介绍
ChatGPT，美国OpenAI 研发的通用任务聊天机器人 ，于2022年11月30日发布。ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，真正像人类一样来聊天交流，甚至能完成撰写邮件、文案、翻译、代码、写论文等任务。
ChatGPT的能力
chatGPT这种模型，从用户直观感受，可以将能力分成三个层面：世界知识、推理能力、表达能力。
chatGPT最应该受到关注的应该是推理能力，其次是表达能力和推理能力。而表达能力的提升，也有推理能力提升作为基础。
chatGPT这些能力是从哪里获取的，又是怎么发展的，下面根据各方的研究，整理如下。
上图是GPT3和GPT3.5的一个发展路线。从这个发展路线来看，chatGPT能力的来源。
- 世界知识。GPT-3开始， 大模型已经获得了世界知识，具备了理解常识和事实性知识的能力。
- 推理能力（CoT）。目前有较多人认为是让模型多读一些代码预料有助于培养推理能力，而原因是代码的多层次结构和面对对象编程，提升了推理能力。CodeX(Code-davinci-002)比之前的模型的推理能力有较大的提升，也可以证明这点。但这些目前都只是猜测。
- 表达能力。通过对GPT-3.5进行RLHF(基于人类反馈的强化学习)，解锁和激发了上述能力，得到更强的模型，这里产生两个分支，擅长上下文学习的text-davinci-003（大部分非官方ChatGPT使用的模型）和擅长对话ChatGPT。
风险（文字由chatGPT产生）
ChatGPT作为一种自然语言处理模型，的确给风控带来了一些挑战。以下是几个方面的具体描述：
语义理解挑战：ChatGPT可以对大量的文本数据进行语义理解，甚至能够理解人类的情感、语气等细节。这使得它可以模仿人类进行对话，从而欺骗识别机制，使得风控的识别难度增加。
自我学习挑战：ChatGPT可以通过大量的训练数据不断优化自身，使得它的表现越来越接近人类水平。然而，由于其自我学习的能力，也有可能会学习一些不当的言论和行为，从而引发风险事件。
信息爆炸挑战：由于ChatGPT可以处理大量的文本数据，这也意味着它可以在短时间内产生大量的信息。这样一来，监管机构和风控人员需要处理更多的信息，以及更快速的识别和应对风险事件。
模型解释挑战：ChatGPT的表现通常比较难以解释，这也给风控带来了挑战。如果风控人员无法理解ChatGPT的决策过程和依据，他们也很难采取有效的风险控制措施。
模型误判挑战：虽然ChatGPT的表现接近人类水平，但它仍然存在误判的可能性。这意味着风控人员需要考虑如何在避免过度防范的同时保持高的风控准确率，这需要他们更加细致、精准地分析风险。
以下是一些风控应对策略(chatGPT生成)：
1.建立模型和算法：基于大数据和机器学习算法，开发能够识别ChatGPT的模型，以及相应的风险评估和预警系统，能够及时发现ChatGPT可能带来的安全隐患，并采取相应的应对措施。
2.加强人工审核：虽然ChatGPT可以生成具有逼真性的文本，但仍难以完全模拟人类的行为和语言习惯，因此在社交媒体等场景中，加强人工审核和管理，及时发现并处理潜在的ChatGPT风险，是很重要的。
3.提高用户安全意识：对于一些对安全性要求较高的用户，可以提供更加严格的验证和认证机制，避免遭遇ChatGPT等技术手段进行的欺诈和攻击。
4.加强技术创新：在技术创新方面，可以通过开发更加高效的风控算法、构建更加健全的模型体系、研发新型的安全验证技术等手段，进一步提高防范ChatGPT等风险的能力。
总之，在应对ChatGPT等新型风险时，需要采取多方面的措施，综合运用技术手段和人工审核等手段，以最大程度地保障用户信息和资产的安全。
