而OpenAI去年年底發布的ChatGPT則讓不少國內投資人的科幻熱情得到了寄托，帶動人工智能一詞在A股市場持續刷屏。
很多人體驗完ChatGPT之后，將其夸的神乎其神，例如體驗感很真實，比目前通用的人工智能客服都更會“講人話”，邏輯暢通，思路清晰……仿佛是電影中數字生命的現實版本。
還有人更是憂心忡忡，ChatGPT可以模仿人類寫詩甚至寫歌，用不了多久，人類大規模失業可能就會出現!
然而，多位人工智能界專家及其相關研究報告都在強調ChatGPT技術上所存在的壁壘，例如這一語言模型很難應用于精確或可信度要求高的工作之中。
這一缺點并不難在實探中得到印證。這既是該項技術未來可能進步的方向，也可能為商業化設想提供了“負面清單”。
假如你是一名財經編輯
財聯社編輯在親身試用ChatGPT之后，讓她大舒一口氣的是：財經新聞還是得靠人來寫。
2020年，OpenAI曾在一篇論文中表示，其GPT-3生成的新聞文章樣本，讓人類很難識破是由機器生產的文章。
這一點讓人感到好奇，于是在近日實探中，我們向ChatGPT發送如下指令：請以一名專業的財經類主編身份點評一則報道。隨之附上的是去年財聯社關于全球富豪排行變動的一條新聞。
不難發現，ChatGPT的回答雖然有條有理，但頗為死板，像是高中語文的閱讀理解。
此外，ChatGPT還在另一次測試中出現了張冠李戴的問題，當輸入一篇短篇報道并要求ChatGPT進行擴寫時，不僅出現了原文中從未有過的材料，更是出現了數字謬誤。
文中紅線標劃之處都是ChatGPT的即興發揮，有關比爾蓋茨、李嘉誠包括此后對歐洲、亞洲富豪的敘述都是新產生的文本。而據調查，所謂比爾蓋茨在2022年減少350億美元身價，實際上應該為290億美元，350億美元應該為他截至2019年累計捐贈的數額。
在另一個問題的測試中，ChatGPT也坦誠了自己的局限。由于其儲存資料的時間限制在2021年前，所有2022年以后發生的事情其實在它的“大腦”里都無法正確處理。
人工智能確實能夠生成一些幾能亂真的新聞報道，但背后卻仍需要人工對事實進行不斷的核查。僅從這個角度來看，ChatGPT并沒有解放多少生產力。
而從其行文來看，其中并不帶很多的感染力，這也讓它在藝術創作方面無法與人類媲美。
這就讓這款人工智能有些進退兩難：若從事專業寫作，讀者不得不質疑其準確性;而從事藝術創作，它又沒有豐富的表現力。
一致性問題
ChatGPT是建立在Instruction GPT(GPT-3的分支模型)上的語言模型，依托于Transformer模型，與上一代RNN模型相比，在處理速度和多任務處理上實現革新。
ChatGPT的語言模型在預訓練階段，被填鴨式塞進了過濾前容量達45TB的壓縮文本，且過濾后也有570GB的海量數據，然后再通過多次的舉一反三來增加準確率。
在ChatGPT的邏輯里，“你”后面可以跟的字有不同的概率，可以是“你好”，也可以是“你們”等等，它需要做的是，就是回溯上文來推導下一個字最可能跟哪一個字。
而以前的RNN模型則是通過標記海量的數據集，先教會人工智能什么是對的，再讓其進行判斷。如果說RNN模型是嚴格按照原文做閱讀理解，那么GPT則做到了完形填空。
這就使得以Transformer為基礎的人工智能可以通過旁征博引來跳出“輸入”的前提，這大大緩解了“教學壓力”。
當然，帶來的后果也已經顯現：“跳脫”的人工智能很可能用一個詞改變整個語境。
就如試驗中出現的馬斯克反轉。在原文只給出馬斯克因收購推特而導致特斯拉股票暴跌，并讓他自己財富縮水的線索時，ChatGPT神來一筆地表示：馬斯克對此并不悔恨，甚至很有信心。
啼笑皆非的是，馬斯克本人可能并沒有這樣想。
而將這一問題深入思考，如果人們以后要求ChatGPT處理其它問題時，也出現了這樣的情況怎么辦?
比如，相親網站的智能客服回答客戶時，AI突然來一句離婚率連年上漲的話怎么辦?或是在合同撰寫中，AI標注了錯誤的金額怎么辦?
被“玩壞”的ChatGPT未來在何處？
大火之后，流量明星ChatGPT現在終于不得不陷入尷尬的境地：問的人太多，它回答不過來了。
其團隊苦心孤詣簡化邏輯，提高計算速度仍難以滿足人類的好奇心，此刻的ChatGPT如同被問煩了的人類，陷入了“自閉”之中。
拋開它被吹捧的外衣，ChatGPT實際上依靠的仍是人工智能領域十分底層的技術，算法雖然有所改進，但其本身依舊受制于程序員圈定的邏輯和硬件支持之中。
而ChatGpt本身也可能只是一個半成品，其在網上試用的最主要目的在于進行更多的測試訓練，以便產生更多的有效標注數據。
換句話說，你我現在都是ChatGPT的免費教練。
值得期待的是，種種跡象表明，OpenAI很有可能在2023年推出GPT-4技術，將在GPT-3模型基礎上繼續優化。
在獲得了全球免費教練的“貼心指導”后，我們有理由相信OpenAI將會打造一個更具人性化，更智能的ChatGPT 2.0.并在商業中落地。甚至，我們也可以期待有一天ChatGPT可以真正從事需要高可信度的工作，而不會無辜地去捏造事實。
但僅就ChatGPT而言，這頭“新貴豬”可能還需要在風口再等一等。
