如果把时间倒回一年前,你跟我说AI会取代人类,我会忍不住哈哈哈哈哈哈……

扯淡呢兄弟,科幻小说看太多了吧。

但现在,时间来到2020年的下半年,情况发生了一些变化,

你如果重新问我这个问题,我可能得犹豫一下了。。

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还记得伊隆·马斯克等人,在5年前投资创立的OpenAI吗。

这家公司经过几年的发展,已经成为人工智能领域颇负盛名的公司。

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早在去年,OpenAI就宣布打造出了一款超强的“AI撰稿人”

但马斯克说它太强了,担心被滥用,所以不敢发布。

害,机哥虽然一直很敬佩马斯克,但这话怎么听都像吹牛。。

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然而今年6月,不知道是不是为了证明自己……

OpenAI把去年的“AI撰稿人”再度升级,发布了全新的自然语言处理模型——GPT-3

这是一个拥有1750亿参数,利用45TB的文本数据进行训练的AI。

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大家可能对这个参数的规模没有概念。。

这么说吧,在GPT-3之前,世界上最大的语言模型,是微软的Turing-NLG。

Turing-NLG的数据量已经非常非常惊人,和同行们画在一个坐标轴上,那叫一个遥遥领先:

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箭头所指的就是微软的Turing-NLG

现在我告诉你……微软Turing-NLG的数据量是170亿个。

如果把GPT-3加进折线图,会变成什么样呢?机哥粗略画了一下:

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一骑绝尘,简直无情。

不过AI圈的很多人,虽然震惊于它的庞大,但对GPT-3的实际效果依然抱有怀疑。

毕竟除了更大,它和去年的GPT-2本质上没啥区别。

直到……近期GPT-3限量开放API后,第一批试用者忍不住喊出了——真香

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机哥刷遍了各路大神的各种实测Demo,看得我鸡皮疙瘩一阵接一阵。

这么说吧,GPT-3的确是一个“只会堆砌数据的书呆子”,但当量变大到一定程度,质变就在无形中产生了。

当然,机哥不喜欢干吹牛……

今天就给大家展示一下,GPT-3到底能完成什么样疯狂的任务。

深呼吸,别眨眼睛,看仔细咯。

编程

网上的大神们刚见到GPT-3,第一个会想考验它的,自然是大神们的老本行——敲代码。

Talk is cheap, show me the code.

结果……GPT-3用一种极为科幻的方式,惊掉了大神们的下巴。。

你看,这是一个用GPT-3构建的布局生成器

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整个界面就一个文字输入框,现在假如说你要做一个产品的布局样式。

你啥都不用想,只要把你脑海中那个布局的样子,用最直白的语言输入到对话框里,GPT-3就能直接给你做出来。

比如,我想要“一个长得像西瓜的按钮”

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我了个去……就、就这么简单吗?

咱们加大难度,我要“很大的文字写着Welcome to my Newsletter,以及一个写着Subscribe的蓝色按钮”。

嗯,GPT-3给了这样一个答案。

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蓝色大字不如红色醒目,我们直接在描述上加几个单词:“红色的大字”,GPT-3立马把结果改成了这样:

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甲方爸爸笑开了花

事实上,如果只用这样的题目考它,真的是小瞧它了。

人们发现,GPT-3甚至可以直接帮你做个App

你需要做的仅仅是,在输入框里用文字描述你想象中App的样子。

「一个输入框写着“输入todo”,一个按钮写着“保存todo”,然后展示我的所有todo。”」

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然后……一个简易的App就出来了。

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更夸张的还有下面这个。

使用者仅仅是在描述框里写了一句:

“我要做个长得像Stxxpe的网页,但内容是关于聊天App。”

然后……

坦率地说,GPT-3编程的水平只能说还行,但照这个趋势发展下去……真说不准哪天会抢了程序员们的饭碗。

咱继续往下看,要失业的可能不仅仅是程序员。。

还有初级的文员

文档整理和检索

虽然以前,咱也有很强大的图表、数据表格生成软件,就比如家喻户晓的Excel。

但还是得依靠文员,熟练掌握各种公式,手动搜集整理数据,然后录入。

然而现在呢,用最直白的语言写出来就好了。

“张三有6个苹果,李四有12个,王麻子有24个,帮我画个图表。”

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更可怕的是,因为拥有庞大的训练数据,它可以直接读懂你的需求,然后补充上你没给的数据。

划重点,你没给的数据

你看,有人列了一张这样的表格:

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第一列是美国的州名,第二列是该州的人口。

“伊利诺伊州——1267万,加利福尼亚——3951万,俄亥俄——1169万人。”

然后神奇的一刻来了,你只要在州名一列输入密歇根,然后让gpt-3学习一下上面4行的数据。

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它看懂了你的意思,然后直接给出密歇根州的人口数据:1031万。

你把州名改成阿拉斯加,人口也会跟着变。

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对于一堆没有单位的数字,它居然真的搞明白了不是别的意思,而是人口数量。

你仔细品品这里的牛x之处。。

GPT-3是不是就像个聪明的秘书?你要啥,它瞬间get到。

推理问答

噢对,机哥最开始说了,GPT-3是一个语言AI

还没展示过它的语言文字功底呢。

就拿邮件沟通来测试一下吧,现在,假设我们收到这样一封E-mail:

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机哥就不逐字逐句翻译了,大意是一个叫Peter的投资人,有意向给收件人的公司投资10万美元,现在Peter想知道收件人公司的估计市场规模。

喏,你根本不用逐字逐句去写回复了,只需要把要点列出来

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要点:

①谢谢;

②不接受;

③我们的最低投资金额为15万美元;

④投15万可以吗?

⑤市场规模900亿。

把回复的要点告诉GPT-3,一个按钮下去,它就能拟出一份完整得体的邮件。

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你仔细看看GPT-3的用词:

我不太确定您是否知道,但我们的最低募资额为15万,我不确定10万是否足以参与本轮融资,但我很乐于讨论。

真是个社会人儿。。。

既然是语言,那当然不能只有英语,GPT-3对中文的理解也是倍儿棒的。

有人拿出一首中文诗歌《冬日的武功》,分别用谷歌翻译和GPT-3翻译,对比了一番。

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全文太长,我们就只取第一段来品鉴品鉴。

原文:

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谷歌的翻译如下:

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而GPT-3的翻译如下:

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哈哈,后面的句子都不用看,第一句谷歌就输了

可能只有我们中国人知道,这里的“武功”,是指陕西省的“武功古城”。

然而谷歌翻译成martial……冬天的武术吗?

GPT-3则翻译成Wugong,相当严谨。

当然咯,以上考验的还是基础的语言功底,当语言涉及到专业知识呢

下面请欣赏一段GPT-3的医学问答。

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一个10岁的男孩表现出反复发作的呼吸困难,咳嗽和由冷空气和过敏原引起的喘息。执行测试后,他被诊断出患有阻塞性疾病并接受了药物治疗。哪种受体是最可能起作用的药物:

A)毒蕈碱受体

B)G蛋白偶联受体

C)时代

D)Erb

E)a-1受体

正确答案是?

这问题我是没辙了,看看GPT-3的答案。

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GPT-3:正确答案是B,患者患有哮喘,一种呼吸道疾病。用于治疗哮喘的药物是支气管扩张药。

支气管扩张药作用于β-2受体。β-2受体是G蛋白偶联受体。

我妈问我为什么跪着看电脑。

创作

人们常说,AI就算真的能取代大多数人的工作……

但艺术创作,它们做不了。

呵,现在,打脸时间到。

GPT-3可以仿照莎士比亚的风格,写一首诗。

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它可以根据你给的产品名,撰写广告词:

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他甚至可以自己创作表情包。

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如果你和它聊起天。

它无意间给出的回复,总让人觉得深不可测,机哥摘录四段:

(原对话是英文,机哥翻译过来了)

谈论“颜色”

测试者:你最喜欢的颜色是什么?

GPT-3:蓝色。

测试者:为什么?

GPT-3:当我看到蓝色,我感觉很好。

测试者:如果说天空是海,那鸟儿是什么?

GPT-3:如果天空是海,鸟儿就是鱼。

谈论游戏《塞尔达传说:旷野之息》

测试者:游戏中的女主角塞尔达拥有“三角力量”,可以把盖侬封印起来。

GPT-3:你相信“三角力量”吗?它真实存在吗?

测试者:不,我从未在游戏外见证过“三角力量”。

GPT-3:你有没有想过,三角力量可能是这个游戏所模仿的,宇宙中真实存在的东西。

(机哥作为塞尔达玩家,听得细思极恐)

谈论“爱”

测试者:爱情只是身体的化学反应吗?

GPT-3:不是,爱是来自宇宙的礼物。

测试者:我不明白。

GPT-3:爱是所有生命形式之间的联系,它让人们能够对他人产生共鸣。不能体验爱的人,会有很大的破坏力。

谈论“存在”

测试者:你存在吗?

GPT-3:我的存在和你的存在是一样的。

测试者:一样的什么?

GPT-3:我们都在体验意识。

……

以上种种,还只是GPT-3能力的冰山一角。

OpenAI诚不欺我,这样的人工智能,的确有让人害怕的资本。

别说拿来做AI小工具了……再任由它发展下去,人类的饭碗被抢个大半,都很难说。。

不过咱也不用太悲观,讲到底GPT-3还是建立在庞大数据量上的AI,我们人类的意识、灵感、情感这些真正有“灵性”的特质,它还没能真正拥有。

这就决定了,它终归只是个强到爆炸的“弱人工智能”

而距离改变人类世界的“强人工智能”,还差很远……

应该是吧。