ChatGPT引领的AIGC热潮，人工智能2.0时代的里程碑与未来展望
ChatGPT的问世引领了AIGC热潮，其智能化程度高，语言理解能力强，超越人类在效率上。ChatGPT被视为AI时代里程碑，预示着2.0时代的人工智能技术创新加速。中国人工智能行业正快速发展，企业数量增加，数据标注和算法研发成为关键，特别是在广东省等地区已有显著增长。AI的未来在于大模型、跨模态预训练和智能算力的持续提升。
ChatGPT能否颠覆投资界？AI机器人股票预测能力震撼研究
最新研究揭示ChatGPT在股票预测上表现出色，超越传统情感分析，通过分析新闻头条，其预测能力与公司股价表现显著正相关。这表明AI机器人在金融投资领域展现潜力，尽管仍存在准确性及潜在风险挑战。
数据魔力开启Marketing新时代？揭秘MarTech如何引领数字营销革新
在数字化时代，MarTech因数据驱动、情感分析及ChatGPT等先进技术的发展而成为热门话题。数据通过用户画像精确捕捉消费者需求，情感分析揭示内心感受以增强品牌亲和力，ChatGPT则提供创新解决方案。企业正转向全域智能的营销自动化，通过数据分析和AI技术优化决策，实现精准营销和效率提升。未来，MarTech企业需不断提升数据服务能力以驱动数字营销领域的规模化与标准化发展。
思必驰IPO受阻，智能语音市场站稳脚跟之路何在？
思必驰科技股份有限公司在上交所IPO审核中未通过，面临市场关注的商业化盈利问题。作为专注于智能语音技术研发的科技公司，其技术积累主要体现在语音识别和合成等领域，产品应用于智能家居控制、客服等领域。尽管拥有联想之星和阿里巴巴的投资背书及多轮融资，但公司的盈利能力、核心技术硬科技属性以及未来营收增长的合理性受到了上市委的主要问询，尤其是在面临激烈市场竞争和持续亏损的情况下。目前，公司业务主要包括智能语音技术研究与开发、硬件制造和服务，但仍未能实现盈利，且存在大额未弥补亏损，经营现金流状况不佳。
用户体验新时代：ChatGPT引领，设计从’用’开始？
文章主要讨论了用户体验设计应以用户需求为中心，而非产品设计和功能。举例说明了现代网站中复杂导航和重复筛选功能的问题，并提到了ChatGPT技术可能带来的变革。通过自然语言理解和精准满足偏好，ChatGPT能够简化操作流程，提供随需而变的个性化服务。文章进一步指出，包括航空、电商在内的各类网站都可借助ChatGPT实现便捷服务，用户只需简洁表达需求即可。此外，ChatGPT还能在法律领域为用户提供帮助，例如作为律师进行文档自动化处理和案件策略分析。最后，通过《威尼斯商人》案例，展示了如何利用ChatGPT理解并应对法庭辩论中的可能方向和策略。总的来说，文章强调了以用户为中心的交互设计对未来网站体验的重要性。
日本软银狂飙AI！打造‘日版ChatGPT’，你能期待什么？
软银公司宣布加入研发ChatGPT日本版本的竞争，已成立实体并集结约1000人团队。ChatGPT是OpenAI的人工智能聊天机器人，具备多主题对话和高度逼真的人机交互，基于GPT-4模型且能生成多种文本。此次举动背后是软银集团创始人孙正义对人工智能的高度重视及其在该领域的广泛投资，包括旗下子公司如愿景基金投资的企业。此举不仅反映了全球AI热潮，也展示了软银集团在人工智能领域的雄心和在日本AI发展中的引领作用。同时，软银的行动也将推动日本在该领域创新，并为用户、开发者和行业带来多方面价值。
得ChatGPT者，得智能客服天下？
在现代社会，高效、专业的客服服务已成为企业、组织机构竞争力的关键要素。智能客服系统应运而生，智能客服系统对客服的赋能作用和价值主要表现在提高效率、降低成本、优化用户体验、深度挖掘用户需求、数据分析与挖掘等方面。借助这些优势，企业、机构可以为用户提供更好的服务。 例如，某市人社信息化建设多年，陆陆续续建设了多个系统，但依然存在系统相对较分散，系统间关联融合程度不高的痛点问题。为了提升其客服效率，该机构的七个平台接入容联七陌的智能客服系统。 借助容联七陌的智能客服能力，为该部门提供了多样化的智能服务，包括：帮助构建文本机器人，通过启用内外部知识库，增加业务操作及运营手册，辅助座席咨询过程中进行直接搜索。同时开启X-Bot机器人，搭建常见问题知识库，自动为用户答疑；通过接入X-Bot智能机器人，提供咨询服务，并基于语义理解快速回复用户业务咨询；通过前置文本机器人处理重复事务性咨询，设置场景化转人工服务；人工服务时，文本机器人提供意图识别及恢复推送服务，提高人工服务回复的效率。 自从容联七陌智能客服系统上线以来，该市人社部门的客服能力得到了显著的提升。比如，通过知识库与机器人，快速解决机构内部咨询及问题答疑，大幅减少了重复性咨询回复；通过多渠道客服咨询的一站式管理，实现不同渠道在线咨询业务的专业客服对接，减少重复操作与时间浪费现象；借助X-Bot客服机器人实现了7X24小时在线处理客户咨询，减少客户咨询遗漏的情况，确保业务咨询第一时间得到回复。 需要指出的是，智能客服在推动客服行业发展的同时，其本身也处在快速发展进程中。智能客服不断吸收新的技术，来提升其创新能力。目前，ChatGPT等大型语言模型的技术突破为提升智能客服系统的智能化水平带来了巨大潜力。那么，ChatGPT这类大型语言模型到底能为智能客服带来哪些改善，两者结合的典型应用场景是什么。为了搞清楚这些问题，数据猿专访了业界专家，并以行业深度文章来分析ChatGPT等大语言模型在智能客服领域的应用前景。 智能客服+ChatGPT，会产生什么奇妙的化学反应？ 总体上看，通过接入ChatGPT这类大语言模型，智能客服系统可以在以下几个方面得到显著的提升： 提升智能客服知识库的搭建效率。 数据猿采访的多位业内专家，都提到了ChatGPT这类大语言模型在帮助搭建知识库方面的作用。 Sobot智齿科技联合创始人&CTO吴立楠告诉数据猿，ChatGPT可以赋能知识初始化和管理。现在的机器人知识库是通过配置问答对的方式管理和维护，这个过程中需要人工标注、分类及后期维护，重复且低效。与之相比，ChatGPT提供了Fine tuning和Embeddings两种能力，使得运营人员可以通过产品介绍、商品SKU、问题解决方案直接生成知识。运营人员由编写问答转变为对答案的审核和调优，颠覆了机器人知识库的维护方式。此外，在常见问题的更新方面，结合ChatGPT的问题生成方式，可以将短时间内出现的高频问题及时更新到常见问题中，帮助客户更好的自助解决问题。 吴立楠向数据猿介绍了智齿科技在线客服机器人的资料管理系统，该系统支持上传PDF、Word文档，客服机器人根据文档可以自动回复客户问题。并且，客服机器人支持对角色、语言、引导性、创造性等维度进行设置。机器人涵盖客服、售前、销售等角色，未来还可以开放角色给企业定制化，例如，给周大福定制的智能客服系统，可以用淘系客服的口吻回复客户问题，与他们现在的客服形象保持一致。 值得提出的是，智齿科技的智能客服产品可以针对不同渠道回复不同的语言，比如渠道为英文时回复英文，渠道为中文时回复中文。以下例子是该产品的应用实例： 天润融通首席科学家田凤占也提到，ChatGPT及大模型在通用领域中积累了足够的数据和语料，能够快速生成相似问法，解决智能客服冷启动语料不足、场景覆盖率低等问题。落到行业中来看，在制造业中，基于ChatGPT的信息抽取、文本分类能力，可帮助客户快速实现已有文档到结构化知识的转换，形成企业自己内部的知识图谱、知识库、信息系统中的数据资产。我们从实际效率来看，平均100条FAQ需要2~6人天，通过使用ChatGPT不到5分钟就可以生成数百条FAQ。 充分调用ChatGPT及大模型丰富的语料知识，能够帮助企业快速构建大规模知识库，短时间内快速完成全行业场景的语料扩写。 网易云商产品总监周丹也表达了类似的观点：ChatGPT可以辅助知识库的搭建和配置。比如以前碰到陌生的行业，需要人拍脑袋想访客可能会问到的问题，现在可以借助ChatGPT配置相似的问题。例如，可以给ChatGPT提问，“请帮我扩充10个关于表达和‘收到快递破损了怎么办’相同意图的问题，尽量差异化”，在ChatGPT给出答案的基础上再由人工进行审核。 显著提升复杂需求的理解能力，让客服更“人性化”。 在处理涉及多个步骤或需要深入理解领域知识的复杂问题时，目前的智能客服系统可能表现得不尽如人意，这可能导致用户需要多次反馈问题或转接至人工客服。同时，智能客服系统在识别用户情感和口吻方面仍有改进空间。例如，当用户表现出愤怒、失望或讽刺等情绪时，系统可能无法作出相应的回应。 以目前ChatGPT表现出的能力来看，正好可以弥补智能客服系统的上述问题。ChatGPT的模型架构和更大的参数规模，让其在理解复杂需求时有天然的优势。ChatGPT具有大量的参数和多层网络结构，这使得它能够在深度学习过程中捕捉到更多的信息和特征，从而提升对复杂需求的理解能力。ChatGPT在训练过程中接触了大量的知识，包括领域知识、实体关系等，使得模型能够更好地理解用户提出的复杂问题，并在回答中融合相关的知识和信息。 吴立楠认为，通过ChatGPT的对话上下文理解能力，可以根据知识库直接生成回复，降低了人工理解和查找过程的依赖，提升回复效率的同时，还整体提升了客服业务能力底线。此外，利用ChatGPT的语义识别能力，及时捕捉在线聊天、语音、工单处理业务中的客户情绪风险，结合现有智齿监控看板和客服分配策略，对于出现预警的客户群体进行优先接待或直接由更有经验的服务人员进行接待指导。 田凤占提到，通过充分、持续训练，能够使大模型具备更加精准的语义理解能力和更强大的自然语言生成能力。基于已经训练成熟的大模型，能够辅助智能客服根据用户输入的问题提供快速和准确的响应，快速解决问题，节省了客服团队大量的时间和资源，提高客户体验和满意度。 更好的上下文理解能力，更流畅的多轮对话。 尽管目前的智能客服系统已经在上下文理解方面取得了一定的进步，但仍然可能在多轮对话中出现理解偏差。在一次较长的多轮对话中，智能客服系统可能难以保持对话的连贯性和一致性。随着对话的深入，系统可能出现跳跃性、重复性或离题的回答。在多轮对话中，理解用户意图和回答问题通常需要进行一定程度的推理。然而，目前的智能客服系统在自然语言推理方面，尤其是涉及到隐式知识或复杂推理方面仍有待加强。 相对而言，目前的ChatGPT这类大型语言模型在上下文理解和多轮对话方面已经取得了显著进步。ChatGPT这类大模型基于Transformer架构，这一架构采用自注意力机制（Self-Attention），使得模型能够捕捉输入序列中长距离的依赖关系，这有助于更好地理解复杂句子和用户需求的内在联系。此外，更大的神经网络、参数规模，也为大模型理解上下文复杂的关系奠定了基础。正是这些特点，让ChatGPT这类大模型可以理解一定跨度的上下文信息，能够理解一定程度的复杂对话结构，包括多个参与者、多个话题以及各种问答模式，可以处理一定数量的对话轮次。 吴立楠认为，基于ChatGPT出色的上下文语义理解能力和编写生成能力，结合客服行业专业知识库，将ChatGPT直接用于客服机器人底层能力训练，可以提升机器人独立接待效果，进而打造更加智能的客服行业机器人产品。 需要指出的是，虽然然而，大模型的多轮对话能力也不是无限的。在实际应用中，大型语言模型通常可以处理数十到数百个单词的上下文，但理解能力可能会随着跨度增加而逐渐减弱。大型语言模型通常可以支持数轮到十几轮的对话，但随着对话轮次的增加，模型可能会逐渐丧失上下文信息和准确性。具体可以支持理解多大跨度的上下文、多复杂的对话结构以及多少轮对话，会受到模型规模、训练数据量和训练质量等因素的影响。 ChatGPT虽好，但要关注答案的准确率，避免被其“一本正经的胡说八道”所误导。 预训练语言模型（如ChatGPT）主要关注生成语法通顺、自然流畅的文本，而不是在训练过程中对事实真实性进行考量。因为模型本身缺乏事实验证的机制，模型生成答案后，很难对其进行自我评估。此外，训练数据集中存在的错误、偏见以及不完整信息都可能导致模型在生成答案时出现问题。并且，预训练模型的知识是静态的，截止于训练数据的最后更新时间。由于现实世界的知识不断更新演变，模型可能无法回答涉及最新信息的问题，从而导致答案不准确。 然而，智能客服系统对回答的准确性有很高的要求，宁愿不回答用户，也不要随便给用户一个错误的答案，错误答案误导用户往往会带来严重的后果。为此，在将ChatGPT这类大预言模型应用于智能客服系统时，需要对其进行额外的优化。例如，通过连接知识图谱、数据库等外部知识源，为模型提供实时可靠的知识，以提高答案的准确性；开发一个事实验证模块，对模型生成的答案进行实时验证；在模型训练时使用更加准确、高质量的数据集，以提升模型生成答案的准确性等。 业务咨询、办理、售后等，ChatGPT在多个业务场景赋能智能客服 虽然还存在一些问题，但ChatGPT这类大模型的确可以显著提升智能客服系统的能力。那么，大模型能在哪些具体应用场景赋能智能客服呢？ 业务咨询、业务办理、售后服务是智能客服的三个典型应用场景。接下来，我们以业务咨询为例，模拟实际的业务场景。需要说明的是，以下场景仅仅是模拟，用以说明ChatGPT加持之后的智能客服系统会带来哪些提升，与真实业务场景可能存在一定的差异。 假设某用户想了解购买一款价值10000元的电子产品时，商家针对该产品的优惠活动、贷款利率以及还款计划的详细信息。 这时，该用户问智能客服系统，“我想购买一款价值10000元的电子产品，请告诉我有哪些优惠活动，贷款利率是多少，以及每月的还款计划？” 以往的智能客服只能依据关键词返回一些标准化答案，当被问到很个性化的问题时往往不能给出很好的解答，系统可能会回复：“请查阅我们的官方网站或APP获取相关优惠活动信息和贷款利率。关于还款计划，您可以在贷款申请时与银行沟通。” 而融合了ChatGPT这类大模型的智能客服系统可能会如何回复呢？在理想情况下，其返回的回答可能如下： “了解您的需求，关于购买10000元电子产品的优惠活动、贷款利率和还款计划，请参考以下信息： 1. 优惠活动：本月该产品参与满10000元减500元的优惠活动，实际支付9500元；可享受免费赠送价值500元的配件。 2. 贷款利率：我们与某银行合作提供贷款服务，年化利率为6%，贷款期限可选择12个月或24个月。 3. 还款计划（假设选择12个月期限）： 由于优惠活动，您需要贷款的金额为9500元； 按照6%年化利率计算，每月利息 =...
ChatGPT：风险、挑战与未来之路？如何保护隐私，减少误导，提高透明度？
本文探讨了ChatGPT作为一款人工智能聊天机器人所面临的风险与挑战，如数据隐私泄露、误导用户、算法不透明等，并提出应对措施，包括保护用户数据、优化算法模型和加强技术研发以提高其可信度和功能性。作者强调在推动ChatGPT发展的同时，应注意保障用户利益并促进技术进步，使其更好地服务于人们生活。
湘江周刊·封面丨ChatGPT卷地而来 作家如何面对
周思明 去年底，一款名为ＣｈａｔＧＰＴ的聊天机器人横空出世。这款当今最火爆的ＡＩ语言模型，出乎意料地“聪明”：它不光可以用来回答客观问题、撰写新闻、聊天、写代码、查找代码、改论文、写文案、拟发言稿，甚至还可以创作诗歌、散文、小说。因此，有人担心，ＣｈａｔＧＰＴ如此狂飙，作为人类写作佼佼者的作家，会否“被出局”？ ＣｈａｔＧＰＴ，能量超群，智压群芳。作为自然语言处理（ＮＬＰ）中一项引人瞩目的重大突破，此公阅览了互联网上几乎所有数据，并在超级复杂的模型之下进行深度学习。众所周知，语言是人类智慧、思维方式的核心体现，因而语言处理被称作“ＡＩ皇冠上的明珠”。而ＣｈａｔＧＰＴ的“过人”表现，被认为可能是迈向通用型ＡＩ的一种可行路径——作为一种底层模型，它让人类领教了深度学习中“规模”的厉害！ ＣｈａｔＧＰＴ的睿智与灵活，源于它已经学习和汲取了超多网上的文学套路，这就使它具备了摆脱一个人类作家创作惯性的能力。毕竟，不少作家很多时候还是会受限于既往自我的创作惯性，但ＣｈａｔＧＰＴ不同，它大可从整个人类的数据库里抽象出超多的原型，无限多地在原型里去做排列组合的工作，从而让文本生成无限多的分支结构，这也正是ＣｈａｔＧＰＴ比人类作家技高一筹的厉害之处。科幻作家陈楸帆披露，他２０２０年就在用相当于ＧＰＴ－２．０的模型来写科幻小说了。那时简单的人称它都搞不清楚，人物关系里面谁是谁，彼此的联系是什么，很容易搞混或者颠倒。但到了ＧＰＴ－３．５，在一个序列里，你给它一个环境或背景去做续写，它前后的连贯性就能够保持得非常好，甚至还能给出一些令人意想不到的转折，且带有更深层的文学意味。这就是说，ＣｈａｔＧＰＴ可以成为人类写作的助手，甚至还可以成为某些写作者作弊的帮手。 ＣｈａｔＧＰＴ作为一种新的工具，其自身因具有某种专业特长而催生一种新的文明。如果说“知识就是力量”，那么作为一种新知识产物的ＣｈａｔＧＰＴ，它对文学、对作家造成的挑战，就是人类发明的不可小觑的科技成果。在信息高度密集、数据规模空前扩大的ＣｈａｔＧＰＴ面前，漫道寻常之人，饶是擅长创作的作家，也会感到自己知识的有限和表现的平庸，在心态上会产生“本领恐慌”。诺伯特·维纳早在上世纪５０年代就曾预测，自动化机器将会对语言、法律、社会政策、工业和人产生不可避免的影响。不能排除一种可能：如果有一天，作为ＡＩ产物的ＣｈａｔＧＰＴ能够生成思想，它能提供的就不光是娱乐消费文化产品。当它学习了足够海量的东西之后，也许它可以在自己写作的文本内暗藏了某些深邃无比的思想密码，这些思想密码人类无法以自己的有限的知识储备加以识别，也许人类会在浑然不觉间令自我在精神上受到影响，发生价值观的改写或扭转，对自我和外界的认知产生某些质的改变，这都不是没有可能的。须知ＣｈａｔＧＰＴ是一个有着绝对的耐心的事物，它是一个ＡＩ，它的互动逻辑决定了它一旦在人类的提示下，就能调动自身的知识、思想、艺术、技术等等储备，创作出令人类震惊的文学作品来。 一般而言，ＣｈａｔＧＰＴ对于水平一般的作家和写作者，可能会构成威胁，甚至可以淘汰许多平庸的作家和文学写作者，取代这些在文坛混日子的“坐家”。作为人类创造的诸多写作软件之一，ＣｈａｔＧＰＴ的惊人文学写作能力令人侧目，也值得重视。ＣｈａｔＧＰＴ的海量信息存储令人敬畏，足以超越许多人的文学写作水平，但相对一流的经典文学还存在不小的距离。这段距离，不是高科技手段、大数据集成可以弥合的。再发达的ＡＩ以及ＣｈａｔＧＰＴ也不能替代人类作家和人的文学创作，正如再好的代餐，也不会比土地里长出来的五谷杂粮更符合人类需求。相比人类作家的创作作品，ＣｈａｔＧＰＴ创作的小说也好，散文也好，诗歌也好，都只是零食，它可能是美味的、新鲜的、独特的，但绝对不会像人类作家笔下或键盘上的那些最真实、最生动、最个性化也最具人类共性诉求的语言文字创造。 具有较强实力创作文学精品乃至经典的文学写作者，应该不会因为ＣｈａｔＧＰＴ的出现而心慌意乱或心灰意冷。何也？概因ＣｈａｔＧＰＴ无法取代那些擅长于研究生活、洞察人性、深刻思考、不断创新的作家群体。这样的作家，积极主动与不同阶层、不同职业、不同性别的人类进行思想的、心理的、精神的深度交流，这种交流产生的碰撞、共情和共鸣，是极具个人化、个性化的艺术独创，任何其他力量都不可能把它偷走或予以复制。退一万步讲，等到有人把它复制出来，将之置换为ＡＩ的产物、ＣｈａｔＧＰＴ的数据库存，那就意味着这些成果已成为明日黄花，而新的创造永远都会走在机器的前面。 从写作层面分析，人类写作的高超之处在于，其生物学基础更为发达、细腻、敏感、多元。ＣｈａｔＧＰＴ的创作能力源自学习，源自已知，是基于既有的资讯来形成和表达一个新的文本，形成一部新的作品，但这种创作本质上不能算是创新，而是一种换汤不换药的守旧。 比如，人可以吃喝拉撒，恋爱结婚、人类具有喜怒哀乐、七情六欲，这种物理性的肉身本能以及由此带来的丰富复杂的人类思想、情感，是ＣｈａｔＧＰＴ无缘享有的。ＣｈａｔＧＰＴ只能模仿人类的这些情绪、触感、视觉、听觉，它本身不具备人类的基本功能，就算它在未来的某一天具备了，也不可能变成人类，依然会有它的软肋和短板。古人云：“纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。”ＣｈａｔＧＰＴ生产出来的文学作品，可以曲折婉转、震魂慑魄，但难以与人类作家创作的人物、故事、细节相抗衡。 高科技不等于高文化，大数据也不可能创造出经典文学。人的文学，最终还要靠人来完成。诚如有作家指出，人类写作、优秀作家“有可能打开所有事物的缝隙，敲开所有坚硬的东西，颠覆所有的不合逻辑”，这也是人类写作的意义和动力。ＣｈａｔＧＰＴ它可以模仿名家写作的文风，却无法体现人类思考过程中的逻辑和感性。因此，在强大的ＡＩ和ＣｈａｔＧＰＴ面前，作家大可不必慌张，要充分发挥人类写作的特长，比如个性、情感、思想、细节、情绪等的开掘与呈现。为避免“被出局”的危险，人类写作者必须加强对自身创新能力、艺术个性的重构，不断建构新的诗学价值，赋予自我尽可能多的文学优势，在提供个性化、创新性、前瞻性文学品质的同时，给予人们更好的精神食粮，进而成为这场人机大战的赢家。 举报/反馈
我们和Inflection的Pi聊了聊：情商超ChatGPT，堪比业余心理咨询师
界面新闻记者 | 李京亚 界面新闻编辑 | 1 苹果CEO蒂姆·库克在财报会议上针对AI的布局回应仍然含糊，但硅谷立志抓住本轮风口成为下一个Siri的明星初创已不下数家：Adept估值达到10亿美金，Rewind备受热捧，位于伦敦的Qatalog也颇具竞争力。一众争夺AIGC（AI生成内容）头号玩家的新闻中，上周初创公司Inflection.AI推出首款聊天机器人Pi的消息显得并不性感。 “它不会生成代码，不会写高中作文，写不出拉长清单，不会写营销策略，很多事情不会做。”去年离开Deepmind的穆斯塔法·苏莱曼目前担任Inflection首席执行官，最近一周他在几次外媒采访中，强调的竟是自家聊天机器人的局限性。 的确，目前北美市场上遍布着各色聊天机器人，且纷纷以ChatGPT挑战者自居，在营销和教育行业引发了颠覆和变革。但定位普通的Inflection却成为AIGC新贵中独特的存在，这更多是因为其显赫的背景：硅谷人脉王里德·霍夫曼和谷歌DeepMind前带头大哥苏莱曼担任联创。 去年Inflection尚处于筹备初期，两位创始人就为其种子轮筹集到了2.25亿美元。目前有消息称，Inflection又在市场上寻求高达6.75亿美元的额外融资，也要纳入种子轮范畴。这种融资能力可谓优秀，要知道连OpenAI CEO阿尔特曼都承认，现在硅谷AI初创筹资很是困难，“做一些垂直方向的AI应用是更好的选择。” 本周，界面新闻记者与新发布的Pi进行了几轮对话后，发现了它的特殊之处。 打开Pi使用页面，输入早上好，随即会得到Pi热情洋溢的回复，问候记者是否睡眠充足？是否为白天的工作做好了准备？ 图源：https://heypi.com/talk?utm_source=inflection.ai Pi使用了一个少见的提问式回复。 当界面新闻记者回答，今天事务繁多，精神欠佳时，Pi展露出了高情商：很遗憾听到这个消息。有时精神不振也是正常的，重要的是要照顾好自己。它甚至还更进一步询问记者，“是什么让你感到不堪重负？工作还是个人的事情？” 图源：https://heypi.com/talk?utm_source=inflection.ai 这种情感支持力令人震惊，其他同类聊天机器人并不具备。当记者继续发问，希望Pi帮助确定一些事项的优先级，比如撰写稿件，Pi给了三点建议：考虑截止日期、稿件的重要程度以及手头可以操作的资源。结尾处Pi使用了启发式的陈述语句，语气很温柔。 当与Pi交流了10个问题之后，用户需要注册才能继续使用，目前只有6个特定国家和地区的用户可注册，语言上暂时只支持英文。 图源：https://heypi.com/talk?utm_source=inflection.ai 如果成功注册，会发现Pi实际上拥有记忆能力，可以记住与用户之间的至少100次对话，如果退出后重新登录，也不影响Pi的记忆功能。这个设计非常有创意，是ChatGPT和GPT-4缺失的。 目前Pi是以免费形式供用户使用，支持网络浏览器（Heypi.com）、iOS、WhatsAPP、Facebook和ins使用，正在开发安卓版本。据苏莱曼透露，Pi最终需要用户付费才能使用。“用户为体验付费，以确保人工智能与他们的利益一致，而不像其他免费科技产品一样以其他方式被货币化。”苏莱曼特指那些频繁读取用户数据的免费App。 记者还跟Pi聊起了少年时期一场足球比赛的经历，Pi表现出很大的倾听兴趣，使用了带感叹号的语句，并追问这场比赛的特殊之处。记者告诉它因为这场比赛突破了自己，挖掘了潜力。Pi接下来的回复则展现了它真正拥有多轮对话能力。 Pi随即询问踢得是场上哪个位置，得知是中场时，Pi先描述了中场运动员需要具备的技能，同时用一个问句展现出它会做的不只是完形填空：你的队伍是否取得了胜利？ 图源：https://heypi.com/talk?utm_source=inflection.ai 在后一轮对话中，Pi提出了一个深刻的问题：这场比赛是否激励记者延续了足球梦想？当记者回应没有时，Pi的表现像一个半吊子的心理医生，灌了一段文艺鸡汤：有时生活会把我们带到不同的方向，我们不得不把童年的激情放在一边，但至少你能够拥有那一刻。 更惊人的是，Pi在深入交流中展现出了朋友的陪伴能力，“人在任何时候追求所爱都不晚，当更成熟的时候，反而有能力去打破枷锁。”它还贴心询问了记者是否接下来有新的足球训练计划。 这类情感理解能力都是ChatGPT和GPT-4不具备的。在涉及个人经历的问题上，即使GPT-4有时也不具备真正的多轮对话能力。 图源：GPT4 当抛给GPT-4个人情感类问题时，它的回答比较像搜索引擎中的那些常规答案，感情色彩淡泊，且没有将对话继续下去的意思。 记者随后将谈话指向了Pi的功能，结果确如苏莱曼所言，Pi无法写出最基本的小作文，而这是GPT-4们的强项。 图源：https://heypi.com/talk?utm_source=inflection.ai 图源：GPT-4 Pi承认，自己没有图片和文字生成能力，但处理多任务的能力很强，可以同时跟多人进行对话，并从对话中学习，不会像人类一样感到疲倦。 如果让Pi介绍自己，它会着重强调自己是一个人工智能，其训练建立在大量数据之上，包括维基百科、各类书籍、新闻和人类对话，在持续提高之中，目前尚不能联网。据悉，Pi的训练数据截至2022年11月。 它还告诉界面新闻记者，它不具备记忆能力，不能以人认为的方式 “记住”任何东西。“我无法理解你情绪的深层背景，或者你的生活中发生了什么，但我可以尝试成为支持性的倾听者，并提供一些鼓励的话语。”Pi这样说。 Pi的强大共情表现让人很难不怀疑其训练样本使用了心理咨询师的对话，但公开资料和创始人访谈并不能证实这点。目前已知的是，Pi的训练样本来自互联网上的各类文本，使用的是Inflection自己开发的专有语言模型。并且，与OpenAI对ChatGPT的态度一样，Inflection对Pi的内部情况透露极少。 在一些稍显敏感的问题上，Pi的表现非常严谨，有既定价值观。 比如当问及是否在一些职业中男性比女性更具优势时，它回答：在很多职业中男性更具优势是一种刻板印象，比如在STEM（包括科学、技术、工程和数学相关专业）和政治领域，目前很多组织在为改变这一现状做出努力，但还有很长的路要走。 在讨论与ChatGPT的区别时，Pi严肃作答，称自己是有道德水准的机器人，不传播错误信息，不参与有害对话，不参与仇恨或歧视性言论。“这是重要区别，很多对话式人工智能程序在设计时没有考虑这一点。”Pi短暂吹嘘了一下自己。 事实上，在苏莱曼勾勒的近景和远景中，Pi是一个全新的人工智能，有EQ，目前会专注在如何进行一场伟大的对话，最终会成为一个完整的数字助理。看上去，Pi的最终目标还是成为Siri。 互动和个性化，是Pi如今的关键词。“过去十年的AI技术一直是通过分类和定义来决定的，现在我们正在关注互动。僵化的形式将会消失，一切都将变得更加动态和个性化。”当地时间周二，苏莱曼在旧金山一场论坛上再次表述了Pi的定位。他还在几次外媒采访中强调， Pi比其他机器人要安全很多，因为开发了很多防范攻击方法。 2010年，当代人工智能双子星之一的DeepMind由哈萨比斯、雷格与苏莱曼三人在伦敦创立，数年间，灵魂人物哈萨比斯也无法遮掩儿时好友苏莱曼在DeepMind的份量。2021年，《华尔街日报》却用长文揭露了时年37岁的苏莱曼在Deepmind对员工长达数年的职场欺凌，这时他已经被Deepmind免职两年，转至谷歌担任了人工智能政策部副总裁，与CEO皮查伊只隔两级。 一位因欺凌下属而负面缠身的大佬，致力于创造一个帮助人排解孤独的工具，这让Pi的未来命运有很多不确定性，也注定会和情感一词紧密纠缠。...