馬斯克資助的ChatGPT與AIGC 對內容生態的挑戰_ATG

創作者：DAOctor

Elon Musk創立的OpenAI基金會的最新聊天機器人ChatGPT以其強大寫作、對話能力席卷了網絡世界。ChatGPT 是一種由人工智能驅動的聊天機器人，它以一種令人信服的對話方式與用戶互動。ChatGPT對問題深思熟慮和全面的回答（即使不準確）令用戶震驚，包括學術界和科技行業。

該工具迅速走紅。周一，Open AI 的聯合創始人、著名的硅谷投資者Sam Altman在 Twitter 上表示，ChatGPT 的用戶已突破 100 萬。 

知名的科技投資人Box 首席執行官 Aaron Levie也表示：“當一項新技術調整了你對計算的想法時，會有一種特定的感覺。谷歌、 火狐、 AWS 、iPhone 都做到了。OpenAI 正在通過 ChatGPT 做到這一點”。

馬斯克：對于Twitter來說，使用法定貨幣和加密貨幣方面擁有支付功能是非常簡單的:金色財經報道，Bitcoin Archive在社交媒體上稱，Elon Musk表示，控制貨幣體系比控制言論更重要。我們必須非常小心誰控制貨幣體系。PayPal似乎正朝著社會信用和審查制度的方向發展，這令人不安。法幣系統變得越糟糕，加密貨幣就會增長得越多。對于Twitter來說，支付是一件很簡單的事情，無論是法定貨幣還是加密貨幣。[2022/12/4 21:20:58]

與其他人工智能工具一樣，ChatGPT 也可能擾亂創意產業、延續偏見和傳播錯誤信息。如Stack Overflow暫時禁止用戶分享ChatGPT生成的回復。因為ChatGPT很容易與用戶互動，且可以快速生成大量回答，這讓網站充斥著許多第一眼看起來是正確的答案，但在仔細檢查后就能發現其中的錯誤。

馬斯克：暫時擔任推特唯一董事，將組建新董事會:11月1日消息，此前美國證券交易委員會披露文件顯示，Elon Musk 已解散推特董事會，成為公司目前唯一董事。不過馬斯克對此在社交媒體上作了澄清，表示自己只是暫時擔任推特的唯一董事，后續將組建一個新董事會，由他認為更適合代表公司利益并照顧公司發展的人擔任相關職務。（tesmanian）[2022/11/1 12:03:48]

因此，本文，我們將討論最近流行的AIGC工具ChatGPT及此類工具對內容生態審核制度的挑戰。

Generative Pre-trained Transformer （GPT），是一種基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型。它用于問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話 AI。

2018 年，NLP（自然語言處理）的預訓練模型元年，GPT-1 誕生，此時的GPT-1 僅是一個語言理解工具而非對話式 AI。2019年GPT-2采用更多的網絡參數與更大的數據集進行訓練，此時的GPT-2展現出普世且較強的能力，并在多個特定的語言建模任務上實現了彼時的最佳性能。隨后，GPT-3 出現，作為一個無監督模型（自監督模型），幾乎可以完成自然語言處理的絕大部分任務，例如面向問題的搜索、閱讀理解、語義推斷、機器翻譯、文章生成和自動問答等等。GPT-3的出現使人們看到了通用人工智能的希望。

推特：馬斯克所謂的終止收購是無效和錯誤的:7月22日消息，推特稱：認為特斯拉CEO埃隆·馬斯克所謂的終止收購是無效和錯誤的，合并協議仍然有效。此外，對賬戶樣本進行了內部審查，估計第二季度的虛假或垃圾郵件賬戶平均占平均可貨幣化的日活躍數的5%以下。(金十)[2022/7/22 2:31:39]

今天，ChatGPT 的到來，也被視為文本生成器 GPT-3 的下一個迭代，為GPT-4到來拉開序幕。

ChatGPT 是一種大型語言模型，通過大量在線信息進行訓練并創建其響應。注冊 ChatGPT 后，用戶可以要求人工智能系統回答一系列問題，這些問題包括開放性問題：例“生命的意義是什么？” 加密貨幣值得投資“？” “什么是Hacker Movement”等。

馬斯克對Twitter的用戶數據不滿意，Twitter將提供更多數據，或重新協商交易價格:金色財經消息，埃隆·馬斯克發送律師信聲稱Twitter沒有提供足夠的數據來分析，早些時候，Twitter向馬斯克提供了用戶數據。內部人士認為，新數據表明馬斯克可能會盡快與Twitter重新協商交易價格，稱Twitter的價值已經隨著新信息的變化而發生變化。

此外，推特同意本周向馬斯克提供更多實時數據。

此前報道，Twitter向馬斯克提供有關垃圾郵件，虛假賬戶的內部數據。[2022/6/24 1:29:33]

02.ChatGPT 如何工作的？

談到ChatGPT的算法模型， 其前身InstructGPT仍值得關注。

2022 年初，OpenAI 發布了 InstructGPT。開發人員通過結合監督學習+人類反饋強化學習，提高 GPT-3 的輸出質量。在這種學習中，人類對模型的潛在輸出進行排序，強化學習算法則對產生類似于高級輸出材料的模型進行獎勵。

聲音 | 比特幣耶穌：希望馬斯克知道BCH就是真正的比特幣:比特幣耶穌稱：“馬斯克是個非常聰明的人。我知道馬斯克喜歡加密貨幣，我希望他知道比特幣現金就是真正的比特幣。”[2018/10/31]

訓練數據集以創建提示開始，其中一些提示是基于 GPT-3 用戶的輸入，比如“解釋什么是Hacker Movement”或“給一個小學生解釋Hacker”。

開發人員將提示分為三個部分，并以不同的方式為每個部分創建響應：

人類作家會對第一組提示做出響應。開發人員微調了一個經過訓練的 GPT-3 ，將它變成 InstructGPT 以生成每個提示的現有響應。

下一步是訓練一個模型，使其對更好的響應做出更高的獎勵。對于第二組提示，經過優化的模型會生成多個響應。人工評分者會對每個回復進行排名。在給出一個提示和兩個響應后，一個獎勵模型（另一個預先訓練的 GPT-3）學會了為評分高的響應計算更高的獎勵，為評分低的回答計算更低的獎勵。

開發人員使用第三組提示和強化學習方法近端策略優化（Proximal Policy Optimization， PPO）進一步微調了語言模型。給出提示后，語言模型會生成響應，而獎勵模型會給予相應獎勵。PPO 使用獎勵來更新語言模型。

ChatGPT 和 InstructGPT 算法模型基本一樣。不同之處在于數據如何被收集和訓練。

 InstructGPT ：給一個輸入就給一個輸出，再跟訓練數據對比，對了有獎勵，不對有懲罰；

 ChatGPT： 給一個輸入，模型給出多個輸出，然后人（AI訓練師）對輸出結果排序，讓模型使得這些結果從“更像人話”到“沒有邏輯”排序。

與其他 AI 聊天機器人不同，本著構建更加負責任的強人工智能原則， ChatGPT可以回答后續問題、承認錯誤、挑戰不正確的問題并拒絕不適當的請求。

寫在這里記起，科幻小說家艾薩克·阿西莫夫（Isaac Asimov）為機器人設定的行為準則—機器人三定律：

第一法則：機器人不得傷害人類，或坐視人類受到傷害；

第二法則：機器人必須服從人類命令，除非命令與第一法則發生沖突；

第三法則：在不違背第一或第二法則之下，機器人可以保護自己。

不可置疑的是AIGC對很多領域產生了積極的影響。如，文本創作、音樂創作、游戲文本生成等。隨著AIGC工具的成熟，其甚至可自主編程、拼接生成新的協議。

但，此類工具向內容生態提出一個全新的問題即：如何應對AIGC的真實性。以ChatGPT為例：

a） 在訓練的強化學習 （RL） 階段，對于問題，并沒有真相和問題標準答案的具體來源；

b） 訓練模型更加謹慎，可能會拒絕回答（以避免提示的誤報）；

c） 監督訓練可能會誤導/偏向模型傾向于知道理想的答案，而不是模型生成一組隨機的響應并且只有人類評論者選擇好的/排名靠前的響應。

人工智能生成的答案有數千個，而這些答案通常需要具有專業知識的人詳細閱讀，才能確定答案實際上是錯誤的，這些錯誤信息很容易破壞以志愿者為基礎的高質量問答社區。

紙質新聞時代，每個事實都必須包含權威的一手或二手資料來源，但現在已經很少有出版物有事實核查員，這就把責任推給了記者和編輯。信息爆炸時代，以人為媒介傳播的虛假信息尚且讓審核機制“頭疼”，很難想象當人工智能開始傳播虛假信息，所帶來的挑戰。尤其是在這個輿論時常反轉的時代，只要一個消息聽起來合理，許多人就會認為這是正確的。

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