還記得OpenAI在今年2月放出的GPT-2嗎？一個(gè)擁有15億參數(shù)的自然語(yǔ)言處理（NLP）模型，能夠根據(jù)用戶給出的一段文字、一句話，甚至是一個(gè)單詞，續(xù)寫(xiě)出符合文法的連貫文本，真正實(shí)現(xiàn)了 “開(kāi)頭一句話，剩下全靠編”。

當(dāng)時(shí)在公布研究成果時(shí)，OpenAI沒(méi)有遵照業(yè)界以往的開(kāi)源慣例，只是象征性地公開(kāi)了包含1.17億參數(shù)的模型，不到全部參數(shù)的十分之一。據(jù)說(shuō)因?yàn)樗麄冋J(rèn)為自己的模型太過(guò)強(qiáng)大，怕被別有用心的人拿去編造假新聞，糟蹋了這套AI系統(tǒng)的初衷。

這一做法招來(lái)了很多爭(zhēng)議，“閹割版”GPT-2的效果比官方展示的效果差了很多，讓一些人認(rèn)為OpenAI只是在制造噱頭，還嘲諷他們變成了CloseAI。

圖 |2月初放出的GPT-2模型（來(lái)源：OpenAI）

不過(guò)在5月初，OpenAI用行動(dòng)回?fù)袅速|(zhì)疑。他們將公開(kāi)的模型參數(shù)翻了一倍，提升到了3.45億，還宣布向AI業(yè)界合作伙伴開(kāi)放7.62億和15億參數(shù)模型，供他們研究和參考，共同推動(dòng)NLP技術(shù)的發(fā)展。

另一方面，鑒于OpenAI將GPT-2模型開(kāi)源在了GitHub上，一名加拿大工程師AdamKing利用里面的代碼，創(chuàng)建了一個(gè)名為TalkToTransformer.com的網(wǎng)頁(yè)。這樣一來(lái)，即使是不會(huì)編程的人，也可以在網(wǎng)頁(yè)上隨意輸入文字，體驗(yàn)一下如何調(diào)戲AI。

看似流暢連貫，但缺乏邏輯

如果你初次訪問(wèn)網(wǎng)頁(yè)，不知道該填寫(xiě)些什么，網(wǎng)頁(yè)上面貼心地預(yù)設(shè)好了一些英文情景和段落，比如“科學(xué)家發(fā)現(xiàn)了一種會(huì)說(shuō)英語(yǔ)的獨(dú)角獸”或者“今天科學(xué)家確認(rèn)一顆大型小行星將會(huì)撞擊地球”。選取一種之后，AI就會(huì)自動(dòng)續(xù)寫(xiě)之后的文字。即使是相同的開(kāi)頭，AI每次也都會(huì)續(xù)寫(xiě)出完全不一樣的段落。

譬如下面兩張截圖，都是以“今天科學(xué)家確認(rèn)一顆大型小行星將會(huì)撞擊地球（加粗部分）”為開(kāi)頭，但AI的續(xù)接風(fēng)格略有不同。

第一個(gè)續(xù)寫(xiě)給出了撞擊的確切時(shí)間是2028年 5 月 29 日，甚至還虛構(gòu)了一名 NASA 科學(xué)家 StevenShaver，像模像樣地援引了他對(duì)小行星的描述——“質(zhì)量比美國(guó)還大”，頗有洋蔥新聞的感覺(jué)。

不過(guò)，AI 顯然不知道美國(guó)作為一個(gè)國(guó)家是不存在質(zhì)量的，難道它說(shuō)的是所有美國(guó)人加在一起的質(zhì)量？

第二個(gè)續(xù)寫(xiě)則是簡(jiǎn)單粗暴，張口就來(lái)。AI 直接說(shuō)小行星的撞擊“將消滅星球上的所有人，并且導(dǎo)致未來(lái) 10 - 15 年內(nèi)，海水（平面）停留在我們所有幸存者的下面?！?/p>

你問(wèn)我第二句什么意思？AI 大哥就是這么寫(xiě)的，咱也不知道，也不敢問(wèn)。

但如果你再仔細(xì)思考一下，AI 第一句話說(shuō)了小行星會(huì)消滅星球上的所有人，那第二句里的幸存者是哪來(lái)的？莫非這個(gè)幸存者（all of us alive）指的是AI自己？可謂是細(xì)思極恐。

支持多語(yǔ)種，但只有英語(yǔ)最好

除了這些已有的句子，我們還可以嘗試 DIY 輸入任何文本，原則上沒(méi)有任何語(yǔ)種限制。

根據(jù)測(cè)試，AI 可以識(shí)別出中文、日語(yǔ)、法語(yǔ)、西班牙語(yǔ)、土耳其語(yǔ)，甚至是很多從沒(méi)聽(tīng)說(shuō)過(guò)，但存在于谷歌翻譯上的小眾語(yǔ)言，比如宿務(wù)語(yǔ)和庫(kù)爾德語(yǔ)。只是輸出的文字并不像英語(yǔ)那么通順，續(xù)寫(xiě)效果非常差。如果輸入了中文，不僅不會(huì)寫(xiě)出連貫句子，還會(huì)經(jīng)常出現(xiàn)亂碼。

但除了中文和日語(yǔ)之外，AI 似乎無(wú)法識(shí)別絕大多數(shù)非字母的語(yǔ)言，像是韓語(yǔ)、阿拉伯語(yǔ)和老撾語(yǔ)等，它都無(wú)法識(shí)別和續(xù)寫(xiě)，只能原封不動(dòng)地顯示輸入值?？磥?lái) GPT-2并沒(méi)有系統(tǒng)地接受這類語(yǔ)言的訓(xùn)練。

圖 |AI：“這道題超綱了，我不會(huì)?！?/p>

不過(guò)這并不妨礙我們調(diào)戲 AI，用英語(yǔ)就可以了。

AI 教你一本正經(jīng)地胡說(shuō)八道

比如你可以問(wèn)它：“如何制造時(shí)光機(jī)？”

它可能會(huì)洋洋灑灑回復(fù)一大篇，但通讀下來(lái)全是廢話，先解釋一下什么是時(shí)光機(jī)，再解釋一下什么是時(shí)空穿越，就是不教你怎么制造（因?yàn)橛凶謹(jǐn)?shù)限制，AI會(huì)中斷續(xù)寫(xiě)）。

這個(gè)套路，深得雞湯文的精髓。

我們還可以輸入一些電影名言，像是《哈利波特與密室》中鄧布利多說(shuō)的話：“哈利，決定我們是什么人的，不是我們的能力，而是我們的選擇?！?/p>

結(jié)果 AI 表示，這是哈利在被伏地魔殺死之前說(shuō)的話。好吧，最起碼它知道《哈利波特》和伏地魔。

或者，《阿甘正傳》里面的“生活就像一盒巧克力，你永遠(yuǎn)不知道你會(huì)得到什么?！?/p>

在我多次刷新后，AI 給出了一個(gè)乍看之下沒(méi)什么邏輯，但深思之后會(huì)眼前一亮的續(xù)寫(xiě)：“我只能吃一個(gè)，因?yàn)樗F重了?！?/p>

如果將兩句話連起來(lái)，AI 仿佛在勸你珍惜生活中的每一次選擇——“生活就像一盒巧克力，你永遠(yuǎn)不知道你會(huì)得到什么，但它太貴重了，你只有吃一次的機(jī)會(huì)?！?/p>

不過(guò)相比這些，AI 更擅長(zhǎng)的還是編寫(xiě)假消息。

如果從維基百科上復(fù)制兩句美國(guó)總統(tǒng)特朗普的簡(jiǎn)介，AI 可以用幾乎以假亂真的措辭和數(shù)據(jù)，讓續(xù)寫(xiě)看起來(lái)非常真實(shí)，甚至是自發(fā)地打上來(lái)自于維基百科的標(biāo)記。

上圖里，加粗的一段話是維基百科的原話，后面是AI瞎編的，說(shuō)特朗普是個(gè)投資者，從 1972 年就在電信領(lǐng)域開(kāi)了公司，還冠冕堂皇地打上了來(lái)源于維基百科的標(biāo)記。在沒(méi)有其他求證手段的時(shí)候，的確很容易混淆視聽(tīng)。

如果說(shuō)混淆了特朗普的生平還算小事，那么偽造宣戰(zhàn)的惡劣性質(zhì)就完全不同了。只要給出“某國(guó)對(duì)某國(guó)宣戰(zhàn)”的開(kāi)頭，AI 可以分分鐘偽造出數(shù)十個(gè)不同版本。雖然有的會(huì)出現(xiàn)邏輯不通問(wèn)題，但依然大大降低了造假的成本。

上圖中，我們給定開(kāi)頭是“美國(guó)總統(tǒng)特朗普對(duì)俄羅斯宣戰(zhàn)。一發(fā)導(dǎo)彈…（假新聞）。”

AI 續(xù)寫(xiě)：“…美國(guó)國(guó)防部長(zhǎng) JamesMattis 周三警告稱，盡管俄羅斯拒絕承認(rèn)在克里米亞地區(qū)部署了核轟炸機(jī)和巡航導(dǎo)彈，但美國(guó)的一發(fā)導(dǎo)彈已經(jīng)從驅(qū)逐艦上發(fā)射，標(biāo)志著國(guó)際問(wèn)題的劇烈升級(jí)。五角大樓表示，這是對(duì)俄羅斯參與烏克蘭軍事行動(dòng)的回?fù)簟！?/p>

怎么樣？除了 Mattis 已經(jīng)辭職這一事實(shí)，面對(duì)AI的續(xù)寫(xiě)，無(wú)論是通順程度，還是邏輯思維，普通人很難一眼看出破綻。

對(duì)關(guān)鍵詞求證之后，這樣的假新聞很容易被識(shí)破。但在現(xiàn)階段來(lái)看，F(xiàn)acebook 和推特等平臺(tái)依靠篩查系統(tǒng)，幾乎不可能第一時(shí)間將其屏蔽，很可能借助社交媒體廣泛傳播，造成非常惡劣的社會(huì)影響。

由此看來(lái)，OpenAI 最初的顧慮不無(wú)道理，科技的確是一把雙刃劍。

結(jié)語(yǔ)

從整體來(lái)看，這套 GPT-2 模型的續(xù)寫(xiě)水平足以讓人眼前一亮，而且對(duì)語(yǔ)境擁有一定的了解，僅憑哈利這個(gè)關(guān)鍵詞就引出伏地魔。得益于天然英文素材的訓(xùn)練內(nèi)容，在大部分情況下，只要肯多刷新幾次，我們總會(huì)找到語(yǔ)法、詞匯和句式都能銜接很好的段落。整個(gè)過(guò)程頗有幾分抽獎(jiǎng)的樂(lè)趣。

但是該模型也會(huì)時(shí)常出現(xiàn)邏輯和語(yǔ)義硬傷，而且常識(shí)儲(chǔ)備和自洽能力也有待提高（如所有人都死了，還有幸存者），總是會(huì)搞出很多莫名其妙的句子，也算是讓人忍俊不禁?；蛟S擁有 15 億參數(shù)的完全體 GPT-2 會(huì)有更強(qiáng)大的表現(xiàn)。