“我一生中从未见过，至少在我从事科技行业的30年中，美国西海岸的先进科技可以在几个月内以非常真实的方式出现在印度农村。我不认为在过往的工业革命中有过这种现象，对于知识型工作者来说，也许这一次完全等于工业革命。”
在瑞士达沃斯举行的世界经济论坛的一场对话中，现任微软公司CEO、董事长萨蒂亚·纳德拉曾这样表示。
让我们借用上帝的权柄来操纵时空，把一个生活在10世纪的罗马农民带到15世纪中国，虽然当地礼仪和语言有所不同，四周的农田和建筑仍能让他感到如归故土般熟悉。但如果把某位15世纪的哥伦布水手转移到21世纪的城市附近，他会发现自己完全无法理解周围几乎所有事物。因为在过去短短250年间，人类的科技和经济发生了三次爆炸性增长，几乎所有人（而不是一小撮精英人群）的物质生活都发生了翻天覆地的变化，我们把这种涉及几乎所有人的生产力变革称为“工业革命”。
ChatGPT出现的短短两个月内，我身边自然语言处理领域从业的朋友们就经历了两场深深的焦虑，一场是ChatGPT刚诞生时，对自己研究方向的反思，另一场则来自于现在的资本狂潮。固然，现在以ChatGPT为代表的AIGC（生成式人工智能）存在真实性、可控性、时效性和理解力问题（事实上微软新版Bing里已经解决了很多），但让人恐惧的是，这些问题仿佛并非无法可解，而是更让人心生害怕的是，未来近在眼前，如果不拥抱变化，也许便如那位来自15世纪的哥伦布水手，一夜之间，自己便几乎成为了变化本身。
我们不得不承认，正如纳德拉所言，一场新的、关于“智能”的工业革命的萌芽正破土而出。对比从前，ChatGPT的优势并非“把信息分发给每一个需要的人”，而是“预测性地表示*和调用信息”，也是因此，它不是传统互联网应用，比如搜索引擎、聊天工具或者新闻推荐的简单复刻。
如果把各类人工智能算法比作蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网，作为人类历史上用户数最快过亿的消费级自然语言处理应用，ChatGPT就像初生的汽车、电话或者互联网网站，正以前所未有的速度让原本分散在各领域的自然语言处理算法“飞入寻常百姓家”，影响到几乎所有人的生活。
在最近这两个月里，随便一搜就可以看到，太多的科技领袖，从马斯克、纳德拉，到李开复、周鸿祎等，都在发声称ChatGPT即将改变世界；太多的互联网公司，比如谷歌，微软，阿里，百度正在抢占潮流；又有太多的学术机构、高校也开始讨论ChatGPT生成论文是否符合学术规范；而突然之间又有太多各行各业从业者燃起了被ChatGPT替代的担忧与焦虑……
很多人开始问，这种生成式人工智能会像远古人类一样产生智慧吗？在这场由机器思维开启的工业革命里，ChatGPT是怎么发展到现在的？它的局限是什么？它对我们每个人的命运意味着什么？在这篇文章里，我尝试对上述几个问题作出回答。
或许此后，每位读者都会对“怎样对待ChatGPT”这个问题有自己的想法。
ChatGPT更像人，
它就一定更智能吗？
“思维”帮助人类统治地球至今。不论你喜不喜欢，它都正粗暴地推着每个人的后背进入下一个房间，虽然我们并不知道房间里是天使还是魔鬼。”
回溯历史，自人类开始直立行走至今已有250万年光阴。在这漫长的进化过程中，我们的先祖使用火焰、工具和石头建造道路、城市和高塔，驾驭蒸汽、闪电和钢铁征服大地、海洋和天空。我们超越了儒勒·凡尔纳的想象，只需要48小时就能环游世界；我们完成了40亿年里地球生物从未完成的壮举，踏上了月球。越来越多的人类相信，思维是人和动物的本质区别，而7倍于同体重哺乳动物的大脑容量是人类先祖产生智力、开启长达7万年地球统治的关键。
人类一直在试图仿制自己，从神话到现实。
神话史上第一个“机器人造物”塔罗斯之死，现藏于意大利贾塔国家考古艺术馆
古希腊神话里，宙斯曾授命工匠之神赫菲斯托斯锻造一个力大无比、按照特定程式来运作的青铜巨人“塔罗斯”，用来保护克里特岛免受外来入侵。当时的塞浦路斯艺术家皮格马利翁精雕细琢后爱上了自己的雕像造物“伽拉忒亚”，幸运的是爱神最终成全了他们的爱情并使其成为活人。《列子·汤问》中也曾记载，匠人偃师用皮革、木头等材料制造了一个舞姿优雅、动作千变万化的艺人献给周穆王，周穆王信以为真，却因为吃醋差点杀了他。然而，在那时，这些想法只能停留在少数人的想象中。
这一切，直到两大信息巨头相遇。或许是冥冥之中的神灵指引，1942年末，阿兰·图灵被英国政府派遣到贝尔实验室参与安全通信研究，在这里，他遇到了正在数学组任职的克劳德·香农。当时，《论可计算数及其在判定性问题上的应用》已经发表，图灵也已经完成了“图灵机”这样的概念模型设计，试图以此模拟人类的计算能力。
在一次自助餐厅的相遇过程中，香农对这样的概念模型也表示了极大的兴趣，两人在不断讨论中认为，既然计算可以被机器模拟，那这样的概念模型是否能扩展到描述人类所有的“智能”行为？那么对人来说，什么是“智能”？
两位信息科学巨匠陷入了漫长的争论，直到图灵离开美国也没有得到确切结果，但正是这些富有价值的讨论，让人工智能这个概念开始生根发芽，从“神话”走向“科学”。在此后数年时间里，图灵开始逐渐意识到定义“智能”或许并非是合适的开端，因为这是个哲学问题，它并不能在现实中通过实验验证。那么，假如“智能机器”可以表现得和人类一样好，那么我们是不是也可以通过它的“模仿水平”判断“机器智能”程度？
答案是肯定的，这就是如今举世闻名的“图灵测试”。
所谓图灵测试，即：让计算机在不和人接触的情况下进行对话，如果人无法分辨对方是人还是机器，那即可认定机器存在智能。
最简单的图灵测试内容
图灵在提出图灵测试时，不会意识到一个简单的思维实验会对后世产生如此重要的影响，以至于在此后几十年里，几乎每段时间都会有各种各样的人或公司声称自己的机器人通过了“图灵测试”，即使这些“图灵测试”仅仅是“缩略版本”。例如在英国皇家学会的测试规矩里，如果某台机器在一系列时长为5分钟的键盘对话中，被误认为是人类的比例超过30%，那么这台机器就被认为通过了图灵测试。于是出现了很多“能够在5分钟长度对话里骗过人类”的对话机器人。
历史上也有一些反对者曾经试图证明图灵测试只是“模仿”，而非智能的充分条件，比如“中文屋”问题：如果我们假设屋子里有一个不懂中文的人，和一本他的母语写的中文规则书，那么他就可以回答来自屋外的任何中文问题，但这个人本身并不具有对中文的理解能力。如果把这个屋里的人换成机器，那么反对者认为，即使机器可以通过中文描述的图灵测试，我们也不能称它具有“智能”。
“中文屋”能否成立其实很值得思考。因为如果图灵测试持续时间足够长、对话话题足够广，规则书就会因为需要包含过于多样的语法规则而无法真实存在。但是无论如何，“中文屋”、以及此后的“布洛克脑”等问题都让我们开始反思图灵测试本身。
机器智能真的会表现的和“人类智能”一样吗？完备的图灵测试可以判断机器能不能思考，但是不够完备的图灵测试又没有太多意义。它符合我们现在对机器智能的要求吗？
这两个问题的答案也许都是“并不能”。机器在计算能力上始终会高于人类，而我们也永远不会去追求机器智能和人类智能完全相等，比如让机器帮助人类判断“今天的菜是不是好吃”。强行追求机器和人类无差别或许在人工智能这条路上并非好标的。
然而，即便如此，ChatGPT通过图灵测试了吗？
并没有，这是ChatGPT自己说的。我测试了一下，对这个结果表示同意，因为它在某些关键问题上依然有点“智障”。
ChatGPT的威诺格拉德模式挑战（图灵测试的一个变种）结果：失败
ChatGPT无法通过图灵测试的原因有很多，比如它其实并没有完全获得“世界常识”，而是更专注于“语言知识”；比如它只是寻找概率最大的回答和句子格式，这是联想而非真正的逻辑推理。但就一个专注于语言的大模型来说来说，它的“说话水平”毫无疑问已经超过其他领域的主流人工智能模型。
有意思的是，最近有项研究重新审视了经典图灵测试，并使用图灵测试的论文内容作为基础，使用ChatGPT生成了一份更可信的论文版本，来评估它的语言理解和生成能力。写作辅助工具Grammarly认为ChatGPT生成的论文得分比图灵原始论文高出14%。这或许有一定象征意义。
考虑到图灵测试所追求的并非对ChatGPT们长处的最佳利用。那么我们更应该思索的是，我们在未来会有一个比图灵测试更好的评价标准吗？现代是否需要一种测试去衡量各类生成式人工智能的进步，而不是仅仅以它们模仿或愚弄人类的能力为标准？
这或许是更加迫在眉睫的问题。