最近，ChatGPT在国内外社交平台上可谓是火出圈了。作为一款人工智能语言模型，它可以和人类以对话的方式进行互动，比你早已熟知的Siri，小度还有小爱同学要更加智能与专业。因为它除了回答问题外还能进行创作，比如写小作文，写诗，写代码，甚至还能Debug（修复bug）。连 一向高调的马斯克在使用ChatGPT后的感受则是，“scary good”（好到吓人），甚至断言，“我们离强大到危险的AI不远了。”
图源Twitter@Elon Musk
▲如此智能的模型是如何产生的？答案揭晓前，我们先了解一下GPT。
一、什么是GPT
图|源于OpenAI官网
GPT：Generative Pre-trained Transformer是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话AI。
2018年，GPT-1诞生，这一年也是 NLP的预训练模型元年。
它可以：
·自然语言推理：判断两个句子的关系；
·问答与常识推理：输入文章及若干答案，输出答案的准确率；
·语义相似度识别：判断两个句子语义是否相关；
·分类：判断输入文本是指定的哪个类别。
2020年，OpenAI推出自然语言模型GPT-3，此时系统的聊天能力已经无限接近于人类，甚至有超越之势。而相对于GPT-3强大的学习训练能力，ChatGPT的智能则体现在以下两个方面。
1.加入了道德原则
按照预先设计的道德准则，ChatGPT会对不合理或无法回答的提问和请求“说不”。被赋予敢于质疑、主动承认错误，这样的“性格”，能不断提升AI本身对用户意图的理解以及结果的准确性。当然，尽管OpenAI非常小心，这种准则也可能被聪明的提问方式绕开。
ChatGPT 指出问题错误 图源：澎湃新闻
2.拥有从“人类反馈中强化学习”的能力（即Reinforcement Learning from Human Feedback（RLHF））
ChatGPT 使用“预训练-微调”的工作范式训练了一个初始模型：人类AI训练员提供对话，他们在对话中扮演双方——用户和AI助手，AI训练员可以访问模型编写的对话回复，并帮助AI调整回复内容。
ChatGPT训练方法 图源：OpenAI
这样设置后，ChatGPT能够识别恶意信息，识别后拒绝给出有效回答，或记住用户之前所向它提问的内容，以各种方式组合语境想法，变成一个灵感生成器。
真有这么厉害？小编现场问了它几个关于智能运维AIOps问题，让我们一起看看chatGPT怎么应对的。
二、警惕ChatGPT的小聪明
①：智能运维是什么？
②：数据治理重要吗？
③：智能运维和数据治理什么关系？
④：如何在智能运维中做好监控？
在前3个回答中，答案大差不差，基本符合事实。而第4个回答则表现了chatGPT在资料调用不足的情况下也会耍一些“小聪明”——用大量叠加的文字显示答案的专业性，以此让自己在提问者面前“蒙混过关”。从这里我们就可以管中窥豹发现它的一些端倪：如果非专业人士无法分辨ChatGPT答案的准确性，极有可能会被严重误导。
三、ChatGPT会取代人类吗？
如此智能，AI能取代人类吗？当我直接把这个问题抛给ChatGPT时，它是这样回答的↓↓↓
回答中直接将求生欲拉满，让人忍俊不禁。
而当我直接告诉它，我觉得ChatGPT不会取代人类，ChatGPT则对此表示“你觉得不会，只是你的观点，不代表一个事实”。对比上面的回答，真的挺有意思的。
未来，AI是否可以真正具有人类智能？众说纷纭。也许奇点已然临近，也许依旧仅为空中楼阁。但不可否认的是，根据如今的发展态势来看，ChatGPT必将引领一场人工智能领域的先锋革命。
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