冷静点，ChatGPT 实际上不是人工智能

艾伦图灵是计算机科学的奠基人之一，在他悲惨的短暂生命即将结束时，他痴迷于人工智能。他想出了一个非官方的测试来判断计算机何时可以像人类一样真正聪明，现在被称之为图灵测试。

测试非常简单。让某人与计算机通信，如果他们无法分辨出他们正在与计算机通信——也就是说，无法区分人与人之间的区别——那么计算机就会上升到人类智能的水平。

ChatGPT 似乎以优异的成绩通过了该测试，事实上，这不仅仅是通过图灵测试，它是通过医学院考试、法学院考试，而且为美国的孩子做家庭作业。如此之多以至于人们开始投射到 ChatGPT 和一般的生成 AI 上。

类似 ChatGPT 的 AI 在未来会变得更加普及，如果人们继续投资 AI 实际上并不具备的能力，如果在这种假设下被滥用，它们的危害可能远大于它们带来的好处。

什么是对抗性生成人工智能？

ChatGPT、Stable Diffusion 以及所有其他生成图像、测试、音乐等的 AI 背后的基础技术就是所谓的生成对抗网络 (GAN)。本质上，GAN 是两个协同工作的软件系统。一个产生输出，生成器，另一个确定数据是否有效，分类器。

GAN 中的生成器和分类器逐字或逐像素移动，并在进入下一个片段之前进行实质性的斗争以产生共识。一点一点，GAN 产生的输出非常接近地复制了人类可以创造性地做的事情。

生成器依赖于它“训练”产生输出的大量输入数据，而分类器依赖于它自己的输入来确定生成器生成的内容是否有意义。这可能是也可能不是人类智能“创造”新事物的方式，神经学家仍在努力弄清楚这一点。

ChatGPT 通过了图灵测试，但这重要吗？

当图灵想出他的人工智能测试时，他的意思是与一个理性的演员进行对话，以至于你无法判断你是在与机器交谈。这隐含着机器理解你在说什么的想法。不是识别关键字并对一长串关键字生成概率响应，而是理解.

对图灵来说，与机器交谈到与人类反射智能无法区分的地步，因为创建一个巨大的单词库，根据句子中它前面的单词赋予每个单词不同的权重，这不是任何人都能拥有的当时构想的。

这种计算所需的数学，在机器上需要一整天的时间来执行智能手机可以在纳秒内完成的计算，看起来就像计算宇宙中的原子数量一样棘手。它甚至不会考虑到当时的想法。

遗憾的是，图灵没有活到足以预见数据科学和聊天机器人甚至为现代计算机提供动力的集成电路的兴起。甚至在 ChatGPT 之前，聊天机器人就已经顺利通过了众所周知的图灵测试，但图灵不会将聊天机器人视为等同于人类的人工思维。

聊天机器人是一种单一用途的工具，而不是智能。人类水平的智能需要有能力超越其开发者为自己设定的参数，这是它自己的意志。ChatGPT 非常擅长模仿人类的语言模式，但鹦鹉也是如此，而且没有人可以争辩说鹦鹉理解它所模仿的词语背后的含义。

ChatGPT 通过图灵测试并不意味着 ChatGPT 和人一样聪明。 所有这一切都意味着图灵测试不是我们认为的人工智能的有效测试。

ChatGPT 不能自学任何东西，它只能学习人类指导它学习的东西

如果 ChatGPT 或任何其他 GAN 主动寻找并学习一些东西，那么我们就真正跨越了通用人工智能的后人类世界，因为展示独立主动性无疑是真正人类水平的标志智力。

但是，如果开发人员告诉机器人出去学习一些新东西，而机器人按照要求去做，这并不能使机器人变得智能。

听命行事和按自己的意愿行事，在旁观者看来可能很相似，但它们是截然不同的两件事。人类凭直觉就能理解这一点，但 ChatGPT 只有在被灌输讨论自由意志问题的哲学文本的情况下才能向我们解释这种差异。如果它从未被柏拉图、亚里士多德或尼采陶冶，它就不会自己提出自由意志的想法。如果不告诉它存在，它甚至不会知道这样的东西存在。

有理由担心 ChatGPT，但它变得“智能”并不是其中之一

关于 ChatGPT 的危险，主要是它无法理解它在说什么，因此它会产生诽谤、剽窃和完全错误的信息作为事实。

ChatGPT 被视为人类工作者的替代品是一个更广泛的问题，因为它确实看起来像 ChatGPT（以及稳定扩散和其他生成式 AI）可以比人类更快、更容易、更便捷地完成人类可以做的事情劳动。但 ChatGPT 的社会后果可能是这里最大的危险。

ChatGPT 的核心是一个连接数字节点的系统，每个节点都分配有平均值，在给定输入的情况下产生逻辑输出。那不是思想，它实际上只是人类编程到机器中的数学。它可能看起来很强大，但创造它的人类思想才是真正的智慧，这一点不应该被混淆。