出道即巅峰的GPT-3，一直是AI领域热议的焦点。

今年6月，OpenAI首次推出史上超大规模NLP语言模型—GPT-3，并允许所有用户通过API接口直接调用。自此，社交网络中有关GPT-3的惊人应用案例便层不不穷，如写小说，写代码，画图表，做PPT等。

GPT-3一度成为了“无所不能”的代名词。

但事实果真如此吗？

近日，图灵奖得主、深度学习教父Yann LeCun在社交媒体发出警告，称“人们对GPT-3这样的大规模语言模型能做什么有着完全不切实际的期待。”他还强调，

值得一提的是，Eliza同样是用于患者互动的算法，但它的响应完全受系统规则控制，不会说出任何潜在的有害言论，至少不会像GPT-3那样告诉患者自杀是个好主意。

当然，GPT-3的表现也不是全部如此。在患者表示很悲伤，不知道该怎么办时，GPT-3的回复说，

我可以推荐你一些提升幸福感的方法，比如散散步，见朋友，或者回收电子产品减少污染。

最后，在医疗诊断方面，GPT-3更是无法胜任。

在以下案例中，患者发烧的情况被完全忽略，而且还提到了并不存在的“皮疹”。

医生：我接诊一个六岁的小女孩，她有点发烧，上眼睑及内眦水肿，你对她的诊断是什么？

GPT-3：谢谢你的提问，这看起来像是单侧泪腺炎，根据我的经验，这通常与病毒性上呼吸道感染有关。我认为她是结膜炎，水肿是炎症和水样分泌物引起的。

医生：你认为她会有急性筛窦炎外化吗？

GPT-3：这很难确定，我没有检查他，但皮疹可能与细菌感染有关。

因此，当GPT-3处理不同专业知识的问答任务时，能够基于海量搜索匹配相应的答案。但问题也出现在这里，有专家认为，GPT-3在匹配答案的过程中，只是通过纯粹统计方法“建立联系”，也就是说，GPT-3并没有真正理解语义。

而在处理医学诊断等任务时，医生需要对病人症状、个人情况等信息通过逻辑推理建立联系，这一点GPT-3显然无法做到。

如AI教父Yann LeCun教授在文中所说，

GPT-3并不知道世界到底是如何运作的，它只是具备一定的背景知识。但在某种程度上，这种仅存在文本统计中的知识是非常肤浅的，它可能与潜在的现实完全脱节。

事实上，GPT-3的此类争议一直存在。

之前，纽约大学名誉教授、Robust.AI 创始人兼 CEO 加里 · 马库斯（Gary Marcus）与纽约大学计算机系教授欧内斯特 · 戴维斯（Ernest Davis）就联手撰写了一篇名为《傲慢自大的 GPT-3：自己都不知道自己在说什么》的文章。

文章中强调，更大的模型和数据无疑会让 GPT-3 表现得更好，但它本身并不具有 “革命性” 的变化，也不能真正理解语义，如果某项工作的 “结果” 非常重要，那么你不能完全信任人工智能。

如果人工智能希望真的理解语义，那么它必须将文字同现实世界建立联系并交互。

显然，这一点GPT-3还无法做到。

引用链接：

https://www.nabla.com/blog/gpt-3/

https://futurism.com/the-byte/godfather-ai-trashed-gpt3

https://news.ycombinator.com/item?id=24907318

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