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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 。

　　（文图：赵筱尘 巫邓炎）