值得注意的是，在ChatGPT推出的前两周，与之非常类似的另一款大型语言模型Galactica就曾被Meta公司推出，后者定位于科学研究领域的内容生成服务，并能够完成的报告撰写、解决数学问题、生成代码或标注图片等功能。不过仅仅上线三天之后，Galactica就因为其出现回答内容不符合事实等问题而遭受社会批评并被Meta公司下线。事实上，ChatGPT同样存在类似问题，但二者的差异化遭遇却不得不令人深思背后的缘由。相关评论指出，Meta公司近年来深陷种种争议风波，这也导致Meta公司不得不非常谨慎对待内容生成技术的相关争议；与之相比，OpenAI作为一家非营利机构的组织形式为ChatGPT赢得了更大的社会包容度。但即使如此，ChatGPT可能被用于假新闻制造与传播的风险并不会因为发布者的不同而改变，未来的治理风险将始终伴随。
不过另一方面，任何技术创新都存在负面影响已经为人所共识，因而围绕治理风险的担忧可被理解为对于ChatGPT更全面的认识而非对其的否定。与此相比，图灵奖获得者杨立昆（Yann LeCun）的反思则更为深刻。在其看来，大型语言模型只是对人类社会的“浅层理解（shallow understanding）”，其并非通往人类级别智能的正确道路。杨立昆的观点与著名当代科学哲学家迈克尔・斯特雷文斯在《知识机器》一书中提出的“浅层解释”理论一脉相承。在斯特雷文斯看来，以牛顿体系的诞生为标志，发源于17世纪欧洲的近现代科学革命之所以能在随后四百余年里快速发展，是因为其抛弃了传统科学哲学家试图理解现象本质及其因果关联的努力，转而致力于追求可观察现象的精确描述与推导，以形成能够满足经验性研究的“浅层解释”。科学方法论的这一转变在带来巨大成功的同时，也自然存在其局限。斯特雷文斯将此总结为对“理性原则与人文精神”的违背，认为近现代科学在追求专业性范式的同时也放弃了人类社会的开放性和社会性。
从斯特雷文斯的理论出发，我们便也不难理解杨立昆的基本观点。ChatGPT是基于大量文本数据训练而成，但文本作为人类语言表达的载体，其本身只是一种“窄带宽（Low-bandwidth）”的信息传递方式。缺乏环境信息的支撑，独立的文字或语句将造成诸多的模糊与混乱。与之相比，人类的交流形式更为多样而丰富，我们本质上共享的是一套“非语言”机制，即在文本表面之下更多依靠符号、表情、姿态及其他环境性因素来传递“真实”信息。也正是在此意义上，ChatGPT才应被定义为“浅层革命”，进而体现出其进步性与局限性。
总而言之，我们当前无论是惊讶其通用性功能，还是笑话其“一本正经的胡说”，ChatGPT的未来演化之路才刚刚开始。在此过程中，更为辩证、冷静地观察和理解高速激进的技术创新与应用逻辑，可能比简单的支持与反对更为重要。
相关阅读 >>
苹果本月晚些时候将iphone 6 plus加入复古产品名单
更多相关阅读请进入《新闻资讯》频道 >>
