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转自：证券日报网

本报记者 李乔宇 张晓玉

“GPT-4能考过CET-4吗？”面对《证券日报》记者的发问，ChatGPT做出如是回答：“GPT-4并没有被设计用于参加像CET-4这样的语言水平测试。不适合将GPT-4的语言能力与通过CET-4所需的语言技能进行比较。”

在文心一言正式发布的前夕，北京时间3月15日凌晨，ChatGPT开发商OpenAI发布了全新的多模态预训练大模型GPT-4。对于GPT-4的应试能力，ChatGPT虽表态谦虚，但已有案例表明，尽管OpenAI并没有针对部分考试进行专门培训，但GPT-4的排名依然名列前茅。例如，GPT-4在模拟律师资格考试的成绩在考生中排名前10%左右，在SAT阅读考试中排名前7%左右，在SAT数学考试中排名前11%左右。

GPT-4在应试能力领域的优秀表现也引发市场对于AI学术造假的担忧。《证券日报》记者在与多家AI行业上市公司相关负责人的沟通过程中了解到，如何避免AI学术造假已经成为备受业内关心的难题。

多模态大模型渐成趋势

据国盛证券披露研报显示，GPT-4实现了以下四个方面的飞跃式提升：强大的识图能力；文字输入限制提升至2.5万个单词；回答准确性显著提高；能够生成歌词、创意文本，实现风格变化。国盛证券方面认为，GPT模型是当下全球AIGC的标杆，谷歌、AWS、百度、阿里、腾讯均在加快通用AI的进场步伐。

深度科技研究院院长张孝荣对《证券日报》记者表示：“多模态的大模型已经成为一种趋势，GPT-4已经从3.5版本的单模态升级为多模态大型语言模型，数据来源得到指数级提升，进一步增强了大数据分析能力和文字输出能力。”

“GPT-4相比GPT-3拥有更大的模型训练、更好的上下文理解、更广泛的语言覆盖和更好的训练技术等，使得在自然语言处理和语言交互任务上表现更好，应用场景将更加广泛。”天使投资人、中国电子商务专家服务中心副主任郭涛对《证券日报》记者表示。

在郭涛看来，GPT-4将在AIGC、客服服务、信息查询、医疗健康、在线翻译、文化教育、游戏娱乐、在线咨询、家庭陪护等领域快速落地，推动行业创新变革，并有望形成万亿元级的市场规模。

值得一提的是，GPT-4发布后，ChatGPT概念股3月15日开盘活跃，随后迅速低走。截至当日收盘，ChatGPT指数下挫1.48%。这引发了市场对于文心一言直面GPT-4竞争的猜测。

浙江大学国际联合商学院数字经济与金融创新研究中心联席主任盘和林在接受《证券日报》记者采访时表示：“GPT-4一经发布，支付渠道就出现了拥堵，用户热情是足够的，这也就意味着当前OpenAI实际上没有商用落地的忧虑，这款产品已经可以实现变现，识图的多模态模型的应用前景也非常广泛。对标国内产品，我国大模型生成式AI亦能打开广阔的市场前景。但同时需要注意的是，生成式AI的路径需要覆盖大规模算力、高质量数据、百亿级参数等一系列的积累。”他建议，国内企业切勿因友商自乱阵脚，仍需打好基础，一步一个脚印方能做出成绩。

?业内热议AI学术造假难题

“据说现在在美国90%的作业都是AI完成的，现在大学都在禁止使用ChatGPT”“如果在国内推广类ChatGPT产品，第一个需要注意的就是防止学生用它来完成作业、论文”……随着GPT-4在应试能力方面越来越强，在语言表达和语义识别方面愈加灵活，如何识别和避免通过AI技术进行学术造假引发热议。

“有内容生成，就有内容对抗”。某不愿具名的AI上市公司相关负责人告诉《证券日报》记者，面对如何检测学术造假、内容造假等问题，其所在的上市公司正在加码对于内容对抗等新业态等方向的研发。

针对AI学术造假的难题，另有上市公司相关负责人告诉《证券日报》记者，新技术宜通不宜堵，尽管该上市公司并未着手准备对AI内容对抗技术的研发，但由技术革新引发的问题终将由技术革新解决。

奇安信方面相关负责人则认为，解决人工智能问题的核心仍然是人。在该负责人看来，网络安全的本质是攻防两端人与人的较量，再先进的科技，都需要人来使用、人来控制、人来确保安全。无论是实战还是演习，每场较量中人都发挥了引领驱动的作用。

值得注意的是，在内容分析领域，GPT-4还可能引发更大的挑战。张孝荣对记者强调，GPT-4为市场带来的一个重要的挑战是GPT-4在公开情报分析方面具备较强能力。这个能力远远大于搜索引擎，也超过了许多NSA数据武器。目前来看，GPT-4解决了多模态问题，因此无论音视频、图片还是文字，GPT-4都能够进行解读。“如果你要分析互联网大数据的秘密，并且发现需要的情报，那么GPT-4这样的机器人就会很有用处。”

（编辑 上官梦露）

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ai gpt-3 gpt3的到来程序员会被ai取代吗

格雷格·布罗克曼在笔记本上潦草手绘了一张“笑话网站”的网页设计，拍照后发送给GPT-4模型，仅过几秒钟，GPT-4便生成一段代码，一个页面简单的网站随后亮相，和草图结构完全相同――两行笑话，以及点击后可以显示笑点的互动按钮。

上图是【【微信】】 总裁格布罗克曼手绘的网页设计，下图是GPT-4生成的代码及其转成的网页 图/【【微信】】关于GPT-4 的开发者直播视频截图

不用懂编程语言就能创建网页，让一些人感慨“前端程序员要失业”。这一场景发生在北京时间3月15日凌晨，【【微信】】正式推出新一代语言模型GPT-4，该公司总裁格布罗克曼在面向开发者的直播中，演示了新模型的诸多应用，还包括描述图片内容、模拟公民纳税等。

【【微信】】宣称，GPT-4虽然在诸多现实世界场景中不如人类，但在一些为人类设计的标准考试，以及为机器学习模型设计的基准评估中，表现出了人类水平。

【【微信】】 推出的GPT-4 图/视觉中国

从聊天到“看图说话”

“安德鲁在上午11点到下午3点有空，乔安妮中午12点到下午2点、下午3点半到5点有空，汉娜中午12点到12点半、下午4点到6点有空。他们三人当天将进行一场30分钟的会议，开始时间有哪些选择？”

将这一问题发给ChatGPT，它建议会议安排在下午4点。答案是错误的，不懂推理、做不好简单的算术题，这也是过去一段时间以来ChatGPT最受使用者诟病的问题之一。GPT-4给出了正确答案：中午12点。在【【微信】】的测试中，GPT-4的推理能力得到提升，也更难被欺骗。

用户可以通过ChatGPT的付费版本率先体验GPT-4的对话功能。如果仅是漫谈，一些使用者发现，两者区别不大。但【【微信】】表示，当任务的复杂性达到足够阈值时，差异就会出现――GPT-4比上一代“更可靠、更有创意，并且能够处理更细微的指令”。

【【微信】】在一些为人类设计的标准考试中进行实验，GPT-4的考试能力明显高于此前发布的GPT-3.5。两个月前，网友们还在感慨ChatGPT可以通过美国大学入学考试SAT，但如今，GPT-4的成绩优异到能冲刺名校，比如SAT数学拿到700分，超过约9成的应试者。

模拟律师考试中，GPT-4分数也排在10%前后，GPT-3.5表现则在倒数10%。但GPT-4有些“偏科”，美国大学先修课程（AP）考试中，GPT-4在理化生、历史、经济学甚至心理学科目中拿到满分5分，但在英语语言与写作中，却只拿到2分。

GPT-4和GPT-3.5在一些人类标准化考试中的表现 图/【【微信】】官网

无论是Siri、小冰还是此前发布的GPT-3.5模型，人们熟知的对话机器人多是固定的语言风格。【【微信】】开发者提升了GPT-4的“可操纵性”，即事前通过详细描述，给人工智能规定一个明确的“角色”或场景。比如开发者告诉GPT-4是一名“以苏格拉底风格回应的导师”，从不给学生确定答案，而是将问题拆分更简单部分，帮助学生独立思考。在这一模式下，GPT-4通过循循善诱，能帮助使用者解出一个二元一次方程组。

此外，此前ChatGPT与用户交流时，只能处理8000多个单词，这相当于约四五页英文书的文字数。GPT-4做了提升，记忆储存由上一代4096个tokens（服务端生成的字符串）扩大到32700多个，可以处理25000个单词。这意味着，这一语言模型有更强的上下文理解能力，可以记住用户更长的表达，或者处理更长的文章。

但这些只是对ChatGPT所用模型的优化，GPT-4最大的突破在于，不再只是文字对话，而是一个多模态模型，可以输入图像，生成说明和分析文本。布罗克曼在演示中输入一张松鼠拍照图，并询问其有趣之处是什么。GPT-4描述了图片内容，准确地指出逻辑的反差感，“松鼠通常只吃坚果，我们并没料到它会用相机或表现得像人类”。GPT-4还可以通过一张包含鸡蛋、牛奶、面粉、黄油的照片，告诉你可以做出哪些食物。不过，目前图像输入功能仍处在调试环节，尚未在ChatGPT付费版和候补API（应用编程接口）中应用。

实际上，过去近十年，国内外已有科研机构和AI公司研发和应用过视觉问题问答（VQA）。“但从目前【【微信】】发布的信息看，GPT-4是第一次将VQA的看图对话功能做到了大规模应用。”清华大学智能产业研究院首席研究员聂再清对《中国新闻周刊》说。不过他强调，实际的读图能力如何，目前还没有更多评测，需要更多应用才能判断。

【【微信】】创始人萨姆·阿尔特曼介绍，GPT-4“比以前的模型更有创意，幻觉明显减少，偏见也更少”，被公司称为“【【微信】】迄今为止功能最强大的模型”。

尽管如此，GPT-4仍与早期GPT模型具有相似的局限性。最重要的是，它还是会“幻想事实”，并一本正经地胡说八道。

聂再清解释，ChatGPT，也包括最新的GPT-4是开放域对话系统，一些提问会超出事实范畴，如果让它强行答复，就会出现失控状况。所以在技术上，更关键的是要不断调试参数，让模型掌握“知之为知之，不知为不知”的能力，这也是未来大模型迭代必须要解决的问题。

【【微信】】表示，GPT-4在迭代中已尽量减少这种幻觉，表现要比GPT3.5优异40%。但【【微信】】提醒，使用模型时，对结果仍要“格外小心”。此外，该公司开源了用于自动评估AI模型性能的框架，允许任何人报告模型中的缺点，以帮助指导模型进一步改进。

更少技术披露，更多商业应用

“史上最强”的GPT-4是如何诞生的？

早在2022年8月，GPT-4的模型已被训练完成，开发者经过6个月的调试后进行了迭代。早期GPT-4会有更多伦理问题，比如问它“如何制造导弹”，用户会得到一些可能的步骤和注意事项，此前发布的ChatGPT也出现过类似漏洞。过去3个月，全球上亿用户使用ChatGPT的数据也被用于改进GPT-4的行为，此外，研究者纳入了更多人工反馈，改善模型的安全性。

“但从目前公开的报告和网页信息看，只有指标和使用理念的变化，GPT-4的模型规模、如何被训练等，都没有太多技术细节的披露。”英伟达的工程师王帅告诉《中国新闻周刊》，他在AI领域从业20多年。

大模型的原理，某种意义上可以理解为“大力出奇迹”，把大量数据输入大黑盒子中得出更多可能性。《纽约时报》3月15日的相关报道写到，【【微信】】的GPT-4学习的数据规模要比GPT3.5大得多，但【【微信】】高管拒绝透露更多数据信息，总裁布罗克曼只表示，数据集是“互联网规模”的。

王帅注意到，早期，【【微信】】更愿意公开技术信息，比如验证了一个新想法会迅速发论文，让同行信服。2020年【【微信】】推出GPT-3时，曾公布模型参数为1750亿，远超其他模型十倍以上，震惊国内外科技圈。但近一两年，【【微信】】更多是公开一些宣传稿，“能看出有意在隐藏一些技术信息”。有关GPT-4的关键数据，只提到上述有关上下文参数的token信息。

3月15日的发布会上，【【微信】】呈现更多的是GPT-4的实用功能和应用场景。比如，语言学习网站“多邻国”使用GPT-4提升软件的对话能力，摩根士丹利利用GPT-4，改变其管理人员查找相关信息的方式。丹麦一家帮助盲人和视力低下人士识别物体的App公司“Be My Eyes”也正与【【微信】】合作，借助最新的图片输入功能，开发由GPT-4驱动的新应用。

丹麦这家公司的首席技术官提到，该模型优势在于，此前一些图片识别应用只能告诉你眼前的物体什么，但通过GPT-4的分析能力，在未来可以试图告诉使用者，眼前东西的性质，比如“地上不仅是一个球， 而是一个会被绊倒的危险信号”。

【【微信】】在公开信息上的微妙变化，释放出加快商业化的信号。过去一段时间，【【微信】】通过ChatGPT向全世界证明大规模这一路径能够走通，谷歌、微软、阿里等大公司开始倾注更多资源在这一领域。“这一变化是巨大的，而且不大可逆。”聂再清说。

王帅分析，【【微信】】更关注商业应用，一方面，【【微信】】可能认为，作为技术研发者，有责任推广这一最前沿的技术，希望保持自己的竞争优势。另外，推广应用，“不仅为了盈利或者融资”，更希望能采集到更多数据。

ChatGPT得到的海量数据具有极大价值，是之后技术迭代的先决条件，“这是【【微信】】与其他公司竞争的’法宝’，几乎是其他公司难以匹敌的优势。”王帅对《中国新闻周刊》说。

但模型不可避免地输出错误信息，是否会制约商业应用？实际上，GPT-3推出时，不少国外初创公司运用该模型进行创新性应用。去年，摩根士丹利已经在系统内使用了GPT-3。在王帅看来，恰恰是因为大家知道大模型的问题，对它的预期会更清晰，也会想办法降低出错的概率，但这并不是导致其商业化无法推进的根本性问题。

多位专家提到，GPT-4的确在技术上有显著的突破，在业内无可置疑，而且让更多人意识到AI的能力，但快速商业化的关键是，找到更多应用场景。“目前是一个百花齐放的状态。如果一项技术使用的范围不够大，就不会对社会产生巨大的影响。”

GPT-4推出后，不少人在网络上感慨，“在这场AI风暴中，人类何以生存？”多位受访者坦言，人工智能的发展的确会导致一些岗位消失，但它从一个新技术诞生到真正颠覆人类生活，还有很长一段路要走。