文章主题：生成式人工智能, 聊天机器人, ChatGPT, 互联网大会
近期，以“生成式人工智能”技术（Generative AI）为核心的聊天机器人ChatGPT在全球范围内备受关注。在世界互联网大会上，我们将与来自不同领域的专家深入探讨深度对话，共同分享他们的独到见解和预测。
ChatGPT 会替代记者的工作吗？我们应该怎么看待 ChatGPT 的未来发展？中国传媒大学脑科学与智能媒体研究院院长、博士生导师曹立宏这样说。
“ChatGPT 使用感不错，但也有不足”
Q：您使用 ChatGPT 的感受如何？有哪些明显不足？
A：相比过去的 GPT3，感觉确实是有明显的提升，尤其是它对话的流畅性很好，说明现在语言生成模式方面做得不错了。对于比较大众化的或者比较浅显的专业知识，它能够提供，组织得也很不错。但对于比较专业性的问题，它就开始出问题了。
ChatGPT采用了带有人类反馈的强化学习技术，这使得其生成的语言能力非常出色，特别是结合了聊天功能之后，更是备受关注。这种模式对于商业推广来说是一个很好的策略。然而，目前ChatGPT似乎存在一个限制，那就是内容的更新速度相对较慢。举例来说，如果你询问它我国最受欢迎的电视剧，它可能无法给出《狂飙》这部作品的名字。这个问题涉及到AI领域的一个难题，即如何让AI快速学习新知识，同时不破坏原有的知识结构。
ChatGPT 的缺乏实体体验使其在概念理解上存在局限性，这正是我们日常生活中的常识，如重力等。我们的认知并非仅限于视觉，还包括听觉、触觉、嗅觉等多方面的感知。举例来说，如果一个人看到一个黑色的苹果，他可能会犹豫是否敢吃。实际上，人类对于许多事物的理解都是基于亲身经验，而非仅仅依赖文本信息。在自然语言处理领域中，“理解”并不仅仅意味着对文本的分析，而应该包括更全面的认知。
图片由百度文心大模型 AI 生成
关键词：《狂飙》，灾难性遗忘，常识，具身体验，文本
Q：作为一名记者，被 ChatGPT 替代的可能性有多高？
A：我觉得你现在不用太担心，首先记者是个基于深度理解来提出问题的提问者。在深度理解这方面，ChatGPT 目前还做不到。还有，它现在不碰情感系统。但作为记者，这两点都很重要。而且，记者需要快速学习，因为你希望知道受访者的性格等等方面，在采访过程当中，甚至你可以快速学习和了解到，这些都不是机器目前能够做得了的。
“ChatGPT 更多还只是一个辅助工具”
Q：我看您在朋友圈里评论，“ChatGPT 是穿了个 AI 的深度学习马甲”，“不要把 ChatGPT 看成 AI 就好”，“对科学来说大概率是很流畅地胡说八道”，如何理解这些观点？
A：这几年自然语言处理领域确实有比较大的发展。很多学生就往这个方向偏，觉得这个方向好找工作。很多企业也确实需要这样的人，但作为我们做科研的人确实还是蛮担心的，不太乐观，因为它对专业的东西会胡说八道。所以如果是想要搞研究的人把 ChatGPT 当成导向式东西的话，可能会引发很大的问题。所以我说它是“穿了个 AI 的深度学习的马甲”，它本身并不像科学家或者专业的人具有很专业的思考和专业的知识。
“将AI视为人类智慧之本的观点，实属误传。AI的本意并非模仿人类智能，而是追求模拟人类思维。然而，ChatGPT并不具备人类的智能，它在知识面上广泛涉猎，但在深度思考方面却无法与人类相比。在涉及科学领域的复杂知识和思考时，它的表现可能会显得较为流畅，但往往又显得过于牵强和荒谬。”
图源：pixabay
Q：如果不把它看成 AI，要把它看成什么呢？
A：一个辅助工具，就好像最早的时候连计算器都没有，我们买菜买肉就心算，麻烦一点就拿个笔算，慢一点。后来有计算器了，就快了。现在 ChatGPT 也是特别快，它的自由度变高了，也就是说我可以随便问。以前你也可以用搜索引擎搜索很多东西，但基本以关键词搜索。现在可以用关键句来搜索。你可以让它帮你写一段，所以效率是高了。但是它的产出的内容是否有深度？这个我不看好。
“未来需警惕 ChatGPT 被滥用”
Q：怎么看 ChatGPT 的未来发展？
A：我认为 ChatGPT 有两条发展路径。一还是所谓深度学习，它本质上采用的是人工神经元模型构建的深度学习神经网络及相关的称为反向传播学习算法。但这个模型本身偏离了生物大脑中的神经元模型和学习算法。所以连深度学习最为核心的科学家 Geoffrey Hinton 还在积极寻找更类似大脑的模型和算法。
尽管我们渴望拥有更优秀的模型和算法，但至今仍未完全实现这一目标。对于ChatGPT而言，这就像是要进行一次关键性的手术。
从大脑的角度出发，还有一条探讨途径。在ChatGPT中，它运用了一种基础技术，即把诸如苹果、梨等概念进行量化，转化为词向量。这种量化在大脑中观察或许并非完全如此。因此，我们是否可以构建一种更贴近于大脑记忆、量化、学习的方法，进而发展出类似于人类的ChatGPT呢？
未来，它会是一个人们喜欢去用的工具，我也会用。目前的声音太过于正面了，如果缺乏对它极限能力判断的话，（ChatGPT）可能会被滥用，带出来的问题就太大了。
图片由百度文心大模型 AI 生成
关键词：深度学习，人工神经元模型，神经网络，反向传播学习，算法，大脑，工具
专家简介
曹立宏，中国传媒大学学术委员会副主任，脑科学与智能媒体研究院院长、博士生导师，中国人工智能学会第八届理事会理事，第八届教育部科技委员会人工智能与区块链技术专委会委员，专注于类脑智能和计算的研究。
来源 |光明网
来源： 世界互联网大会
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