一个很健谈的人工智能会聊什么

聊天机器人ChatGPT的出色表现引起了市场关注,人工智能生成内容的概念深入人心。 一个“很健谈”的人工智能会聊什么?

全新的人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅可以通过学习人类语言进行对话,还可以根据聊天的上下文进行交互,让人们更直观地感受到人工智能的魅力。 内容生成、搜索引擎增强等领域将是其潜在的产业化方向。 ChatGPT的商业化还需要克服技术和技术伦理问题。

如果我想在家养猫,应该给猫起什么名字呢? 如何编写纸牌游戏代码? “意义”这个词在不同的语境下有多少种含义? 这些往往难以回答的各种问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT面前,只是小菜一碟,瞬间就能解决。

产品发布短短两个月内,ChatGPT 的日活跃量已突破 1000 万。 不少人“聊天”惊呼,“这太像真人了”。 其超出预期的表现吸引了越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)的概念也因此走红。

人工智能到底能聊什么? 以ChatGPT为代表的AIGC应用将会带来哪些影响和变化? 记者对此进行了调查采访。

“真正像人类一样聊天和交流”

“我爱的是我的真实生活,因为它包含了我所有的经历和感受,我每天都在经历和思考。” 这句话乍一看似乎充满了人类的经验和情感,但它实际上来自人工智能聊天机器人ChatGPT。

随着ChatGPT的流行,很多网友把它贴在社交平台上,并附上自己的聊天记录。 ChatGPT有时诙谐有趣,有时又显得深刻。 除了各种聊天互动之外,很多网友还把ChatGPT当成一种工具,让他们可以写论文、翻译文章,甚至可以写代码。 快速的反应能力和更可靠的答案让大家称他“真像人一样聊天交流”、“特别会聊天”。

中国信息通信研究院和中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试表明,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答等对话任务中意图识别率达到98%左右并回答,知识推理。 生活聊天的意图识别率在95%左右,已经具备了良好的语义理解能力。

事实上,ChatGPT就是生成式人工智能的典型应用。 人工智能是如何“进化”到如此智能的? “这是因为 ChatGPT 是建立在大型语言模型之上的,会通过连接大量语料库来训练模型。 这些语料库包含现实世界的对话和各种网络公共信息,使得ChatGPT知识丰富并基于上下文进行交互。 ”深度技术研究院院长张晓蓉表示。

创新互动为AIGC带来新灵感

随着人工智能技术的发展,近年来,AIGC的类型不断丰富,质量不断提高,技术的工程化水平越来越高。 国内外科技公司纷纷在AIGC领域发力布局。

以百度文信大模型为例。 只要输入一个题目,它瞬间就能写出上百篇文章; 根据一句话或一段描述性文字,可以生成一幅美丽的画作; 基于图像,它可以自动生成高清、流畅的视频。

百度技术委员会主席吴华表示,ChatGPT在用户界面和交互方面是一个比较创新的模式。 用户更容易用自然语言进行交互。 这将为大家带来创新的理解,也将给 AIGC 带来新的启发。

目前,国外一些公司正在积极探索和实施ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT集成到搜索引擎中来提高服务智能化水平。 有人认为ChatGPT将颠覆搜索行业,并将广泛应用于智能客服、游戏、虚拟人等领域。 硅谷投资机构红杉预计,AIGC未来有潜力创造数万亿美元的经济价值。

中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022)》显示,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、音频朗读、新闻播报、语音导航、图像识别等领域。修复等领域。 说、读、写等能力的有机结合已成为未来的发展趋势。

“人工智能生成在诗歌、作文、绘画等艺术创作中大放异彩,在分子结构、软件代码等科研和生产领域的应用不断拓展,也有助于降低临床试验的科研成本,缩短临床试验的周期。”研究和开发周期。” 云计算与大数据研究院内容技术部副主任石林表示,目前,人工智能生成内容的辐射范围仍在扩大,有望重塑各行业研发面貌将来。

商业化需要克服技术和道德问题

尽管各界对AIGC的发展前景保持乐观,但从目前的情况来看,ChatGPT等产品要想真正落地,还需要克服技术和工艺伦理问题。

在对ChatGPT的各种评价中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其缺乏可控性和准确性。 有人形容ChatGPT就像一个善于聊天但有时喜欢说废话的人类朋友。

中国信息通信研究院的评测结果也表明,ChatGPT在非聊天对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习中知识整合和逻辑推理的通病。学习模型。

“虽然ChatGPT可以很好地回答很多问题,但在一些深入、专业的领域,它的答案往往是‘捉襟见肘’的。这说明了ChatGPT语料库规模和计算能力的天然缺陷,也说明了算法还需要进一步完善。”进步了。”张晓蓉说。

除了技术层面,人工智能还面临着尚未解决的科技伦理问题。 张晓荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“第一是版权问题,ChatGPT产生的内容更多来自于传输,很容易导致侵权;第二是信息安全问题;第三是信息安全问题。”三是社会缺乏接受这种新事物的准备机制,这给监管带来了很大的挑战。

国内,AIGC产业化路径也有待探索。 石林表示,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。 与此同时,国内企业还处于打磨产品的阶段,相对好用的内容生成服务尚未出现。 (记者石丽娜)