大家想出各种各样奇奇怪怪的问题，尽情“投喂”给这款聊天机器人，看它如何给出或专业准确的回复，或驴头不对马嘴的搞笑答案。

　　记者也出了些题让ChatGPT作答，一起来看看它的“小作文”写得怎么样吧！没想到，其中一篇，记者的小编同事被戳中痛点，破防了！

　　对于特定采访对象，ChatGPT贴心设计了有针对性的提问，可以说基本达到了记者们的应有水平吧。

　　它还对从事新闻工作的意义进行了升华，有小编看完后对记者表示，自己顿感肩头责任重大，看着看着，不禁眼眶一热，破防了！(强行与AI共鸣)

　　从写工作周报、写求职信、回答公务员考试试题的情况来看，ChatGPT的表现还行。那么，它的工作原理是怎样的？

　　根据OpenAI介绍，相比之前的GPT模型，其对ChatGPT采用了全新的训练方式，即为一种“从人类反馈中强化学习”的训练方式。

　　这意味着，用户输入信息越多，ChatGPT深度学习、持续改进的机会也就越多，对人类语言的理解和“反刍”，也会越来越深刻。换言之，是广大用户义务帮OpenAI来“教”自家的“娃”。

　　对此，中新网记者专访清华大学国强教授、智能产业研究院(AIR)首席研究员聂再清，对ChatGPT的创新性、特点以及应用前景等，进行深入解析。

　　ChatGPT本质上是一个基于统计的语言模型。当然，它现在还只是一个语言模型，以后应当会逐步发展到多模态，比如为图片(拟出)对应文字，给出对图片的理解等。与人聊天只是它能力的一方面，更多地还是内容生成的能力，包括未来可能更多地把它运用到写作上。

　　OpenAI官网介绍ChatGPT为一种“优化对话的语言模型”。图片来源：OpenAI官网截图

　　大家或多或少接触过国内已有的一些语音聊天机器人，比如扫地机器人、语音智能助手等，ChatGPT与这类机器人相比，有哪些区别？

　　之前的聊天机器人已经能够通过语音交互，帮用户完成很多重复性的工作。这类机器人在业界比较成功的应用，是运用基于任务型的对话，通过意图理解、槽值填充，把问题参数抽出来，然后去回答用户的问题，比如智能客服；或帮用户完成一个智能家居的操作，比如AIoT语音助手。

　　它们更多是属于一些封闭域内任务完成型的机器人，通过对话真正去执行某些特定领域的功能，首先得把事情做对，才能获得用户信任。这是这类机器人最关键的一项能力。

　　ChatGPT更多地则是实现开放域的对话、输出写作内容等。跟以前的聊天机器人比，ChatGPT最让人印象深刻的就是能用像模像样的“人话”来回答几乎任何领域的用户问题，并对上下文有一定程度的理解。

　　一些人以 “从0到1”、“划时代的革命性突破” 来形容ChatGPT, 美国富豪埃隆马斯克也发文称“ChatGPT好得吓人”。您认为ChatGPT有那么厉害吗？其创新性体现在哪些方面？

　　ChatGPT在算法层面一个比较重要的创新，就是把强化学习引入到大模型的训练和使用上。之前实现开放域对话的最大困难，在于用户输入的话题各种各样，任务空间太大，很难有足够的监督信号拿来训练。

　　那么，如今ChatGPT通过利用人类反馈信号学习到的奖励模型(reward model)，来为任意一个问题自动估算监督信号，充分利用强化学习的尝试探索(exploration)能力来解决开放域任务空间太大的挑战。这是一个比较好的创新应用。它在回答开放域问题时基本上能做到逻辑上比较通畅，句式上也像模像样，这不是很容易就能做到的。

　　同时ChatGPT用到的GPT3.5中国手机如何安装whatsapp，作为一个基础语言模型的质量也是非常高的。这需要大量的数据预处理工作，需要把各领域的语料整理好“喂”进大模型，在训练过程中不断积累能力，才能产生一个如此高效的基础语言模型。

　　另一个比较重要的能力，就是ChatGPT能拒绝回答一些它判断为不适合回答的问题，懂得“拒绝”。实际上之前一些聊天机器人在设计时，也会谨慎处理一些比较敏感的问题，以及跟人类主流价值观不契合的内容。ChatGPT也在不断提升这种能力，防范生产出敏感或有偏见的内容。

　　ChatGPT的试用页面上，标注了偶尔可能输出错误、有害、有偏见信息；对2021年后的世界认知有限等说明。

　　大家体验后发现，ChatGPT不是完美的，还是会出错，也就是“一本正经地胡说八道”。您认为它需要改进的方面有哪些？

　　ChatGPT进行开放域聊天最大的好处，是它什么话题都接得住，能一直聊下去，有连续性。但最大的坏处是，有时用户无法判断它是否正确。如果提问人对问题答案不了解的话，会觉得它答得不错；但对一些不常见，提问人又知道答案的问题，就会发现ChatGPT有可能用一本正经的口气，编出了错误答案。

　　因此，不看具体知识点的话，ChatGPT似乎回答得很专业。但它目前难以真正理解和回答开放域里有具体知识点的问题，在处理开放域的问题上实际上还是基于概率，基于前一个值来生成下一个值。要通过图灵测试，还要继续努力。

　　可以视为ChatGPT是在搞创作，因为这是它经过大量学习后，基于概率自己产生的内容。让它写一封邮件、一首诗，也可以输出看上去“长得很像”用户所要求的东西。

　　但比如去写论文、搞数学论证、去做实验并得出结果，它现在应该还没有那么强大，还不能系统地提出具有创新性的观点，但是它输出的一些内容可能会对科研工作带来一些启发。

　　我认为我们特别有必要去构建像ChatGPT这样一个大的语言模型，中国需要有自己的这类产品。ChatGPT不光可以聊天、帮助写作，也是很多下游人工智能任务的基础模型(foundation model)。一些中国企业已经在跟进，相信接下来我们国家会出现类似的模型。但是具体功能和质量能否超越ChatGPT，需要等发布以后才知道。这需要我们的企业在资源和人才投入上有耐心，具备长远的眼光，不能太注重短期的商业回报。

　　我认为，虽然有一些模板化、重复性的写作可以被ChatGPT取代，但应该说它还是作为人类的助手更合适。比如帮助用户在从事写作、写代码、商业提案、广告文案设计、翻译等工作时，可以大幅提高他们的工作效率。

　　它应当被用作一种提高效率的工具，成品最终还是要人类来把关和确认。而且如果出了错，责任应该还是落到具体的人身上。

　　用户向ChatGPT提问的问题，本身就带有信息量，向它输入信息，不排除有一定的信息泄露风险，包括信息跨境流动问题。这取决于这个产品的研发人员、运营人员、数据管理者等，是否对相关信息进行了妥当处理，不让个人隐私等外泄，或用于其他用途。如果有问题，责任应由他们承担。

　　这首诗说明，对于博大精深的中华文化，ChatGPT还有很多东西要学习

　　虽然知道ChatGPT是语言模型，记者还是想“逼”它画画，但是直接让它画，它回答做不到，最后记者用“打印”指令，让它“画”出了一只数码小猫，送给大家。