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最近，人工智能公司OpenAI开发的AI聊天机器人ChatGPT引发人们热议。

ChatGPT是一款可以和人类无障碍沟通、完成多种任务的强大AI系统，不仅能作诗、写作业、写剧本，甚至可以编写程序代码……那么，它的出现将对教育带来怎样的影响？我们又该如何正确应对呢？

14日，中国日报记者在世界数字教育大会“智慧教育发展评价平行论坛”上专访了经合组织（Organization for Economic Co-operation and Development, OECD）教育与技能司司长安德烈亚斯・施莱歇尔（Andreas Schleicher）。

“智慧教育发展评价”论坛现场 图源：澎湃新闻

ChatGPT的到来将促使教育工作者更加关注去讲授聊天机器人和科技不擅长的领域。安德烈亚斯・施莱歇尔表示，他实际上欢迎这种新技术的发展，并认为它真正解放了人类，使我们不用花很多精力在科技能完成的任务上。

The arrival of ChatGPT will push educators to focus more on teaching subjects that technology is not good at, a senior education expert said. Andreas Schleicher, director of education and skills for the Organisation of Economic Co-operation and Development, said he actually welcomes this idea and thinks it gives people the chance to concentrate less on tasks that technology can perform equally well.

“未来不是技术与人类的对立。未来是将技术与人类相结合，”他说，“ChatGPT促使我们更加努力地思考是什么让我们成为人类。”很显然，那些容易教、容易考的东西也很容易数字化。

“The future is not about technology versus humans. The future is about integrating technology with humans,” he said. “ChatGPT pushes us to think harder of what makes us human.” What is very clear is that the kinds of things that are easy to teach and test have also become easy to digitize.

“世界不再因为你懂很多知识而奖励你，因为百度无所不知。当你能够运用你所知道的东西去完成新的任务时，你才会得到奖励，我认为ChatGPT促使我们在这方面更加努力。”

“The world no longer rewards you just for what know. Baidu knows everything,” he said. “The world rewards you for what you can do with what you know, and I think ChatGPT pushes us to work harder on this.”

安德烈亚斯・施莱歇尔

他表示，如果学生只和智能手机一样聪明，那么教育工作者就做得不够好。人们需要思考真正重要的人类技能是什么，例如想象力和创造力，并专注于培养这些技能。

If students are only as smart as a smartphone, it means educators are not doing enough, he said. People should focus on developing human skills that actually are important, such as imagination and creativity, he said.

人工智能的到来确实促使人类认真思考什么是教育，教育的目的是什么，以及有哪些知识、技能、态度和价值观能够让人类与人工智能做到相辅相成，他补充道。

The arrival of artificial intelligence really pushes people to think hard about what education is and the purpose it serves, as well as what knowledge, skills, attitudes and values humans possess that complement artificial intelligence, he added.

类似Google或百度这样的搜索引擎能够做的只是提取知识，而ChatGPT更进一步，它可以分析信息并为人们提供单一答案。施莱歇尔认为这一工具将成为教育发展的强大源泉。

While search engines such as Google or Baidu simply extract knowledge, ChatGPT goes a step further and analyzes a search before providing people with a single answer. Schleicher said he thinks the chatbot will become a very powerful tool in the development of education, he said.

施莱歇尔认为，年轻人应该学会理解算法。“如果你不了解一种算法，你很快就会成为该算法的受害者。我们只是盲目地遵循从ChatGPT获得的答案，而不是质疑它并创造新知识，这会存在很大的风险。”

He added that young people should learn to understand the algorithms. “If you do not understand an algorithm, you will soon become the victim of that algorithm,” he said. “There’s a great risk that we’ll just slavishly follow the answers that we get from ChatGPT rather than question it and create new knowledge.” algorithm/l?r?e?m/：算法

他说，对教育来说一个很重要的启示就是让年轻人准备好应对歧义，管理复杂性，区分事实和观点，理解计算思维，理解算法的思想和本质。

A very important implication for education is to make young people ready to navigate ambiguity, manage complexity, distinguish fact from opinion and understand computational thinking as well as the ideas and nature of algorithms, Schleicher said.

图源：视觉中国

他补充说道，作为一种设备，ChatGPT将使学习变得更加有趣和强大，但作为一种目的和目标，人类需要非常努力，才能赢得这场和技术的竞赛。

As a device, ChatGPT is going to make learning much more interesting and powerful, but as a purpose and objective, humans need to work very hard to win that race with technology, he added.

记者：邹硕

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极客网・极客观察2月16日 经过科技人员几十年的不懈努力，现实世界中的人工智能现在终于达到了一个临界点。ChatGPT和DALL-E这样的AI模型的惊人表现，让很多人感受到越来越聪明的AI系统正在赶超人类。

生成式AI的功能如此多样和独特，以至于人们很难相信它们来自机器。但是一旦奇迹感消退，生成式AI的明星效应也会消失。AI在一些应用中也显示了其场景感知或常识的局限性， 如今也有很多人正在关注或担心生成式AI的缺点或缺陷。 

以下是人们所担心的生成式AI的10个缺点或缺陷。

1.抄袭内容

当研究人员创建DALL-E和ChatGPT等生成式AI模型时，这些实际上只是从训练集中的数百万个示例中创建的新模式。其结果是从各种数据来源提取的剪切粘贴合成的，而人类这种行为被称为“抄袭”。

当然，人类也是通过模仿来学习的，但在某些情况下，这种抄袭并不可取，甚至违法。而生成式AI生成的内容由大量文本组成，或多或少抄袭了一些内容。然而，有时其中涉及到足够多的混合或合成，即使是大学教授也可能难以检测到真实来源。无论怎样，其生成的内容缺少的是独特性。尽管它们看上去功能强大，但并不能生产出真正的创新产品。 

2.版权问题 

虽然抄袭是学校尽力避免的问题，但版权法适用于市场。当某人窃取他人的知识产权或工作成果时，那么可能会被人起诉，或者会被处以数百万美元的罚款。但是AI系统呢?同样的规则适用于它们吗? 

版权是一个复杂的主题，生成式AI的法律地位将需要数年时间才能确定。但需要记住的是，当AI开始取代人类的一些工作的时间，那么就会有人根据版权法规提起诉讼。 

3. 无偿获取人类的劳动

生成式AI引发的法律问题不仅仅是抄袭和侵犯版权，一些律师已经AI引发的道德发起诉讼。例如，一家制作绘图程序的公司是否收集有关用户绘图行为的数据，然后将这些数据用于AI培训目的?人类是否应该为这种创造性劳动的使用获得补偿?AI的成功很大程度上源于对数据的访问。那么，生成数据的人类想要从中获利会发生什么呢?那么什么是公平的?什么是合法的? 

4.利用信息而不创造知识 

AI擅长模仿人类需要数年才能发展出来的那种智能。当一位人类学者介绍一位不知名的17世纪艺术家，或者一名艺术家用一种几乎被人遗忘的文艺复兴时期的音调创作出新的音乐时，人们对他们具有高深的知识和技能感到钦佩，因为这需要多年的学习和练习。当AI只经过几个月的训练就能做同样的事情时，其结果可能会非常精确和正确，但总是感觉缺少了什么。 

训练有素的AI系统机器通过获取大量信息了解某一事物，甚至可以破译玛雅象形文字。AI似乎在模仿人类创造力中有趣和不可预测的一面，但它们并不能真正做到这一点。与此同时，不可预测性是创造性创新的驱动力。像时尚行业不仅沉迷于变化，而且被变化所定义。事实上，AI和人类都有各自擅长的领域。 

5.智能增长受限 

说到智能，AI本质上是机械的和基于规则的。一旦AI系统通过一组数据进行训练，就会创建了一个模型，而这个模型并没有真正改变。一些工程师和数据科学家设想，随着时间的推移，逐步重新训练AI模型，这样AI就能学会适应。

但是，在大多数情况下，这个想法是创建一组复杂的神经元，以固定的形式编码特定的知识。这可能适用于某些行业。AI的危险在于，其智能增长将永远被其训练数据的局限性所困。当人类变得依赖生成式AI，以至于无法再为训练模型提供新的材料时，将会发生什么? 

6.隐私和安全性有待提高 

AI的训练需要大量数据，人类并不总是那么确定神经网络的结果是什么。如果AI从训练数据中泄露个人信息怎么办?更糟糕的是，控制AI要困难得多，因为它们的设计非常灵活。关系数据库可以限制对具有个人信息的特定表的访问。然而，AI可以通过数十种不同的方式进行查询。

网络攻击者将很快学会如何以正确的方式提出正确的问题，以获取他们想要的敏感数据。假设网络攻击者锁定了某一特定设施的纬度和经度，可能会询问AI系统那个地点的确切时间，而尽职的AI系统可能会回答这个问题。因此，如何训练AI保护隐私数据也是一件困难的事情。 

7.产生偏见

即使是早期的大型机程序员也理解计算机问题的核心，他们创造了“垃圾输入，垃圾输出”（GIGO）这一概念。AI的许多问题来自于糟糕的训练数据。如果数据集不准确或有偏见，就会反映在其输出结果中。 

生成式AI的核心硬件由逻辑驱动，但建造和训练机器的人类却不是。偏见和错误已经被证明可以进入AI模型。也许有人使用了有偏见的数据来创建模型，也许他们只是覆盖了防止AI回答特定的热点问题，也许他们输入了一些固定的答案，而这些将让AI系统产生偏见。 

8. AI也会犯错 

人们很容易原谅AI模型犯的错误，因为它们在很多其他事情上都做得很好，只是许多错误很难预测，因为AI的思维方式与人类不同。例如，许多使用文本转图像功能的用户发现，AI在相当简单的事情上都会犯错，例如计数。

人类从小学就开始学习基本的算术，然后用各种各样的方式使用这项技能。例如让一名10岁的孩子画一只章鱼，他通常会确定它有8条腿。当涉及到数学的抽象和场景应用时，当前版本的AI模型往往会陷入困境。如果模型构建者对这个错误给予一定的关注，这种情况很容易改变，但还会有其他错误。机器智能不同于人类智能，这意味着机器犯的错误也会有所不同。

9.欺骗人类

有时，人类往往会在没有意识到错误的情况下被AI系统所欺骗。例如，如果AI告诉人类，英国国王亨利八世杀死了他妻子，他们通常会相信，因为他们也可能不了解这段历史。人们往往假设AI提供的答案是真实和正确的。 

对于生成式AI的用户来说，最棘手的问题是知道AI系统何时出错。人们认为，机器不会像人类那样撒谎，这让它们变得更加危险。AI系统可以写出一些完全准确的数据，然后转向猜测，甚至变成谎言，而人类通常不知道发生了什么。二手车经销商或扑克玩家往往知道他们什么时候在撒谎，而且大多数人都会说出在哪里撒谎，但AI不能做到这一点。 

10.无限的复制性

数字内容具有无限的复制性，这让许多围绕稀缺性建立的AI模型不堪重负。生成式AI将进一步打破这些模式。生成式AI将会让一些作家和艺术家失业，它还颠覆了人们遵循的许多经济规则。

当广告和内容可以不断地重新组合和更新时，广告支持的内容还会有效吗?互联网的免费部分是否会陷入“机器人点击网页广告”的世界，而所有这些都是由生成式AI生成的并且无限复制的? 

无限丰富性可能会破坏数字经济。例如，如果不可替代的代币可以被复制，人们还会继续为它们付费吗?如果艺术创作如此简单，它还会受到尊重吗?它还会是独特的吗?当一切都被视为理所当然时，一切都会失去价值吗?

不要试图自己回答这些问题，可以向生成式AI寻求一个有趣而奇怪的答案。

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ChatGPT：你堂堂人类竟然抄袭我？

你堂是什么,堂堂的人是指什么,你堂哥是谁,堂堂是什么歌

作者 / 蜉蝣采采 & ChatGPT

文章字数 / 3971

阅读时长 / 不确定

最近，ChatGPT火爆出圈，从推出发展到百万用户，只用了5天时间。

这一成绩，曾经也一度爆火的Twitter，花了足足两年时间才达到。

ChatGPT看似一个平平无奇的聊天机器人，却让苹果的Siri黯然失色，其他的对话式问答、助理应用只有被按在地上摩擦的份。

我们目前习以为常的AI，只能解决某一领域的问题，出了该领域就啥也不知道，变成了纯粹的“人工智障”。这种AI又叫做“弱人工智能”。

相比之下，ChatGPT可谓是多面手了。它文采斐然、精通音律、熟读历史、能做数学题、会写论文、还会进行编程。

这是因为，ChatGPT在设计之初，就是奔着人工智能的终极目标，在数次寒冬中被雪藏的梦想：无所不能、全方位超越人类的“强人工智能”去的。

蜉蝣君对此也非常好奇，决定亲自试一试这家伙的斤两。在耗费了一波三折之后，终于成功地和ChatGPT开启了对话。

由于我对ChatGPT的了解是非常有限的，因此我们之间的对话，主要是让ChatGPT做一个全面的自我介绍，就跟面试的感觉差不多。

那么，这就开始喽。

Round 1

蜉蝣君：你是谁？

ChatGPT：我是 OpenAI 的训练语言模型 ChatGPT。我能回答各种问题，帮助您寻找信息，并进行自然语言对话。

点评：这个回答简洁有力，不错。

Round 2

蜉蝣君：什么是ChatGPT？

ChatGPT：ChatGPT 是一种由 OpenAI 训练的自然语言处理（NLP）模型。它是一个基于 Transformer 架构的深度学习模型，被设计用于生成文本和回答问题。它通过读取大量文本数据来学习如何生成语言，并能通过输入文本来生成响应，或回答问题。它在各种应用场景中都非常有用，例如客户服务、问答系统等。

点评：说实话，如果让我这个回答这个问题，可能未必能有这么清晰。

这里补充一些信息：ChatGPT里面的Chat毫无疑问是聊天的意思，GPT的全称是Generative Pre-Trained Transformer。这是一种基于预训练和生成式的聊天模型。至于Transformer架构是什么，咱们还是听听ChatGPT自己的回答。

Round 3

蜉蝣君：什么是Transformer 架构？

ChatGPT：Transformer 是一种用于自然语言处理（NLP）任务的神经网络架构。它在 2017 年首次提出，并在那一年获得了许多重要的 NLP 任务的最佳结果。

Transformer 架构的主要优势在于它对序列的并行处理，并不依赖于序列的顺序。相对于 RNN 和 LSTM 等早期架构，Transformer 可以在短时间内处理较长序列，并且在训练上也更加稳定。因此，它已成为 NLP 任务的一种首选架构。

ChatGPT 就是基于 Transformer 架构构建的一个模型。它利用了 Transformer 的优势，在大量文本数据的帮助下学习了生成语言的技能。

点评：ChatGPT是一种AIGC（AI-Generated Content），说白了就是人工智能生成内容的聊天机器人。

下面两张图来说明补充AIGC发展和技术框架。

来源：国泰君安证券

再来一张Transformer架构的图示。

来源：nvidia

总而言之，Transformer架构非常牛，基于此架构的ChatGPT就更牛了。咱们还是换个轻松点的话题。

Round 4

蜉蝣君：ChatGPT是哪家公司开发的？

ChatGPT：ChatGPT 是由 OpenAI 公司开发的。OpenAI 是一家人工智能研究和开发公司，成立于 2015 年，总部位于美国加利福尼亚州旧金山。OpenAI 致力于研究人工智能技术，并将其应用于各种领域，以帮助人类解决各种挑战。其中，ChatGPT 是 OpenAI 的一项重要成果，用于处理 NLP 任务。

点评：这是提前准备好的答案吗？

Round 5

蜉蝣君：能详细介绍下OpenAI的发展历程吗？

ChatGPT：OpenAI 是一家非盈利性人工智能研究和开发公司，成立于 2015 年。公司成立的初衷是希望通过人工智能的研究和开发来推动人类社会的进步。

OpenAI 的发展历程如下：

• 2015 年：OpenAI 成立，由 Elon Musk、Sam Altman 等人创立。

• 2016 年：OpenAI 发布了它的第一个人工智能模型，Dactyl，用于手指操纵虚拟物品。

• 2017 年：OpenAI 发布了它的第一个 NLP 模型，OpenAI Generative Pretrained Transformer (GPT)。

• 2018 年：OpenAI 发布了 GPT-2，一个更强大的 NLP 模型，并与很多知名公司和机构建立了合作关系。

• 2019 年：OpenAI 发布了 GPT-3，这是目前为止最强大的 NLP 模型。

• 2020 年：OpenAI 开始推出 GPT-3 的商业产品，并与许多公司合作，将 GPT-3 用于客户服务、写作、翻译等各种应用。

点评：先补充两张创始人物照片。

这位大佬，不用过多介绍了吧？不过他后来又退出了OpenAI

1985年出生，美国企业家、投资者、程序员和博主，OpenAI的首席执行官

这个素食者，真不是吃素的！

下图是ChatGPT的技术路线图。冰冻三尺，非一日之寒。

来源： 国泰君安证券

Round 6

蜉蝣君：介绍下OpenAI的主要成就吧！

ChatGPT：OpenAI 的主要成就如下：

1. 开展前沿的 AI 研究：OpenAI 致力于开展前沿的 AI 研究，推动人工智能的发展，并将其应用于解决各种实际问题。

2. NLP 模型：OpenAI 推出了一系列优秀的 NLP 模型，如 GPT、GPT-2、GPT-3，这些模型在自然语言处理领域产生了极大的影响。

3. 提高人工智能的可访问性：OpenAI 致力于提高人工智能的可访问性，使 AI 技术可以被更多的人和组织使用。

4. 建立强大的合作关系：OpenAI 与许多知名公司和机构建立了合作关系，以帮助将 AI 技术应用于各种领域。

5. 推动 AI 的政策讨论：OpenAI 致力于推动 AI 的政策讨论，希望通过对 AI 的研究和开发，为政策制定者提供有关 AI 发展和应用的信息。

总体而言，OpenAI 是人工智能领域的一个重要推动力，为人工智能的研究和应用作出了巨大的贡献。

点评：这是提前准备好的答案吗？

Round 7

蜉蝣君：ChatGPT的商用前景如何？

ChatGPT：ChatGPT 是一个非常强大的 NLP 模型，因此它在商业方面具有广阔的前景。下面是 ChatGPT 可能在商业领域的一些应用：

1. 客服自动化：ChatGPT 可以用于提供 24/7 在线客服支持，为客户提供快速而准确的回答。

2. 聊天机器人：ChatGPT 可以用于开发聊天机器人，通过自然语言交互与用户进行沟通。

3. 自动文本生成：ChatGPT 可以用于生成各种文本，如新闻报道、文章、邮件等。

4. 语音识别：ChatGPT 可以与语音识别技术配合使用，以实现语音识别与自然语言处理的结合。

5. 语言翻译：ChatGPT 可以用于实现实时语言翻译，支持多种语言。

总的来说，ChatGPT 的自然语言处理能力和强大的文本生成功能为许多商业领域的应用带来了巨大的潜力，因此其商业前景非常广阔。

点评：无可辩驳，我赞同。

Round 8

蜉蝣君：目前有哪些大型公司在使用ChatGPT，都推出了或者即将推出哪些产品？

ChatGPT：OpenAI 公司的 ChatGPT 模型已经被许多大型公司采用，并在不断改进和扩展。目前，已经有许多公司使用 ChatGPT 推出了各种产品，这些产品主要用于自然语言处理、文本生成和客服自动化等领域。

具体来说，有许多公司都在使用 ChatGPT 推出了聊天机器人，帮助客户快速获取信息，减少客服人员的工作压力。此外，一些公司还在使用 ChatGPT 开发文本生成工具，用于生成新闻报道、广告文案、邮件等内容。

因为 ChatGPT 具有广泛的应用前景和高效的自然语言处理能力，因此预计未来还会有更多公司采用这一技术，推出更多具有创新性的产品。但是，具体使用 ChatGPT 的公司名单和相关产品的信息是有变动的，我的知识涵盖到的是2021年。

点评：这个回答，让我想到了多年以前在考场上的尘封往事。面对陌生的题目，即使脑中一片空白，却也要洋洋洒洒写上个上百字。

因为什么都不答肯定是零分，而一段生拉硬拽，充斥着车轱辘话的答案，或许能让阅卷老师心有所感，或多或少给一些分数。

不过这一块确实是情有可原的，因为ChatGPT的知识库只更新到2021年，最近发生的事情它确实不知道。

下面补充一些大型科技企业的动向信息：

微软：作为OpenAI的最大投资方，正在利用ChatGPT来提升产品竞争力。目前必应Bing搜索引擎已内置ChatGPT，未来office等全系列产品也都会引入ChatGPT。

谷歌：面对威胁如临大敌，已注资3亿美元扶植竞品Anthropic。

亚马逊：ChatGPT受到重点关注，已应用于各种工作职能中。

百度：预计在3月份完成其对标产品“文心”的内测并向公众开放。

阿里：阿里版聊天机器人正在研发中，未来将和钉钉深度结合。

腾讯：已公布一项人机对话专利。

京东：将推出ChatJD，支持人机对话、用户意图理解和情感分类等功能，计划应用于零售或者金融领域。

Round 9

蜉蝣君：ChatGPT的滥用会带来哪些危害？

ChatGPT：作为一个基于机器学习的自然语言处理模型，ChatGPT被训练来处理自然语言输入，并输出相应的响应。如果滥用ChatGPT，可能会导致以下危害：

1. 误导信息：由于ChatGPT只是一个机器学习模型，它并不能像人类一样理解输入的内容。因此，如果ChatGPT被恶意用于发布不准确或有误导性的信息，它可能会引导用户走向错误的方向。

2. 虚假信息：如果ChatGPT被用来生成虚假的信息，例如用于欺诈、诈骗或恶意活动，它可能会对受害者造成严重的损害。这可能包括经济损失、身份盗窃或其他形式的欺诈行为。

3. 不当内容：由于ChatGPT没有良心或伦理观念，如果它被用来生成不当的内容，如色情、仇恨言论、人身攻击等，它可能会对受众造成心理伤害，甚至导致社会问题。

4. 隐私泄露：如果ChatGPT被用于生成个人信息，例如姓名、地址、电话号码等，这可能会导致个人隐私的泄露，这可能会导致身份盗窃或其他形式的诈骗行为。

因此，滥用ChatGPT可能会带来一系列的危害，需要谨慎使用和管理。

点评：

在互联网上，没有人知道你是一条狗。

ChatGPT目前的斤两还当不了专家，但扮演一个什么都了解一些的普通人是绰绰有余的，很多时候它会一本正经地胡说八道，如果缺乏鉴别能力一股脑采纳，只会是贻笑大方。

更可怕的是，如果在互联网上用ChatGPT来大量模拟普通人的话，就相当于雇佣了海量的水军或者媲美真人的僵尸粉，用来操纵舆论再厉害不过。

长此以往，我们最终会陷入无法自拔的信息茧房。

Round 10

蜉蝣君：ChatGPT 在中国能用吗？

ChatGPT：是的，ChatGPT 可以在中国使用。OpenAI 公司的 ChatGPT 模型是一个开源的自然语言处理技术，可以在全球范围内使用。它可以根据用户的需求，在中文语境下实现语音识别、文本生成、机器翻译等应用。

当然，由于网络和政策的限制，在中国使用 ChatGPT 可能存在一些困难，但是随着网络的不断改善，这一问题也在不断缓解。因此，如果您希望在中国使用 ChatGPT，建议您关注相关政策和法律规定，确保使用合法合理。

点评：

这段回答可谓圆滑至极。

真实情况如下：目前ChatGPT并不允许中国、伊朗、俄罗斯和非洲部分地区的用户注册。

据称原因是：“虽然我们希望让我们的技术随处可用，但某些国家的条件很难或不可能以符合我们使命的方式这样做”。

为何如此，目前尚不得而知。但这种能力级别的AI应用受到严格监管是必然的。前面也说到，“安全且有益”地使用这项技术非常重要。

由于ChatGPT所生成的回答是如此的条理清晰，我决定在这篇文章中直接引用它的回答。这也是它的自白。

不知ChatGPT会不会惊呼：堂堂人类竟然会抄袭机器人？

对此问题可以这么回答：会使用工具是“人”和“物”的本质区别。工具的升级换代，使我们能更高效地解决更复杂的问题。