最新 AI 生成文本技术 GPT-4 升级程度？专家：超级多语言的口译员
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OPEN AI 正式推出 GPT-4，透过大量资料训练，改善原本 GPT-3 的问题，并产生更多创造力，不仅可以解读图片，回答也变得更精准，但仍有不少人对使用 AI 语言模型有许多顾虑，中国台湾科技媒体中心邀请专家说明，ChatGPT 就是一个会超级多语言的口译员。
GPT-4 仍有一定模型偏见
官方大学资讯电机学院资讯工程学系教授蔡宗翰表示，GPT-4 透过学习大量的文字和图像资料，获得更高的创造力和想像力，能生成更有趣和独特的文字和图像描述，并具备解读图片的能力，可以从图像中发掘关键资讯，生成相关的文字描述。
蔡宗翰提醒，GPT-4 在生成文字时可能会编造非事实性的回答，而这可能会对使用者造成误导和负面影响，所以可以考虑引入更多的事实验证机制和检查机制，同时需要给予模型更加高品质的训练资料。
蔡宗翰认为，语言模型的训练资料可能存在一定的模型偏见，例如性别、种族、文化背景等方面的偏见，为了解决这个问题，需要更加细致的调整和训练模型，同时更加严格的审查和检查模型的输出结果。
GPT-4 是一个会超级多语言的口译员
政Z大学传播学院助理教授李怡志说明，一般人因为先会使用 Google 才会使用 ChatGPT，所以常以 Google 的概念来看 ChatGPT，Google 是一个资料索引目录，当你输入关键字，索引目录协助你找到资料。
李怡志表示，ChatGPT 是学习资料后建立模型，当你输入提示，ChatGPT 会解读你的提示之后，给你 GPT 学会的东西，若将这两个角色拟人化后，Google 是一个图书馆员，它不会告诉你任何东西，只会帮你找东西，而 ChatGPT 是一个会超级多语言的口译员，它不会帮你找东西，但是很爱帮你“翻译”或“转译”，并乐于自己补充，简单来说，前者是用“查”，后者用“翻译”。
李怡志建议，使用 ChatGPT 比较好的方式是让它好好地“翻译”，让它提供开放型的内容，也就是说，如果内容有明确的“是非对错”，最好不要完全依赖它，但如果答案只有“好坏高下”，那么可以开始练习如何使用它。
李怡志说明，如果看到一篇文章，已经注明利用 ChatGPT 或人工智慧工具完成或协作，那就要假设里面的事实可能有错、会脑补，但假如没有注明，那就跟平常看到任何文章一样，随时保持注意，保持怀疑，若对内容有任何疑虑，就回头求助图书馆员。
GPT-4 文字处理效率更好
政Z大学应用数学系副教授兼学务长蔡炎龙表示，GPT-4 比 GPT-3 更优秀的是能一次看超过 25,000 个字，这比 GPT-3 大约只能看 2,048 个字好非常多，这也是为什么长一点的文章，要 GPT-3 作摘要就无法做得那么好。
蔡炎龙指出，GPT-4 的限制，最主要来自它其实只是“用前一个字预测下一个字”的模型，只是依过去训练的经验，觉得放哪个字合理，不是真的基于事实，但 GPT-4 的重点不是它还能更强，而是现在就可以怎么使用它。
蔡炎龙引用 Microsoft 执行长纳德拉（Satya Nadella）说明，要让 GPT-4 产生有用、正确的东西是使用者的责任，而文字生成模型并不是有意识的提供不正确的资讯，所以刻意要造假消息的，用 GPT-4 不一定能更快速造出一个人要的假消息。
蔡炎龙强调，这说不定反而会让大家更认为，坚持把关文字的媒体、出版社，或是知名人物才是值得信赖的。相反的，照片、影片和声音，反而不会再被大家认为是“有图有真相”，未来可能要即早思考如何因应。
GPT-4 错误仍高须辨识
师范大学图书资讯学研究所特聘教授曾元显说明，GPT-3.5、GPT-4 是进一步用人类导师的导引以及强化学习的方式加以训练，抑制较差的输出、奖励较好的回应，所以误导、偏见的资讯并没有从 ChatGPT、GPT-4 中删除，只是被抑制，但仍然可能由某种提示被引导出来。
曾元显表示，GPT-4的限制跟前一代一样，仍旧会有无中生有、推理错误、各种偏见（如性别、种族、职业等偏见）、不理解训练资料之后发生的事物，因为训练资料只到 2021 年 9 月的网络资料，因此使用仍须小心，必须尽力求证，但 GPT-4 回应出事实的能力仍比前一代高出 40%。
曾元显补充，其实最近有些研究可降低 GPT-4 对社会的负面冲击，某种程度上可以侦测 AI 生成的文句、协助侦测 GPT 生成的文字，以及协助辨别是否有错用 AI 文字而有欺骗、造假、不公平的情事等。
（首图来源：Unsplash）
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