本月早些时候在波士顿举行的IDC展望活动汇集了数十名专家,与会者达数百人,活动中讨论了数字业务中最新的总体技术趋势。活动中谈到了云开发、数字主 权和安全趋势、企业自动化的众多突破以及数字化转型最近的全方位进展情况。
然而,每个主要小组,包括活动的主题演讲,都围绕着一个主题:人工智能 (AI)。自ChatGPT发布以来,围绕AI的使用展开了各种各样的讨论,一些人欢呼全面的AI革命的到来,而另一些人则警告或害怕未来AI会在很多行业把人类替代。
那么,IDC对这个问题是怎么看的呢?在开始之前,我们先来了解一些基本知识:ChatGPT到底是什么,它有什么作用,它是如何引发围绕AI的猜测狂潮的?
为什么ChatGPT开启了“人工智能革命”?
根据大英百科全书的定义,人工智能通常指的是“数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物相关的任务的能力”。定义中的“智能生物”需要澄清一下,它特指我们最常与人类联系在一起的心理过程。例如,应用逻辑推理、概括或从过去的错误中吸取教训的能力。这些特质(尽管越来越多地在动物界中观察到)仍然被认为是人类所特有的,并且让计算机能够复 制这些特质标志着自动化与人工智能不可同日而语。
基于此,ChatGPT到底是什么,它与之前的聊天机器人有何不同?不用担心,在这篇文章中我们会浅显易懂地进行阐述。ChatGPT非常复杂,涉及的知识非常多,要解释清楚得需要另外一篇文章。例如,我们不会关注其创作音乐或创作故事的能力(尽管每条创作路径用到的方法都相同),而是关注其以业务为中心的能力。
总而言之,以前的商业AI聊天机器人主要通过将客户连接到适当的现有资源来帮助企业的客户。如果用户有问题,聊天机器人会充当目录助理,根据现有的一组预期的预设响应检索适当的材料。
ChatGPT能做的远远不止功能。ChatGPT中的GPT代表Generative Pre-training Transformer(创成式预训练转换器),听起来很震撼,但这只是其AI的一部分,它还可以从海量数据中提取数据,包括互联网、书籍和学术文章(均发表于2021年或之前)。从这个庞大的数据集中,它已经被“训练”地可以理解人类语言的模式并可以对人类的语言进行预测。ChatGPT不像人们那样阅读,而是使用大型语言模型 (LLM) 来计算语言的组织方式。
ChatGPT通过人类反馈强化学习 (RLHF) 进行训练/改进,其中OpenAI聘请了一个人类专家团队实现监督学习和强化学习,从而改进和奖励AI响应以实现更高的准确性。即使是今天的用户也可以对ChatGPT的回复投赞成票或投反对票,这是该程序的另一种反馈和学习形式。
然而,尽管您可能用过ChatGPT,但ChatGPT的局限性非常明显。该程序数据集中的所有内容都来自2021年或之前,因此它对最近发生的事件没法事先了解。同样,由于其数据来源之一就是“互联网”,这意味着并非所有ChatGPT的来源知识都是准确的。最后,它是一个程序,而不是一个人——它并不思考。我们距离能够解决问题并能创造性解决问题的真正有感知力的人工智能还有很长的路要走。这意味着许多逻辑难题和谜语还未得到正确处理。
IDC、David Autor和符合道德规范的AI未来愿景
尽管存在这些限制,但不可否认的是,ChatGPT非常强大,而且我们才刚刚起步。人工智能可以在几秒钟内处理大型数据集,能够执行人类理论上无法完成的任务。例如,在医疗领域,如果有一个与ChatGPT类似的程序,就可以用它来查看X射线或CT扫描以完成医疗诊断,而不是用来处理语言。在具体工作背景下,ChatGPT可以成为一个令人难以置信的工具,这就是麻省理工学院福特经济学教授David Autor在IDC展望活动的主题演讲中传达的信息。
Autor认为ChatGPT不会完全代替人工,根据历史趋势,他相信人类仍将占劳动力的绝大多数。那些想看类似演讲的人可以看看Autor六年前录制的TED Talk。其中的重点是自动化而不是人工智能,但许多趋势和结论在现在仍然有效:
当然,人工智能可以说是我们到目前为止开发的最强大的技术工具。Autor承认了这一点,但他告诉观众,主动权仍在我们这边。AI没有自主意识。它不会考虑下一步该做什么,它必须被引导,它必须根据特定目标进行编程。
Autor展示了两个示例来说明这种巨大的潜力。积极的一面已经可以在日本看到了,人工智能和机器人技术应用在了老年人护理方面。AI的潜力是巨大的,10年或20年后回首,你会发现ChatGPT只是一个开始。
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