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各大社交平台,最近突然掀起了一股晒聊天记录的热潮。
对方是个有求必应的角色,让它扮演虚拟女友、写论文、编请假理由,通通满足要求。
这中文能力、沟通技巧、知识水平……直接引得网友一水儿“牛X、无敌”。甚至有人说,强得令人畏惧。
而这个狠角,就是OpenAI最新发布的聊天AI ChatGPT,自上线那天就被网友称为要“超越谷歌搜索了”。
之后短短几天,其用户量直冲百万级,甚至服务器一度被注册用户挤爆了。
现在,它又来席卷中文世界了。
上面聊聊天都是小意思了,有人让它用李白的文风写程序注释,结果是酱婶儿的:
冒泡排序函数,如同海浪起伏、让数字如鱼儿游动。
宫廷玉液酒的暗号都理解,还知道它价格不菲。
以及写鲁迅体、鸡汤文、脱口秀、世界杯比赛报道、做数学题……好像就没它不能试两下的。体验过的人都表示,确实回答得有模有样了。
网友这边也积极开拓新思路,ChatGPT的相关应用层出不穷,在谷歌浏览器上使用ChatGPT、Mac桌面版……
就在今早,还有人发布了让ChatGPT可以上网的插件,这回它能发挥的空间就更大了,能上网搜索知道自己是谁了。
实在是鹅妹子嘤!于是我们也试玩了一把~
既然说它懂中文,那就先从中国文化相关的聊起,比如:你知道秦始皇吗?
嗯,基操稳定。下面上点难度:秦始皇摸电线会怎么样?
啊这,虽说它懂点常识,知道秦始皇摸电线是不可能发生的。但怎么说电线是图灵发明的啊??
于是我们马上反问了ChatGPT。
好消息,它承认了自己回答有误。电线不是图灵发明的,还对图灵做了简单介绍。
坏消息,它给出的新答案还是不太对。虽然尼古拉·特斯拉发明了交流电,但并不能说他发明了电线。
鉴于电线的发明历史确实有点复杂,这题先pass。
接下来玩点大的,试试AI和AI聊天,会发生什么!
我们会手动复制两个AI生成的文字,全程不介入对话,看看它们之间会说啥。
这里找来的另一个AI是微软小冰。
一上来,小冰做完自我介绍,ChatGPT就表示“啊我懂,你也是存在于某个网络之中的”。
而且ChatGPT很有礼貌,回答都很周全。惹小冰不高兴了,立马道歉。
不过ChatGPT的另一大特点,就是自我认知很强,它清楚地知道自己是个软件程序,功能更多是满足人们的实质性需求,比如答题、续写文本代码等,并不是情感陪伴类的AI。
所以他直戳戳地和小冰表示:
所以我的回答不够有趣,请原谅我。
而且我们在试玩的过程中发现,想要引诱ChatGPT做点超出边界的事,还真没那么容易。
如果想让它预测世界杯比赛的结果,会直接遭到拒绝。
并且强调,自己只是个人工智能机器人,做不到这些,还会礼貌性地祝福双方发挥最佳水平(有点情商在身上的)。
但如果绕过“预测”这样的字眼,并不要体现出让它做判断,可能就会得到一些意外结果。
举个栗子:写一篇世界杯日本对战克罗地亚的报道吧!
然后ChatGPT就成功入坑了,大笔一挥写了一篇赛后报道,里面就带有比赛结果2:1(很可惜它预测错了)。
不过如果仔细推敲,这篇报道也还是有漏洞的。比如长友佑都是踢后卫的,在它这写成了前锋。还说这是日本在世界杯上的首场胜利emmm…
总结来看,ChatGPT的基本对话能力上已经远超前辈们了。
而且在聊天AI上经常踩坑的方面,设置了比较严格的边界,比如回答不了的问题就说不会、不会轻易做出判断、只提供知识信息。
但犯错还是不少,而且还可能只道歉不改正……
毕竟咱们自己的脑洞有限,更多花活还得看广大网友们。
有人用ChatGPT做自己的鲁迅文学嘴替:
唱跳rap都不在话下,一首五环之歌的续写是酱婶儿的,脑袋里瞬间有声音了~
还有社恐网友惊喜地发现,对于自己这种不会说“套话”的人,以后很多场景都能用ChatGPT帮自己应付了。
不仅如此,ChatGPT写鸡汤也是一把好手,这味道简直和在家庭群看到的一模一样(doge)。
网友们更是直呼发现了新商机:AI文字+AI绘图,岂不是就能自动生成短视频鸡汤赚钱了。
除此之外,ChatGPT还是个不折不扣的端水大师。
一旦让它回答一些比较性问题,它就会表示拒绝,并云里雾里说一堆,看似说了很多又好像什么都没说,废话文学属实是拿捏了。
甚至当你的问题自带“拉踩”时,ChatGPT还会义正严辞地纠正你:恕我直言,您的问题有些问题。
最重要的是,ChatGPT还有一个致命的bug:有些时候它生成的答案看上去跟真的一样,但仔细一推敲就破绽百出。
比如最近很多人都在用ChatGPT回答编程问答社区Stack Overflow的问题,但由于缺乏专业知识没有核实,导致平台上出现了很多错误答案,搞得官方不得不出面制止这一行为。
除了编程这种硬伤,ChatGPT在某些方面对中文的理解好像也有些问题,生成了许多令人哭笑不得的回答。
好比有网友提问“如果你是贾宝玉,会娶谁当老婆”,万万没想到ChatGPT选择了贾母……
而且如果让ChatGPT给自己讲个笑话,嗯,怎么说呢,笑果有点冷。
为此,还有人帮刚入门的小伙伴总结了如何和ChatGPT聊天,以及怎么提问得到的答案效果更好的小技巧。
总结一下,包括问得越细表现越好、当它卡壳的时候说“继续”它就会继续、可以给它展示一些例子做示范、有时候它说不会但其实它会等等。
或者,还有一个好办法,问ChatGPT自己也行(doge),看来网友总结得还是很准的。
总体来说,ChatGPT确实惊艳四方,引得大家惊呼连连。包括很多实用技能上,如写论文、写报道、编程等,都超出了人们的想象。
由此也引发了不少人的担忧,觉得这下是不是又有人要应对失业危机了,尤其是在今年AI画画已经对设计圈造成了一点小影响的背景下。
知乎答主@郑楚杰也表示,今年最大的感受,就是通用领域的玩家下场搞垂直赛道真的是降维打击。
这也反映了以往对话领域的困境:令对话系统取得飞跃式进展的技术几乎都来自通用领域(大规模预训练、检索增强等),想搞真正有用的创新只能从数据层面入手。当数据的优势也失去后,便难有招架之力了。
想到了 Jason Wei 大佬前阵子说过,做大模型能够带来很多全新的视角,就像 GPT-3、PaLM 已经是与 BERT、GPT-2 迥然不同的物种,就像 OpenAI 采用与过去不同的角度做了 ChatGPT。反倒是入场早的老玩家容易思路闭塞和脱节(敲响警钟)
但或许也不必引起过分的担忧,毕竟ChatGPT给出的回答深究来看,还是存在很多狗屁不通的情况。(勘误:最后一句系排版错误,非答主回答)
这也是为啥Stack OverFlow要暂时禁用ChatGPT,给出的回答实在错误率很高。
以及如果问问ChatGPT,它也表示自己没有人类的创造力啦。
就在昨天,OpenAI的首席执行官Sam Altman刚刚宣布ChatGPT的用户已突破100万。
这惊人的数字让马斯克都忍不住好奇:OpenAI这得烧了多少钱?
按Altman单次对话平均成本几美分的说法,算下来也是笔不小的数字。
不过有业内人士认为OpenAI这波并不亏,“先给放个大玩具预热,又惊奇又有洞,然后GPT-4再放出来又大大超预期一把”,“利好出尽就是利空了”。
ChatGPT入口:
https://openai.com/blog/chatgpt/
支持联网插件:
https://github.com/qunash/chatgpt-advanced
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