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Alex 羿阁 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

让众人疯狂的网红AI ChatGPT,原来也有明显的短板?

一段“网友调教这只AI”的聊天记录,在网上传开了。

可以看到,AI起初居然说27是个质数。

在网友向其提出质疑后,AI仍嘴硬称“27不能被3整除”。

网友不得不和AI“大战几百回合”,最后在人类锲而不舍的教导下,AI才终于终于低头认错。

△上述图源:微博@沙雕文案 援引网友空间截图

有一说一,AI的认错态度倒是很好。

有围观者看完后调侃:AI不是都要统治世界了吗,怎么会输给一道简单的数学题?

不过,也有很多人为ChatGPT说话:这么坦诚的认错态度,不比某些人强多了

数学水平拉胯,还贼固执

具体事情是这样的:

在与ChatGPT的互动过程中,网友们发现其数学能力令人担忧。甚至連最简单的素数判断,如27是否為質數,都无法正確判斷,這讓許多人感到震驚。更糟糕的是,即使面對如此基礎的問題,ChatGPT仍然能夠给出錯誤的答案,這让人不禁對它的能力產生懷疑。

于是网友让ChatGPT证明它给出的结论,没想到,AI居然说27不能被3整除。

网友表示无语,但还是耐着性子又问了一遍,结果AI依然嘴硬,偏把9说成是9.0。

无奈,网友只能搬出代码,试着用Python来教会AI。

结果AI还真学会了!而且人家还主动承认了刚才的错误。

有意思的是,我们刚才也去问了ChatGPT“27是不是质数”,发现它已经改过来了。

然后我们又拿了几个数字去问AI,结果在这一回合中,它都正确地判断了一个数到底是不是质数。

不过仔细一看,AI并没提到35能被7整除,于是我们又专门问了一遍。然鹅……

这岂不是一本正经地胡说八道嘛?

于是我们也只好搬出Python教教它,但这回,连python似乎也没能让AI承认自己的错误……

所以这只AI为啥算术水平如此堪忧,而且还如此固执?

GPT-3.5模型的一个关键特性是,它是一个强大的语言生成模型,该模型由OpenAI开发。尽管它可以进行逻辑推理,但它并不具备执行标准计算机算法的功能。这也是为什么ChatGPT在某些任务上表现出色,但在其他任务上表现不佳的原因之一。

而且与搜索引擎不同,它目前也没有网页浏览功能,无法调用在线计算器。

在此之前,ChatGPT曾经坦白地告诉用户们,它在算术方面并不擅长。对于两位数的乘法,它可能还可以应对,但是当遇到三位数的乘法时,它就会显得力不从心。

我们也去问了一遍,现在AI到是直接给了个答案,不过是错的。(正确答案为186524)

ChatGPT 作为一种人工智能助手,其回答问题的能力主要依赖于训练数据和算法。尽管如此,它仍然具备一定程度的学习和优化能力。当用户向 ChatGPT 提供新的信息或反馈时,它可能会参考这些信息来改进自身的答案。然而,ChatGPT 并不总是依赖用户反馈来调整自己的答案,它在某些情况下也会利用其他可用的信息来源来优化答案质量。

所以,我们暂时没有成功地“教育”AI,大概也许可能是运气不太好……

除了数学其他都很全能

尽管ChatGPT有时会展现出“人工智障”的一面,但不得不说,大多数时候它的表现还是很优秀的。

例如,哥伦比亚大学的教授Kenneth Goldman以及谷歌的工程师们纷纷发表观点,称ChatGPT已具备担任律师的潜力。

律师执业考试中,ChatGPT的正确率高达70%(35/50)

不仅是法律方面,Goodman还让ChatGPT参加了其他不同领域的各种考试,都取得了很高的成绩。

包括美国医师执照考试(USMLE),拿掉其中的图像选择题后,ChatGPT同样做到了70%的正确率。

为了防止ChatGPT的训练数据中包含这些题目,Goodman还特意选取了纽约州2022年8月最新化学注册考试

去除5个图片选择题,ChatGPT的正确率为77.7%(35/45)

同样批次的英语考试中,ChatGPT的正确率甚至达到了91.6%(22/24)

在当前科技发展迅速的时代,人工智能的应用领域日益广泛,其中最引人瞩目的莫过于律师AI。据网友们的预测,未来每个人可能都会拥有属于自己的律师AI,这将极大地降低咨询律师的成本,使得法律服务的可及性得到前所未有的提升。而这样的趋势不仅仅局限于律师AI,医生AI和营养师AI也将成为未来科技发展的重要方向。随着人工智能技术的进一步发展和普及,未来的医疗保健和健康产业将发生翻天覆地的变化,人们的生活质量也将因此得到极大的提高。

怎么样,你看好ChatGPT的未来应用吗?

(或者你有让它学好数学的建议吗?

参考链接:[1]https://weibo.com/7095186006/Mj6LVF0zS#comment[2]https://twitter.com/TonyZador/status/1601316732689604608[3]https://twitter.com/pythonprimes/status/1601664776194912256

— 完 —

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