科技观察丨GPT-4来了!它很惊艳,但并不吓人

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封面新闻 2023-03-16 14:07 72978

封面新闻记者 边雪 燕磊

在人工智能时代,人类能走多快?

答案是:快到你难以想象。

在发布ChatGPT不到四个月后,OpenAI 又进行了一次重大升级。GPT-4 是 OpenAI 人工智能系统的最新迭代,它已经消耗了数十亿字的文本——超过任何人一生可能阅读的文本,虽然现在该系统仅能在ChatGPT 聊天机器人的高级版本中使用,但依旧吸引了全球的目光。

OpenAI 官网发布大型多模态模型GPT-4。

“大型生成模型从已提供的数据中学到的东西,是在现实世界中,产生这些数据的压缩,这不仅意味着人类的想法与感受,还有一些关于人们所处环境以及人与人之间互动时的相互作用。”OpenAI 的联合创始人Ilya Stutskever在接受采访时表示,一个人可能处于的不同情况,所有这些信息都是压缩过程的一部分,该过程由神经网络表示以生成文本。语言模型越好,生成模型越好,保真度越高,它就越能捕捉到这个过程。

终于等到GPT-4问世,它到底能有多震撼?

当地时间15日,OpenAI公司表示,新的GPT-4 可以生成更长的文本字符串并在人们输入图像时做出响应,它旨在更好地避免早期 GPT-3.5 中可见的人工智能陷阱。例如,这家人工智能研究公司表示,在律师执业必须通过的律师资格考试中,GPT-4 排名前10%,而 GPT-3.5 排名后10%。

GPT 代表 Generative Pretrained Transformer,指的是它可以自行生成文本,并且它使用了谷歌率先推出的一种名为 transformers 的人工智能技术。这是一种称为大型多模态模型GPT-4模型或 LLM 的 AI,它根据从互联网收集的大量数据进行训练,通过数学学习来发现模式和重现风格。

预训练指的是用海量的文本语料库对庞然大物进行教育,教它语言的基本模式和关系——简而言之,教它理解世界,意味着人工智能可以从这个知识库中创造出新的想法。

多年来,OpenAI 一直向开发人员提供 GPT 技术,但去年 11 月首次亮相的 ChatGPT 提供了一个简单的界面,引起了人们对该技术的兴趣、实验和担忧:它可以做任何事情,从生成编程代码和回答考试问题,到写诗和提供基本事实。即使会出现错误,但也难以掩盖其光芒。

“在随意的谈话中,GPT-3.5 和 GPT-4 之间的区别可能很微妙。当任务的复杂性达到足够的阈值时,差异就会出现”,OpenAI的官网视频中指出,GPT-4 比 GPT-3.5 更可靠、更有创意,并且能够处理更细微的指令。

GPT-4 的另一项重大进步是能够接受包括文本和照片的输入数据。OpenAI 的示例是要求聊天机器人解释一张图的奇怪之处,该图由三张图片拼成:一根笨重的数十年前的计算机电缆插入现代 iPhone 的微型闪电端口。GPT-4会分别对每张图中的内容进行描述,并指出这幅图把一个大而过时的VGA接口插入一个小而现代的智能手机充电端口是荒谬的。

GPT-4指出这幅图把一个大而过时的VGA接口插入一个小而现代的智能手机充电端口是荒谬的。

另一个是更加稳定地表现,在避免出现“一本正经胡编乱造”等问题的同时,GPT-4 还可以更好地阻止它说错话。据OpenAI 介绍,在内部对抗性事实评估中,GPT-4 的得分比最新的 GPT-3.5 高40%。

GPT-4 还添加了新的“可操纵性”选项。今天大型语言模型的用户通常必须参与精心设计的“提示工程”,学习如何在他们的提示中嵌入特定提示以获得正确的响应。而GPT-4 添加了一个系统命令选项,允许用户设置特定的语气或风格,例如编程代码或苏格拉底式导师:“你是一个总是以苏格拉底式回应的导师,从不给学生答案,但总是尝试提出正确的问题,帮助他们学会独立思考。”

“随机鹦鹉”等问题依然存在

尽管OpenAI列举出一系列GPT-4在避免缺陷方面取得的进展,但不得不承认的是,GPT-4与早期的GPT模型具有相似的局限性。

最重要的是,它仍然不完全可靠(存在事实性“幻觉”并出现推理错误)。在使用语言模型输出时应格外小心,特别是在高风险上下文中,使用符合特定用例需求的确切协议(例如人工审查、附加上下文的基础或完全避免高风险使用) 。

“它有时会犯简单的推理错误……或者在接受用户明显的错误陈述时过于轻信。有时它会像人类一样在难题上失败,例如在它生成的代码中引入安全漏洞”,OpenAI指出,此外,GPT-4 也可能自信地在其预测中犯错,在可能出错时不注意仔细检查工作。

GPT-4普遍缺乏对绝大部分数据中断后(2021年9月)发生的事件的了解,也没有从经验中吸取教训。它有时会犯一些简单的推理错误,这些错误似乎与跨多个领域的能力不相称,或者在接受用户明显的虚假陈述时过于轻信。

大型语言模型可以提供令人印象深刻的结果,似乎可以理解大量的主题,并且可以用听起来有点生硬的语言进行交流。不过,从根本上说,LLM AI 并不真正了解任何东西。他们只是能够以统计上非常精确的方式将单词串在一起。

这种统计——从根本上来说有些空洞的知识方法——导致研究人员,包括前谷歌人工智能研究人员 Emily Bender 和 Timnit Gebru,警告大型语言模型带来的“随机鹦鹉的危险”。语言模型 AI 倾向于对训练数据中存在的偏见、刻板印象和负面情绪进行编码,而使用这些模型的研究人员和其他人往往会“误认为……实际自然语言理解的性能提升”。

虽然针对GPT-4的输出可能存在各种偏差,但OpenAI的CEO Sam Altman 总体上对 GPT-4 所显示的进展感到满意。Altman在社交媒体发文称:“GPT-4比以前的模型更有创意,它的幻觉明显减少,而且偏见更少。它可以通过律师资格考试并在几门AP 考试中获得5分。”

OpenAI、微软和英伟达合作

今年二月,微软在表示其 Bing 搜索引擎中使用了OpenAI 的 GPT 技术,包括类似于 ChatGPT 的聊天功能。当地时间周二,微软表示表示新 Bing 已经使用 GPT-4。

微软使用 GPT 技术来评估人们在 Bing 中输入的搜索结果,并在某些情况下提供更详尽的对话式响应。结果可能比早期的搜索引擎提供更多信息,但可以作为选项调用的更具对话性的界面仍然存在问题。

3月16日,封面新闻记者在使用最新的Bing并与之对话时,当问到“Bing有结合最新的GPT-4技术吗?”Bing则给出了完全不同的回答。

3月16日,封面新闻记者在使用最新的Bing并与之对话。

3月16日,封面新闻记者在使用最新的Bing并与之对话。

OpenAI 和微软共同对谷歌构成了主要的搜索威胁,但谷歌也拥有自己的大型语言模型技术,包括谷歌正在私下测试的名为 Bard 的聊天机器人。

在GPT-4发布的当天,谷歌也宣布将开始对自己的AI 技术进行有限测试,以提高 Gmail 电子邮件和 Google Docs 文字处理文档的编写速度。谷歌表示:“在你的人工智能合作伙伴帮助之下,你可以继续完善和编辑,根据需要获得更多建议。”

值得注意的是,为了训练 GPT,OpenAI 使用了 Microsoft 的 Azure 云计算服务,其中包括连接在一起的数千个 Nvidia A100 图形处理单元或 GPU。Azure 现在可以使用 Nvidia 的新 H100 处理器,其中包括用于加速 AI 转换器计算的特定电路。

“AI+万物” 无处不在的人工智能

据封面新闻记者了解,大型语言模型开发商 Anthropic 也在本周推出了一款名为“Claude”的人工智能聊天机器人,这家将谷歌视为投资者的公司为“Claude”开了一个候补名单。

“Claude能够完成各种对话和文本处理任务,同时保持高度的可靠性和可预测性”,Anthropic公司负责人在一篇博客文章中指出,“Claude”可以帮助处理总结、搜索、创意和协作写作、问答、编码等用例。

“Claude”仅是不断增长的聊天机器人中的一员。据外媒报道,Meta 将其 AI 业务整合为一个更大的团队,并计划在其产品中构建更具生成性的 AI。摩根士丹利正在推出一款由OpenAI最新技术ChatGPT驱动的先进聊天机器人,以帮助该行的金融顾问团队。大摩财富管理部门分析、数据和创新主管Jeff McMillan表示,摩根大通一直在用300名顾问测试这款人工智能工具,并计划在未来几个月广泛推广。

“我们已经对 GPT-4 进行了很长一段时间的初始培训,但我们花了很长时间和大量工作才准备好发布它”,Altman在社交媒体发文称:“我们希望您喜欢它,非常感谢您对其缺点的反馈。”

考虑到技术问题和人为监管的必要性,人工智能的作用,在于对以人为主导的工作进行辅助。 当前,AI+战略已经率先实现了人工智能在B端垂直行业的应用落地。“AI+联络中心”“AI+金融”“AI+城市公共服务”“AI+建筑”等多元化产品及产业形态,在未来,“AI+场景重塑”也会随着技术发展而产生颠覆性的变革。

但对人类而言,与不断进化的人工智能同样重要的是,不要反应过度。在荷马的史诗《奥德赛》中,独眼巨人波吕斐摩斯将奥德修斯和他的船员困在洞穴中,打算吃掉他们,但奥德修斯设法使巨人失明并逃脱。人工智能是在改变世界,但不会吃掉我们。

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