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ChatGPT于去年11月30日發(fā)布，我就開始試用了，寫過幾篇小文章。那時在海外和業(yè)內(nèi)人圈子里，火了一波，國內(nèi)大部分人都沒反應(yīng)。春季后，券商報告強(qiáng)推，微軟百億投資openAI，百度緊跟形勢不掉隊(duì)，國內(nèi)爆炒ChatGPT的熱度甚至超過國外，大超預(yù)期。

(資料圖片)

然而，ChatGPT不開放來自中國地區(qū)IP和手機(jī)號碼的用戶注冊，大部分人沒有真正用過。有人用國外賬號架設(shè)了中繼服務(wù)器，給國內(nèi)朋友使用。受條件所限，大部分使用者淺嘗輒止、看熱鬧的多。有些文章甚至存在夸大ChatGPT能力的情況。

所以，我想用我這兩個月的使用心得，聊聊科學(xué)使用ChatGPT和不科學(xué)使用ChatGPT的地方。

這些科學(xué)和不科學(xué)的地方，也反映了大家對ChatGPT在具體應(yīng)用場景中的科學(xué)性的思考。

|《兔年第一只上天的豬》，作者AI生成

由于谷歌和百度入局，很多人討論將來搜索引擎會被替代。所以有人很自然地，現(xiàn)在就把ChatGPT當(dāng)搜索引擎來使用和測試。

這個問題很大！

如果輸入“如何做魚香肉絲”這個問題，搜索引擎找到已經(jīng)存在于互聯(lián)網(wǎng)上的做法，并把結(jié)果排序。而ChatGPT給出的是看起來像“做法”的一段文字。這段文字不是從一個完整的做菜秘籍來的，而是它的算法根據(jù)每個字的概率和上下文，一個字一個詞產(chǎn)生的。你貌似看到了一個完整的做法，但這個做法從來沒有存在過，也沒有人用過。

ChatGPT只是造了一段做菜的文字。要理解這一點(diǎn)，需要回到ChatGPT的模型。

ChatGPT模型綜合使用了in-context learning、RLHF等模型。此處不展開技術(shù)部分的討論。其中一部分模型是用類似我們英語考試最熟悉的、完形填空的方法來訓(xùn)練的。

比如一道完形填空題：我喜歡___的感覺。

空格里，可以填成我喜歡跑步的感覺，可以填成我喜歡炒菜的感覺，也可以填我喜歡發(fā)呆的感覺。填什么取決于對話場景。

如果填成我喜歡被殺死的感覺，這種場景出現(xiàn)的概率很低。算法會降低“我喜歡”后面跟“被殺死”三個字的概率。

如果填成我喜歡桌子的感覺，就是完全錯誤的答案，算法給“桌子”的概率是零。

基于很多類似這樣的題目，讓機(jī)器做題，再糾正對錯，就可以訓(xùn)練出算法。

搜索引擎最大的難度是找到最相關(guān)的準(zhǔn)確信息。現(xiàn)在ChatGPT還當(dāng)不了搜索引擎。將來它會是搜索引擎的好幫手，可以把搜索引擎的準(zhǔn)確結(jié)果，組合得更易讀。

想象一個“搜索引擎+ChatGPT”的場景：基于搜索引擎的準(zhǔn)確信息，ChatGPT組合出一篇結(jié)構(gòu)嚴(yán)謹(jǐn)、文字優(yōu)美的文章。不用你把每個搜索頁面打開、拷貝、組織、粘貼了。

我曾經(jīng)試過問ChatGPT：如果中國經(jīng)濟(jì)想在2023年重新回到較高的增長速度，需要解決什么問題，你有什么建議？

它回答：對于中國經(jīng)濟(jì)重新回到較高的增長速度，我有以下建議：1. 重點(diǎn)加強(qiáng)消費(fèi)需求；2. 加強(qiáng)改革和創(chuàng)新；3. 完善金融體系；4. 加強(qiáng)社會投資；5. 健全科技體系。

這些回答看起來頭頭是道，確實(shí)和專家說的一樣，并且還有新穎的地方。這是因?yàn)椋?dāng)問這個問題的時候，模型訓(xùn)練過的大部分文本中，涉及經(jīng)濟(jì)增速的那些話，都是專業(yè)人士說的。在專業(yè)的語境里，出來的語言就是專家的語言，不會是老百姓的回答：增速高低管我啥事，有人給我發(fā)工資就行。

｜《不要信AI》，作者AI生成

我把temperature參數(shù)叫做胡說參數(shù)。胡說參數(shù)值越高，越天馬行空，直到語言都對，但張冠李戴、事實(shí)完全錯誤。就像生活中偶爾碰到的正兒八經(jīng)的胡說八道的人一樣。

我看到有的朋友試用ChatGPT，問了開放性問題，看一眼回答后，覺得答案沒意思，就認(rèn)為ChatGPT沒意思，不再用了。這樣體會不到ChatGPT的妙處。要得到有趣的結(jié)果，要不停地問它，就會有驚喜。

再比如，同樣的問題，可以設(shè)定文字的語氣。比如，我讓ChatGPT禮貌地提醒別人請戴口罩，它的回答是：

如果讓它言辭激烈地提醒別人戴口罩，結(jié)果是這樣的：

完全不一樣。

這是ChatGPT強(qiáng)大的地方，會產(chǎn)生非常有用的應(yīng)用場景。

｜《AI和人腦》，作者AI生成

同時，它可以告訴你一些克服中年危機(jī)的最新研究結(jié)論和方法：

ChatGPT生成的這些完整的方面和觀點(diǎn)，并不是誰都可以簡單想到。

或者，如果想知道如何評估一家上市公司的投資價值，ChatGPT可以完整地列出考慮的因素：

此處是微軟看好ChatGPT的原因。知識工作者即使學(xué)過這些知識，但已經(jīng)大部分還給了老師，在1分鐘內(nèi)想不到如此全面。即使想到了，還得一個字一個字敲出來，對吧？ChatGPT不用敲鍵盤了，自動生成各種提綱供選擇、優(yōu)化。極大地提升效率。

｜《AI 助手很香》，作者AI生成

ChatGPT的訓(xùn)練模型經(jīng)過專業(yè)論文庫的訓(xùn)練，它把問題分解出的層面非常全面、深入。提綱對仗工整、非常漂亮。寫過論文、發(fā)言稿、研究報告的人，知道此處的價值。

不同語境需要不同的語言風(fēng)格。文字工作者在寫文章的時候，如果想把文字寫得更精致，更優(yōu)美，或更通俗，ChatGPT可以改寫成作者想要的寫作風(fēng)格。

比如，上文這段話，風(fēng)格偏正式，我想改得更輕松一點(diǎn)。ChatGPT可以改成：

或者，我想改成更文縐縐的古文范兒，ChatGPT會改成：

這極大地提升了效率。小說家們只要把精力放在構(gòu)思情節(jié)上，而不需要花時間在潤色文字上。

那么，ChatGPT的文字能不能帶感情呢？上面迎春花的文字是帶著美好的感情，我可以讓ChatGPT寫傷感的感情：

｜《傷感的花朵》，作者AI生成

有些描寫像中學(xué)生的作文。雖不錯，但稍感幼稚。ChatGPT更厲害的在于還有個性化訓(xùn)練模型，可以訓(xùn)練出一個人的語言風(fēng)格，此后寫的文字就都是類似的語言風(fēng)格了。

我在之前的文章中，寫了生成任意風(fēng)格藝術(shù)家的畫作，ChatGPT也可能達(dá)到生成任意作家的寫作風(fēng)格。

此處就產(chǎn)生了知識產(chǎn)權(quán)問題。國外有很多反對AI生成作品的組織。ChatGPT也非常謹(jǐn)慎地開放所服務(wù)的國家和地區(qū)，因?yàn)槊總€地方的法律不同，不加控制地應(yīng)用，可能會產(chǎn)生知識產(chǎn)權(quán)糾紛。

｜《文字工作者的痛苦》，作者AI生成

本來以為人工智能只能替代機(jī)械的工作，實(shí)際卻是AI可以用隨機(jī)性創(chuàng)造出無數(shù)可能的東西。創(chuàng)新就是跨界、組合、異想天開。AI可以隨機(jī)地生成很多東西，在里面淘金，可以挖到很好的靈感。

如果涉及事實(shí)之間的組合，需要你自己判斷其事實(shí)的基礎(chǔ)是否準(zhǔn)確。AI擅長一本正經(jīng)地胡說八道，所以，人需要比AI更強(qiáng)，才用得好AI。如同領(lǐng)導(dǎo)一定要有辨識下屬說的話的能力，才能做好事情一樣，AI對人類提出了更高的要求。

有人用ChatGPT寫了書、論文，有人用ChatGPT只能寒暄幾句聊天。使用ChatGPT需要技巧。就像有人把PPT做成電影大片，有人把PPT做成Word都不如。當(dāng)中的區(qū)別還是人怎么用。

1950年代以前，識字的人就是人才，現(xiàn)在識字這個技能已經(jīng)不算技能了。AI的發(fā)展如同消滅文盲一樣，讓某些技能普惠大眾，不再成為一些人的獨(dú)有技能。

AI的“科學(xué)性”在于，AI用更快的電子信號，實(shí)現(xiàn)對人類大腦的化學(xué)信號的學(xué)習(xí)過程的模仿、加速。AI現(xiàn)在還是一個剛學(xué)會說話，什么都敢說的三歲小孩。這個小孩，加以時日、持續(xù)學(xué)習(xí)，前途不可限量。

｜《3歲的AI》，作者AI生成

作者：金融圈斜杠青年，愛人工智能、愛科學(xué)思考，同名公眾號：甄科學(xué)

本文不構(gòu)成個人投資建議，也未考慮到個別用戶特殊的投資目標(biāo)、財務(wù)狀況或需要。用戶應(yīng)考慮本文中的任何意見、觀點(diǎn)或結(jié)論是否符合其特定狀況。市場有風(fēng)險，投資需謹(jǐn)慎，請獨(dú)立判斷和決策。

你會如何使用ChatGPT？

關(guān)鍵詞： 搜索引擎 這個問題 胡說八道