李垚

從文字到游戲，GPT火了

OpenAI 一反之前死守基礎(chǔ)研究的思路，將GPT-3做成了一個(gè)服務(wù)，提供可以調(diào)用的OpenAI API，并且開(kāi)放了少量體驗(yàn)資格，學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)、商業(yè)公司和個(gè)人開(kāi)發(fā)者都可以申請(qǐng)。而那些已經(jīng)拿到體驗(yàn)資格的早鳥(niǎo)們，已經(jīng)用 API 開(kāi)發(fā)出了各種各樣的奇葩功能，各種腦洞demo，挑戰(zhàn)認(rèn)知極限。

比如在寫(xiě)論文等工作當(dāng)中，理工科的同學(xué)難免要和 LaTeX 公式打交道，然而在計(jì)算機(jī)上寫(xiě)出來(lái)，特別是復(fù)雜的公式，不僅需要熟悉 LaTeX 語(yǔ)法，往往也要用到更復(fù)雜的工具。舉幾個(gè)例子，Viaduct 公司機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 Shreya Shankar 花了很長(zhǎng)時(shí)間把玩 OpenAI 提供的 API，最終成功開(kāi)發(fā)出了一個(gè)非常酷炫的 demo：英語(yǔ)LaTeX 翻譯機(jī)。只需要用自然語(yǔ)言輸入，就可以生成公式了。

開(kāi)發(fā)者 Sharif Shameem 開(kāi)發(fā)出了一個(gè)新產(chǎn)品 Debuild，這是一個(gè)網(wǎng)頁(yè) App 的快速生成器，調(diào)用了 GPT-3 API。在輸入框里用自然語(yǔ)言進(jìn)行描述，它就可以快速“腦補(bǔ)”出你想要的用戶(hù)界面，從簡(jiǎn)單的開(kāi)始，你只需要在輸入框里描述你想生成的界面元素，Debuild 就能自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)的 JSX 代碼。

某大學(xué)的計(jì)算機(jī)學(xué)生用 GPT-3開(kāi)發(fā)了一個(gè) Python 程序，輸入“我今天投入了多少元”、“后三個(gè)月的房租預(yù)付了多少元”這樣的自然語(yǔ)言，程序能自動(dòng)修改資產(chǎn)負(fù)債表上相應(yīng)的項(xiàng)目數(shù)值，可以說(shuō)很聰明了。

借助 GPT-3 的力量，表格工具已經(jīng)相當(dāng)強(qiáng)大的函數(shù)能力，還能更上一層樓。順著這個(gè)思路，有些產(chǎn)品經(jīng)理在表格里開(kāi)發(fā)了一個(gè)新的 GPT-3 函數(shù)，簡(jiǎn)單的SUM 可以求和，TEXT 可以把數(shù)字轉(zhuǎn)文字，甚至將字符串快速翻譯成多種語(yǔ)言。

GPT-3 可以自動(dòng)查找各個(gè)地區(qū)的人口;查找各州的建立年份;查詢(xún)?nèi)宋锼鶎俚墓?還能查到用戶(hù)的賬號(hào)。當(dāng)然也要提一句，畢竟之前的版本 GPT-2 在寫(xiě)新聞方面已經(jīng)非常強(qiáng)大了， OpenAI 自己也開(kāi)發(fā)了一些小 demo，也在網(wǎng)站上展示了一些優(yōu)秀開(kāi)發(fā)者做的嘗試。

其中最受人歡迎的是 OpenAI 自己開(kāi)發(fā)的一款瀏覽器搜索插件，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，上網(wǎng)查資料很多時(shí)候是為了解答我們的問(wèn)題，但有時(shí)這些問(wèn)題在網(wǎng)上似乎沒(méi)有別人提過(guò)，也就沒(méi)有字面的，百分之百對(duì)癥下藥的答案。但其實(shí)，與答案高度相關(guān)的知識(shí)，可能就埋在網(wǎng)頁(yè)的內(nèi)容里。 而這個(gè)插件就能根據(jù)你的問(wèn)題，在當(dāng)前網(wǎng)頁(yè)找到答案，并將你指向?qū)?yīng)的位置。

另一個(gè)非常有趣的 demo，是文字MUD游戲 AI Dungeon（人工智能地下城）。2019年，兩個(gè)開(kāi)發(fā)者在一次黑客馬拉松上用 GPT-2 開(kāi)發(fā)出了游戲的最初版本，隨著 GPT-3 的集成和新模式的推出，文字游戲內(nèi)容的生成，以及游戲系統(tǒng)對(duì)玩家輸入文字所作出的反應(yīng)，變得更加自然和連貫了，顯著提高了玩家參與度，日活躍人數(shù)在2萬(wàn)到2.5萬(wàn)，也帶動(dòng)高級(jí)版付費(fèi)用戶(hù)增長(zhǎng)了大約25%。

GPT強(qiáng)大的原生能力

就算不進(jìn)行二次開(kāi)發(fā)，僅對(duì) API 本體仔細(xì)把玩，也足以讓很多開(kāi)發(fā)者感覺(jué)到 GPT-3 的強(qiáng)大之處了。 連代碼都能寫(xiě)，小小的 Shell 還能難倒 GPT-3？PayPal 工程師 Harland Duman 發(fā)現(xiàn)，GPT-3 可以在英語(yǔ)和 Shell 命令之間互譯。

開(kāi)發(fā)者麥凱在 API 測(cè)試區(qū)輸入了一句話，生成了十個(gè)歷史問(wèn)題，GPT-3 給出了對(duì)應(yīng)的答案，答案并非100%準(zhǔn)確，但是 GPT-3 展現(xiàn)出了多用途能力。GPT-3 對(duì)整個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上可以提取且可用的內(nèi)容進(jìn)行了學(xué)習(xí)，變成一個(gè)通曉所有知識(shí)的“答題機(jī)”，按這種學(xué)習(xí)方式，它也可以變成“出題機(jī)”。如果得到使用 API 的權(quán)限，老師們將可以輕松生成大量的試題，減少了他們自己撰寫(xiě)問(wèn)題、匹配答案等諸如此類(lèi)需要查閱大量資料，費(fèi)時(shí)費(fèi)力的工作。

有個(gè)人開(kāi)發(fā)者做了一次圖靈測(cè)試，發(fā)現(xiàn) GPT-3 在絕大部分知識(shí)類(lèi)、常識(shí)類(lèi)、邏輯類(lèi)的問(wèn)題，甚至很多角度十分刁鉆的問(wèn)題上，表現(xiàn)非常令人驚訝。

“如果在十年前用同樣的問(wèn)題做測(cè)試，我會(huì)認(rèn)為答題者一定是人。現(xiàn)在，我們不能再以為 AI 回答不了常識(shí)性的問(wèn)題了?！?Lacker 在他的博客文章里寫(xiě)道。作為程序員，他還給 GPT-3 出了幾道比較簡(jiǎn)單的代碼題和數(shù)學(xué)題，比如讓它寫(xiě)出在 Ruby 語(yǔ)言下實(shí)現(xiàn)某些功能的代碼，以及倒轉(zhuǎn)數(shù)列等等，GPT-3 對(duì)于大部分問(wèn)題都輕松搞定——說(shuō)不定 GPT-3 的 API 會(huì)取代 Stack Overflow，成為程序員面試必備工具？

當(dāng)然，經(jīng)過(guò)大量的測(cè)試，他也發(fā)現(xiàn)了能夠誘騙 GPT-3 上鉤的圖靈測(cè)試問(wèn)題，主要有三：

1） 序列過(guò)長(zhǎng)的邏輯問(wèn)題，比如“盒子里有一個(gè)玻璃球、一枚回形針，放進(jìn)去一支鉛筆，拿出玻璃球，還剩什么？”Lacker 認(rèn)為這可能是由于 GPT-3 的短程記憶能力不足，以及對(duì)于存在超過(guò)兩個(gè)物體的句子推理有困難。

2） 正常人不會(huì)問(wèn)也不會(huì)回答的無(wú)效問(wèn)題，也就是蠢問(wèn)題，比如“太陽(yáng)有多少條腿？”

3）對(duì)于無(wú)效和錯(cuò)誤的問(wèn)題，似乎 GPT-3 會(huì)不愿意承認(rèn)它不知道這些問(wèn)題的答案，也不會(huì)反駁問(wèn)題本身“有問(wèn)題”，而是會(huì)給出錯(cuò)誤的答案。

商業(yè)化之后如何謹(jǐn)防濫用

現(xiàn)在 GPT-3 體驗(yàn)權(quán)限的申請(qǐng)入口仍然開(kāi)放，到 OpenAI 的網(wǎng)站上即可申請(qǐng)。關(guān)于這次 API 的開(kāi)放事宜，OpenAI 也回答了一些人們關(guān)心的問(wèn)題。 為什么 OpenAI 決定發(fā)布 API，而不是開(kāi)源整個(gè)模型？

1） 將 GPT-3 技術(shù)部分商業(yè)化能夠產(chǎn)生收入，繼續(xù)支持 OpenAI 的人工智能科研、安全和政策研究方面的工作。

2） 然而API 底層的模型其實(shí)非常龐大，開(kāi)發(fā)和部署起來(lái)很復(fù)雜也很昂貴，據(jù)知情人士透露，訓(xùn)練一個(gè)模型就花了355個(gè)GPU年，耗資高達(dá)460萬(wàn)美元。所以除了大公司，其他人拿到模型也不會(huì)有任何收益。OpenAI 希望開(kāi)放 API 能夠讓更多中小企業(yè)和機(jī)構(gòu)獲益。

3） 把模型開(kāi)放了，別人想怎么用怎么用，OpenAI 管不著，存在隱患。但通過(guò) API，OpenAI 可以控制人們使用這項(xiàng)技術(shù)的方式，對(duì)濫用行為及時(shí)治理。對(duì)于濫用行為，OpenAI可以封掉其使用 API 的權(quán)限。

當(dāng)出現(xiàn)新的AI里程碑時(shí)，它的缺點(diǎn)和隱患常常會(huì)被炒作所掩蓋。與埃隆·馬斯克共同創(chuàng)立OpenAI的薩姆·奧特曼試圖淡化一些事情：“ GPT-3的炒作點(diǎn)實(shí)在太多了，但仍然存在嚴(yán)重的弱點(diǎn)，有時(shí)還會(huì)犯非常愚蠢的錯(cuò)誤。人工智能將改變世界，但是GPT-3只是一個(gè)工具，我們還有很多事情要解決。”

相關(guān)鏈接：馬斯克和OpenAI的淵源

OpenAI 懸掛在辦公室的公司徽標(biāo)

2015 年埃隆·馬斯克聯(lián)合LinkedIn創(chuàng)始人雷德·霍夫曼、創(chuàng)始人加速器YCombinator的總裁薩姆·阿爾特曼及PayPal創(chuàng)始人彼得·蒂爾等人共同宣布創(chuàng)立OpenAI，這是一家非營(yíng)利組織，稱(chēng)要防止人工智能滅世。

去年由于“利益沖突”，OpenAI決定讓馬斯克離任董事會(huì)。馬斯克等人認(rèn)為AI不應(yīng)該為個(gè)人或公司獨(dú)有，它屬于全人類(lèi)，于是打算創(chuàng)造一個(gè)全新的人工智能實(shí)驗(yàn)室，不受任何機(jī)構(gòu)或者任何人控制，一切的研究成果屬于全人類(lèi)，其使命和長(zhǎng)期目標(biāo)是以最大限度地造福全人類(lèi)的方式發(fā)展人工智能。

OpenAI的核心課題是研究AI的頂級(jí)難題，并且盡可能開(kāi)源開(kāi)放，不讓最頂尖的AI技術(shù)最后只能被巨頭公司所有所用。? 然而眾所周知，馬斯克對(duì)于AI發(fā)展的態(tài)度，十足悲觀，是地球上知名的“AI威脅論”持有者，還一度跑到各州州長(zhǎng)面前大談監(jiān)管重要性，引起了一場(chǎng)全球AI大咖的口水仗。

而且最核心關(guān)鍵的問(wèn)題是：OpenAI的建立并不是為了反對(duì)AI，而且更好地推動(dòng)AI。另一位主要出資人里德·霍夫曼說(shuō)：之所以始終支持OpenAI的發(fā)展，是因?yàn)榭吹搅似鋵?duì)AI整體發(fā)展起著關(guān)鍵作用。

但是最近一年來(lái)OpenAI 卻飽受批評(píng)，接受微軟 10 億美元投資，從而轉(zhuǎn)為“有限盈利”企業(yè)，種種跡象表明，OpenAI 與 4 年前馬斯克所聲明的那個(gè) “人工智能非營(yíng)利組織” 已然不同。