财聯社 2 月 1 日訊（編輯 馬蘭）春節期間，一部《流浪地球 2》點燃了全民的科幻熱情，影片中的數字生命 " 圖丫丫 " 就仿佛是人工智能的投射，集中了人們對人工智能的所有期待。
而 OpenAI 去年年底發布的 ChatGPT 則讓不少國内投資人的科幻熱情得到了寄托，帶動人工智能一詞在 A 股市場持續刷屏。
很多人體驗完 ChatGPT 之後，将其誇的神乎其神，例如體驗感很真實，比目前通用的人工智能客服都更會 " 講人話 "，邏輯暢通，思路清晰 …… 仿佛是電影中數字生命的現實版本。
還有人更是憂心忡忡，ChatGPT 可以模仿人類寫詩甚至寫歌，用不了多久，人類大規模失業可能就會出現！
然而，多位人工智能界專家及其相關研究報告都在強調 ChatGPT 技術上所存在的壁壘，例如這一語言模型很難應用于精确或可信度要求高的工作之中。
這一缺點并不難在實探中得到印證。這既是該項技術未來可能進步的方向，也可能為商業化設想提供了 " 負面清單 "。
假如你是一名财經編輯
财聯社編輯在親身試用 ChatGPT 之後，讓她大舒一口氣的是：财經新聞還是得靠人來寫。
2020 年，OpenAI 曾在一篇論文中表示，其 GPT-3 生成的新聞文章樣本，讓人類很難識破是由機器生産的文章。
這一點讓人感到好奇，于是在近日實探中，我們向 ChatGPT 發送如下指令：請以一名專業的财經類主編身份點評一則報道。随之附上的是去年财聯社關于全球富豪排行變動的一條新聞。
不難發現，ChatGPT 的回答雖然有條有理，但頗為死闆，像是高中語文的閱讀理解。
此外，ChatGPT 還在另一次測試中出現了張冠李戴的問題，當輸入一篇短篇報道并要求 ChatGPT 進行擴寫時，不僅出現了原文中從未有過的材料，更是出現了數字謬誤。
文中紅線标劃之處都是 ChatGPT 的即興發揮，有關比爾蓋茨、李嘉誠包括此後對歐洲、亞洲富豪的叙述都是新産生的文本。而據調查，所謂比爾蓋茨在 2022 年減少 350 億美元身價，實際上應該為 290 億美元，350 億美元應該為他截至 2019 年累計捐贈的數額。
在另一個問題的測試中，ChatGPT 也坦誠了自己的局限。由于其儲存資料的時間限制在 2021 年前，所有 2022 年以後發生的事情其實在它的 " 大腦 " 裡都無法正确處理。
人工智能确實能夠生成一些幾能亂真的新聞報道，但背後卻仍需要人工對事實進行不斷的核查。僅從這個角度來看，ChatGPT 并沒有解放多少生産力。
而從其行文來看，其中并不帶很多的感染力，這也讓它在藝術創作方面無法與人類媲美。
這就讓這款人工智能有些進退兩難：若從事專業寫作，讀者不得不質疑其準确性；而從事藝術創作，它又沒有豐富的表現力。
一緻性問題
ChatGPT 是建立在 Instruction GPT（GPT-3 的分支模型）上的語言模型，依托于 Transformer 模型，與上一代 RNN 模型相比，在處理速度和多任務處理上實現革新。
ChatGPT 的語言模型在預訓練階段，被填鴨式塞進了過濾前容量達 45TB 的壓縮文本，且過濾後也有 570GB 的海量數據，然後再通過多次的舉一反三來增加準确率。
在 ChatGPT 的邏輯裡，" 你 " 後面可以跟的字有不同的概率，可以是 " 你好 "，也可以是 " 你們 " 等等，它需要做的是，就是回溯上文來推導下一個字最可能跟哪一個字。
而以前的 RNN 模型則是通過标記海量的數據集，先教會人工智能什麼是對的，再讓其進行判斷。如果說 RNN 模型是嚴格按照原文做閱讀理解，那麼 GPT 則做到了完形填空。
這就使得以 Transformer 為基礎的人工智能可以通過旁征博引來跳出 " 輸入 " 的前提，這大大緩解了 " 教學壓力 "。
當然，帶來的後果也已經顯現：" 跳脫 " 的人工智能很可能用一個詞改變整個語境。
就如試驗中出現的馬斯克反轉。在原文隻給出馬斯克因收購推特而導緻特斯拉股票暴跌，并讓他自己财富縮水的線索時，ChatGPT 神來一筆地表示：馬斯克對此并不悔恨，甚至很有信心。
啼笑皆非的是，馬斯克本人可能并沒有這樣想。
而将這一問題深入思考，如果人們以後要求 ChatGPT 處理其它問題時，也出現了這樣的情況怎麼辦？
比如，相親網站的智能客服回答客戶時，AI 突然來一句離婚率連年上漲的話怎麼辦？或是在合同撰寫中，AI 标注了錯誤的金額怎麼辦？
被 " 玩壞 " 的 ChatGPT 未來在何處？
大火之後，流量明星 ChatGPT 現在終于不得不陷入尴尬的境地：問的人太多，它回答不過來了。
其團隊苦心孤詣簡化邏輯，提高計算速度仍難以滿足人類的好奇心，此刻的 ChatGPT 如同被問煩了的人類，陷入了 " 自閉 " 之中。
抛開它被吹捧的外衣，ChatGPT 實際上依靠的仍是人工智能領域十分底層的技術，算法雖然有所改進，但其本身依舊受制于程序員圈定的邏輯和硬件支持之中。
而 ChatGpt 本身也可能隻是一個半成品，其在網上試用的最主要目的在于進行更多的測試訓練，以便産生更多的有效标注數據。
換句話說，你我現在都是 ChatGPT 的免費教練。
值得期待的是，種種迹象表明，OpenAI 很有可能在 2023 年推出 GPT-4 技術，将在 GPT-3 模型基礎上繼續優化。
在獲得了全球免費教練的 " 貼心指導 " 後，我們有理由相信 OpenAI 将會打造一個更具人性化，更智能的 ChatGPT 2.0，并在商業中落地。甚至，我們也可以期待有一天 ChatGPT 可以真正從事需要高可信度的工作，而不會無辜地去捏造事實。
但僅就 ChatGPT 而言，這頭 " 新貴豬 " 可能還需要在風口再等一等。
