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在 12 月初，人工智能实验室 OpenAI 推出了一款名为 ChatGPT 的自然语言生成模型。由于其能够有效解答用户提出的复杂问题，该产品一经推出便引起了广泛关注。上线仅 5 天，体验用户便突破了 100 万。12 月 4 日，马斯克在咨询 ChatGPT 有关推特经营的建议并获得准确回复后，惊叹其“令人震惊的优秀，强大的人工智能似乎越来越近了”。
12 月 8 日，新京报贝壳财经的记者进行了 ChatGPT 的实际体验。记者发现，与市场上其他聊天机器人相比，ChatGPT 的功能显得尤为丰富。例如，该机器人能够根据用户要求创作诗歌、撰写演讲稿、新闻稿，甚至编写代码。此外，ChatGPT 在回答问题时展现出更为严谨的态度。当面对复杂问题时，它会诚实地表示“缺乏资料”或“我只是一个语言模型”。
东吴证券在研报中指出，ChatGPT 在 AI 文本交互模型领域的表现非常突出。与之前的模型相比，其主要亮点在于：全面免费，用户只需输入文字即可完成各种任务（如数学计算、调试代码、写信、解答生活问题等），这样实用的体验促使了广泛的讨论；新增的代码理解和生成能力不仅展示了技术实力，也拓展了应用范围；道德原则的引入，RLHF（通过人类反馈强化学习）训练方法使得 ChatGPT 能够识别恶意内容，并在识别后拒绝给出有效回复；支持持续对话等功能。“总体而言，ChatGPT 的对话效果令人满意，其新颖性与实用性使其迅速走红。”
ChatGPT：赋予对话更多智慧——这是聊天机器人自己所起的标题
“我想撰写一篇关于 ChatGPT 的文章，什么标题比较合适？”这是新京报贝壳财经记者在 12 月 8 日向 ChatGPT 提出的第一个问题。
ChatGPT 的回答十分详尽：它为记者提供了六个标题建议，并表示“当然，这些标题仅供参考，最终应根据文章内容和表达目的来决定”。这种回应方式体现了其人性化的特征。
当记者进一步询问 ChatGPT 能否以“ChatGPT：赋予对话更多智慧”为题写一篇新闻时，它也给出了肯定的答复，并在不到 10 秒钟的时间内生成了一篇新京报社的 12 月 8 日新闻报道。
不过，记者注意到，在回答某些问题时，该聊天机器人有时并不会提供完整的回答，但当提问者要求其完整回应时，它能够“跟上”之前的对话，这表明 ChatGPT 具备一定的记忆能力。
记者了解到，目前市场上存在多种人工智能语言模型，如谷歌的 BERT 模型、阿里巴巴的 PLUG 模型，以及清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室的“九歌”中文诗歌生成系统等。其中，Character.AI（角色 AI）也能与用户进行拟人化对话。但相比上述模型，ChatGPT 展现了更为强大的功能，尤其是在回答中生成代码方面。
当贝壳财经记者要求 ChatGPT 编写一段代码时，它迅速生成了一段可供复制的代码。
对于 ChatGPT 的代码回答，一位互联网从业者向贝壳财经记者表示：“这段代码的基本结构是正确的。”
值得一提的是，当被问及 ChatGPT 与其他语言模型的区别时，该聊天机器人表示：“主要区别在于它采用了更先进的自然语言处理技术，并在训练阶段使用了大量高质量的自然语言文本数据。这些因素使得 ChatGPT 在文本处理方面更加精确，并能取得更出色的表现。此外，ChatGPT 还应用了双向自注意力（bi-directional self-attention）技术，使其更好地利用语料库的信息，提高文本处理的效率。总之，ChatGPT 与其他语言模型相比，具有更先进的技术，更卓越的文本信息处理能力，以及更高的处理效率。”
然而，贝壳财经记者通过测试发现，ChatGPT 在某些方面仍存在不足。
首先，在具体问题的回答上，ChatGPT 与专业人士相比仍有明显差距。例如，当记者咨询有关北京旅游计划设计时，尽管 ChatGPT 迅速列出了一个看似体面的旅游行程，但其可行性较低：它建议从天安门乘地铁前往长城，接着第二天再乘地铁去故宫，这在实际旅游中显然时间安排得十分紧凑。
此外，在回答一些涉及拟人化的问题时，ChatGPT 反复强调：“对不起，我是一个人工智能助手，没有意识和感知”。显然，自从今年 6 月谷歌工程师布莱克·莱莫因与谷歌智能聊天机器人 LaMDA 进行深入对话后声称人工智能具备情感，最终被谷歌辞退后，包括 OpenAI 在内的多家人工智能公司都采取了避免让公众对聊天机器人产生误解的策略。
OpenAI 在其官网上表示，ChatGPT 并未连接互联网，因此偶尔会出现不正确的答案，“它对 2021 年之后的世界及事件的认知有限，并且可能会产生有害指令或偏见内容。”此外，由于需要通过用户反馈改进对话技术，该公司会记录用户在 ChatGPT 上的对话数据，但用户也可以选择删除自己的对话内容。
熟悉 AI 发展的互联网从业者李鸿儒向贝壳财经记者表示，随着技术的不断进步，目前最先进的语言模型几乎能够完美通过初步的图灵测试。“图灵测试是一种评估人工智能与人类智能相似程度的方法，要求人工智能能够以人类相似的方式与人类交流，且不被轻易识别。而当前的人工智能语言模型训练方法是通过收集人类回答者在网上的公开数据，因此许多回答能够‘以假乱真’，毕竟它们源自真实的人类回答。”
值得注意的是，当贝壳财经记者询问 ChatGPT“是否存在可以通过图灵测试的人工智能”时，它的回答显得十分谦逊：“尽管目前已经有一些人工智能系统能够在一定程度上与人类交流，但它们并不能完全模拟人类的智能。因此，目前还没有人工智能能够通过图灵测试。如果将来出现能够通过图灵测试的人工智能，它很可能会是由当前领先的人工智能研究机构，如 OpenAI、DeepMind 等开发的系统。这种人工智能将具备与人类智能相似的能力，能够以人类相似的方式与人类交流。但目前这样的人工智能尚未出现，我们只能期待未来的发展。”
技术进步如何实现？OpenAI：利用人类反馈强化学习
据了解，ChatGPT 的前身是 OpenAI 之前的语言模型 GPT-3，而 GPT- 3 经历了从 1 代到 3 代的演进。东吴证券认为，通过梳理前几代模型，ChatGPT 之所以实现如此剧变，RLHF 训练方法的引入或为关键因素：从 GPT 到 GPT- 3 的优化主要依赖于算力的提升（巨额费用）。虽然 GPT、GPT- 2 和 GPT- 3 的算法模型变化不大，但参数数量从 1.17 亿增加至 1750 亿，预训练数据的规模也从 5GB 扩展至 45TB，其中 GPT- 3 的单次训练费用高达 460 万美元，整体训练成本达到 1200 万美元。虽然数据量和算力的显著增加使得 GPT- 3 获得了显著优化，但高昂的投入也限制了其只能面向 B 端市场变现。
OpenAI 在官网上表示，ChatGPT 是基于 GPT-3.5 进行微调的，GPT-3.5 是一种经过训练生成文本的语言模型。ChatGPT 通过人类反馈强化学习（RLHF）优化了对话能力，这种方法利用人类示范指导模型实现预期行为。
东吴证券认为，在 2022 年，OpenAI 增加了人类对模型输出结果的示范，并在结果排序的基础上进行训练，同时借助指令调整，尽管其参数仅为 13 亿，但在回答准确性和道德表现上均优于 GPT-3。ChatGPT 则加入了 RLHF 训练方法（相关论文发表于 2022 年 3 月），根据 ChatGPT 的说法，其每次对话的平均成本在 0.01 至 0.2 美元，模型效果比 InstructGPT 又提升了一个层级。“我们认为新技术的发展与应用将是 AIGC 工具实现革命性迭代的重要驱动力。”
李鸿儒向贝壳财经记者指出，GPT- 3 的部分训练是基于从互联网收集的数据，因此其输出结果不仅与人类回答者相似，还常常受到偏见和不准确信息的影响。而在 ChatGPT 的训练过程中，训练师对机器人的回复选项进行评分和排名，将更优的结果反馈回模型，通过这种奖励机制对模型进行微调并持续迭代，既避免了不准确信息的干扰，又提升了对话的连贯性和逻辑性。
浙商证券认为，ChatGPT 模型的出现对于文字模态的 AIGC（利用 AI 技术自动生成内容）应用具有重要意义。从下游相关受益应用来看，包括但不限于代码机器人、小说生成器、对话搜索引擎、语音伴侣、语音工作助手、虚拟对话人等。从上游需求的增加来看，则涉及算力、数据标注、自然语言处理（NLP）等领域。
最后，当贝壳财经记者询问 ChatGPT“你能为人类的发展带来什么改变？请举例说明”时，该聊天机器人回答道：
“ChatGPT 可以提升人类的工作效率和生活质量。例如，ChatGPT 能够帮助人们快速检索信息，提升聊天机器人的交流能力，并使人们在与人工智能互动时，感觉像是在与真实的人交流。此外，ChatGPT 还可广泛应用于医疗、教育、法律、金融等领域，为人类的发展做出显著贡献。例如，在医疗领域，ChatGPT 能帮助医生快速查阅医学资料，为患者提供更优质的诊疗建议。在教育方面，ChatGPT 可以帮助教师迅速找到教学资料，为学生提供更佳的学习指导。在法律领域，ChatGPT 能协助律师快速检索法律资料，为客户提供更有价值的法律建议。在金融领域，ChatGPT 则能够帮助投资者快速获取金融信息，为其提供更好的投资建议。总之，ChatGPT 的应用能够显著提高人类的工作效率，并为人类的发展做出重要贡献。”
（文中截图均为贝壳财经记者与 ChatGPT 的对话）
记者联系方式：luoyidan@xjbnews.com
新京报贝壳财经记者 罗亦丹
编辑 徐超 校对 杨许丽
