本文摘自飞象网，原文链接：http://www.cctime.com/html/2023-2-16/1643038.htm，侵删。
科技日报实习记者 张佳欣 记者 刘园园 陈曦 策划 何屹 房琳琳 邵德奇
目前，ChatGPT还没有通过图灵测试的评估。其实，迄今为止，还没有人工智能模型能真正通过图灵测试。
去年11月，美国人工智能研究公司OpenAI发布了一款名为ChatGPT的聊天机器人(10.990, 0.11, 1.01%)，其在推出后的几周内就风靡全球，甚至引发了一场新的全球人工智能竞赛。
社交媒体推特首席执行官埃隆・马斯克在使用ChatGPT后直呼其“好得吓人”，甚至断言“人工智能越发强大，离对人类产生威胁不远了”。
《自动化与工作的未来》一书作者、美国雪城大学教授亚伦・贝纳纳夫说，200年前，人们对自动化技术产生了一波又一波的恐惧，人们看到新技术，就害怕它们会完全取代人类的劳动。
今年2月初，ChatGPT开启“狂飙”模式，引起新一轮疯狂的技术升级、产业重构、资本狂潮、巨头逐鹿。起初，随着这波技术热浪席卷全球而心情起伏不定的普罗大众，经过一段“沉浸式”体验，虽未感到恐惧，但仍不免有些担忧。
实现对话式AI的第一步
ChatGPT仅发布了2个月，月活跃用户就超过了1个亿。
要知道，“1个亿”可不是个小目标，达到这一数字，Facebook 用了4.5年，WhatsApp用了3.5年，Instagram用了2.5年，谷歌则用了将近一年。
中国科学院自动化研究所研究员、数字内容技术与服务研究中心主任张树武在接受科技日报记者采访时表示，人们可以把ChatGPT视为继语音、图像视频识别技术之后最复杂的语言识别技术突破，也是基于模式识别和深度学习的感知智能技术发展的新跃迁。
天津大学自然语言处理实验室负责人、教授熊德意表示，从人工智能发展角度看，这是一个重要的里程碑，其意义要高于7年前的“阿尔法狗”。
他告诉记者，围棋界的“阿尔法狗”刷新了普通大众对人工智能技术的看法，但是其本身并不能广泛应用，普通大众也难以与其直接接触。
与“阿尔法狗”相比，ChatGPT可以直接应用或支撑很多场景应用和产品。如果说“阿尔法狗”是技术应用的“阳春白雪”，那么ChatGPT或许有机会成为“下里巴人”。
的确，在用户们不懈努力地发掘ChatGPT的用途后，人们发现，它不仅仅是个聊天工具，还可以写代码、写情书、写论文，也可以在线问诊，编写情景脚本、诗歌、小说，甚至是拟定旅游路线、回答脑筋急转弯，可谓“有求必应”，功能强大到无法想象。
ChatGPT在快速渗透各个行业，普通大众都可以成为ChatGPT的用户，这是其火爆出圈的重要原因。
事实上，此前已有许多跟机器人聊天的相关应用，我们最熟悉的莫过于常用的智能语音助手。ChatGPT与之有何不同呢？
“智能音箱采用的同样是自然语言处理技术、对话式AI技术，但是语言智能比较初级。很多情况下，我们只能与它们进行一问一答式的简单对话。”熊德意说，“而ChatGPT，其底层技术不仅与一般的智能音箱底层技术截然不同，而且要比它们强大得多，不仅如此，它改进了与它同类的技术InstructGPT的人类反馈数据收集形式，在与人对话中，可以基于历史内容，支持连续多轮对话。”
熊德意认为，ChatGPT是实现对话式AI的第一步。
从互联网层面来看，它可以作为信息入口，与搜索引擎相结合；还可与办公软件结合，增强办公效率；从人机交互角度看，它体现的是一种基于自然语言的交互方式，可以与元宇宙、数字人(8.880, -0.04, -0.45%)结合。此外，它还可以充当机器人大脑。
“如果从人类信息发展(15.050, 0.12, 0.80%)的尺度上看，它在人与机器之间的信息接口方面有了很大突破。”熊德意如是说。
“十八般武艺”样样精通
据英国广播公司《科学焦点》杂志介绍，GPT-3的技术看似简单，例如它接受用户的请求、听取问题或提示并快速回答，但其实这项技术实现起来要复杂得多。该模型使用来自互联网的文本数据库进行训练，包括从书籍、网络文本、维基百科、文章和互联网其他文本中获得的高达570GB的数据。更准确地说，它在5000亿个单词组成的训练数据上进行了高强度训练。
GPT-3.5是GPT-3微调优化后的版本，比后者更强大。ChatGPT正是由GPT-3.5架构的大型语言模型（LLM）所支持的。
ChatGPT也可以被描述为一个自然语言处理（NLP）领域的人工智能模型。这意味着它是一个能够编码、建模和生成人类语言的程序。
作为一种语言模型，在大规模文本数据上进行自监督预训练后，ChatGPT还需要经过三个阶段的“炼制”。首先是监督微调阶段，在该阶段，人类AI训练师既充当用户，同时也是AI助理，以自我对话形式生成对话样例，ChatGPT在这些对话样例上进行有监督的训练。
接着，ChatGPT进入第二个阶段。该阶段的主要目的是训练一个基于语言模型的奖励模型，对机器生成的回复进行评分，为了训练该奖励模型，需要随机抽取机器生成的文本，并采样出多个不同版本，人类训练师对这些不同版本进行偏好排序，排序的结果用于奖励模型的训练。
基于训练好的奖励模型，第三个阶段采用强化学习技术进一步微调ChatGPT。
这项技术与众不同之处在于，它能够基于以上介绍的人类反馈强化学习技术，使生成的文本能够与人类意图和价值观等进行匹配。
无论懂不懂技术，全球网友都竞相大开“脑洞”，试探ChatGPT到底有多“神”。据美国有线电视新闻网报道称，有人要求它用《坎特伯雷故事集》的风格重写上世纪90年代热门歌曲《Baby Got Back》；有人写了一封信，要求ChatGPT删除信用报告中的不良账户；还有人询问它以童话为灵感的家装设计方案。
自然语言处理技术拨云见日
一炮而红后，ChatGPT概念股也跟着一路“狂飙”。有媒体报道，汉王科技(36.250, 1.09, 3.10%)9天收获7个涨停板。自然语言处理研究是该公司主营业务，而ChatGPT背后的技术就是NLP。
熊德意告诉记者，NLP是人工智能的一个分支，最早诞生于机器翻译，其历史实际上比“人工智能”名字的历史还要悠久，至今已研究了70多年。简单来说，该技术的目标就是要让计算机或机器人能够实现像人一样具备听、说、读、写、译等方面的语言能力。
“ChatGPT并非一项技术的一蹴而就，它是多种技术叠加在一起形成质变的产物，是NLP领域的结晶。”熊德意解释，其底层技术，包括Transformer、自监督学习、微调、人类反馈强化学习（RLHF）、AI对齐等，在自然语言处理和人工智能领域都有广泛的研究和应用。
“但ChatGPT将这些技术巧妙地结合在一起。它有效规避了大模型的未对齐行为，利用了大模型规模带来的智能突现能力，增强了大模型的指令学习能力和用户意图捕获能力，解锁了大模型的泛化能力。这些能力叠加在一起形成了ChatGPT的质变效果。”熊德意说。
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