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两周前疯狂刷屏的爆款AI应用ChatGPT , 也难逃互联网过气定理 。
“人类离强大到危险的AI不远了 。 ”这个让马斯克强烈安利的聊天机器人 , 在短短十余天的时间里 , 便拥有了一场从走红到凉凉的经历 。
“ChatGPT本来的预期就不是商业化 , 一没有收费 , 二没有开放API , 所以它只是一个DEMO 。 ”AI赛道创业者 , 猴子无限创始人尹伯昊向「科技新知」表示 , 热度下来是正常现象 , 但这并不妨碍它是一个跨时代产品 。
在他看来 , ChatGPT爆火的背后 , 映射着一个不可忽视的事实:技术的拐点已经到了 。
“ChatGPT背后运用的技术是GPT3.5 , 等GPT4出来的时候一定会非常火爆 , 届时国内很快就会有一大批创业公司出现 。 ”
彼时的AIGC赛道 , 必将迎来一场“血战” , 一边是布局多年的BAT老势力 , 一边是初生牛犊的新选手 , 谁的赢面比较大?
站在新的技术拐点前 , 或许大家都在同一起跑线上 。
AI难被“驯服”
很多人对于ChatGPT的过气表示并不意外 , 甚至包括开发方Open AI的CEO Sam Altman本人 。
“ChatGPT的局限性令人难以置信 , 但在某些方面足够出色 , 足以给人一种强烈的误导印象 。 现在依赖它来做任何重要的事情都是错误的 。 它是一个项目的DEMO;我们在稳健性和真实性方面还有很多工作要做 。 ”Sam Altman在社交媒体上如此表示 。
从实际体验来看 , 目前版本的ChatGPT存在两个关键性的问题 。
问题一:只提供了“情绪价值” , 没有提供“商业价值” 。
正如Sam Altman所言 , 现在依赖ChatGPT来做任何重要的事情都是错误的 。 当作一种娱乐属性的软件来说没问题 , 但如果渴望ChatGPT能有更大的实用价值 , 似乎有些太过理想 。
一款合格的工具是帮助人们减少重复性劳动 , 而一款好工具是能帮助人们进行决策 。 而ChatGPT目前能做到的 , 还处于第一阶段 。
就拿前几天有人夸赞ChatGPT编程能力很强大举例 , 对于外行或者入门级程序员来说 , ChatGPT快速生成的代码已经足够用 , 比如Java的简单编程例子 , 九九乘法表、水仙花数等 , 但对于中高级开发人员来说还远远不够 。
问题二:看似合理 , 实则荒谬 。
有时ChatGPT还会闹出一些乌龙事件 。 Open AI公司承认 , 尽管号称可以和人类对话 , 但ChatGPT也可能写出“看似合理但不正确或荒谬的答案” 。
比如有网友输入“宫廷玉液酒”来考验ChatGPT , 它一本正经地给出回答:“宫廷玉液酒是一种传统的中国白酒......”而我们都知道 , 如果这句话问一个中国网友 , 他给到的答案会截然不同 。
OpenAI坦承 , 由于ChatGPT的知识只来自训练数据中的统计规律 , 而不是任何类似人类对世界复杂和抽象系统的理解 , 因此“该系统可能偶尔会产生不正确或误导性的信息 , 并产生攻击性或有偏见的内容 。 ”
清华大学国强教授、智能产业研究院(AIR)首席研究员也指出 , 这款机器人本质上还是一个基于统计的语言模型 , 应该没有真正理解开放域的问题 。 它在处理开放域的问题上实际上还是基于概率 , 基于前一个值来生成下一个值 。
狂欢的中国学徒们
人们对于技术的期待 , 往往太过于理想主义 。 或许应该放低些对AI的期待和要求 , 毕竟很多时候 , 人类自己都不知道心里想要的正确答案是什么 。
就像微软旗下AI产品小冰公司CEO李笛说的那样 , ChatGPT非常强调回答的因果关系 , 而回答的结论本身是否正确对它而言并不重要 。 强调过程 , 弱化结果 , 这是ChatGPT和搜索引擎最大的不同 。
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