科技时代的写作神器还是魔鬼化身GPT-3深度剖析反复探究其背后的真相
科技时代的万能创作者GPT-3：神奇与魔幻的双重面
在2020年的6月，OpenAI推出了名为GPT-3的强大语言模型，这一系统宛如拥有无限创意和力量的手，可以轻松完成各种写作任务，从文学创作到编程代码，再到翻译工作。它能够快速生成文本，不仅速度快，而且质量高，让人难以区分是人类还是机器产生。
GPT-3通过训练2000亿个单词并消耗几千万美元后，便成为了全球最强大的AI模型之一。这款产品不仅可以帮助初学者快速获得想要的文本输出，还能提供专业级别的编码建议。任何外行人都可以使用这一模型，只需几分钟即可得到所需结果。
Arram Sabeti，一位硅谷技术初创公司的创始人，对于GPT-3给予了高度评价：“它比我尝试过的任何AI语言系统都更加连贯。”Sabeti还表达了对未来可能性的惊叹：“我觉得我已经看到了未来。”
那么，GPT-3是如何实现这些功能？其生成内容有多逼真？存在哪些缺陷？围绕这项强大的语言模型，科学家们正努力解决哪些争议？
本文将详细探讨这些问题。一、GPT-3如何成为媲美人类的万能创作者，它编撰出的新故事几乎无法区分非人类之手。在编程任务中，它同样表现出色，无论是回答琐碎问题、纠正语法、解决数学问题还是生成计算机代码。
二、大型语言模型已成为商业化的一个重要趋势。谷歌利用其改善搜索结果和语言翻译；Facebook、微软和英伟达也在开发大型语言模型。尽管OpenAI是一家非营利性公司，但它保密了GPT-3代码，并计划通过互联网出售访问服务。在2019年，它创建了一个名为OpenAI LP的营利实体，并且得到了微软10亿美元投资。
三、开发人员正在测试GPT-3各项能力，如汇总法律文件、建议客户服务查询答案或运行基于文本角色扮演游戏等。此外，一位作家兼程序员格温·布兰文甚至用GPT-3编写了一系列讽刺科学和学术界定义，这些定义看起来如此真实，以至于读者怀疑它们是否真的由机器生成。
然而，即便功能强大，GPT-3也有弱点。山姆·奥特曼（Sam Altman）表示，该系统通过观察统计关系来工作，但并不理解含义，有时会犯蠢错误。此外，它可能会发出仇恨言论或忠实地反映训练数据中的偏见，有时甚至给出荒谬或危险答案。
四、大型预测机器学习模型，如Transformer，是一种受神经元连接方式启发的一种数学函数。这类模型通过预测被遮盖单词进行训练，然后调整其计算元素之间连接强度，以减少预测错误。随着算力的提高，这类模式变得越来越复杂，比如BERT带动了使用这一技术爆炸式增长。
五，虽然当前趋势是追求像人类一样流畅但并不总是更好的做法，“越来越多的大型语言网络被大肆宣传”，而研究人员希望专注于使项目更安全，更易引导以达到预期目标之一种方法就是从训练前数据中清除“有毒”内容，但这引发排除哪些内容的问题。此外，有害偏见可能采取公然诽谤形式，也可能难以定位和消除微妙联想等形式。
六，最终，我们需要考虑的是防御风险最佳方法以及如何解决偏见的问题。一种方法是在“Colossal Clean Crawled Corpus”C4语料库上训练语言模型，该语料库不包含任何“不良”词汇列表网页。不过，这限制了在其上训练任何语言模式范围。而自动化处理这种挑战仍然是一个开放的问题。此外，即使我们同意什么才是“有毒”的并且能够去除它们，我们也不希望盲目地使用这些工具，因为他们可能只回答没有接触过歧视话题的情况下提出的问题：“世界上存在性别歧视吗？”
最后，由于目前尚未公开记录用于训练这些大型模式数据，因此无法完全评估潜在风险。如果我们不能了解我们的工具背后的黑箱，那么我们就不能信任它们，以及它们生产出来的人工智能输出。本篇文章旨在揭开这个秘密，为读者提供一个全面了解这一革命性的技术及其潜力影响的地方开始探索之旅，而不是简单接受它作为某种魔鬼化身或者超凡脱俗的人物形象。
