pp电子pp电子pp电子人工智能(AI)研究和部署公司OpenAI最近宣布全新对话式AI模型ChatGPT正式上线。据OpenAI称,该平台提供的对话使ChatGPT有可能“回答后续问题,承认自己的错误,质疑错误的前提,拒绝不恰当的请求。”
自ChatGPT上线以来,社交媒体就一直在讨论这个“新出炉”的创新成果会带来哪些可能性和危险——从它能够调试代码到可能替大学生写论文,无所不谈。我们与Gartner研究副总裁Bern Elliot、Gartner研究总监闫斌一起探讨了这项创新所产生的深远影响,以及数据和分析(D&A)领导者为保证此类工具用于正当用途而应该采取的行动。
问题:为什么ChatGPT会引起如此大的反响?它与以前的对话式AI创新有何不同?
回答:ChatGPT是聊天机器人和GPT3这两个当下“热门”AI的完美结合体。两者在组合后可以进行非常有趣的互动并做出很像人类的回答。它们都是过去五年各自技术领域的重大成果。
聊天机器人能够以一种看似“智能”的对线输出的结果看起来似乎已经能够“理解”问题、内容和上下文。两者一起创造了不可思议的“恐怖谷“效应:它到底是人还是计算机?或者说它是一个类似人类的计算机?这种互动时而幽默,时而深刻,时而充满见地pp电子。
遗憾的是,ChatGPT回复的内容有时也会出错,而且不像是根据人类的理解或智慧所做出的回复。问题可能出在“理解”和“智能”这两个词上。这两个词本身就隐藏着人类赋予的含义,所以当它们被应用于算法时,会产生严重的误解。比较务实的观点认为应该将聊天机器人和像GPT这样的大型语言模型(LLM)视为完成特定任务的实用工具,而不是让它们去博人眼球。其成败取决于能否使用这些技术为企业机构带来有效的收益。
回答:简而言之,聊天机器人或对话助手可以根据信息源设计互动。聊天机器人本身就已经被用于客户服务、协助技术人员发现问题等许多用途。
ChatGPT总的来说是一个可以与GPT信息源互动(聊天)或“交谈”的特殊聊天机器人。为此,OpenAI会针对特定领域训练GPT信息源。该模型回答问题的方式取决于所使用的训练数据。但如之前所述,GPT会无征兆地生成错误信息pp电子,因此这些信息只能用于可以容忍或纠正错误的情况。
GPT等基础模型在计算机视觉、软件工程和科学研发等领域的用例众多,比如可以使用基础模型从文本中创建图像;从自然语言中生成、审查和审计包括智能合约在内的代码;甚至在医疗领域发明新药和破译基因组序列以对疾病进行分类。
回答:像GPT这样的AI基础模型代表着AI领域向前迈出了一大步。它们具有许多得天独厚的优势,比如大幅减少创建特定领域模型所需的成本和时间。但它们同时也带来了风险以及道德方面的担忧,包括:
复杂性:大型模型涉及数十亿,乃至数万亿的参数。由于需要耗费巨大的计算资源,这些模型可能会变得昂贵和不环保,使得大多数企业机构无法训练它们。
集权:这些模型主要由拥有庞大研发投入和大量AI人才的科技巨头构建。这会导致权力集中在几家财力雄厚的大型企业身上,在未来严重破坏社会的平衡。
可能被用于不正当的用途:基础模型降低了内容创作的成本,使创造与原作品高度相似的深度伪造品变得更加容易,比如语音和视频作假、艺术仿造品等,以及有针对性的攻击。所涉及的严重道德问题可能会损害声誉或引起政治冲突。
黑盒特性:这些模型仍然需要精心的训练,并且可能会因其黑盒特性而产生不可接受的结果。事实库模型做出反应的依据常常含糊不清,这可能会在数据集中传播下游偏见。此类模型的同质化会引起单点故障。
知识产权:训练模型所使用的是作品的语料库,目前还不清楚如果这些内容来自于他人的知识产权,有什么法律先例可以支持这些内容的反复使用。
回答:首先可以从自然语言处理(NLP)用例开始,比如分类、总结和不需要面对客户的场景的文本生成,并选择任务专用的预训练模型以避免昂贵的定制和训练。应首选输出结果由人类审核的用例。可以创建一份概述GPT等AI基础模型优点、风险、机会和布局的战略文件,这将有助于确定具体用例的收益是否大于风险。
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