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原标题：ChatGPT 可以被培养成作家吗？（内含福利）

ChatGPT的诞生和应用在全球范围内热度持续不减，对话、写代码、翻译、写论文、写剧本、写新闻报道，一本完全由AI撰写的图书《寻找人生目标的45种方法》 （45 Ways to Find the Purpose of Life，暂译）也即将出版。

AI真的能进行创作吗？如果让足不出户的AI创作旅行文学呢？出于好奇，我们尝试引导ChatGPT写了一段斯德哥尔摩的雪景：

除去表达上的逻辑欠缺，这段文字更像是拼贴式的作文，适用于众多场景。

再看这段文字：

我从斯德哥尔摩搭乘夜班火车，于下午两点一刻到达瑞典拉普兰地区。十一月中旬的此刻已是黄昏，或者说“蓝色时分”，石板色的雪看上去比白雪更冷。另外五位从基律纳下车的乘客很快坐上私家车或唯一的那辆出租车消失了，空空荡荡的火车继续向挪威边境驶去。车站空无一人，我找不到人来打听酒店的方向。天空忽然被一阵急雪填满，奇特而忙乱的雪花，在一盏孤零零的路灯发出的冰柜般的寒光下飘舞。

――摘自《旅行写作指南》

寥寥数语就描绘出当地特有的自然和人文景致，借由仔细斟酌过的措辞和比喻，融入了作者自身的经历、观察、感受和审美，这样的文字恐怕是难以用冰冷的算法复制的。

不过，AI具备超强的学习能力，如果培养它接受大师的写作训练，我们还会得出同样的结论吗？它能写出更好的作品吗？

Step 01 写作的根基

在构思一个故事之前，“事实”与“记录”是素材的收集箱、灵感的培养皿，是一切创作的根基。结合文字和影像等形式，记录见闻与感受。

传奇大师格雷厄姆・格林曾获21次诺贝尔文学奖提名，无论身在何处，他每天都坚持写作，一次五百字，常常就写在随身携带的小记事本上。

纪实摄影家 多萝西娅・兰格曾说“ 相机是一种工具，教会我们如何在没有相机时看世界。”写作也是一种工具，教我们如何在手中没有笔时观察日常生活。记录得越多，观察到的也越多,仔细观察能为熟悉的事物注入新的理解。

Step 02 参与式观察

浸入到故事的环境当中，成为见证者和参与者，尝试触达表象之下的真相。

现代旅行文学教父 保罗・索鲁认为便捷的通讯和社交媒体让人难以专注，会令体验大打折扣，他建议写作者“ 学习当地的语言，与当地人交流，与他们共同生活，并慢慢回归自我”。

凭借《扫地出门：美国城市的贫穷与暴利》摘得普利策奖的社会学家 马修・德斯蒙德，曾与失去住房的人们共同生活在拖车里。他直言：“ 当你试图了解他人的行为时，你要尽可能全面而真实地按照他们的生活方式来塑造你自己的生活。”

马修・德斯蒙德

Step 03 倾听不同的声音

多元的观点和言论有时是对主题最好的阐释，保持开放的心态，才有可能遇到惊喜与意外。

诺奖得主 S. A. 阿列克谢耶维奇在记录切尔诺贝利事件时，如实呈现了不同的声音和相反的观点，很大程度上避免了第一视角的偏见，她的这种复调书写，“ 成为了我们时代里苦难与勇气的纪念”。

村上春树也曾表达过类似的观点：“ 我认为自己的工作是观察他人与世界，而不是评判他们。我总是希望自己能摆脱所谓的结论。我想让世上的一切保有所有的可能性。”

村上春树

Step 04 透过他人的眼睛观察自己

来到一个新地方，和当地人探讨你的个人经历、国家、宗教、性别和阶级等，了解他们对自己的看法。

玛格丽特・阿特伍德曾在《加拿大视角》中描述围墙之内的美国侨民大院：“ 当大门一关上，你便来到了纽约州雪城。热狗、汉堡、可乐和摇滚乐将你包围。对美国人来讲，到一个陌生的国度就该像登月一样，背上绑着装满美国空气的氧气罐，身上牢牢套着保护他们不受外界侵蚀的太空服。”

玛格丽特・阿特伍德

借助他人的视角，你可以重新认识自身的文化。正如 格雷厄姆・格林所说，一旦越过边境，“ 你的生活便再也不同于从前”，身体细胞都宛若新生。

Step 05 勤于修改

舍弃不必要的元素、减少形容词和副词，是许多作家认证过的有效提升表达效果的方法――尽管它带给他们的痛苦无异于“谋杀自己的爱人”。

苏珊・桑塔格在谈及修改经验时写道：“ 我从不会写得很快或者很轻松，我的初稿中通常只有少数几个有价值的元素。我必须找到这些元素，进行拓展，没用的或无趣的统统抛弃。”

苏珊・桑塔格

海明威作为“极简主义”写作风格的代表作家，作品简洁干练，光是《永别了，武器》的最后一页，他就改写了39次。

经过交流和磨合，ChatGPT或许能够模仿人类的表达，辅助人类使初具轮廓的创意成型，从而“创作”出更好的作品。 但对于文学创作来说，AI依然无法像人类一样行走、观察、体验、表达情感，更无法身临其境地探索未知，通过自我与外部世界的碰撞，呈现层层积淀出的生命的厚度与温度。

对创作者来说，不论哪种写作体裁，“行走”都是一个永恒的主题。古话说 “读万卷书，行万里路”，走向未知之地，就是抵达自我之谜、重构主观视野的门径，用文字记录和留存记忆，或许是一种天然的冲动。

从三毛笔下炽烈的撒哈拉故事，到何伟的《江城》《寻路中国》《奇石》；从李娟笔下纯净的阿勒泰“冬牧场”，到刘子超深入“失落的卫星”中欧腹地的冒险之旅…… 除了绝妙的文笔和新奇的异域见闻，写作者突破自我的勇气、不可预知的遭际、与不同人的交流与碰撞、对陌生文化的理解和阐释，都是行走带来的独有魅力。

然而现实中的我们，尽管向往远方、热爱旅途中的一切风景，却难免像未经训练的ChatGPT一样，常会遇到这样的问题：印象深刻的经历，到了笔下却变得不疼不痒；新鲜劲烈的体验，写出来却像跑气的可乐一样乏善可陈；讲述不同地域的故事，读起来却千篇一律。

日常生活中，我们应当怎样留存脑中闪现的吉光片羽？怎样写出一个有力的句子？又该如何讲好一个故事？

《旅行写作指南》以 海明威、玛格丽特・阿特伍德、村上春树、乔治・帕克、何伟等62位大师级作家为例分享创作心得，以“旅行”为引，将 大师理念、经典案例、海量资源……梳理成脉络严谨清晰的10堂课。

从选题到构思，从初稿到修改，从细节刻画到风格塑造，这本书深度分析了随笔、游记、回忆录、人物特写、新闻采访等多种写作体裁，解答了写什么、怎样写、怎样写得更好。这本书已经被多所高校定为写作课教材和推荐用书――芝加哥大学、佛罗里达大学、美国最大的创意写作学校“哥谭写作坊”都在其列。

托妮・莫里森说：“我们拥有语言，它正是衡量我们生命的尺度。”从记录事实到讲述故事，从观察他人到认识自我，人类通过写作创造了世界的种种样貌。经历过封闭隔绝的日子，我们更容易发现行走的重要性，渴望踏出围城，跨越庸常的边界，去发现和感受生活中的新奇与悸动，重新“做一个世界的水手，奔赴所有的码头”。

旅行文学则更进一步， 一支笔，一场漫游，便可以想象和参与另一种人生。描摹旅途、记录感动、思考深意…… 文字是连结自我与世界、抵抗虚无和困顿的途径，让人以开放的视野和心态去理解和接纳，消解生活的种种不确定性，从而重新掌握生命、确认自我。

无论外界如何更迭变换，去看，去听，去沉浸，去成为探险者，去体验不同寻常的生活，去捕获那些迷人的、散落在世界各地的故事，或许可以在这个科技超速发展的时代，重新找到数据和算法不可触达的人性的温度，抵达一片人生的无限之地。

特别福利

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Q4：【【微信】】可以在教育行业中带来多种变化和机遇

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• 人工智能会不会把人类培养成智能人工，失去思考创新能力，思维懒惰，过分依赖
• 如何辨别其生成回答的正确性？【【微信】】并不具备甄别虚假信息的功能
• 人工智能的当前技术水平远未达到人工智能能力的最终状态

• 比尔・盖茨盛赞【【微信】】：称其“不亚于互联网诞生”
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• 微软公司以数百亿美元投资 【【微信】】，并计划将其整合到微软的 【【微信】】 办公软件和 Bing 搜索引擎之中

• 2023 年 2 月 7 日，百度公众号发出简短而震撼的《官 宣：文心一言》
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1. 答案缺乏可靠性是目前【【微信】】面临的最大挑战，特别是针对事实性和知识性相关的问答
2. 大型语言模型经常会产生不准确、误导或错误的信息（并自信且令人信服地呈现）【这一点很致命，即使是 99% 的准确率也不足以让市场广泛采用】
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4. 可能会表现出偏见。由于【【微信】】训练数据源于大量的互联网数据，它可能会受到互联网偏见的影响，例如对某些人群或观点持有偏见，并在回复中表现出来
5. 无法真正理解人类的情感，例如愤怒、悲伤或喜悦，因此它可能会产生缺乏情感的回复
6. 对于某些复杂的问题，【【微信】】可能无法提供有意义的回复。在面对某些复杂的问题或任务时，【【微信】】可能会出现回复不连贯或者无意义的情况

1. 【【微信】】就是一个语言大模型，语言大模型本质就是一种深度神经网络，深度神经网络本质就是一种统计模型，就是从高频数据中习得相关模式
   • 引入了核心技术RLHF (基于人类反馈的强化学习)，即用强化学习的方法，利用人类反馈信号直接优化语言模型
   • 很多常见的知识或事实，在训练数据中出现频率高，上下文之间的模式比较固定，预测的词语概率分布就比较尖锐，熵比较小，大模型容易记住，并在解码过程中输出正确的事实或知识。
   • 有很多事件和知识即使在非常庞大的训练数据中也很少出现，大模型便无法学习到相关模式，上下文之间的模式比较松散，词语预测的概率分布比较平滑，熵比较大，大模型在推理过程中容易产生不确定性的随机输出。这是包括【【微信】】在内所有生成式模型的固有问题
2. 【【微信】】 的“创造性”或“创新能力” 本质是超级算力加持的“量变”，也是某种“质变” 预料的结果，貌似自发的创新能力的实质是人的智 能的预设，如同海德格尔的“技术的座驾”。只要数据模型或语料库足够巨大，“量变引起质变，这是绅士们从来没有嗅到的”
3. 【【微信】】在同一个对话过程中会非常相信用户的反馈。其次，即使用户反馈的信息是正确的，但因为可能出现频率不高，基础大模型不能根据低频数据更新参数，否则大模型就会对某些长尾数据进行过拟合从而失去通用性

• 人工智能 当前处于由弱到强的过渡阶段，【【微信】】 并未达到强人工智能
  • 弱人工智能
  • 通用（强）人工智能，即像人类一样拥有全面智能
  • 超级人工智能
• 稀疏专家模型
  • 基本概念
    • 【【微信】】使用的模型是很密集的，这意味着每次模型运行时，都会使用它的每一个参数。例如，每次您向 GPT-3 提交提示时，模型的所有 1750 亿个参数都会被激活以产生响应。但是，如果一个模型能够仅调用其参数中最相关的子集来响应给定的查询呢？这是稀疏专家模型背后的基本概念
  • 关键优势
    • 与密集模型相比，它们可以更大且计算要求更低，稀疏模型使得能够在不增加运行时间的情况下训练更大的模型
    • 它们比密集模型更具可解释性（人类理解模型为什么采取它所做的行动的能力）是当今人工智能最大的弱点之一
  • 为什么稀疏模型被称为稀疏专家模型？
    • 因为稀疏模型可以被认为是由充当不同主题专家的“子模型”的集合组成的。根据提供给模型的提示，模型中最相关的专家被激活，而其他专家保持不活动状态。

1. 专访复旦教授张军平：国内想超越【【微信】】，要在编程、硬件、数据上同时使力【来源：搜狐科技】
   1. 复旦大学计算机科学技术学院教授、博士生导师张军平表示：“我认为【【微信】】已经走在了弱人工智能与强人工智能之间的边界上。”
   2. 有斯坦福大学学者甚至认为【【微信】】背后模型拥有心智，相当于人类9岁儿童
      • 张军平对此持反对意见。他认为，从计算机角度来看，【【微信】】本质上是程序，看起来像有人的心智，但与真正有心智之间有本质的区别，两者实现的路径完全不一样，“AI需要消耗巨大的电力、算力，人类大脑工作一天消耗的能量只有20多瓦。”
   3. 在张军平看来，国内要想做出超越【【微信】】的产品，需要在编程、硬件、数据这三方面同时使力。以硬件为例，美国对顶级计算芯片有限制，比如【【微信】】用的N【【微信】】国内无法获取，这导致算力上会有差距
2. 【【微信】】之后，下一代大型语言模型在哪里？【来源：学术头条】
   1. 大模型可以产生训练数据来用于改善自己【已经部分实现】
      1. 第一项工作："大型语言模型可以自我改进"的研究工作，使得 LLM 模型在 GSM8K 上的性能从 74.2% 提高到 82.1%，在 DROP 上从78.2% 提高到 83.0%，这两个流行的标准用于评估LLM 性能
      2. 第二项工作：这项工作建立在称为“指令微调”的重要 LLM 方法的基础上，【【微信】】 和其他指令微调模型依赖于人工编写的指令，而该研究小组构建了一个模型，可以生成自己的自然语言指令，然后根据这些指令进行自我微调。性能提升非常显著：这种方法将基础 GPT-3 模型的性能提高了 33%，几乎与 【【微信】】 自己的指令调优模型的性能相当。
      3. DeepMind 的 Chinchilla 是当今领先的 LLMs之一，接受了 1.4 万亿个Token的训练
   2. 大模型可以核查确认事实【待解决实现】
      1. 【【微信】】 首席执行官 Sam Altman 本人也承认大型语言模型经常会产生不准确、误导或错误的信息，他最近警告说：“【【微信】】 非常有限，但在某些方面已经足够出色，足以给人一种伟大的误导性印象。现在依赖它来做任何重要的事情都是错误的。”
      2. LLMs 的幻觉问题是否可以通过对现有架构的渐进式改进来解决，或者是否有必要对 AI 方法论进行更基本的范式转变以赋予 AI 常识和真正的理解，这是一个悬而未决的问题。
      3. 解决方式：
         1. LLM 从外部来源检索信息的能力
         2. LLM 为他们提供的信息提供参考和引用的能力
   3. 海量稀疏专家模型【附：人工智能的基本了解】
3. 美国微软内部人士：凡是称要投资几个亿搞【【微信】】的，都是*【来源：网易新闻】
4. 比尔・盖茨盛赞【【微信】】：称其“不亚于互联网诞生”
5. Meta AI 负责人 Yann LeCun近日表示：“就底层技术而言，【【微信】】 并没有特别的创新。这不是革命性的，尽管这是公众对它的看法。只是，你知道，它被很好地组合在了一起，做得很好。”，底层技术：是自回归、自我监督、预训练、密集激活的基于Transformer的模型
6. 据报道，高达89%的美国学生承认在完成作业时用过【【微信】】，甚至【【微信】】还通过了年薪18.3万美元的谷歌工程师面试。

[【【微信】】的运行模式、关键技术及未来图景_朱光辉]【重点】

[【【微信】】爆火后关于科技伦理及学术伦理的冷思考_令小雄]