日期：2025-07-09 05:57:33
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《ChatGPT时代：正在到来的人工智能新浪潮》 作者：熙代
第1章
前言
今时今日，以ChatGPT为代表的AI技术所取得的突破，源于对人脑的粗劣模仿。时至今日，人类智能到底是如何产生的，仍是一个尚未完全解开的谜团，说这种逆向工程“粗劣”并不为过。
ChatGPT火出圈外，其实是“人脑仿生学”（联结主义）技术路线的胜出。在GPT-3论文发表不久，被誉为“AI教父”的杰弗里·辛顿（GeoffreyHinton）对这个有大约1750亿个参数的模型有感而发：“生命、宇宙和万物的答案，就只是43980亿个参数而已。”这也预示着LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）的参数量未来将变得越来越大。
一力降十会，大力出奇迹。随着算力的增强，AGI（ArtificialGeneralIntelligence，通用人工智能）终将会出现。
未来学家伊恩·皮尔逊（IanPearson）、雷·库兹韦尔（RayKurzweil）等人均预言，随着计算机算力的几何级增长、算法的优化，以及人工智能的自我迭代升级，最终，比人类智能强大十倍，甚至十亿倍的人工智能终将出现。
当然，也有相反的意见。ChatGPT刚一问世，就遭到了人工智能权威杨立昆（YannLecun）的批评，他认为人们对ChatGPT的反应过度了，ChatGPT缺乏创新，没什么革命性。杨立昆与辛顿曾经共同获得了2018年的图灵奖，他的发言还是很有影响力的。杨立昆认为，ChatGPT采用的不是什么新技术，不过是“新瓶（聊天界面）装旧酒（模型）”罢了。这种技术的想法源自谷歌，业内有成百上千的科学家知道如何搭建。
确实，单就技术层面而言，ChatGPT和区块链（比特币的底层技术）很像，不过是一些“老旧技术”的重新组合罢了。并且，其中的技术原理大多是透明的，模仿起来也并不难。甚至，突然冒出一种比ChatGPT更先进的人工智能，也是合情合理的事情。
与其在技术层面争论孰优孰劣，倒不如探讨、剖析ChatGPT火爆现象背后的商业逻辑、商业价值。比如，为什么偏偏ChatGPT能做成？开放人工智能（OpenAI）公司将会采取哪些手段来巩固自己的竞争壁垒？人工智能的发展，会给人类社会带来哪些潜在的挑战与机遇？
这也是撰写本书的宗旨所在。
为了便于读者通读全书，特别把与这次人工智能新浪潮相关的“大事记”做了一番梳理，作为附录，以便参照。
智能涌现——ChatGPT真正骇人之处
自古以来，人类就对机器抱有一种好奇：能不能制造一种“像人一样思考的机器”？机器应该有智能吗？这些本应只是象牙塔内哲学家清谈的问题。
可是到了1946年，当第一台现代计算机问世之后，讨论这些问题就不再是“出位之思”了。然而，探讨这些问题依然显得玄奥且迂阔，因为智能的本质，迄今没有答案。
AI（ArtificialIntelligence，人工智能），就是指机器可以完成那些原本需要人类智能才能胜任的任务。ChatGPT的出现，已经初步达成了人工智能的目标。这些问题的答案也就不言而喻了。ChatGPT之类的人工智能，无论表现得如何像人，都属于应有之义。我们不妨先探讨一下它“不像人”的地方。
ChatGPT通过“图灵测试”了吗
2015年3月，当语言学家诺姆·乔姆斯基（NoamChomsky）被问及“机器能思考吗”时，乔姆斯基则以反问作答：“潜艇会游泳吗？”
时至今日，仍有人在迂阔地争论ChatGPT有没有通过图灵测试。
先说结论：根据图灵的提案，ChatGPT已经基本通过了图灵测试，它唯一不像人的地方，就是反应太快了。
“图灵测试”是“人工智能之父”艾伦·图灵（AlanTuring）提出的一种测试机器是否具有智能的方法。
1912年，图灵出生于英国伦敦，自幼就展现出杰出的智力天赋。图灵19岁考进剑桥大学。24岁时，他又提出了著名的“图灵机”思想实验，为现代计算机的逻辑工作方式奠定了基础。
1950年，那时人工智能的概念还没有形成，38岁的艾伦·图灵在Mind杂志上发表了一篇名为《计算机器与智能》的论文，探讨了让机器具备与人类一样的智能的可能性。论文在开篇就抛出了一个时代之问：“机器能思考吗？”
在这篇论文中，图灵建议先搁置智能是如何生成的问题，聚焦于智能所呈现的结果。
图灵解释道，因为其他生物的内在生命仍不可知，所以我们衡量智力的唯一方法就是观察外部行为。由于机器是否具有“智能”不易衡量，图灵提出了一个测试方案：通过一个“模仿游戏”测试机器是否具有智能，这被后世称为“图灵测试”。
具体内容就是让问询者与被测试者（关在遥远的屋子里的一个人和一台计算机器）在隔开的情况下，问询者通过一些装置（如电传设备，或者键盘）向被测试者随意提问。进行多次测试后，如果机器让每个问询者平均做出超过30%的误判，那么这台机器就通过了测试，并被认为具有了智能。
问询者（代号C）使用被测试对象都能理解的语言，去询问两个他无法看见的被测试对象任意一串问题，被测试对象分别为一个具有正常思维的人（代号A）和一台计算机器（代号B）。如果经过若干次询问后，C不能分辨A与B到底哪个是人，哪个是机器，则此机器（代号B）就可以贴上“拥有智能”的标签，也就是通过了图灵测试。
图灵在论文里还回答了对这个假说常见的一些质疑，并预言到2000年，人类应该可以用10GB的计算机器，制造出可以在5分钟的问答中骗过30%成年人的人工智能。
“图灵测试”是人工智能领域的第一个严肃的提案，激发了当时一些研究者对它的关注和思考。
在这一过程中，图灵测试着重于表现，而非过程。中国有句带有“行为主义”色彩的老话：“论迹不论心，论心世上少完人。”图灵的这个提案，通俗地说就是“论迹不论心，论心天下无智能”。
图灵测试的目的，就是避免永远不会有结果的哲学辩论，避免讨论智力的本质。图灵测试将人工智能从不着边际的“哲幻”拉到了可测量的现实，变成了后续人工智能发展的评估标准。
GPT的全称是GenerativePre-trainedTransformer，直译为生成式预训练生成器。ChatGPT就是GPT的聊天机器人程序。ChatGPT这样的内容生成器，当然称得上是人工智能，并不是因为ChatGPT的模型细节达到了什么标准，而是因为它所生成的信息，非常像是人类写出来的信息。唯一不像人类的地方，就是其生成速度太快了。
当然，ChatGPT至今存在“幻觉”问题，甚至GPT-4版本依然有一些回答就像喝醉的人在胡说八道。但是，一个正常的人就能保证永远不会有胡诌的时候吗？幻觉、偏差和失误，不正是人类大脑无法避免的思维现象吗？就像尤瓦尔·赫拉利在《人类简史》里所讲的那样，虚构和幻想的能力，才是属于“智人”特有的超能力。
从这个意义上讲，对于一台模仿人脑的机器而言，“幻觉”问题，与其说是一个缺点，毋宁说是一个“特点”。按照杨立昆的观点，除非从根本架构上彻底改造GPT模型，否则“幻觉”问题将会是永远存在的。
图灵测试并不要求机器永远不会犯错，也不要求机器做到和人类完全无法区分的地步，而是要判断机器的表现是不是像人。
马文·明斯基（MarvinMinsky）曾经给人工智能下过这样的定义：“人工智能，就是一门使机器达到人类智能水平从而完成人类工作的科学。”
图灵和马文·明斯基等人对人工智能的评估，自此形成基准，将人们的争议焦点从智能的定义转移到“行为”，即以那些看似有智能的行为作为评估的依据，而不再将“智能”从哲学、认知与神经科学层面去评估。以ChatGPT来说，它已经基本能够通过图灵测试。ChatGPT已经可以像人一样做各种各样的事情，甚至在某些领域可以展现出不逊于人类的智能。媒体工作者不吝用“惊艳”“震撼”来形容自己的心情。但是，人工智能真正骇人之处，其实并不是这种表面的热闹，而是它甚至可以生成图灵测试也无法测量的智能。
人类词穷处，AI开生面
语言、文字，都是人类智能的工具，但同时，人类智能也被这种工具所“封印”，所限制。
很久以前，人类就已经意识到自然语言在表达心智时的局限性，所以有“名可名，非常名”“不立文字，直指人心”“此中有真意，欲辨已忘言”“我语言的局限意味着我世界的局限”等妙语。在人类词穷处，还有别开生面的智慧。
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