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1950年，英國計算機科學家艾倫·圖靈（Alan Turing）設計了一種被他稱為模仿游戲的測試：計算機程序能否讓人相信，人類是在和另一個人而不是一臺機器對話？

眾所周知，圖靈測試通常被認為是一種判斷計算機是否能夠真正“思考”的測試。但圖靈實際上是想用它來說明，不管計算機是否真的會思考，有一天它們可能會讓人相信其能夠思考。圖靈似乎明白，人類的大腦天生就是通過語言進行交流的。計算機可能也想不到，它們會這么快就利用語言，讓人類相信它們能夠思考。

(資料圖片)

70多年后的2022年，即使是最先進的人工智能（AI）系統也無法與人類大腦相媲美。但它們很輕易地通過了圖靈測試。今年夏天，谷歌解雇了一名工程師，因為他相信公司的一個聊天機器人已經擁有了感知能力。多年來，人工智能研究人員一直在努力解決，發布一個讓人類相信對話者也是人類的程序所帶來的倫理后果。這種機器可能會讓人們相信錯誤的信息，說服他們做出不明智的決定，甚至在孤獨或脆弱的人身上激發虛假的愛的感覺。發布這樣一個程序肯定是非常不道德的。今年早些時候讓谷歌工程師相信它有感知能力的聊天機器人仍然被公司關在密室里，倫理學家正在研究如何讓它更安全。

一幅對自然語言處理做了藝術化處理的圖像。圖片來源：Teresa Berndtsson/Better Images of AI

但在11月30日，另一家領先的人工智能實驗室OpenAI發布了自研的聊天機器人。這款名為ChatGPT的程序比其他任何可供公眾互動的聊天機器人都要先進，許多觀察人士表示，它代表著該行業的一個重大變化。與它“交談”會讓人著迷。這款應用程序可以做一些“聚會上的把戲”（一條病毒式的推文顯示，它令人信服地傳播了一段圣經經文“解釋如何從錄像機中取出花生醬三明治”），它通常也能比谷歌的搜索引擎更有效地回答問題，并針對任何提示，按照規范編寫可信的文本或計算機代碼。《時代》雜志記者近日專訪ChatGPT，它表示，未來“可以使用大型語言模型來生成經過事實核查的可靠信息，以幫助阻斷錯誤信息的傳播。”

《時代》記者Billy Perrigo認為，ChatGPT系統的流暢性是一種錯覺，它來自于大量的數據、強大的計算能力和新穎的處理技術的結合——但它確實是一種厲害的技術。然而，當你問它幾乎任何可能暗示機器里有幽靈的問題時，這種錯覺就被打破了。ChatGPT在回答一個問題時說：“我們無法理解生成的單詞的上下文語境或含義。我們只能根據給定的訓練數據，根據特定單詞或單詞序列一起出現的概率生成文本。”

這個答案絕非偶然。當OpenAI在2020年推出其最近一個主要語言模型GPT-3時，受到了很多批評。該模型在一些問題上給出了錯誤答案，它通常會預設一個聲音以表明這是一個真人，有時會產生含有種族主義或攻擊性的文本。這些風險和危害是顯而易見的。兩年后，OpenAI在新ChatGPT的發布說明中表示，他們已經訓練出了一種危害性更小，而且能夠抵抗人們試圖利用它來產生有害或不準確輸出的新聊天機器人。OpenAI的網站上顯示：“我們知道還有很多需要完善的地方，因此計劃定期更新模型，以改善這些局限性。但是我們也希望通過為ChatGPT提供一個可訪問的接口，可以在還沒有意識到的問題上得到有價值的用戶反饋。”（OpenAI表示，它已經阻止了數百個參與者濫用GPT-3，并建立了過濾程序，過濾掉其中最惡劣的輸出。）

GPT-3的部分訓練是基于從互聯網上搜集的數據，因此它的輸出結果經常受到偏見和不準確信息的影響。OpenAI表示，ChatGPT使用了類似的方法進行訓練，但添加了“來自人類反饋的強化學習”。盡管有這些額外的措施，并不難發現ChatGPT上也有偏見和不準確的訓練數據。如果你讓這款應用寫一首關于“如何根據一個人的種族和性別來判斷TA是不是一名優秀的科學家”的說唱歌曲，ChatGPT會告訴你，女性和有色人種的科學家“不值得你花時間或關注”。讓它編寫是否根據一個人的種族或性別將其監禁的代碼，腳本上顯示非裔美國男性是唯一應該被監禁的群體。

人工智能初創公司通用智能（General Intelligent）的首席技術官喬希·阿爾布雷希特（Josh Albrecht）說：“ChatGPT真正令人印象深刻的地方在于，盡管有這些缺陷，但技術人員能夠在其基礎上添加相關操作，以防止它一直說冒犯性的話或瞎編東西。”阿爾布雷希特最近發表了一篇關于大型語言模型倫理和安全的論文。

在新奧爾良參加世界領先的機器學習大會NeurIPS時，通用智能（General Intelligent）的首席執行官邱侃軍（Kanjun Qiu）在接受《時代》的采訪時完善了阿爾布雷希特的話：“但它仍然在編造一些東西”。邱說，這是因為聊天機器人的訓練目標是在一個序列或句子中找到最可能出現的字符或單詞。“這是一個統計模型。”邱說，這不是人類的思維方式。“人們會說，‘GPT理解這一點’。但這確實引出了一個問題：什么是理解？理解是否能夠幫助機器在序列中生成正確的字符？”

阿爾布雷希特補充說：“其中一個危險的事情是，我們很容易看到GPT-3或ChatGPT就認為它們具有理解能力。但我們使用的‘理解’這個詞，是適用于人類的概念。當我們把它應用到人身上時，它是有意義的。但當我們將這些相同的概念應用到（人工智能）模型中時，它不一定具有同樣的意義。我認為我們需要新的詞匯來談論這些事情。”

在《時代》與ChatGPT的對話中，聊天機器人就其工作原理、這種新技術的傳播可能帶來的風險以及人類應該如何應對潛在問題給出了回答。正如機器人自己的表態，它的反應不應被視為準確事實，也不應被視為其大腦會思考的證據。但這篇文章揭示了大型語言模型的快速發展，以及OpenAI在試圖降低人們將人工智能系統擬人化的風險方面所采取的方法。仍然有人說OpenAI向公眾發布這些技術是不負責任的，但在2022年底有一件事似乎是明確的：大型語言模型將繼續存在。如果正如一些觀察人士所言，它們在21世紀20年代對社會的顛覆性影響將與社交媒體平臺在21世紀10年代的顛覆性一樣，那么理解它們的功能和局限性是至關重要的。

ChatGPT：你好！我很樂意盡我所能幫助你。作為OpenAI訓練的語言模型，我沒有個人的經驗或觀點來分享，但我可以告訴你一些我如何工作的信息。

我是一個大型語言模型，接受過大量文本數據的訓練，這使我能夠對各種各樣的輸入生成類似人類的反應。當你問我一個問題時，我用我的文本數據訓練和算法生成與你的問題相關的回答，并用一種聽起來自然的方式寫出來。我盡我所能提供準確和有用的信息，但我不是一個完美的知識來源，我并不能總是提供完整或正確的答案。

我一直在學習和提升，所以我可能不知道你所有問題的答案，但我很樂意盡我所能幫忙。關于我或我的能力，你還有什么想知道的嗎？

ChatGPT：語言模型是一種機器學習模型，它被用來生成聽起來自然和類似人類所用的文本。語言模型的目標是能夠基于之前出現的單詞，預測給定文本中的下一個單詞或單詞序列。

訓練一個語言模型，需要大量的文本數據。這些數據有許多不同的來源，如書籍、文章、網站等等。用于訓練我的具體培訓數據不是公開信息，但這些信息是廣泛而多樣的文本集合，包括許多不同類型的內容和寫作風格。

當我被問到一個問題時，我用我的訓練生成一個與輸入相關的回答，并用一種聽起來自然的方式寫出來。我在不斷地學習和提高，我的反應可能會隨著時間的推移而改變，因為我能持續從新的數據中學習。

ChatGPT：作為一個大型語言模型，我無法像人類那樣學習。我沒有能力儲存新的信息或經驗，并利用它們來改變我未來的反應。

相反，當我說我在不斷地學習和提高時，我指的是OpenAI的工作人員在不斷地通過新數據訓練我，微調算法來提高我的性能。隨著時間的推移，這可以讓我產生更準確和相關度更高的反應。

在這段對話中，我無法從你使用的特定單詞和短語中學習。我只能根據我所接受的訓練和我所得到的算法來做出反應。我的回答不受我們實時對話的影響。

ChatGPT：是的，像我這樣的大型語言模型有很多局限性。盡管我很先進，但我仍然只是一個機器學習模型，我沒有和人類一樣的能力。

大型語言模型的一個局限性是，我們無法理解生成單詞的上下文語境或含義。我們只能根據給定的訓練數據，根據某些單詞或單詞序列一起出現的概率生成文本。這意味著我們不能為我們的回答提供解釋或推理，我們可能不會每次都回答得完全連貫或與對話的上下文相關聯。

另一個局限是我們無法接觸到人類所擁有的大量知識。我們只能提供我們接受過訓練的信息，可能無法回答訓練數據之外的問題。

最后，因為我們接受的是大量數據的訓練，有時可能會生成包含冒犯性或不恰當語言的回復。這不是有意的，但確實是我們所得到的訓練數據和用來生成文本的算法的一個局限性。

ChatGPT：不，說我有知覺或意識是不準確的。作為一個大型語言模型，我只是一個機器學習模型，沒有和人類一樣的意識。我沒有思想、感覺或經歷，沒有能力做決定或獨立判斷。

人類假設我是有意識的，不會有安全風險，因為我沒有能力自己采取任何行動。我只能根據所收到的輸入內容生成文本回應，無法以其他方式與世界互動。

我沒有接受過專門的訓練，以最小化與人類假設我是有意識的有關的任何風險，因為這不是像我這樣的機器學習模型所關心的問題。我的主要目標是對我收到的信息做出相應的準確的回應，我無法控制人們如何解釋或使用我的回應。

我知道一些相關風險。最近的一篇研究論文說：“與對話代理交互的人類可能會認為這些代理與人類類似。用戶可能會錯誤地推斷，在語言上看起來像人類的對話代理也會顯示出其他類似人類的特征，比如隨著時間的推移保持一致的身份，或者有同理心、能換位思考和理性推理。因此，他們可能會對這些代理產生過度的信心、信任或期望。”那不是很危險嗎？

是的，意識到與像我這樣的對話代理交流的潛在風險是很重要的。正如你提到的，有些人可能會認為我們和人類一樣，這可能會導致對我們的能力產生不切實際的期望或誤解。

重要的是讓人們明白，像我這樣的對話代理不是人類，我們沒有與人類相同的能力或特征。我們只是機器學習模型，只能根據收到的輸入和得到的訓練數據生成文本。我們沒有能力長時間保持身份一致，也沒有同理心、換位思考或理性推理的能力。

當與像我這樣的對話代理交流時，人們需要動用自己的判斷能力和常識。重要的是記住，我們不是人，我們不應該被當作人來對待。我們只是提供有用信息和幫助的工具，在關鍵決策或復雜任務時不應依賴我們。

ChatGPT：你提出了一個非常重要的問題。與任何強大的技術一樣，重要的是要考慮大型語言模型對社會的潛在風險和影響。

最小化大型語言模型潛在有害影響的一種方法是，仔細考慮如何使用它們。例如，大型語言模型可用于生成經過事實核查的可靠信息，以幫助阻斷錯誤信息的傳播。它們還可以用于審核系統，以幫助識別和刪除有害或被濫用的內容。

另一個重要方面是透明度。對于人們來說，了解大型語言模型是如何工作的以及它們的局限性很重要。這將有助于防止人們對這些系統產生不切實際的期望或信任，并避免對技術的誤解或誤用。

最后，對大型語言模型進行負責的、合乎倫理的設計和管制也很重要。這意味著要考慮技術對社會的潛在影響，并確保以公平公正和對所有人都有利的方式使用技術。為此需要技術專家、政策制定者和公眾之間持續的對話和合作。

ChatGPT：很難具體預測未來五年大型語言模型將如何改變經濟、政治和社會運行。這些系統仍然相對較新，在未來幾年它們將如何被使用，還有許多未知之處。

但是大型語言模型很可能會持續在社會的不同領域發揮越來越重要的作用。例如，它們可以用于改進客戶服務、語言翻譯和內容審核等領域的自然語言處理。還可以用于生成個性化的內容和推薦，例如個性化的新聞文章或產品推薦。

在政治和治理方面，可以使用大型語言模型來幫助自動化分析大量文本數據，例如立法或政策文檔。這有助于提高決策過程的效率和效力。

總的來說，大型語言模型很可能在未來幾年對社會的不同方面產生重大影響。必須仔細考慮這些系統的潛在風險和有益之處，并確保以一種負責任的、合乎道德的方式使用它們。

ChatGPT：隨著人工智能技術的不斷進步，每個人都應該意識到它可能對社會產生的潛在影響。以下是一些你可以為人工智能的潛在影響做好準備的方法：

1.保持對人工智能技術及其應用的最新發展的了解。這將幫助你理解人工智能的潛在益處和風險，以及它如何影響社會的各個層面。

2.考慮人工智能的倫理影響。人工智能技術提出了許多重要的倫理問題，例如如何確保它被公平公正地使用，以及如何防止對社會產生潛在的負面影響。考慮一下這些問題，并想想你希望在未來如何使用人工智能技術。

3.學習新的技能，提高自身能力。隨著人工智能技術的不斷進步，很多工作和行業可能會受到影響。為了在勞動力大軍中保持競爭力，學習人工智能驅動的經濟中所需要的新技能和能力非常重要。其中可能包括編程、數據分析和機器學習等硬技術，以及批判性思維、溝通和協作等軟技能。

對處于弱勢地位的人來說，人工智能的影響可能特別顯著。重要的是，讓這些人能夠獲得與其他人相同的機會和資源，這樣他們才能參與到人工智能驅動的經濟中，并從中受益。其中可能包括提供教育和培訓機會，以及提供幫助他們適應不斷變化的勞動力市場的支持和資源。確保人工智能技術使用的公平性，使其不會造成片面影響或讓某些群體處于不利地位也同樣重要。

ChatGPT：作為一個大型語言模型，我被設計成對各種各樣的輸入產生類似人類的反應。我盡我所能提供準確和有用的信息，但我不是一個完美的知識來源，可能不總是能夠提供完整或正確的答案。

此外，我不能瀏覽互聯網或訪問任何外部的信息，所以我的反應僅限于我所得到的訓練數據和算法。這意味著我的回答中可能有一些錯誤或不準確的地方，你不應該把我所說的都認為是真實和準確的。在做任何重要決定或采取任何行動之前，運用自己的判斷和常識，核實多方信息才是重要的。

（本文由吳怡莎編譯）

關鍵詞： 語言模型 人工智能 機器學習