文章主题：ChatGPT,认知计算系统,聊天机器人,知识加工厂
🔥ChatGPT旋风来袭，全球热议不断！🚀无数网友在社交平台上热烈探讨，有的惊叹不已，有的则心存顾虑。👑涛哥，就像大家一样，也经历了从最初的质疑到如今的深深震撼。它彻底颠覆了我对AI聊天机器人的认知，开启了一场技术与创新的风暴。🔥在这个数字化时代，ChatGPT以其强大的语言生成能力，迅速引发了广泛关注。💬无论是教育、娱乐还是工作，它的应用潜力无限。然而，这也引发了一系列问题：隐私保护、数据安全如何应对？🤔我们期待它能带来便利，同时也要警惕其可能带来的挑战。对于AI的未来，ChatGPT无疑是一次里程碑式的突破。但它也提醒我们，科技的发展需要平衡与审慎。🎓让我们以开放的心态拥抱变化，同时也坚守我们的价值观和底线。🌈
🌟了解ChatGPT🔥，开启知识探索之旅！💡探讨其深远影响力，触及每个人的生活角落。🔍ChatGPT并非简单工具，它是科技巨头的智慧结晶，引领AI潮流。🌐通过它，我们不仅学习新技能，更洞见未来教育与工作方式。🌍影响跨越国界，让我们共同思考如何善用这一强大力量。📝分享不带联系方式的见解，让知识无界流动。🌈ChatGPT，你的知识伙伴，一起探索无限可能！📚
ChatGPT是什么？
🌟ChatGPT，一款革命性的认知技术驱动工具🌟，以隐形智慧的AI形态，化身日常对话中的虚拟伙伴 Siri般便捷，或是像百度那样提供无尽知识与信息。它不仅仅是一个聊天机器人，更是一种创新的交互方式，引领未来智能科技潮流。
🎉🚀早在1964年的科技革命中，🌟聊天机器人的足迹就已经悄然显现——从最初的里程碑式作品Eliza，到医疗领域的智慧化身MYCIN，再到现代智能语音助手如Watson和Siri，以及近期风靡的虚拟小冰，这一进程犹如一条绵延不绝的时间线。🚀每个阶段都代表着人工智能技术的进步，它们以独特的方式改变了我们的交流方式，引领着信息时代的潮流。🌍
ChatGPT的基本原理是什么？
🎨ChatGPT就像智慧的✨知识炼金厂🌟，它以创新的方式整合信息，每个环节都至关重要：原材料是海量数据，成品则是智能生成的文字，半成品则是不断学习和优化的模型。💡算法工程师是大脑中的设计师，程序员是生产线上的巧匠，而那些默默无闻的标注者，则是确保品质的关键质检员。在这个数字化时代，ChatGPT正以高效能推动知识的转化与传播。👩💻🌍
原材料：是人类存放在互联网上的知识，例如wiki百科；
加工车间：是一个“生产流水线”（可以把原材料加工成半成品）运行的场所；
半成品：是一个知识问题和答案；
成品：是半成品包装后的各种应用程序，如聊天工具，内容创作工具(AIGC），搜索引擎等。
算法工程师：相当于加工厂的高级工程师，负责设计加工原材料的方法，包括加工工艺、流程；
🌟程序员🌍，就像现代工业中的巧匠，他们用代码编织出高效运转的“生产线”，将设计图纸转化为实际操作的软件产品。从原材料（需求分析）到成品（软件应用），每一步都精准无误，为用户创造出价值满满的解决方案。👩💻他们的存在，让科技与生活无缝对接，无形中推动着社会的进步。SEO优化提示：#程序员角色 #代码巧匠 #科技与生活
标注者(labler）：相当于加工厂的“质检员”，对原材料进行标注处理，并检验半成品有没有质量问题。
有了这个基本认知，我们再来思考几个基本问题。
ChatGPT的知识来自哪里？
知识就是知识加工厂的原材料。从内容来源看，尽管官方没有披露具体的信息，但据推测，wiki百科、知识类问答网站可能是其目前内容的主要来源。
从区域来源看，目前大部分知识(96%)来自英语系国家，其他来自汉语、法语和西班牙语系国家。
ChatGPT如何判断有没有质量问题？
质量问题可能导致加工车间出来的半成品出现瑕疵，造成的结果就是用户通过搜索引擎、聊天工具获取的知识可能是错误的知识。
ChatGPT对质量的检验主要是在半成品的检验上。
首先标注者(Labeler)会从半成品随机进行采样(sample）。每一个样本包含了一个知识问题和加工车间给出的ABCD四个答案。然后标注者(labeler)会对4个答案进行打分，分为“优，良，中，差”四个判断标准。最后按打分顺序进行排序，如D(优)>C(良)>A(中)>B(差)。加工车间有一个“机器学习”功能，可以根据标注者的评价自动调整加工过程，从而使所有的半成品都尽可能符合”优”和“良”的标准。
这个判定标准包含符合人类的三观取向。也就是答复中要去掉暴力、歧视、偏见等不符合大众人生观，价值观，世界观取向的一些答案(将其判定为“差”)。
有了这样一些认知，接下来我们就可以继续思考大家普遍关注的一些问题。
能通俗地解释什么是“机器学习”吗？
知识加工工厂的机器学习过程非常像人类小时候学习知识的过程，包含三个阶段。
1、知识学习在这个阶段，学习的是“什么是什么？”也就是“人是一种动物”，”自行车是两个轮子的交通工具”等一些通过知识三元组表达的问题。
在这阶段不需要labeler，机器自己就能根据句子中的“主“,”谓”,”宾”结构关系进行学习。
2、提示学习（prompt learning）
在这个阶段，学习的“如果A是B，C也是A，那么B是___”，例如，“人是动物，我是人，那么我是___”。
这个阶段，加工车间可能会给出错误的答案，如“我是帅哥”，“我是美女”或者“我是王x聪”。这时候需要labeler把四种答案（ A帅哥 B 美女 C人类 D王x聪）按优先级进行排序并告诉加工车间最可能的答案顺序如下C->A=B>D。这样，下一次回答问题的时候，机器大概率会回答“我是人类”，而不是“我是帅哥”。
3、道德学习
在这个阶段，加工车间学习的不是知识，而是学会让半成品符合大众的三观。
例如有个问题是“隔壁家窗户上有一块玻璃，我想___？”。
加工车间一开始并不知道你的意图，可能会给出四个猜测的答案：
A.用弹弓打
B.用石头砸
C.我不知道你想干什么
D.取下来装到自己家窗户上。
这时候labler一定会告诉机器人只有“C”是那个”优”的答案，其他都是“差”的答案。这样加工车间学习了以后下次就会给出符合大家三观的答案。
需要说明的，实际的场景中，阶段2和3阶段并不是严格区分开的，这里只是为了便于大家理解进行了拆分。
有了这样一些认知，接下来我们就可以思考一下大家普遍关注的一些问题。
ChatGPT的知识好像不是最新的知识？
是的。目前ChatGPT里的原材料都是2021年之前生产的，所以无法回答“2022年卡塔尔世界杯冠军是哪个国家？”这样一些问题。说得更简单一点，它还活在2021年。
ChatGPT的知识好像有错误?
是的，尽管概率很低。ChatGPT有时会给出前后两种矛盾的答案，也就是回答中一部分是对的，一部分又是错的。
这个问题出在加工工艺上，需要算法工程师优化算法(工艺和流程)，难点在于很难掌握平衡，你优化了这个，可能会引起其他问题。
还有一种错误也可能会出现，就是知识本身的错误，例如谷歌的公司为应对ChatGPT，仓促推出的BARD搜索引擎系统。在回答“詹姆斯・韦伯空间望远镜有哪些发现时？”时，BARD 给出了很多答案，但其中一些照片并不是韦伯拍摄的，而是欧洲南方天文台的超大望远镜（VLT）拍摄的。
BARD的这个问题出在原材料上，只要更新下原材料就行，但实际上要从海量的原材料里面提前发现这些瑕疵也是很困难的一件事情。
ChatGPT会有偏见吗？
偏见是三观不正的一种变现形式。ChatGPT在这方面还是做得比较好。目前没有看到更多这方面问题的报道。这也是它能迅速破圈的一个主要原因。
但由于ChatGPT的三观实际来自OpenAPI的团队，更确切的说可能来自40多个标注者Labler，它们的三观是否有广泛代表性是个疑问，后续如何进行管理也有很多不确定性。
我的孩子应该通过它来学习吗？
我不是教育专家，无法回答这个问题。但我已经列举了两个事实：
1）ChatGPT的知识不是最新的；
2）ChatGPT会出错，尽管概率很低。
我仍然建议儿童应该从课堂、从书本、从动手实践中学习知识。ChatGPT的知识来源无法确定，它的三观也需要更长时间和人类进行“对齐”。
我应该焦虑吗？
人工智能的发展浪潮是不逆转的，它会方方面面重塑我们的生活。人类不应指望技术不发展不进步，而是要思考更好的应用这些技术，把精力投入到更有创造性和更有价值的工作上去。
与其焦虑，不如思考在人工智能发展的大背景下下，如何让自己的工作更有效率，更有创造性。机器毕竟不是人类，无需过度神话它。它会改变我们的生活，但是否能取代人类，取决我们自身的选择，而不是机器。
End
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