3月15日，GPT-4刷屏。
如果說，ChatGPT的誕生是人工智能領域的一枚炸彈，那麼，GPT-4的發布就是人工智能領域新一道驚雷。ChatGPT走火後，所有人都在討論，人工智能下一步會往哪個方向發展。顯然，我們並沒有等太久，現在，OpenAI正式推出新品GPT-4，再次點燃了我們對人工智能的想象力。
那麼，號稱史上最先進的AI系統的GPT-4，和ChatGPT有什麼不同？會給我們帶來什麼？GPT-4的發布，究竟意味着什麼？
從測試品到 GPT-4
實際上，在大多數人都驚嘆於ChatGPT強悍的能力時，卻少有人知道，ChatGPT其實只是OpenAI公司匆忙推出的測試品。
據美國媒體報道，2022年11月中旬，OpenAI員工被要求快速上線一款聊天機器人。一位高管稱，該聊天機器人將被稱為「Chat with GPT-3.5」，兩周後將免費向公眾開放。這與原本安排不符。近兩年，OpenAI一直在開發名為「GPT-4」的更強大語言模型，並計劃於2023年發布。2022年，GPT-4都在進行內部測試和微調，做好上線前準備。但OpenAI的高管改變了主意。
由於擔心競爭對手可能會在GPT-4之前，搶先發布自己的AI聊天機器人超越他們，因此，OpenAI拿出了2020年推出的舊語言模型GPT-3的強化版本GPT-3.5，在此基礎上進行了微調。這才有了新款的聊天機器人ChatGPT誕生。
不可否認，雖然ChatGPT已經讓我們窺見了通用AI 的雛形，但ChatGPT依然面對許多客觀的問題，在一些專業的領域，ChatGPT還存在着一些低級錯誤的現象。當然，這種情況是必然存在的，畢竟ChatGPT開放給公眾的時間比較短，接受訓練的領域與知識庫也還相對有限，尤其是在有關數學、物理、醫學等專業並帶有一些公式與運算的方面。
與ChatGPT的匆忙發布不同，GPT-4是有所準備的結果。根據網傳的消息，GPT-4早在去年8月就訓練完成了。之所以現在才面市，是OpenAI需要花6個月時間，讓它變得更安全。而圖像識別、高級推理、龐大的單詞掌握能力，是GPT-4 的三大特點。
就圖像識別功能來說，GPT-4 可以分析圖像並提供相關信息，例如它可以根據食材照片來推薦食譜，為圖片生成圖像描述和圖注等。但是，出於對潛在濫用的擔憂，OpenAI 推遲了圖像描述功能的發布。也就是說，GPT-4 的圖像輸入功能還處於尚未公開的預覽階段，目前僅能在 OpenAI 的直播中觀看效果。
就高級推理功能來說，GPT-4能夠針對3個人的不同情況做出一個會議的時間安排，回答存在上下文關聯性的複雜問題。再比如你問，圖片裡的繩子剪斷會發生什麼。它答，氣球會飛走。GPT-4甚至可以講出一些質量不咋地、模式化的冷笑話。雖然並不好笑，但至少，它已經開始理解「幽默」這一人類特質，要知道，AI的推理能力，正是AI向人類思維慢慢進化的標誌。
就詞彙量來說，GPT-4 能夠處理 2.5萬個單詞的能力，GPT-4在單詞處理能力上是 ChatGPT 的八倍，並可以用所有流行的編程語言寫代碼。其實，在隨意談話中，ChatGPT和GPT-4之間的區別是很微妙的。但在當任務的複雜性達到足夠的閾值時，差異就出現了，GPT-4比ChatGPT更可靠、更有創意，並且能夠處理更細微的指令。
並且，GPT-4還能以高分通過各種標準化考試：GPT-4 在模擬律師考試中的成績超出 90% 的人類考生，在 俗稱「美國高考」的SA閱讀考試中超出 93% 的人類考生，在 SAT 數學考試中超出 89% 的人類考生。
而同樣面對律師資格考試，ChatGPT背後的GPT-3.5排名在倒數10%左右，而GPT-4考到了前10%左右。在現場演示中，GPT-4 還生成了關於複雜稅務查詢的答案，儘管無法驗證其答案。在美國，每個州的律師考試都不一樣，但一般包括選擇題和作文兩部分，涉及合同、刑法、家庭法等知識。GPT-4 參加的律師考試，對於人類來說即艱苦又漫長，而 GPT-4 卻能在專業律師考試中脫穎而出。
GPT-4 和 ChatGPT 有哪些區別？
除了具有優於ChatGPT的性能，GPT-4 和ChatGPT還有哪些區別？
OpenAI 聲稱，他們花費了六個月的時間，來讓 GPT-4 比上一代更安全。該公司通過改進監控框架，並與醫學、地緣政治等敏感領域的專家進行合作，以確保 GPT-4 所給答案的準確性和安全性。GPT-4 的參數量更多，這意味着它將比上一版更接近人類的認知表現。
根據OpenAI官網描述，相較於ChatGPT，GPT-4最大的進化在於：「多模態」和長內容生成。其中的關鍵，就是多模態這個詞，顧名思義，就是不同類型數據的融合。使用過 ChatGPT的人們會發現，它的輸入類型是純文本，輸出則是語言文本和代碼。而 GPT-4 的多模態，意味着用戶可以輸入不同類型的信息，例如視頻、聲音、圖像和文本。同樣的，具備多模態能力的 GPT-4 可以根據用戶提供的信息，來生成視頻、音頻、圖片和文本。哪怕同時將文本和圖片發給 GPT-4，它也能根據這兩種不同類型的信息生出文本。
GPT-4模型的另一大重點是建立了一個可預測擴展的深度學習棧。因為對於像GPT-4這樣的大型訓練，進行廣泛的特定模型調整是不可行的。因此，OpenAI團隊開發了基礎設施和優化，在多種規模下都有可預測的行為。為了驗證這種可擴展性，研究人員提前準確地預測了GPT-4在內部代碼庫上的最終損失，方法是通過使用相同的方法訓練的模型進行推斷，但使用的計算量為1/10000。
儘管GPT-4功能已經更加強大，但GPT-4與早期的GPT模型具有相似的局限性：它仍然不是完全可靠的，存在事實性「幻覺」並出現推理錯誤。在使用語言模型輸出時應格外小心，特別是在高風險上下文中，使用符合特定用例需求的確切協議 。不過，GPT-4相對於以前的模型顯著減少了幻覺。對於不被允許的內容請求，GPT-4 的響應可能性降低了 82%。在 OpenAI 的內部對抗性真實性評估中，GPT-4 得分比 GPT-3.5 高 40%。
在 OpenAI 推出 GPT-4 之後，其合作夥伴兼投資股東微軟也立馬有所回應。微軟表示：「新的 Bing 正在 GPT-4 上運行，這是我們為搜索定製的。」顯然，隨着 OpenAI 對 GPT-4 以及更高版本進行更新，Bing 也從這些改進中受益。
另外，OpenAI 還宣布與語言學習應用程序 Duolingo、以及專為視障人士設計的應用程序 Be My Eyes 的背後公司建立合作，以便為殘障人士提供支持。美國非營利教育機構可汗學院，將使用 GPT-4 為學生創建人工智能導師；冰島政府將用其幫助維護冰島本土語言；金融公司摩根士丹利，則使用 GPT-4 來管理、搜索和組織其龐大的內容庫。
再進一步來看，在具體應用上，GPT-4 的高級推理技能，可以為用戶提供更準確、更詳細的回答；鑑於 GPT-4 具備更強大的語言能力和圖像識別能力，因此可以簡化市場營銷、新聞和社交媒體內容的創建過程；在教育領域，GPT-4 可以通過生成內容、以及以類似人類的方式來回答問題，故能在一定程度上幫助學生和教育工作者。
GPT-4 的發布意味着什麼？
實際上，如果只按照是否能夠執行多項任務的標準來看，此前發布的ChatGPT已經具備了通用AI的特性——ChatGPT被訓練來回答各種類型的問題，並且能夠適用於多種應用場景，可以同時完成多個任務，比如問答、對話生成、文本生成等。這說明，ChatGPT不僅僅是針對某一特定任務進行訓練的，而是具有通用的語言處理能力。
更重要的是，ChatGPT的成功證明了大模型路線的有效性。在OpenAI的GPT模型之前，人們在處理自然語言模型 NLP 時，都用的是循環神經網絡（RNN），然後再加入注意力機制（Attention）。所謂注意力機制，就是就是想將人的感知方式、注意力的行為應用在機器上，讓機器學會去感知數據中的重要和不重要的部分。但 RNN + Attention，會讓整個模型的處理速度變得非常非常慢，因為 RNN 是一個詞一個詞處理的。
所以後來，谷歌團隊才提出來「不要RNN，只要Attention」。而這個沒有 RNN 只有 Attention 的自然語言模型就是 Transformer ，也就是今天ChatGPT能夠成功的技術基礎。這個只有 Attention 的Transformer模型不再是一個詞一個詞的處理，而是一個序列一個序列的處理，可以並行計算，所以計算速度大大加快，一下子讓訓練大模型，超大模型，巨大模型，超巨大模型成為了可能。
在這樣的模型下，加以時日，或者開放端口給專業領域的組織合作，以ChatGPT的學習能力，再結合參數與模型的優化，將很快在一些專業領域成為專家級水平。而GPT-4 其實就是ChatGPT進一步訓練和優化的更強大版本。
就像我們人類的思考和學習一樣，比如，我們能夠通過閱讀一本書來產生新穎的想法和見解，人類發展到今天，已經從世界上吸收了大量數據，這些數據以不可估量、無數的方式改變了我們大腦中的神經連接。人工智能研究的大型語言模型也能夠做類似的事情，並有效地引導它們自己的智能。
在這次開放給大眾使用，並且數以億計的人湧入與ChatGPT進行互動中，ChatGPT將獲得龐大又寶貴的數據，於是，ChatGPT憑藉着比人類更為強大的學習能力，其學習與進化速度正在超越我們的想象。
而現在，更強大的GPT-4甚至未來GPT-4的再下一代的推出，再結合OpenAI將其技術打造成通用的底層AI技術開放給各行各業使用之後，AI就能快速的掌握人類各個專業領域的專業知識。
在數學中，「奇點（singularity）」被用於描述正常的規則不再適用的類似漸近線的情況。在物理學中，奇點則被用來描述一種現象，比如一個無限小、緻密的黑洞，或者我們在大爆炸之前都被擠壓到的那個臨界點，同樣是通常的規則不再適用的情況。1993年，弗諾·文格（Vernor Vinge）寫了一篇著名的文章，他將這個詞用於未來我們的智能技術超過我們自己的那一刻——對他來說，在那一刻之後，我們所有的生活將被永遠改變，正常規則將不再適用。
現在，GPT-4的誕生，把我們進一步推向了技術奇點，如何適應GPT-4的存在和同用人工智能的到來，已經成為當前無可迴避的現實問題。-(文:根新未來*作者:陳根/來源:鈦媒體)
