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【文/觀察者網(wǎng)專欄作者 陳經(jīng)】

近期，OpenAI開發(fā)并發(fā)布了一款新型自然語言處理（NLP）聊天機器人工具——ChatGPT。它被廣泛視作未來人工智能在用戶體驗方面的領先者，備受世界矚目。人們關(guān)心，ChatGPT可能對就業(yè)市場產(chǎn)生怎樣的影響？

一方面，在許多崗位上，ChatGPT有望取代人類。例如，以往在營銷領域，營銷部門需要依靠客服代表與現(xiàn)有和潛在的客戶進行溝通、解決問題、推廣產(chǎn)品，以達成銷售目標。但是，隨著ChatGPT出現(xiàn)，機器可以更加自動化地完成客戶服務等日常交易：通過自然語言理解、推斷和應答，它可以執(zhí)行幾乎所有客戶服務活動，包括提出問題、提供建議和解決問題，而這些曾經(jīng)都是客服代表的職責。因此，未來ChatGPT可能取代客服代表這一職位，使一些人失去工作。

另一方面，ChatGPT也會為許多其他行業(yè)創(chuàng)造工作機會。例如，ChatGPT也可能給消費者帶來更好的用戶體驗，根據(jù)消費者的實際意圖提供準確的產(chǎn)品信息和服務，從而更有效地實現(xiàn)銷售目標。因此，它也可以為許多公司和機構(gòu)創(chuàng)造數(shù)據(jù)分析師、客戶服務專員等新的崗位。畢竟，機器只是自動化的工具，而真正的商業(yè)成功和創(chuàng)新還需依賴具有創(chuàng)造力和獨特思維能力的人類團隊。

說了多少年“AI將取代人的工作”，這一次，“狼”是真的來了?？梢詳喽ǎ瑥目头淼叫侣剬懜?，許多人的工作可能被機器取代。如果你還無動于衷，事實上，本文開頭四段就是筆者讓ChatGPT寫的。

ChatGPT的特性與原理

當然，由于ChatGPT的中文版本訓練較少，它還沒有學會我的語言風格。但正如許多西方作者所發(fā)現(xiàn)的，只要有足夠多的樣本，風格化的寫作不是問題。

筆者讓ChatGPT以“波動的市場”為主題，寫一首許巍風格的歌詞。它較好地完成了任務。（注：第三方開發(fā)者將ChatGPT接入了微信，群聊天轉(zhuǎn)發(fā)到OpenAI的服務器給出反饋）

ChatGPT所作歌詞（作者供圖）

不過，當我讓ChatGPT繼續(xù)介紹OpenAI公司，它的表現(xiàn)證明，我們也無需對人工智能過于擔憂——它寫道：

OpenAI在相對較短的時間內(nèi)取得了一些重大成功。2016年，它創(chuàng)建了一個叫AlphaGo的游戲系統(tǒng)，在一場圍棋比賽中擊敗了世界冠軍李世石。這一成就尤其值得注意，因為圍棋此前被認為過于復雜，計算機無法掌握。

2016年AlphaGo引爆歷史最大一波人工智能熱潮時，筆者是親歷者，解說了機器下圍棋的原理與缺陷，在觀察者網(wǎng)發(fā)表的文章提前預測到了李世石戰(zhàn)勝AlphaGo的一局。這事和OpenAI毫無關(guān)系，實際上AlphaGo是競爭對手Deepmind開發(fā)的。

由此不難看出ChatGPT的一個典型毛?。豪碇睔鈮训鼐幵焓聦嵑蛿?shù)據(jù)，就像一個信心十足的“大忽悠”。如果不提高警惕，很容易上當。英文版本由于訓練數(shù)據(jù)較多而比中文版本靠譜得多，但即便如此，也有不少人報告說機器撒謊。

無論如何，ChatGPT引發(fā)了人們很大的興趣，不少人都要求入群圍觀調(diào)戲。如何理解這波熱潮？

2016年，AlphaGo引爆了史上最大的人工智能熱潮，一度到了“與會必談”的程度。一些社科學者也對人工智能產(chǎn)生了興趣，對人與智慧機器的關(guān)系進行了深入探討，“機器是否會取代人的工作”一度引發(fā)熱議。

宣傳畫中的人形AI（作者供圖）

后來，AI熱潮逐漸退去，這也正?！狝I的確很有用，但這幾年間并沒有取代多少人的工作。人們逐漸發(fā)現(xiàn)，AI并非宣傳畫中的人形機器，也還不完全具備送快遞、自動駕駛等功能，只是能執(zhí)行人的語音命令，并沒有傳說中那樣神奇。

正如IT開發(fā)者早就指出的，雖然AI在所有棋類運動中都戰(zhàn)勝了人類，但這并不意味著其具備了足以與人類匹敵的、真正意義上的智慧——棋類運動的本質(zhì)即較為復雜的計算，因此AI在棋類運動中的勝利表明的無非是其深度學習、強化學習算法的威力。計算器剛發(fā)明時曾被視作神奇的產(chǎn)品，能賣上千美元，但隨著時間推移也就逐漸“白菜化”了；同理，高水平AI作為更強大的計算功能，也終將被人們習以為常。

如何判斷AI究竟有無“智慧”？相關(guān)學者對此早有思考，提出了“圖靈測試”法則：如果機器能夠像真人那樣聊天、讓人無法分辯，則可視作具有智慧。

但是，關(guān)于通過圖靈測試的標準，研究者們各執(zhí)一詞，難有定論。例如，有研究者聲稱裁判無法區(qū)分其開發(fā)的聊天機器人和13歲小孩，谷歌工程師Blake Lemoine也曾聲稱聊天機器人LaMDA真的擁有“靈魂”，但上述案例并未得到業(yè)界的普遍認可，被視作笑話或炒作。另外，隨著機器的表現(xiàn)越來越好，圖靈測試的標準也相應地一再升級。

研究者們高度重視圖靈測試，希望看到聊天能力強大的機器人——早在數(shù)年前，聊天機器人與圖靈測試的關(guān)系就得到業(yè)界廣泛關(guān)注。近兩個月“火出圈”的ChatGPT被業(yè)界公認為最有希望通過圖靈檢驗的AI，雖然它并不自稱為人類。

聊天機器人的專業(yè)名稱是“大型語言模型”（LLM， Large Language Model）。主要技術(shù)關(guān)鍵是谷歌2017年開始引入的Transformer模型，先是對機器翻譯，再自然地到語言模型、聊天機器人。

上一波人工智能突破主要由圖像識別領域的“深度學習”（DL，Deep Learning）引領，AlphaGo就是將棋盤當作圖像輸入。人們一度認為“強化學習”（RL，Reinforcement Learning）以及“對抗生成網(wǎng)絡”（GAN，Generative Adversarial Network）很厲害。AlphaGo的升級版本AlphaZero就是用了這兩個技術(shù)，幾個模型反復對抗訓練、一起進化，自己生成學習樣例，進步非常明顯。

GAN還被應用于不少其他有趣的方面，例如，可以用GAN框架做一個生成圖片的神經(jīng)網(wǎng)絡和一個判別圖片真假的神經(jīng)網(wǎng)絡，兩個網(wǎng)絡互相對抗、共同改進，最后獲得足以以假亂真的圖片生成能力，畫出大師風格的油畫。不少研究者覺得，GAN是多年來人工智能領域最大的突破，應該會是下一個出大成果的方向。