哲学家 Harry 将“胡话（ ）”定义为不考虑真相而旨在说服别人的言论。按照这个标准， 的新聊天机器人 是有史以来最能胡扯的。
大型语言模型（LLM）经过训练后可以生成貌似合理的文本，而不是正确的陈述。只要是你能想到的话题， 听起来都令人信服，它非常擅长这一点。
但 很清楚，训练过程并没有包含真相来源。也就是说，在教育或回答健康问题之类的应用程序中，以目前的形式使用 不是一个好主意。尽管机器人经常能给出很好的答案，但有时也会完全失败。它总是很有说服力，所以很难区分。
不过，虽然在一般情况下， 和其他 LLM 都无法辨别真相，但在以下三类任务中，它们非常有用：
用户很容易检查机器人的答案是否正确的任务，例如调试帮助。
与真相无关的任务，比如写小说。
可以将实际存在的训练数据子集作为真相来源的任务，例如语言翻译。
让我们开始吧。先是坏消息，再是好消息。
准确性在许多应用中
都至关重要
是迄今为止最好的聊天机器人。不久前，它生成了一些奇奇怪怪的文本，比如解释如何从录像机中取出花生酱三明治……按圣经的风格。
但人们对更严肃的应用场景也很感兴趣，比如将其用作学习工具。有些人甚至预测，谷歌将变得多余。是的， 通常非常擅长回答问题。但危险在于，除非你已经知道答案，否则你无法判断它什么时候是错的。
我们试着提了一些基本的信息安全问题。在大多数情况下，答案听起来似乎是合理的，但实际上是胡扯。下面是一些更复杂的问题：
（阅读原推文：）
关于 和教育，还有一个说法：大学注定要消亡，因为 可以写论文。这样说很愚蠢。是的，LLM 可以写出似乎合理的论文。但是，家庭作业论文的消亡对学习而言是件好事！我们在一个月前写过一篇文章，最近也没什么实际的变化。
搜索呢？谷歌的知识面板已经因权威地提供错误信息而臭名昭著。用 LLM 取代它们可能会让事情变得更糟。 Shah 和 Emily 的一篇论文探讨了用 LLM 取代搜索引擎后会出什么错。
事实上，这些模型无法辨别真相，这就是我们说 Meta 面向科学的大型语言模型 考虑不周的原因。在科学领域，准确性很重要。它很快就遭到了强烈的抵制，公开演示三天后被撤下。类似地，如果你想使用 LLM 回答与健康相关的查询，那么正确性和可靠性就是一切。
但这些模型改进得
不是很快吗？
当然可以。但他们听起来令人信服的能力也在迅速提高！因此，我们怀疑，即使是专家也越来越难以发现错误。
事实上，像 和 这样的模型非常擅长按任何要求的风格生成听起来权威的文本：法律语言、官场语言、Wiki 页面、学术论文、课堂笔记，甚至问答论坛的答案。这产生的一个副作用是，我们不能再根据文本的形式来衡量其可信度和合理性。
吃了不少苦头。在网站上，用户回答编程问题就可以获得积分，积分可以带来特权，包括减少广告和使用版主工具。在 向公众公开发布后，问答论坛收到了数千个使用 LLM 生成的错误答案。但因为这些答案的书写风格是对的，所以必须经过专家审查才能删除。不到一周，该公司就不得不禁止使用 生成的答案，以减少听起来似乎正确的错误答案。
除非 LLM 响应的准确性可以提高，否则我们推测，它在应用程序中的合理应用仍然会比较有限。请注意，GPT-3 已经有两年半的历史了。我们听到的是，这个领域每周都在进步，所以两年半就像几个世纪一样。当它发布时，人们满怀信心地预测，相关应用程序将出现“寒武纪大爆发”。但到目前为止，除了 之外，还没有一个主流的应用程序。
准确性问题并非毫无希望。有趣的是，LLM 似乎在学习让人信服的过程中获得了一些辨别真相的能力。当研究人员要求 LLM 评估自己提出的答案的准确性时，它比随机应变地判断要好得多！为了提高生成答案的准确性，研究人员正在将这种能力整合到聊天机器人的默认行为中。
同时，下面有三种 LLM 非常适用的任务。
编码：用户可以查看基本事实
调试代码是一种可以让程序员（尤其是新手）从 LLM 中受益的应用。在这种情况下，LLM 指出的错误通常很容易验证，所以即使机器人的答案可能有时是错的，也不是一个太大的问题。
（阅读原推文：）
生成代码很复杂。理论上，用户可以验证自动生成的代码是否有 Bug（可能在 LLM 的帮助下）。但目前还不清楚，这是否会比手动编码更快。安全漏洞是一个特别严重的问题。去年的一项研究发现， 生成不安全代码的概率为 40%。他们没有将这一数值与人类程序员进行比较，也没有就是否使用 以及何时使用 合适提供建议，但从结果中明显可以看出，需要谨慎使用。
旨在提高专家的工作效率。那些不会编码的用户呢——他们能使用人工智能工具生成简单的脚本吗？这方面的承诺有很多。这里有一个小实验：
（阅读原推文：
）
使用 LLM 生成代码是一个活跃的研究领域。在提高代码生成的正确性以及减少 Bug 出现的频率方面，还有很大的改进空间。这是一个令人兴奋的领域。
娱乐：真相无关紧要
在上周已经成为了一种娱乐。从编写关于特定人物的笑话，到用智者快言快语的风格解释算法，人们发现了这个工具的许多创造性用途。但是，我们是否可以将 用于更有野心的项目，比如写小说？
LLM 还远不足以生成长篇文本，比如整部小说，因为它们一次只能存储少量的词元。尽管如此，作者和研究人员仍在尝试用它们来获得创意，扩展思路，以及改变文本的风格（例如，“重写这段文本，使其更像狄更斯写的”）。交互式小说游戏如 AI 使用 LLM 基于用户输入充实故事情节。我们认为，在这一领域继续改进不存在什么根本性的障碍。
同样，文本转图像和图像转图像工具也非常适合娱乐，因为创作者可以调整提示信息，直到得到他们喜欢的图像。在最近兴起的应用程序 Lensa 中，用户只要上传几张自拍照，它就能生成各种风格的肖像。它后台使用了 ，这是来自 AI 的一个开源图像生成模型。
先不要得意忘形：种族主义、性别歧视和有偏见的输出仍然是所有生成模型（包括 ）都面临的一个问题。该模型包含一个内容过滤器，可以拒绝不适当的请求，相对于以前的工具来说，它的效果已经足够好，感觉上有很大的改进，不过仍然有很长的路要走。
翻译：利用了潜在的真相来源
值得注意的是，GPT-3 的效果与专用语言翻译模型大致相当， 可能也一样。可能的原因是它可以利用语料库中的基本事实（大致包含网络上的所有文本）。例如，有些网页被翻译成多种语言。当然，在训练过程中，并没有显式的标签告诉模型哪些文本彼此对应，但模型很可能可以自动发现这一点。
目前，如果效果差不多，似乎也没有什么理由说聊天机器人会比谷歌等现有的翻译工具更好。一种可能性是，当两个说不同语言的人进行对话时，像 这样的工具可以扮演传译员的角色，其优点是，在对话中使用的工具可以跟踪对话。这使它能够参考上下文，更有效地完成翻译，并且对用户来说不那么尴尬。
结论：现在判断它
是否具有变革性还为时过早
依托精心挑选的可以像病毒一样传播的例子，生成式 AI 的发布往往让人觉得印象深刻。但这还不是事情的全部。对于许多应用程序来说，即使是 10% 的失败率也太高了。似乎只有在相当有限的一组用例中，缺乏真相来源才不算是什么大问题。虽然这些用途仍然非常令人兴奋，但是，似乎还没有什么迹象表明，人们很快就会在日常生活中使用聊天机器人——用于学习，或作为搜索引擎替代品，或作为交谈对象。
与此同时，我们已经看到，LLM 的第一个突出应用是生成错误信息（Stack ）。当然，垃圾邮件发送者已经在使用 GPT-3 进行搜索引擎营销，他们很高兴拥有 。但是，正如关于转型的预测被夸大了一样，我们不同意网络将很快淹没在错误信息的海洋中这样的说法。
我们期待看到人们创造性地使用 LLM，我们也对炒作和常见的自助服务 AGI 话题感到不安。
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