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你該懼怕 chatGPT 嗎?

chatGPT 和其他 AI 模型的發展下,現行的學習方法和工作方法已經面臨許多挑戰,人人都需要學習新資訊,並設計適應新時代的工具。未來抵抗新資訊的人將被淘汰,善用工具才能繼續往前進,chatGPT 的表現雖然卓越但還是有限的,你仍須要判斷對錯,但在下一個世代模型出來之前,你就必須得開始做好準備 ! .... (往下繼續閱讀)

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你該懼怕 chatGPT 嗎?

chatGPT 出現的影響


chatGPT 自從 2022 年 12 月發布以來改變了整個世界,很多人很興奮也很多人很恐懼,但我可以說這個已經不像是過去公開的 AI 模型,大家玩一玩就冷卻了,這次公布的殺手級應用已經改變了生態鏈了,可以說是一次工業革命等級了。當然其中也引發很多問題,例如學生抄作業,有些學校禁止使用,但我認為這完全是錯誤的,為什麼? 因為你不想改變,你不想面對這個潮流,是不是很像在講幹話?

你想想你會因為考試或作業老師說 open book 就特別開心嗎? 不會對吧 ,因為大家都知道 open book 並不代表比較簡單,通常讓你 open book 代表你大概翻不到答案,你只能透過書本的概念去回答,有沒有比較輕鬆? 在我過去的經驗,還是蠻多人喜歡直接考試的。

那回過頭來說 AI 模型的出現當然會對原本的考試作業模式有所衝突,你當然不能用舊的制度去抵抗新的技術,所以不只是學生要不斷地學習新的資訊,老師也要,你該做的是如何設計新的教學方法及檢測方法來適應新的時代,已經有些老師做得非常好,大家都知道 chatGPT 會胡說八道,這個後面會解釋為什麼,所以那個老師應用了這個特點,讓學生找出 chatGPT 錯在哪,這樣一樣可以思考,這位老師在幾個月內馬上做出應對,是很好的教學者。

利用 ChatGPT 特點「胡說八道」 大學教授生成歷史文章:讓學生糾錯並訂正 | 廢宅藍鯨 | 鍵盤大檸檬 | ETtoday 新聞雲

學生抄襲也不是一天兩的事情了,有網路以來抄襲的事情還少嗎? chatGPT 只是更加方便罷了,其實有些老師抗議是因為自己根本也鑑別不出學生用 chatGPT 出來的答案到底正不正確。未來會被淘汰的將會是抵抗新資訊的人,善用工具才能繼續往前進。


胡說八道的 chatGPT


前面提到 chatGPT 會胡說八道,這邊我先舉個例子,圖片這段文字是我杜撰的一個網址,可以證實他並不會去負責答案的正確性,只要你提供的網址有一定的資訊可以識別,他就會胡謅一個答案給你。

現在很多人貼網址給 chatGPT 然後他就會回覆資訊,這些人就以為他會連網但其實並沒有,以下這個例子就是最佳的解釋,我隨意胡謅了一個網站以及帶有意義的網址,結果他就胡謅了這一段獲頒傑出人才獎的訊息出來。


為什麼 chatGPT 的表現會有限呢?原因在於它仍然是一個統計預測模型,並非真正意義上的人工智慧模型,這裡不會過多解釋模型的原理,我會盡量用簡單易懂的語言解釋。

以下這段是給 notion 透過 GPT-3 最佳化的文字


chatGPT 的行為模式透過使用者輸入的資料,預測出下一個可能的輸出。由於模型的約束它僅能根據過去的資料進行預測,因此可能無法完全理解使用者的意圖,導致回答不夠準確,為了改善 chatGPT 的表現,可以考慮增加更多的資料和更複雜的模型,以提高其準確性和對使用者意圖的理解能力。此外還可以最佳化模型的架構和引數,以提高其效率和效能。儘管 chatGPT 當前的表現有限,但隨著更多的研究和技術進步,我們相信它的能力和應用範圍將會越來越廣泛。


我這邊舉個例子,我利用 notion AI API 的回傳資料剛好可以給舉例,上面這段文字是我讓  notion AI ( notionAI 背後仍是 GPT )修飾過的,你可以看到他每次都回傳一個字回來最終組合起來的段落。

所以他其實是一直在預測下一個字接什麼,我->們->相->信->它->的 .…



說到這邊你可以發現它並不會在意答案正不正確,而是下一個字元合人類要求的機率有多高,這也就可以解釋為什麼 chatGPT 不會算數學,它明明是電腦為什麼簡單的四則運算都不會,原因就在於它根本沒有進行計算,它只是預測下一個字應該回應你甚麼,所以可以說它其實根本不知道它自己在說甚麼,它只是回應認為你可能回喜歡的內容,但並不知道意義是什麼。

當然也很多人故意做一些 prompt 讓 chatGPT 可以說出毀滅人類什麼的話,其實也是它認為這樣回應你會滿意罷了,但這個已經變成流量密碼了,它之所以能回覆的這麼厲害正式因為它讀了非常非常多的資料,所以它能夠預測的很準確。如下圖應該很多人都看過了 GPT-3 有 1750 億個引數量,而未來要推出的 GPT-4 引數量更是爆炸的成長,即便它的底層技術一樣,屆時它的效能也會比 GPT-3 強上很多,未來如果能夠開放讓 GPT 自由使用各種 API 套件,那就有好戲可看了 😎  現在它其實可以使用一些了,例如 unsplash ( 但只存在已知的訓練資料內 )



下一代模型 AGI


其實在 2021 年我主持的專案就是透過 GPT 去做一些應用,但當時其實沒這麼熱,知道的人恐怕也只有相關領域的人,當時我們是用 GPT-2 自己用文字去訓練,但算力資源真的有限 ~~ 一直在爭取更多資源可惜沒辦法成功,後來的成效普普,最後我也離職換了一個團隊,沒想到過了一年整個世界改變了,當時的老闆坦白說眼光還是有的,只是時間不太對,不然現在很有機會搞出點甚麼 😂 雖然他大概也不缺這點錢,這個以後有機會再分享。

未來你要注意的是 AGI 模型的問世,這個和 GPT 不同的是,它會擁有真正意義上的推理能力,會更加接近意義上的人工智慧。

openAI 也在進行中,甚麼時候能成功並不確保,可以看這篇文章,我想另外開一篇文章介紹這篇,這邊稍微簡單帶過。

Planning for AGI and beyond (openai.com)

這篇文章講到 OpenAI 的使命是確保人工通用智慧(AGI),普遍比人類更聰明的 AI 系統希望可以造福全人類。

如果成功創造 AGI,這項技術可以透過增加豐富度、加速全球經濟和幫助發現改變可能性約束的新科學知識來提高人類水平,AGI 有潛力為每個人帶來令人難以置信的新能力,我們可以想象一個世界,所有人都可以獲得幾乎任何認知任務的幫助,為人類的聰明才智和創造力提供巨大的增壓器。

其實 AGI 會不會問世? 我相信會,但是還需要再等等,但如果你到 AGI 問世的時候還沒準備好,那你真的要準備接受被淘汰,其實人類很奇怪的劣根性,千百年來每一代都在嫌棄下一代,但是下一代卻又不斷地在超越上一代,所以千萬不要懼怕學習,用正確的心態去學習新的事物吧 !


結論


總結一下在 chatGPT 和其他 AI 模型的發展下,現行的學習方法和工作方法已經面臨許多挑戰,人人都需要學習新資訊,並設計適應新時代的工具。未來抵抗新資訊的人將被淘汰,善用工具才能繼續往前進,chatGPT 的表現雖然卓越,但還是有限的。它只是一個統計預測模型,而非真正意義上的人工智慧模型。它只能根據過去的資料進行預測,因此可能無法完全理解使用者的意圖,導致回答不夠準確,使用者仍然需要去判斷模型給的答案是否正確,之後我會分享我如何用 chatGPT 來和我一起協同工作,最後要注意的是 AGI 模型未來某一天將會問世,這個和 GPT 不同的是,它會擁有真正意義上的推理能力,會更加接近意義上的人工智慧。如果成功創造 AGI,這項技術可以透過增加豐富度、加速全球經濟和幫助發現改變可能性約束的新科學知識來提高人類水平,為人類的聰明才智和創造力提供巨大的增壓器。

Danny H.

Danny H.

Sr. Product Manager

我是 PM LIFE DAY 產品經理的日常 的站長丹叔Danny,我是一名創業者出身,現在是軟體業跨國團隊 PM。我在職業生涯中經歷過各種挑戰,並在不斷在學習和成長過程中累積了豐富的經驗。我希望能分享我的故事和經驗,幫助其他有相同問題的人,我相信只要不斷學習及嘗試,每一個人都能在自己的領域中達到更高的成就,同時我也一直在追求工作和生活的平衡,我期待與大家一起追尋成功與平衡之路!