在这个舆论时常反转的时代，只要一个消息听起来合理，许多人就会认为这是正确的。

撰文：DAOctor

Elon Musk 创立的 OpenAI 基金会的最新聊天机器人 ChatGPT 以其强大写作、对话能力席卷了网络世界。ChatGPT 是一种由人工智能驱动的聊天机器人，它以一种令人信服的对话方式与用户互动。ChatGPT 对问题深思熟虑和全面的回答（即使不准确）令用户震惊，包括学术界和科技行业。

该工具迅速走红。周一，Open AI 的联合创始人、著名的硅谷投资者 Sam Altman 在 Twitter 上表示，ChatGPT 的用户已突破 100 万。 

知名的科技投资人 Box 首席执行官 Aaron Levie 也表示：「当一项新技术调整了你对计算的想法时，会有一种特定的感觉。谷歌、 火狐、 AWS 、iPhone 都做到了。OpenAI 正在通过 ChatGPT 做到这一点。」

与其他人工智能工具一样，ChatGPT 也可能扰乱创意产业、延续偏见和传播错误信息。如 Stack Overflow 暂时禁止用户分享 ChatGPT 生成的回复。因为 ChatGPT 很容易与用户互动，且可以快速生成大量回答，这让网站充斥着许多第一眼看起来是正确的答案，但在仔细检查后就能发现其中的错误。

因此，本文，我们将讨论最近流行的 AIGC 工具 ChatGPT 及此类工具对内容生态审核制度的挑战。

01. 什么是 ChatGPT

Generative Pre-trained Transformer （GPT），是一种基于互联网可用数据训练的文本生成深度学习模型。它用于问答、文本摘要生成、机器翻译、分类、代码生成和对话 AI。

2018 年，NLP（自然语言处理）的预训练模型元年，GPT-1 诞生，此时的 GPT-1 仅是一个语言理解工具而非对话式 AI。2019 年 GPT-2 采用更多的网络参数与更大的数据集进行训练，此时的 GPT-2 展现出普世且较强的能力，并在多个特定的语言建模任务上实现了彼时的最佳性能。随后，GPT-3 出现，作为一个无监督模型（自监督模型），几乎可以完成自然语言处理的绝大部分任务，例如面向问题的搜索、阅读理解、语义推断、机器翻译、文章生成和自动问答等等。GPT-3 的出现使人们看到了通用人工智能的希望。

今天，ChatGPT 的到来，也被视为文本生成器 GPT-3 的下一个迭代，为 GPT-4 到来拉开序幕。

ChatGPT 是一种大型语言模型，通过大量在线信息进行训练并创建其响应。注册 ChatGPT 后，用户可以要求人工智能系统回答一系列问题，这些问题包括开放性问题：例「生命的意义是什么？『加密货币值得投资』？」「什么是 Hacker Movement」等。

02. ChatGPT 如何工作的？

谈到 ChatGPT 的算法模型， 其前身 InstructGPT 仍值得关注。

2022 年初，OpenAI 发布了 InstructGPT。开发人员通过结合监督学习 + 人类反馈强化学习，提高 GPT-3 的输出质量。在这种学习中，人类对模型的潜在输出进行排序，强化学习算法则对产生类似于高级输出材料的模型进行奖励。

训练数据集以创建提示开始，其中一些提示是基于 GPT-3 用户的输入，比如「解释什么是 Hacker Movement」或「给一个小学生解释 Hacker」。

开发人员将提示分为三个部分，并以不同的方式为每个部分创建响应：

• 人类作家会对第一组提示做出响应。开发人员微调了一个经过训练的 GPT-3 ，将它变成 InstructGPT 以生成每个提示的现有响应。
• 下一步是训练一个模型，使其对更好的响应做出更高的奖励。对于第二组提示，经过优化的模型会生成多个响应。人工评分者会对每个回复进行排名。在给出一个提示和两个响应后，一个奖励模型（另一个预先训练的 GPT-3）学会了为评分高的响应计算更高的奖励，为评分低的回答计算更低的奖励。
• 开发人员使用第三组提示和强化学习方法近端策略优化（Proximal Policy Optimization， PPO）进一步微调了语言模型。给出提示后，语言模型会生成响应，而奖励模型会给予相应奖励。PPO 使用奖励来更新语言模型。

ChatGPT 和 InstructGPT 算法模型基本一样。不同之处在于数据如何被收集和训练。

•  InstructGPT ：给一个输入就给一个输出，再跟训练数据对比，对了有奖励，不对有惩罚；
•  ChatGPT： 给一个输入，模型给出多个输出，然后人（AI 训练师）对输出结果排序，让模型使得这些结果从「更像人话」到「没有逻辑」排序。

与其他 AI 聊天机器人不同，本着构建更加负责任的强人工智能原则， ChatGPT 可以回答后续问题、承认错误、挑战不正确的问题并拒绝不适当的请求。

写在这里记起，科幻小说家艾萨克·阿西莫夫（Isaac Asimov）为机器人设定的行为准则—机器人三定律：

• 第一法则：机器人不得伤害人类，或坐视人类受到伤害；
• 第二法则：机器人必须服从人类命令，除非命令与第一法则发生冲突；
• 第三法则：在不违背第一或第二法则之下，机器人可以保护自己。

03. ChatGPT 等 AIGC 工具对内容生态的挑战

不可置疑的是 AIGC 对很多领域产生了积极的影响。如，文本创作、音乐创作、游戏文本生成等。随着 AIGC 工具的成熟，其甚至可自主编程、拼接生成新的协议。

但，此类工具向内容生态提出一个全新的问题即：如何应对 AIGC 的真实性。以 ChatGPT 为例：

1. 在训练的强化学习 （RL） 阶段，对于问题，并没有真相和问题标准答案的具体来源；
2. 训练模型更加谨慎，可能会拒绝回答（以避免提示的误报）；
3. 监督训练可能会误导 / 偏向模型倾向于知道理想的答案，而不是模型生成一组随机的响应并且只有人类评论者选择好的 / 排名靠前的响应。

人工智能生成的答案有数千个，而这些答案通常需要具有专业知识的人详细阅读，才能确定答案实际上是错误的，这些错误信息很容易破坏以志愿者为基础的高质量问答社区。

纸质新闻时代，每个事实都必须包含权威的一手或二手资料来源，但现在已经很少有出版物有事实核查员，这就把责任推给了记者和编辑。信息爆炸时代，以人为媒介传播的虚假信息尚且让审核机制「头疼」，很难想象当人工智能开始传播虚假信息，所带来的挑战。尤其是在这个舆论时常反转的时代，只要一个消息听起来合理，许多人就会认为这是正确的。