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AI内容生成（AIGC）是Science杂志评选的2022年十大科学突破之一，无论是技术上还是应用上都极具潜力。但是以往的AIGC只在某一领域现象级爆火后又慢慢归于沉寂（如Stable Diffusion绘画生成），其落地应用及产生价值一直是产业界和投资界探寻的方向。直到ChatGPT的出现，AIGC才强化了内容与生产力的连接，从此AIGC不仅仅停留在表达和含义抽象的艺术类产品，也能有对内容的明确反馈和更类似于人类表达习惯的描述，从而把AIGC从玩具进化为产品，迈出了AIGC大规模推广应用的重要一步。ChatGPT引起的轰动是由于人们惊讶于它远超出前辈的泛用性和大幅度提升的回答问题能力，但这背后的影响其实远远不止这些：1.有可能带来NLP研究范式的变革。ChatGPT迅速走红的背后，可以说是GPT类的自回归类语言模型的一次翻身仗。NLP领域近些年来另一热门的模型当属Bert。Bert与GPT都是基于Transformer思想产生的大型预训练模型，但二者之间存在不少差异，简单的说，Bert是双向语言模型，其更多应用于自然语言理解任务，而GPT则是自回归语言模型（即从左到右单向语言模型），其更多应用于自然语言生成任务。ChatGPT所表现出的强大能力有理由让人相信，自回归语言模型一样能达到甚至赶超双向语言模型的路线，甚至在未来统一理解、生成两类任务的技术路线也未可知。2. LLM（Large Language Model，大型语言模型）交互接口的革新如果归纳下ChatGPT最突出特点的话，可以概括为：“能力强大，善解人意”。“能力强大”归功于其依托的GPT3.5，巨量语料、算力的结晶使模型蕴含的知识几乎覆盖了各个领域。而“善解人意”则有可能要归功于其训练过程中加入的人工标注数据。这些人工标注数据向GPT3.5注入了“人类偏好”知识，从而能够理解人的命令，这是它“善解人意”的关键。ChatGPT的最大贡献在于：几乎实现了理想的LLM交互接口，让LLM适配人的习惯命令表达方式，而不是反过来让人去适配LLM，这大大提升了LLM的易用性和用户体验。而这必将启发后续的LLM模型，继续在易用人机接口方面做进一步的工作，让LLM更听话。3. LLM技术体系将囊括NLP外更多领域理想的LLM模型所能完成的任务，不应局限于NLP领域，而应该是领域无关的通用人工智能模型，它现在在某一两个领域做得好，不代表只能做这些任务。ChatGPT的出现，证明了AGI（Artificial General Intelligence，通用人工智能）是有可行性的。ChatGPT除了展示出以流畅的对话形式解决各种NLP任务外，也具备强大的代码能力，可以预见，之后越来越多其它的研究领域，也会被逐步纳入LLM体系中，成为通用人工智能的一部分。这个方向方兴未艾，未来可期。ChatGPT使用了当下先进的AI框架，相较于其他产品具备较高的成熟度，是AI技术发展浪潮中产生的优秀产品。但是正如前文分析，ChatGPT也有其自身的局限性。农业银行基于大数据体系、AI平台所提供的数据+AI能力，结合ChatGPT的相关技术，同时设法规避ChatGPT的固有问题，逐步赋能场景，有着巨大的想象空间。营销自动化，综合使用AIGC技术，结合现有的个性化推荐、实时计算能力以及AutoML等技术，可以解决线上线下协同营销过程中的自动化断点问题，实现营销策略自动生成和迭代、自动AB实验、渠道自动分流，并实现自动生成营销话术、广告头图等运营内容，从而实现完整的自动化营销闭环。风险识别，基于ChatGPT背后的GPT等LLM模型技术，可实现对关键要素提取、资料自动化审核、风险点提示等风控领域的业务流程，提升风控相关业务的自动化水平。个性化搜索引擎，以GPT生成式问答为主体，结合现有的NLP、搜索引擎、知识图谱和个性化推荐等AI能力，综合考虑用户的提示词标注、知识结构、用户习惯等进行应对用户对应问题的内容生成和展示，并可以给出索引URL，这样既能解决现有检索引擎的准确性、个性化难题，又能弥补GPT的可信、更新问题，在技术上形成互补，在用户使用过程中实现完整的、一致的搜索体验。增强知识图谱，使用GPT生成技术，结合知识图谱技术，可从当前实体关系图中生成扩展图，在知识图谱引擎原有的隐性集团识别、深度链扩散、子图筛选等能力基础上，扩展出更高维度、更大范围的隐性关系识别，能够提升风险识别、反欺诈的识别范围和准确程度。内容创作，ChatGPT技术，结合行内语料进行适应性训练，可面向资讯、产品、广告提供便捷且高质量的内容生成能力，既能提升内容运营的效率，又能帮助用户更快地获取、理解和分析复杂的信息，从而进一步提升用户运营转化率。辅助编程，相对于Copilot珠玉在前，ChatGPT类似技术的迭代反馈能力更为强大，能够通过提示、辅助、补充等方式生成部分代码，能够在简单逻辑代码实施中有效减少重复劳动，在复杂架构设计中铺垫微创新的基础。如应用得当，应会提升开发效率和交付质量。智能客服，AI生成的对话可以快速应用于问题解答、营销话术等，能够提升问题解答的准确程度、给出相对靠谱的回答，并能结合个性化推荐系统的应用给出用户的营销线索，实现更标准、更贴心的用户服务。ChatGPT乘风而来，在探索AI新技术、追逐AI新应用的脚步也从未停歇。结合金融领域相关文本语料，通过AI平台-NLP智能服务引擎提供特定业务场景下的文本生成、文本理解服务，近期该服务的alpha版本也即将在AI平台的AI商店上线，面向种子用户开放试用。下一步，NLP智能服务引擎计划收集更多的银行业内相关的语料数据，基于大模型不断迭代优化出更具专业特色、更符合场景需求的自然语言理解与自然语言生成模型，让更多人乘上这辆急速前进、不断进化的AI快车。欢迎点个赞分个享！更多商业观察在商道童言（Innovationcases）！?数字经济应用实践专家 骆仁童主讲课程智慧应用 |《能源互联网》.《新型电力系统》.《智慧建筑》.《智慧机场》.《智慧交通》.《烟草数字化》.《数字政府》.《购物中心数字化》数字化转型 |《制造型企业数字化》.《零售业数字化》.《数字经济下新数字营销》 元宇宙 | 《元宇宙概念剖析》.《元宇宙对银行影响》.《元宇宙对商贸的影响》.《元宇宙对产业的影响》.《元宇宙对律师的影响》.《元宇宙对电力营销》宏观与趋势 |《2023宏观趋势》.《数字经济》.《双碳战略》.《智慧城市》金融类课程 | 《金融科技创新》. 《保险科技赋能》 思维与技能 |《数字化管理思维》.《AI营销》.《用户思维》.《用户体验》.《数字化组织变革》数字技术 | 《大数据及中台应用》. 《人工智能趋势》.《区块链技术应用》创新创业 |《创业导师能力提升培训》举报/反馈

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原标题：连上多个热搜！要抢你“饭碗”的ChatGPT到底是个啥？ 最近，两个人工智能系统彻底火出了圈，成为许多网友热议的焦点。 一个是冷酷无情的“幕后主角”MOSS，一个是多才多艺的“全能网友”ChatGPT。 先来说说MOSS。今年春节档，科幻电影《流浪地球2》热映，电影中一个面试环节令人印象深刻。 演员吴京饰演的刘培强面试空间站的航天员以获取让家人进入地下城避难的资格，面试他的不是人而是经过多重迭代、具备自我意识的人工智能系统MOSS。 而最近火热的ChatGPT，是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器人模型。 它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话，还能根据聊天的上下文进行互动，并协助人类完成一系列任务。 ChatGPT真有那么靠谱吗？ AI面试、AI聊天、AI绘画……随着AIGC（利用人工智能技术生成内容）作为工具在工作生活中高效应用，难道面试官、作家、设计师……就要失业了吗？我们应当秉持怎样的态度看待这种技术革新？ 人工智能到底是什么？ 它为何会有这么强大的功能？ ChatGPT， 真的会取代人类吗？ 钦佩这款“人工智能”之余，有人不禁感慨万千：这个激流勇进的时代，稳定已然成为过去时。 你的经验随时可能过时，你的工作随时可能“被取代”。 放眼身边，有人踏浪前行，被浪潮举起，亦有人停留原地，被浪潮淹没。 决定一个人人生走向的，往往是他的自我进化能力。 ChatGPT的出圈，给我们带来震撼的同时也让不少人再次开始讨论，“单随着发展，未来人工智能会彻底取代人工吗？” 就像电影《流浪地球2》中刘培强面对MOSS带有试探性的灵魂发问：“人类能活下来吗？” MOSS回答：“文明的命运取决于人类的选择。” 无论是面对灾难还是新技术的挑战和冲击，我们选择什么样的方案去应对，方向不同，结果则不同。 人和机器在一定程度上是共生的，不管是自动化还是AI，淘汰的都是没有创造力和创新的工作，是提升社会效率的必然进程，也会孕育出更有创意和创新的新工作种类。 与其担心工作被AI取代，不如发挥主观能动性和创造性，利用好新技术、新工具提高工作效率和生活质量。 毕竟，人工智能是人的延伸，社会真正的主角是你。 而且，就目前来说，ChatGPT还写不出有趣的“疯狂星期四”的文案。 “太阳总有办法照到我们 不管我们在哪里。” 大家了解完ChatGPT，是不是联想到了 石黑一雄小说《克拉拉与太阳》里智能的克拉拉。 或许在不远的将来大家应该都会拥有一个贴心的AI小助手吧。 “太阳总有办法照到我们，不管我们在哪里。” 2017年，石黑一雄发表诺奖演讲时曾说：新基因技术，人工智能技术的进步都将为我们带来惊人的、足以拯救生命的收益，但同时也可能制造出野蛮的、类似种族隔离制度的精英统治社会。 在《克拉拉与太阳》这本书中，石黑一雄拟想了一个基因编辑已完全商业化的社会。 在那里，被基因编辑过的孩子视为经过“提升的”，他们能接受更好的教育，有着更广阔的人生道路，但是这种干预会对身体产生严重的副作用，甚至可致人死亡。 乔西是一个被基因编辑过的儿童，妈妈为她购买了智能机器人克拉拉，克拉拉具有极高的观察、推理与共情能力，能够满足人类的各种需求。 但克拉拉却始终难逃在被创造出来之初就已打上了“人类辅助工具，非人属的存在物”的标签。 尽管小说中设想的后人类世界尚未到来，但是在科技飞速发展的今天，基因工程、人工智能和其他技术已经介入了人类的生活。 人类应该具备爱与宽容，尊重其他生命，不能仅因一己私欲就为所欲为，以免在未来世界中自食恶果。 《克拉拉与太阳》 责编 | 侯梦雪 责校 | 李英丽 审核 | 栗树平返回搜狐，查看更多 责任编辑：

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原创 燕小六 医学界ChatGPT实际上并不懂任何东西。它通过分析大量数据库、资料等，就任一主题构建听起来合理的句子。它可能异常聪明，也可能得出最荒谬的结论。撰文 | 燕小六啥都能聊的人工智能ChatGPT又双封神了。这一次，它挑战的是“史上最难标准化考试”：美国执业医师资格考试（USMLE）。根据《科学公共图书馆・数字健康》杂志近日刊发的研究，未接受过任何医学训练的ChatGPT“裸考”参加USMLE，准确率达到或接近及格所需的60%。还有考得更好的。2022年末的一篇预印版文章称，经过专业医学数据“集训”后，谷歌旗下Flan-PaLM的USMLE考试成绩准确率达67.6%。而它的微调、升级版Med-PaLM在多方面都逼近人类医生水平。和ChatGPT一样，Flan-PaLM和Med-PaLM也是大型语言模型，它俩的核心能力都是理解和生成文本。简而言之，就是“懂人话”“说人话”。上述研究都指出，其结果“为重新思考医疗人工智能（AI）的发展，提供了重要契机。”微软创始人比尔・盖茨（Bill Gates）近日接受采访称，ChatGPT等AI可以在医疗保健等领域切实提高工作效率，“想想医生在文书工作上花费时间，未来我们应该能避免。”更有乐观者展望未来，认为ChatGPT给患者看病指日可待。新西兰惠灵顿维多利亚大学软件工程高级讲师西蒙・麦卡勒姆（Simon McCallum）表示，随着技术不断发展，“我们可能很快会从AI医生处，得到医学方面的建议”。图源：锐景考试So easy，医学要变天？美国医疗保健初创企业安西布尔健康公司（Ansible Health）是把ChatGPT送上医学“神坛”的操刀者。这是一家聚焦慢性肺病管理的科技公司，提供在线诊疗、远程康复、生活方式干预等服务。肺疾病医生维克多・曾（Victor Tseng）是该司的医学主任。ChatGPT上线后，像亿万网友一样，他和同事们问了很多“有意思但没意义”的问题，想挑战AI的能力极限。他说，“我们输入很多信息，它能快速、准确地诊断出谁在装病。我们觉得，或许能让ChatGPT执行、处理一些复杂的医学和临床信息，比如协调患者治疗、护理等。但在此之前，我们先要证明，它确实迈进医学门槛，能干这个。”维克多・曾等人选定的“门槛”就是USMLE。这是在美国获得行医资格的基础。考试结果只有“通过”和“不通过”两种。考试分3个阶段，旨在评估参考者的基础医学科学、临床医学知识等掌握情况，以及评估临床知识在患者管理中的具体应用。每阶段考试都有计算机答题部分，第二阶段还会考标准化病人问诊。美国医学生大多在毕业后第一年当住院医师时，完成全部考试。研究小组从2022年6月的USMLE真题库中，选出350道纯文字题。题型包括病因判断等选择题，根据提示、完成诊断等问答题。由于ChatGPT不会看图表，研究未纳入基于图像的问题。3位USMLE委员会认证执业医师获邀为ChatGPT打分。结果显示，去除模糊不清的回答后，ChatGPT在3个阶段的得分率在52.4%-75%。在“解释对/错”方面，ChatGPT展示出94.6%的响应一致性。在88.9%的问答题中，ChatGPT给出至少一个重要见解，其中有一些新鲜、有临床获益的解读。这表明它真的在“读题”“思考”，答案不是瞎蒙的。“这项以难度而闻名的考试，通常需要300-400小时专业学习才能参加，涵盖从基础科学到生物伦理学的所有知识。”研究团队称，ChatGPT给出的结果令人信服，准确率较高。也许很多普通吃瓜群众惊叹“医学要变天”，但医疗界的资深人士对ChatGPT的表现淡定很多。其实，2022年，语言模型类AI进展迅猛，PubMed GPT、DRAGON、Galactica ……一个个都考了USMLE。当年年末，谷歌研究院和DeepMind团队联合研究更是考出了“史上AI最高分”。该团队指出，“回答医疗问题”极具挑战性。为了提供高质量的答案，AI需要理解医学背景、掌握适当的医学知识，并能对专家信息进行推理。研究小组微调其语言模型、丰富数据集，由此生成Flan-PaLM模型。它拥有一组强大的医学问题问答数据集，涵盖医学考试、医学研究、消费者医学问题等多方面。其中包括USMLE真题库MedQA，和蕴涵海量健康话题搜索及结果的数据集HealthSearchQA。研究小组用真题库测试Flan-PaLM，发现其准确率达67.6%，比早先的AI模型高出17%。研究小组通过调整问题指令，打造了另一个针对消费者医疗问题的Med-PaLM模型，测试发现，Med-PaLM在科学常识、理解、检索和推理等任务挑战中，水平直逼甚至战胜人类医生，且明显优于Flan-PaLM。上述研究结论发布后，社交媒体推特出现大量评论，称：“AI医生终于来了。”辅助医生，而不是替代维克多・曾等人的研究刊发次日，USMLE项目回应称，“一点都不惊讶。非常感兴趣ChatGPT错在哪儿了”。该项目还表示，正确使用AI，将对构建考试方式、触动学生学习，产生积极影响。接下来会继续努力、优化USMLE，实现医学教育、医疗实践和技术等共同进步，甚至可能会在USMLE备考中，引入ChatGPT。“或许有一天，真题就是AI编写的。” USMLE项目副主席阿莱克斯・麦卡博（Alex Mechaber）表示，ChatGPT的文本数据中有不少医学知识，AI是最可能选对答案的。但其不足是只能看文字，无法回答图像或声音问题，也不能参加临床技能模拟考试。这一回应体现出USMLE对自身的思考。《科学公共图书馆・数字健康》在发表前述研究的同日，配发评论指出，ChatGPT通过美国执业医师资格考试，让人们注意到医学教育的缺陷。该文称，ChatGPT的成功，一方面反映出医学考试过于强调机械记忆，对疾病机理死记硬背，不能充分评估现代医疗实践所需技能。Aligned AI的联合创始人兼首席研究员斯图尔特・阿姆斯特朗（Stuart Armstrong）认为，USMLE对人而言肯定是困难的。但总有一天，在几乎所有的理论考试中，AI都能一骑绝尘。数据库越大、训练越多，其成绩就能进一步提高。2022年诸多语言模型类AI不断刷新USMLE考分记录，就是实证。另一方面，它折射出医学教学方式僵化，易让学生误以为医学问题“非对即错”。事实上，现代医学以循证医学为基础，包括外部证据，医生个体经验和患者意图等多方面。临床中的“正确选择”含义丰富，既需要医生摒弃偏见、发挥创造力、展开批判性思考，也需要考虑众多现实因素。在这些方面，AI并无优势。近日，北美华人医师联盟、美国华裔心脏协会采用群聊的形式，组织了一场高血压科普访谈。该联盟主席、美国心脏病学会专家会员（FACC）高磊称：“ChatGPT的能力不能小视。”在分享中，主讲嘉宾、美国加州大学戴维斯医学中心临床科学教授范大立提问ChatGPT，让其解答一系列血压相关问题。结果“对错参杂”。比如，ChatGPT回答：120/80毫米汞柱是“正常血压”，超过140/90毫米汞柱则是高血压。“那么，在这范围之间的血压是正常，还是高呢？”主持人之一、美国华裔心脏协会主席、美国凯撒医疗集团Fremont医学中心心脏科医生胡新歌分析，欧洲仍在使用140/90毫米汞柱诊断标准。但按照美国2017年指南，130/80毫米汞柱是一级高血压，140/90毫米汞柱是二级高血压。这或说明ChatGPT存在困惑，没搞明白这些数值背后的意义。此外，血压=心输出量×动脉血管阻力，是心内科最重要的公式。高磊、胡新歌都表示，关于血压、用药的问题，多可以用这个公式来解释。ChatGPT对这一公式的回复是“看不懂。”ChatGPT也有“神回答”。范大立连问几次，血压到130/80毫米汞柱要不要用药。ChatGPT回复称，这一数值属于边缘高血压，不一定要马上用药，可以通过生活方式改善等调节。“这个是有道理的，临床也在这么做。”胡新歌说。“ChatGPT实际上并不懂任何东西。它是通过分析大量数据库、资料等，就任一主题构建听起来合理的句子。它可能异常聪明，也可能得出最荒谬的结论。”Science Alert文章指出。USMLE项目在其回应中还担忧：大型语言模型可能带来潜在错误信息，存在使有害偏见固化的风险。在Med-PaLM相关研究中，研究小组就发现其答案的不完整性、不正确内容等，发生率都高于人类医生。作为一线医生，上海市第十人民医院老年医学科主任彭沪曾就一些常见症状问询过ChatGPT。谈及AI能否取代医生，彭沪表示，医疗AI的发展目标应该是辅助医生，而非代替医生。AI可以帮助医生快速完成一些繁琐的重复性工作，从而提高工作效率、改善工作质量、提升治疗水平、减轻医务人员的工作负担。但最终的判断和决策，仍需要在医生的监督下进行。尤其在强医疗场景中，人工智能的应用还牵涉到伦理、政策、论证等多方面因素。彭沪畅想的场景，在维克多・曾的日常工作中已经成为现实。他的临床医生同事已开始尝试将ChatGPT作为工作流程的一部分。“我们的医生会以安全的方式输入信息，要求ChatGPT协助完成一些传统、繁重的写作任务，比如向付款人写投诉信，简化放射报告中密集的专业术语，以便患者阅读、理解。遇到一些较难诊断的病例时，我们也会借助ChatGPT进行头脑风暴。”维克多・曾说，“AI用于医疗的大门已经打开了。”资料来源：1.USMLE Program Discusses ChatGPT. USMLE2.Doctor ChatGPT? AI-bot almost passes the US Medical Licensing Exam. interestingengineering3.Performance of ChatGPT on USMLE: Potential for AI-assisted medical education using large language models. PLOS Digit Health.2(2):e0000198. doi.org/10.1371/journal.pdig.00001984.ChatGPT Can Almost Pass The US Medical Licensing Exam. Science Alert5.AI Passes U.S. Medical Licensing Exam. Medpage Today6.'Everything Will Be..': Musk Reacts On ChatGPT Passing US Medical Licensing Exam. Republic World7.停止对ChatGPT的空洞唱和，不如反思人类社会的诸多设计. 澎湃新闻8.Large language models encode clinical knowledge. arXiv. DOI:10.48550/arXiv.2212.13138.9.Paging Dr. AI? What ChatGPT and artificial intelligence could mean for the future of medicine. CNN来源：医学界责编：田栋梁编辑：赵 静*"医学界"力求所发表内容专业、可靠，但不对内容的准确性做出承诺；请相关各方在采用或以此作为决策依据时另行核查。阅读原文