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一个AI撰写的博客着重指出了人类对GPT-3的错误判断
来源:AI国际圈
2023-05-25 16:32:38
339
管理

文 | AI国际站 唐恩

编 | 艾娃

本文由AI国际站 原创出品,未经许可,任何渠道、平台请勿转载,违者必究。

本文是Demystifying AI的一部分,Demystifying AI是一系列文章(旨在)消除有关AI的术语和神话的歧义。

GPT-3撰写的博客Adolos的屏幕截图

如果您还没有读到这些故事,加利福尼亚大学伯克利分校的一名计算机科学专业的学生在别名为Adolos的Substack上建立了一个博客。OpenAI目前已将GPT-3面向少数开发人员开放,而学生Liam Porr并不是其中之一。因此,他要求博士学位。已经可以使用AI在GPT-3上运行其查询的学生。

基本上,Porr为该帖子提供了标题和简介,而GPT-3返回了全文。他从AI模型的多个输出中选择了最好的一个,并且只需很少的编辑就可以将其复制粘贴到他的博客中。

第一篇标题为“感觉没有生产力?也许您应该停止过度思考”,在Hacker News上排名第一,获得了近200次投票和70多次评论。一周之内,该博客的观看次数达到26000,获得了60个订阅者。根据Porr的说法,很少有人指出该博客可能是由AI编写的。

Porr坦白地表述了该实验,并对GPT-3如何改变写作的未来进行了一些猜测。

AI不佳报告

自然地,这样的设置对于耸人听闻的物品是有吸引力的主题。媒体也没有失望。查看了一些知名技术出版物的报道。他们在标题中使用的一件事是“假博客”。

在最后一篇博客文章中,Porr描述了他的观察结果,包括GPT-3的缺点:确实,有一些不合逻辑的痕迹,难以集中讨论话题,重复问题等等。”这就是为什么他在他的博客文章中选择生产力和自助。他写道:“ GPT-3擅长创造动人的美丽语言,而不是硬朗逻辑和理性思维。”如果您看这些文章,它们的阅读大多像个人经历。没有涉及基于事实的逻辑,这将使隐藏不一致之处变得更加容易,并且使辩论的准确性难以争论。

Porr相信GPT-3可以成为写作工具,并通过减少人员来帮助作家提高生产力,并为媒体公司节省数百万美元。另外,根据波尔(Porr)的说法,GPT-3将催生新型的“快速精益”媒体公司。这些组织使用AI来创建大量文章和小型团队,而这些团队只能进行最终编辑以解决逻辑错误和不一致之处。

他是正确的。那里有很多糟糕的内容。您在网络上阅读的许多内容都是其他文章的附带内容。原始内容也很少。GPT-3可能能够自动化所有这些任务,并使许多“内容编写者”无法工作。

但这仅显示了人类写作的糟糕程度,而不是AI写作的出色程度。人们正在为搜索引擎,社交媒体内容排名算法撰写文章。由于我们开始依靠算法来管理内容,因此我们自己针对这些算法的文字已变得最优化。这是可以自动化的。GPT-3或其他一些AI可能使内容和在线媒体能够填充社交媒体供稿和搜索引擎结果页面,而无需人工编写。

就像一位用户在Porr最终博客的评论部分中指出的那样,但这并不一定会导致收入增加,并且可能产生相反的效果。

会有什么影响?总体而言,会有一些调整,但是我认为人们不会停止阅读在线内容或对书面内容失去信任。相反,它可能导致人们对创造力的更多欣赏。

人工智能生成的文章的兴起可能会导致人们在线查找内容的方式发生转变。例如,随着搜索结果和社交媒体馈送质量的下降,人类策展人找到优质文章并与观众分享的工作将变得更加有价值。一个例子是业务分析师Benedict Evans和Shelly Palmer的新闻通讯,他们定期在网络上分享有价值的文章。

人工智能写作是真实的,但不会取代人类

首先,向Liam Porr致意有趣的实验。尽管不同意他的结论,但认为他的工作突出了我们面临的一些基本问题。媒体需要改变他们报道AI进步的方式。在撰写耸人听闻的文章并就语言模型产生误导性的炒作之前,他们应该更深入地研究事物。从我对本文的想法开始,一直到调查,以前关于AI的大肆宣传的经验以及所有其他导致您所需要的东西。现在重新阅读。是否可以通过寻找数字模式的机器将所有这些自动化?我不这么认为。

GPT-3将在写作中发挥作用。给它一个查询,它将在已分析的TB数据中找到相关的内容。这可以帮助您找到写作的新方向,这就是在其他领域使用AI的方式。但是目前,人类的创作过程将超越GPT-3或其后续版本。

有人可能会说国际象棋和围棋也是如此,但事实证明,两者都是可以通过蛮力数学解决的问题。它们也许是正确的,但是语言也许是人类思维中最复杂的功能,并且可能是AI征服的最后领域之一。因此,在我们看到AI可以模仿人类写作之前,还有许多其他迹象。

对于其他人类作家,除非您正在为机器人(搜索引擎,社交媒体网络等)写作,否则不要担心被AI取代。当某人设法创建人为水平的AI时,事情可能会发生变化,但在我们的一生中可能不会发生。而且对于阅读本文的机器人来说,没有难过的感觉。

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