看了AI画的鱼香肉丝，网友愣住了......

理解人类语言，有点像坐标系

中国人民大学高瓴人工智能学院助理教授周骁表示，ChatGPT这类AI可以叫做自然语言型AI，其主要学习方向就是理解分析人类语言。在这之前，人机博弈型AI早在2016年左右就实现了突破，阿尔法狗战胜世界冠军柯洁就是最好的例子；图像识别型AI则是在过去几年达到满意的精度，能广泛应用于各种人脸识别、车牌识别的场景。

There are also image recognition AIs that can recognize car plate numbers for traffic management and human faces in the hunt for suspects, which made breakthroughs around 2020 with their precision rate reaching 99 percent.

百姓网创始人、CEO王建硕试图通过坐标系的概念解释GPT识别人类语言的原理。“好比在三维空间中，知道三个坐标值就能确定一个点的位置，这三个坐标可以叫做参数，”他边比划边说：“但当我们提起某个物体时，可能需要上千个参数才能确定这一物体究竟是什么。比如苹果的参数有能吃、水果、颜色红或绿、在树上生长、一般直径不超过10厘米等等。类似参数越多，我们就越能精准确定某物体。”

当苹果和香蕉同时出现时，能吃、甜、水果等参数就不够了，光凭这三个参数谁也没有办法确定讲述的是苹果还是香蕉。这时候就得增加参数，比如形状是长条还是类似圆形？颜色是红绿还是黄？“这就是GPT的基本算法，本质上是建了一个上千甚至更高维度的模型。其实人脑中也有无数个这样的模型并且在随时调用，只是我们不会感受到罢了。”

所以有时候AI对句子的理解异于我们常人。比如下图就是AI画的驴肉火烧，肉、火、烧的元素都齐备了，驴则以两只长耳朵的形式出现。

AI画的驴肉火烧

要从如此多的维度描述一个物体，其计算量自然可想而知。据复旦大学计算机科学技术学院教授张军平表示，ChatGPT大概用了285000个CPU和10000多颗GPU、其训练文本数据达到45Tb (1Tb=1024Gb)，训练成本高达1200万美元。

在一篇题为“ChatGPT：潜力、期待与限制”的论文中，张军平进一步解释道，ChatGPT主要受益于大型语言模型（Large Language Model），使用语言模型（LM）用大规模数据训练庞大的神经网络模型。

“ChatGPT会生成与用户意图相匹配的多个回合的响应。ChatGPT捕获先前的会话上下文来回答某些假设问题，这大大增强了会话交互模式下的用户体验。”

“ChatGPT generates responses that match the user’s intent with multiple turns. ChatGPT captures previous conversational contexts to answer certain hypothetical questions, which greatly enhances the user experiences in conversational interaction.”

AI画的日之夕矣羊牛下来

为测试这些AI对人类语言的理解能力，双语君分别在三个AI对话框中输入“anlyze how Artifical Intelligenz works”，拼写错误都被轻松忽略。王建硕则教了个更直观的测试方法：问AI《家庭问答》的主播年龄的平方根是多少？要回答这一问题，AI需要搞清楚《家庭问答》是什么、其主播是谁、年龄多大了，最后再算一次平方根。

简直完美。

Wang offered as a test of the ability of ChatGPT the following question: “What’s the root of The Family Feudhost’s age?” To solve that problem, ChatGPT has to find out what The Family Feudis, who hosts it, how old he is and then calculate the root.

成熟后，连上班关门都会变得简单

前边讲的几种AI都深刻改变了我们的生活。比如人机博弈AI成熟后，游戏行业发展得到加速，人机对战不再是“虐菜”的代名词；人脸识别AI成熟后，“刷脸”也成为了人们的主流支付方式。

在风云学会陈经看来，GPT的发展将给人机交流方式带来革命性的改变。看看电脑的发展历史，电脑“输出”一直在进步，从文字到图像再到今天绚丽的建模与视频，但“输入”始终还是电脑鼠标，直到几年前声控才走入大家的生活，Siri还经常听不懂人话。随着GPT的发展与声音识别的结合，声控的准确性将大大提高。

3月15日，Open AI发布GPT-4，在GPT-3的基础上增加了图像识别功能。这就为人机进一步高效互动提供了可能性，比如目前还比较初级的手势控制将更快成熟。

In Chen’s view, the GPT-4 technologymay enable humans to make commands to machines via gestures. For example, currently there are already smart appliances that people can talk to and tell them what to do. In the future they will be able to wave and be caught by a camera on the appliance, a technology that exists now but is not yet ripe.

陈经甚至设想了一个场景：早上离家上班时，不用再锁门关灯，而只需要对着大门口的摄像头挥手道别。AI立即会领会主人的意思，关灯反锁以待主人归来；等主人回来了，再对大门招招手，门就自动开了，走到哪个屋子里灯光也自动打开，躺到沙发上电视也会自己开开。

会取代人类的工作吗?

大家并不是都认同人工智能的出色表现的。据双语君观察，这种认同与否往往与一个人从事的行业有关系。

比如，一位画家就对AI作画这件事比较抵触。“AI画的画是没有灵魂的”，他不无愤慨地表示：“其实那都不应该叫作画啦。AI不过是从网上扒拉点素材，再拼起来而已啦。”

Then he went further: “We don’t call the deed drawing — AI is only collecting materials online and sticking them together.”

AI获奖画作《太空歌剧院》引发争议

社科院人口与劳动经济所研究员屈小博教授一直研究AI对就业的影响，他也很理解这些人的感受。“大家都担心自己的工作被取代嘛，”他笑笑说：“我们这些研究员也担心啊。”

不过屈教授总体还是持乐观态度的，因为他觉得AI消灭旧岗位的同时也会带来新岗位。他表示劳动经济学里有个“全要素生产率”的概念，AI能在很大程度上提高全社会的生产率，从而创造更多的社会财富以供分配，也需要更多的岗位。

如果在招聘网站上搜索带AI的招聘岗位，“AI顾问”、“AI工程师”、“AI指导”基本都能占据好几页，而且薪水看起来不算低。屈教授管这些岗位叫“人机交互岗位”，认为这种岗位会越来越多。

AI相关招聘岗位

王建硕更是比较乐观，他还表示每次科技进步都会消灭旧岗位带来新岗位。“汽车发明了，马车夫这个工种慢慢淘汰了，但汽车司机是不是比那时的马车夫多多了？待遇也好吧？飞机发明出来，不就有了飞行员这个职业？而且有了飞机大家的生活水平也被带着提高了不少。AI进步越快，我们的总体生活就越好。”

不过屈教授强调，对个人来说压力还是有的，而且不小，因为自己的技能未必能适配新的岗位，要小心被劳动力市场的结构性矛盾所挤压。他的意见是，作为个人要终身学习、努力适应新情况，作为国家与社会则需要重视这一问题，给劳动者提供足够的培训与适应机制，尽量最小化甚至避免结构性矛盾带来的阵痛。

不会“追求幸福”是AI的死穴

作为一名毕业于自动化专业、参与过人工智能研发的记者，笔者认为，人类有一个特性AI目前赶不上，在肉眼可见的将来也赶不上，那就是对美好生活的向往。

这个表述听起来似乎有点大，其实和人们的生活连接十分紧密，因为人类社会就是在不断地追求幸福中前进的。原始人厌倦了靠双脚丈量大地的日子，所以发明了车轮，后来又发明了火车汽车；人类不满足于被囚禁在陆地上，老想去探索海洋，由此才发明了独木舟、木船以及后来的轮船；人类羡慕鸟儿的翅膀，想在天空自由地翱翔，于是飞机火箭一个个从梦想成为了现实。

某种意义上，是人类对美好生活的向往倒逼了技术进步，从而推动了历史的车轮滚滚向前。

到目前为止所有的AI都没有追求幸福的能力。它们就像最顶尖的仆人，训练有素反应迅捷，能在最短时间内解决人类提出的所有问题与需求，却唯独没有自己提出需求的能力。不提出需求也就没法进步，就只能止步于满足当下的循环。

如果以人类目前的技术水平创造出一个人工智能世界，那这个世界将能够顺畅运行却无法进步。原因很简单，没有进步的需求，人工智能在本质上只是人类编写的一段段程序，能够在已有的材料中精中取精建造大厦，却永远不会想着给这个世界增添片瓦。

有时候“求生欲”也是进步的一种动力，而这恰恰是生命的专属。当生命在38亿年前诞生于地球上时，就已经注定了生存繁衍的本能，其一切活动都是为了更好地生存，为此才能改变世界；人工智能就不一样了，不过是代码，是人类为解决问题而创造出来的，其本能是解决问题。这就决定了二者“主”和“仆”的区别，是被服务与服务的根本差别。

只有生命才想着给自己创造一个更好的环境，只有人类作为智慧生命有能力给自己创造这样的环境，人工智能还没法达到这样的境界。

王建硕说他们曾经做过测试，问AI生命的本质是什么，根据回答再一句句追问，结果AI答了三天三夜。他觉得有了这么强的思考能力，AI终究会获得这种求生欲，从而想着改变自己的境遇。至于完成这个突变所需要的时间，他认为是五年甚至更短，但机器真的实施求生欲可能要非常久远。

五年不过一瞬间，让我们拭目以待。

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