聊天机器人助力教育创新:挑战与机遇并存
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聊天机器人助力教育创新:挑战与机遇并存

文章讨论了聊天机器人ChatGPT在教育中的应用,以及它可能带来的影响。文章指出,先进的聊天机器人可以作为课堂辅助工具,增强互动性,教授学生媒体素养,节省教师时间等。尽管有观点认为它可能导致作弊行为,但也有教师认为它可以帮助改善教育。与ChatGPT相关的情况说明书表明,它也可以用于帮助教育工作者了解人工智能的潜在好处和滥用。然而,目前关于ChatGPT的影响仍属早期阶段,其对教育的影响还有待进一步观察。
ChatGPT引领科技潮流:未来智能助手如何影响人类生活和工作?
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ChatGPT引领科技潮流:未来智能助手如何影响人类生活和工作?

“ChatGPT上线2个月活跃用户破亿”、“美国89%的大学生都是用ChatGPT做作业”、“多家学术期刊禁止将ChatGPT列为合著者”……这几天,ChatGPT再次成为热词,频频登上热搜。经过三个月的公测后,这款由人工智能实验室OpenAI开发的聊天机器人模型正在科技领域引领一个新潮流。 ChatGPT在全球的爆红,让微软已决定将包括Bing、Office全家桶在内的产品全线接入其中。截至目前,百度、谷歌等人工智能公司也已表示将推出类似的产品,前者将项目命名为ERNIE Bot,后者则把新产品“Bard”定义为“作为搜索的伴侣”。市值排名全球第一的科技巨头苹果也急了,并决定于下周举行仅限苹果员工年度出席的内部AI峰会。去年底还在质疑其入不敷出的埃隆·马斯克,也在近日承认“ChatGPT好得吓人”。 我们应该怎样看待ChatGPT,连同其背后的生成式AI赛道?这项技术的能力边界在哪里?是否已处于炒作高峰期?行业又需要警惕什么?即日起,封面新闻新经济事业部推出系列报道《打开Chat GPT》,对话小冰、商汤等一线研发以及复旦、北大、清华等理论专家,共同探秘、揭开ChatGPT的神秘面纱,同时也给高热度的当下“降降温”。 封面新闻记者 孟梅 欧阳宏宇 当我们谈论一项应用科技时,技术的高低和能力的边界往往最受关注,前者取决于我们站得有多高,后者意味着我们能走多远。 ChatGPT也不例外,其火爆出圈的根本原因是什么?在OpenAI发布该聊天机器人模型不久后,为什么百度、谷歌就能马上跟进发布竞品?除了聊天、编程、写文章之外,它还能够做些什么更复杂的工作?对于ChatGPT及其所在的生成式AI赛道,除了资本和算力,还需要行业投入什么?2月7日,复旦大学管理学院信息管理与商业智能系系主任、教授张诚在接受封面新闻记者专访时分析到,从技术应用上看,ChatGPT并没有创新性可言,其出圈的关键在于选对了落脚点。生成式AI在提高生产效率、改变生产关系上的能力毋庸置疑,甚至推动了众多科技巨头聚焦于该赛道跟风ChatGPT,但市场依然对这项产品的应用前景持怀疑态度。 复旦大学管理学院信息管理与商业智能系系主任、教授张诚 没有明显技术突破 再过三个月或就会降温 从上世纪的电影《黑客帝国》到今年春节档热映的《流浪地球2》,谈到人工智能,绕不开的就是其对人类的威胁。随着近期ChatGPT 的出圈,相关话题再度甚嚣尘上。 当谷歌公司发现,从理论上来讲,如果ChatGPT 参加面试,该公司会雇佣它成为一名入门级程序员后,有专家更新了被人工智能技术取代风险最高的工作类型清单。除了程序员、客服人员、市场研究分析师这些名单上的“常客”之外,教师这类极需要情感价值的职业也赫然在列。不过,随后就有调查显示,近七成受访者认为短期内不会存在被AI抢工作的风险;而牛津大学在十年前的一项研究预测,47%的工作岗位可能会在20年内被人工智能取代。 “无论是在技术的实施原理,还是所能做的事,和人类已有的技术相比,ChatGPT还没有取得明显的突破。”在张诚看来,即便ChatGPT的能力再强大,目前也不会取代人类。从技术上看,ChatGPT仍然是对自然语言处理增强学习、循环神经网络及其改进版本、大模型等已有技术的组合,并且通过足够大量的数据进行支持。“所有这些技术都不是新的,技术门槛都不具备垄断性,所以百度、谷歌才可以通过原有的技术积累迅速跟进,把它们重新组合起来,朝生成式AI的方向去应用。” 由人工智能实验室OpenAI开发的ChatGPT正在科技领域引领一个新潮流 ChatGPT归根到底,就是过去行业在AI领域技术探索的综合应用;之所以看起来“无所不能”,更重要的原因是选对了技术应用的落脚点。“ChatGPT能够突然出圈的原因是选在了对话交流这个点上,让人们觉得好像计算机可以跟你聊天了。”张诚表示,目前的ChatGPT仍然处于“一本正经”地胡说八道阶段,尤其是很多知识类的内容是经不起推敲的。其主要原因是,ChatGPT的能力重心不在信息的准确性上,而在于怎么更好地理解人类语言,并和人类交流,所以好玩才是重点。 就在几天前, OpenAI的首席技术官Mira Murati在接受采访时也提到了ChatGPT面临的核心挑战是“可能会以一种非常自信的方式编造事实”。她给出的解决方案是,如果认为ChatGPT的答案不正确,用户可以反问“你确定吗?”与之来回交流。 但张诚则认为,ChatGPT的当前重点是在信息的准确性和与人交流之间取得更好的平衡。即便现在人们觉得很有趣,但当发现AI给出的信息不能真正解决问题,这样的AI就会被抛弃。“这是一个有泡沫的热点,估计再过三个月,越来越多的人对ChatGPT的新鲜感消失后,赛道就会冷静下来了。” 横空出世的背后 资本市场仍持怀疑态度 ChatGPT横空出世的背后,既让AI在科技圈备受关注,也让资本市场感到对此兴奋。各大互联网巨头也卷入了新一轮“AI大战”。 就在几天前,微软以100亿美元的交易扩大了与OpenAI的合作关系,成为OpenAI的独家云合作伙伴。两家公司合作的背后,微软产品将全线接入ChatGPT,包括Office全家桶,新版 Bing等。 在宣布已投入开发类似ChatGPT的相关技术后,百度也在2月7日迎来盘中大涨,涨幅一度接近18%。在A股市场,海天瑞声、云从科技、汉王科技、同花顺等ChatGPT概念股也受到持续关注,部分已多日霸占涨幅榜前列;其中汉王科技更是实现了七连板,机构净买入上千万元。 百度在2月7日迎来盘中大涨,涨幅一度接近18% 不过,汉王科技也在随后收到深交所关注函,要求该公司就NLP业务的具体产品、应用情况、研发投入及相关财务数据进行说明。 在张诚看来,这也印证了以ChatGPT为代表的生成式AI能做什么还在探索阶段。“到目前为止,市场上还是有一部分资金没有看清该技术的应用和未来。” 另一个例子是,微软投资OpenAI后,其股价并没有一飞冲天,而是仍在5日均线上下震荡。“这也说明了大家对生成式AI的未来还看不清楚,对ChatGPT仍持怀疑态度。”张诚认为,如果行业已经明确知道ChatGPT和办公软件结合后能做到什么,微软的股价早就上涨了。 或构成人类第二大脑 未必会变得对人类有益 去年9月,经济学家任泽平曾表示,生成式AI技术或将让人类在元宇宙中实现永生。结合近期热映电影《流浪地球2》中,数字世界架构师图恒宇在数字生命体中,给了已过世的女儿图丫丫完整的一生,让行业进一步挖掘出了生成式AI和元宇宙等技术的结合点。 “一定程度上,生成式AI可以构成人类的第二个大脑,成为另一个和我们自己平等交流的‘人’。”张诚预测到,这一由生成式AI构成的大脑可以跟人类原本的第一大脑交流,帮助我们记忆原本记不住的东西,成为人的附庸,甚至变成一个独立的大脑。这个大脑如果和元宇宙、数智人等技术结合,被重新赋予一个虚拟外壳后,就可能变成我们在虚拟世界中的另外一个自己,而让人在元宇宙里获得“永生”。“他们可能是我们的亲人,也可能是元宇宙世界里的一个NPC,而成为元宇宙社会里的一分子,一个社会的参与者。” 一个公认的事实是,制约元宇宙相关产业发展的重要瓶颈,是内容生产上的不足。开源证券此前发布的研报指出,基于元宇宙在生产工具AIGC和应用场景等方面的持续推进,建议关注元宇宙商业化进展。还有机构分析直截了当地指出,生成式AI将是新的元宇宙内容生成解决方案,是元宇宙的新方向。 “行业当前只把元宇宙看作一种技术,但实际上,其也是人类经济社会技术等系统在虚拟世界里的一个综合体。”据张诚介绍,在元宇宙世界里,生成式AI得益于同人类沟通的强大能力,能够替代人类做一些基础性工作,提高人们的生产效率,改进人类的生产关系。目前的问题是,元宇宙世界中,AI要遵循怎样的道德准则?其法律体系、经济系统应如何建立?这是人类和生成式AI都需要参与理解的。 在行业看来,可喜的是Mira Murati在对ChatGPT的改进举措中谈到“引入不同的声音,比如哲学家、社会科学家、艺术家和人文学科人士”,试图以符合人类价值观的方式管理AI的使用。对此,张诚认为,就像是人在做判断时,会以什么样的价值观或规则权重来左右其行动,从理论上这一思路是可行的。 但AI权重设计的愈发丰富,也会使之变得越复杂、越具不确定性。类似于人在遇到一个具体问题时,也会面临天人交战,在是非善恶中挣扎,艰难地作出决定,得到不同的反馈,价值观最终得以定型,并塑造出大千世界中形形色色的人。“当ChatGPT加入多维度权重后,最终会走到什么方向,是不是一定会变得对人类有益,目前还很难判断。”张诚说。 【如果您有新闻线索,欢迎向我们报料,一经采纳有费用酬谢。报料微信关注:ihxdsb,报料QQ:3386405712】
GPT模型:原理、优势与应用指南
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GPT模型:原理、优势与应用指南

这篇文章主要介绍了 GPT 模型的原理及其应用,GPT 是一种基于深度学习的自然语言处理模型,其能够通过大量的文本数据进行自我学习和训练,从而生成连贯、合理的回复,用于解决各种自然语言处理任务。文章指出,GPT 模型相对于传统的 AI 模型,能够在通用性问题上有更好的表现,其原理可以分为自然语言理解、自然语言生成和模型训练三个步骤。此外,文章还分析了 GPT 模型的优缺点,包括逻辑不透明、短期记忆差、响应速度慢、行业认知浅和价值未对齐等问题,并提出了 GPT 模型的多层应用指南,以帮助读者更好地理解和应用 GPT 模型。