当ChatGPT遇到知识图谱之时,再谈产业智能化应用 当ChatGPT遇到知识图谱之时,再谈产业智能化应用

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当ChatGPT遇到知识图谱之时,再谈产业智能化应用

Time:2023-04-07

作为一款现象级AI应用,ChatGPT几个月来热度不减,吸引越来越多的人去尝试、探索。同时,人们对ChatGPT的关注点也趋于多元化,不少人从最初的兴奋和好奇转向深层思考。各国开始关注ChatGPT的潜在风险,比如,它对人类社会的潜在影响,如何构建新的治理机制来扬长避短让ChatGPT更好地服务人类?考虑到这些风险不仅影响到个体,还有可能波及整个社会,值得我们提前关注。



警惕AI作恶


当人们惊叹于ChatGPT出色的逻辑回答甚至创作能力时,也有不少有识之士开始关注ChatGPT的“可怕”。


作为一位长期扎根于人工智能行业的资深人士和技术专家,刘激扬对此有着自己的观察。他认为,ChatGPT这类技术看起来能解决一些代码问题,回答一些数学问题,帮助人提炼文章的主题含义。但是,这种技术如果开放给大众之后,也有一些问题值得注意,比如对教育行业的冲击。


他解释说,在教育领域,学生解题其实是对学生知识储备的提升和思维能力的训练。做题本身不是目的,不是说这道题ChatGPT给了你答案,就解放了你的生产力。相反,过度依赖,其实是本末倒置,失去了让人发展智力的机会。


“这个意义上来讲,对于AI的应用,怎么算是把人从繁琐的工作中解放出来,怎么算是让人产生依赖失去锻炼自身能力,变得更笨,让一部分人更依赖另一部分人,值得探讨。”他说。


类似的还有推荐系统,人工智能算法会持续推送人感兴趣的东西,但是不会给人更全面的认知,长期下去就可能会产生信息茧房等负面效应,让人失去全面思考的判断力。


ChatGPT的另一个问题是被它的错误内容影响。ChatGPT的内容来自互联网,由于内容太过庞杂,要对这些内容一一进行甄别和清洗也不现实,这就导致ChatGPT可能输出一些错误内容。如果面对它的是一些未成年人,其自身辨识能力不足,有可能会带来不好的后果,特别是一些大是大非的问题会影响他们的成长,比如种族、性别歧视等。


另外,刘激扬提醒说也要警惕ChatGPT被误导和“污染”,发布一些不应该发布的内容(如指导犯罪的内容),避免成为第二个“微软的泰依(Tay)。2016年3月微软发布了聊天机器人、“19岁少女”泰依(Tay),吸引了推特上许多年轻人与其对话互动。但也正是通过对话,泰依在一天之内学会了满嘴脏话,言语中不乏许多偏激言论。15个小时后,泰依被迫下线。这不能不说是一个悲哀的结局。



为ChatGPT建立治理体系

目前ChatGPT只是在公测阶段,应用的范围还比较有限,大部分也都是娱乐性的聊天,这些不利影响还不明显,但是,随着应用范围的不断扩展,特别是一旦进入工业生产领域,这些不利影响可能引发严重后果,为此我们需要建立配套的治理机制。


“从人类的技术演进来看,每一项重大新技术产生后,都需要人们更多的知识和努力去应用好它,防止不受控的状态。而且,技术越复杂,潜在的破坏性越大时,对于人的要求越高,越需要负责任的企业和组织理解技术本质,持续投入对技术应用场景及安全可控方面的研究和落地,对社会负责。”刘激扬说。


好在ChatGPT可能带来的不利影响已经得到OpenAI公司和不少组织及国家的关注,相关立法正在讨论之中。目前,ChatGPT已经引起欧盟关于人工智能立法的讨论,预计在3月初,欧盟有望就2021年提出的《人工智能法案》达成一致。OpenAI公司也表示将对ChatGPT进行升级,以减少偏见和不良行为。


在我国,人工智能领域的监管立法已有初步尝试。比如,《互联网信息服务算法推荐管理规定》已于去年3月开始实施。在地方,2022年9月,深圳、上海先后发布了《深圳经济特区人工智能产业促进条例》《上海市促进人工智能产业发展条例》。


只是目前这些法律、法规还都是一些框架性要求,相关规定怎样去落实,还有很多问题需要解决。比如,人工智能应用在输出虚假信息造成一定法律后果之后,平台、使用者、模型训练者各自应该如何承担责任,并没有明确规定。


刘激扬表示,在重大技术产业落地的同时,都会形成与此匹配的生产组织形式,也就是通常所说的生产力决定生产关系。新兴技术给人类社会带来的冲击,是前所未有的,ChatGPT算是其中之一,未来肯定还会有比这个更惊人的技术产生,但人们总会找到解决办法。



致力于AI场景化落地


虽然目前ChatGPT配套的治理机制还跟不上,ChatGPT本身也还有不足,但这并不影响人们对ChatGPT技术先进性的认可,也不应该妨碍我们积极探索使用ChatGPT和背后的技术。作为一家根植于大数据和人工智能技术的公司,国双就在积极探索GhatGPT和背后的生成式AI技术应用到工业场景的可能性。


刘激扬说,国双自成立以来就一直在数字化、智能化产业领域持续投入研发,承担着帮助客户安全有效地利用新一代信息化和智能化相关技术,解决自身业务问题,持续提高效率的职责。所构建的技术和产品体系,既有像ChatGPT此类数据驱动的工具方法,也有一套闭环的、帮助企业进行数据治理、知识治理,继而实现产业场景落地的工具集。其中一些工具和方法中对于ChatGPT的落地行业应用就有很强的借鉴意义。


众所周知,机器学习本质上是计算概率来进行预测,早期机器学习主要是基于统计学(比如聚类)来计算概率、进行预测,后来出现了深度学习,采用神经元网络来做这件事。在丰富的数据和强大的算力加持下,深度学习得到了更广泛应用,成为了主流。但这两者各有优缺点,完全可以结合起来。


刘激扬说,一个好的产品常常会综合使用这些技术。以国双的司法大数据引擎“法信”平台为例。“法信”在功能上与ChatGPT有些类似,用户输入一段描述性的文字,它能在由全量文书构建的数据仓库中进行相关性的比对,从而调出相关性最高的文书,整个过程响应迅速,匹配精准。2018年,在由中国司法大数据研究院(最高人民法院智慧法院重点实验室)联合多方举办的 “中国法研杯”司法人工智能挑战赛上,国双曾荣获第一名。


“法信”的强大功能源于其学习了几千万份法律文书,包括法律、法规和案例等,其中不仅用到了自然语言处理技术,也利用了机器学习和知识图谱等技术。多种技术的应用不仅使其答案更准确,同时也让答案可解释。比如,给出一个案例,“法信”平台不仅能给出判罚结论,还能给出它依据的是哪些法律条款。显然,这种答案的可解释性正是ChatGPT需要的。另外,知识图谱帮助构建的知识框架,对于保证结果的准确性也发挥了很重要的作用,这一点对于ChatGPT也有参考价值。


当然,刘激扬透露,国双也在研究和借鉴ChatGPT的优点,以进一步改进和丰富自身产品功能。比如ChatGPT的多轮对话能力就是很多平台所需要的,未来会重点研发。


刘激扬表示,以ChatGPT为代表的新一代智能化技术的普及和推广,将极大提升组织生产力,也相应地带来生产关系的变革,促进组织的数字化、智能化转型。国双将积极拥抱这些技术,针对客户的场景问题,以企业自身的高价值业务问题作为切入点,实现规模化、安全可控的产业化落地,推动组织的数字化、智能化转型。





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