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“特别能聊” 的人工智能会聊出些什么 ？******

　　聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注，人工智能生成内容概念走上风口

　　“特别能聊” 的人工智能会聊出些什么？

　　本报记者 时斓娜

　　阅读提示

　　全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话 ，还能根据聊天 的上下文进行互动 ，让人们更直观地感受到了人工智能 的魅力 。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域，将是其潜在 的产业化方向 。ChatGPT的商业化落地 ，还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。

　　家里要养一只猫 ，该如何给猫取名字 ？怎样写出一个纸牌游戏的代码 ？在不同语境中，词语“意思”到底有几个意思？这些五花八门 、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案 的问题 ，在人工智能聊天机器人ChatGPT 的面前，不过 是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。

　　产品发布短短两个月，ChatGPT 的日活量已突破千万 ，不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正 的人类了”。其超预期 的表现引发越来越多的市场关注 ，人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口 。

　　人工智能聊天究竟能聊些啥？ChatGPT所代表 的AIGC应用将带来哪些影响和变化 ？记者对此进行了调查采访。

　　“真正像人类一样聊天交流”

　　“我所热爱 的 是我真实的生活，因为它包含了我所有的经历和感受 ，是我每一天都在体验和思考 的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感 的话，实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT 。

　　随着ChatGPT大火 ，不少网友将它与自己 的聊天记录分享到社交平台上 ，ChatGPT时而诙谐有趣，时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外，还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具，让其写作文、翻译文章 ，甚至写代码 。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊” 。

　　中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行 的测试显示，ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答 、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右 ，在生活闲聊上的意图识别率约为95% ，已具备较好的语义理解能力。

　　实际上 ，ChatGPT属于生成式人工智能 的一个典型应用。人工智能 是怎样“进化”得如此智能 的 ？“这 是因为ChatGPT建立在大型语言模型上 ，会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中 的对话和各种网络公开信息，使ChatGPT知识丰富 ，还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。

　　创新交互为AIGC带来新启发

　　随着人工智能技术的发展，近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术 的工程化水平越来越高 ，国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域 。

　　以百度文心大模型为例，输入一个题目，它可以瞬间写出上百篇作文 ；根据一句话或者一段描述文本，可以生成一幅精美 的画作 ；根据一幅图像，可以自动生成高清、流畅 的视频 。

　　在百度技术委员会主席吴华看来 ，ChatGPT在用户界面和交互上 是一种比较创新的模式，用户更容易以自然语言 的方式进行交互 ，这会给大家带来革新性 的认识，也会给AIGC带来新 的启发 。

　　目前 ，国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景，通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为，ChatGPT将颠覆搜索行业，在智能客服、游戏 、虚拟人等领域也将得到广泛应用 。硅谷投资机构红杉预测 ，未来AIGC有潜力产生数万亿美元 的经济价值。

　　根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》 ，“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作 、代码生成 、有声阅读、新闻播报 、语音导航 、影像修复等领域 ，听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势 。

　　“人工智能生成在诗歌、作曲 、绘画等艺术创作方面大放异彩，在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展 ，还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示，当前 ，人工智能生成内容 的辐射范围还在扩大，未来有望重塑各行业领域的研发面貌 。

　　商业化落地需克服技术和伦理问题

　　尽管各界对AIGC发展前景保持乐观 ，但从现状来看 ，ChatGPT等产品想要真正落地，还需要克服技术和科技伦理等方面 的问题 。

　　在对ChatGPT进行的种种评测中，ChatGPT会犯一些常识性错误 ，反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容，ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。

　　中国信息通信研究院评测结果同样显示 ，ChatGPT在非闲聊型对话 的任务完成率上表现一般，难以摆脱传统深度学习模型普遍存在 的知识整合和逻辑推理的问题 。

　　“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题 ，但在一些略有深度的、专业性较强的领域 ，其答案往往‘捉襟见肘’ 。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力 的天然不足，也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。

　　在技术层面以外，人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题 。张孝荣表示 ，ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战 ：“一 是版权问题 ，ChatGPT生成 的内容更多来自搬运 ，容易引发侵权；二是信息安全问题 ；三 是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制 ，这对监管挑战很大。”

　　在国内 ，AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说 ，国内AIGC产业基础薄弱 ，相关初创公司数量明显少于国外。同时 ，国内企业目前仍处于打磨产品阶段，还未出现较为好用 的内容生成服务 。

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　　（文图 ：赵筱尘 巫邓炎）