人类一直在努力探索人工智能的边界,但很少有人能够真正地做到。ChatGPT的诞生正是为了解决这个问题。该研究项目是由澳大利亚国立大学(UT)与美国加州大学伯克利分校(UCSD)联合发起,其宗旨是通过研究,探索人工智能的边界与可能导致的问题。在今年的国际机器***会上, UCSD将该研究项目的名称正式命名为 ChatGPT,同时公布了该项目的计划书和白皮书。从目前来看,该研究项目仍处于初期阶段。为了让大家更好地了解有关 ChatGPT的更多信息,我们邀请到了 UCSD学术委员会主席、计算机科学教授 Darren Ruth来分享他对 ChatGPT的理解。
![ChatGPT的伦理和隐私问题:探讨人工智能的边界](https://zs.lankuai.com/data/upload/article/chatgpt/59ffbc060c6c7eece8710901760f9068.png)
1.我们已经在研究“人工大脑”,这是一种可以模拟人类的人工智能,你如何看待这种技术?
这种技术的使用是基于机器学习的,即人类可以通过将数据(比如图片、视频等)输入到一个机器中,然后再将这些数据重新组合形成另一个人工智能。这个过程非常简单且快速,但是却需要大量的时间。当然,我认为人工大脑的出现是值得庆祝的。我希望能够在不久的将来,在人工智能领域出现一个真正能够“战胜”人类、拥有超强思维能力的人。我们正在寻找一种可以让机器和人类完美地结合在一起的方案、方法和工具,比如我们可以使用它来制作更好、更有创意的音乐作品、电影、游戏等,也可通过它实现对医疗保健系统、城市交通系统等相关问题上的优化。这些技术和工具都将有助于帮助人类提升工作效率并为我们提供更好地生活环境。
2.人们对机器学习可能带来的伦理和社会问题非常担心,但您认为人工智能在实现可持续发展方面具有哪些优势?
未来,随着人工智能的进步,其对人类行为的影响可能会变得更加严重。为了确保 AI不会给人类带来负面影响,我们必须了解人工智能可能在哪些方面给我们带来了负面影响。
3.人们普遍认为,机器学习和机器学习技术会给我们带来更多的便利,而不是灾难。
但我们不能否认,机器学习系统也存在一些错误的地方。这些缺陷可能会导致对人类的直接伤害,比如数据隐私问题、系统的误用和滥用。因此,我们希望能在这一领域开展研究。
4.对于“人造人”来说,你认为人类将有什么影响吗?
对人类来说,我们将面临一个伦理问题:谁应该享有“人造人”的权利?ChatGPT将会为这一问题提供一种解决方案。
5.你觉得目前对人工动物来说的一些新技术(例如可解释性)是否有必要?
有必要,这一点我并不感到惊讶。毕竟在过去的20年中,我们一直在进行着关于可解释性的研究。
6.作为 UT的教授,我看到了关于这一领域的一些很好的研究工作,这些研究工作对我们现在所使用的 AI技术有什么意义?
(1)对于 AI的伦理问题,我们也可以看到很多很好的研究工作,例如在机器智能中存在的道德问题,以及我们在开发人工智能过程中存在的一些伦理道德问题。
7.目前,您最担心什么问题?
我担心数据隐私的问题。
8.您如何看待“人工人”与人类之间的关系呢?
对于人类而言,人工智能的出现无疑是非常令人兴奋的。我想这是因为人工智能在不断地提升自身能力和实现自我价值,从而帮助人类实现更高的目标。而从这个角度来说,人工智能本身的出现并没有错。但是作为一种工具,我们不应该过度地将它视作人类发展过程中的阻碍,而应该更加深入地去了解其背后的价值和意义。如果人类无法通过自身获得更多的成就,那它们也就不值得存在、更不值得继续存在下去了。所以在我们看来,人工智能本身并没有错,它可以为我们带来许多便利,但同时也会带来一些负面影响。
9.在人工智能中,人们将获得巨大机会来学习新东西。
您如何看待人类与人工智能的关系?在 ChatGPT中,你认为人们将获得什么样的机会来学习新东西?人类将能够在哪些方面利用人工智能呢?
10.你认为机器应该被视为是一种具有思想的机器吗?
Ruth:我认为应该把思想和人工智能看作是一个统一的概念,因为它们在不同方面都有其特定的属性,我们可以将它们视为是有目的的研究,而不是仅仅将其当作工具。
11.在你看来“人工人”将如何看待自己和人类之间的关系呢?
对于人类来说,他们将会与“人工人”建立一个更好的关系,但我们必须要确保“人工人”不会成为我们人类的敌人。
12.对于如何更好地使用人工智能技术问题有何建议吗?
我个人的建议是,在研究过程中,我们需要不断地学习、创新以及对问题进行更多的思考,同时也要更加关注如何使用人工智能技术来解决可能带来的伦理和隐私问题。在整个过程中,我们需要持续地了解这些问题,从而有针对性地去解决它们,同时还应该不断地将这些知识应用于实践当中。我们要明白这些问题是可以通过学习、创新以及探索来解决的。我们现在就可以开始做这方面的研究工作了。
13.请简要介绍一下我们研究项目所处的阶段。
我们在2017年底启动了该项目,这一年里我们主要开展了两项研究:
首先是,针对机器学习系统的伦理问题进行深入的探讨和研究。我们在过去几年里与很多公司、大学以及学术界进行了合作,探讨机器学习系统的相关伦理问题及其解决方案。我们还举办了一个为期三天的“MIT Cosmos论坛”,讨论机器智能技术中伦理问题和隐私方面的内容,并为接下来两年内即将开展的项目奠定了基础。
除此之外,还有:
ChatGPT的伦理和隐私问题:探讨人工智能的边界
ChatGPT是人工智能研究的一种新方法,其旨在通过将机器学习和自然语言处理(NLP)结合起来来理解人类语言。这种新方法目前主要用于文本识别,比如在手机上阅读新闻。最近,来自加州大学伯克利分校的研究者对这些技术进行了详细评估和讨论,并将其命名为“ChatGPT”(ChatGPT2.0)。这是一种基于机器学习的翻译算法,能够以与人类相当的方式进行文本理解。研究人员认为,这种方式能够用来处理各种复杂的文本,比如新闻和娱乐新闻。然而也有研究认为, ChatGPT无法很好地理解文本中的词汇,可能会对人类产生负面影响。为了探讨这些问题,我们将使用几个模型来帮助解决这些问题。
1. ChatGPT的局限性
在本文中,我们将讨论 ChatGPT的局限性,包括其主要的局限性和需要改进的地方。对于文本分类,目前有两种主要方法:一种是通过词间的相似度来分类语言,另一种是通过语法分析来定义词义。由于这些算法通常需要训练数据来完成任务,因此需要更长的时间来训练和测试模型。另外, ChatGPT有一个非常重要的问题:对句子或文本进行分解,以构建不同的上下文关系。
2.从零开始研究
从零开始研究是非常困难的,因为在许多情况下,这些模型需要在人类的数据集上训练。这就是为什么我们需要从零开始对 ChatGPT进行评估和分析的原因,因为要想对整个模型进行评估,就必须找到一组数据集作为测试数据。这是一个非常困难的过程,因为目前仅有一组已经训练好的语言模型,因此在这个过程中,可以使用一些人类经验来构建模型和调整参数。然后将所有这些模型和参数打包成一个文件。我们已经完成了整个模型,因此不需要对每个细节进行修改。这样做可能会有一些问题,比如对新数据集的质量和准确性等问题。
3.使用不同类别的新闻文本对模型进行测试
为了评估模型的性能,研究者使用了新闻文本的不同类别,来考察 chatGPT对于文本分类和理解的效果。
4.评估不同类别对数据集的处理能力
本节我们将介绍 ChatGPT模型的性能,这将涉及使用不同类别的数据集来训练。对于每个模型,我们选择一个新闻文本作为数据集(新闻摘要),并使用相同的参数对每个模型进行训练。
5.使用 NLP和自然语言处理技术学习新知识、发现新概念
这是最后一部分,我们将探索如何将 ChatGPT应用于新的概念。ChatGPT不仅可以帮助人们理解文本,还可以用于研究新的技术方法。例如,在一些场景中,当人们开始阅读新闻时,他们会通过使用新闻标题或段落来理解相关信息。由于这些技术往往很难使用标准语言的形式来表达,因此将这些方法与传统意义上的自然语言处理方法结合起来是很有必要的。
6.评估基于不同方法的分类效果
在这一节中,我们将探讨不同模型的分类效果,以及 ChatGPT对新闻、社交媒体和其他文本分类能力的影响。
7.从新闻和娱乐新闻中获得更多信息与理解人类词汇有何关系?
ChatGPT能够在文本中使用较少的词汇,但很难从更多的内容中提取出词。例如,如果要提取一个单词“so what you know”, ChatGPT可能会需要超过10,000个词。此外,一些专家认为,这可能会导致人们的“刻板印象”(如不能识别单词本身)。为了解决这些问题,研究者使用了不同的数据集对 ChatGPT进行了评估,包括对新闻和娱乐新闻的文本测试。在这两个案例中都发现, ChatGPT不仅可以更好地理解人类词汇的语义,还能够正确地识别词语之间的词性差异。
8.使用其他类型的文本模型进行测试
我们还将使用其他类型的文本模型进行测试,比如文本分类。
9.分析不同方法在多个应用中的表现
我们将比较 ChatGPT在不同应用中的表现,比如阅读新闻、电子邮件和聊天。
10. ChatGPT能实现多大程度上的翻译?
我们将在未来几个月内测试 ChatGPT的翻译能力。在这个阶段, ChatGPT将会实现和人类相当的翻译。这意味着在文本翻译方面,这是一个值得期待的进步。
11.未来还能做什么?
我们还可以从其他角度来看待这一问题。例如,研究人员希望有更多的数据来训练模型,从而提高模型的准确性。虽然没有关于 ChatGPT的研究,但我们可以在现有框架上发展其他模型用于文本识别。比如,将 ChatGPT中的模型与更好的自然语言处理方法相结合。
12.将如何进行改进?
为了解决这些问题,我们将使用 ChatGPT模型来增加对用户的理解,以更好地理解用户的情感并改进他们对内容的理解。
13. ChatGPT和其他基于机器学习的方法有何异同?
由于机器学习方法有许多不同的缺点,因此 ChatGPT在很多方面都是基于机器学习的,包括文本分类、文档自动编目和智能问答等。
14.该算法是否可以用于某些应用程序(如电子邮件)?
在研究人员的评估中,这个问题仍然存在争议。但很显然,如果将 ChatGPT用于电子邮件或新闻,这是不现实的。因为电子邮件中有大量的单词,而且使用 ChatGPT时需要使用专门的算法来理解这些单词,这会导致对文本进行人工翻译所需的时间增加,而且可能导致错误或误判。