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【环球播资讯】月活用户突破1亿 如何看待聊天机器人ChatGPT火爆全网

时间: 2023-02-07 07:48:29 来源: 孙刚

月活用户突破1亿 ChatGPT火爆全网


(资料图)

继去年 12 月以最快速度5天突破百万用户之后,人工智能聊天机器人ChatGPT又创造了一个新的历史记录,发布两个月后,月活用户达到了1亿,成为史上蹿红最快的应用。它能够智能生成文本,比如文章、笑话、诗歌、求职简历,甚至活动方案、论文、代码等等,你只要向它提出要求,它几乎都能给出一份满意的答卷。

随后,各方溢美之词不绝于耳。有人说它就是个全能战士,有人说它是科技领域的又一项伟大革命。比尔盖茨称其将与互联网的诞生或个人电脑的发展一样重要。那么,我们该如何看待ChatGPT的大火?它又会给未来的科技和生活带来什么实质性的改变呢?今天的热点聚焦我们就一起来探讨。

什么是ChatGPT

ChatGPT是由人工智能研究实验室OpenAI在去年11月30号发布的全新聊天机器人模型,一款人工智能技术驱动的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,真正像人类一样来聊天交流,甚至能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。

ChatGPT大火有两层深层次含义

互联网专家包冉对ChatGPT的大火评价很高:

包冉:

所谓的大火就是指一项专业的技术,已经正在迅速的从研发圈、产业圈,向整个全社会和大众进行扩散,这就是我们所说的大火。

这种扩散,首先,第一标志着这一定是一项非常成功的技术,否则的话它不会从一个研发的圈子,很专业的小圈子,向整个社会,整个基础设施来进行迅速的跨界、破圈。

第二,我负责任的说,非常有幸我们正在目睹和亲历另一场技术的伟大革命,这个伟大革命就是通用式的AI也就是通用式的人工智能正在来到我们整个真实世界。

包冉表示,ChatGPT的大火有两层深层次的含义:

包冉:

ChatGPT它是所谓的生成式人工智能,通俗的讲就是人工智能能够根据你的需求,你的提问,生成各种各样的回答,这种回答已经不简简单单限于对话式的回答了,它能生成论文,能写一段微小说。

这在技术上的本质是什么呢?它有一条非常明确的脉络。首先,它从属于NLP领域,也就是自然语言处理。自然语言处理是计算机科学诞生之日起,大家一直孜孜以求的一条非常重要的路径,说白了就是计算机听得懂人的话,说得出人的话,并且能比人理解的更快、更好,说的更加清楚、更加全面,这叫自然语言处理。

在自然语言处理下面,应该说经过将近大半个世纪以来的发展,现在大家比较认同的是叫LLM,也就是大语言模型。大语言模型成为自然语言处理迄今为止最终胜出的一个人工智能的算法结构。

大语言模型说白了也很简单,举个例子,GPT它是通过1750亿个语言物料的模型参数进行算法训练。这些巨大的语言物料都是哪来的呢?就是因为有了互联网,我们通过各种各样的社交网络,各种各样的终端,将自己的观点、文件、思想、对话等等都上传到网络在线,这就使得整个互联网成为一个无所不包的巨大的网络语料结构库。这样的语料结构库通过爬虫算法、深度学习算法,它就成为人类前所未有的一个百科全书,前所未有的一个图书馆。

也就是说什么呢?比如说咱俩现在的对话,我想在互联网上一定有类似的或者雷同的对话片段,这样的对话片段被计算机和深度学习的人工智能算法反复学习之后,它就能反过来成为主动式的对话这样一个体现。

另外,还有一层深度的意思是ChatGPT它是属于这样的一种算法在面向大众的产品的实践。我们都知道,一种算法结构,大众是没有感知的,可是变成一种产品之后,它非常易用的这样的界面,就是对话式的界面,生成式的界面,使得普通人也会觉得这个事一点都不神秘,反而会滋生出“哇!这个事情!怎么人工智能还能干这个”,这就构成了进一步的破圈、跨界的基础。

未来三个方面应用效果不错

科技财经作家醒客表示,ChatGPT的出现是有其独特优势的,未来有三个方面的应用会带来很好的效果:

醒客:

我觉得第一个可以想到的是客服机器人。一般我们向人或客服提问题的时候,通常是要解决一些意外的问题,而这个时候恰恰是目前的客服机器人不太擅长的部分,当我们问的时候,它往往答非所问,总是在一个问题上来回绕。

当我们用今天的ChatGPT来做客服机器人优化的话,虽然ChatGPT也不能够真正做出一个原创性的结论出来,但因为它的数据库比较大,它几乎就是把现在已经出现过的答案,通过网络搜索的形式全部聚拢在一起了,那它里面能够提供的正确答案实际上是很多的,就是绝大部分问题都是能够提供答案的。

目前,ChatGPT在技术算法上其实没有太大的一个变化,但是它的素材库发生了天翻地覆的一个扩张,这个时候它对客服的服务质量是会有大幅度提升的。

第二个可以想象的领域就是教育领域,我们知道一些落后的地方其实是缺好老师的,但如果用了ChatGPT作为一个知识库来教书的话,那它面对每一个同学可能都可以模拟一个真实的老师。这跟看录像不一样,看录像就是一个老师录了一节课,然后放给所有人看,这个老师跟学生之间是没法交互的,但是如果用ChatGPT这种方式做出来的老师,它是可以跟学生之间交互的。

而且,因为我们在学校里学的所有知识,抛开像博士这种高端的研究,其实大家学的都是既有的知识,这个时候ChatGPT给出来的答案基本上都是现有范围之内的,这就是它擅长的。所以,我们会看到,教育平等这个问题,可能对于ChatGPT来说是一个非常好的应用。

第三类我能想到的应用是什么呢?就是陪聊。现在,因为大家都很忙,年纪大一点的人跟子女可能沟通的更少,这时候老年人的孤独问题就会很多,当然年轻人很大一批人也有孤独症的问题。这个时候有一个机器人能够知识丰富的跟你聊天的话,这个实际上是一个很好的应用。

因为它只是一个陪聊,不像真正的工作。真正的工作是面向很确定的目标的,是有目标考核的,所以它对创造性,对原创性是有很高要求的。但如果只是陪聊的话,哪怕说错一句,其实也没有太大问题。所以,在这个陪聊上面解决人的孤独问题,我认为也是ChatGPT能够发挥光亮的一个领域。

总体来说,那些需要复杂规则,但是已经有既定答案的领域,不管多麻烦,都比较适合ChatGPT来做,这样的话,人就能真正把自己的智力转移到那种做全世界没有做过的事,人类就可以把自己的智力转移到更加需要创造性的智力劳动当中去。

也有一些问题需要解决

不过,醒客表示,ChatGPT在应用中也有一些值得注意的地方,否则会让整个社会真假难辨:

醒客:

首先,它可能会让人造假越来越容易了。比如,学生做作业的时候只要把题目输进去,就可以直接给出答案,而这种答案本身就是现成的,老师检查的时候,是不知道这个答案是学生自己做的,还是通过ChatGPT上面得到的。

在这个基础之上,在社会应用上面,比如说这种证据领域,比如说偷拍,原来我们说明星有一些隐私是通过特殊手段偷拍出来的,现在它完全可以通过加工的方式,就是所谓的创作的方式,把一个明星的素材加工成一个故事,这个故事就会变得真假难辨了。跟过去的隐私泄露相比,我们的隐私可能面临着被改造的危险,就是被人家修改了,而且修改出来之后别人认不出来,那这个可能在某种情况下比隐私泄露问题更严重。

如果造假,以假乱真,这样的话整个社会秩序会受到一定的冲击。我们要提前对这个东西有一定的防范,就是防止ChatGPT或者人工智能这种应用让整个社会真假难辨。这种情况如果加剧的话,显然不是我们想要看到的结果。

实质性改变如何 要看把其当玩具还是工具

因此,醒客认为,要以平常心来看待ChatGPT的发展。而对于ChatGPT未来是否会给我们的科技和生活带来实质性的改变,醒客认为,这就要看你把人工智能当成玩具还是工具:

醒客:

目前来说,沿着ChatGPT这条道路走下去,到底能不能带来特别实质性的改变的话,核心还要回到一个看法上,就是你把人工智能是当成玩具还是当成工具?

所谓玩具,就是我完全只看新鲜、看体验;工具呢,是要看结果、看指标,就是要看那个考核指标。

如果我们把它当玩具的话,目前的人工智能包括ChatGPT在内都能做出很多很炫的让我们眼睛大放光芒的产品。但是,在工具领域,就是我们提出具体的KPI要求的时候,你就发现它还有一定的差距的。

从这个角度我们可以看出,人工智能在未来的发展过程中,最核心的就是怎么样更可控,更有目标感。

我们已经落后 应引起足够重视

不可否认,人工智能AI系统应用于日常生活将是未来的趋势之一,我们既不能高估了AI在短期内的发展,也不能忽视了AI的长期意义。究竟未来的发展成果如何,还需拭目以待。但综合目前ChatGPT的发展趋势来看,互联网专家包冉表示,至少需要引起国内相关行业的足够重视,并积极跟进才不至于落后太多:

包冉:

ChatGPT也不是孤单的,它也有自己的竞争对手,比如说谷歌的LaMDA,也是基于大语言模型的这样的一个体系。

这种体系客观的讲,我们实际上现在已经落后了,因为它需要巨大的人工智能算力,说白了就是显卡,高端显卡。普遍的训练这种模型都需要英伟达的A100,这是起步了,包括H100,动辄都是上万张的显卡。

可是,咱们国内由于受到相关技术的封锁脱钩,我们现在单一企业机构能集合出上百张显卡或者上千张显卡就很不容易了。但是,像有微软支撑的OpenAI(在美国成立的人工智能研究公司),他们动辄训练都是上万张,甚至十几万张显卡一起上。

其次,这样的一种算法现在还没有开源,而没有开源的算法,我们看到中国的IT产业界往往很难做出能够相匹配到这样算法的非常漂亮的产品来。

应该说在这个领域我们必须非常非常的重视,非常非常的关注,尤其是在考虑到中美科技硬脱钩的潜在威胁下,如何不错失这样一次通用化人工智能来临的契机,这不简简单单是一个小小的ChatGPT的问题。

责任编辑:李倩

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关键词: 人工智能 自然语言处理 语言模型

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