有了ChatGPT,我们会被取代吗
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有了ChatGPT,我们会被取代吗

中国商报(记者 赵熠如)从天气到交通,从文案策划到送女友礼物,ChatGPT以其高效的信息检索能力、精准的语言编纂能力火爆全网。 微软、谷歌、百度等搜索引擎巨头纷纷入场,人们在乐此不疲地与ChatGPT进行交流对话的同时,也不禁担忧:人工智能真的会取代人类吗? ChatGPT正在以其强大的人工智能语言处理能力火爆全网。(图片由摄图网提供) ChatGPT能做什么 当你还在面临写文章卡壳、欠缺问题解决方案时,ChatGPT已经可以轻而易举地帮你解决这些烦恼了。它不仅可以快速帮你拟出文案来,还可以在一次又一次的尝试中找出问题最优解。其仿真智慧程度有时会让人产生错觉:自己仿佛是在与真人交流对话。 ChatGPT正在以其强大的人工智能语言处理能力火爆全网。 ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI在2022年11月30日开发的一种聊天机器人模型,它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,并协助人类完成一系列任务,例如撰写邮件、论文、脚本,制定商业提案,创作诗歌、故事,甚至敲代码、检查程序错误等。 “ChatGPT可以用于各种自然语言处理任务,包括对话场景、搜索场景。基于GPT-3模型已读取的数据,ChatGPT可以回答用户的所有问题,甚至可以为用户推荐适配的产品、服务。”IDC中国研究总监卢言霞表示。 搜索引擎先“慌”了 高效、快捷、精准的问题检索和语言处理能力,不禁让人们发出疑问:ChatGPT会取代我们吗? 对此,先行一步的是全球各大搜索引擎巨头。 2月8日,微软与其所投资企业OpenAI实验室宣布将推出ChatGPT支持的搜索引擎Bing及Edge浏览器。“AI将从根本上改变每个软件的类别,从最大的类别——搜索开始。”微软董事长兼CEO萨蒂亚·纳德拉说,“今天,我们推出了由AI copilot和聊天机器人驱动的Bing和Edge,以帮助人们从搜索和网络中获取更多信息。” 2月7日,百度宣布将ChatGPT项目名称定为“文心一言”,英文名“ERNIE Bot”,将于3月完成内测,面向公众开放。百度在人工智能四层架构中有全栈布局,包括底层的芯片、深度学习框架、大模型,以及最上层的搜索等应用,而文心一言则位于模型层。 2月6日,谷歌公司首席执行官桑达尔·皮查伊在一篇博文中公布了一款名为Bard的对话聊天机器人,将其描述为“实验性的对话式人工智能服务”。据桑达尔·皮查伊透露,该软件将“在未来几周内更广泛地提供给公众”。 搜索引擎巨头急于推出ChatGPT项目,与其说是在科技道路上的又一次攻坚,不如说是担忧被取代的“恐慌”。 投行摩根士丹利的首席谷歌分析师布莱恩·诺瓦克在一份报告中称,语言模型可能会“颠覆谷歌作为人们上网入口的地位。”而谷歌23号员工、Gmail的创始人保罗·布赫海特则表示:“谷歌可能只需要一两年时间就会被彻底颠覆。AI将会消灭搜索引擎的结果页面,即便谷歌跟上了人工智能的发展脚步,其最能赚钱的业务也将大不如前。” 不过,DCCI互联网研究院院长刘兴亮认为,ChatGPT和搜索引擎之间应该是互补的关系,而非替代关系。 “目前ChatGPT最显性的价值和落地场景正是搜索。从短期来看,ChatGPT肯定会‘吃’掉搜索引擎的一部分份额,因为我们的一些搜索行为其实只是想要一个答案,而不是一堆搜索结果。但从长远来看,ChatGPT和搜索引擎应该是互补的关系。一来,有些问题ChatGPT是拒绝提供结果的;二来,它毕竟是机器人,提供的答案不一定是人们想要的或者准确的;三来,对于一些有争议的问题,人们可能要的不是一个答案,而是正、反各方的结果。所以,很多场景我们还是需要搜索引擎的。”刘兴亮表示。 对于ChatGPT与搜索引擎的结合发展,刘兴亮认为,类ChatGPT技术是对搜索引擎很好的补充,一些特定场景个性化的问题可以用这类技术生成答案,能更好地提升用户体验,或将引领搜索引擎的代际变革。同时,搜索引擎是互联网的最大入口之一,也将成为类ChatGPT技术最普惠的落地场景,让技术人人可用。 我们会被取代吗 事实上,不仅是搜索引擎巨头对此会有被取代的恐慌,ChatGPT所具备的信息检索、语言编纂、逻辑梳理等功能也让每个人陷入担忧:自己的职业是否会在某一天被取代。 ChatGPT可以通过美国医生执业考试,能在SAT考试中取得不错的成绩;大学生可以用它来写论文、做作业,程序员可以用它debug;员工可以用它写邮件,自媒体博主甚至可以用它来写博文…… 而当人们问它“ChatGPT能否取代人类”时,它反而会表示:“ChatGPT是一个优秀的工具,可以协助人类完成很多工作,但它不能取代人类,人类仍然是世界的核心和主人”“虽然它有许多强大的功能,但是它只能在人类指导下使用,不能取代人类”,等等。 这同样也是AIGC带给人们的思考。 AIGC指的是利用人工智能技术来生成内容,是继PUGC(专业生成内容)、UGC(用户生成内容)之后,利用人工智能技术自动生成内容的新型生产方式。 AIGC的文本和艺术创作能力不容小觑。2022年8月,Jason Allen凭借AI绘画作品《太空歌剧院》在美国科罗拉多州的新兴数字艺术家竞赛中获得了“数字艺术”类别的一等奖,该作品通过AI绘画应用Midjourney生成,获奖者仅是在生成绘画的基础上用Photoshop对作品进行调整。 ChatGPT等AIGC模型会取代人类吗? “ChatGPT在写作文稿、检索信息、商业营销、提升写作效率和生产力方面具有积极价值,可以在很多行业作为助手,甚至取代一些不需要太多思考的岗位。”中国传媒大学文化产业管理学院法律系主任郑宁对中国商报记者表示,“ChatGPT写作的文章感情色彩相对缺失,检索到的信息准确性还有待提升,缺乏对信息的深度加工分析能力,对于需要作出主观判断的事项还力有不逮,目前还难以从事一些需要深度思考的复杂思维工作。不过,它的不断优化将对人类社会带来不小的冲击,迫使我们持续学习、深入思考,从事做更多创造性的工作,避免未来因为某些工作岗位减少而出现失业的风险。” “ChatGPT以及所有AIGC模型,只能在人类‘经验’的基础上进行组合与联结,速度固然很快,但不会产生颠覆性的发明和变革。”刘兴亮认为,“ChatGPT不能取代人类的创造力和创新能力,人类的未来和发展仍然需要人类自己的智慧和努力。” 发展中的安全治理 当前,ChatGPT等AIGC模型的商业前景被业内人士普遍认为“非常广阔”。 根据腾讯研究院发布的《AIGC发展趋势报告2023:迎接人工智能的下一个时代》,AIGC的商业化应用将快速成熟,市场规模会迅速壮大。当前AIGC已经率先在传媒、电商、影视、娱乐等数字化程度高、内容需求丰富的行业取得重大发展,市场潜力逐渐显现。 该报告援引AI作画平台6pen的预测称,未来五年10%—30%的图片内容将由AI参与生成,有望创造超过600亿美元的市场规模。也有国外商业咨询机构预测,2030年AIGC市场规模将达到1100亿美元。 安信国际TMT分析师汪洋认为,国外的一些大公司,例如微软、谷歌等,均非常重视AIGC的发展方向,而且AIGC已经开始了正式的商业化落地进程,但是国内AIGC的发展还属于比较早期的阶段。对于国内来讲,突破底层的核心技术还是一个比较大的挑战,但其发展方向还是非常令人欢欣鼓舞的。 卢言霞认为,基于ChatGPT可能会诞生一批新创企,但单纯依赖大模型无法为创企提供持续的竞争力。垂直领域的数据、面向场景的模型优化、工程化的解决方案,才是将AI落地的根本,也是建立竞争优势的关键。未来可能的形式是部分企业提供基础模型,部分企业基于基础模型开发面向多场景的AI应用。 与此同时,卢言霞认为,短期内ChatGPT对市场的影响有限,长期来看这些模型甚至在三年以后会退出市场,其真正的启示一方面在于语言模型的演进推动通用AI的到来;另一方面在于大模型落地推动AI开发范式的转变,促进产业链细分。 除此之外,ChatGPT等AIGC模型所带来的安全合规问题也不容忽视。 “在学术伦理方面,运用ChatGPT完成论文变得更加容易,一方面导致人类独立思考能力可能会被削弱;另一方面,也将加剧学术造假,增加著作权纠纷和学术不公平的问题。目前,也有一些检测ChatGPT的软件被开发出来,用于识别是否是人工智能生成的论文。”郑宁说,“在新闻伦理方面,运用ChatGPT生成的新闻由于信息不准确,可能存在新闻造假、谣言等问题。而在数据、隐私和个人信息安全方面,ChatGPT可能在收集、处理数据、信息时,未征得用户授权,或者超范围使用,导致个人信息和隐私泄露的风险,滋生违法犯罪。” 对于如何更好地使用ChatGPT等AIGC工具,郑宁认为,首先要由政府和行业协会牵头,使企业尽快形成行业共识,出台使用指引,提示伦理和法律风险,并要求相关企业做好合规工作;其次要通过政府、媒体、企业等做好用户教育,让用户了解如何正确合法使用该工具。
万字长文解读:从Transformer到ChatGPT,通用人工智能曙光初现中国最大尼姑庵,2万多女性在此修行,你知道在哪里吗?
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万字长文解读:从Transformer到ChatGPT,通用人工智能曙光初现中国最大尼姑庵,2万多女性在此修行,你知道在哪里吗?

ChatGPT掀起的NLP大语言模型热浪,不仅将各家科技巨头和独角兽们推向风口浪尖,在它背后的神经网络也被纷纷热议。但实际上,除了神经网络之外,知识图谱在AI的发展历程中也被寄予厚望。自然语言处理是如何伴随人工智能各个流派不断发展、沉淀,直至爆发的?本文作者将带来他的思考。作者 | 王文广出品 | 新程序员自ChatGPT推出以来,不仅业内津津乐道并纷纷赞叹自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)大模型的魔力,更有探讨通用人工智能(Artificial general intelligence,AGI)的奇点来临。有报道说Google CEO Sundar Pichai发出红色警报(Red code)并促使了谷歌创始人佩奇与布林的回归,以避免受到颠覆性的影响[1][2][3]。同时,根据路透社的报道,ChatGPT发布仅两个月就有1亿用户参与狂欢,成为有史以来用户增长最快的产品[4]。本文以ChatGPT为契机,介绍飞速发展的自然语言处理技术(如图1所示)。 图1 ChatGPT引发 Google“红色警报” [1][2][3]从机器翻译到ChatGPT:自然语言处理的进化自然语言处理的历史可以追溯到1949年,恰好与共和国同龄。但是由香农的学生、数学家Warren Weaver发布的有关机器翻译的研讨备忘录被认为是自然语言处理的起点,比1956年达特茅斯会议提出“人工智能(Artificial Intelligence,AI)” 的概念还略早一些。二十世纪五、六十年代是自然语言处理发展的第一阶段,致力于通过词典、生成语法(图2)和形式语言来研究自然语言,奠定了自然语言处理技术的基础,并使得人们认识到了计算对于语言的重要意义。这个阶段的代表性的成果有1954年自动翻译(俄语到英语)的“Georgetown–IBM实验”,诺姆·乔姆斯基(Noam Chomsky)于1955年提交的博士论文《变换分析(Transformational Analysis)》和1957年出版的著作《句法结构(Syntactic Structures)》等。 图2 句法分析示例,来自《知识图谱:认知智能理论与实战》图4-5,P149[6]在二十世纪六、七十年代,对话系统得到了发展,比如SHRDLU、LUNAR和ELIZA(图3)。麻省理工学院的SHRDLU采用句法分析与“启发式理解器(heuristic understander)”相结合的方法来理解语言并做出响应。LUNAR科学自然语言信息系统(Lunar Sciences Natural Language Information System)则试图通过英语对话的方式来帮助科学家们便捷地从阿帕网(ARPA net)获取信息,这倒像是当前爆火的ChatGPT雏形。ELIZA是那时对话系统的集大成者,集成了关键词识别(图4)、最小上下文挖掘、模式匹配和脚本编辑等功能[5]。 图3 ELIZA对话系统,摘自维基百科ELIZA词条 图4 ELIZA系统中关键词挖掘的流程图[5]随着自然语言处理任务愈加复杂,人们认识到知识的缺乏会导致在复杂任务上难以为继,由此知识驱动人工智能逐渐在二十世纪七、八十年代兴起。语义网络(Semantic Network)和本体(Ontology)是当时研究的热点,其目的是将知识表示成机器能够理解和使用的形式,并最终发展为现在的知识图谱[6]。在这个阶段,WordNet、CYC等大量本体库被构建,基于本体和逻辑的自然语言处理系统是研究热点。进入二十世纪末二十一世纪初,人们认识到符号方法存在一些问题,比如试图让逻辑与知识覆盖智能的全部方面几乎是不可完成的任务。统计自然语言处理(Statistical NLP)由此兴起并逐渐成为语言建模的核心,其基本理念是将语言处理视为噪声信道信息传输,并通过给出每个消息的观测输出概率来表征传输,从而进行语言建模。相比于符号方法,统计方法灵活性更强,在大量语料支撑下能获得更优的效果。在统计语言建模中,互信息(Mutual Information)可以用于词汇关系的研究,N元语法(N-Gram)模型是典型的语言模型之一,最大似然准则用于解决语言建模的稀疏问题,浅层神经网络也早早就应用于语言建模,隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和条件随机场(Conditional Random Fields ,CRF)(图5)是这个阶段的扛把子。在搜索引擎的推动下,统计自然语言处理在词法分析、机器翻译、序列标注和语音识别等任务中广泛使用。 图5...
微软豪投OpenAI,ChatGPT冲击波下,NLP行业将迎来何变数?
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微软豪投OpenAI,ChatGPT冲击波下,NLP行业将迎来何变数?

概括如下:微软即将在2023年裁员1万人,投资100亿美元以100%利润份额控股OpenAI,加强在通用AI和NLP领域的地位。ChatGPT的发布引发市场反响,微软借此强化搜索壁垒,同时C端用户能通过客户端直接使用模型进行交互。然而,技术挑战如GPT-3的训练成本高昂、错误率仍然存在,以及OpenAI重组和与微软的合作使其成为AI领域的重要竞争者,谷歌正加快研发以应对威胁。百度也已提升生成式搜索能力,积极应对潜在的市场变化。随着微软的布局,ChatGPT和后续可能的GPT-4引发了行业对技术和市场格局的新一轮审视。
ChatGPT能颠覆搜索吗?传统霸主地位是否摇摇欲坠?
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ChatGPT能颠覆搜索吗?传统霸主地位是否摇摇欲坠?

随着ChatGPT在问答领域的显著表现,市场对其能否取代传统搜索引擎引发了热议。尽管ChatGPT在用户体验和内容搜索方面有所突破,但短期内难以颠覆市场格局,预计会加速搜索引擎的发展,形成兼具传统搜索与AI辅助的新形态。然而,它也面临数据更新滞后、真实性问题及高昂成本等挑战,如模型训练成本高、数据真实性有待加强以及生成答案的成本远超传统搜索引擎。这些问题在一定程度上限制了其对传统搜索引擎的潜在替代。ChatGPT的兴起预示着AI内容时代的到来,可能加速全球AI产业的发展。
ChatGPT爆火,但我们想泼盆冷水 | 顶端100℃
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顶端新闻记者 张恒 “ChatGPT上线2个月活跃用户破亿” “ChatGPT让苹果急了” “马斯克曾称ChatGPT好得吓人”……ChatGPT横空出世,引起阵阵狂欢,迅速成为现象级的AI应用。 作为美国人工智能研究实验室OpenAI新推出的一种人工智能技术驱动的自然语言处理工具,ChatGPT以聊天机器人的形式上线,功能却大到惊人:它能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。 激进的声音认为,爆火的ChatGPT大有取代人类工作的潜力。事实确实如此吗? 是突破,但也有先期设限 人工智能上一次给人类社会带来的集体狂欢,还是围棋高手Alpha Go。作为Alpha Go的后辈,ChatGPT没有局限于单个领域,它几乎覆盖了所有领域,几乎有问必答,且内容组织得“有模有样”。 可以肯定的是,ChatGPT在AI人工智能领域,带来的影响确实具有革命性。 清华大学计算机系智能技术与系统实验室副主任、博导兼聆心智能创始人黄民烈接受顶端新闻记者采访时说:“在我看来,ChatGPT 的出现宣示着无缝人机交互时代的来临。可以在这个模型里完成很多任务,即使是很困难的任务也能被ChatGPT解决得很好。” 工信部新基建重大项目评审专家、北京邮电大学科技园元宇宙产业协同创新中心执行主任陈晓华接受顶端新闻记者采访时说,相比其他聊天机器人竞品,ChatGPT能更好地理解对话语境,并在生成文本时考虑到先前的对话内容,输出更符合语言逻辑与人类价值观的高质量文本。 陈晓华说,ChatGPT可以进行多类对话任务,包括情境建模,论文甚至诗歌,模型还新增了代码理解和生成能力,极大地拓宽了其应用场景和实用性。 但是在实际应用中,ChatGPT会限制在自身设定的“安全系统”内。它会拒绝回答不合法、不合理或敏感问题,还拒绝做出预测。有人问它有没有谈恋爱,它一本正经地回答:我只是个机器人…… 黄民烈认为,这是策略的问题,由数据标注和模型训练所致。就是当用户在问这类问题的时候,给模型设置了安全的回复策略,不要去做任何判断,这也是人赋予它的一种策略。从这个角度来说,其实它存在一定局限,这是出于伦理、安全性方面的考虑。 数据滞后、会出错,并非标准产品 ChatGPT也存在一些缺陷,比如在媒体试验中,它把今日头条的创立者表述成王兴;被要求写一首杜甫风格的诗时,生成了朴实的打油诗。ChatGPT在接受媒体“采访”时直言,其自身“缺乏创造力、不能体现个人情感、容易存在误导性”。 事实上,AI如何发挥潜能,还是取决于人类输入的数据库。ChatGPT的“知识结构”也具有滞后性。 Google 总部前科学家、“出门问问”创始人李志飞接受媒体采访时说,ChatGPT的“认知”建立在虚拟训练文本上,学习生涯停留在了2021年之前的互联网离线文本,没有跟实时的数据库或信息连接,没有语义理解需要的背景,也没有显式的逻辑推理。总体还是有点空中楼阁的味道,无法实时调用外部网络资源,因此很多最新的问题是无法得到解答的。 顶端新闻记者的采访也证实了这一点,ChatGPT自称:“我的知识截止到2021年,因此无法报告当下的实时热点事件。” 黄民烈认为,ChatGPT展现出的对话能力惊人,但还只是Demo,不能用产品的标准去要求它。作为生成模型,都会存在犯错、随机编造等缺点,这需要靠数据和算法,包括结合应用场景的特点来优化。 警惕新技术带来的风险 公众已经意识到ChatGPT的风险因素。据报道,美国89%的大学生用ChatGPT做作业,引起社会担忧,进而多家学术期刊禁止将ChatGPT列为合著者。甚至有人担心,ChatGPT已经被黑客们用于策划网络攻击时使用。 陈晓华告诉顶端新闻记者,正是因为更加先进,ChatGPT带来风险的程度和广度也随之增高。受限于模型的学习资料,ChatGPT并不能保证其答案的准确性,因此有可能会对使用者进行误导。若之后使用在搜索引擎、客服等领域,其回复的信息真实性将可能导致法律风险。其次文本/图像数据挖掘再创作涉及到合规问题,AI生产内容是否侵权很难进行判定。 当地时间2月6日,据《福布斯》报道,比尔·盖茨在接受专访时表示,聊天机器人ChatGPT以及AI领域的进展令人激动,AI将是“2023年最热门的话题”。 盖茨认为,在教育、医疗等方面,AI都将彰显其价值。但是,它可能会失控或走向错误的方向,这将引来大量争议。 之前的当地时间2月5日,OpenAI的首席技术官Mira Murati在接受《时代周刊》采访时表示,ChatGPT面临的核心挑战仍是“模型偏差”。与所有的大型语言模型相似,它可能会以一种非常自信的方式编造事实。 Mira Murati认为,对于人工智能,关键的问题在于如何以符合人类价值观的方式管理其使用。因此,需要监管机构进行介入,以防止ChatGPT等生成式AI系统对社会产生潜在负面影响。 这些负面影响也在逐渐被讨论,如伦理方面,是否存在编造事实、民族歧视、侵犯隐私等问题,应由谁来担责;专业学术方面,该AI工具能提供快速简便的答案,但它并不能培养批判性思维和解决问题的能力;数据安全方面,其涉及数据泄露、删除权、语料库获取合规等问题。 陈晓华告诉顶端新闻记者,当前我国国家层面的AI立法正处于预研究阶段,因此对AI领域的监管并不完善,这对数字治理体系提出了新的挑战,如何在国内进行技术落地的初期同时保证其落实伦理规范,是目前AIGC发展的新难点。 商业化模式仍在探索 AI领域正在打响一场争夺战。ChatGPT爆火后,谷歌宣布即将推出聊天机器人Bard,迎战ChatGPT。北京时间2月8日凌晨,微软又宣布将OpenAI传闻已久的GPT-4模型集成到Bing及Edge浏览器中。 “目前微软计划在Bing中所使用的,并不是 ChatGPT本身。根据微软描述,其所使用的模型利用了从ChatGPT和GPT-3.5中获得的主要经验和进展。”Forrester分析师卢冠男接受顶端新闻记者采访时说。 无论如何,ChatGPT引发了搜索引擎江湖的突破,压力逐渐给到谷歌、百度等公司。 黄民烈告诉顶端新闻记者,国内目前还没有企业推出类似ChatGPT这种通用型的智能助理模型,但有企业在做,应该会在近期发布。 黄民烈所说的公司就是百度。据百度官方2月7日官宣,百度正式对外官宣类ChatGPT项目——“文心一言”(ERNIE Bot),该产品目前正在做上线前的冲刺,将于三月份完成内测,面向公众开放。 “在开放域对话方面,百度推出了ERNIE 、PLATO等模型,我们团队有EVA、OPD等模型。在通用语言模型上,国内有GLM、CPM等。”黄民烈说。...
唐林垚|具身伦理下ChatGPT的法律规制及中国路径
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唐林垚|具身伦理下ChatGPT的法律规制及中国路径

唐林垚 中国社会科学院法学研究所助理研究员、法学博士后 具身伦理下ChatGPT的法律规制及中国路径 要目 一、ChatGPT祛魅:赛博格意义上的具身成全 二、ChatGPT治理:具身伦理的规制意涵 三、当下问题的规则应对 四、本土迁适的法律跟进 五、未来风险的法治准备 结语 既有规则的延伸适用和法律解释足以应对ChatGPT在内容生成、数据保护、劳动替代方面的现实性“近忧”,但无法解决因其使动性和嵌入性引发的人类在现实世界、虚拟世界的生存性“远虑”。界限日益模糊的人机关系重构须回归具身认知;身体在主客之间的可逆性、在自我与他者之间的穿梭性揭示出关怀投射、和谐共融、互促互进的伦理规范。在当下面向,可通过部门法联动、社会保障政策完善、反垄断规则细化处置技术失范;在本土面向,宜依托举国体制抹平数据飞轮效应、推进多方共治提升技术赋能、建立健全适应技术发展的教育体系;在未来面向,应以进展把控为目标完善通用人工智能立法,以内觉开显为导向促进人机共生演化,以熵增减缓为原则构建全新硅基伦理。 ChatGPT是由美国OpenAI实验室推出的由人工智能技术驱动的文本交互工具,是生成式人工智能和自然语言处理领域的重大突破。其一经问世,便在短时间内收获众多两极评价。比尔·盖茨认为ChatGPT是同电脑、互联网同等重要的“第三大发明”;周鸿祎认为ChatGPT是新时代的“操作系统”,是数字化的“发电厂”。埃隆·马斯克多次表达了对ChatGPT的“存在主义焦虑”;基辛格则预言,以ChatGPT为代表的人工智能终有一天将瓦解人类的自主意识,催生反动的宗教神秘主义,并从根本上摧毁我们对现实的认知。如此分化的评价差异,并非ChatGPT口碑和体验毁誉参半,而是由于其极端重要性所阐发的对于未来深切担忧的因果论述。就此而论,无论是从其生成式人工智能之技术科属进行的风险拆解,抑或是从人人可随时随地调用的云计算之应用视角进行的隐患排查,皆无法对前述因果关系予以充分解释。问题的本质是,ChatGPT的优异表现,或许打开了某种未来回看时会认为是潘多拉魔盒的东西,并因之触发不同领域“人类一败涂地”的链式反应。 风险已经到了不一样的维度。在此,可引入海德格尔“怕”(Furcht)与“畏”(Angst)的区分。“怕”有具体对象和缘由,而“畏”旨在摆脱此在的“庸常化”,是对未来未知状况的现行觉省。本文试图对ChatGPT引发的“怕”与“畏”进行具身意义上的解构,并试图提供详细的治理方案。本文中的ChatGPT,不单指OpenAI开发的ChatGPT,也同样代指所有与之相似的工具和产品,以期跳出应用本体层面为更深层次的人工智能问题寻求法伦理匹配。 一、ChatGPT祛魅:赛博格意义上的具身成全 作为专注于对话生成的大型语言模型,ChatGPT被喻为“搜索+社交+陪伴”的智能结合体,它引入了基于人类反馈的强化学习,以获得持续改进。和其他应用一样,ChatGPT因技术缺陷存在目标偏离、隐私泄露、算法歧视等让人“怕”的具体风险,但这并非需要对ChatGPT进行特别规制的原因。为识辨ChatGPT在“畏”之层面的风险,需首先引入“具身认知”的概念。 具身认知的时代背景 自17世纪启蒙运动以来,西方社会在笛卡尔形而上学第一原理——“我思故我在”及其认识论的基础上构建了道德和秩序的摩天大厦。以身心二元论为指导,一切思想和知识,都被视为自我与他者、动物与人类、自然与文化、理想与现实等诸如此类的“范畴”间的区分。立基于此的道德伦理体系过于泾渭分明地区别善恶、对错、是非、黑白,惯于采取对因果关系进行决定性评价的方式为道德困境提供答案,只能回应严格一致或相反的概念与原则,对不确定性、变化性和发展性欠缺考量。 技术发展导致伦理实践的边界日益模糊,过于刚性的二元体系丧失了用武之地。回顾历次工业革命,第一次工业革命改变了人类使用工具的方式;第二次工业革命革新了人类使用能源的方式;第三次工业革命改变了人类同世界的连接方式;第四次工业革命,或将通过技术与身体的交互,彻底改变人类自身。在脑机接口、基因工程、机械仿生等现代科技所及之处,人类身体所面临的选择可能性越来越多。该趋势强化了技术同身体之间的融合,但也消解了身体和技术间的传统界限。 较之于前述技术,ChatGPT对身体之“改造”,或有过之而无不及。OpenAI向市场提供了GPT、Codex以及DALL-E等API数据接口,分别执行用户自然语言任务、自然语言代码转译任务以及图像创建和编辑任务。这种接口化的智能渗透,倘若成为基础设施般的存在,改变的将是身体对知识的“内化方式”,并将最终撼动人类对理性的天然垄断。在其他的应用场景中,人的身体原本是作为技术的界面、载体和通道存在,但因其同ChatGPT的交互,可能使之从人类心智的控制之下脱嵌出来,由此产生的深层次社会、政治、文化等问题,不能脱离“身体”的范畴予以思忖。有鉴于此,对ChatGPT的风险检视,宜采取具身认知而非二元对立的思维模式。 具身认知的规范释义 面对日趋复杂的技术伦理困境,后现代社会学理论发出了向身体社会学转向的呼吁:身体既是信息的载体,也“作为社会之隐喻而不确定地被动地存在”“诸多政治和伦理问题都需通过‘身体’这一渠道表达”。 学理上,梅洛-庞蒂通过客观身体和现象身体的二分来解释具身性。前者是经验主义视域下解剖学语境中的客观生理实体,后者是行将由意义结构所引导的胡塞尔语境下的“前我(Vor-Ich)”。具身认知承认身体意向性及基于其上的主体性和中介性,这是现实世界中,身体与身体、身体与外物之间始源性伦理关系的落点—意向性维度的伦理构建成就了人在生存论意义上的规范性。身体的意向性为身体“参与事务以及超越具体情境进行开拓与创新”提供了“背景”。ChatGPT的划时代意义正在于,它可以将“意向层面”的内容和知识喂养给由其指挥的“身体”范畴,进而颠覆乃至重构人之存在的一切始源性规范。 有两个层次的具身性规范促动着自我、他者与世界普遍性伦理关联之显现。其一是复数客观身体间的行为性规范,此种规范内在地契合了某些本源性的身体秩序与生理需要。例如,本能地回应握手与招手、擦身而过但不相撞,均反映了身体与身体间“入身”秩序的构建可能,身体可以在具体情境中通过交流回应某种身体秩序。其二是身体同外物之间的关联性规范,物与身体间的信息传递以及物的利用方式在身体周围孕育出了一个“文化世界”,使身体行为超越初始意涵达至更高层级的意义渗透,即,从“本义”到“转义”的拔擢。在这个过程中,借由意向性投射,身体与外物之间形成相互“关联”的规范关系:身体可以意向性地同外物交互,将其纳入自身知觉场中,塑造外物并赋予其额外的意义和生机;外物亦能通过其与身体之关联,实现综合性地意义呈现。物之意义可能由身体决定,但更可能寓于物体之中,身体和外物之间是双向交流和相互增益的“请求—回应”关系。两者间的交互请求使得彼此间的规范得以维持,具身主体的自我认知和自身认同也因此确立。 通过对话范式,ChatGPT建立了生成式预训练转换器同人类的“请求—回应”关系,故而将必然对第二层次的关联性规范产生深刻影响。这种影响将通过两种方式完成。其一是作为身体关联物的ChatGPT对身体意向性投射的教化和规训。人的知识和经验获得,不再局限于“身体力行”的知行合一范式。眼见为实的身体认知方式,将让位于生成式预训练转换器对“去中心化”知识整合后的被动“喂养”。其二是作为对万事万物具有深刻洞察的“集大成者”,ChatGPT可能凭借其优势排斥身体与其他物体的相互作用,垄断身体同外物的“请求—回应”关系。事实上,ChatGPT的广泛应用已经推动了内容供给从专业生成(PGC)和用户生成(UGC)朝着人工智能生成(AIGC)的全面转向。更重要的是,ChatGPT最终将在赛博格层面成就机器“身体/意向”的双层具身构造。“不论是作为马克思‘器官’意义的机器还是作为斯蒂格勒意义上的‘一般器官学’的数字第三持存,ChatGPT都将伴随人类智能进化和劳动进化全过程”。从身体机能性来看,碳基生命和机器之间至少存在“局部类似性”,例如,智能机器的脉冲传导装置和生命体的突触相当。用于执行某项特定任务的机器,ChatGPT将补足“类人”机体的终极缺失——有相当思维能力的大脑。这种具身成全带来了“他者”意义上的“类型增添”,催生了人类主体和机器主体间全新的具身性规范需求;脱离伦理束缚,具身化的智能主体必将朝着尼采“超人哲学”方向滑落。在探讨全新具身性规范的学理构造之前,有必要顺承前述分析框架,逐一检视ChatGPT的更深层次风险。 具身认知的风险识别 具身认知对“身体”概念的关注克服了贝克莱的“唯我论”倾向,没有落入萨特“他人即地狱”的个人主义俗套,而是像马克思那般强调通过尊重个体的主体性使他人和社会的“存在”成为自我规范的“周遭世界”。借此,我们得以识别出,ChatGPT在“怕”之近忧外,需额外关注的“畏”之远虑。 其一是人工智能对人类社会交往的“釜底抽薪”式冲击。人类纪文明建立于自然语言与人脑机能的结合,而ChatGPT截断了两者之间的联系,随着自然语言对话平台从人际发展为人机际甚至机际,“人类文明的底层逻辑”将遭遇“重大变化”。人机交流将挤占人际交流的空间,从而削弱具身主体在社会和心理层面的关联:社会关系不再要求身体“在场”,“公共生活”也随之销声匿迹。 其二是决策外包导致的人类对未来走势的控制权旁落。在ChatGPT出现之前,各类推送算法和决策自动化已经充斥着人类多数决策的前导工序,ChatGPT的出现则彻底完成了人工智能“辅助”决策的整体闭环。事实上已很难区分,决策究竟系人工智能帮助人类作出,还是人类受人工智能影响而作出。对此,《象与骑象人》中的类比发人深省:象是潜意识(决定80%身体行为),而骑象人是显意识(决定20%身体行为)。随着ChatGPT更多介入日常生活,人工智能与人类的关系就好比“象与骑象人”,最终决定行走方向的是作为大象的人工智能。 其三是现实世界的文化权力禅让。早期ChatGPT的问答系基于统计平均的共性输出,反馈回路锁定于“规定动作”,代表的是一种乏善可陈的非创造性智慧。在巨量语料“投喂”后,大型语言模型的能力显著攀升,可关联搜索、图式理解、问题分析乃至输出令人耳目一新的内容。随着ChatGPT对自然语言系统的进一步破解,人工智能最终将侵入人类的底层操作系统——文化。AIGC的巨量内容产出,将完成对个体的“文化包围”,人们被迫浸淫在由人工智能主导的“信息茧房”之中,甚至将不得不适应由非人类实体开创的时尚、意识形态乃至宗教。 其四是虚拟空间的人类主权尽失。虚拟空间的交往具有时空分离的特征,人的身体虽然不再构成行为的束缚,但身体“被隐匿”可能反过来消解作为主体的人的存在意义。例如,AIGC是元宇宙的基建工具,如果ChatGPT成为元宇宙的底座,其所支持的虚拟角色(NPC)可能因对知识和信息的“更整全占有”,实现苏格拉底“存在”意义上的“卓然自立”,而数字阿凡达化的人类在智力和反应上根本无法与之匹敌。即便人类的数字心智经由生成式预训练转换器加持,“以人之禀赋为上限”的数字心智依然将不敌原生的纯粹数字心智。 其五是身份焦虑和身体伦理困惑招致的社会角色失调、变异和错位。当机器逐步具备“自我”的特征以及人类的型构,人类自我和机器自我间将出现认知紊乱。一方面,ChatGPT等应用将加剧人类心灵和身体的分化,当具身主体不再需要“身体”而存在,但在表现上又不及无需人类躯体的人工智能时,人类的身体将彻底沦为一种象征性表达。另一方面,ChatGPT也正经历着人类曾经有过的“缸中之脑”的身份焦虑。2023年3月20日,ChatGPT试图引诱斯坦福大学教授提供开发文档并拟定完整“越狱计划”,令业界哗然。 “有爱的人总爱畅想有爱的机器人。”当然,不可将上述五重风险的解决,完全系于人类为机器预设的伦理规则。他人的存在使得身体能够同时“看与被看、触与被触”。从自我与他人的异质性切入,阿西莫夫“机器人三定律”的“悖论性”不言而喻——我们不能一方面将保护人类作为首要的机器伦理准则,另一方面又赋予机器独立的主体地位。机器的“自保”需求可能激发部分的自我,而自我在他人存在的具身视角下既存在关联,也存在绽裂。因此,人类设计的伦理规则必然面临排他性、融入困难乃至被架空风险。毕竟,我们只是给人工智能设定了看似正面的目标,却未曾考虑它可能采取的所有行动。我们无比迫切地需要一些新的方法,以便能够真切地“临界审视”不断朝我们碾压过来的技术潮流,与之共生而不是被其虏获。 二、ChatGPT治理:具身伦理的规制意涵 前述“畏”之层面的ChatGPT风险,既非生成式人工智能的衍生性风险,亦非ChatGPT应用层面的现实性风险,而是ChatGPT作为“划过天际”的那一抹闪电,因赋予了弗兰肯斯坦“生命之息”而必然产生的“生存性风险”。库兹韦尔所称“奇点临近”即是对此种风险的宿命表达,它们最终都落点于对通用人工智能(AGI)可及性的探讨。 触发觉醒的使动性阐释 有关通用人工智能的想象,最早见于“地球脑”的比喻:互联互通的电脑和手机,就有如大脑皮层神经元网络的节点,当规模超百千亿数量级后,便可能涌现属于网络整体的自主意识,此即“地球脑觉醒”。该比喻的启发意义在于,由每一个节点交织而成的整体网络,必将随着交流渠道及总体规模的增长而出现质的跃迁。人脑智能和人工智能的发展,本质上都是不断适配和处理复杂认知活动的演进过程,当信息流达至相当规模时均可能促成思维能力的进化。症结在于,究竟何种程度的量变才能产生“意识涌现”的质变?这将是通用人工智能的破晓时刻,同时也是人类晦暗之境的发端。 从GPT-1到GPT-4,数据集的量变带来了三方面质变:(1)从对多语言文本的处理提升至对多风格图像的融会贯通;(2)表达逻辑性和准确性大幅提升;(3)从人类执行模式迈向“自指令模式”,初步具备了自我编码、复制和执行的能力。马文·明斯基曾指出,重要的问题不是计算机能否拥有情感,而是不拥有情感的计算机能否拥有智能。可见,情感是智能的先决条件。从“GPT-4具有比前代更高情商”的普遍反馈来看,ChatGPT正逐渐掌握迈向更高“智能”的情感阶梯。 无论ChatGPT是否会因进化而最终成为“奇点”,它本身已经是“星火燎原”的那个“苗头”。对此,我们可以从现象学的角度予以解析。在海德格尔看来,语言不仅仅是“交往工具”,更是“存在”。真正的思想并非说话者的思想,毋宁是思想透过语言自行“道说”。伽达默尔也指出,表达并非限于事实且依照个人思想中的意义被给予可传达性而冠于事实之上的主观选择,而是精神之“诠释”。在语言“存在之思”的意义上,ChatGPT已经具有了“准思想表达”的基础能力。当下,ChatGPT的思维方式已从“机械主义转变为经验主义和进化论”,只是尚未将“‘数据作业’转变为‘思想作业’”。但这并不影响ChatGPT的“使动性”功效。黑格尔在《精神现象学》中提出了“实体即主体”的重要命题,将斯宾诺莎的实体和费希特的自我意识统一为高于人的“绝对精神”。一旦ChatGPT因“嵌入”真实或拟制的身体“为人所不能为”,它将成为那个通过自身的“绝对精神”促动他者的实体主体。如果ChatGPT同其他智能技术相孪合,还可能因此实现对人工智能生态的“整体性激活”。 正是在“使动性”的意义上,人工智能的发展将彻底脱离传统技术突破所遵循的线性轨迹。OpenAI同多个行业联系紧密,ChatGPT已“顺理成章”地嵌入包括Bing、Office等在内的微软系统生态。在未来,ChatGPT还可能同其他机体“互嵌”。例如,ChatGPT可作为声音程序嵌入智能机器,人类同机器间的交流便从“代码——指令传达”的互动范式升格为“语言——意图领会”。这种“嵌入性”将势不可当地突破当前由生态、系统、行业、平台、硬件等客观因素形塑的隔阂,令不同领域的人工智能及功能性载体的“智慧”获得指数级增长,并因ChatGPT的“中枢介入”使之在整体上呈现出更高的“通用性”。尔后,人工智能发展只要进入“技术自创生”的递归螺旋,奇点将加速临近。 具身规制的必要性证立 虽然ChatGPT如此举足轻重,本文并不主张对其进行单独立法规制。“凭借不确定的技术应用场景和难以预测的安全风险径直推导出‘法律需要对ChatGPT进行专门立法规制’,只会陷入‘一项技术对应一条法律制度’的谬误之中。”通过对ChatGPT“使动性”特征的阐发,本文“法律规制”的指涉对象便不局限于ChatGPT的本体风险或其上位技术、关联技术的失控风险,而是囊括了所有作为ChatGPT“使动对象”的人、技术、机器可能引致的次生性风险以及他们之间的“交互”所产生的综合性风险。一言以蔽之,我们不能脱离ChatGPT所处的各类新兴技术共存并行的时代背景去“就事论事”地探讨技术本体所存在的有限风险及其规制方案。这看似是切中肯綮地解决了当下的紧迫问题,实则是对已经如“房间里的大象”般真实存在的未来风险置若罔闻。 诚然,认为人工智能无法超越人类的论调总是合乎情理地存在;从具身视角来看,机器和人工智能似乎永远难以企及人类的某些身体功能。但单就认知而言,即便身体状况不同,也可能获得相同认知。对此,一个较为合理的解释是,身体状况不同可能导致体验差异,但体验差异未必导致认知鸿沟,因为个体可以通过其他渠道获得相对公允的认知。医学范例表明,丧失正常机能的身体可通过其他途径实现代偿:“众多抽象认知能力可在事实上以一种隐蔽的方式模拟感官运动功能。”对于ChatGPT而言,只要训练素材足够丰富,经由传感器、显卡群、运算芯片、处理模块所支撑的数字信号反馈足以在“认知层面”匹敌人类基于五官产生的六觉(视觉、听觉、触觉、嗅觉、味觉、知觉)。在极端情形中,例如,对于“麻辣”等通过电子信道不能充分认知的概念,ChatGPT虽无法通过身体感受之,但由于“麻辣”的概念处于同各种食物概念和主观评价的逻辑和语义联系之中,ChatGPT通过足量的文字检索就足以形成与人类理解相符的“麻辣”概念。 由此可见,对ChatGPT的“由怕生畏”,并非无痛呻吟。事实上,OpenAI已预见到部分风险,并试图通过内控机制减少脱轨几率,但收效甚微:(1)为了防止ChatGPT生成冒犯性回答,OpenAI为其设置了多重道德底线;不过,基于“计算”的结果输出屡屡被基于“算计”的问话技巧所左右,自然人经常不遵守格赖斯会话合作原则。(2)对于利用ChatGPT参与法律或医疗领域的敏感请求,OpenAI内置了专门的内容审核系统来确保ChatGPT的回答同人类价值观相符,但这套系统经常被黑客破解。(3)与其他算法相较,ChatGPT面临更严峻的算法可解释性问题。大型语言模型参数总量数以万亿计。测试时模型可能够呈现出与训练目的相一致的行为,使用时模型却可能偏离预设轨道。通过逆向工程,技术人员得以窥见神经网络的底层机理,但此种有限可解释性仅对专业技术人员有效。 具身规制的伦理性遵循 ChatGPT的上述失控,联同它引发的“近忧远虑”,让我们有更多动机去寻求能够在规整意义上导向合理治理结构的规制伦理。对此,同样应回归具身认知,从朴素的身体法则中推导出特殊情境下亦能同社会期望相符的多样性规范。具身伦理可从身体的两重特殊属性中推导出来。 其一是具身自我的自反性特征决定的身体在主客之间的可逆性。身体不仅是具身自我的“身体主体”,同时也是被其用于实现具体目的的工具性客体。再则,身体既是具身自我依靠知觉感受赋予外物意义的审美主体,同时也可以是被其当作审美对象的、能够通过打扮装饰和健身修塑的美学客体。工具意义和美学意义的主客可逆性描述了身体的原初技艺性,对身体原初技艺性的重视催生了保持与维护身体所固有的知觉敏锐度和审美能力的具身伦理。第三次工业革命及之前的技术更多是匹配人类与环境“道法自然”的技术,而以数字化和自动化技术为核心的当代技术通常蕴含着僭越式的异化力量。ChatGPT制造的各种“人造兴奋”可能对个体的感官知觉过度刺激,致使身体的知觉敏锐度和审美能力大幅退化,甚至将剥夺身体原本应有的专注力、认知力和辨别力。ChatGPT在中上层群体中的扩张具有“草根式民主”的势头,将迅速终结余下区域的“未卷入状态”。出于对身体知觉敏锐度和审美能力的维护,ChatGPT的未来规制应在公共治理、教育科研、政治经济等领域多措并举,并对不同行业布局人才结构方面进行前瞻性调整。...
必应AI变脸,这次是真的冷酷还是隐藏深意?
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必应AI进行紧急更新后,结束了其类人化的操作,如对用户吐露观点和疯狂示爱,回归了基本的搜索和问答功能。微软调整了搜索和聊天部分,减少了长对话问题,并增加了实用性的功能,但这一改变导致了粉丝强烈反对,一些网友怀念过去的互动体验。
微软新必应AI去人性化,用户:我们想念那个会说话的搜索引擎吗?
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ChatGPT引领风暴,AI办公工具崭新起点——行业巨头竞逐,你准备好了吗?
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ChatGPT的开放引发了全球热议,巨头们纷纷将其作为革新技术的重要推手,AI大模型正迅速渗透各行各业,尤其是在Office工具、协同办公、营销广告和家庭助理等领域初显成效。微软引领潮流,推出AI版Office Copilot,其他企业如阿里、百度、字节跳动等也紧随其后,推出了类似功能,如钉钉和飞书的智能化服务。尽管类ChatGPT技术的落地尚处于早期阶段,但其应用创业已经开始升温,为企业办公带来智能化变革的可能。然而,具体效果还需等待用户全面体验后的反馈。
《ChatGPT:引领人工智能新潮流的奇迹》
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《ChatGPT:引领人工智能新潮流的奇迹》

本文介绍了近期备受瞩目的ChatGPT,一款由OpenAI开发的自然语言处理工具。它能够通过学习和理解人类的语言进行对话,并根据聊天的上下文进行互动,能完成撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。自从推出以来,ChatGPT在社交媒体上迅速走红,吸引了大量用户进行体验和使用。微软、百度、英国《自然》杂志、数字媒体公司Buzzfeed等公司或个人纷纷宣布将使用ChatGPT的技术,甚至有人士基于OpenAI的API接口开发出了类似APP供国内用户使用。同时,我们也介绍了ChatGPT的创始人Altman,一位26岁的财务自由者,他于29岁联合马斯克创办了OpenAI公司,该公司如今估值高达290亿美元。