来,听听万维钢的chatGPT“开箱测评”

要问今年最火的技术是什么,很多人会说,ChatGPT。ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI开发出来的。简单说,这是一种全新聊天机器人模型。说得更直白点,就是一个能跟你聊天,帮你完成任务,几乎是你让它干什么,它就能帮你干什么的AI程序。

前段时间,《得到头条》还专门做过相关报道。当时,我还请它专门给得到同学用莎士比亚的风格创作了一首诗。现在在头条往期的节目里,就能看到。而且这AI还写得像模像样的,真有几分莎士比亚的味道。

当然,对咱们普通人来说,要想体验这个技术,大概就到这一步。要想有进一步的分析,还得是专家来。最近,《精英日课》的主理人万维钢老师,就专门对这个程序做了一次深度体验。

借用他的话说,这个程序好到令人震惊。可以写诗,写文章,写代码,可以相当智能地回答你的问题。从这个角度看,网上的很多“ChatGPT将会取代哪些职业?”“哪十个职业最容易被ChatGPT取代?”这些问题,就可能不是危言耸听了。

那ChatGPT的使用效果在万维钢老师看来,究竟怎么样呢?

接下来,我们一起来听听万维钢老师怎么说。

我们专栏以前介绍过一个“好到令人震惊的人工智能模型” [1],OpenAI公司的GPT-3。它的功能十分强大,比如可以根据你的一段描述给你写一段程序,可以帮你写段文章,可以相当智能地回答你的问题等等。之前GPT-3一直都是内测,需要申请账号,我一直没上手。现在OpenAI不但开放了普通用户注册,而且升级了应用模型,而且刚刚推出了一个对话应用,每个人都可以用了。

从此之后,每个人都可以随时跟AI对话,让AI帮着做些事情。

我这几天使用下来,感觉十分惊喜,如同得到一件称手的新兵器——甚至可以说得到一位很能干的助手。我甚至感到了一点他对我的挑战,不过不算严重。

这里说说我的使用心得。

操作是非常简单的。首先你要去OpenAI网站

(https://beta.openai.com/ )注册一个账号,不用付费。每个新注册用户自动获得18美元的试用额度,因为它很便宜,这个额度就够用挺长时间了。Open提供能调用GPT模型做各种应用的API接口,这个非专业人士不用管。注册好账号,直接去网站中一个叫做Playground

(https://beta.openai.com/playground)的地方开练就可以。

你要做的就是在页面中直接打字,输入你想让AI干的事儿。

页面右侧选择模型(Model)、温度(Temperature)和最大输出长度。现在默认的模型就是2022年11月刚刚升级的、基于GPT-3的 text-davinci-003,也是最好的一个。「温度」代表AI输出的自由度,也就是有多大的随机性:你要想让它更有创造性,就让温度高一点;你要想让它输出更确定的结果,就调低温度。

一个好消息是你可以直接输入中文,然后它用中文回答。我怀疑它是先把中文翻译成英文,用英文“思考”之后再把结果翻译成中文给你。不过我试用的感觉是中文输出不如英文质量高。

先来一条测试。我输入:「列举15件成功者会做而一般人不做的事情。」它给我的答复(图中绿色字)如下 ——

它从关注自己的目标、勇于接受挑战、勇敢冒险、接受批评、自律、持续改进等等15个方面总结了成功者的工作特点。

这个回答可以说相当靠谱,你要到大街上随便找个人问,恐怕说不了这么好。如果一个中学生把这个输出当做作业交给老师,我估计老师不会想到这是出自AI之手。而且我还觉得,这个答案真能给人带来启发,可能其中有些条目你自己都没想到。

大概是11月30日,OpenAI又推出一个在线对话应用,叫ChatGPT,直接在网页上(https://chat.openai.com/chat )输入即可。我用的感觉是ChatGPT输出的答案不如 Playground 的那个 text-davinci-003 模型好,但是它的排版效果、用户友好程度更好。

比如我让它写一个能自动生成一张乘法运算试卷的Python程序,它很完整地给做出来了 ——

不但给你完整的程序,而且有注释,有讲解。

但是更复杂的要求,比如我让它给我写一段能根据邮政编码输出地址的命令行脚本,这个ChatGPT就做不到——

但是,Playground 可以做到!GPT-3写的这个脚本,会自动前往一个邮政编码网站给你查询,然后把结果返回给你。

……而我自己,其实做不到。我没写过这样的脚本,我甚至都不知道有那样一个专门查询邮政编码的网站。

最近这次升级的一个新特色是GPT-3会作诗了,咱们先测试一段中文的。我让它作一首关于行为主义的诗,结果有点勉强——

但是它做英文诗的水平,远远超过了我。我让它作一首关于电子和质子的诗,谈谈它们如何相互作用,以及对日常生活的影响,要求押韵。结果你体会一下 ——

再来一个中文的。这回我让它写首歌,它真的写了一首歌——

还是没有达到我的要求,也没啥内容。看来中文不是GPT-3的强项,能用英文还是应该尽量用英文。

现在是我最关心的测试:直接写文章。我让它写一篇关于中美芯片战的文章,重点关注2018以后的动作。它真的生成了一篇文章 ——

文章不是很长,但是有点实质内容。开头有简介;中间有过程,有时间,有双方动作;结尾有总结、有评论、有展望。

如果你觉得这样的文章不够详细,你可以让它给你生成一个大纲,你自己照着大纲写。这回用中文,我让它提供一篇中国在芯片产业技术升级的策略分析文章的大纲——

这个大纲确实有点内容……只是有点太像领导讲话稿了。

GPT-3还可以帮你翻译,帮你修改一段文字的语法,帮你概括一段文字的简介,我女儿还用它解过填字谜题,等等等,你就自己慢慢探索吧。

不知道你的观感如何。以我之见,直接用AI写文章是完全不现实的。GPT-3能给你生成一篇看起来很完整,也很有内容的文章,这篇文章应付老师的作文题应该也够用,但是这样的文章没有好到能发表的程度。

这里有个本质矛盾:要发表,你的文章必须有新意才行;而AI语言模型的本质就是从经验中挖掘内容,它的出厂设定就没新意。特别是像我们精英日课专栏需要的文章,我们要求每篇都要有个新东西告诉你,而你不会从AI那里得知新东西。

AI甚至不能判断一个事情的真假和一个知识的对错。马斯克很希望给Twitter提供一个AI自动辟谣功能,但是现在发现很难实现。这是因为AI的训练素材包括所有类型的文字——其中有的是科学事实,有的是谣言——AI不分青红皂白全盘吸收。它就如同一个整天泡在网上的人,你问他啥他都听说过,但是他没有思考和判断能力,他不知道自己学的哪个对哪个不对。有人甚至认为 [2],要想让 AI 会辟谣,就得回归到以前的那种「专家系统」式的AI思路,让它专门学正确的、权威的、有结构的知识才行。

不过说到这里,我还真测试了一下GPT-3。我问它新冠疫苗是否对人体有害,他非常明确地回答:无害,疫苗已经被做过多项研究测试,证明了安全性和有效性!

……看来并没有想的那么差。但不论如何,你不应该直接信任AI告诉你的事情。

但是AI仍然很有用。你可以把它当成一个随时可以咨询的研究助理。

我常用的一个做法是让它给我提供例子。比如我最近写了篇文章,其中提到人们有时候会纯粹为了满足自己的情感需求,而做出各种的无效行为。我列举了几个行为,但是我觉得还不够,我就让GPT-3给我列举15种这样的行为。结果它真的提供了几个我完全没想到,而且特别好的例子。

接下来,我让GPT-3给我提供一个关于完美主义者的故事,结果它讲了一个叫莎拉的女性的故事:

对我来说这个故事还不够酷,而且没有出处,所以我没有在文章里直接使用这个故事——但是,这个故事给我带来了启发,促进了我的思考。

以前这样的事情我都是用搜索引擎做的,我会查找真实案例,给出参考文献。但用GPT-3的好处是快!一问一答,非常方便。信息交换快,你思考就快,你能想的事儿就多。

我们专栏读者@章彦博,分享过一个他用GPT-3获得灵感的经历。他的学术报告的PPT需要一个封面,用来表达「寻找守恒量可以帮助我们研究复杂系统」。他问GPT-3如何用视觉方法表现这个意思,GPT-3给了他三个答案。他选中的答案是“用绳子连接的拼图”。GPT-3说,拼图代表研究的问题,串联其中的绳子就是「守恒量」。然后章彦博又用同是OpenAI出品的DALL-E2根据这个描述画了一张画,效果很好。

GPT-3能回答你的问题,能根据你的需要提供各种素材,能帮你出谋划策,对我来说这已经很有用了。

我目前最大的抱怨是GPT-3是用旧文档、而不是像搜索引擎那样基于最新内容训练出来的。你问他一些最新发生的事情,他不太知道。试想如果Google弄一个基于实时网页的语言模型,也许会更有意思。

但不论如何,GPT-3已经比苹果的Siri之类现有的流行AI应用强太多了……强到了真能给你帮忙的程度。

而就在此时,有传闻说OpenAI将在三个月之内推出下一代语言模型,GPT-4。

我就问GPT-3,GPT-4会有什么不一样的地方?它表示它自己只是一个语言模型,它并不知道什么,它无可奉告。

好,内容听完了。

万维钢老师主理的《精英日课》,是我们得到第一个更新到第五季的年度专栏。前四季,每季都吸引了超过10万名同学的学习。第五季上线3个多月,也已经有超过7万名同学加入了。并且,每一季的专栏评分都高达4.9分,满分5分。强烈推荐你加入这门课,跟着万老师,学习精英的见识和一流的做事方法。

现在,在得到App首页搜索“精英”两个字,就能看到课程入口。

好,以上就是今天的内容,《得到精选》,明天见。

注释

[1] 精英日课第四季,GPT-3:好到令人震惊的人工智能模型

[2] GARY MARCUS, AI Is Terrible at Detecting Misinformation. It Doesn’t Have to Be, Nautilus, November 27, 2022.

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