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2023
《學過、無學過、不用學、學一半》- 第二章
2023年04月24日

第二件要談的事情,想必大家已經心中有數,就是ChatGPT的發布。它是使用強化學習訓練模型來生成的一個聊天軟件,其回應方式比一般AI來得人性化,應用場景也更為廣泛。客服人員可以找它生成一段簡短的投訴回覆,作家可以指示它來寫故事、寫詩,翻譯人員可以簡單地獲得有專門風格的翻譯文本,開會人士又可以更快地收到已被歸納重點的會議記錄,程序開發人員更可以通過它來容易地生出代碼。其實,它的功能還遠遠不止於此。他可以按照使用者的指示,來提供具體的決策建議,例如應該往哪裡旅行,應否接受醫生診治等。

然而,根據用家所述及專家測試,該人工智能聊天機械人確實有著種種局限。如果用家所提出的要求是牽涉小眾領域的知識,或者是互聯網上難以直接找到的知識,或者是訓練材料以外的知識,例如關於2021年之後發生的事情,那麼,該軟件的回應就有可能變得非常糟糕,更甚者,在簡單的使用中,它更可能會產生所謂的人工智能幻覺,即答案看似十分合理,但內容實際上卻是虛假的,這使得用家極難分別。

這些因為訓練材料不足所產生出的問題,看似在現今的知名人工智能模型中頗為普遍,但是否真的如此呢?要知道,在現實世界中,我們面對完整資訊的機會,其實不多。井字遊戲、象棋、鬥獸棋等,是一些例子。但一般涉及他人的行為,就通常會或多或少有一些部分的資訊是不完整的。在這些情況下,人類可以如何獲得人工智能的協助?相關的理論基礎為何?

LSCM – David Chung