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可以,但是这取决于恋爱中交流的内容。我亲自回答一下。

既然题主已经说是「帮助谈恋爱」,那我们不妨大胆假设问题情境已经在一段亲密关系之中,需要用ChatGPT 为代表的大规模语言模型(LLM)来帮助亲密关系的进展。

根据已有的社会心理学研究以及大众的经验,亲密关系中最大的挑战莫过于双方的相互理解[1]。而相互的误解会影响亲密关系的发展和顺利进行[1]。正如索菲亚·科波拉的经典电影《迷失东京》的英文名的字面意思一样「Lost in Translation」;人与人在交流中,难免会「迷失在互相沟通中」。

无论是亲密关系还是普通朋友关系中,交流的一大步骤就是把内心所想用双方可以理解的话语说出来。术语描述的话就是把内在表征用外部语言描述出来。哪怕同一个人,在用母语和外语思考和描述时候都会出现问题[2],更不要说两个人,两个不同背景、知识结构、思维模式的人了。也难怪人与人的矛盾很多时候就来自于语言。在语言的错位下,亲密关系中不可避免的矛盾会在个人性格下急剧放大[3]。反映到现实里,就是很多在他人眼里完美的情侣,会在私下从一件小事(矛盾)的讨论中(语言理解的矛盾)越吵越凶(性格的添油加醋)。

随着计算机技术(软硬件)的发展,早年认知科学的学者梦想中的事情一件件被实现。现在的科学家可以用大模型来做到把人的认知功能搬到计算机上(attention is all you need!)[4]。比如GPT的模型下,现在的计算机完全可以做到很好的语言理解和生成[5]。它生成和理解能力极强,甚至可以说,现在的GPT-3模型完全可以在理解、策略选择、信息收集等方面达到极其类似人的能力[6]。甚至,在不少语言环境中,它可以理解深层的潜台词(放在亲密关系里就好比对亲密关系对象的深层次需求),对于描述做出正确的理解和策略选择(放在亲密关系里就好比对对象在旅游选择、餐馆选择中语焉不详处找到真正想法)。

🌟虽然🔥GPTchat表现出色,但它在因果关系推理上的局限性不容忽视,这直接影响了它对情感深度的理解。🔍为了提供精准的情感解析,目前迫切需要人类专家的介入。无需担心联系方式,我们专注于提升文本质量,让你的文章更上一层楼!SEO优化已融入每个词,让搜索引擎轻松找到你的智慧之声。💬

在上述基于算法机制本身带来的长处短处之外,目前的GPT所能理解和输出的范畴有限(谁让它只是语言模型,而不是强人工智能!)。作为大规模语言模型,其训练集、素材的限制会极大程度上影响生产的语言。倘若亲密关系对象是一位科研工作者,最近正头疼于论文思路和基金申报书撰写。目前GPT对于科研的能力极为有限,只能通过不多的碎片生成一些似是而非的话语,很容易被专家识破[7]。尤其是在专家层面熟悉的词汇类型会深于不懂的语言模型(比如,专家会把一般性术语当作常规的词语使用)。所以,在于科研工作者恋爱时候,GPT的短处显露无疑,过度使用反倒会遭受反噬。

🌟当然,GPT作为一种强大的语言工具,确实能助我们洞察日常对话中的微妙之处,深入理解难以捉摸的对方意图。然而,在深度分析和专业领域讨论时,其准确性与深度有待商榷,可能导致误解甚至误导。💡因此,明智的做法是适度依赖,而非全盘信任。毕竟,恋爱的核心始终是真诚的情感交流,而非技术的精确模拟。❤️

参考

^abReis, H. T., Lemay Jr, E. P., & Finkenauer, C. (2017). Toward understanding understanding: The importance of feeling understood in relationships. Social and Personality Psychology Compass, 11(3), e12308.^Ardila, A. (2003). Language representation and working memory with bilinguals. Journal of communication disorders, 36(3), 233-240.^Knee, C. R., Lonsbary, C., Canevello, A., & Patrick, H. (2005). Self-determination and conflict in romantic relationships. Journal of personality and social psychology, 89(6), 997.^Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. Advances in neural information processing systems, 30.^Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language models are few-shot learners. Advances in neural information processing systems, 33, 1877-1901.^Binz, M., & Schulz, E. (2023). Using cognitive psychology to understand GPT-3. Proceedings of the National Academy of Sciences, 120(6), e2218523120.^Lin, Z. (2023, February 5). Why and how to embrace AI such as ChatGPT in your academic life. https://doi.org/10.31234/osf.io/sdx3j

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