“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
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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。
专访|卫士通石元兵:密码技术创新发展要以应用需求为牵引******
置身于数字时代,数字基础设施安全、网络安全和数据安全愈发受到全社会的广泛关注和高度重视。目前,我国数据安全问题存在哪些难题待解?如何通过密码应用支撑数据安全和网络安全产业发展?在2022西湖论剑·网络安全大会期间,卫士通总经理助理、研究院院长石元兵接受记者采访,畅谈密码及数据安全产业的前沿视角。
记者:我国数据安全问题集中体现在哪些方面?
石元兵:数据的来源是多方面的:在推进数字中国建设过程中,各行各业各领域均会产生、采集、存储、处理和流通大量数据信息;另外,个人在网络空间中既是数据的贡献者,也是数据服务的使用者。单点数据的敏感性或者重要性相对不那么强,但是一旦大量汇聚,就面临着比较大的安全挑战。
从政府监管的角度看,《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》等一系列政策法规的出台,进一步强化了数据监管工作的落实,但还存在数据合规监管工作中技术手段不完善、支撑能力不足等问题。
从企业的角度看,现在还面临很多数据安全风险挑战。比如,违规、超范围采集个人信息和其他信息,甚至涉及到数据的非法交易和违规滥用。另外,政府部门既要考虑开放数据公共服务,同时也会面临数据跨部门共享利用等需求。这些问题或迫切需求,都需要通过技术手段、服务能力或运营模式的不断创新,去支撑相关各方的数据资源可信、可靠流动和高效应用。
从个人层面来讲,目前还有很多人对个人信息缺乏保护意识,需要不断加强宣传,不断提升公民对个人信息的保护意识和识别防范风险能力。
记者:在推进数据安全过程中,密码产业的重要性不容忽视。在发挥密码产业重要作用方面面临哪些挑战?
石元兵:在数据资源的全生命周期进程中,各环节所面临的风险不尽相同,呈现多样化的特点。密码是保障数据安全的核心基础支撑技术,除了数据加密,还可为数据隔离、数据脱敏、数据标记、数据溯源、共享利用等提供支撑。
在保障数据安全方面,需要识别实际场景中的安全风险,梳理出安全需求,并以此为牵引,从技术研究、产品研制、应用支撑和服务模式等方面不断创新发展,持续丰富密码供给体系和供给能力。密码的高质量供给,已经超越了单一产品提供的范畴,更侧重于以保护用户的重要数据为目标,提供基于密码的体系化安全防护能力,这就要求我们不能只聚焦于产品提供,更要关注实际应用场景和具体业务逻辑。
记者:密码应用将如何助推数据安全产业发展?
石元兵:重点是要以密码基础理论创新、共性前沿技术创新作为驱动力,以应用需求作为牵引力,发挥好密码保障数据安全的核心技术和基础支撑作用,助力数据安全产业的高质量发展。
记者:卫士通在商用密码安全方面形成了哪些经验?
石元兵:密码作为卫士通的核心能力之一,我们在为重要行业领域用户提供网络安全、数据安全产品和服务的基础上,不断追求创新发展,一方面提升密码技术、产品和服务等体系供给能力,同时加强与众多国内优秀企业的合作,把密码技术与基础软硬件、应用系统融合嵌入,发挥好密码保障自主信息技术体系安全的效能。(记者 孔繁鑫)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)