ChatGPT热中的冷思考

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🔥🔥🔥ChatGPT热中的冷思考

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🔥🔥🔥前言：ChatGPT（全名：Chat Generative Pre-trained Transformer），美国OpenAI 研发的聊天机器人程序，于2022年11月30日发布。ChatGPT是人工智能技术驱动的自然语言处理工具，它能够通过理解和学习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、视频脚本、文案、翻译、代码，写论文等任务。

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2022年11月30日，OpenAI推出了ChatGPT，引起了大众的广泛关注，在短短5天内就发展到100万用户。ChatGPT发布仅2个月，月活跃用户就超过了1亿。要知道， “1亿用户”可不是个“小目标”，达到这一数字，Facebook用了4．5年，WhatsApp用了3．5年，Instagram用了2．5年，谷歌则用了将近1年。ChatGPT横空出世，成为了万众瞩目的焦点，几乎所有人都在讨论它，其传播速度堪比新冠病毒。埃隆·马斯克(Elon Musk)是OpenAI的创始人之一，他说： “ChatGPT优秀得可怕。我们离危险的强大人工智能不远了。”2023年2月初，ChatGPT更是开启“狂飙”模式，引发新一轮技术升级、产业重构、资本狂潮、巨头逐鹿。
ChatGPT是自然语言处理(NLP)技术一个新的里程碑。NLP是人工智能的一个分支，最早起源于机器翻译，其历史比“人工智能”这个术语还要悠久，至今已有70多年。简单来说，该技术的目标就是让计算机像人一样具备听、说、读、写、译等方面的语言能力。微软的创始人比尔·盖茨(Bill Gates)曾经表示， “语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠”。12年前(2011年2月)，当IBM的沃森(Watson)系统在美国的电视问答节目Jeopardy中战胜人类冠军时，人们就看到了NLP技术超越人类的可能性，但是沃森的商业化应用不太成功。
所以，ChatGPT不是从天而降的，而z足：NLP技术从量变发展到质变的过程中一个重要的转折点。
ChatGPT再次向人们证明：算法、算力和数据(语料)是大数据时代的三个支柱。其实算法的突破早在2016年AlphaGo战胜人类围棋高手时就已经实现，当时DeepMind的创始人戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)曾表示“对在科学中使用这种人工智能感到兴奋”，他希望帮助科学家更快地取得突破。然而要把算法、算力和数据等所有数据资源和计算资源真正工程化实现，也不是轻而易举的，谷歌的DeepMind也没有实现。然而OpenAI率先实现了质变——从GPT-1开始，直至1]ChatGPT的出现终于让NLP技术“飞入寻常百姓家”了，而且它还在迭代发展，最新的GPT-4就已经上市了。ChatGPT尚无自主意识和思考能力，它只是代表了计算机处理文本的技术实现了突破——能够“理解”和“生成”文本了。但是这种“理解与生成”本质上是一种计算机对文本的数据化处理技术(比如向量化、统计分析等)，并非人类的思维方式。目前的颠覆性突破(质变)可能是海量语料数据被一个复杂系统汇聚处理后出现的某种“涌现(Emergence)”特性。因此令人憧憬(不安)的是尚难
预见未来随着更海量的数据资源继续被ChatGPT学习后，其“涌现”能力将会如何表现——对于人类而言究竟是喜是忧?
美国哲学家、作家及认知科学家丹尼尔-丹尼特(Daniel C．Dennett)在1991年出版的著作((意识的解释》中描述了幼年的海鞘： “它在海洋中游荡，寻找一块合适的岩石或珊瑚，作为终生的家。”一旦找到这样的家，海鞘就不再需要它的大脑并将其吃掉。这听起来很残忍，但这背后有一个令人担忧的隐喻：在人工智能日益融入我们的日常生活后，人类是否可能因过度依赖智能机器，使自己变得愚蠢?因此，我们要警惕人工智能对人类思维的弱化。如果人类完全依赖ChatGPT，放弃了自己的阅读和记忆、语言表达与思考能力的锻炼，那是非常可悲和可怕的。