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原创 看完美国花1亿打造的超级AI之后,在座不少人怕是要失业了

admin 科技服务 2020-08-21 06:39:29 3 0

原标题:看完美国花1亿打造的超级AI之后,在座不少人怕是要失业了

早几年前 AI 技术还处于理论阶段的时候,差评君也和大家一样,对 AI 技术充满了各种美好的幻想。

“ 改善生活、改变世界、制霸全宇宙,人类要从站起来变成强起来!”

网上搜到五年前的 AI 海报 ▼

不过到现在要是再提 AI 的话,恐怕大家只能想到那些 “ 抱歉,我听不懂,你能不能换个说法 ” 的人工智障了。

“ 你这个人类又在说些什么批话?” ▼

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然而上周,科技圈子又重新因为 AI 技术沸腾了 —— 因为美国研究组织 “ OpenAI ” 做成了一款被称为能取代人类的 AI 引擎

在看完这款名叫 “ GPT-3 ” 的语义 AI 引擎演示之后,差评君的第一反应是, 我该不是把书读到狗身上了吧 真正可以辅佐人类的 AI 终于来了

稍微熟悉点科技的差友可能都听说过大名鼎鼎的 “ 图灵测试 ”,也就是通过一连串的问答来看 AI 是不是会露馅。

然而在人与 GPT-3 的问答中,假如不是我说,大家可能会以为对面坐着一个真实的小孩。回答略显稚嫩,但丝毫感觉不到以往 AI 助手们的那股制杖气息。

不过有小伙伴们可能要说了,这些问题也还好啊,我看之前你们介绍的那个谷歌助理虽然偶尔会犯制杖,但好像也能做个八九不离十。

那接下来我们看点儿有难度的,能自己读题做题的 AI 见过吗

给 GPT-3 一篇高中英语阅读题,GPT-3 轻轻松松就能给你把答案写出来。

什么猿辅导,什么作业帮,统统都是 DD!

我当年学英语的时候有这种神器,那铁定是不会挂科的!( 坏行为,好孩子勿模仿 )

要是嫌高中阅读难度不够的话,我们再来个大学水平的试试。

比方说,把一串晦涩难懂法律条款扔给 GPT-3,不出五秒就能输出 “ 人话 ” 版本的解释文

学法律的小伙伴来评鉴一下 ▼

本硕博连读、头发都学秃掉的法学生们听到之后都哭了。

这还不算完,除了听懂人话、归纳总结之外,GPT-3 甚至还能自行创作

比如给个场景描述,给个开头,GPT-3 就能写出个杀生丸和鲁鲁修的中二小短文。

我瞬间就想到了小说代写,一日百更,彻夜不眠。。。

非加粗部分为 GPT-3 生成 ▼

如果不满足于短篇的话,还有个老哥拿 GPT-3 生成了一篇 1112 词的鸡汤文。

想要去拜读一番的小伙伴可以戳这个链接 https://adolos.substack.com/p/feeling-unproductive-maybe-you-should

《 工作效率低下?也许你该试着停止焦虑 》▼

内容有点儿长,差评君就不给大家全文翻译了。

总之,这篇文章有开头、有结尾,有立意、有中心。文章引出了 “ 创造性思考 ” 和 “ 过度思考 ” 两种思考模式。

文章还通过 “ 作者 ” 的切身经历,向我们阐述了过度思考的弊端,同时引导我们要进入到创造性思考的正向循环中,为生活创造更多价值。

怎么样,这道阅读理解我能拿五分吗?

。。。。。。

总之,这篇 AI 生成的鸡汤文非但没有露出马脚,还直接冲上了 HackerNews ( 知乎硅谷精英版 )的热搜榜首。

看来歪果仁也很吃鸡汤这一套啊。。。

讨论区里有几位老哥的表现甚至有些夸张: “ 这篇文章振聋发聩,跟前一阵伊森霍克的 TED 演讲有一拼!感谢楼主分享如此深度好文!

要是伊森霍克知道他的演讲被人和一篇 AI 生成的文章放到一起品评,不知道是该哭还是该笑。

伊森 · 霍克演讲:《 放开手,去创造 》▼

伊森霍克最后是哭是笑差评君不太清楚,因为此时我已经陷入了深深的沉思:

要是 AI 再这么螺旋拐弯牛批下去,我是不是就 不用写稿 失业了。。。

别说,被这个问题困惑的可能不止我,律政精英、公司财务、程序开发,以及公司的油头 UI 设计师都在 GPT-3 的精确打击范围内。。。

比如说有人把 GPT-3 和表格文件对接到了一起。

而我们只需要说类似 “ 房租 3000 押一付三 ” 、 “ 老板上星期我打了一万块钱 ” 一类的白话, GPT-3 就能自动生成一张非常专业的财务报表。

除了报表, GPT-3 还能够只依靠几句话,就帮你撮一个网页出来。

拥有十年工作经验的前端人员,哭了 ▼

“ 一个谷歌的 Logo,一个搜索框,两个灰色的按钮,一个写 ‘ 谷歌搜索 ’,一个写 ‘ 手气不错’。” “ 把搜索框再改宽点儿。” “ 错啦。两个按钮之间要加一点间距,不要粘在一起。”

用一句话生成出个高仿 Ins 的界面也不在话下。

甚至可以通过白话描述,直接用专业的 SQL 语言提取数据库资料。

“ 拉取 25-35 岁员工的薪资详情 ” ▼

震惊,程序员一夜之间化身产品经理,竟向电脑提出如此过分要求!

哦我的上帝啊,这哪儿是什么 AI 啊。这可真是比小说里的小秘书、金手指、随身老爷爷还要神奇啊

。。。。。。

先说明一下,以上这些神奇功能都是差评君从拿到了 GPT-3 抢鲜体验资格的研究人员那看到的例子。

虽然差评君也申请的 GPT-3 的体验资格,不过目前还在排队等待审核。

等后续差评君搞到了资格,我们再来好好看看 我以后是不是可以拿它代笔了 GPT-3 还能做些什么。

然而光是从这些演示上看,我们已经可以发现这个 GPT-3 实在是强悍的不太像个 AI 了。

所以,什么事 AI 都能干了,大家是不是混吃等死就好了?以后更不用去上学了?

当然不是这样的

虽然差评君看到有些小伙伴在介绍 GPT-3 的时候用了类似这样的说法( 顺便渲染了一波 AI 威胁论 ),但是实际上,这种猜测难以成立。

因为从本质上来看,GPT-3 属于 AI 理论中的 “ 反应机 ” ( React Machine ),距离替代人类还远得很

现在大家通常把人工智分成四个层级:反应机( 第一层 )、有限记忆( 第二层 )、具有心智( 第三层 )、自我意识( 第四层 )。

我们现实中最常见的 AI 都位于第一层的反应机。比如我们常用的小爱同学、小度小度,以及这次的 GPT-3 。( GPT-3 里的 PT ,实际代表的就是预先训练 “ Pre-Training ” )

它们通过 “ 喂养 ”人工预先收集的大量样本进行学习训练,让 AI 对某件事情有了认知。之后再根据已有的样本组织反馈逻辑。

这样的 AI 没有自我成长的能力,只能根据已学习的信息进行机械化的反应。

比如说,给 AI 灌输了一堆猫猫的侧面照片, AI 下一次再看到一张新的猫猫侧面照时,大概率就能认出来这是一只猫了。

但要是我这时候给 AI 一张猫猫的正面照,它就很可能把猫猫认成狗。

说白了,反应机做的事情就是照猫画猫。但凡有哪只新猫长得和以前见过的差太多,就只能抓虾了

但可能有些小伙伴得说了,我们看前面 GPT-3 好像什么都能做,瞬间胜任了无数职业,怎么还会是把猫当成狗的反应机?

差评君,你这说法行不通啊。

非也,就像我前面提到的,反应机的原理是所谓的 “ 照猫画猫 ”。

那只要我们想办法把全天下所有的猫给它看一遍,它不就不会翻车了嘛

这正是 GPT-3 干的事。其实在它之前还有 GPT-2 ,当时研究人员使用了 100 多亿个参数训练它,得出的结果已经让它站在世界顶尖 AI 的梯队里了。

而这一次他们在训练 GPT-3 的时候,直接把训练参数增加了接近 20 多倍,达到了 1750 亿个参数,素材达到了 45 TB

根据大家的测试结果看,除非你编一些根本不存在的问题给他,不然 GPT-3 的翻车概率几乎不存在。。。

问:你怎么波哥个魔哥? 答: 你得用波哥来波哥个魔哥。 问:引腰里有多少树? 答: 引腰里有三棵树。 问:你知道我问的都是个些什么嘛? 答: 嗯,我知道

。。。。。。

为了能够让 AI 跑的动 1750 亿个参数,赞助商微软直接给 OpenAI 划拨了一台世界排名前五的超级计算机

据说,光是里面装载的 NVIDIA 显卡和 AI 运算卡就接近上亿人民币。

史无前例的聪明 AI,果然也得用史无前例的真金白银砸出来。

不过饶是如此,哪怕 GPT-3 再聪明,它也只能糅合别人的创造,书写的别人的观点。

脱离了训练使用的样本库,它便无法再输出创意,更没法自我学习

所以差评君觉得,GPT-3( 以及之后的 AI )能像现在这样帮助人们高效输出一些解决方案,从某些繁杂琐碎的工作中解脱出来。

但是它们永远无法替代人的思想。

And that's what makes us human。返回,科技大学

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