ChatGPT的冷思考:ChatGPT产品分析和简单测试

闪电发卡1年前ChatGPT872
ChatGPT这个词最近有多热,相信我不需要再说什么。笔者也尝试去试用了下,感觉还是以好玩为主,对于研发或者测试来说,虽然能提升一些效率,但也有限。具体有什么商业级的应用,文末有福利。本文主要聊聊一些自己冷静下来后的思考。

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先聊一下ChatGPT和现有的几类搜索引擎有什么区别。

现有的搜索引擎,比如百度,它的工作机制简单讲,就是在互联网中发现、搜集网页信息;同时对信息进行提取和组织建立索引库;再由检索器根据用户输入的查询关键字,在索引库中快速检出文档,进行文档与查询的相关度评价,对将要输出的结果进行排序,并将查询结果返回给用户。

而对于ChatGPT,本质上是一个自然语言处理工具,基于Transformer神经网络架构(GPT-3.5架构),是利用机器学习和神经网络架构训练出来用于处理序列数据的模型,它的特点决定了它可以在已知范围内(语料库&信息库)按照设定的规则模型(算法逻辑),在我们进行信息输入后,给出特定的反馈。

这么一看,它的局限性当前来说很窄。因为它需要人类提供元数据,需要人类给它设定规则,需要预先输入信息它才可以给出反馈(如果不在它的已知范围内,逻辑上它给出的反馈和我们预期是有很大差距的)。

小结:ChatGPT本质依旧是个搜索引擎(原来是企业通过爬虫去收集,现在是由专家给数据),只是做了二次加工(根据神经学原理进行一定的逻辑处理)。虽然效率上提升了,但是本质没有改变,这点其实非常重要。

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理解了二者的区别后,就会遇到第一个问题:如何有效地提问?不论是搜索引擎还是ChatGPT,它给你反馈的前提是你如何有效地提问,关键字越精准,返回的信息越准确。如下图,理论上我想问的,都是接口自动化测试是什么。但明显第三个才是我可能想要的答案。

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同时,如何使用这个工具,结果千差万别。这些年,你从搜索引擎中获取到了哪些真知识,提高了生产效率?大概率,用ChatGPT也不太会有质的改变。

生活就像一个竞技场,每个人走到里边的时候,惊艳地发现里边摆着一堆武器让大家自己选,这些武器从木棍到机枪应有尽有。令人不解的是,绝大部分人选择的是操作简单容易上手的菜刀,而不是有一定学习成本的机枪,最后的结果也很明显,看似公平的竞赛,最终因为工具的差别变成了单方面的屠杀 作者:九边

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第二个问题,ChatGPT给出的答案一定是对的吗?

在使用搜索引擎的时候,它至少还会返回N多个结果,需要提问者去筛选、过滤、对照,过程虽然比较麻烦,但在不断识别这些材料的过程中,我们会对答案有一个比对的,能够识别出一些错误的信息。但是ChatGPT通过聊天的形式,只给出了一个结果,我们如何判断这个反馈的正确性?下面的回答,你觉得对吗?

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网上也有很多类似的吐槽。当下可能是数据训练不够多引起的。但什么时候是“训练”够了?谁来判断?现在训练的数据来源于专家收集的数据。未来这个训练集应该是会对外开放的(保证数据的多样性),那么前微软“小冰”的故事,会重演么?

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延伸一下,如果未来作为训练的数据,被人为的控制,那么ChatGPT反馈出的结果,对没有识别错误能力人而言,将会带来什么?现在的信息茧房已经逐步形成,未来会不会更可怕?知识是不是又会回到少数人的手中?我们只能看到专家们想给我们看的?

单一来源的信息,需要我们保持判断力,需要我们有多重验证的渠道。

当然,新鲜事物的出现,从0到1 ,都是需要过程和验证的,需要更多的包容心。正向来看,ChatGPT在特定领域,还是能极大地提高效率。

对于当下的ChatGPT,保持理性。、


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