ChatGPT是什麼?GPT-4厲害在哪?跟過去幾代有差嗎?一篇看懂最強AI紅什麼

數位時代 2023-03-16 11:19:28

多年來,人工智慧(AI)統治世界一直是許多人擔憂、且並非不可能的事,但誰知道,這會從藝術和文學領域開始呢?

在全球都還在為聊天機器人ChatGPT驚嘆時,OpenAI在3月14日又亮相了新一代的GPT-4,不但可以可處理2.5萬字長篇內容,是ChatGPT的8倍,最讓人驚豔的是還能「看圖說故事」,連哏圖都能分辨,告訴你背後的小點在哪。

ChatGPT是什麼?ChatGPT能做到哪些事?

GPT是「生成型預訓練變換模型(Generative Pre-trained Transformer)」的縮寫,是一種語言模型,而OpenAI所提出的這一系列的模型,可以執行非常複雜的任務,如回覆問題、生成文章和程式碼,或者翻譯文章內容等。而GPT中的Transformer是指由Google Brain所推出的解碼器(decoder),是用來處理輸入的自然語言以處理翻譯、摘要等。

ChatGPT不僅僅是個聊天機器人,而是上知天文下知地理、可以針對使用者問題給予相應的長篇回覆;問答解惑、寫程式和debug,甚至撰寫論文、劇本小說詩歌等等,都難不倒它,只是有時還是會出現令人啼笑皆非的答案,但都還編得有模有樣、令人驚豔。

自從先前ChatGPT開放公眾使用以來,已經吸引超過100萬人使用,社群媒體也湧現了大量用戶的測試截圖,主題廣泛,個個都在測試人工智慧的極限。

看起來coding難不倒它:

寫詩也有模有樣,對英文詩的押韻也有一點概念:

甚至基本的學術論文(且將可能會為學校帶來一些問題):

但可詢問的內容也有限制,例如,它的培訓內容只限於2021年以前的資訊:

 圖/ChatGPT

甚至有資訊出錯的時候:

 圖/ChatGPT

ChatGPT的演變歷程:1到4代有什麼差別?

1. GPT-1:

就是第一代GPT模型,於2018年6月誕生時,就已經是個強大的語言理解模型。從判斷兩個句子間的語意與關係、文本資料分類、問答與常識推理都難不倒,只是並非好的對話式AI模型,訓練參數也遠低於後續模型。

2. GPT-2:

2019年2月OpenAI又推出了由GPT-1演變而來的GPT-2,但主要改變只有使用了更多參數與數據集,參數量達15億(GPT-1僅有1.17億),而學習目標改成了「無特定任務訓練」。這證明了,大幅增加的參數和資料可以讓GPT-2比起GPT-1更上一層樓,雖然有些任務的表現不比隨機的好,但在生成短文和編故事等方面都有了一定的突破。

3. GPT-3/GPT-3.5:

2020年GPT-3也受簡單粗暴地用錢堆出了更多的運算資源,延續過去GPT類的單向語言模型的訓練方式,只是將模型增大到1750億參數。GPT-3在自然語言處理領域已經取得了重大的突破,成為了當時最大、最強大的自然語言生成模型,從機器翻譯到文章總結輸出,都有著非常出色的表現。

只是,2020年因為疫情嚴峻所致,人們對於人工智慧領域的突破並沒有足夠的關注。而且,比起ChatGPT,GPT-3並沒有辦法進行自然的對話,只能處理單向的任務,因此也只有少數開發者有興趣。

直到2022年11月底,OpenAI才發布了「GPT-3.5」的更新,主打對話模式,甚至可以承認錯誤、且拒絕不恰當的請求──這就是支持ChatGPT背後的模型,其更接近人類對話與思考方式的特點也吸引了全球的目光。

4. GPT-4:

距上次GPT-3.5的更新不久,2023年3月14日,OpenAI又拋出GPT-4,此次除了正確度高出40%、以整理和搜尋網路上的資訊為主,還可以支援視覺輸入、圖像辨識,懂得「看圖說故事」了!不過GPT-4沒有再砸下重金、狂堆訓練參數,而是把研發的重點將放在提升利用現有數據的能力上。

延伸閱讀:GPT-4來了,「智商」狠甩ChatGPT!能懂哏圖笑點、律師考試也贏過9成考生

chatgpt 圖/shutterstock

ChatGPT有可能取代Google嗎?

外界公認ChatGPT在AI界最大的突破,就是能處理非常廣泛的主題。再者,ChatGPT以對話的方式進行互動,以人們無法企及的速度打包整理資訊,甚至能處理對話中出現的不同人物、地點和時間等資訊;可以把它理解成文字版的Siri或Alexa,但ChatGPT更能理解問題、更知道用戶想要什麼。

專家也認為,ChatGPT首先威脅到的就是搜尋引擎。比起一條條的藍色連結列表,整理好的資訊、有邏輯的解釋,似乎更吸引人。

觀察一:ChatGPT可自行生成內容,並結合前後文意對話

目前搜尋引擎的運作方式(如Google),是匯集大量資訊,而非創造資訊。透過在輸入框輸入關鍵字,搜尋引擎會透過演算法,抓取、索引以及排序匹配的資訊,然後再由用戶尋找自己需要的內容。但ChatGPT很不一樣的是, 可自己生成內容,給出單一、即時的答案,還能結合前後文意,進行多輪對話

觀察二:ChatGPT能不能判斷訊息真偽?

不過,雖然ChatGPT資料源自於大量網路內容,但也會有出錯的時候;而使用搜尋引擎可以從多個資料來源交叉對比。正如一些AI研究人員所解釋,這是因為這樣的聊天機器人基本上是「隨機鸚鵡」(Stochastic Parrots)——也就是說,它們的知識僅來自訓練數據中的統計規律,而不是像人類一樣,擁有複雜和抽象的理解能力。

甚至,推特(Twitter)現任執行長伊隆.馬斯克(Elon Musk)透露,ChatGPT可以使用Twitter資料庫,且眾所皆知Twitter垃圾訊息氾濫。這表示ChatGPT必然學到了許多缺少事實核查的內容,甚至被用來生成不實的消息、惡意散播。

綜合來看,ChatGPT短時間內應該不會威脅到搜尋引擎,再加上Google也推出名為「Bard」的聊天機器人技術,正面迎戰。但ChatGPT仍在起步,在未來,也有可能改變我們獲取資訊的方式。

google bard.jpeg 圖/gettyimages.com

ChatGPT還能寫論文?其實是扼殺思考

而在教育領域,Kedrosky也認為ChatGPT對高等教育來說也是個威脅,尤其ChatGPT用於撰寫論文可以算是剽竊,「 寫文章的目的是為了證明你可以思考,但縮短了(寫作)過程、且達不到目的 ……我們不再知道他們有沒有作弊,所以這表示,一切都必須在課堂上完成(作業)並且必須受到監督。」這都需要更多教育工作者在第一線努力,因此學校可能會變得更貴、更小。

延伸閱讀:ChatGPT寫了這篇文章!「最強AI」讓哪些人沒飯吃?

但對於未來職業的威脅,Kedrosky仍同意比較樂觀的看法,「……只要有『顛覆』,就會有其他機會,人是會流動的,會從一個地方到另一個地方、從一個職業到另一個職業。我們不應該如此固執,認為這個技術(AI)的發展讓我們無法改變或是遷移。」

AI取代人力的那一天,終究要來臨?

不過,這也引發了另一個問題,這會不會取代一些工作?雖然許多用戶表示,根據大量測試結果,ChatGPT並不是那麼聰明,但各行各業的專業人士都開始擔心。程式可以仰賴AI、學術論文甚至可以迴避反剽竊軟體,飯碗不保、知識原創性出現危機。

根據TechCrunch與麻省理工學院的研究員兼經濟學家、風險投資者Paul Kedrosky的訪談,Kedrosky認為,「 OpenAI正在推動美國經濟100年來最具破壞性的變化 。」

在訪談中,Kedrosky用機械化的汽車工廠來比喻,指出這與自動化進入汽車工廠、並且讓汽車工人失,很不一樣,「製造工廠中的機器人雖然對在工廠工作的人們造成了破壞性的影響,並產生了令人難以置信的經濟後果,但它們並沒有轉身開始『吸收』工廠內部的一切,一個部門接著一個部門吸收。而這不僅僅是我們可以預想到的,且這是你應該預想到的。」

資料來源:The VergeTechCrunchNew York TimesBBC

責任編輯:林美欣

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