来源：OpenAI

它还显示出无监督学习任务的执行能力。在回答问题的测试中，它在获得上下文的情况下的准确率达到 83.4%。

来源：麻省理工科技评论

但也不用如此消极。很明显，各国在政策领域还有很多改善的空间。OpenAI 也希望通过这次研究，不仅能展示它在 NLP 领域取得的成果，还能在研究人员和监管机构之间引发辩论。

OpenAI 说:“我们在组织内部的初步共识的指导下得出一个结论，即这个模型在质量上优于以往，而且被滥用的可能性比我们参与的此前项目更高。我们最终希望创建一个由人工智能从业者组成的全球社区，让他们思考特定类型信息发布的风险。”

不过，除了对假新闻的担忧以外，这次的研究还继续佐证了目前深度学习研究领域的一个“法则”（甚至可以认为是“诅咒”）：，除了对假新闻的担忧以外，这次的研究还继续佐证了目前深度学习研究领域的一个“法则”（甚至可以认为是“诅咒”）：，除了对假新闻的担忧以外，这次的研究还继续佐证了目前深度学习研究领域的一个“法则”（甚至可以认为是“诅咒”）：数据、计算资源和人才三大关键因素缺一不可，突破性成果越来越可能只有大机构大企业才能支撑完成。无论是去年 3 亿参数的 BERT，还是现在动用了15 亿参数、每小时训练价格高达 2048 美元的 GPT-2 ，都没有避开。

作者：黄珊 李亚山

编辑：顾军