ChatGPT狂欢的另一面

ChatGPT编程7个月前发布 AI小助手
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ChatGPT狂欢的另一面

ChatGPT,是今年AI界当之无愧的“顶流”。开年至今,小到日活人数的增长,大到科学伦理的争议,与之相关的一切话题持续霸榜各大论坛热搜,引发全球关注。

就在几天前,随着ChatGPT背靠的GPT语言模型正式发展到4.0版本,并宣布支持“联网”接入第三方应用程序,有关其褒奖、质疑等各种声音再次如潮水般袭来。面对以“天”为单位高速迭代的AI,应如何理性看待人与AI之间的关系?我国再造一个“ChatGPT”还要在哪些方面努力?

●南方日报记者许隽

再进化▶▷

打开AI“自我升级”开关

互动问答、续写论文、创作诗歌、编写代码……许多用户已充分体会到了ChatGPT作为一款AI聊天机器人的强大:与小爱同学、Siri等常见AI语音助手不同,依托生成式AI预训练语言模型GPT的3.0版本,有着更丰富的知识储备,熟练掌握人类自然语言的语法,能模拟真人语气与人类流畅对话。

一周前,ChatGPT再次进化到4.0版本,拥有了更强大的文本回复能力和数理思维水平。与前代相比,GPT-4能“看图说话”,即便是讲出“网络梗图”中的笑点也不成问题。它在解决数学、编程、医学、法律、心理等专业领域复杂问题的能力至少提升了十倍;在执行部分高难度任务时,表现甚至不逊色于人类。

比如,经过测试,GPT-4满分通过了亚马逊公司模拟面试,具备被聘用为软件工程师的资格;在生物奥林匹克竞赛中,GPT-4得分约为前1%——相当于击败了99%的人类。就在一个月前,依托GPT-3的ChatGPT还只能排在倒数31%的位置。

除了“智力”上的进步,随着OpenAI公司解除对ChatGPT的联网限制,允许其接入第三方应用程序,背靠GPT的ChatGPT还拥有了“眼睛和耳朵”——能够获取因太新、太私人或太具体而无法包含在训练数据中的信息,做到“与时俱进”,更好地实现“自我升级”。在官方演示中,ChatGPT能通过与5000多个第三方插件交互,实现与现有的软件基础设施“交谈”。

这也让ChatGPT从一款AI聊天工具,完成了向“全能助手”身份的转变。试想一下,未来人们出差规划行程无需打开航空公司、酒店、约车平台等多款APP,只要向ChatGPT发出“我要去北京出差”的指令,它就能同时调用携程、大众点评、滴滴等第三方插件,一秒完成买机票、预定餐厅、叫车等操作。此外,它在许多领域都有产品化潜力,比如在游戏、编程领域,它可以化身“真实”NPC、“隐形”程序员,提升游戏体验、降低软件开发成本。

除了扮演“专家”和“助手”等角色,据腾讯研究院高级研究员胡璇预测,未来AI还会越来越多地参与数字内容的创意性生成工作,以人机协同的方式深入新闻、论文、小说撰写、音乐作曲和编曲、后期处理、3D建模等领域,完成多样化的岗位支撑工作。

“从AI作画、AI写作,再到ChatGPT——各类AIGC(即利用AI技术生成内容)典型应用的诞生,让人们见证了人工智能实现跨越式发展的历程。”通信专业博士、中国科普作家协会会员张弛坦言,ChatGPT实际上已经成为人工智能发展的里程碑。

引担忧▶▷

网络攻防恐转入智能化对抗

随着GPT-4的到来,AIGC应用进程大大加快。

前不久,微软背靠GPT模型打造了名为Copilot的AI工具——相当于是ChatGPT的“亲兄弟”。微软将其引入Word、PPT、Execl等Office“全家桶”后,Copilot即化身24小时无休的“AI办公专家”,为用户提供实时的写作建议、语法纠错服务等,甚至能帮助用户直接将Word生成PPT。此外,它还能直接为人类生成高精度的数据图表和分析报告。就在不少人感慨于AI对人们办公效率的提升时,也有人担忧,强大的AI会助长人类的“惰性”;在“创造性”上,人类终有一日也会被AI彻底超越。

这种对AI的恐惧有必要吗?专家认为为时尚早。

中国社会科学院哲学研究所研究员、中国社会科学院大学哲学院教授赵汀阳说,GPT尽管强大,但其惊人的知识量仍然离不开人的大量“喂食”。这也意味着,无论计算能力如何超越人类,其设计能力和智能始终只能小于或等于人类,“类似于某种速度无限逼近光速”。

再者,在赵汀阳看来,真正的创造性一定有智力难度,主要是创造概念和理论、发现规律或提出定理。“在这个意义上,GPT还没有创造性,它的艺术或文学作品虽然技术精良,但其艺术品质是平庸的。创造性有着逻辑或数学无法表达的品质,这一点似乎说明了人工智能难以发生创造性,因为人工智能的本质是数学和逻辑。”他说。

即便AI很难发展出“创造性”,其强大的编写、检索等能力,仍然会为人类社会带来挑战。根据中国产业互联网发展联盟、南方日报、中国网络空间新兴技术安全创新论坛等联合推出的《2023产业互联网安全十大趋势》报告,随着AI的进步,网络攻击者可以轻松对其进行微调和针对性的攻击,通过其创建恶意软件、暗网站点和其他实施网络攻击的工具。

同时,人工智能赋能网络攻击与传统网络攻击在技术和手法上相比,将使过去劳动密集型、成本高昂的攻击手法开始彻底转型,朝着分布式、智能化、自动化方向发展,从而形成更为精准和快速的自动化攻击手法。报告还指出,“未来,随着大模型AI计算被广泛应用于网络攻击各个领域,网络安全形势将更加严峻,攻防真正进入智能化对抗时代”。

“未来,人类必然要面临AI带来的新型网络攻击,以及内容合规、知识产权上的更多挑战。”广东省法学会知识产权法学研究会会长、华南理工大学法学院教授关永红指出,目前围绕AI生成内容的版权争议等业内尚无定论,从法律体系搭建等来说,当下全球围绕这一领域的探索也才刚刚开始,“法律法规的完善需要顺应AI的发展来逐步推进,无法一蹴而就”。

如何追▶▷

加大算力研发提高数据质量

尽管AIGC的发展仍处于起步阶段,且ChatGPT毫无疑问已占据领先地位。目前,科学界已形成共识,人工智能将成为今后十年全球科技竞争的战略高地之一。因此,我国必须要打造自己的AI基础设施。

事实上,在ChatGPT火遍全球之前,国内科技圈已有一定的技术积累。然而,要打造高智能AI,算力、模型、数据缺一不可。目前,以百度、阿里巴巴等为代表的国内科技企业在AI模型层均有布局;数据上,我国已形成百亿级别乃至千亿量级的网页、图片、语音等数据库,参数规模与GPT-3基本持平;但在算力领域,尤其是用于人工智能应用领域的“智算算力”,我国仍然存短板。

“AI大模型的训练需要庞大算力的支撑。”开域集团董事长兼CEO施侃曾指出,根据ChatGPT的访问量估算,支撑其算力基础设施至少需要长期占用上万张英伟达GPUA100芯片。就训练GPT-3这样规模的大模型来看,需要同时使用上千张GPUA100芯片训练1个月以上。

GPUA100芯片是英伟达为GPT-3打造的芯片,能满足ChatGPT高达千亿参数规模的语言训练需求。然而,据深度科技研究院院长张孝荣介绍,我国目前只能采用“缩水版A100”,这制约了我国AI大模型的研发和生产。

在此领域,寻找“国产替代”无法一蹴而就。事实上,目前我国GPU芯片赛道上以海光信息、景嘉微等为代表的“玩家”,在技术上仍有较大进步空间。

此外,我国在算法模型上依然存在“代差”,中文文本的数据质量、开放性上也有待加强。“这需要全社会密切关注并大力投入公共知识基础设施建设。”微软(中国)首席技术官韦青指出,目前中国的AI还需扮演“追赶者”角色。

但并非没有“弯道超车”的机会。容联云AI研究院院长刘杰指出,国内的互联网应用发展速度快,AI落地场景多,潜力巨大,“在局部应用中开始超越,这也是业界的共识”。

策划:吕虹统筹:程鹏

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