ChatGPT真的在和我们“聊天”吗？

article/2024/12/22 2:52:07

原创：辛束同学（公众号：一只辛束）

ChatGPT吸引了全世界的注意力，包括我。

近期向ChatGPT抛出了各类奇怪的问题，着实为它所产出的规范且标准的文本所折服，同时这个工具的使用又极其简单，让人不得不开始思考未来它将会如何影响我们的学习、工作、生活乃至社会的变革。

ChatGPT原理是什么？

关于ChatGPT的原理，《纽约客》上有一篇文章解释得很通俗，作者Ted Chiang用压缩算法来类比：假如你有一天要永远离开互联网了，你打算将互联网上的文本都复制一份压缩版，并将其存储在私人服务器上。但你的私人服务器上只剩下1%的空间，所以你无法使用无损压缩（lossless compression），那么你可以写一个有损压缩（lossy compression）的算法来将那些文本以特定的文件形式存储起来。这样一来，就此断网也显得没那么可怕。不过，问题在于，因为文本是被高度压缩的，你检索时将难以实现精准匹配，毕竟文字已不再是它们存储前的样子了。为解决这个问题，你创建了一个可以接受询问的问答平台来获取你想要的信息[2]。这也就类似于大语言模型的原理。

然而，需要注意的是，由于ChatGPT使用的是“有损文本压缩算法（lossy text-compression algorithms）”，我们通过其获得的并不是精确的原创文本序列，而是某种符合语法规则的近似值文本[2]。也就是说，ChatGPT更像是文本序列重组的游戏，它所产出的内容并非都是无可争议的事实。

图｜ChatGPT

ChatGPT有什么厉害之处？

语言是人类最神秘又独特的现象之一，而如今ChatGPT竟对此驾轻就熟，让人既惊喜又忐忑。

ChatGPT对语言的熟练在于给人制造了一种交流感，正如OpenAI所称，“对话模式使得ChatGPT可以回答后续问题、承认错误、质疑不正确的前提、拒绝不恰当的请求[3]。”它以简单的对话框形式让无数人可以参与这场技术的狂欢。

一些人认为ChatGPT从根本上动摇了搜索引擎的机制。传统搜索引擎下，用户无法用自然语言的指令来执行相关需求，但ChatGPT却可以消化大段大段的话。当然，尽管这个机器人所呈现的回答里包含着我们想要的信息，但也有着太多的似是而非与含混不清，如何验证ChatGPT产出内容的准确性是值得关注的问题。

另外，我们也要意识到，ChatGPT并不是真的在聊天，它是一个一本正经的胡说八道的、有交互性的数据处理机器。因为它在改写而非引用原始文本信息，让我们恍惚间误以为它懂得自己在说什么，Ted Chiang对此现象解释为，“因为在人类教育里，死记硬背并不是拥有真才实学的表现，所以ChatGPT未能精确引用反倒让我们误以为它理解了学习内容[2]。”

ChatGPT有什么可能的影响？

-论文-

基于ChatGPT对自然语言的掌握，内容生成的诸多工作或许将消耗更少的劳动力，譬如广告文案、技术写作等等。

其中尤为受到冲击的是学校的论文作业。毕竟，这款工具实在是太适合代写论文了。我想如果我还没有毕业的话，大概率会在为论文抓耳挠腮的深夜，将那些素材丢给AI机器人来帮我处理。

关于检测ChatGPT的代写情况，Turnitin负责人工智能的副总裁说，“人工智能会用非常平均(average) 的方式写作，但人类都会或多或少偏离平均水平。所以，我们能够制造检测工具来寻找整篇文章都非常平均化的情况[4]。”

作为暂时不再写论文的局外人，我倾向于复旦大学一位老师的“打不过就加入”的态度。这位老师主张将ChatGPT作为教学工具之一，并且更关注学生的提问能力，“我无法辨别文章是机器写的还是人写的时候，说明这些文章已经没有存在的价值了[5]。”

技术发展所带来的颠覆未必全是悲观的，也可能是某种转变的契机。

-工作-

ChatGPT出现后，看到很多人感慨，“幸好ChatGPT不能背锅，否则要失业了。”的确，ChatGPT强大的内容生产力不免让相关行业的从业者感到了被威胁。一些工作在未来是否对人类有全然不同的意味，我们不得而知。

《大西洋月刊》上的一篇文章里有一个有趣的观点，“某个新发明会帮助人们节约劳动和提高效率，但人们也会花更多时间来为那项技术工作。”诸多发明都可以为此点提供论据支持：电子邮箱让人与人之间的沟通更加便捷，但我们也花费了更多时间来处理电子邮件；线上会议工具让人们可以在任何地方开会，而这也带来了更多会议。因此，虽然我们难以预测ChatGPT未来将在多大程度上解放劳动力，但它或许会让我们增加针对这项工具的新的管理制度，例如，作者在文中就提到了很重要的一点，“ChatGPT的出现会让人们来花时间来区分哪些工作是AI生产的，哪些是人类创造的[1]。”

-写作-

前文提到，AI机器人会采用非常平均的方式来写作，当其运用到写代码或写报告上有很大用处，但它是否会更利于人类创作原创作品呢？

Ted Chiang对这一点全然持反对态度，且认为拿ChatGPT产出的内容来作为创作起点并不是一个好办法。关于写作，Ted Chiang在原文中有一些令我非常动容的表述：”如果你是一位作者，在你写原创的东西之前，你其实会写大量的非原创内容。在非原创作品上的花费时间和精力并不能称之为浪费，相反，我认为这样更能让你最终创造出某种原创的东西来。““大语言模型的产出和人类作者的初稿不同，这只是一种表面的不相似。你写下的初稿并不是清晰表达的非原创想法，而是表达方式欠缺的原创想法，并伴随着你的无从安放的不满、对你写下的和你想写的差距的意识。这是指导你重写的东西，这也是你用AI来生成最初的文本所欠缺的东西[2]。”

某次我选取自己的一条微博放在ChatGPT上，并让它仿写。不出意外，它某种程度上写得比我好多了，同义替换的运用、自发补充为三段式的结构，十分精妙。然而，我觉得写作本身固然关乎语言的准确、严谨、优美，但也关乎灵感、温情。那些最动人的篇章从来都不是一蹴而就，有时是脑海里突然闪现的灵感，有时是面向特定人群自然流露的真情。或许这也是写作的真正魅力。

一篇文章全是金句反而令人觉得有些枯燥，恰恰因为不是绝对正确和绝对完美，我们才愈加珍视局限所带来的琐碎与踏实。我想，这也是人与AI的分野，是人之所以为人的脆弱和张力。