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ChatGPT對(duì)社交機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的影響分析

QuTG_CloudBrain ? 來源:《無人系統(tǒng)技術(shù)》 ? 2023-07-07 11:18 ? 次閱讀
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ChatGPT對(duì)社交機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的影響分析

摘 要 作為生成式人工智能的典型代表,全新的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型ChatGPT已成為各界關(guān)注的“現(xiàn)象級(jí)”討論熱點(diǎn)。對(duì)ChatGPT及其對(duì)社交機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的影響與啟發(fā)進(jìn)行綜合評(píng)述。首先介紹了ChatGPT的概念內(nèi)涵、主要特征、發(fā)展歷程;其次探討了以ChatGPT為代表的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型所反映出的當(dāng)前人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì);最后分析了近來生成式人工智能的飛速發(fā)展對(duì)于社交機(jī)器人研究與應(yīng)用的提升作用。綜述表明,社交機(jī)器人對(duì)于內(nèi)容自主生成能力的旺盛需求,使其與生成式人工智能的發(fā)展進(jìn)度緊密耦合,未來將在個(gè)性化內(nèi)容生成、生成內(nèi)容鑒別與管制、“涌現(xiàn)”能力溯源等方面繼續(xù)發(fā)展。

1 引 言

美國(guó)OpenAI公司推出的ChatGPT,幾乎成為了全球人工智能領(lǐng)域自2016年的AlphaGo以來又一個(gè)“里程碑式”節(jié)點(diǎn)和“顛覆式”革新,有望開啟新一輪技術(shù)驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)變革的加速發(fā)展。作為從“專用人工智能”邁向“通用人工智能”[1]的標(biāo)志性成果,ChatGPT已于2023年1月被美國(guó)國(guó)防信息系統(tǒng)局(DISA)列入觀察名單,值得高度關(guān)注。在剛剛過去的2023年2月24日,OpenAI公司基于對(duì)ChatGPT所代表的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的深入思考和中長(zhǎng)期發(fā)展規(guī)劃,發(fā)布了《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃(Planning for AGI and beyond)》(如圖1所示),認(rèn)為通用人工智能或許能成為人類才智和創(chuàng)造力的強(qiáng)大“增幅器”。

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圖1 OpenAI公司發(fā)布《通用人工智能發(fā)展規(guī)劃》

Fig.1 Planning for AGI and beyond from OpenAI

2 ChatGPT的概念特征與發(fā)展歷程

2.1概念內(nèi)涵

ChatGPT是一種全新的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型[2-3](Pre-Training Foundation Model),主要針對(duì)智能對(duì)話任務(wù),在“預(yù)訓(xùn)練+下游任務(wù)微調(diào)”模式的傳統(tǒng)預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的基礎(chǔ)[4]上,通過引入基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)等先進(jìn)策略,從海量數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)“世界知識(shí)”,成功實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜自然語(yǔ)言理解、“人格化”類人語(yǔ)言生成、多輪人機(jī)問答等能力的質(zhì)的飛躍,在理解人類思維的準(zhǔn)確性方面,達(dá)到了前所未有的高度,并成為史上用戶數(shù)增長(zhǎng)最快的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用(2個(gè)月內(nèi)積累1億用戶)。

2.2主要特征

以ChatGPT為代表的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型,已經(jīng)成為當(dāng)前人工智能發(fā)展的主流方向和最高水平,預(yù)計(jì)將成為現(xiàn)階段及未來3~5年內(nèi)人工智能研發(fā)與應(yīng)用提速升級(jí)的最強(qiáng)“助推器”,其成功的關(guān)鍵主要來源于以下三個(gè)方面:一是擁有龐大的基座大模型作為支撐,ChatGPT所基于的GPT系列模型均是擁有龐大參數(shù)規(guī)模的基座大模型,其主要經(jīng)歷三次迭代,參數(shù)量從1.17億增至1750億[5],ChatGPT的參數(shù)量業(yè)界估計(jì)將近2000億;二是擁有高質(zhì)量的真實(shí)數(shù)據(jù)作為供給,OpenAI在數(shù)據(jù)積累、清洗、標(biāo)注等方面進(jìn)行了持續(xù)數(shù)年的大力投入,預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的體量和質(zhì)量遙遙領(lǐng)先,業(yè)界推測(cè)ChatGPT的訓(xùn)練數(shù)據(jù)規(guī)模高達(dá)8000億個(gè)單詞;三是擁有強(qiáng)大的算力資源作為保障,驅(qū)動(dòng)ChatGPT的算力資源十分昂貴,其所依托的云服務(wù)供應(yīng)商——微軟Azure為此提供了約1萬個(gè)GPU(圖形處理器)和超過28.5萬個(gè)CPU(中央處理器)。

2.3發(fā)展歷程

自2018年起,OpenAI公司先后發(fā)布了GPT-1、GPT-2、GPT-3、InstructGPT等4個(gè)主要版本[6]。其中,GPT-1的標(biāo)志是無監(jiān)督學(xué)習(xí),GPT-2的標(biāo)志是多任務(wù)學(xué)習(xí),GPT-3的標(biāo)志是海量參數(shù)(如圖2所示)。自GPT-3后,OpenAI公司所有模型都不再開源,現(xiàn)有對(duì)ChatGPT的分析研究主要是基于歷史版本的技術(shù)推測(cè)。OpenAI公司于2019年3月從非盈利轉(zhuǎn)型為盈利公司,陸續(xù)獲得微軟等多個(gè)機(jī)構(gòu)的七輪融資,其中,微軟的總投資額高達(dá)數(shù)十億美元。充足的資金是ChatGPT成功的重要條件,僅2022年,OpenAI研發(fā)投入就超過5.44億美元。

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圖2 ChatGPT及其歷史版本的發(fā)展歷程

Fig.2 The development of ChatGPT and its historical version

3 ChatGPT對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展的重要意義分析

3.1ChatGPT技術(shù)定位與應(yīng)用分析

ChatGPT 是技術(shù)發(fā)展的演進(jìn),不是跨代式顛覆,但會(huì)在應(yīng)用層面引起新一輪的革命,其影響力不亞于互聯(lián)網(wǎng)的誕生。

(1)技術(shù)研判

ChatGPT是一次技術(shù)路線的勝利。自2018年起,美國(guó)谷歌公司的BERT模型和美國(guó)OpenAI公司的GPT系列模型成為預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的兩個(gè)主流方向。其中,BERT的訓(xùn)練方式是讓模型根據(jù)前后文雙向猜測(cè),實(shí)現(xiàn)無標(biāo)注文本自監(jiān)督學(xué)習(xí),曾經(jīng)在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)優(yōu)于GPT;GPT則是按照單向預(yù)測(cè)、參數(shù)升級(jí)、反復(fù)訓(xùn)練和生成內(nèi)容反饋等方式持續(xù)迭代優(yōu)化,目前已明顯優(yōu)于BERT。目前,ChatGPT 的效能仍然建立在海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上,技術(shù)本質(zhì)上尚未脫離“弱人工智能”的范疇,雖然其在某些文字應(yīng)用(如內(nèi)容生成)、重復(fù)代碼構(gòu)建等場(chǎng)景中的效能已超過大多數(shù)人工,但仍然沒有解決完備“世界知識(shí)”與深層認(rèn)知推理等技術(shù)難題。因此,ChatGPT 雖呈現(xiàn)“智能”,卻未擁有“智力”。

以 ChatGPT 為代表的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型技術(shù)將會(huì)朝著以下方向發(fā)展:一是多模態(tài)融合處理,有效處理圖像、視頻、語(yǔ)言、語(yǔ)音等多模態(tài)的數(shù)據(jù)及跨模態(tài)信息;二是具有與物理現(xiàn)實(shí)世界交互的能力,探索具身智能、物理常識(shí)、抽象世界模型、可感知的四維物理空間等;三是信息時(shí)效性顯著增加,不僅可以從歷史數(shù)據(jù)中汲取養(yǎng)分,而且可以動(dòng)態(tài)獲取和即時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)信息;四是在縝密邏輯思考、數(shù)學(xué)求解、長(zhǎng)程思考、復(fù)雜任務(wù)處理等能力上得到進(jìn)一步提升。

(2)應(yīng)用研判

ChatGPT技術(shù)應(yīng)用前景廣闊,積極搶占高地刻不容緩。以其在軍事領(lǐng)域的應(yīng)用為例,美國(guó)國(guó)防部的“第三次抵消戰(zhàn)略”指出,“人工智能的快速發(fā)展,連同機(jī)器人技術(shù)、自主性、大數(shù)據(jù)以及與工業(yè)界加強(qiáng)合作,將定義下一代戰(zhàn)爭(zhēng)”。將ChatGPT這種交互式人工智能聊天機(jī)器人部署在加固型邊緣計(jì)算機(jī)上有望在多域作戰(zhàn)環(huán)境中發(fā)揮關(guān)鍵作用,為士兵提供他們需要的實(shí)時(shí)信息、態(tài)勢(shì)感知結(jié)果、輔助決策方案等,以有效協(xié)調(diào)戰(zhàn)場(chǎng)所有領(lǐng)域的行動(dòng)。因此,其在海量信息檢索、深度獲取與處理,多模態(tài)情報(bào)處理與認(rèn)知,作戰(zhàn)規(guī)劃與場(chǎng)景決策,網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗等方面均具備較強(qiáng)的應(yīng)用潛力。然而,目前此類預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型沒有辦法保證回答是穩(wěn)定可靠、正確無誤的,對(duì)于軍事應(yīng)用具有較大風(fēng)險(xiǎn),需進(jìn)行進(jìn)一步研究予以解決。

3.2ChatGPT所反映出的人工智能技術(shù)主要發(fā)展趨勢(shì)分析

預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型廣泛而深入的成功應(yīng)用,深刻闡釋了當(dāng)前生成式人工智能[7](Generative Artificial Intelligence)發(fā)展的主要趨勢(shì),同時(shí)也為人工智能的發(fā)展指明了方向。

(1)模型、算力、數(shù)據(jù)仍然是影響人工智能能力的基本要素

ChatGPT成功的關(guān)鍵動(dòng)能主要來自算力、數(shù)據(jù)、算法這三個(gè)方面,充分說明算力、數(shù)據(jù)、算法依然是當(dāng)前決定人工智能能力高度的決定性因素。規(guī)模龐大且架構(gòu)先進(jìn)的模型、強(qiáng)大的算力資源、巨體量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)資源,決定了以預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型為“風(fēng)向標(biāo)”的新一代人工智能所能達(dá)到的高度。國(guó)內(nèi)科研院所及科技企業(yè)在大語(yǔ)言模型、語(yǔ)料數(shù)據(jù)集、國(guó)產(chǎn)化算力等方面具備一定基礎(chǔ),但相對(duì)ChatGPT仍存在差距。以數(shù)據(jù)為例,國(guó)內(nèi)并不缺乏數(shù)據(jù),但在海量異構(gòu)數(shù)據(jù)清洗、標(biāo)注方面仍未形成有效機(jī)制。據(jù)估算,百億級(jí)數(shù)據(jù)中可能只有10%的數(shù)據(jù)是“可用”的,數(shù)據(jù)質(zhì)量在一定程度上制約了我國(guó)國(guó)產(chǎn)大模型的發(fā)展[8-9]。

(2)“通用+專用”人工智能呈現(xiàn)出融合發(fā)展態(tài)勢(shì)

很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi),由于通用人工智能存在前期投入大、智能水平低、商業(yè)模式匱乏等問題,人工智能發(fā)展普遍聚焦垂直專業(yè)領(lǐng)域的賦能應(yīng)用,專用人工智能是發(fā)展主流;作為從“專用人工智能”邁向“通用人工智能”的標(biāo)志性成果,ChatGPT的成功意味著通用人工智能已逐步進(jìn)入商業(yè)化落地階段[10]。經(jīng)過海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練后,預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型可以被引導(dǎo)執(zhí)行任意的任務(wù):預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型代表了一種范式轉(zhuǎn)變,從訓(xùn)練基于特定任務(wù)的模型到訓(xùn)練可執(zhí)行多任務(wù)的模型。因此,在聚焦垂直專業(yè)領(lǐng)域的專用人工智能發(fā)展日趨成熟的當(dāng)下,以預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型為代表的、具備解決多任務(wù)能力的通用人工智能也逐漸進(jìn)入商業(yè)化階段,“通用”和“專用”互補(bǔ)的人工智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)體系正在加速演進(jìn)。

(3)人工智能正由“感知智能”快速向“認(rèn)知智能”邁進(jìn)

預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型帶來了理解人類語(yǔ)言和推理解題能力的大幅度提升,引領(lǐng)人工智能從感知智能所側(cè)重的圖像信號(hào)(信號(hào)抽象程度相對(duì)較低)處理能力向認(rèn)知智能所側(cè)重的人類語(yǔ)言信號(hào)(信號(hào)抽象程度相對(duì)較高)處理能力演進(jìn),引領(lǐng)人工智能從感知智能所達(dá)到的“能說、能看”能力向“能思考、能創(chuàng)作、能決策”等高階認(rèn)知能力快速演進(jìn)。

(4)模型存在安全隱患,可信可解釋將成“下一站”研究方向

受訓(xùn)練語(yǔ)料和技術(shù)架構(gòu)的影響,ChatGPT存在意識(shí)形態(tài)安全、內(nèi)容安全、隱私泄露、網(wǎng)絡(luò)安全等諸多問題[11-12]。以意識(shí)形態(tài)安全為例,部分政治問題等敏感的問答反映出ChatGPT依然存在思想偏見,其能夠被發(fā)展為無處不在的意識(shí)形態(tài)對(duì)抗,對(duì)使用者產(chǎn)生無形的影響;同時(shí),其本身也易被人為干擾導(dǎo)致結(jié)果出現(xiàn)偏向。因此,在人工智能“大模型”時(shí)代、通用技術(shù)不可阻擋的發(fā)展潮流中,面向數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、正確價(jià)值觀引導(dǎo)等安全要素,應(yīng)積極開展反ChatGPT相關(guān)的“反智能”基礎(chǔ)算法研究應(yīng)用工作。

(5)圍繞預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的人工智能競(jìng)爭(zhēng)可能形成“贏者通吃”態(tài)勢(shì)

萬億級(jí)預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型對(duì)企業(yè)的數(shù)據(jù)儲(chǔ)備、技術(shù)實(shí)力、算力平臺(tái)、投入資金等要求極高。高昂的投入需求意味著,主流的大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型只能由大型科技公司或者少數(shù)研究機(jī)構(gòu)掌握。同時(shí),ChatGPT發(fā)布后的全世界熱度,使其具備巨大的先發(fā)優(yōu)勢(shì),能夠搶先收集大量用戶使用數(shù)據(jù),使其與其他企業(yè)之間的差距“雪球”越滾越大,逐步形成“數(shù)據(jù)壁壘”,進(jìn)而質(zhì)變?yōu)椤澳芰Ρ趬尽薄?/p>

4 ChatGPT對(duì)社交機(jī)器人技術(shù)的影響分析與發(fā)展建議

4.1ChatGPT對(duì)社交機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的主要影響分析

在信息時(shí)代社交媒體出現(xiàn)后,其應(yīng)用場(chǎng)景越來越廣泛、豐富,且社交媒體的用戶覆蓋率逐年上升。社交機(jī)器人通常是指用于自主化文宣、價(jià)值傳播等用途的,且具有發(fā)布、轉(zhuǎn)發(fā)、評(píng)論、點(diǎn)贊、聊天等“人-機(jī)”交互功能的社交媒體虛擬賬號(hào)[13-14],又稱為“虛擬機(jī)器人”(如圖3所示),在市場(chǎng)營(yíng)銷、情感陪護(hù)、輿情治理等領(lǐng)域有著廣泛而深入的應(yīng)用。在各大社交媒體平臺(tái)中,Twitter平臺(tái)以其高達(dá)4.36億的用戶數(shù)量排在前列,其月度活躍用戶數(shù)量達(dá)2.11億,而這其中有4800萬的賬號(hào)是社交機(jī)器人[15]。

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圖3 社交機(jī)器人功能示意

Fig.3 Function diagram of social robot

在當(dāng)前人工智能時(shí)代,隨著相關(guān)技術(shù)的成熟與應(yīng)用的豐富,社交機(jī)器人已逐漸從“人工”有人化、手動(dòng)式養(yǎng)殖培育轉(zhuǎn)變?yōu)椤白詣?dòng)”無人化、托管式成長(zhǎng),但是其技術(shù)層面的核心需求——內(nèi)容生成是始終不變的,其所生成和發(fā)布傳播的內(nèi)容的質(zhì)量決定了社交機(jī)器人所能夠產(chǎn)生的價(jià)值和應(yīng)用效益。隨著近年來以預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型為代表的生成式人工智能技術(shù)的快速發(fā)展(例如2022年被譽(yù)為“人工智能生成內(nèi)容[16](AI-Generated Content)元年”),特別是最近ChatGPT快速興起帶來的啟示,社交機(jī)器人的內(nèi)容生成方法論已由傳統(tǒng)的基于規(guī)則模板的“淺層”生成轉(zhuǎn)變?yōu)楫?dāng)前預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型加持下的“深度”創(chuàng)作,已由過去生成內(nèi)容的“千篇一律”轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在的向著“差異化、人格化”方向發(fā)展。

(1)ChatGPT體現(xiàn)出的智能“涌現(xiàn)”帶來社交機(jī)器人“創(chuàng)造力”的提升

“涌現(xiàn)”通常是指:一個(gè)研究對(duì)象表現(xiàn)出自身部分所不具備的特性。例如,這些行為或能力只有通過各個(gè)部分的相互作用才能顯現(xiàn)出來。已有研究將以ChatGPT為典型代表的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的“涌現(xiàn)”能力定義為:如果一種能力不存在于較小的模型中、而存在于較大的模型中,那么這種能力就是涌現(xiàn)出來的[17]。

已有研究發(fā)現(xiàn),預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的表現(xiàn)并非隨著模型規(guī)模增加而線性增長(zhǎng),而是存在臨界點(diǎn)。只有當(dāng)模型規(guī)模大到超過特定的臨界點(diǎn),才會(huì)“涌現(xiàn)”出較小的模型不具備的“新”能力、自主學(xué)習(xí)到“新”功能,體現(xiàn)出創(chuàng)造性。ChatGPT所體現(xiàn)出的這種“涌現(xiàn)”能力能夠賦予社交機(jī)器人強(qiáng)大的“創(chuàng)造”能力,不僅徹底改觀以往人們對(duì)社交機(jī)器人發(fā)文“千篇一律”的印象,通過產(chǎn)生生動(dòng)的且具備“人格化”的內(nèi)容,讓人越來越不易察覺發(fā)文的背后是一臺(tái)機(jī)器,還能生成意想不到的、超乎尋常的內(nèi)容。

(2)先進(jìn)計(jì)算架構(gòu)驅(qū)動(dòng)下的ChatGPT帶動(dòng)社交機(jī)器人在“多任務(wù)”適配能力上的提升

如何驅(qū)動(dòng)社交機(jī)器人彈性、高效地適用于不同的垂直領(lǐng)域場(chǎng)景(例如在金融、醫(yī)療、教育領(lǐng)域之間快速切換等)、應(yīng)用于不同任務(wù)(例如對(duì)話問答、內(nèi)容檢索、方案規(guī)劃等),是目前社交機(jī)器人所需要解決的關(guān)鍵問題。

預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型驅(qū)動(dòng)下的社交機(jī)器人在多任務(wù)適配能力方面的提升,主要源自如下兩個(gè)重要因素:一是預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型所體現(xiàn)出的涌現(xiàn)能力意味著,大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型可以進(jìn)一步擴(kuò)展語(yǔ)言模型的功能范疇與應(yīng)用范圍。ChatGPT的成功,已經(jīng)表明預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型在零樣本或者小樣本學(xué)習(xí)上的涌現(xiàn)能力,已讓它們得以進(jìn)入實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域,并能夠在自然語(yǔ)言處理研究領(lǐng)域之外產(chǎn)生和服務(wù)于許多新的應(yīng)用;二是預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型所采用的“預(yù)訓(xùn)練+下游任務(wù)微調(diào)”或者“預(yù)訓(xùn)練+提示”等先進(jìn)的數(shù)據(jù)訓(xùn)練與推理范式[18-20],保證其能夠快速適配不同的應(yīng)用任務(wù)。

(3)跨模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)理解能力帶動(dòng)社交機(jī)器人“多模態(tài)”內(nèi)容生成能力的提升

圖片、視頻等多模態(tài)信息加持下的生成內(nèi)容,比傳統(tǒng)單調(diào)的文字形式文宣,對(duì)社交媒體受眾而言更容易被接受也更加具有感染力。因此,讓發(fā)布和回復(fù)的內(nèi)容存在多種模態(tài)(如圖文結(jié)合等方式),是社交機(jī)器人研究與應(yīng)用一直追求的目標(biāo)。

從技術(shù)層面來看,ChatGPT屬于生成式人工智能范疇,預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型擅長(zhǎng)于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合、推理與生成[21-23],能夠依托數(shù)據(jù)挖掘分析策略從海量多源多模態(tài)異構(gòu)信息中得到高價(jià)值信息、提高多元化和細(xì)粒度的跨模態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)能力,基于預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的多模態(tài)內(nèi)容生成,已經(jīng)成為當(dāng)前重要的研究熱點(diǎn)。此外,在目前多模態(tài)內(nèi)容生成的“延長(zhǎng)線”上,進(jìn)一步探索融合跨模態(tài)知識(shí)來得到更加符合推理目標(biāo)的準(zhǔn)確的推理鏈條,是未來預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型在認(rèn)知能力強(qiáng)化方面的必由之路。

(4)以策略生成為代表的輔助決策能力帶動(dòng)社交機(jī)器人“精準(zhǔn)投送”能力的提升

目前,以ChatGPT為代表的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型已體現(xiàn)出初步的、可用的時(shí)序邏輯梳理和策略規(guī)劃能力,而這正是社交機(jī)器人所亟需的,如文宣內(nèi)容編排與投放順序、推送強(qiáng)度與內(nèi)容搭配等,這些文宣投放策略方面的設(shè)置與“組合拳”,直接決定了社交機(jī)器人的信息傳遞目的能否完成、決定了社交機(jī)器人的工作效能。

一方面,基于ChatGPT的人工智能可以分析來自多個(gè)來源與媒介的大量數(shù)據(jù),以提供快速準(zhǔn)確的“目標(biāo)對(duì)象是否容易被影響、是否適宜文宣投放”的評(píng)估,幫助決策人員快速做出規(guī)避投入風(fēng)險(xiǎn)的決策;另一方面,依托預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型日漸成熟的策略生成能力,快速生成包括投放對(duì)象、投放內(nèi)容、投放順序等要素在內(nèi)的文宣投放方案,并通過“人-機(jī)”協(xié)同機(jī)制迭代完善生成更明智、更有效的投送決策,實(shí)現(xiàn)新的精準(zhǔn)投送。

4.2發(fā)展基于生成式人工智能的社交機(jī)器人技術(shù)的主要建議

ChatGPT是一種大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型,該類模型是“生成式人工智能”的典型代表,生成式人工智能更是被譽(yù)為“提出了自啟蒙運(yùn)動(dòng)以來從未經(jīng)歷過的哲學(xué)挑戰(zhàn)和實(shí)踐挑戰(zhàn)”。生成式人工智能對(duì)于社交機(jī)器人技術(shù)有著天然的強(qiáng)關(guān)聯(lián),對(duì)發(fā)展基于生成式人工智能的社交機(jī)器人技術(shù),建議如下:

(1)開展個(gè)性化內(nèi)容自主生成的研究

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)的深度發(fā)展和廣泛普及,無論是商業(yè)推廣還是輿情治理,都離不開對(duì)廣大受眾的精準(zhǔn)推動(dòng),通過彈性強(qiáng)度推送、精心搭配推送內(nèi)容、情感調(diào)動(dòng)、意識(shí)形態(tài)引導(dǎo)等方式施加輿論引導(dǎo)、實(shí)現(xiàn)公眾認(rèn)知的改觀。因此,亟需推進(jìn)面向動(dòng)態(tài)領(lǐng)域知識(shí)的多模態(tài)內(nèi)容生成,構(gòu)建面向虛擬機(jī)器人養(yǎng)成的行動(dòng)部署技術(shù)體系,融合畫像庫(kù)及事件知識(shí)圖譜設(shè)定社交機(jī)器人身份,結(jié)合大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型,研究具有明確立場(chǎng)、觀點(diǎn)、情感傾向和具有目標(biāo)地區(qū)語(yǔ)言特點(diǎn)的內(nèi)容生成技術(shù);研究目標(biāo)用戶導(dǎo)向、事件導(dǎo)向的社交機(jī)器人智能化行為,提升社交機(jī)器人的人格化水平。

(2)開展生成內(nèi)容甄別與管制的研究

生成式人工智能降低了虛假信息的偽造成本,為制造“信息繭房”、情報(bào)迷霧、輿論攻擊、意識(shí)形態(tài)滲透、網(wǎng)絡(luò)攻擊等提供了新手段,給國(guó)家安全帶來新的挑戰(zhàn)。因此,亟需深化開展開源情報(bào)迷霧甄別技術(shù)研究,避免被誤導(dǎo)、被誘偏;圍繞意識(shí)形態(tài)與認(rèn)知塑造,開展以ChatGPT為代表的生成式人工智能技術(shù)濫用的檢測(cè)識(shí)別與監(jiān)管控制。

(3)開展涌現(xiàn)能力定位溯源的研究

ChatGPT體現(xiàn)出強(qiáng)大的智能“涌現(xiàn)”能力。涌現(xiàn)能力具有重要的科學(xué)意義:如果涌現(xiàn)能力是沒有盡頭的,那么只要模型足夠大,強(qiáng)人工智能的出現(xiàn)就是必然的。但是這種“涌現(xiàn)”目前不可控、不可預(yù)測(cè),而且涌現(xiàn)能力也并非全然是好事,例如預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型帶來的社會(huì)與倫理問題(性別與種族歧視、不文明用語(yǔ)等),有時(shí)也具有涌現(xiàn)的特性,即當(dāng)模型較小時(shí)不會(huì)出現(xiàn)、只有模型足夠大時(shí)才會(huì)呈現(xiàn)。因此,亟需研究預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型的涌現(xiàn)能力及其局限性:一方面建立對(duì)涌現(xiàn)能力的一般性理解,并探索其未實(shí)現(xiàn)的潛力及最終極限,探究大模型涌現(xiàn)能力來源、定位模型預(yù)測(cè)不穩(wěn)定的根本原因,以此為構(gòu)建穩(wěn)健大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型奠定基礎(chǔ);另一方面,研究知識(shí)真實(shí)性驗(yàn)證技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)大模型中“過時(shí)”“錯(cuò)誤”知識(shí)的快速定位,研究大模型知識(shí)更新、編輯技術(shù),實(shí)現(xiàn)大模型知識(shí)的快速更新修補(bǔ)。

5 結(jié)束語(yǔ)

全新的預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型ChatGPT代表著當(dāng)前生成式人工智能技術(shù)的前沿水平,已經(jīng)成為新一代人工智能戰(zhàn)略布局中不可取代的“共性技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施”,并顯著帶動(dòng)了社交機(jī)器人在內(nèi)容“創(chuàng)造性”、“多任務(wù)”適配、“多模態(tài)”內(nèi)容生成、內(nèi)容“精準(zhǔn)投送”等方面的能力提升。可以預(yù)見,隨著以預(yù)訓(xùn)練基礎(chǔ)模型為代表的生成式人工智能技術(shù)的發(fā)展與完善,未來社交機(jī)器人技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用,將在個(gè)性化內(nèi)容生成、生成內(nèi)容鑒別與管制、智能“涌現(xiàn)”能力溯源等方面繼續(xù)取得進(jìn)步。

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原文標(biāo)題:推薦閱讀 | ChatGPT對(duì)社交機(jī)器人技術(shù)發(fā)展的影響分析

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