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第10章 这是作了什么孽啊这是!

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问了几个问题,程旭对“言心”的水平有了一些认知,便立即给它挖了一个坑,他如此问道:“假如我是一名软件工程师,想去腾训工作。西安和郑州该怎么选?”

“西安……郑州……”

“言心”在分析西安和郑州的优势,对错都不重要你了,字儿还没出完,程旭就直摇头。

郑州压根没有腾训的分公司,这样的回答是很没有逻辑的,或者说,避坑能力有点儿差。

这是对语义的理解有偏差?还是关键的信息梳理有疏漏?还是训练模型的机制问题?

程旭更好奇的一个问题是,对于它完全不知道的事情,“言心”会做出如何的回答。

“流浪地球2的总票房是多少?”他便接着问了这样一个问题。

“言心”目前的模型是22年年底语料数据库,理论上,再不集成搜索引擎的情况下,它是不知道这个数据的。

对于不知道的问题,它会如何回答——这决定了它的上限。

理论上,一个会说不知道的AI要比只会胡说八道的AI在训练水平上是高一个层次的。

对于一个AI来说,会说不知道,是一个更加复杂的算法逻辑,这是由它迭代升级的算法本质所决定的。

强化学习算法频繁的“说不知道”,而不是做出“行动”和“奖励”(Action和Reward),与强化学习的回报(Reward)最大化目标是矛盾的。

而且这种矛盾很致命——会直接影响模型的训练效果,增大数倍的训练成本。

而这,对于本就高达数百亿的训练成本来说,再增大数倍,无疑就更是一个天文数字了。

也正因此,更多的时候,AI模型开发者宁愿让它胡说八道——这就是探索与开发的权衡。

究其原因在于,AI神经网路系统虽然在一定程度上模仿了大脑处理信息的过程,但实际它要比人脑的逻辑低级的多,差了好几个维度。

简单的说,对于人来说,一个问题不知道不清楚,可以暂时先记下。等下去问老师问同学或者自己上网查资料,问题就可以解决了。

但AI模型不同,现在半导体硬件提下的人工神经网络是没有类似的处理机制的。

“言心”会跳出这个圈子吗?就看它怎么回答这个问题了。

“流浪地球2的总票房是多少?”

“据我所知,流浪地球2的总票房是八十亿,一部及其优秀的科幻电影……噼里啪啦噼噼噼……”

果不其然,一个级别的东西——噼里啪啦说了一大堆,说的很像那么回事儿,但——瞎编的,一本正经的分析,一份正经的胡说八道。

跟ChatGPT一个尿性。

这也符合程旭对它的预期——早就猜到会是这样——2023这个时期,各个竞品的水准其实是大差不差的,包括谷歌的Brand,也都一个鸟样。

程旭一连问了它许多问题,“言心”的回答都中规中矩,它也会迎合你的需要,给出不同的答案和选择。

比如选择城市,你告诉他你女朋友喜欢西安,它就会在选择的时候疯狂的堆叠西安的优秀之处,最后选择西安。

然后,你再告诉他,我就要待在郑州,怎么说服女朋友?它就又会疯狂的往回找补,细数郑州的优势。

“总的来说,是一个合格的产品。”

程旭点了点头,千寻科技这十年,钱没有白花,确实是搞出了些东西来的。

“言心”的表现,在时代的背景下,确实算得上优秀,潘正教授所说BUG在程旭的这些问题中也并没有出现。

这大概是样本量的问题,经过这么多版本的迭代,类似于阴阳人和嘲讽钓鱼帆船等的回答肯定是极小概率出现的。

“我写了一部小说,《科技无垠》,你怎么评价?”这么想着,程旭灵机一动,问了这个问题。

“白金之姿,速更,夜不能寐,百万必神!”

“我R-T-M-D!”

程旭差点儿爆了粗口,什么华吧帝吧孙吧的影响没出现,小说作者吧的梗倒是被他记住了,这……不得不说,这真的非常让人无语。

不过略微一想,程旭立即就明白了其中的关窍。

这绝对是千寻科技纠偏过后的成果——极为离谱的回答应该得到的矫正更多,所以出现的概率低了。

而像“白速夜”这种,攻击性没那么强,所以这些语料的训练“成果”幸存率更高。

一些离谱的回答,哪怕模型训练不奏效,就算加关键词物理屏蔽也得给它干掉——无论在哪个国家,对非法违规影响恶劣的信息作出屏蔽和限制都是必然的。

有了这个思路,程旭立即就又问题了一个问题:“华维Mate50和iPhone 14怎么选。”

“当然选华维啊,任总一个按钮,全世界的苹果全都得断网!”

“言心”的这个回答更是彻底把程旭给整不会了,直摇头的同时也连连发出感慨:

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