GPT-3横空出世，开创人机交互全新时代|互联网|人工智能|人机交互|计算机

人工智能在过去十年取得了巨大的进步，但我们从未见过人工智能研究人员像现在这样兴奋——一种名为GPT-3的新系统的问世改变了人工智能的格局。那么GPT-3是什么，它将带来什么影响呢？

GPT-3的今生前世

GPT是生成前训练（Generative Pre-training Transformer）的简称，是一种语言模型，2018年由埃隆·马斯克的人工智能研究实验室OpenAI发布。它采用了生成式语言模型，通过对不同的书面材料集与长篇连载文本的预训练，能够获取世界知识并自主处理文本。这意味着，你向它输入一些文本，它可以自主以文本响应。经过数次测试，研究人员表明，由它生成的新闻文章通常很难判断是机器人编写的。

GPT-3的前身GPT于2018年发布，包含1.17亿个参数。2019年发布的GPT-2包含15亿个参数。相比之下，GPT-3是AI世界最新、最强大的工具，它在一系列任务中都达到了最先进的水平。它的主要突破是不再需要针对特定任务进行微调编码（它会自主调整）。在规模方面，这个模型再次大幅扩展，达到了1750亿个参数，是其前身的116倍。虽然GPT-3完全不需要人为训练，但经过一次或几次学习后，原本就已出类拔萃的性能还会更加登峰造极。

GPT-3的训练数据集也十分庞大。整个英语维基百科（约600万个词条）仅占其训练数据的0.6％。训练数据的其他部分来自数字化书籍和各种网页链接。不仅包括新闻文章、食谱和诗歌之类的内容，还包括程序代码、科幻小说、宗教预言等各种你可以想象到的任何文字。上传到互联网的文本类型都可能成为其训练数据，其中还包括不良内容，比如伪科学、阴谋论、种族主义等等，这些内容也会投喂给GPT-3。

这种深度和复杂性使输出也具有复杂性。GPT-3目前以开放测试版的形式提供，预计最终会推出付费的私人测试版。OpenAI表示，对于明显有害的使用途径，如垃圾邮件、假新闻等，他们将终止API访问。但最明显受到威胁的人群主要是原创作者。

专家对GPT-3褒贬不一

一位匿名的在Google资深AI研究人员表示，他们认为GPT-3仅能自动完成一些琐碎任务，这些任务较小、更便宜的AI程序也可以做到，而且GPT-3程序的“绝对不可靠性”最终会破坏其商用。这位研究人员指出，如果没有更多复杂的工程调试，GPT-3并不能直接使用。

AI研究人员朱利安（Julian Togelius）说：“ GPT-3的表现常常像是一个聪明的学生，没有读完书，试图通过废话，比如一些众所周知的事实和一些直率的谎言交织在一起，让它看起来像是一种流畅的叙述。”

另一个严重的问题是GPT-3的输出存在偏见。英伟达的AI专家安纳库玛（Anima Anandkumar）教授指出，GPT-3在部分程度上接受了很多歧视性语言，并且根据此数据构建的模型产生的文本有“令人震惊的偏向性”。

人工智能越来越聪明不一定是好消息

在过去的几年里，“狭义人工智”能取得了非凡的进步。人工智能系统在翻译、国际象棋和围棋等游戏、重要的生物学研究问题(如预测蛋白质折叠和生成图像)方面都有了显著的改进。

但是狭义的人工智能正在变得不那么狭义，人类开始让计算机系统自己学习，这逐渐带来了一些问题——在美国，当你训练一个计算机系统来预测哪些罪犯会再次犯罪时，你使用的是一个对黑人和低收入人群有偏见的刑事司法系统的输入，所以它的输出结果很可能也会对黑人和低收入人群有偏见。当你发布一个写有说服力的假评论或假新闻的程序，可能会让这些评论或假新闻广为传播，让真相更难被曝光。

加州大学伯克利分校人类兼容人工智能中心（Center for human compatible AI）的罗西坎贝尔（Rosie Campbell）教授认为，这些例子说明了专家们对未来人工智能的巨大担忧。但关于GPT-3最令人不安的事情之一是，它反馈给人类的是我们所要求的，而不是我们想要的。

如果你给GPT-3一个“这是一个小故事”的提示，它会写出一个明显平庸的故事。如果你用“这是一个获奖的短篇故事”来提示它，它会写得更好。因为它是在互联网上训练的，而互联网上的大多数故事都是不好的，而它的动机不是想出最好的文本或我们最想要的文本，只是看起来最符合我们给出的提示的文本。

目前，尽管人们已经用GPT-3来写关于GPT-3欺骗人类的计划的宣言，但GPT-3还远没有强大到足以造成人工智能科学家警告的风险。但可以预见，总有一天，我们会拥有能够像人类一样推理的计算机系统。所以，尽管从算法的角度来看，GPT-3机器学习模型并不是革命性的，但它仍将开创人机交互的新时代，GPT-3预示着一场科技的民主革命。