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ChatGPT大模型:幻觉与现实

释放双眼,带上耳机,听听看~!
从ChatGPT的出现到投资界对AI大模型的看法产生分歧,探讨大模型的能力与局限,以及人们对人工智能的期望与现实之间的幻觉。

从 ChatGPT 横空出世到最近的环比增量统计,环比访问增长仅 2.8%, 在加上前阵子杨立昆一顿输出,投资界对 AI 大模型的看法也开始产生分歧,结合我个人使用 ChatGPT 的经验,我预感人们对 AI 大模型正在从不切实际的期望回归理性。

前不久,李彦宏提到本轮 AI 的竞争力并不是说拥有多少大模型,而是能产生多少基于大模型的 AI 原生应用,但从实际情况看,目前基于大模型的 AI 应用并没有呈现出投资界预期的所谓 iPhone 时刻。

而这一切只能说是成也大模型,败也大模型

众所周知,ChatGPT 的原理可以简单解释为对字符的预测,在 openai 的课程上你可以反复的听到这样的教导,明确的指令,不要让 AI 猜测你的意图,对于复杂的问题,需要拆解成小的问题,然后逐步引导 AI 理解问题的整体解决过程诸如此类,事实上归根结底包括 ChatGPT 的设置参数背后都透露出一个不争的事实

大模型所表现出的能力并不是大众所理解的智能,更多是一种玄学,我们通过提示词对大模型进行编程,引导大模型回答出我们想要的答案,但在很多事实领域,尤其是需要精确回答的领域,即便我们使出浑身解数,大模型依然可能像个叛逆的孩子给你来一段 freestyle。

对此,我们称之为幻觉,至少在编程领域,我从来没遇到过幻觉,最多就是个 BUG,但 BUG 遵循因果律,只是可能链条很复杂,但是幻觉就上升到精神领域了,ChatGPT 胡说八道那可是出了名的,事实上如果你只要一个聊天对象,那幻觉也可以理解成幽默,但是如果把 ChatGPT 放到精确处理的领域,有时候未必比某些专属的小模型强到哪去,重点是这些领域本来就已经比较成熟了。

至少大众对大模型的期望是,人工智能应该比人强,但是比人强这个事情,你要分开来看,是全面比人强,还是说部分比人强,目前看来大模型的优势是数据优势,相比人类而言,大模型的知识总量更加庞大,如果把大模型比做人,那么这个人就有这么几个特征

  1. 博闻强记,你问啥他都知道
  2. 不懂装懂,说谎不打草稿
  3. 无论 GPT 到几代都没有常识可严,因为常识是不变的,但是大模型的回答是不可能不变的。

因此 openai 一直努力在给大模型增加工具以解决常识问题,openai 的文档上明确提到,如果某项工作已经有工具能够做得很好,那么就应该交给工具来做,而不是大模型,从而发挥两者的长处,这也是整个 plugin 设计的由来,但对于人类而言,发明工具,改进工具,才促使我们不断改善我们的技术,从这个角度看大模型也很难比人强,因为他永远不会有动力去改进这些 plugin。

因为在 ChatGPT 之前并没有出现过能给人带来良好体验的聊天机器人,ChatGPT 的出现放大了人们对人工智能的期望,就好像

“看,他都能跟我这么流畅的对话,可比一些人强多了!”

或许这就是大模型带给人们的幻觉,其实生活中也存在这类人,特别能说,夸夸其谈,但是一旦干点啥,就特别不靠谱。

大模型是否能转变成真正的人工智能?从 ChatGPT 到 AGI 会是人类的幻觉么,或许答案已经不远了。

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