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  ChatGPT可能改变人们使用谷歌或百度等搜索引擎获取信息的习惯。

  生成预训练(GPT,Generative Pre-trained Transformer)是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。该技术用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成与对话AI等领域。就在上月,人工智能公司OpenAI在GPT基础上推出了AI聊天机器人程序ChatGPT,目前已在全球积累了上百万用户。

  GPT-1诞生于2018年,这一年也是NLP(自然语言处理)的预训练模型元年。性能方面,GPT-1有着一定的泛化能力,能够用于和监督任务无关的NLP任务。但由于GPT-1的泛化能力毕竟有限,因此只能算得上是一个还不错的语言理解工具,而非对话式AI程序。

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  2020年5月,OpenAI发布了GPT-3,在众多NLP数据集上都取得了很强的性能,包括翻译、问答,以及一些需要即时推理或适应的任务,如在句子中使用一个新词或执行三位数运算。GPT-3可以生成评估员难以区分的新闻文章样本。2022年初,OpenAI又发布了InstructGPT,系微调版本的GPT-3。

  OpenAI官方今次表示,ChatGPT是在人类帮助下创建并训练的,人类训练师对该AI早期版本回答查询的方式进行排名和评级。然后,这些信息被反馈到系统中,系统会根据训练师的偏好来调整答案──这是一种训练人工智能的标准方法,被称为强化学习。AI依靠海量算力学习跨领域知识,虽然不够精确,却能够大大节省认知的时间消耗,较人类通过「视觉+大脑」的读书培训模式更快,如果能通过算法来识别答案正确与否(第一性原理),AI将成为人类的全知导师、生产助手。

  笔者认为,对Web3行业来说,GPT至少能从两个方面提升工作效率。首先是内容生产领域,Web3世界里仅靠专业生产者提供内容服务是无法满足需求的,而AI在内容输出的质量、画面呈现和沟通效率上都远超人类。其次是智能合约部署和安全审计领域,由于代码构造上的完整性,AI可以提供专业的开发参考范本和校验检查,当然在智能合约的开发上不能完全依赖AI的程序式输出,毕竟独立项目建立在个人的需求之上,但安全审计流程的关键是反复检测和寻找漏洞修复,AI在数据对比和筛查方面的优势十分突出。

  有望取代搜索引擎

  笔者认为,Web3同样可以为以ChatGPT为代表的AI赋能。

  首先,ChatGPT可能改变人们使用「谷歌」或「百度」等搜索引擎获取信息的习惯,并且搜索引擎上的信息由于有竞价排名而不够客观准确。用户如能通过ChatGPT又快又好地获得信息,势必会逐步放弃搜索引擎的使用。不过,ChatGPT在知识产权、服务器配置和算力消耗等方面也会产生成本,在如何商业化ChatGPT生成内容的问题上,通证经济是一个有效的解决路径。ChatGPT生成的内容如能以NFT的形式推出,让用户通过比特币、以太坊等支付方式获得,无疑会成为数据原生内容的对价刚需。

  其次,Web2的广告模式、搜索引擎优化模式可能会被颠覆。移动互联网的应用(如社交软件等)正在涌现越来越多的人工智能生成内容。正如在传统媒体刊发的作品获得稿费,人工智能生成的内容也将获得与之匹配的算力奖励。

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