來源|多知網(wǎng)

作者|Carey

圖片來源|AICG生成

以下為對話實錄：

多知：很多人都關(guān)注到ChatGPT已實現(xiàn)一步一步啟發(fā)式提問，這是非常高智化的體現(xiàn)，也是過往的技術(shù)從未實現(xiàn)過的。

答：確實，目前這種啟發(fā)式提問是讓人很驚訝的。也說明當前大語言模型有很強的理解能力。從技術(shù)原理上看，這也很容易理解。我們可以把前面對話內(nèi)容編碼后當成下一次對話的輸入來輔助后面的預測，原理上是比較可行的。這種形式本身并不難，難的是GPT-4的問題質(zhì)量很高，這很不容易。

比如這兩天我寫論文的時候，讓ChatGPT幫助優(yōu)化某個方法描述的英語表達。比較有意思的是，這個方法包含6個步驟，我特意將一段不完整的方法描述發(fā)給它，結(jié)果它完全補充了后兩個我完全沒有展開的步驟，描述得也挺好的。

多知：但有一個問題就是，怎樣保證這個“互動”過程是正確的，或者符合提問者需要的？

答：永遠無法保證絕對正確，只要保證比人強即可。這個可以通過在大量標準測試集上驗證。3.5版本的ChatGPT就有很多錯誤，尤其是很多似是而非的回答，但是到了ChatGPT4就好了很多。提升準確率只是時間問題。

另一方面，從實用的角度，使用者也需要根據(jù)模型的特點揚長避短。

多知：如果通用大模型不斷進化，變得更加聰明后，細分領(lǐng)域的垂類模型是否還有它的價值？

答：垂類模型當然會一直有它的價值。有兩方面的原因：

1. 第一，垂類模型可以做得更小，意味著它的能耗更小，成本更低；

2. 第二，垂類模型可以做得更專業(yè)，更準確。

比如針對教育場景的垂類模型，就可以在教學流程設計、場景選擇、課程設計上做定制和優(yōu)化，這些都是需要大量的專業(yè)知識的。

多知：那高智化的AI技術(shù)會不會引發(fā)教育不公平？

答：我認為不但不會引發(fā)不公平，反而會促進教育公平。它降低了知識獲取的門檻。未來大家可能大概率用同一個模型。當然在通用模型的基礎(chǔ)上，每個人都可以根據(jù)自己的需求自定義一個模型，比如根據(jù)過往的提問歷史、互動軌跡，AI會根據(jù)這個人提問特點生成自適應和定制化。但是從本質(zhì)上講，未來大家所依賴的AI技術(shù)都是相同，所有人只要能連上網(wǎng)，能夠獲取的信息是相似的。其實實現(xiàn)了教育同權(quán)。

多知：之前有個圖說AI可以替代哪些工作崗位，其中就包括初級碼農(nóng)、文字工作者、教師等等，您感覺未來教育場景會發(fā)生怎樣的改變？

答：確實絕大部分的教學都可以被取代。比如寫作文、口語陪練，甚至包括需要嚴密邏輯推理的科目，數(shù)學、物理等等。

未來“知識型”的老師會被取代?？赡苊總€人會有自己的AI伴侶，就像鋼鐵俠的助手賈維斯。教育場景可能只是AI助手的使用場景之一。甚至可以根據(jù)需求，將教學場景設計成虛擬環(huán)境，每個人進入系統(tǒng)進行自適應學習。里面的情景可以設計得很有趣，像個游戲一樣。之前有部分教育產(chǎn)品用虛擬現(xiàn)實技術(shù)實現(xiàn)了沉浸式教學，但其中的線索和場景是固定的，并沒有達到真正的自適應效果。而高智化AI是可以實時動態(tài)調(diào)整學習路徑的，可以達到真正的自適應學習效果。

就目前的研發(fā)速度來看，未來這個模型不僅可以打字，語音、視頻、圖像都可以，會逐漸演變?yōu)橐粋€多模態(tài)的模型。

多知：那老師的角色會如何演變？

答：未來的老師，可能不再是知識型老師，而是會出現(xiàn)少量類似于“人生導師”這樣的角色，他們告訴我們處事規(guī)則、把握大方向、激發(fā)人們的想象力和創(chuàng)造力。

多知：目前美國有些學校在禁用ChatGPT，您怎么看？您覺得用了高智化AI技術(shù)，是否會帶來評測不公平的問題？

答：當高智化AI技術(shù)普及后，評估的問題并不難解決。假設我們都有AI教學伴侶，老師可以去看AI記錄，這些都是后臺數(shù)據(jù)，后臺可以看到，并且還可以進行統(tǒng)計分析。甚至說，在和AI互動的過程中，AI就是在“評估”你。這樣的評測可能比一次考試會更準確。

當一個新技術(shù)來臨時，禁止并不能阻止它的發(fā)展。從既往歷史來看，凡是能提升效率的技術(shù)，最后都會被廣泛應用。因此，我們需要思考的不是如何禁止類GPT技術(shù)，而且需要如何合理地利用類似技術(shù)，并規(guī)避可能出現(xiàn)問題。

現(xiàn)在我們很多學生會用它來做總結(jié)、評語，我也會用它來改論文。但它并不能完全替代人，因為它不知道你的場景和思維。比如我們需要寫好一個初稿或者框架，最后讓它來做寫作上的優(yōu)化。

多知：未來我們?nèi)绾魏虯I共存？

答：人類和AI共存，第一階段肯定是將它當成一個工具，讓它做很多重復性、甚至知識型的工具。但在這個階段，很多行業(yè)就會發(fā)生顛覆性的改變。

但是，后期高智化AI是否會出現(xiàn)獨立的思維？是否會出現(xiàn)真正的數(shù)字人世界？這個是不確定的事情。這也是為什么很多人呼吁要暫停新GPT的研發(fā)。其實到目前為止，科學界對思維的原理，以及思維是如何產(chǎn)生的，并沒有定論。

而現(xiàn)在，新版本GPT已經(jīng)有“涌現(xiàn)”的現(xiàn)象，這是讓所有人既擔憂又興奮的事情。

多知：就眼下，它會對人類的學習、生活方式產(chǎn)生哪些影響？

答：人的一部分能力，比如做重復性信息提取或者操作的能力會被剝離出來，也就是說人會向著創(chuàng)造力方向演化。然后，知識和重復性的思考一定會被機器給替代，而且現(xiàn)在來看這個是很快就能實現(xiàn)。

但是，涉及到創(chuàng)作性的東西，人依舊是很難被替代的。

多知：但是現(xiàn)在AI作畫、AI寫作都可以完成得很好了，那您感覺個人的創(chuàng)造性還能體現(xiàn)在哪里？

答：AI的創(chuàng)造性是什么呢？就是它可以組合，但是他不會創(chuàng)造出超出你認知范圍之外的東西。但是人可以。比如說，劉慈欣寫《三體》，它里面提了很多新的規(guī)則。不管是否正確，這個是計算機一定創(chuàng)造不出來的，因為他它只能在當前的有限世界里得到的這些規(guī)則去排列組合。他得不到新的東西，這就是人的創(chuàng)造力。

所以你看很多AI繪畫，畫得很好，但這不是真正的創(chuàng)新，真正的創(chuàng)新是都沒見過的，沒有提出來過，你通過現(xiàn)有規(guī)則得不到的，這才是真正的創(chuàng)新。

所以未來的話肯定會兩極分化，就是說一部分成為特別頂尖的創(chuàng)新者。但這注定一定是少數(shù)的的。絕大部分人可能會變得更懶、更笨。不主動思考的人就會退化。

多知：人腦和機器腦的本質(zhì)區(qū)別是什么？

答：這個問題有點復雜。人腦和機器最大的核心區(qū)別在于它的資源。就是說人腦的資源，受到能源消耗物理容量的限制，是一個小系統(tǒng)，這方面差別很大。第二、為了適應這種差異，人腦里面有很多特殊機制，比如說直覺、情感。這些東西有好的一方面，有不好的一方面，但是對于一個小系統(tǒng)來說，必須要有這種直覺和情感去解決復雜的問題。因為它的算力不夠。所以這也倒逼了人腦要非常高效，利用有限的資源去解決特別復雜的問題。

這也是為什么人可以做出一些意想不到的舉動。比如說我們定義的天才，就并不完全基于一個確定性的邏輯算出來，它可能是跳躍性的思維，這種思維是機器不具備的。這可能是一個核心的區(qū)別，在若干年之內(nèi)可能也還會是一個主要區(qū)別。現(xiàn)在的機器想要達到這種能力可能也比較難，因為人自身也不理解這到底是怎么實現(xiàn)的。但是，這并不是說機器就比不過人。

機器未來一定會比人強。因為人有的這些限制機器都沒有，那么一旦我們知道人腦的工作機制，借鑒一些人腦高效運作的邏輯，那么機器一定會超過人腦太多。

多知：那人腦的價值又在哪？

答：有幾點：1、情感能力。

2、 想象力?，F(xiàn)在整個社會的評價體系大部分以知識和經(jīng)驗作為評價等級的區(qū)分，未來可能這套邏輯就不再適用，知識評價的權(quán)重會下降，更多會轉(zhuǎn)為比如想象力、直覺等一些個人特質(zhì)的評估。

3、個體差異性的價值。從進化論的角度，個體的差異性對于社會的多樣性和種群的延續(xù)很重要，如果沒有差異性，意味著出現(xiàn)不了新的東西。而計算機很難做到這一點。這也是個性、情感的來源。

多知：那未來我們應該重點鍛煉怎樣的能力，可以在高智化的AI時代里揚長避短？

答：應該將更關(guān)注人類特有的能力上，比如想象力和直覺的培養(yǎng)，把知識性和重復性的知識下放給AI，實現(xiàn)更合理的分工。

但有一點需要注意，這并不是要我們不要學習知識，因為所有的想象力和直覺本質(zhì)上是依賴于大腦中現(xiàn)有知識基礎(chǔ)的。所以如何和AI融合是一個重大問題。

（應受訪者要求，文章采用匿名的方式）