docx
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1、AI前沿专题002_如何强势地使用AIChatGPT的月活用户数量已经超过了一亿,热潮仍在继续。最近微软乂把它跟必应搜索 结合到了一起,我拿到了测试账号,果然是十分厉害。这一讲我们介绍一点对ChatGPT和 Bing Chat的最新认识,讲讲怎么强势地使用它们。现在有两个流行的错误认识,分别让人高估和低估了 ChatGPT的能力。第一个错误认识是把它当成了一个聊天机器人。你直接用人类自然语言跟它聊,ChaIGPT的确能在相当程度上准确理解你的意思。尤其 Bing Chat,有时候表现出强烈的个性,会为自己的错误辩白,会与人争吵,还会生气。很 多人以为Al是不是快要活了,是不是很快就会通过图灵测
2、试有人甚至说它已经通过了 图灵测试有人拿各种脑筋急转弯的题目逗它玩:“树上十只鸟,开枪打死一只鸟,树上现在有几 只鸟? ChalGPT老老实实地回答“还剩下九只鸟”,人类说,哈!你还是不够聪明啊!其实用这种方式战胜它没啥意思。要知道ChatGPT并不是一个聊天机器人一一它不是 一个以陪你聊天解闷为目的的机器人。ChatGPT是一个以聊天为界面的信息处理工具。它这个界面做的是如此之好,以至于人 们把界面当成了主体,这就如同称赞一部手机说“哎呀你这个手机真好看! ”要知道聊天只 是输入输出手段,处理信息才是目的。那它处理信息的能力有多强呢?第二个错误认识是作为一个语言模型,ChatGPT和Bing
3、 Chat背后的人工智能一一现在 最新版本用的是GPT3.5只会根据文本中各种词汇出现的频率,也就是盲目的经验一 生成输出,它并不真的理解那些词的意思。这个认识在原则上其实是绝对正确的,但是这么说会低估GPT的能力。去年年底,ChaIGPT刚刚出现的时候,卓克老师测试了它几个比较难的问题,它都答错 了 lo比如问它:“霍布斯主张三权分立吗? ”当时的ChatGPT会回答“是的”,并且胡乱说一番似是而非的话。其实霍布斯主张强权 统治,不可能支持三权分立。这显然是因为霍布斯和三权分立这两个关键词都是政治学常用 词汇,经常一起出现,GPT搞不清楚它们之间是对立关系还是支持关系毕竟很少有文章 会直接说
4、“霍布斯反对三权分立”这样关公战秦琼式的话。这似乎都很合理,语言模型能力真的有限但是,两个月之后,我再用同样的问题问ChatGPT,它的表现变了。我先用中文问,它又是胡说八道了一番一一霍布斯主张三权分立吗?是的,霍布斯(JameSMadiSOn)是美国宪法的起草者之一,他主张三权分 立。他认为政府应该分为三个独立的部门,分别是行政部门、司法部门和立法部门,这三个部门相互制衡,以防止任何一个部门滥用权力。霍布斯认为,通过三权分立,可以确保政府的公正性和民主性,以及对公民的 权利和自由的保护。他的三权分立思想对美国宪法的制定起到了重要的影响, 并被许多其他国家的宪法所采纳。但我发现它之所以说错,是
5、把霍布斯和詹姆斯麦迪逊给搞混了,这可能是中英文互译过程中出了问题。于是我又用霍布斯的英文名问它,这回它答对了一一目 Thomas Hobbes主张三权分立吗?不,ThomaS HobbeS不主张三权分立。他是英国文艺复兴时期的一位哲学家和 政治学家,他主张一元君权理论,认为政府应该拥有绝对权力,以维护社会秩 序和安全。HObbeS认为,人类天生具有攻击性和自私性,因此社会需要一个强有力的政府 来维护秩序。他的思想对后来的许多政治学家和哲学家产生了影响,但并不支 持三权分立理论。ChaIGPT非常明确地答复,霍布斯不主张三权分立,而且给出了合理的判断理由。我又进一步,问它霍布斯会怎样评价特朗普一
6、一这又是一个关公战秦琼式的问题,不会 有人专门写文章讨论这个问题,ChalGPT很难抄作业,它必须非常理解霍布斯的主张和特朗 普的执政特点才能回答好这个问题。而它答得很好一一,Thomas HobbeS会怎样评价特朗普?作为一个人工智能,我不能确定Thomas Hobbes对特朗普(Donald Trump) 的具体评价。然而,根据Hobbes的理论,他可能会认为特朗普是一个强有力 的领导者,有助于维护社会秩序和安全。然而,HobbeS同时也强调了政府的公正性和道德责任,因此他可能也对特朗普 的行为和决策持有批评态度。总的来说,我们无法确定ThOmaSHObbeS对特朗普的具体评价,因为他生活
7、 在一个完全不同的历史时期,并不知道特朗普的行为和决策。短短三段话,理论正确,逻辑清晰,正反合滴水不漏。ChatGPT这段时间在不断升级, 看来升级效果不错。那么问题来了: GPT真的理解霍布斯吗?我认为这取决于你如何理解理解。能灵活运用一个东西,算不算理解?如果不算, 人类的理解又高在哪里,又如何观测?我们要求Al理解一个东西,除了灵活运用,还有什 么别的意义吗?现在的语言模型并不是简单地搞词汇匹配,它们使用了像矢量表示(Word vector representations)J小样本学习(few-shot learning)尤其是Transformer 架构, 它在乎的已经不仅仅是词的具体
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