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AI表现出“意识”，人类该慌吗？( 四 )

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当地时间3月21日 ， 英伟达CEO黄仁勋在春季开发者大会上 ， 公开了两款为AI大模型提供动力的新款芯片 ， 并三次激动地说 ， “我们正处于AI的‘iPhone时刻’” 。
李笛对AI大模型的看法更为冷静 。他认为 ， 过去5年 ， 自然语言处理技术的发展面临很大压力 ， 比如机器难以理解人的意图 ， 知识图谱的效果不理想 ， AI大模型解决了这些瓶颈 。但尝试将它与某个时代对标 ， “或多或少处于各自（商业或事业）发展的考量” 。
在李笛看来 ， 相比GPT-3.5 ， GPT-4并没有涌现新的能力 ， 比如突破GPT-3.5时期逻辑思维的方式等 。依据AI过去每一轮浪潮的发展 ， 他判断 ， “目前的AI大模型已经面临瓶颈 ， 行业很快会基于（ChatGPT）的创新 ， 进入到焦灼的竞争状态 ， 直到下一次创新到来 。”
近期 ， OpenAI发布GPT-4和ChatGPT插件功能 ， 都意图明显指向了商业应用 。OpenAI推出ChatGPT的插件功能 ， 用户可以安装插件 ， 拓展AI应用的边界 。在此之前 ， ChatGPT的知识只停留在2021年 ， 如今可以与5000多个第三方插件交互 ， 实现联网 ， 查看体育比分、股票等实时信息 ， 检索公司或个人文档 ， 还可以订机票、订餐 。
有网友在ChatGPT接入数学知识引擎Wolfram Alpha插件后注意到 ， 其与ChatGPT对话时 ， Wolfram会在涉及数学相关知识时现身作答 ， 并同时在后台不断与GPT系统对话和修正结果 ， 即实现机器间的会话 。这被业内视为ChatGPT打造出了“App Store” ， 开始变成一个无所不能的业务生态系统 。有专家认为 ， 未来GPT-3.5和GPT-4的应用场景会增加很多 ， 可能会颠覆现有的许多服务 。
ChatGPT推出后 ， 一度引发全球教育界的强烈抵制 。伴随着大模型的热潮 ， 更多人开始重新思考教育与ChatGPT的关系 ， 并认为与其将ChatGPT定性为作弊手段 ， 不如让老师给学生展现ChatGPT如何发挥作用 ， 并保证每个学生的独立思考能力 。
孙茂松认为 ， AI大模型展现的分析能力 ， 如果利用得当 ， 可以成为一名优秀的“智能助教” ， 帮助人们随时随地学习 。美国芝加哥的一位高中生曾对媒体分享了使用ChatGPT的体验：辅助做作业时 ， ChatGPT能帮他更快、更好地收集和理解主题 ， 他还尝试把ChatGPT当做一名程序员 ， 向他学习如何写代码 。
OpenAI的官方演示中 ， GPT-4还能假装自己是“以苏格拉底风格回应的导师” ， 不给学生确定的答案 ， 而是将问题拆分成更简单的部分 ， 帮助学生独立思考 。在该模式下 ， GPT-4循循善诱 ， 帮助使用者解出了一个二元一次方程组 。
AI不应该取代老师 ， 一些老师开始尝试让AI辅助教课 ， 比如生成教学大纲、生成对学生阶段性学习的评估问题 ， 或是生成高质量的教学案例 ， 不过 ， 这考验着使用者能否问出好的问题 。好的Prompt（提示词）就像是一个咒语 ， 能让ChatGPT发挥最大潜力 。有老师考虑到学生能力的不一 ， 希望ChatGPT给每个学生量身定制差异化作业 ， 便要求ChatGPT“创建一项作业 ， 对于在该学科知识上有深刻理解的学生来说具有挑战性 ， 但对于那些不擅长这门课的学生 ， 可以给予一些帮助” 。
与此同时 ， ChatGPT将会对更多工作造成冲击 。3月 ， 高盛发布一份研究报告显示 ， 以ChatGPT为代表的生成式AI产品 ， 具有超强智能自动化能力 ， 将来会实现“人机协作”的工作模式 。根据数千种职业通常执行的任务数据 ， 高盛计算出美国和欧洲大约2/3的工作受到了生成式AI自动化的影响 ， 行政和法律从业者最容易被机器代替 ， 而像建筑、维修、清洁等体力型职业受影响较小 。
AI伦理专家呼吁 ， 业内长期讨论的是“有限度地使用AI” ， 并非所有工作都应该被AI取代 。实际上 ， 这个浪潮并不以个人意志转移 。但刘知远告诉《中国新闻周刊》 ， 未来AI仍然只是人的工具 ， 人类应将ChatGPT作为一个外部的知识库充分利用 ， 更重要的是 ， “人类快速吸收和利用这些信息 ， 接受ChatGPT提供的启发 ， 去做更有创新性的工作 ， 这也是人类特有的能力” 。


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