万字解析GPT的情感与意识,它是一只被人类操控的“风筝” | AI未来指北
《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出,邀约全球业内专家、创业者、投资人,探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、伦理及版权争议。 编辑整理:周小燕、郭晓静 丨划重点 ● 一部分基础工作可能会被AI产品替代,然而,创意工作、管理和科研工作者等领域难以被取代,机器不可能像牛顿和爱因斯坦一样做出颠覆性的发现。 ● 巨头们在GPT-4之后一定有后招,它们要加入到大模型底层能力的竞争,也要思考原来的护城河还是不是真的护城河。 ● 多模态技术确实会带来一些新的可能性,但相较于自然语言交互所带来的影响,它们的影响是非常有限的。 ● AI真正要产生突破的是独立性、自主性,GPT没有自主性,它更像是一个“风筝”依旧被手中有线的人类操控。 ● 对于产业应用来说,模型小很重要,因为成本、通用性和安全性等问题,模型越小或者更好地量化计算成本。 2022年下半年开始,生成式AI技术成功破圈并引发关注,大模型商业化的潜力正在清晰化:一方面大模型企业可以为C端用户提供“按需服务”和商业转化;另一方面它也提升云计算、云存储的使用量。 用户对AIGC的态度不再仅停留在“尝鲜试试看”阶段,而是不断提升使用频次;企业也在积极投入探索大模型商业化的长期价值。 腾讯科技推出AIGC未来指北内容策划,邀约行业内专家、投资人、创业者,围绕技术发展、商业模式、应用场景、AI治理,以采访、直播等形式,持续产出行业内容。本期为第五期,我们邀请4位专业人士探讨《万众期待的GPT-4,到底有多“强”?》,嘉宾: 王建硕 百姓网AI 创始人&CEO 陶芳波 心识宇宙创始人&CEO、前Facebook高级研究科学家 刘 伟 北京邮电大学教授、人机交互与认知工程实验室主任 陈 巍 前华为系NLP企业首席科学家、千芯科技董事长 欢迎阅读《AI未来指北》往期内容: 第一期:投资人王煜全:中国必须要有自主“大模型” 第二期:我们和创业公司创始人聊了聊:中国AI产业发展需要突破哪些瓶颈? 第三期:清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正:如何让人工智能不作恶? 第四期:北京大学新闻与传播学院教授胡泳:马斯克呼吁“暂停”AI开发,背后说明了什么问题? 以下为实录整理,ChatGPT对本文整理亦有贡献。 GPT-4是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒?会不会带来生产力的变革? 主持人陈巍:相比较于GPT-3.5,GPT-4的准确性显著提高,它可以完成创意文本生成、结构化写作和交互式文本生成,此外,GPT-4在语言推理和程序生成方面也有很大进步。但我们并不清楚GPT-4的具体参数和架构,感觉有点神秘,需要大家一起讨论和发掘。请陶总谈谈GPT-4对虚拟人技术与元宇宙技术的影响,以及它给办公场景和营销产品应用带来的新机会。 陶芳波:GPT-4和Office 365带来的影响不太一样,GPT-4是一个巨大的模型升级,具有多模态特点。以前可以通过加入类似Clip的模型实现多模态,但GPT-4直接将视觉和文本数据放在一个Transformer里,类似去年推出的Flamingo方法。这种多模态更接近人类获取和产生信息的方式,给未来潜在应用的改造带来无限可能。虽然GPT-4的具体参数和架构没有公布,但我们可以根据过去一年学术界的变化和相关文章,猜测到它的一些做法。 GPT通过工程化方法取得了非常大的成就,我们体验到了用户instruction能力的大幅提升。在使用GPT-3.5做更复杂的任务时,它并没有办法更深刻地理解意图,而使用GPT-4就感觉好像一个普通人的智商从100提升到了120。这也是为什么它在GRE等考试上表现优于90%的人,这种能力来源于大模型的创新。 而Office 365在另一个维度上展示了大模型可能吞噬所有软件的前景。Office 365将复杂的办公软件套件与GPT结合,为我们打造了一个样例。未来,软件的入口可能都会变成AI copilot,当我们打开软件时,将由AI教导我们如何使用。我认为这将带来行业重构的机会,微软为我们树立了一个标杆。 主持人陈巍:我们可以看到AI在Office升级的过程中发挥了重要作用。新的Office升级会不会替换掉打工人和AI技术,特别是GPT技术会不会带来新的生产力革命? 王建硕:我一直认为科技发展对人类有很大帮助,主要是利大于弊。GPT技术和Office的合作只是科技不断发展的过程,让我们使用时付出的精力越来越少。我们认为这很快会成为日常生活的一部分,不用再感到惊讶,这是未来的一种趋势。 刘伟:我基本同意王总和陶总的看法。大家现在关注GPT技术,但我们还无法确定它究竟是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒。不过,我们可以确定的是,文本处理、程序编制、bug查找以及图像、视频、音频处理等方面可能会发生巨大变化。其中,一部分基础工作可能会被AI产品替代。然而,创意工作、管理、新闻记者和科研工作者等领域仍然难以被取代。例如,在教育领域,学生可以用GPT辅助完成论文,但创新性科研仍然难以依赖它。因为它不可能像牛顿和爱因斯坦一样做出颠覆性的发现。 GPT在训练数据集中进行组合和统计或概率分析是有可能的。但是,AI还做不到跨领域,例如讲化学、历史和计算机知识之间进行有机衔接,而很多创新往往发生在跨领域组合或交叉学科中。目前,GPT被视为一个初级的人机环境产品。它可以取代许多基础职业的体力劳动,甚至部分脑力劳动。但对于一些关键岗位,因为它存在一些类似幻觉的问题,还不可能在社会上产生我们所期待的影响。 随着时间的推移,大家适应了这些技术,它会变得不再神秘,大家的新鲜感逐渐消失,就像当初骑自行车时觉得非常酷后来变得习以为常一样。 主持人陈巍:关于微软和OpenAI是否还有更大的技术后招,目前业界传闻称除了现有技术,实际上还有更强大的东西。 刘伟:现阶段AI主要关注多模态,如视频、文本、图像和语音等。由于底层工具不完善,例如数学和物理学还没有实现相关研究的突破,AI在情感和意志方面也有待发展。因此,美国的几家大厂不太可能推出令人惊讶的工作。 主持人陈巍:微软和OpenAI在应用方面,如与Office的结合和搜索引擎的结合,确实给我们的日常生活带来了较大影响。 陶芳波:微软和OpenAI的保密工作做得很好,大家都在猜测它们还有什么大招。部分同意刘伟的观点,但我认为不能小看基于深度学习的智能模型。这些大厂在过去半年中展示的工作和创新速度令人印象深刻。尽管底层数学和物理不完善,但它们已经证明能够创造有价值的智能体。实际上,大模型所展现的智慧能力已经超出了我们对人脑的理解,但它们仍然涌现出来了。有时候我们可以绕过基础科学,产生一些真正应用侧的巨大影响价值。...