AI聊天机器人来了了解它们如何为您工作
开始熟悉诸如ChatGPT之类的生成AI工具，请跟上世界的步伐，准备好与它一起前进
这个演变持续了三年半，直到1999年推出颠覆性的基于网络的邮寄DVD订阅服务，Netflix才吸引到100万用户。这是一个了不起的成就，因为当时购买新技术的人被认为是第一批采用者，是敢于生活在创新边缘的小众用户。
在21世纪初，Airbnb用了两年半时间吸引到100万用户，Facebook用了10个月，音乐流媒体服务Spotify仅用了5个月就达到了这一规模。这表明消费者日益习惯于创新技术服务，这些服务能为他们的日常生活增加价值。Instagram在2010年的不到三个月时间内吸引到100万用户，这是一个大事件，业内观察者称赞这款照片分享应用的“疯狂增长”。
如果将吸引100万用户作为将未经测试的技术服务变成主流目标的关键里程碑，那么想想这个：OpenAI的ChatGPT，在2022年11月30日首次亮相后，仅用了五天就吸引到了100万用户。
五天。
这真是令人震惊。
然后再想一想：ChatGPT仅用两个月就吸引到了1亿用户。
这说明我们都对能够进行人类对话的新一代聊天机器人非常关注。ChatGPT推出一年后，拥有超过1.5亿独立用户（使用该网站必须设置帐户），并在11月份举办了将近17亿次访问活动，成为世界排名前列的在线目的地之一，根据Similarweb的数据。该研究跟踪今天最受欢迎的生成式AI聊天机器人的普及情况，包括ChatGPT、Google Bard、Microsoft Bing、Character.ai和Claude.ai。
是什么推动了这一切的兴趣？聊天机器人承诺的潜在新用途，尽管人们担心它们的工作方式以及它们可能被不良行为者武器化的隐私和安全问题。虽然AI已经成为我们的技术的一部分几十年了，例如，你的Netflix和Amazon推荐中有相当一部分是基于AI算法的，但通用AI是另一回事。
这些聊天机器人基于大型语言模型（LLM），这是一种使用深度学习（尝试模拟人脑）的AI神经网络，通过处理大量数据执行各种自然语言处理任务。
那意味着什么？它们可以理解、概括、预测和生成以易于理解的方式呈现的新内容。与需要了解编程代码才能与通用AI聊天机器人交流不同，你可以用简单的英语提出问题（在AI术语中称为“提示”）。例如，OpenAI的GPT LLM 3.5版是基于3000亿个单词训练的。根据输入的数据不同，聊天机器人可以生成文本、图像、视频和音频；进行数学计算；分析数据并绘制结果；理解你的健康问题；甚至为你编写编程代码 — 通常在几秒钟内提供结果。
当2022年底ChatGPT问世时，它使得人工智能立即而轻松地成为普通人可以接触和尝试的工具。这款来自OpenAI的软件仅仅在五天内就吸引了100万用户。
“生成式人工智能一直都备受消费者的热衷，尤其是ChatGPT，因为它真的让消费者感受到了具体的好处，”消费者技术协会的项目总监Brian Comiskey说道。这就是为什么在CTA每年的CES博览会上，人工智能将是其中的重要主题之一。该博览会将于1月9日在拉斯维加斯举行。他补充道：”消费者可以看到人工智能在很多方面为他们发挥作用：我输入一个命令，而我得到了一个回应。我可以进行测试。”
在本文中：
- 古旧的工作，新的工作，更多的工作？
- 呼叫所有的提示工程师
- 你今天可以玩的几种生成AI方式
- 用文字表达
- 将文字转化为图像
- 视频和音频
- 产品推荐，购买决策
- 教育
- 旅行
- 从副驾驶员到同伴
- 如何与聊天机器人交流
- 一些限制
- 下一步
随着2024年的到来，你可以尝试用聊天机器人做一些在过去可能看起来不可能或会花费大量时间、精力和资源的事情，比如以欧内斯特·海明威的风格编写一篇有关钓鱼的短篇小说，或者总结一本书或科学研究。你可以计划一个泰勒·斯威夫特主题的舞会，就像ENBLE的Abrar Al-Heeti那样，或者创建一个新游戏的元宇宙，计划前往马丘比丘的旅行行程，让David Attenborough为你的生活讲述，用足够多样的食品满足肉食者、素食者、纯素食者和无麸质者的餐单，甚至成为一个时尚设计师，创作一款灵感来自于灯芯绒的系列。你甚至可以与耶稣或简·奥斯汀进行一场理论上的对话。
能够与一个听起来像真人的助手进行交流是一件大事，麻省理工学院斯隆管理学院的首席研究科学家Andrew McAfee说道：”我们创造出了一个能够理解人类语言的技术，这是史无前例的。”
尽管当前的聊天机器人并不是真正的”人工智能”，因为它们不能思考，也不是有意识的实体，真正了解世界，就像人类一样，生成式人工智能聊天机器人”能够查看一系列的单词，并理解这个人想要说什么，并对该提示或请求进行回应”，McAfee说道。”这是一项非常了不起的技术成就。”
这就是为什么你应该了解这些聊天机器人 – 它们是什么，它们如何工作以及它们对人类所带来的机遇和挑战。 这些工具正在彻底改变我们关于工作和教育未来以及我们如何进行日常任务的对话。 所以，我为你提供一个生成型人工智能的介绍，包括一些关于如何开始实验一些最流行的工具的实际技巧。
不要只听取我的意见。 我问ChatGPT为什么我们人类应该了解生成型人工智能和ChatGPT这样的工具。 它说：“了解生成型人工智能和ChatGPT这样的工具可以赋予你利用最新进展的能力，探索创造性可能性，提高生产力，改善客户体验，并对人工智能的伦理和负责任使用做出贡献。”
旧工作，新工作，更多工作？
预期自动化技术所能带来的生产力和利润提升已经使企业们开始思考他们从人类员工中对其期望，甚至从今年开始。
麻省理工学院斯隆管理学院与波士顿咨询集团合作，发现与不使用生成型人工智能的高技能工作者相比，生成型人工智能可以提高工作绩效高达40%。 根据布鲁金斯学会引用的研究，软件工程师使用生成型人工智能工具的编码速度可以提高一倍。
CIO、CEO、数据科学家、软件工程师和其他大数据用户参加了LinkedIn的调查，并要求他们使用生成型人工智能工具，以看看他们在起草电子邮件、分析文本和创建文档等任务上节省了多少时间。 他们表示，现在需要手动完成的任务如果使用生成型人工智能工具，所需时间可以减少五到六个小时。 这意味着在一些日常任务上所花费的时间可以减少50%到60%，从而可以将注意力转移到更有价值或更具回报的工作上。
根据皮尤研究中心的数据，大多数美国人（82%）甚至还没有尝试过ChatGPT，超过一半的人表示他们对人工智能在他们的日常生活中的增加使用感到担忧而不是兴奋。 皮尤研究中心的研究人员已经开始识别可能受生成型人工智能某种方式影响的工作岗位。 这些工作岗位包括预算分析员、税务准备人员、数据录入员、法律助理、技术写作人员和网页开发人员。 皮尤研究中心表示，这些角色的任务包括“获取信息”和“分析数据或信息”。
在你开始担心人工智能将夺走所有工作之前，《高盛》警告说，这种担忧可能是过度夸大的，因为新技术曾经引入了新的工作。 在一份被广泛引用的2023年3月的报告中，该公司指出，今天约60%的工人从事的职业在1940年并不存在。
尽管如此，该公司预测劳动力市场可能面临“重大干扰”。 高盛的经济学家通过审核了900个工作角色，并估计约有三分之二的美国职业已经面临某种程度的自动化风险，而“生成型人工智能可以替代目前工作的四分之一。”
“尽管关于生成型人工智能潜力存在重大的不确定性，但它产生与人类创造的输出无法区分的内容，打破了人与机器之间的交流障碍，这反映了一个具有潜在巨大宏观经济效应的重大进步。”高盛的经济学家总结道。
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先放下关于生成型人工智能产生的内容是否真正“无法区分”人类创造内容的真实辩论（顺便说一句，这个故事完全是由一个人类编写的），关键是：现在的工人和未来的工人应该做些什么？
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专家们都同意：如果你想对雇主保持吸引力，就要跟AI聊天机器人熟悉起来。
与其将生成式AI视为潜在的工作杀手，不如将聊天机器人看作你的助手或副驾驶，帮助你更好、更快、更有效地完成工作，或以全新的方式进行工作，这要归功于与基本可靠的超级计算机进行对话和协作（“基本可靠”是指聊天机器人的幻觉问题。简而言之，AI引擎有一种倾向，会编造一些看似真实却不真实的东西。稍后我们会详细介绍这个问题。）
呼叫所有的提示工程师
技术已经创造出一种名为“提示工程”的新工作。它指的是那些能够有效地与聊天机器人“交谈”的人，因为他们知道如何提问以获得令人满意的结果。提示工程师不一定需要成为技术工程师，而是需要具备解决问题、批判思维和沟通能力的人。2023年的提示工程师职位招聘广告显示月薪为30万美元或更高。
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海德里克与斯特拉塞斯（Heidrick & Struggles）执行招聘公司的AI、数据和分析实践负责人Ryan Bulkoski表示，今天提升员工的技能水平，并使领导层更好地了解AI，是“至关重要”的，因为建立一个“受过AI教育的劳动力”需要时间。
“如果一家公司说，‘哦，我想要一个有五年AI提示工程师经验的人’，猜猜看？这个角色在过去的18个月里才出现，”他说。
这就是为什么在你的2024年待办清单上，与聊天机器人熟悉起来应该是其中之一，尤其是对知识型工作者来说，他们将是“最容易受到变革影响”的人，Indeed.com的一个九月报告发现。
更有经验的员工可能会比早期开始这种技能提升工作。牛津大学的研究人员发现，由于可能不如年轻同事乐于接受新技术，因此年长的员工可能面临更高的AI相关工作威胁风险。
“当口袋计算器出现时，很多人认为他们的工作会面临危险，因为他们以计算为生。” MIT的麦卡菲说。“结果证明，我们仍然需要大量的分析师、工程师、科学家和会计师——这些和数字相关的人。如果他们不使用计算器或者现在的电子表格，他们就很难再找到工作了。”
你今天可以玩转生成式AI的几种方式
生成式AI与人类进行自然语言协作的能力使之成为一种特殊的技术类型——研究人员和经济学家称之为“通用技术”。就是说，它“通常可以在国家或全球范围内影响整个经济”，维基百科解释道。“通用技术可以通过对现有经济和社会结构的影响来对社会产生重大改变。”
其他类似的通用技术包括电力、蒸汽机和互联网——这些东西因为能够影响每个人的生活质量而成为社会的基石。（顺便说一句，这个通用技术与ChatGPT中的那个不同，它代表着“生成式预训练变压器”。）
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您可以通过多种方式与AI聊天机器人互动。大多数工具都是免费的，如果您想要更强大、更快速、更安全且/或允许您创建更多内容的高级版本，则可以选择付费订阅计划。使用所有这些工具都存在一些注意事项，尤其是涉及隐私问题。例如，谷歌巴德收集您的对话记录，而ChatGPT则称其收集“包含在您提供给我们服务的输入、文件上传或反馈中的个人信息”。阅读服务条款或查看第三方的隐私评估，比如Common Sense Media。
“您至少应该尝试一下[这些工具]，以了解它们能做什么、不能做什么，超越新闻标题的一些想法，”Similarweb的高级洞察经理David Carr表示。“这将是互联网和我们整个工作和计算体验在未来几年内发生重大变革的重要组成部分。”
言辞驾驭： OpenAI的聊天机器人是大多数人最想尝试的。在首次亮相几个月后，演员Ryan Reynolds请ChatGPT为他的Mint Mobile无线服务撰写了一则电视广告，并在YouTube上分享了结果，获得了近200万次观看。他对AI生成的广告的看法是，“有点吓人但也很吸引人。”
这不是唯一一个能够回答问题、与您一起进行头脑风暴、总结文章和会议记录、将文本翻译成不同语言，撰写电子邮件和职位描述的AI副驾驶员，写笑话（显然不是很好）或帮助您弄清楚如何做一些事情——比如学习一门新语言。
ChatGPT可以撰写整篇文章、诗歌、商业计划等，但它还可以回答您有关写作、语法和风格的问题。
还有谷歌巴德，基于OpenAI技术的微软必应，Anthropic的Claude.ai，Perplexity.ai和YouChat。根据Similarweb的Carr表示，今年11月，人们在这些工具上的每次访问都花费了5到8分钟的时间。虽然ChatGPT目前在访问量上处于领先地位，其次是必应，有13亿次访问，但那个月其他顶级网站的访问量接近5亿次。
这意味着什么？Carr表示，生成式人工智能现在应被视为主流技术。这些工具“基本上正在做几年前不可能的事情。”
把文字变成图像：虽然ChatGPT引起了大部分关注，但OpenAI在2022年4月首次发布了一个名为Dall-E的文本转图像生成器。您输入一个文本提示，它会变成对您的文字的视觉解释——像是“在唱歌的蓝色外星人的肖像”或者“由瑞士奶酪做成的攀岩墙的3D渲染”。
Dall-E 3，其名称是由Pixar的WALL-E机器人和超现实主义画家萨尔瓦多·达利拼凑而成的，不是唯一一个承诺在几秒内制作出您的下一个杰作的文本到图像生成器。该类别中的热门工具包括Midjourney、Stable Diffusion、Shutterstock的AI图像生成器、Canva Pro、Adobe Firefly、Craiyon、DeviantArt’s Dreamup和微软的Bing图像生成器，后者基于Dall-E。
Adobe的Firefly网站允许您使用奇特的AI生成的字体风格创建字词，比如“带有小亮鳞片的全息蛇皮”，“逼真的虎皮”或“黑色皮革亮塑料起皱”。公司的免费Adobe Express应用适合制作传单、海报、派对邀请和社交媒体帖子的快速动画，ENBLE的Stephen Shankland表示。他一直在测试AI图像工具，并认真思考它们如何导致人们重新思考照片背后的真相。
视频和音频：不仅仅是文字和图像可以得到AI的帮助。您会发现文本到视频转换器，包括Synthesia、Lumen5和Meta的Emu Video，它们被用于重新构想电影、视频、GIF和动画的制作方式。还有文本到音频的生成器，如ElevenLabs、Descript和Speechify，以及包括Stable Audio和SongR在内的文本到音乐的生成器。谷歌正在测试一个名为Dream Track的工具，它可以使用九位音乐家（包括约翰·传奇、戴米·洛瓦托和希雅）的声音克隆创建YouTube视频的音乐曲目（在获得他们的许可后）。
如果您想进行实验，ENBLE视频制作人Stephen Beacham创建了一个逐步教程，展示了如何使用ElevenLabs的AI语音生成器克隆您自己的声音。
您可能会想到很多克隆某人的声音可能用于不正当目的的方式（“嗨，奶奶，你能给我寄点钱吗？”）。美国总统乔·拜登对AI语音克隆技术的担忧进行了呼吁，在签署旨在规范AI使用的行政命令之后，他告诉记者，有人可以使用他的声音的三秒片段生成一整段虚假对话。“我什么时候说过那个？”拜登笑着看着自己的AI深度伪造。
有一些令人信服的潜在用例。 Spotify正在测试一种语音翻译功能，可以使用AI将播客翻译为其他语言，并保持原始播客人的声音。
纽约市市长埃里克·亚当斯使用音频转换器向市民传递公共服务信息，支持10种语言，尽管他因没有告诉人们他使用了AI来模仿他说普通话的声音而遭到了一些麻烦。
除了亚当斯的失言之外，他提到了一个有关使用技术来触达“历史上一直被排除在外”的观众的好点子。他说：“通过利用技术来使用多种语言进行交流，我们变得更加友好。”
产品推荐和购买决策：当您在网上或移动设备上购买东西时，您会发现公司已经在投资生成式人工智能，以更好地回答产品问题，解决问题，推荐新产品并帮助您进行复杂的购买决策。
沃尔玛的首席执行官道格·麦克米伦是CES的主题演讲嘉宾之一。该公司表示，最近几年一直在增加对话型人工智能，以帮助其2.3亿客户找到和重新订购产品。如果您要买车，像“CoPilot for Car Shopping”这样的新服务表示，他们可以为您搜索经销商，同时分析和比较汽车规格，以帮助您选择合适的型号。Zillow今年在其网站上添加了自然语言搜索，以帮助买家和租户搜索下一套房产，使用的是”open house near me with four bedrooms”这样的短语，而不是要求您选择一系列过滤器来缩小搜索范围。
你可以使用类似ChatGPT的通用聊天机器人来帮助你进行产品搜索，就像ENBLE的Caroline Igo在寻找新床垫的过程中所做的那样。
教育：虽然学生潜在地滥用生成式人工智能可能会让社会研究报告听起来相似，但美国教育部看到了技术的潜力。这包括帮助教师找到并调整相关材料，提供AI助力的语音识别技术，以“增加对残疾学生、多语言学习者和其他需要在数字学习工具中获得更大适应性和个性化支持的学生”的支持。
卡恩学院的创始人兼首席执行官Sal Khan在2023年4月的一次TED演讲中描述了生成式人工智能如何改变教育，前提是我们设置了正确的防护措施，以应对抄袭和作弊等问题，同时管理学生可能将作业外包给聊天机器人的担忧。
Khan说：“我们正处于使用人工智能进行教育最大的积极转变之中。”他在一场长达15分钟的演讲中说道，“我们将通过为地球上每位学生提供具有人工智能的个人导师，以及为地球上每位教师提供具有人工智能的优秀教学助手来实现这一目标。”
Khan Labs已经为学习者构建了基于人工智能的导师，为教师构建了助理。名为Khanmigo，它可供Khan Academy成员使用，每月收费4美元（年费44美元）。
旅行：规划一次完美的假期行程是一门艺术，但也可能是耗时的。理论上说，旅行计划是完美的任务，可以外包给人工智能，它可以根据您的兴趣组织一份景点列表，并在地理、节奏甚至预算方面进行合理的规划。这是理论上的情况。
在实践中，您的结果可能会有所不同。在部署人工智能旅行顾问之前，不管您使用通用工具如ChatGPT，还是使用AI行程生成器，比如GuideGeek、Roam Around、Wonderplan、Tripnotes或Out of Office app，这里有几个建议。
您向生成式人工智能工具提供的提示越具体，它们在满足您需求方面的回应可能就越好。在这里，ChatGPT提供建议，回答了一个关于准备去寒冷目的地旅行时需要携带什么衣物的问题。
首先，请记住，人工智能不会像您一样思考您的日子 – 它不会按照您的地理位置将景点分组，也不会为您选择一个简单的午餐地点，以抵消您晚上计划享用的20道菜品的口味。如果您不小心，您可能会在一个下午在城市中来回穿梭三次或者每餐都吃披萨。
仔细检查一切。也许您的人工智能行程在地理上是合理的，但进度不合理，一天安排了太多的活动。您可能需要为您的团队成员进行一些调整，包括检查可访问性并安排午睡时间（对于过度疲劳的儿童和成人）。
人工智能也很少使用最新和实时数据，因此在您决定去人工智能工具建议的每家天然酒吧和街头美食市场前，确保这些商家仍然存在或者经营时间相同。当ENBLE的Katie Collins在使用这些工具为她的家乡爱丁堡规划行程时，就亲身体验了这一点。
从副驾驶到伴侣，某种程度上：生成式人工智能公司正在努力让您与他们的聊天机器人进行轻松交谈，其中一种方法是赋予技术以人格，或假装成某个名人的形象。或者，他们会把他们的工具称为副驾驶、伴侣和助手，以转移您对它们是人工智能这一事实的注意力，而是让您相信它们是有用的合作者，随时为您服务。
给非人类事物（如计算机或动物）赋予类似人类的特质，被称为拟人化，这并不新鲜。早在Siri和Alexa之前，麻省理工学院在1960年代创建了一个自然语言处理计算机程序Eliza。
诺曼·尼尔森集团的研究人员已经发现，与聊天机器人互动的人似乎将它们当作人类对待。他们定义了”四度人工智能拟人化:”，包括礼貌，即向聊天机器人说请、谢谢或你好；强化，或告诉人工智能”做得好”，这样它就开始理解您认为是积极的回应和不太有帮助的回应有何区别；角色扮演，或者要求聊天机器人扮演具有特定特征或资格的人的角色，如”从一位航空飞行员的角度给我答案”；以及伴侣关系，寻求与人工智能建立情感联系。
我们倾向于拟人化的原因是为了让开发人员在角色、人格等方面更倾向于使用。视频会议工具Zoom添加了一个称为AI伴侣的智能助理，它可以帮助您起草电子邮件和聊天消息，总结会议和聊天记录，并展开头脑风暴。微软将其AI副驾驶称为“您的日常AI伴侣”。
Meta创建了一组人工智能角色，供该科技巨头的30多亿用户在其平台上进行互动，包括Facebook、Instagram、Messenger和WhatsApp。这些角色基于真实的名人、运动员和艺术家，包括音乐家Snoop Dogg、前四分卫Tom Brady、网球明星Naomi Osaka，以及名人Kendall Jenner和Paris Hilton。
还有一个叫做Character.ai的东西，它让你与基于名人（如泰勒·斯威夫特和阿尔伯特·爱因斯坦）以及虚构角色（如任天堂的超级马里奥）的聊天机器人互动。根据Similarweb的数据，与ChatGPT相比，访问者与Character.ai的互动时间超过34分钟，似乎Character.ai在使聊天机器人体验“更加有趣的同时成功地转移了人们的注意力，人们对于AI可能不告诉你真相的事实并不太在意”，卡尔（Carr）说。“它们在某种程度上使自己摆脱了关于幻觉的抱怨，因为你实际上是与这个虚构角色进行对话，对吧？它被呈现得更像是为了娱乐和游戏。”这是一种有趣的方式，可以消除一些这些担忧。
并非每个人都喜欢将技术人性化，包括那些使他们的聊天机器人更像人类的人。AI初创公司Juji的CEO周敏（Michelle Zhou）将使用她公司技术创建的无需编码的聊天机器人称为“助手”。
“我不喜欢用‘副驾驶员’和‘伙伴’这样的词，这意味着它们与我们是平等的。AIs在知识上要少得多。它们仍然有很多东西需要学习，”周敏说。她采用了“副合作者”的说法，因为人工智能是一种（类似）协助和支持的源泉，就像协助律师的法律助手和支持医生的医疗人员一样。
与聊天机器人交谈的方法
无论尝试哪个工具，您的成功将取决于进行有效的对话。这就是 prompt engineering 发挥作用的地方。
别再想《钢铁侠》电影中的贾维斯或《2001太空漫游》中的哈尔了。与其将今天的聊天机器人看作非常有能力的机器人，可以为您执行特定任务，不如将它们描述为“超级自动完成功能”。它们不知道什么是好的故事或美丽的绘画。它们只能根据训练数据（文字、图像、数字和其他信息）理解模式和关系。
要获得良好、有效和有帮助的输出，您需要确保与机器进行的对话是好的、有效的和有帮助的。这就是“垃圾进，垃圾出”的原则。避免垃圾输入场景的方法是提供具体、描述性的信息和背景内容。如果您不学些 prompt engineering 的“艺术”，您肯定会对结果感到沮丧。
快速的在线搜索将出现数十乃至数百个关于如何编写有效提示的教程，无论您需要的是文本、图像、视频或其他什么东西。ChatGPT的“thought starters”列表包括从“教我如何协商”、“起草一封感谢信”、“为小型公寓评估狗品种的排序”到“帮我改进这份工作描述”的各种内容。
ENBLE的姐妹站点ENBLE有一个提示指南，其中包含了一些入门技巧。像与人类交谈一样与AI交谈，您需要准备好进行交流和互动，ENBLE的大卫·格维尔茨说。请提供上下文：格维尔茨建议不要问“我该如何为马拉松赛做准备？”而是问“我是一名初学者跑者，以前从未参加过马拉松，但我希望在六个月内完成一场。我应该如何为马拉松赛做准备？”
最后，请明确您想要的内容。500字的故事？一个谈话要点的项目列表？演示文稿幻灯片？还是一首俳句？
关于图像，ENBLE的香克兰德建议使用详细、描述性、详尽的文字来补充。要获得更有效的人物图像，请使用像激动、焦虑或喜悦这样的情感词汇。如果您遇到困难，用诸如“example prompts for generative AI images”的搜索词在互联网上搜索，可以找到适用的“cheat sheets”，您可以复制和修改。
一些注意事项
这些工具提供给你的强大功能，已经引起了伦理学家、政府、人工智能专家和其他人对生成式人工智能的潜在不利影响的关注。
人们对用于输入这些语言模型的数据存疑，文学作家玛格丽特·阿特伍德、丹·布朗、迈克尔·查邦、诺拉·罗伯茨和莎拉·西尔弗曼声称人工智能公司未经他们的知情、同意或补偿就吸纳了他们的受版权保护的内容。
由于我们不知道这些语言模型中有什么内容，因此人们担心它们可能存在潜在偏见和缺乏多样性，这可能导致它们延续有害的刻板印象或歧视某些群体或个人。
还有关于隐私的问题。联邦贸易委员会已经对OpenAI的个人数据处理方式展开了调查。
此外，还有一个很现实的问题是幻觉，这可能会破坏我们对这项技术的信任。
这些幻觉有多大的问题呢？一家由谷歌前员工创办的创业公司Vectara尝试对其进行量化，并发现聊天机器人至少有3%的时间会编造东西。 Vectara发布了一个“幻觉排行榜”，显示了LLM在总结文件时编造内容的频率。
除了幻觉问题，还有关于生成式人工智能可能威胁人类的问题，有人表示它可能导致人类灭绝。
各国政府已经注意到这些问题，并正在制定指导方针和潜在的法规。
去年11月，拜登政府发布了一份长达111页的行政命令，内容涉及“人工智能的安全、可靠和值得信赖的发展和使用”。同一周，英国举办了一次AI安全峰会。包括美国、中国和欧盟在内的28个政府的代表签署了《布莱切利宣言》，旨在解决“前沿AI”对我们日常生活的方方面面（包括住房、工作、交通、教育、卫生、无障碍和司法）可能产生的影响。
去年12月，欧盟签署了被称为“历史性”的AI立法，它将影响欧盟27个成员国的技术公司，并试图保护4.5亿消费者。《AI法案》旨在确保在欧洲市场上投放和在欧盟内使用的AI系统是安全的，并尊重基本权利。
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在所有这些问题的背后，存在一个存在性问题：仅仅因为你可以利用技术做某事，你应该这样做吗？在构建和使用人工智能时，我们需要记住，决策如何、何时、为何使用人工智能技术都是由人来做出的。无论AI变得多么好，它永远无法取代人类的直觉和我们理解决策过程中的细微差别、微妙和情感的能力。
纽约大学媒体技术教授、麻省理工学院媒体实验室创始教员之一W. Russell Neuman表示，我们应该将这个生成型人工智能时代与其他重大革命如语言的发展、印刷机的发明和工业革命的背景放在一起，“在这些革命中，我们可以用机械力替代动物力量。”
ChatGPT以其对提示的人类般回应而闻名，但它离人类本身还有很大差距。幕后，有很多人在让生成型人工智能成为现实，包括OpenAI首席执行官Sam Altman，他在去年11月在公司的开发日活动上演讲。
“通过生成型人工智能，我们突然可以用机械思维、机械决策和机械智能替代人类智能。如果我们做得对，它具有与之前每一次革命相似的变革力量，”Neuman说道，他是《进化智能：技术将使我们更聪明》一书的作者。
Neuman赞同Google首席执行官Sundar Pichai在4月告诉《60分钟》的观点，他表示人工智能“是人类正在致力于的最深远的技术，比火和电还要深远。它涉及智能的本质，涉及人类的本质。”
“他的思路是正确的——这也是要认真对待关于伦理和控制的所有这些问题的另一个理由，”Neuman说道。不要将人工智能视为一个在那里做决策并告诉我们人类该做什么的东西，将其视为一个可以合作或协助的伙伴，可以用来增强和赋予人类能力。
进化智能意味着记住“这不仅仅是[关于]技术的问题，”Neuman补充说。“这是人类处理事物方式的变革。”
接下来发生了什么
抛开所有警告不说，关于生成型人工智能的讨论在不久的将来不会平息，即使在管理混乱导致OpenAI在去年11月险些崩溃时，其著名的CEO Sam Altman几乎被解雇。有关OpenAI如何决策其技术以及其最新战略将如何发挥作用的讨论仍在进行中——该公司正在允许创作者构建定制聊天机器人，无需编程技能，使用ChatGPT。Altman将这些定制的人工智能工具称为“GPTs”（不要与一般用途技术混淆），并将在今年通过一个应用商店出售，就像苹果推广iPhone移动应用程序时所做的那样。
企业家们正在积极参与人工智能的发展，研究公司GlobalData表示，2023年，人工智能创业公司筹集了100亿美元，是2022年生成型人工智能风险投资的两倍多。
去年，Sidney Hough为创立了一家名为Chord.pub的人工智能初创公司，她暂停了在斯坦福大学的本科学习，创办了一家名为Chord.pub的人工智能创业公司，该公司收集来自互联网各个方面的人们的反馈，以提供关于任何主题的“共识”。她认为生成型人工智能是一种通过提供“将自己的算法带到技术平台上”的潜力来实现信息民主化的方式。
“现在，某些公司控制着每个人的思考方式，控制着信息分发给谁以及如何优先考虑信息的方式，”21岁的Hough称。在生成型人工智能的世界中，“消费者可以来到他们的社交媒体网络或搜索引擎，并且他们可以表示，这是我认为信息应该优先考虑的方式，或者这是我希望你重新安排我的信息的方式。人工智能为这种细粒度的控制打开了机会。”
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无论你认为生成式人工智能是伟大的还是有问题的，现在是时候站出来，考虑它应该以何种方式被人类接受和拥抱。
“与其成为卢德的人，”纽曼建议说，“你更应该成为深思熟虑、谨慎、审慎的人，发扬它如何增强人类能力而不是与之竞争的冠军。”
ENBLE首席撰稿人Stephen Shankland和高级欧洲通讯记者Katie Collins为本报告做出了贡献。
编辑注：ENBLE正在使用人工智能引擎协助创建某些故事。更多信息，请参阅此文章。
更正，1月3日：本文最初拼错了David Gewirtz的姓。
视觉设计师 | Zooey Liao
视频 | Chris Pavey，Celso Bulgatti，John Kim
高级项目经理 | Danielle Ramirez
内容总监 | Jonathan Skillings
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