如今，人工智能（AI）似乎無處不在。關(guān)于AI的預(yù)測很多，范圍也很廣，但很少有新聞媒體停下來分析AI到底是什么，以及ChatGPT這個似乎把這個話題帶到我們關(guān)注中心的創(chuàng)新，與之前的AI工具有什么不同。
因此，在我們深入研究預(yù)測之前，我希望我們暫時停下，先定義一下我們的術(shù)語。
AI簡史
AI是一個廣義的術(shù)語，指的是用來賦予計算機智能思維的所有方法。在過去，大多數(shù)AI系統(tǒng)都是基于規(guī)則的——它們遵循系統(tǒng)在每種情況下需要如何表現(xiàn)的特定指令。
在過去的20年里，隨著“機器學(xué)習(xí)”逐漸取代基于規(guī)則的系統(tǒng)，該領(lǐng)域經(jīng)歷了一場重大變革。在這個新范式中，機器表現(xiàn)得像是微型大腦模型（或者簡單的“模型”）。模型可以通過攝取數(shù)據(jù)并從中找到模式，學(xué)習(xí)執(zhí)行某些任務(wù)。
這種方法類似于兒童的學(xué)習(xí)方式，例如，給孩子足夠多的貓和狗的照片，兒童（和一個計算機視覺模型）可以學(xué)習(xí)如何區(qū)分狗和貓。
最近，我們在機器學(xué)習(xí)的一個狹窄領(lǐng)域——自然語言處理，看到了巨大的進步。首先是轉(zhuǎn)換器模型的出現(xiàn)，現(xiàn)在是大型語言模型（LLM）的建立。
大型語言模型（如GPT4）是在非常大的數(shù)據(jù)集（本質(zhì)上是整個互聯(lián)網(wǎng)）上訓(xùn)練的。他們能夠通過遵循在學(xué)習(xí)階段攝入的（人類書寫的）文本中出現(xiàn)的模式，生成看起來很自然的文本。
將GPT4大型語言模型吸收入聊天機器人中，我們得到了ChatGPT。
LLM的優(yōu)勢和劣勢
LLM的訓(xùn)練方式使它們非常擅長完成某些任務(wù)。它們能背誦從莎士比亞到粒子物理雜志的所有內(nèi)容，并能釋義、總結(jié)、解釋和說明整個人類知識庫，這只有世界級的專家才能做到。
但是，這些模型無法區(qū)分真正的知識和完全無意義的字句，除非通過反饋過程教它們?nèi)藗兿矚g什么（以及什么是不真實的）。結(jié)果是，這些模型產(chǎn)生了很多幻覺——而且通常在告訴人們他們想聽的方向上出錯。
LLM也無法區(qū)分原創(chuàng)作品和抄襲作品，而且經(jīng)常寫本身就是抄襲的文字（自己并不知情）。
最后，這些模型缺乏獨創(chuàng)能力。它們輸出的所有內(nèi)容都是它們過去遇到的某種文字版本，經(jīng)過微調(diào)使人們喜歡這些作品。
LLM將如何用于新聞業(yè)
LLM對新聞業(yè)的影響已經(jīng)顯而易見，而且還將與日俱增。
大多數(shù)情況下，我們看到它們以三種方式使用:
- 取代背景調(diào)查（節(jié)省時間）
- 在文章中填寫不要求獨創(chuàng)性的特定段落/部分（例如，涉及過去事件的歷史）
- 撰寫不要求原創(chuàng)或真實的低質(zhì)量內(nèi)容——點擊誘餌、廉價娛樂新聞、嘩眾取寵的八卦新聞等等
第三個用例是我想重點關(guān)注的，原因是它很可能在未來五年內(nèi)改變整個行業(yè)的進程。由于大多數(shù)內(nèi)容都是通過廣告變現(xiàn)的，而且大多數(shù)廣告都是按點擊或按觀看付費的，因此點擊誘餌及其它形式的垃圾內(nèi)容已經(jīng)占據(jù)了互聯(lián)網(wǎng)的大部分。
在這一過程中引入LLM將大大降低制作低質(zhì)量內(nèi)容的成本。因此，我們可能會看到更多的垃圾內(nèi)容被產(chǎn)生出來，與此同時，創(chuàng)造各種內(nèi)容的人的工作機會減少了。
新聞業(yè)務(wù)的哪些部分是安全的（目前而言）
真正的新聞工作需要調(diào)查、思考、與他人互動以及寫原創(chuàng)新聞。ChatGPT不能做這些事情。
然而，如果低質(zhì)量的內(nèi)容成倍增加，它可能會從高質(zhì)量的內(nèi)容中拉走一些點擊量，從而導(dǎo)致整個行業(yè)的預(yù)算削減和裁員。
最后，雖然這些模型在處理文字方面很出色，但它們對解決恐怖谷問題無能為力——看起來幾乎（但不完全）像人類的機器人實際上不如真正的人類或像機器人一樣的機器人有吸引力。
換句話說，新聞主播——我們在看新聞時實際看到的人——可能在未來幾十年都是安全的。
總結(jié)
AI的最新進展帶來的最大威脅是它們能夠生成低質(zhì)量的內(nèi)容，這可能會讓整個互聯(lián)網(wǎng)看起來像你電子郵件帳戶中的垃圾郵件文件夾。我們可能會看到爭逐越來越少的點擊量的垃圾內(nèi)容越來越多，這將導(dǎo)致各級內(nèi)容創(chuàng)作（包括新聞業(yè)）的預(yù)算大幅削減。
低質(zhì)量內(nèi)容的創(chuàng)造者將會受到影響，因為他們能夠創(chuàng)造更多內(nèi)容的能力意味著不需要太多的人；高質(zhì)量內(nèi)容的創(chuàng)造者將受到影響，因為越來越少的人能夠在垃圾海洋中找到他們想要的內(nèi)容。
我個人認(rèn)為，減輕這種風(fēng)險的唯一方法是開發(fā)基于AI的過濾器，讓讀者過濾掉垃圾、標(biāo)題黨及其它形式的低質(zhì)量內(nèi)容。這樣的過濾器將有益于讀者，也將有益于那些想要創(chuàng)造讀者真正能找到的高質(zhì)量內(nèi)容的記者。
這就是為什么我個人致力于開發(fā)這樣一種系統(tǒng)，并成立了一個公益性公司，將其商業(yè)化。