万字科普gpt4为何会颠覆 gpt4下一代什么时候发布
2023年11月20日 每日一猜答案：。 答案：ABC。 每日一猜答案分析：
万字科普GPT4为何会颠覆现有工作流,gpt-4,gpt很高,gpt 4k根据金融界3月15日消息 ，OpenAI在经过多次预告之后，终于发布了GPT-4。据悉，这是其AI语言模型系列中的最新产品，可为ChatGPT和新Bing等应用程序提供支持。
OpenAI老板Sam Altman直接开门见山地介绍说：这是我们迄今为止功能最强大的模型！
GPT4到底有多强？
其他不赘述，直接上最强的一点：它可以识别图像。图片和文字的信息传输量可不能同日而语，一张图片在看到瞬间就能领悟里面的很多意思，获取到巨量信息。
而如果是文字，那可能得说几十句甚至更多才能描述清楚。而且图片能够带更多情感和感觉上的信息。
GPT4识别图片例子一：
用户给了GPT4一张图片，然后问他：如果这个手套掉下去会发生什么？
GPT4回答：手套会击中下面的木板，且会让小球飞起来。
GPT4识别图片例子二：
这个例子就更夸张了，用户拿了一张图问GPT4：这张图有什么好笑的（有趣的）？
GPT4的回答：这张图片中的幽默来自于将一个大的、过时的VGA连接器插入一个小型、现代智能手机充电端口的荒谬之处。
GPT4已经能理解幽默了，虽然回答的还是冷冰冰的，但是它真的能懂幽默，再进化两年，如果还能主动开玩笑，懂人类的快乐和忧伤，怎么分辨网络的那头是AI亦或者是人类？
GPT4识别图片例子三：
图表也不在话下，用户问GPT4：格鲁吉亚和西亚的平均每日肉类消费量之和是多少？在给出答案之前，先提供一个逐步的推理。
GPT4的回答:
- 第一步：从提供的图表中，我们看到格鲁吉亚的平均每日肉类消费量为每人每天79.84克。
- 第二步：从图表中可以看出，西亚地区的人均每日肉类消费量为69.62克。
- 第三步：添加步骤1和步骤2中的值。
- 79.84克(格鲁吉亚)+69.62g(西亚)=149.46克
- 因此，格鲁吉亚和西亚地区的平均每日肉类消费量为每人每天149.46克。
GPT4识别图片例子四：（更夸张的来了）
别说好好画的图了，就连草图，GPT4都能直接就识别了，并且在10秒钟内，给用户生成了一个网站。
曾几何时，一个网站需要几万人民币才能建成，而且还各种不满意，现在只需要有一个想法，草草画两笔，10秒钟就能生成一个网站。
还有一个，GPT4看图解微积分，我甚至已经解释不了了，我也不懂GPT4在做什么，因为我的高数能力已经还给了老师。（悲哀）
老斜说
要知道chatGPT现世到现在满打满算也就五个月，这进化的速度，也许会出现新的摩尔理论，每6个月chatGPT的智慧就要翻一番了。
早就在说人工智能奇点正在逼近，之前从没有感受到，GPT4的发布让我切切实实地感受到了。现在GPT4已经能识别图片了，可能没几个月就出现GPT5能识别音频，再过几个月GPT6就能识别视频，只能感叹恐怖如斯！
何其有幸，在有生之年能看到人类创造出这么伟大的AI！
何其悲哀，竟然和这么伟大的AI生在同一时代！
唉，机器人早就已经胜过了人类，现在AI正在全面超越人类，甚至最后会形成绝对碾压，那么人类未来该何去何从呢？
openai 一张图看懂gpt-4新变化 openai发布多模态预训练大模型gpt-4
openai和chatGPT什么关系,openai api key获取,openai创始人,openai api收费标准金磊 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI
GPT-4，火爆，非常火爆。
不过家人们，在铺天盖地的叫好声中，有件事可能你是“万万没想到”――
在OpenAI公布的技术论文里，竟然藏着九大隐秘的线索！
这些线索是由国外博主AI Explained发现并整理。
他宛如一位细节狂魔，从长达98页论文中，逐个揭秘这些“隐匿的角落”，包括：
- GPT-5可能已经完成训练
- GPT-4出现过自己“挂掉”的情况
- OpenAI两年内或实现接近AGI
发现一：GPT4出现过自己“挂掉”的情况
在GPT-4技术论文的第53页处，OpenAI提到了这样一个机构――Alignment Research Center（ARC）。
这家机构主要做的事情，就是专门研究AI如何对齐（alignment）人类利益。
而OpenAI在开发GPT-4的早期阶段，便给ARC开了抢先体验的后门，希望他们能够评估GPT-4的两项能力：
- 模型自主复制能力
- 模型获取资源能力
虽然OpenAI在论文中强调了“ARC没法微调早期版本的GPT-4”、“他们无权访问GPT-4的最终版本”；也强调了测试结果显示GPT-4在上述两个能力的效率不高（降低AI伦理隐患）。
但眼尖的博主揪出来的是接下来的一句话：
- (found it ineffective chatgptn “in the wild”.
- 在自然环境中，GPT-4会避免自己“挂掉”。
博主的意思是，既然OpenAI选择让ARC去测试评估GPT-4会不会主动避免自己被“挂掉”，说明此前必定出现过这种情况。
那么延伸出来的隐患就是，如果ARC在测试过程中其实是失败的怎么办；或者未来真出现了自己“挂掉”的情况，又将怎么处理。
基于此，博主便有了第二个发现：
发现二：主动要求自我监管，很罕见
在第2页的脚注中，OpenAI注释了这么一句话：
- OpenAI will soon publish additional thoughts on the social and economic implications of AI systems, including the need for effectichatgpt.
- OpenAI将很快发布关于AI系统的社会和经济影响的其他思考，包括有效监管的必要性。
博主认为，一个行业主动要求监管自己，这是个非常罕见的现象。
事实上，OpenAI老板Sam Altman此前发表的言论比这还要直白。
当时Altman发表了关于SVB倒闭的推文，他认为“我们需要对银行做更多的监管”；有人就评论回怼了：“他从来不会说‘我们需要对AI做更多的监管’”。
结果Altman直截了当的回复说：
绝对需要。
博主认为，这个AI行业正在呼吁进行监管，至于监管后的结果如何，是值得拭目以待的。
发现三：与微软高层想法背道而驰
接下来的发现，是根据论文第57页中的这句话：
- One concern of particular importance to OpenAI is the risk of racing dynamics leading to a decline in safety standards, the diffusion of bad norms, and accelerated AI timelines, each of which heighten societal risks associated with AI.
- 对OpenAI来说，（科技的）竞赛会导致安全标准的下降、不良规范的扩散、AI发展进程的加速，它们都加剧了与人工智能相关的社会风险。
但很奇怪的一点是，OpenAI所提到的担忧，尤其是“AI发展进程的加速”，似乎是与微软高层的想法背道而驰。
因为在此前的爆料中称，微软CEO和CTO的压力很大，他们希望OpenAI的模型能尽快让用户用起来。
有些人在看到这则消息时是比较兴奋，但同样也有一些人发出了跟OpenAI一样的担忧。
博主认为，不论如何，可以肯定的一点是OpenAI和微软在这件事的想法是相悖的。
发现四：OpenAI会协助超越它的公司
第四个发现的线索，是来自与“发现三”同一页的脚注：
这段脚注展示了OpenAI一个非常大胆的承诺：
如果另一家公司在我们之前实现了接近AGI（通用人工智能），那我们承诺不会跟它作竞争，相反，会协助完成那个项目。但这种情况发生的条件，可能是另一家公司需得在未来两年内，成功接近AGI的机会在一半或以上
而这里提到的AGI，OpenAI和Altam在官方博客中已经给出了定义――
普遍比人类更聪明，并且有益于全人类的人工智能系统。
因此，博主认为，这段脚注要么意味着OpenAI在未来两年内将实现AGI，要么意味着他们放弃了一切并与另一家公司展开了合作。
发现五：雇佣“超级预测员”
博主的下一个发现，是来自论文第57中的一段话。
这段话大致的意思就是，OpenAI雇佣了预测专家，来预测当他们部署了GPT-4之后会带来怎样的风险。
然后博主顺藤摸瓜，发现了这些所谓的“超级预测员”的庐山真面目。
这些“超级预测员”的能力已经得到了广泛地认可，有报道称，他们的预测准确率，甚至比那些有独家信息、情报的分析师还要高出30%。
正如我们刚才提到的，OpenAI邀请这些“超级预测员”，来预测部署GPT-4后可能存在的风险，并采取相应措施来规避。
其中，“超级预测员”建议将GPT-4部署时间推迟6个月，也就是今年秋季左右；但很显然，OpenAI并没有采纳他们的建议。
博主对此认为，OpenAI这么做的原因，可能是来自微软的压力。
发现六：征服常识
在这篇论文中，OpenAI展示了众多基准测试的图表，大家在昨天铺天盖地的传播过程中应该也见到了。
但博主在这个发现中要强调的是位于第7页的一项基准测试，尤其是聚焦到了“【【淘密令】】”这一项。
【【淘密令】】的内容主要是常识推理，这就和GPT-4发布时宣布的“已经达到了人类的常识水平”相匹配。
不过博主也承认，这一点并没有“通过律师考试”等能力那么吸引人，但这也算得上是人类科技发展的里程碑。
但常识是怎么测试的？我们又如何评判GPT-4已经达到了人类水平？
为此，博主深入研究了与之相关的论文：
博主在论文中找到了相关数据，在“人类”那一栏中，分数分布在了94-96.5之间。
而GPT-4的95.3，便正好在这个区间之间。
发现七：GPT-5可能已经完成训练
第七个发现，同样是在论文中的第57页：
我们在发布GPT-4之前花费8个月时间进行安全研究、风险评估和迭代。
也就是说，OpenAI在去年年底推出ChatGPT的时候，已经有了GPT-4。
于是乎，博主便预测GPT-5的训练时间不会很久，甚至他认为GPT-5已经训练完成。
但接下来的问题是漫长的安全研究和风险评估，可能是几个月，也可能是一年甚至更久。
发现八：试一把双刃剑
第8个发现，是来自论文的第56页。
这段话说的是：
GPT-4对经济和劳动力的影响，应成为政策制定者和其他利益相关者的关键考虑因素。虽然现有的研究主要集中在人工智能和生成模型如何给人类加buff，但GPT-4或后续模型可能会导致某些工作的自动化。
OpenAI这段话背后想传达的点比较明显，就是我们经常提到的“科技是把双刃剑”。
博主找了相当多的证据表明，像ChatGPT、GitHub Copilot这些AI工具，确确实实地提高了相关工作者的效率。
但他更关注的是论文中这段话的后半句，也就是OpenAI给出的“警告”――导致某些工作的自动化。
博主对此比较认同，毕竟在GPT-4的能力可以在某些特定领域中以人类10倍甚至更高的效率来完成。
放眼未来，这很可能会导致相关工作人员工资降低，或者需得借助这些AI工具完成以前工作量的数倍等一系列问题。
发现九：学会拒绝
博主最后一个发现，来自论文的第60页：
OpenAI让GPT-4学会拒绝的方法，叫做基于规则的奖励模型（RBRMs）。
博主概括了这种方法的工作流程：给GPT-4一组要遵守的原则，如果模型遵守了这些原则，那么就会提供相应的奖励。
他认为OpenAI正在用人工智能的力量，让AI模型朝着符合人类原则的方向发展。
但目前OpenAI并没有对此做更加细致和深入的介绍。
[1] https://www.youtube.com/watch?v=chatgpt[2] https://cdn.openai.com/papers/gpt-4.pdf
