GPT:人工智能ChatGPT之于Web3的幾點思考_BSPAY幣

人工智能 AI 有人熱情膜拜，有人畏懼如虎，AI 的發展已經進入高層面的快車道，技術更新迭代日新夜異，技術無罪也無善惡，曾經科幻未來的人機交流，共生共存如今在我們的腦海中已經有了輪廓的意識感想，科技是第一生產力，無人能脫離科技之外。

最新的聊天 AI-ChatGPT 一經上線就引爆了科技狂徒和 AI 探索愛好者的熱情，不到一周用戶新增過100 萬，在與 AI 聊天中寫代碼，文檔需求，感情治療和離奇怪論成了搜索熱榜，很多人陷入 ChatGPT 瘋狂回答的循環中，就連其創始人之一的埃隆.馬斯克（Elon Musk）也不禁感嘆：我們離強大而危險的人工智能不遠了。

ChatGPT 有什么神奇魔法，吸引這么多人瘋狂傳播？

Generative Pre-trained Transformer （GPT），是一種基于互聯網可用數據訓練的文本生成深度學習模型。它用于問答、文本摘要生成、機器翻譯、分類、代碼生成和對話 AI。

2018 年，GPT-1 誕生，這一年也是 NLP（自然語言處理）的預訓練模型元年。性能方面，GPT-1 有著一定的泛化能力，能夠用于和監督任務無關的 NLP 任務中。

Arthur Hayes：比特幣將成為人工智能的首選貨幣:7月7日消息，BitMEX創始人Arthur Hayes撰文表示，比特幣將成為人工智能（AI）的首選貨幣。Hayes提出，比特幣的數字化、抗審查性、保值性、稀缺性和長期性等特性，使其成為AI的理想選擇。

他進一步推測，如果AI開始使用比特幣，我們可能會看到兩個狂熱現象合并成一個超級狂熱現象：一方面，人們想逃離法定金融系統的通脹；另一方面，人們想擁有人類與計算機演化的下一階段的一部分。這兩種狂熱的重疊可能會導致投資者過度支付增長，使比特幣網絡的價值飆升到荒謬的程度。[2023/7/7 22:23:29]

雖然 GPT-1 在未經調試的任務上有一些效果，但其泛化能力遠低于經過微調的有監督任務，因此 GPT-1 只能算得上一個還算不錯的語言理解工具而非對話式 AI。

2019 年 GPT-2 發布，不過，GPT-2 并沒有對原有的網絡進行過多的結構創新與設計，只使用了更多的網絡參數與更大的數據集：最大模型共計 48 層，參數量達 15 億，學習目標則使用無監督預訓練模型做有監督任務。

環球音樂集團要求流媒體服務屏蔽人工智能生成的音樂:金色財經報道，環球音樂集團(UMG)要求Spotify和AppleMusic等流媒體服務阻止人工智能服務從受版權保護的歌曲中獲取旋律和歌詞。據一位知情人士透露，在AI生成的歌曲越來越頻繁地出現在流媒體服務上之后，UMG一直在發出請求，要求刪除這些歌曲。根據該報告，UMG已經“越來越關注”AI機器人使用知識產權來制作與實際藝術家相同的音樂。[2023/4/13 14:01:54]

在性能方面，除了理解能力外，GPT-2 在生成方面第一次表現出了強大的天賦：閱讀摘要、聊天、續寫、編故事，甚至生成假新聞、釣魚郵件或在網上進行角色扮演通通不在話下。在“變得更大”之后，GPT-2 的確展現出了普適而強大的能力，并在多個特定的語言建模任務上實現了彼時的最佳性能。

2020 年 5 月，OpenAI 發布了 GPT-3 ，這個模型包含的參數比 GPT-2 多了兩個數量級（1750 億 vs 15 億個參數），它比 GPT-2 有了極大的改進。

GPT-3 在許多 NLP 數據集上都取得了很強的性能，包括翻譯、問題回答和 cloze 任務，以及一些需要即時推理或領域適應的任務，如在句子中使用一個新詞或執行 3 位數運算。GPT-3 可以生成人類評估人員難以區分的新聞文章樣本。

谷歌重組虛擬助手部門，專注于Bard人工智能技術:3月30日消息，谷歌正在重組其虛擬助理Assistant部門的匯報組織架構，以更多地關注該公司新的人工智能聊天技術Bard。在周三給員工的一份題為“Assistant和Bard團隊的變化”的備忘錄中，谷歌副總裁兼Assistant業務部門負責人Sissie Hsiao 宣布了組織架構變動。

根據備忘錄，直接向Hsiao匯報工作的谷歌Assistant工程副總裁Jianchang Mao將因個人原因離開公司。接替Mao的將是在谷歌工作了16年的Peeyush Ranjan，他目前擔任谷歌商業部門副總裁，負責支付業務。新的領導層變動表明，Assistant部門可能計劃在未來將Bard技術整合到類似的產品中。

此前2月份消息，谷歌推出對話式AI技術Bard以與ChatGPT競爭。（CNBC）[2023/3/30 13:35:03]

2022 年初，OpenAI 發布了 InstructGPT，這是一個經過微調的新版本 GPT-3 ，可以將有害的、不真實的和有偏差的輸出最小化。上線后 InstructGPT 更名為 Chatgpt。

Galaxy Digital CEO：政府應該關注人工智能而不是加密:金色財經報道，Galaxy digital首席執行官Mike Novogratz告訴投資者，他對監管機構對加密貨幣而非人工智能(AI)的關注程度感到震驚，他認為人工智能技術將引發“深度虛假”身份危機。“當我想到人工智能時，我們談論了這么多加密監管，而對人工智能監管卻只字不提，我認為政府完全顛倒了。在很多方面，加密技術的最佳用例之一將是圍繞人工智能的身份識別。然而，他認為基于區塊鏈的應用程序將在解決人工智能提出的一些問題方面發揮“巨大作用”。[2023/3/29 13:32:45]

未來還會有更為強大的 GPT-4 ？是的，OpenAI 也曾經提出 GPT-4 的報告，它能夠通過圖靈測試，并且能夠先進到和人類沒有區別，除此之外，企業引進 GPT-4 的成本也將大規模下降。

OpenAI 官方稱，ChatGPT 是在人類的幫助下創建并訓練的，人類訓練師對該 AI 早期版本回答查詢的方式進行排名和評級。然后，這些信息被反饋到系統中，系統會根據訓練師的偏好來調整答案——這是一種訓練人工智能的標準方法，被稱為強化學習。

鯨探亮相世界人工智能大會元宇宙展，支持官方發行數字藏品:金色財經報道，今日起，2022世界人工智能大會元境星球正式上線，用戶打開官網進入后解鎖“元住民”身份，伴隨官方使者IP威客兄弟的帶領，穿梭主題小鎮。9月1日-3日，2022世界人工智能大會舉辦期間，用戶還可在官方云平臺用積分兌換兩款數字藏品。據了解，該藏品設計源自WAIC五周年回顧地圖（智會世圖）和威客兄弟IP（元宇宙版），由鯨探提供發行相關科技服務。數字藏品作為元宇宙應用組成部分，連接大會、科技與大眾，在鏈上永久留住這份中國AI技術變遷的紀念。[2022/8/31 13:00:26]

為了創建一個用于強化學習的獎勵模型，OpenAI 也需要收集比較數據，其中包括兩個或更多按質量排名的模型回復。

為了收集這些數據，OpenAI 收集了 AI 培訓師與聊天機器人的對話，并隨機選擇了一個模型編寫的消息，抽查了幾個備選的回復，再讓 AI 培訓師對這些回復進行排名。

此外，利用這些獎勵模型，這項研究使用近似策略優化算法對模型進行微調，并對這個過程進行了多次迭代。

ChatGPT 的火熱突顯了我們作為傳統知識獲取渠道的顛覆和便捷，過去知識的傳播在于集中式被動授取，過程無聊且波動浮點過大，有好有壞，良莠不齊，ChatGPT 讓我們看到了未來新的學習鏈：數據庫+AI 篩選+用戶需求.

AI 靠海量算力學習到海量的跨領域知識，雖然不夠精確，卻能大大節省人類通過“視覺+大腦”的讀書培訓認知時間消耗，如果能通過算法來識別答案正確與否（第一性原理），AI 將成為人類的全知導師、生產助手。

體驗過 ChatGPT 的用戶普遍反映目前 AI 聊天反饋內容信息不準確，有時會給出看上去正確但荒謬的答案、微調提問的方式會得到完全不同的答案、有時會反復使用某些句子，甚至提供了混亂的信息，擁有經歷和專業知識的人一眼就看到其中的錯誤。

這些局限性具體表現為：

在訓練的強化學習 （RL） 階段，沒有真相和問題標準答案的具體來源，來答復你的問題。

訓練模型更加謹慎，可能會拒絕回答（以避免提示的誤報）

監督訓練可能會誤導/偏向模型傾向于知道理想的答案，而不是模型生成一組隨機的響應并且只有人類評論者選擇好的/排名靠前的響應

ChatGPT 在尋找答案、解決問題的效率上已經部分超越了如今的搜索引擎，ChatGPT 或許在未來會改變我們獲取信息、輸出內容的方式，Web3對于 ChatGPT 都有哪些需求？

淺層需求

項目社群搜索：點對庫精準需求篩選，可以提高賽道分類的選擇效率，在精力分配上著重于熱點和熟悉領域。

排名價格追蹤:排名和價格在市場的不同階段都存在浮動值和大變革，因個人需求和使用習慣無法追隨各個交易所和平臺的數據海洋，準確的內容輸出加大了用戶對數據的粘性。

知識分享：知識階段的跨欄一般需要個人的勤勞和熱情去突破，不同社群和內容的分類導致新群體用戶的沉重感，先驅者們無法抽身高效傳授經驗，精準化內容輸出能改變傳統知識獲取渠道。

AMA 問答：項目路線圖，白皮書，關鍵人物活動內容在 AMA 的問答式中能快速掌握，在項目和社區的開展都能面向更多不同的用戶群體，在社區品牌 IP 的傳播上起到 AI 客服功能。

需求指導預測：數據的對比篩選的結果遠超個人情緒波動，數據能明確個人需求內容，并在不同段提升或減少資產賬面，預測市場環境及未來走勢，明顯豐富的數據更能把握決定。

深度思考

Web3內容生產：穩定準確的正向內容產出目前是Web3急需的，Web3宏大的世界里僅靠專業內容生產者提供服務內容顯得比較單薄且緩慢，AI 在內容輸出的較率和穩定性上將遠超個人，無論是內容質量，畫面呈現和溝通效率上。

智能合約布署和安全審計：AI 在代碼的構造上利用數據庫的完整可以提供專業的開發參考范本和校驗檢查，當然在智能合約的開發上卻不可完全依賴 AI 的程序式輸出，畢竟獨立項目的需求在于個人，不過安全審計是個反復檢測和尋找漏洞修復的過程，AI 在利用數據的對比和篩查中能隨時起到提醒和糾錯的功能。

虛擬機升級：Web3使用區塊鏈技術，而區塊鏈的封閉特性無法及時反映外部信息，虛擬機的出現解決了將鏈外數據傳輸鏈內的空缺，但虛擬機提供數據的準確性和產生的信任感卻得不到合理有效的驗證時，AI 在這方面或許能改變其工作方式。

人才的流動和積累：Web3是下一代技術的全面升級，需要的區塊鏈人才廣泛且專業，但現在人才普遍沉淀于傳統行業，在招聘和交流上，經常會因表達不明確和傳統思維的禁固讓人才不敢輕易踏入，而轉身入行的新人們又苦于行業的信息沖擊而煩惱，新技術和項目內容的快速迭代需要專業授與，AI 起到專業導師和圖書寶藏的身份。

技術分享和共創：通過檢測和積累技術成果，記錄項目的成功經驗并將其轉化為理念，持續生成和輸出，形成一個能與個人進行互動交流的共創領域，未來 AI 將作為個人工作組織的增幅效果，提高對創造性認知的理解，拓展科技的維度。

人工智能 AI 在科技層的落地應用上體現出了強大的爆發力，AI 在生產效率的提升上進一步促進了個人能力和邊界的進步，Web3是個新的領域，未來 AI 在Web3的賽道中可能爆發出哪些現象級的科技，這是一個充滿想象的場景，我們拭目以待！

來源：星球日報

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