2022年11月底，美國人工智能公司OpenAI推出的聊天機(jī)器人ChatGPT引起了社會各界關(guān)注，它能夠通過學(xué)習(xí)和理解人類的語言進(jìn)行對話，還能根據(jù)聊天的上下文進(jìn)行互動，并協(xié)助使用者完成一系列任務(wù)。人們懷著極大的興趣在討論和嘗試著這項嶄新的技術(shù)成果。
人們或因此而興奮，或為此感到恐慌。興奮的是語言智能技術(shù)真的使計算機(jī)能像人類一樣和我們自如地聊天解惑了，并且話語自如、有理有據(jù)?；炭值氖荂hatGPT超強(qiáng)的生成學(xué)習(xí)能力，不僅可以聊天，還可以寫論文、小說，這樣的話，ChatGPT未來是否會有代替人類的工作的威脅？甚至于是否會對人文社會科學(xué)研究產(chǎn)生進(jìn)一步的影響？對此，中國社會科學(xué)網(wǎng)記者于近日采訪了南京大學(xué)社會學(xué)院教授陳云松。
(資料圖)
ChatGPT給人文社會科學(xué)
帶來的機(jī)會大于沖擊
文 |?孫美娟、吳楠
來源 | 中國社會科學(xué)網(wǎng)
中國社會科學(xué)網(wǎng)：ChatGPT的底層邏輯是什么？
陳云松：在技術(shù)方面，ChatGPT本質(zhì)上運用的是AIGC（AI generated content）技術(shù)，是直接可以輸出內(nèi)容的，目前以文本內(nèi)容為主，這也是它和搜索引擎很大的區(qū)別。以往我們熟悉的AI基本運用的是決策式模型。以文本類的決策式AI為例，第一步往往是判斷文本的內(nèi)容和要求，第二步是判斷自己的任務(wù)，第三步是檢索相關(guān)的內(nèi)容；而ChatGPT這類的生成式AI還會再多進(jìn)行一步，那就是生成全新的內(nèi)容，而這需要對提問者的偏好和想法等進(jìn)行預(yù)測，還要能夠生成合理、流暢、有意義的文本，形成真正意義上的“對話”。
在學(xué)習(xí)和判斷機(jī)制方面，決策式AI一般用的是“條件概率模型”，即一件事情發(fā)生后另一件事情發(fā)生的概率，個人感覺這種學(xué)習(xí)機(jī)制比較像我們從課本上學(xué)習(xí)技能類／知識類內(nèi)容。這類知識是有準(zhǔn)確答案的，學(xué)習(xí)的模式就是背題記答案，這種模式的好處是準(zhǔn)確，極大概率不會出錯，壞處就是可以生成的決策數(shù)量／輸出內(nèi)容是非常有限的。當(dāng)沒有對應(yīng)的問題或者問題的表述有誤時，就無法輸出答案。
而生成式AI往往用的是“聯(lián)合概率”，即兩件事情同時發(fā)生的概率，并以此將文本元素組合在一起，形成內(nèi)容，這種學(xué)習(xí)模式更像是人類最初學(xué)習(xí)語言的機(jī)制，靠聯(lián)想和模仿，比如小時候，當(dāng)汽車這個物件和汽車這個詞同時出現(xiàn)的頻率多了之后，我們就自然而然會明白汽車這個詞指代汽車這個物件。
因此，ChatGPT非常適合文本內(nèi)容生產(chǎn)，它的底層邏輯就是在模仿人類的語言機(jī)制，這種模仿式學(xué)習(xí)的好處是很靈活，不死板，可以生成大量的內(nèi)容，問題是很不準(zhǔn)確，很多時候內(nèi)容是模糊的，甚至?xí)霈F(xiàn)“不懂裝懂”、“牛頭不對馬嘴”的回答。
中國社會科學(xué)網(wǎng)：從整體上來看，ChatGPT給人文社會科學(xué)帶來的新變局是什么？
陳云松：對人文社會科學(xué)來說，ChatGPT確實是一個巨大的沖擊，但總體而言，ChatGPT給人文社會科學(xué)帶來的機(jī)會大于沖擊。ChatGPT是一個很好的“助手”，它強(qiáng)在對既有文本的整合和輸出，但它不太具備創(chuàng)新能力，也無法生成新的觀點和想法，而這往往是研究者所擁有的能力。因此如果研究者擅長提出問題，或許可以有效利用ChatGPT的整合能力和檢索能力，發(fā)現(xiàn)很多新的想法。如果未來ChatGPT的檢索和整合能力進(jìn)一步加強(qiáng)，其實是一個很強(qiáng)的文本分析工具，類似的AIGC技術(shù)若再進(jìn)一步發(fā)展，將對數(shù)據(jù)的挖掘／爬蟲／大數(shù)據(jù)的獲取等都有幫助，這或許可以突破學(xué)科壁壘，收集到更多以前無法獲得的數(shù)據(jù)。因此，總體來講，ChatGPT對現(xiàn)有人文社會科學(xué)的影響不大，更多的可能是會給研究者帶來一些幫助。
中國社會科學(xué)網(wǎng)：ChatGPT的應(yīng)用會導(dǎo)致大量人失業(yè)嗎，為什么？
陳云松：從失業(yè)本身的角度：從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度來看，短期失業(yè)可能是經(jīng)濟(jì)波動導(dǎo)致的，而長期失業(yè)的本質(zhì)是結(jié)構(gòu)性問題，技術(shù)更新只是其中一個方面，也就是說如果技術(shù)更新（生產(chǎn)力發(fā)展）快于我們的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整（廣義上的生產(chǎn)關(guān)系），就有可能導(dǎo)致大量的長期失業(yè)，而這種失業(yè)是會伴隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整而慢慢好轉(zhuǎn)的。
更具體來講，技術(shù)更新帶來的生產(chǎn)力的進(jìn)步可能會帶來廣義上生產(chǎn)關(guān)系的變化，必然會對傳統(tǒng)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來沖擊，舊有的勞動力需求減少，就會帶來結(jié)構(gòu)性失業(yè)，但調(diào)整好生產(chǎn)關(guān)系和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，技術(shù)更新也會逐漸創(chuàng)造出新的崗位需求，最終也會解決結(jié)構(gòu)性失業(yè)的問題。因此，ChatGPT可能會導(dǎo)致失業(yè)，但失業(yè)和再就業(yè)的過程可能是同步和交替的，ChatGPT對失業(yè)的影響可能沒想象那么大。
從ChatGPT的角度：AIGC其實是一個已經(jīng)發(fā)展了很長時間的技術(shù)，之前的各項進(jìn)展也都沒有出圈，停留在專業(yè)領(lǐng)域。而現(xiàn)階段ChatGPT卻引起了廣泛熱議，也有很多人認(rèn)為它的出現(xiàn)會代替很多人類工作，導(dǎo)致大量失業(yè)，這可能是因為ChatGPT在“模仿人類回答”這一領(lǐng)域確實表現(xiàn)得太優(yōu)秀了，但它也有擅長和不擅長的地方，基于它的學(xué)習(xí)和技術(shù)機(jī)制，它擅長輸出模版化／統(tǒng)一化／系統(tǒng)性強(qiáng)的內(nèi)容，因此相關(guān)從業(yè)者可能會感受到危機(jī)，但這里的相關(guān)從業(yè)者不一定就是某個具體的工種和行業(yè)，也可能是某個特定的崗位，帶來的也不是某個行業(yè)和崗位的消失，而是精簡，因為ChatGPT目前扮演的實質(zhì)上是一個工作效率極高的員工的角色，擅長處理一些模式化的內(nèi)容，以前可能需要2個人干的活，現(xiàn)在只需要一個人加ChatGPT就夠了。因此，我覺得ChatGPT對就業(yè)的沖擊可能是全行業(yè)的，針對的是某些特定的崗位或者職責(zé)，而且隨著ChatGPT在專業(yè)領(lǐng)域的不斷學(xué)習(xí)，這種沖擊可能會更深。
但它目前也只是一個好的模仿者，不擅長創(chuàng)新和問問題，提供的答案比較模糊和初級，涉及到比較復(fù)雜的邏輯、因果和關(guān)系判斷時會容易出錯，因此ChatGPT對研究者來說也是一個機(jī)遇，它是一個很強(qiáng)大的“助手”，當(dāng)我們有好的問題、好的想法時，它可以幫助我們更快更有效率地完成一些基礎(chǔ)性工作。因此，我覺得對于研究者來說，培養(yǎng)自身的想法和思路然后合理利用ChatGPT的優(yōu)勢可能是一個出路。
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