GPT-4：不了不了，这些我还做不到

ChatGPT 的余波未平，GPT-4 的风波又起。这次 GPT-4 的全新升级，再一次突破了技术的壁垒，很快受到众人的追捧：

• 有人说 GPT-4 的出现是场变革，但也许只是对人工智能的过度炒作；

• 有人说 GPT-4 可以直接生成好莱坞电影，但也许是对 GPT-4 的期望值过高；

• 有人说 GPT-4 能改变世界，但接下来的发展是什么，还不一定……

GPT-4 到底能做什么？又做不到什么？

纵观 GPT 系列模型的发展史：

第一代模型 GPT-1，开始探索模型对语言的理解力；

第二代模型 GPT-2，找到了“多任务学习者”的方向；

第三代模型 GPT-3 以及在此基础上微调的 GPT-3.5，也是 ChatGPT 的前身，能够通过数据的喂养，实现智能问答交流。

而此次 GPT-4 的发布，又让人眼前一亮。

问题来了：GPT-4 比前几代模型到底好在哪?

ChatGPT 是这样回答的：

01：GPT-4 能识别图片

“GPT-4 可以接受图像作为输入并生成说明、分类和分析，”这意味着只要你想识别，GPT-4 就能识别图像并输出文本内容。GPT-4 开始能“看到”世界。

这一功能的出现，对于有视觉障碍的人群来说，无疑为提高他们的生活便捷打下了坚实的基础。GPT-4 在这一方面也有了具体的应用：一款名为 Be My Eyes 的 APP 正在开发 GPT-4 驱动的虚拟志愿者，希望能为盲人、低视力群体提供视觉帮助。

不过据官方宣布图像输入仍然是研究预览，并未公开。关于这一功能的更多信息，我们不得而知。只能期待在下一次的版本中，能带给我们更多的惊喜。

02：创作能力得到强化：长篇小说不是梦

OpenAI 表示：“GPT-4 能处理超过 2.5 万字的文本，它比以往任何时候都更具创造力和协作性。”

对 GPT-4 来说，它可以生成文字内容并进行编辑，甚至可以进行作曲、写剧本或模仿使用者的写作风格。OpenAI 的联合创始人 Greg Brockman 也通过直播展示了 GPT-4 惊人的创作能力——对长篇文章做核心总结、写代码、创作诗歌……

可以看出，GPT-4 不再局限于“chat”，不再定位于聊天机器人，而是朝着提高生产率、“多栖”方向出发。

03：GPT-4 更智能、更聪明

相较之前的版本，GPT-4 能更好地理解上下文语境及相应的文本关系。OpenAI 也给出了 GPT-4 与 GPT-3.5 参加各种考试的成绩。在模拟律师考试结果中，GPT-4 的最终分数在应试者的前 10%左右，而 GPT-3.5 的得分大概在倒数 10%左右。两个模型版本之间，差异也较为明显。

在这场涉及了“人性”“伦理道德”的考试中，GPT-4 取得了不错的成绩，显然比 GPT-3.5 表现得更为出色。

04：GPT-4 的安全性也得到提升

“GPT-4 及后续模型有可能以有益和有害的方式对社会产生重大影响。”OpenAI 表示，团队也在对 GPT-4 不断地迭代，就安全性这一问题做出了很多努力，包括对数据的选择和过滤、评估和专家参与、模型安全性的改进以及监测、执行等。

针对 GPT 一类的模型会生成不良建议、有 Bug 的代码或不准确的信息等风险问题，团队也聘请了 50 多位来自人工智能对齐风险、网络安全、生物风险、信任和安全以及国际安全等领域的专家，对 GPT-4 的这些高风险行为进行对抗性测试。这些专家的反馈和数据为 GPT-4 的改进提供了依据。

GPT-4 自发布以来，话题热度只增不减，一些网友也玩出了新花样：

“天呐！GPT-4 竟然能雇佣一名人类工作人员为它解决验证码问题，并说服人类与它合作。”

（图源 Yosarian2@YosarianTwo）

用户 @ GauravDungriyal 给 GPT-4 拍了一张自家冰箱的照片，并让其提供菜谱：

但，GPT-4 就没有任何问题吗？

GPT-4 与前几代模型相比，回答的内容更精确、也更丰富，但也出现了一些问题：

1、回复变慢

猜测原因可能有以下方面：

• 首先是流程更复杂。GPT-3 有 1750 亿参数，而 GPT-4 有 100 万亿参数，什么概念？这与人类大脑神经元数量相当！因此非常消耗算力；

• GPT-4 的提问是有限制的，每四个小时内不能超过 100 条消息。由此可见，它的处理能力更加多样化；

• GPT-4 是个多模态大模型，由原来的文本处理，到支持图像输入等，整体运作也更为复杂了。

2、 仍存在一些漏洞

尽管此次发布，GPT-4 比之前模型的安全性有所提升，但它依旧具有局限性：它有时也会犯简单的推理错误，或在接受用户明显的虚假陈述时过于轻信。有时它也会像人类一样在难题上失败，比如也会在它自己生成的代码中引入安全漏洞。

3、 时间数据采集没有拓宽

在数据采集上，GPT-4 依旧缺乏 2021 年 9 月之后发生的事件数据。这意味着，在时效性上，GPT-4 无法做到及时同步，它无法回答 21 年之后发生的事件，更无法从其经验中吸取教训。

AI 对我们的影响，取决于我们如何定义它。在人类与 AI 的故事中，与其在科技发展浪潮中战战兢兢，不如成为 AI 的创造者，创造下一个 GPT-X！

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