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差评 2022-12-07

一个 Al 有多会聊天?这两天爆火的 ChatGPT,情商比我高。

最近,一个问世不到一周的一个 AI 聊天机器人光速走红,疯狂程度直追羊了个羊。

甚至因为对中文的超高支持度,国内的科技圈都被它刷屏了。

很多人便深陷其中,无法自拔。就连马斯克不忘调侃一句,这种 " 人传人 " 的疯狂现象。

想必消息灵通的差友已经猜到了,他就是 OpenAI 的新产品 ChatGPT。

之前,OpenAI 就曾发布了新模型 DALL · E,能从文本直接生成图像,打破了自然语言与视觉的次元壁,AI 圈欢呼,二次元猿狂喜。

而从被 AI 作画惊艳到现在,抖音都已经开始全面整活 AI 漫画脸,人工智能好像在以一种很新的方式入侵了各位差友的生活。

而这一回 OpenAI 的诚意制作 ChatGPT,更是直接拿 " 代表先进生产力的科技巨头 " 开刀,直指谷歌的基本盘 --- 搜索业务。

而且这可不是标题党的噱头,而是最近一个 Twitter 博主的破防现场。

12 月 1 日,一位名为 josh 的博主在将他日常请教谷歌的问题喂给 ChatGPT 时发现:" AI 对话模型 ChatGPT " 的回答竟然完爆了谷歌搜索结果。

为此,他振臂一呼:谷歌已死。

更夸张的,这一激进的观点,甚至得到了 2.2w 网友的支持。

为了赶上这波 AI 的潮流,差评君带着黑眼圈连夜尝鲜。

一顿操作过后,感觉已经成功见证了历史。

ChatGPT 的出现基本宣布了,人工智能的对话模型开始能在大范围、细粒度问题上给出普遍稳妥的答案。

简单地说,人工智能的大对话模型可以达到基本不犯错误的水平了。( 当然现在还是测试版 )

有个网友问 ChatGPT:给我讲讲 2015 年哥伦布来到美国的故事。

ChatGPT 不仅会指出问题的错误 " 哥伦布不可能活到 2015 年 " 这个假设。

还能将问题,自动理解成一个假设性场景,并创造性地想象哥伦布生活在当代的场景。

不仅融通古今,还有批判性思维。其语言表现力和思想深度,让人佩服。

于是为了直观地体现这种差距,有网友特意带着我们这位人工智能界的新秀做一次智商测试,结果显示平均智商 83。

这还没完,甚至在某些领域,ChatGPT 已经彻底走在了大部分的人类前头了。

Anaconda 公司的 CEO ,Python 社区中最具影响力的领导者和开发者之一,Peter Wang 表示:

我刚刚与 ChatGPT 就现代物理学的历史进行了大约 20 分钟的对话。如果我在高中和大学期间有这样一位老师…… OMG。我认为我们基本上可以重新审视大规模教育的概念。我们所知道的大学将不复存在。

当然 ChatGPT 真正让人拍案叫绝的领域还得是代码。

当用户命令 ChatGPT 找出一段程序的 bug 时;

它不仅可以清晰地描述 bug 及原因,还能自动修复 bug,写出一段正确的程序:

不少外网开发者在试用中声称 ChatGPT 针对他们的技术问题提供了非常详细的解决方案。( 打工人泪目 )

最丧心病狂的是,ChatGPT 甚至不拒绝用一整段程序,给你拼接成一条小狗。

而 ChatGPT 的前辈 --- GPT-3 语言,更是早就被微软用在了编程软件里,开发者只需要说明自己想在 App 里实现什么功能,就可以自动生成代码了。

这哪里是个聊天机器人,分明是个无情的编程答题机器

不过,为了不给大家一种人工智能时代就要来到的错觉,差评君还是给大家先浇上一盆冷水。

有生之年能不能看到强人工智能,还是一个难题。

有业内人士表示,ChatGPT 只是经过了某些算法的修饰,更擅长应付常规的问题。

这就好像所谓的互联网黑话,以及神棍算命的话术一般,是为了用户体验而服务的。

所以,这样一个看起来很完美的 AI 到底能不能成功代替谷歌呢?

这其实是一个开放式的问题。

与其说,ChatGT 人工智能有多先进,在搜索业务上比谷歌更优越?

不如说,AI 在以一种很新的方式,改变搜索引擎业务的生态。

我们知道,目前的主流搜索引擎,比如谷歌,都是基于对问题本身的搜索,但它们有一个很大的限制:用户有时也描述不清自己的问题。

恰好,ChatGPT 能够和用户进行互动,在充分挖掘用户真实需求的基础上,提出解决方案。

有什么 " 专家级解决方案 " 比 " face to face " 的专家更加贴近用户需求呢?触及用户痛点的呢?

在此基础上,通过算法给ai加上一点点的温度( 拟人化 ),简直就是王炸。

这才第五天,已经有大量将 ChatGPT 嵌入谷歌的插件出现了,这里头有没有 ChatGPT 自己的作品呢?我很期待。

不得不承认,这可能就是未来搜索引擎的的新范式,ChatGPT 也许会引领一场大革命!

尽管,通过发布 DALL · E 和 ChatGPT 两个拳头产品,OpenAI 似乎在一年内快速占领了,生成式 AI 的高地。

( 所谓 " 生成式 AI" 是指:用人工智能在几秒钟之内迅速生成图片、视频等创造性内容的能力。)

不过大家肯定想不到,在这个领域的祖师爷,还得是谷歌。

2015 年,谷歌推出 DeepDream,开创了 AI 根据文本生成图像的先河,而这时候,OpenAI 才刚刚成立不久。

结果 7 年之后,OpenAI 携带 DALL · E 火速出圈。而 ChatGPT 使得 OpenAI 在人机结合的领域,又再次领先了一步。

显然,在大火的生式 AI 的领域,谷歌彻底败下阵来。

有钱,又有先发优势,谷歌的一手好牌是怎么打烂的呢?实在让人好奇。

对此,来自 Google 母公司 Alphabet 的一位工程师 @hncel 是这么解释的:

像 GPT 这样的大型语言模型是谷歌主要研究的领域之一,而且有大量相当明显的应用,它们可以被用来回答查询、索引信息等。

但是显然谷歌认为,在最大的产品( 如搜索、Gmail )中实际使用这些语言模型的经济性还不太成熟。

说白了,谷歌有足够的技术储备,但是觉得生成式人工智能作为通用性人工智能不太赚钱,所以战略性放弃了。

这就使得,即使 DeepMind 最著名的专用人工智能 AlphaFold DB 已经几乎准确预测了所有已知的蛋白质结构,彻底引领了生物学的革命。

依然不能改变和 OpenAI 在通用 AI 上的差距,因为 AlphaFold DB 的所有的技能点都点在了蛋白质结构预测上。

投资者束缚了谷歌的想象力。

而 OpenAI 在这方面则要幸运得多。

首先,他是一家为通用性 AI 而生的非盈利性公司。OpenAI 的联合创始人 Ilya Sutskever 表示:一个真正的 AI 应该能解决任何你交给它的问题

其次,在 19 年与微软合作之后,获得了充沛的技术支持和资金。

最夸张的是,连老天都站在 OpenAI 这一边。

近期,AI 科学家们更是发现了一个大型模型从量变到质变的节点,让 OpenAI 在通用人工智能领域强者更强。

研究表明:在学习效率和可靠性上,大约在 10 亿参数( 10^9 )之后的大模型都会出现飞跃式的提升,放大了OpenAI 高达 1750 亿参数的大模型的的优势。

而同时期,谷歌推出的语言模型 MT5 只有约 130 亿个参数,这其中的差距大家自行脑补。

尽管谷歌凭借深厚的底蕴,不断追赶。

惊艳全网的 DALL · E 2 才新鲜出炉一个月,谷歌就派出名为 Imagen 的选手来打擂台。

但是架不住,OpenAI 图像领域杀完,立马拿着 ChatGPT 出来了。

事实上,谷歌的例子生动的告诉我们,在人工智能领域,就是传统经验也有些无力。

新时代的到来 , 不是大鱼吃小鱼 , 而是快鱼吃慢鱼。

没有人会保证,不会杀出下一匹的黑马。

人工智能,永远惊喜,永远让人热泪盈眶。

12 月 7 日晚上 7 点

我们也将在直播间

和差友们聊聊 ChatGPT

一起来调戏它吧 ~

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