Prompt魔法:提示词工程与ChatGPT行业应用
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1.1.2 这一次有什么不同

站在后验的视角,我们可以发现,原先的质疑背后的哲学基础是“还原论”,即如果不能理解系统的每个部分的功能,就无法建造更好的系统。而近两年出现的以ChatGPT为代表的这些大模型,其背后的哲学理念是“进化论”。创造这些大模型的团队有这样的信念:如果一项能力是重要的,那么它就会在模型“进化”的过程中自然而然地出现,创造者需要做的,是赋予它足够大、足够复杂的结构,让这种能力有存在的空间。

OpenAI创始人兼CEO Sam Altman的一条推文非常适合作为这种信念的一个注脚:“我是‘随机鹦鹉’,你也是。”“随机鹦鹉”一词出自谷歌前研究员的论文“On the Dangers of Stochastic Parrots:Can Language Models Be Too Big?”,在该论文中,作者认为大语言模型仅仅基于随机概率信息将语言形式的序列随意拼接在一起。他们不无讽刺地把大语言模型比喻为“随机鹦鹉”,即学舌学得很像,却没有真正习得语义、思想等人类特质。对此,Sam Altman的观点是,若一个事物从各个角度看起来像,那么它就是。机器写的语言,如果足够像人类的自然语言,那么它就是自然语言,它就具备传递情感、交流思想等功能。这也是他写下这条推文的原因。正是这种对大模型的坚定追求,使得以OpenAI为代表的公司抢占了新一轮人工智能热潮的先机。

同时,与以往的技术仅在技术和产品圈子有广泛的影响力不同,AIGC这一次成功“出圈”,引起了全社会的广泛关注和追捧。我们可以用一个案例来说明。2016年,DeepMind开发的AlphaGo在与世界顶级围棋手李世石的对弈中胜出,标志着AI再次攻下一城,当时也引发了广泛的热议。但是热度过后,人们发现,即使围棋的搜索空间相当复杂,也是封闭的。于是人们普遍认为,AI适合在封闭规则下找到最优解,但是不擅长在开放性的领域做富有创造力的事情。然而,AIGC颠覆了人们对AI的刻板印象。人们惊讶地发现,人工智能在创作图片、生成音乐、写故事甚至创作视频方面,表现出了和人类相近的水平(但是生产速度却比人类提高了两个数量级)。