来源：深究科学

作者：常春藤

3月15日，OpenAI发布最新消息，GPT-4的能力令人印象深刻，在标准化测试和其他基准测试中，它比之前的模型表现得更好，可以跨数十种语言工作，还可以将图像作为输入对象，这意味着它能够描述一张照片或图表的内容。

据了解，相对于其他测试，GPT-4在“考”SAT的分数上增加了150分，即1410分（满分1600分），并且在模拟律师资格考试中从倒数第一跃升至前10%。

此前ChatGPT只能处理文本，GPT-4则可以准确地回答了有关图片的问题。但目前，图像识别功能还没有公开。

此次公开的GPT-4模型，是GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5、InstructGPT、Chat GPT等一系列被称为“大型语言模型”(LLMs)的最新版本，这些模型是人工智能程序，可学习、预测哪些单词最有可能的相互关联。

事实上，对这些模型的研究，可追溯到20世纪50年代一些最早的人工智能研究：一台能够理解和生成语言的计算机必然是智能的，即我们现在熟知的“图灵测试”，它通过文本输出的方式来判断计算机的智能。

21世纪初，当时计算机科学家开始使用一种受人脑启发的程序，即神经网络，由许多相互连接的人工节点层组成，这些节点层处理大量的训练数据，以分析和生成文本。近年来，由于一些关键点的突破，生成式人工智能迎来了春天。

此次升级版的GPT-4，可根据前一个短语或之前的许多单词进行预测，并以不同的方式衡量每个单词的重要性。

因此，它在语言方面有非凡的能力，可以写短篇故事、散文和广告文案等。一些语言学家和认知科学家认为，这些人工智能模型显示出对语法的良好掌握，至少在OpenAI看来，甚至可能有一定的理解或推理的能力——尽管后一点非常有争议。

GPT-4既是语言研究的最新里程碑，也是更广泛的“生成式人工智能”爆发的一部分，能够根据提示，生成图像、文本、代码、音乐和视频的程序。

如果GPT-4实现了OpenAI的宏伟承诺，它将重新定义人类的认知和创造力，就像互联网当年出现时那样。OpenAI将其LLMs的每一次新迭代都视为朝着公司既定使命迈出的一步，即创造“通用人工智能”，一种“造福全人类”的方式学习并擅长所有事情的计算机。

OpenAI的首席执行官Sam Altman告诉《纽约时报》，目前GPT-4并没有解决推理或智能问题……它只是在现有基础上向前迈出的一大步。

也有许多批评人士表示，GPT-4并非这么智能，它根本上不理解，也可能无法理解这个世界。

此外，研究人员越来越关注偏见、歧视等话题。未来GPT-4或其他语言模型，有一天可能需要打破这种根深蒂固的模式。

无论我们如何对通用人工智能进行评价，它的确在改变不同行业的规则，例如学术论文写作、出版等行业。

在传统的论文撰写过程中，通常会有四个阶段：理论研究、文献综述、数据收集以及测试评估。未来研究人员可基于此，对ChatGPT或GPT-4等程序进行改造：

第一阶段，理论研究时，ChatGPT指定的一些宽泛主题撰写初稿；

第二阶段，研究人员在编写程序中添加了不到200份与所给话题相关的现有研究摘要，要求ChatGPT在撰稿时参考这些文献；

第三阶段，收集数据时，研究人员会添加“领域专业知识”，让论文信源更加可靠；

第四阶段，研究人员阅读计算机程序生成的内容，再给出改进建议。

科学家普遍认为，人机结合的论文是能够被学界所认同的。

这无疑是个重磅消息：使用ChatGPT或GPT-4能够产生高质量的学术研究内容。

除了论文写作，从图像和音乐生成到新的机器学习算法的开发，生成式人工智能正在应用更多的场景中。

在生物技术领域的应用，它也被很多人看好，目前有数十家公司在这个领域耕耘。2022年，至少有20亿美元投资于生成型人工智能公司，随着人工智能在生物医学领域中的表现，这一数字还会持续增加。

通用人工智能未来将会开启生物医学一个全新的时代。

参考资料

1.https://openai.com/product/gpt-4

3.当ChatGPT杀入学术出版领域，有人开始围堵，有人悄悄地打开大门.深究科学.

4.ChatGPT Changed Everything. Now Its Follow-Up Is Here.