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来源:购彩大厅Welcome下载2023-07-31 17:48

  

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“特别能聊”的人工智能会聊出些什么 ?******

  聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口

  “特别能聊” 的人工智能会聊出些什么 ?

  本报记者 时斓娜

  阅读提示

  全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类 的语言来进行对话,还能根据聊天 的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能 的魅力 。包括内容生成 、搜索引擎增强等在内的领域 ,将是其潜在的产业化方向 。ChatGPT 的商业化落地 ,还需要克服技术和科技伦理等方面 的问题。

  家里要养一只猫,该如何给猫取名字 ?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中 ,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT 的面前 ,不过 是瞬间便可迎刃而解 的“一碟小菜” 。

  产品发布短短两个月 ,ChatGPT 的日活量已突破千万 ,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了” 。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。

  人工智能聊天究竟能聊些啥 ?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访 。

  “真正像人类一样聊天交流”

  “我所热爱 的是我真实 的生活,因为它包含了我所有 的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感 的话 ,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。

  随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上 ,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃 。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具 ,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊” 。

  中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行 的测试显示,ChatGPT在百科检索 、数学问答 、文学交流 、常识问答 、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上 的意图识别率约为95%,已具备较好 的语义理解能力 。

  实际上 ,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能 是怎样“进化”得如此智能 的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型 。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示 。

  创新交互为AIGC带来新启发

  随着人工智能技术 的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升 、技术的工程化水平越来越高 ,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域 。

  以百度文心大模型为例 ,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文 ;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作 ;根据一幅图像 ,可以自动生成高清、流畅的视频。

  在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上 是一种比较创新的模式 ,用户更容易以自然语言 的方式进行交互,这会给大家带来革新性 的认识,也会给AIGC带来新的启发 。

  目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景 ,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平 。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服 、游戏 、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元 的经济价值 。

  根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》 ,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报 、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势 。

  “人工智能生成在诗歌 、作曲 、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构 、软件代码等科研生产领域 的应用不断拓展 ,还帮助降低临床试验 的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示 ,当前 ,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大 ,未来有望重塑各行业领域 的研发面貌 。

  商业化落地需克服技术和伦理问题

  尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面 的问题 。

  在对ChatGPT进行的种种评测中 ,ChatGPT会犯一些常识性错误 ,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容 ,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河 的人类朋友 。

  中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话 的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题 。

  “ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题 ,但在一些略有深度 的 、专业性较强的领域 ,其答案往往‘捉襟见肘’ 。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力 的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

  在技术层面以外 ,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战 :“一 是版权问题,ChatGPT生成 的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二 是信息安全问题 ;三 是社会缺乏接纳这一新生事物 的准备机制 ,这对监管挑战很大 。”

  在国内 ,AIGC产业化路径同样有待探索 。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱 ,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段 ,还未出现较为好用 的内容生成服务。

  (文图 :赵筱尘 巫邓炎)

[责编 :天天中]
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