CHAT:假如 ChatGPT 變得邪惡_Couchain

提前預判一切可能性，是為了讓它變得更好

自去年底首次推出以來，爆火的ChatGPT已成為互聯網的新寵，迅速積累了驚人數量的用戶，用戶們通過這個基于網絡的聊天機器人，無論是讓它寫一個演講稿、編寫歌詞，還是撰寫學術論文和編寫計算機代碼，ChatGPT看起來似乎是萬能的。ChatGPT擁有和人類一樣的強大能力，在互聯網上掀起了一場風暴，但是，它也讓很多行業開始警惕。

2014年上映的電影《機械姬》，講了這樣一個故事，億萬富翁內森用人類所有智慧和網上的所有數據，造出了機器人Ava，并且派程序員迦勒去對Ava進行圖靈測試，而這個機器人有著極強的模仿能力和學習能力，她甚至可以模仿人類的情感，而結果是——Ava殺死了制造他的人。

難道人工智能的最高成果，真的是自由和謊言？

去年年底，社區負責人發現，Stack Overflow發現了由這個人工智能模型生成的的大量回復，該工具使用復雜的人工智能模型，對人類的詢問給出令人信服但往往不正確的答案。

SushiSwap與加密法幣網關Onramper合作，支持使用信用卡或借記卡購買加密貨幣:5月30日消息，SushiSwap 與加密法幣網關 Onramper 合作，支持用戶使用信用卡或借記卡購買加密貨幣。目前 SushiSwap 已集成 Onramper 小部件，添加了九個入口以增強法幣到加密貨幣交易的成功率，用戶現在可以從幾乎任何國家 / 地區購買加密貨幣。[2023/5/30 9:50:14]

首先，StackOverflow的官方公告是這么說的：

“StackOverflow是建立在信任之上的社區，這里的信任是指，整個技術社區堅信，用戶提交的答案，是他們內心所清晰了解的、準確的認知。并且，用戶和同伴們，擁有足夠的知識和技能，來確認自己發布的信息，并且對這些信息負責。

StackOverflow整個系統，通過依靠平臺提供的工具，來對其他用戶的貢獻來進行驗證和確認，包括負責任地對答案點贊（點踩一腳）。但是，目前StackOverflow認為，由GPT產生的貢獻，很多時候不符合社區的標準。

Alchemy Pay：對硅谷銀行和Silvergate沒有風險敞口:金色財經報道，加密支付服務商Alchemy Pay發推表示，對硅谷銀行和Silvergate沒有風險敞口，沒有任何資金存放在這些機構，其合作銀行完全遵守所有法規。[2023/3/10 12:54:32]

因此，無法給整個社區一個值得信賴的環境。當所有用戶都只是復制和粘貼信息到答案中，而不去驗證GPT提供的答案是否正確，也不去確保答案中引用原文的來源，也沒有驗證GPT提供的答案是否清楚和簡潔地回答了所問的問題，社區的信任就會被打破。

那么，如果從內容的客觀性來看，如果答案存在錯誤，那么整個答案客觀上是錯誤的。為了使StackOverflow作為正確和經過驗證的信息的可靠來源，那么，有錯誤的答案，就必須被編輯或替換。

但是，由于目前的GPT強大到，足以讓網站的用戶相信答案是沒問題的，就可能造成嚴重的問題，因此，錯誤信息一旦出現在社區，GPT有可能破壞所有人對社區的信任。

我們再看一下Stackoverflow用戶的評論：

高贊用戶1：干得好! 很高興社區做出了正確的決定，希望可以永久禁止任何AI生成的答案。人工智能將永遠無法發布好的編程答案，100年都不行

梅西的加密贊助商Socios為代幣持有者提供搶購比賽用球的機會:金色財經報道，以世界杯冠軍萊昂內爾?梅西為全球形象大使的Socios公司，正試圖通過為球迷提供贏取進球用球的機會來贏得球迷。該公司宣布，通過Socios購買足夠代幣的球迷將有機會在周三AC米蘭和國際米蘭之間即將舉行的意大利超級杯比賽中贏得一個“游戲用”球。為了符合資格，用戶必須同時擁有足夠數量的任何一支球隊的球迷代幣和Socios代幣。如果符合條件，粉絲們將參加拍賣。[2023/1/17 11:15:21]

高贊用戶2：無論人工智能生成的答案是否正確，StackOverflow是面向專業和發燒友程序員的問題和答案網站"。在我看來，那些只是將問答復制并粘貼到/從人工智能工具中的人，不能算是專業發燒友，也不能算熱愛技術的人。如果真的能夠驗證是好的正確答案，發布這些答案的人，應該能夠自己寫出來。人工智能不應該屬于這里。-

對于社交性質的網站來說，如果本質是UGC業務，運營的是社交，那么，如果從商業的角度來看，如果大家都去應用ChatGPT，那就變成了一個全部是機器人的社區，用戶就會越來越沒有耐心去等待。

阿根廷稅務局未來可從用戶數字賬戶直接扣款以償還債務:9月4日消息，近期，阿根廷稅務局(AFIP)贏得了一個具有里程碑意義的案件，允許它從該國用戶的數字帳戶中扣押資金，以支付與稅收相關的債務。

該請求在一審中被法官拒絕，但最終獲得馬德普拉塔聯邦法院的支持，法院認為數字賬戶等技術不能成為納稅人逃稅的媒介。未來稅務局可以沒收用戶拖欠國家的全部資金，并加收15%的利息和手續費。

不過，律師Eugenio Bruno認為，由于加密資產的特殊性，除非當局直接通過交易所扣押用戶資產，否則用戶可能并不會主動上交私鑰，可能導致最終的扣押很難執行。（news.bitcoin）[2022/9/5 13:08:32]

那么，如果StackOverFlow是這樣的，其他領域呢？

如果人類無法控制生成式AI

與其說生成式AI能夠打造更有創造力的新世界，

不如說生成式AI能夠打造的是內容更多元的互聯網。

38名高中生在薩爾瓦多獲得了比特幣文憑:金色財經報道，Bitcoin Magazine在社交媒體上稱，今天，38名高中生在薩爾瓦多獲得了比特幣文憑。[2022/6/27 1:33:15]

教育業也是如此，紐約有學校因為擔心ChatGPT可能被學生用于作弊，而禁了ChatGPT。

在擔心ChatGPT可能被資源有限、技術知識為零的黑客濫用時，網絡安全行業開始注意到了它。

就在ChatGPT首次亮相的幾周后，以色列網絡安全公司Check Point ChatGPT與OpenAI的代碼編寫系統Codex協同使用時，可以創建攜帶惡意有效載荷的釣魚郵件，也就是說，ChatGPT "有可能大大改變網絡威脅格局，在日益復雜和有效的網絡能力的危險演變中又向前邁出了一步。

Check Point Research（CPR）的網絡安全研究人員觀察到，網絡犯罪分子正在使用ChatGPT來迭代或者從頭開始構建惡意軟件和勒索軟件。Check Point Research提到，他們在地下黑客論壇上發現了許多網絡犯罪分子在 ChatGPT 的幫助下，研究如何創建信息竊取程序、加密工具和其他惡意軟件。

一些Cracker(駭客）本來只是編程世界的新手，但是，加持強大的工具，他們的力量會瞬間被增強。

例如：

專家對腳本進行了分析，也確實證實了網絡犯罪分子的說法。里面確實存在惡意竊取軟件，它可以在整個系統中搜索常見的文件類型（如MS Office文檔、PDF和圖像）。如果發現任何感興趣的文件，該惡意軟件會將文件復制到一個臨時目錄，將其壓縮，并通過網絡發送出去。

許多安全專家認為，ChatGPT有能力編寫釣魚郵件，這樣一來，它就會受到網絡犯罪分子的廣泛歡迎，特別是那些英語非母語的犯罪分子。Sophos公司首席研究科學家Chester Wisniewski認為，ChatGPT很輕易就能被用于 "各類社工活動”...已經能夠用ChatGPT寫出一些很好的釣魚軟件，我預計它還可以被用來進行更真實的互動對話，用于商業電子郵件詐騙，甚至通過Facebook Messenger、WhatsApp或其他聊天應用程序進行釣魚活動。

ChatGPT的假裝實力很難被揭穿，可以增強網絡犯罪分子的力量。

比如說，犯罪分子正在迅速研究新方法，使用生成式人工智能，對目前的欺詐手段進行改進，特別是通過生成式人工智能能夠在大量數據中迅速學習的能力。特別是，在這樣的騙局中，生成式人工智能可以用來直接提高詐騙文本或電子郵件的質量，使這些內容看起來更加具備迷惑性。

英偉達Nvidia的CSO（首席安全官）David Reber提出，生成式AI會給網絡安全帶來更大的麻煩，比如說，惡意黑客能夠通過生成式人工智能來生成大量惡意代碼，而隨著人工智能技術的進步，進行網絡安全攻擊的速度和復雜，會超過了人類的能力，并且，這種容易上手的技術，會讓網絡安全攻擊的能力進一步普及，曾經的攻擊行為，受限于技術知識和限定的時間、地點，而ChatGPT有可能消除這一限制因素。

根據新聞報道，OpenAI在11月推出的機器人ChatGPT，引起了美國國防官員的注意，而生成式人工智能，最近被列入了美國國防信息系統局的觀察名單（Defense Information Systems Agency watch list）CTO Stephen Wallace表示，他們正在開始研究，生成式人工智能，究竟會如何改變DISA在該部門的任務，以及未來的方向，而美國安全中心的技術和國家安全副研究員Bill Drexel也跟公眾提出了他對這項新技術的擔憂。

GAN（生成對抗網絡）的設計，主要包括一個生成器、判別器，這兩個人工智能算法相互對抗、博弈，從而創造全新的內容，在經過N次博弈之后，這兩個都會變得更強，而這種技術，也可能會被廣泛用于自動化網絡釣魚和社會工程攻擊策略中。

不過，我們是否可以思考？能不能讓維護網絡安全的生成式AI和破壞網絡安全的生成式AI對抗？

比如說科技日報這篇2019年的新聞：

比如說，我們用人工智能助手，和營銷垃圾機器人對話。

以及，從內容的角度來說:

既然，生成式AI是通過從大量的數據庫中學習，然后綜合給出答案，那么，它具備總結、綜合、列舉的能力，但不一定有“判斷數據真偽”的能力。

如果是這樣，那么"如何識別內容真偽，防止AI在內容里下”

也會是新的課題和機會。

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