OpenAI花1亿打造的超级AI问世：GPT-3，人类是不是又要失业了？

本文转载自：差评 公众号
Source：https://mp.weixin.qq.com/s/bfy5BKjNCJe2-pLTuslT9g

楼主看到文章前半段的时候差点哭了。。感觉自己分分钟失业😢 还好后面解释了一下，感觉还能苟活！
----------------------------------------------

早几年前 AI 技术还处于理论阶段的时候，差评君也和大家一样，对 AI 技术充满了各种美好的幻想。
“ 改善生活、改变世界、制霸全宇宙，人类要从站起来变成强起来！”
网上搜到五年前的 AI 海报 ▼



不过到现在要是再提 AI 的话，恐怕大家只能想到那些 “ 抱歉，我听不懂，你能不能换个说法 ” 的人工智障了。
然而上周，科技圈子又重新因为 AI 技术沸腾了 —— 因为美国研究组织 “ OpenAI ” 做成了一款被称为能取代人类的 AI 引擎。
在看完这款名叫 “ GPT-3 ” 的语义 AI 引擎演示之后，差评君的第一反应是， 我该不是把书读到狗身上了吧（不是）
真正可以辅佐人类的 AI 终于来了！
稍微熟悉点科技的差友可能都听说过大名鼎鼎的 “ 图灵测试 ”，也就是通过一连串的问答来看 AI 是不是会露馅。
然而在人与 GPT-3 的问答中，假如不是我说，大家可能会以为对面坐着一个真实的小孩。回答略显稚嫩，但丝毫感觉不到以往 AI 助手们的那股制杖气息。


不过有小伙伴们可能要说了，这些问题也还好啊，我看之前你们介绍的那个谷歌助理虽然偶尔会犯制杖，但好像也能做个八九不离十。
那接下来我们看点儿有难度的，能自己读题做题的 AI 见过吗？
给 GPT-3 一篇高中英语阅读题，GPT-3 轻轻松松就能给你把答案写出来。


什么猿辅导，什么作业帮，统统都是 DD！
我当年学英语的时候有这种神器，那铁定是不会挂科的！（ 坏行为，好孩子勿模仿 ）
要是嫌高中阅读难度不够的话，我们再来个大学水平的试试。
比方说，把一串晦涩难懂法律条款扔给 GPT-3，不出五秒就能输出 “ 人话 ” 版本的解释文。




本硕博连读、头发都学秃掉的法学生们听到之后都哭了。
这还不算完，除了听懂人话、归纳总结之外，GPT-3 甚至还能自行创作。
比如给个场景描述，给个开头，GPT-3 就能写出个杀生丸和鲁鲁修的中二小短文。
我瞬间就想到了小说代写，一日百更，彻夜不眠。。。


如果不满足于短篇的话，还有个老哥拿 GPT-3 生成了一篇 1112 词的鸡汤文。
想要去拜读一番的小伙伴可以戳这个链接 👉 https://adolos.substack.com/p/fe ... ve-maybe-you-should


这篇文章有开头、有结尾，有立意、有中心。文章引出了 “ 创造性思考 ” 和 “ 过度思考 ” 两种思考模式。
文章还通过 “ 作者 ” 的切身经历，向我们阐述了过度思考的弊端，同时引导我们要进入到创造性思考的正向循环中，为生活创造更多价值。
怎么样，这道阅读理解我能拿五分吗？
总之，这篇 AI 生成的鸡汤文非但没有露出马脚，还直接冲上了 HackerNews （ 知乎硅谷精英版 ）的热搜榜首。
看来歪果仁也很吃鸡汤这一套啊。。。


讨论区里有几位老哥的表现甚至有些夸张： “ 这篇文章振聋发聩，跟前一阵伊森霍克的 TED 演讲有一拼！感谢楼主分享如此深度好文！”
要是伊森霍克知道他的演讲被人和一篇 AI 生成的文章放到一起品评，不知道是该哭还是该笑。


伊森霍克最后是哭是笑差评君不太清楚，因为此时我已经陷入了深深的沉思：
要是 AI 再这么螺旋拐弯牛批下去，我是不是就失业了。。。
别说，被这个问题困惑的可能不止我，律政精英、公司财务、程序开发，以及公司的油头 UI 设计师都在 GPT-3 的精确打击范围内。。。
比如说有人把 GPT-3 和表格文件对接到了一起。
而我们只需要说类似 “ 房租 3000 押一付三 ” 、 “ 老板上星期我打了一万块钱 ” 一类的白话， GPT-3 就能自动生成一张非常专业的财务报表。



除了报表， GPT-3 还能够只依靠几句话，就帮你撮一个网页出来。


“ 一个谷歌的 Logo，一个搜索框，两个灰色的按钮，一个写 ‘ 谷歌搜索 ’，一个写 ‘ 手气不错’。”
“ 把搜索框再改宽点儿。”
“ 错啦。两个按钮之间要加一点间距，不要粘在一起。”
---------
（楼主：看到这里我学习前端的计划又开始动摇。。。）
---------
用一句话生成出个高仿 Ins 的界面也不在话下。


（楼主：UI设计师的梦想也可以搁置了。。。）

甚至可以通过白话描述，直接用专业的 SQL 语言提取数据库资料。


（楼主：好的，现在回家种田还来得及吗？）

震惊，程序员一夜之间化身产品经理，竟向电脑提出如此过分要求！
哦我的上帝啊，这哪儿是什么 AI 啊。这可真是比小说里的小秘书、金手指、随身老爷爷还要神奇啊！
。。。。。。

先说明一下，以上这些神奇功能都是差评君从拿到了 GPT-3 抢鲜体验资格的研究人员那看到的例子。
虽然差评君也申请的 GPT-3 的体验资格，不过目前还在排队等待审核。
等后续差评君搞到了资格，我们再来好好看看 （我以后是不是可以拿它代笔了）  GPT-3 还能做些什么。



然而光是从这些演示上看，我们已经可以发现这个 GPT-3 实在是强悍的不太像个 AI 了。
所以，什么事 AI 都能干了，大家是不是混吃等死就好了？以后更不用去上学了？
当然不是这样的。
虽然差评君看到有些小伙伴在介绍 GPT-3 的时候用了类似这样的说法（ 顺便渲染了一波 AI 威胁论 ），但是实际上，这种猜测难以成立。
因为从本质上来看，GPT-3 属于 AI 理论中的 “ 反应机 ” （ React Machine ），距离替代人类还远得很。
（楼主：还好，事情似乎出现了转机）



现在大家通常把人工智分成四个层级：反应机（ 第一层 ）、有限记忆（ 第二层 ）、具有心智（ 第三层 ）、自我意识（ 第四层 ）。
我们现实中最常见的 AI 都位于第一层的反应机。比如我们常用的小爱同学、小度小度，以及这次的 GPT-3 。（ GPT-3 里的 PT ，实际代表的就是预先训练 “ Pre-Training ” ）
它们通过 “ 喂养 ”人工预先收集的大量样本进行学习训练，让 AI 对某件事情有了认知。之后再根据已有的样本组织反馈逻辑。
这样的 AI 没有自我成长的能力，只能根据已学习的信息进行机械化的反应。



比如说，给 AI 灌输了一堆猫猫的侧面照片， AI 下一次再看到一张新的猫猫侧面照时，大概率就能认出来这是一只猫了。
但要是我这时候给 AI 一张猫猫的正面照，它就很可能把猫猫认成狗。
说白了，反应机做的事情就是照猫画猫。但凡有哪只新猫长得和以前见过的差太多，就只能抓虾了。




但可能有些小伙伴得说了，我们看前面 GPT-3 好像什么都能做，瞬间胜任了无数职业，怎么还会是把猫当成狗的反应机？
差评君，你这说法行不通啊。
非也，就像我前面提到的，反应机的原理是所谓的 “ 照猫画猫 ”。
那只要我们想办法把全天下所有的猫给它看一遍，它不就不会翻车了嘛！

这正是 GPT-3 干的事。其实在它之前还有 GPT-2 ，当时研究人员使用了 100 多亿个参数训练它，得出的结果已经让它站在世界顶尖 AI 的梯队里了。
而这一次他们在训练 GPT-3 的时候，直接把训练参数增加了接近 20 多倍，达到了 1750 亿个参数，素材达到了 45 TB ！
根据大家的测试结果看，除非你编一些根本不存在的问题给他，不然 GPT-3 的翻车概率几乎不存在。。。



问：你怎么波哥个魔哥？
答：你得用波哥来波哥个魔哥。
问：引腰里有多少树？
答：引腰里有三棵树。
问：你知道我问的都是个些什么嘛？
答：嗯，我知道。
。。。。。。

为了能够让 AI 跑的动 1750 亿个参数，赞助商微软直接给 OpenAI 划拨了一台世界排名前五的超级计算机。
据说，光是里面装载的 NVIDIA 显卡和 AI 运算卡就接近上亿人民币。
史无前例的聪明 AI，果然也得用史无前例的真金白银砸出来。



不过饶是如此，哪怕 GPT-3 再聪明，它也只能糅合别人的创造，书写的别人的观点。
脱离了训练使用的样本库，它便无法再输出创意，更没法自我学习。
所以差评君觉得，GPT-3（ 以及之后的 AI ）能像现在这样帮助人们高效输出一些解决方案，从某些繁杂琐碎的工作中解脱出来。
但是它们永远无法替代人的思想。
And that's what makes us human。

-------------------
地里藏匿的AI大神，有木有人有相反意见？可分析一波？？

不是AI取代就业，是最聪明的一批工程师创造工具驱逐一般的工程师。

补充内容 (2020-8-21 03:45):
连喝汤的机会都不给

https://www.aclweb.org/anthology/2020.acl-main.463/

看看最近的best-theme paper降降温啊大家。

Blitz613 发表于 2020-08-19 23:20:45
想想这个经费一亿，自己用了8个V100的FINETUNE BERT，也就一共烧了几万美元。以后没钱就不要想搞深度学习了。

我听过一个学深度学习的大神科普，说深度学习就是要么在数学上算法上提高，要么在硬件上提高😂 然鹅在算法上有breakthrough太难了，所以大家都一头扎进硬件提高里…然后就有泡沫（我：频频点头，假装自己听懂了

厉害，分析的投投世道

太牛逼了


程序员在过五十年就要失业了！

想想这个经费一亿，自己用了8个V100的FINETUNE BERT，也就一共烧了几万美元。以后没钱就不要想搞深度学习了。

作为程序员，真的从来不担心AI会替代程序员。

GPT, 为什么不叫OPT

AI代替程序员 => AI可以自己改自己的代码 =>  人类要灭亡了 23333