这次发布的公开信指出，近几个月，环球人工智能实验室“陷入一场失落控的竞争”，以开拓更强大的AI大模型，开拓者乃至所有人都无法理解、预测或可靠掌握这个AI系统。AI开拓职员必须与政策制订者互助，以显著加快开拓强大的AI管理系统。
4月11日，中国国家网信办就《天生式人工智能做事管理办法（搜聚见地稿）》搜聚见地，提出供应天生式人工智能产品或做事应该遵守法律法规的哀求，尊重社会公德、公序良俗。
ChatGPT在2022年11月推出后，在环球掀起热潮，谷歌、亚马逊及海内百度、阿里等一众大厂展开一场AI武备竞赛，致力于开拓自己的大模型。OpenAI今年3月推出更高等别的大模型GPT-4，同时也在研发GPT-5。
图/视觉中国
4月10日下午，搜狗创始人王小川正式投身AI大模型的竞赛，创办公司百川智能，并称 “年底前发布对标GPT-3.5的大模型”。同一天，商汤科技公布“日日新SenseNova”大模型体系。更早前，美连合合创始人王慧文创办光年之外。以ChatGPT为代表的大模型产品是否是AI发展的未来，又是否是通往通用人工智能的路径？面对人工智能的全面来袭，我们该惶恐吗？
欧盟正制订《人工智能法案》
“让我们享受一个漫长的AI之夏，而不是毫无准备陷入秋日。”公开信的结尾这样写道。公开信中，研究者们担心，AI天生的谎话将充斥信息渠道，自动化替代所有事情，进化中的AI未来可能会超越乃至取代人类的思维，乃至让人类失落去对文明的掌握。
未来生命研究所是位于美国马萨诸塞州的非营利组织，致力于推动AI负任务地发展，2018年，这一组织曾让SpaceX创始人埃隆·马斯克、谷歌旗下AI实验室DeepMind等一众AI从业者与机构具名承诺，永不开拓杀手机器人。这次公开信得到的署名支持，包括2018年图灵奖得主、“深度学习三巨子”之一的约书亚·本吉奥，“AI领域最好的教科书”《人工智能：当代方法》的联合作者斯图尔特·罗素，以及曾是OpenAI创始人的马斯克等。
4月10日，OpenAI CEO山姆·阿尔特曼在东京会见日本首相岸田文雄后接管媒体采访。图/视觉中国
中科院自动化研究所人工智能伦理与管理研究中央研究员曾毅也在公开信上签了名，他见告《中国新闻周刊》，呼吁者最担心两点，一方面，技能将对社会产生哪些潜在影响，人类对此还没有做好准备；另一方面，AI大模型天生的一些内容仍具有偏见和危害，不少AI大模型在开拓时缺少伦理安全框架。
曾毅强调，“AI末世论”不是当下须要担心的重点。OpenAI并没有表明目前GPT-4是通用人工智能，但“并非通用人工智能真正到来时，人类的文明才会失落控”。在他看来，ChatGPT成为用户获取知识的一种工具。开拓者为大模型投喂互联网级别的数据，输出端面对的又是开放性提问，这意味着不愿定性大幅增加。多位业内人士认同，目前AI技能带来了巨大风险，但人类对此准备不敷。面对数学、编程、归因等各种问题时编造与事实无关的答案，产生“幻觉”，是GPT-4等大模型最受诟病的毛病，更关键的是，机器在呈现缺点答案时仍看上去非常“自傲且具有说服力”。
大模型天生内容时，“幻觉”并不都是坏事，但代价是，如果没有小心审查，缺点的信息将在互联网上蔓延。人工智能公司小冰CEO李笛向《中国新闻周刊》举例，如果大模型天生内容中，编造的信息只有10％，如果一天中有一亿次的并发（单位韶光内系统同时处理的要求数），便会产生1000万条假，如果被一些自媒体或个人不加审核就投放到市场，几轮转发后，人们便难以追溯假新闻来源。目前AI大模型的问题，不在于它会不会出错、它的能力比人类强，而是并发太高，加上AI极强的说服能力，会造成更严重的后果。
近期，大模型开始被指控陵犯个人数据隐私。3月30日，韩国有媒体宣布，三星内部发生三起涉及ChatGPT误用与滥用案例，包括两起“设备信息透露”和一起“会议内容透露”，三星公司担心，在ChatGPT输入内容后，可能会让敏感内容外泄。当地韶光3月31日，意大利宣告禁止利用ChatGPT，起因是一周前，多名ChatGPT用户表示看到其他人与ChatGPT对话记录的标题。意大利官方认为，OpenAI没有提前奉告、造孽网络用户个人信息，对OpenAI备案调查，并哀求公司作出回应。4月初，德国、爱尔兰、加拿大等相继开始关注ChatGPT的数据安全问题。
当地韶光4月5日，OpenAI在官网发布文章，详细先容了公司在AI安全上的支配，回应干系争议，方法包括模型发布前构建完全的AI安全体系，从用户实际利用中积累履历以改进安全方法，保护儿童，尊重隐私，提高事实准确性等。文中特殊提到，公司将努力在可行情形下，从演习数据集中删除个人信息，对模型微调以谢绝有关利用者个人信息的要求等。
这封公开信呼吁停息对超过GPT-4能力的大模型的研发，换句话说，目前绝大多数大模型研发者并不会面临上述寻衅，OpenAI仍是众矢之的。
并非所有人都赞许公开信的内容。当地韶光3月30日，当古人工智能和机器学习领域最顶级的学者之一、谷歌大脑的缔造者吴恩达连发4条推特，表达反对见地，他认为呼吁停息研发的行为是“一个恐怖的想法”，环绕大模型开拓过程中的透明度和审计办法，制订法规，才是更实用且有效的做法。当地韶光4月7日，2018年图灵奖另一位得主、Meta首席科学家杨立昆在一场直播中表达了相似的不雅观点，支持监管干系AI产品，但不应该监管研究和开拓。
多位受访AI从业者认为，公开信建议的方法都难以落地。比如说，对AI天生的内容加水印。吴恩达表示，对付想利用AI天生的内容伪装、造假的行为，增加水印会构成一定阻碍，但他对这一方案广泛运用并不乐不雅观。这可能会让供应商在激烈的竞争中掉队——用户更方向于利用没有水印的AI系统，从而影响企业的积极性。
此前，OpenAI在干系AI伦理安全领域做了许多事情。媒体曾宣布，OpenAI在非洲肯尼亚雇佣工人，对AI输出的暴力、性别歧视和种族主义辞吐进行标注，只管这一做法被视为对当地人造成极大生理创伤，却能洗濯不少大模型输出的有害数据。此外，GPT-4在2022年8月已完成演习，OpenAI对其安全风险进行了6个月调度，引入50多名专家测试，同时加入人类偏好演习提示、褒奖模式等。
公开信发布后，针对大模型的伦理安全问题，曾毅所在的中科院自动化研究所人工智能伦理与管理研究中央等在海内发起线上调查，截至4月4日，全国超过500人参加，90％参与者认为，为社会做事的每一个AI大模型，都必须实现伦理安全管理框架。“这不应是一个可选项，而是大模型赋能社会前必须要做的事情。”曾毅建议，每个AI开拓机构都应构建一个可技能落地的、有关人工智能安全自动化检测的系统或平台。多位受访者表示，这不能仅靠机构自律，AI在运用阶段仍需有更完善的法律、法规的监管。
4月11日，中国国家网信办起草的《天生式人工智能做事管理办法（搜聚见地稿）》，开始向社会公开搜聚见地。环绕近期天生式AI最受质疑的内容不准确、陵犯个人隐私等问题，《办法》哀求开拓者采纳方法，对演习数据来源的合法性卖力，不得造孽留存能够推断出用户身份的输入信息等。
曾毅向《中国新闻周刊》先容，目前，海内涵人工智能领域顶层设计上有管理原则，但没有干系法律，对付AI的伦理安全只是非逼迫性约束。此外，他参与海内一些人工智能干系管理文件制订时把稳到，一些管理办法只是限定研究行为，在运用层面的管理却是空缺。因此，海内对人工智能的监管在法规和履行管理上仍须要加强。
一贯在AI立法方面走在前列的欧盟正在制订一项《人工智能法案》，该法案正在欧洲议会谈论，估量将于4月26日投票，其核心是基于人工智能的风险等级进行分类监管。但有剖析指出，如何定义“高风险AI系统”是一个繁芜而困难的决策过程。
AI的“iPhone时候”？
2018年起，清华大学人工智能研究院常务副院长、清华大学打算机系自然措辞处理与社会人文打算实验室（THUNLP）卖力人孙茂松带领团队开始研究大规模措辞模型。THUNLP是海内最早开展自然措辞处理研究且极具影响力的科研机构。
这一年，谷歌推出预演习模型BERT，OpenAI推出GPT-1，预演习措辞模型成为自然措辞处理任务的主流范式。开拓者靠不断扩大参数规模，提升AI的能力，比如2019年OpenAI推出参数为15亿的GPT-2，2020年推出GPT-3，将参数提升到了1750亿。
“当时我们在谈论这条路能走多远，即数据和模型规模的增大，会不会达到一个饱和点，能力趋于极限。结果不但没有饱和，反而涌现了质的提升。”孙茂松见告《中国新闻周刊》。大模型的能力在2020年GPT-3推出时已经显现，但仍紧张是完成特界说务，缺少随机应变的能力。直到ChatGPT涌现，在性能上有了一个质的飞跃，显示出了某些通用人工智能的特质。
2月1日，瑞士日内瓦，一些高中西席们参加一场由公共教诲部门组织的ChatGpt研讨会。图/视觉中国
ChatGPT发布后，孙茂松在一次测试中让ChatGPT写一首五言绝句，ChatGPT写得并不完备合乎对仗、押韵的哀求。但是让孙茂松惊喜的是，当他问道，“你以为哪一句写得好？”机器回答，第二句，并剖析由于个中两个词表达了什么情绪，两者之间的关联。孙茂松进一步表示，“我认为第四句更好”，ChatGPT随后对第四句进行了赏析。2015年起，他曾研发过一个人工智能诗歌写作系统“九歌”，2017年面世。想要让AI写诗，他先要设计好一个小模型，输入诗歌类数据时，须要详细标注出一首诗每句的顺序，之后在向AI提问时，它才会挑出某一句来剖析。
“现在不用教它，它能回答出来。我们测试ChatGPT的能力，不用多，只要两三个例子就知道，海内现在AI大模型做不出这一效果。”在孙茂松看来，ChatGPT的出身，意味着人工智能迎来拐点，也将是未来5~10年人工智能发展的一定趋势。
2016年，AlphaGo打败围棋天下冠军李世石，让"大众年夜众为人工智能深度学习的能力感到振奋，但之后，AI的发展陷入寒冬。多位受访者表示，ChatGPT展现的能力与AlphaGo有实质差别。海内子工智能公司出门问问CEO李志飞见告《中国新闻周刊》，AlphaGo的表现，是在有清晰的规则、不涉及与繁芜天下交互、相对大略的环境下发生的。但ChatGPT背后的大模型，展现了措辞、知识、逻辑推理等人类通用的技能，并让人们亲自感想熏染到。
“ChatGPT展现的能力非常实用，与每个人的生活与事情密切干系，这是人工智能发展70多年来从未达到过的时候。”THUNLP副教授刘知远见告《中国新闻周刊》，但终极ChatGPT是人们生活中必不可少的工具，还是会出身另一种形态的产品，有待商榷。
当地韶光3月21日，英伟达CEO黄仁勋在春季开拓者大会上，公开了两款为AI大模型供应动力的新款芯片，并三次激动地说，“我们正处于AI的‘iPhone时候’”。
李笛对AI大模型的意见更为镇静。他认为，过去5年，自然措辞处理技能的发展面临很大压力，比如机器难以理解人的意图，知识图谱的效果不理想，AI大模型办理了这些瓶颈。但考试测验将它与某个时期对标，“或多或少处于各自（商业或奇迹）发展的考量”。
在李笛看来，比较GPT-3.5，GPT-4并没有呈现新的能力，比如打破GPT-3.5期间逻辑思维的办法等。依据AI过去每一轮浪潮的发展，他判断，“目前的AI大模型已经面临瓶颈，行业很快会基于（ChatGPT）的创新，进入到焦灼的竞争状态，直到下一次创新到来。”
近期，OpenAI发布GPT-4和ChatGPT插件功能，都意图明显指向了商业运用。OpenAI推出ChatGPT的插件功能，用户可以安装插件，拓展AI运用的边界。在此之前，ChatGPT的知识只勾留在2021年，如今可以与5000多个第三方插件交互，实现联网，查看体育比分、股票等实时信息，检索公司或个人文档，还可以订机票、订餐。
有网友在ChatGPT接入数学知识引擎Wolfram Alpha插件后把稳到，其与ChatGPT对话时，Wolfram会在涉及数学干系知识时现身作答，并同时在后台不断与GPT系统对话和改动结果，即实现机器间的会话。这被业内视为ChatGPT打造出了“APP Store”，开始变成一个无所不能的业务生态系统。有专家认为，未来GPT-3.5和GPT-4的运用处景会增加很多，可能会颠覆现有的许多做事。
ChatGPT推出后，一度引发环球教诲界的强烈抵制。伴随着大模型的热潮，更多人开始重新思考教诲与ChatGPT的关系，并认为与其将ChatGPT定性为作弊手段，不如让老师给学生展现ChatGPT如何发挥浸染，并担保每个学生的独立思考能力。
孙茂松认为，AI大模型展现的剖析能力，如果利用得当，可以成为一名精良的“智能助教”，帮助人们随时随地学习。美国芝加哥的一位高中生曾对媒体分享了利用ChatGPT的体验：赞助做作业时，ChatGPT能帮他更快、更好地网络和理解主题，他还考试测验把ChatGPT当做一名程序员，向他学习如何写代码。
OpenAI的官方演示中，GPT-4还能假装自己是“以苏格拉底风格回应的导师”，不给学生确定的答案，而是将问题拆分成更大略的部分，帮助学生独立思考。在该模式下，GPT-4谆谆教导，帮助利用者解出了一个二元一次方程组。
AI不应该取代老师，一些老师开始考试测验让AI赞助教课，比如天生传授教化大纲、天生对学生阶段性学习的评估问题，或是天生高质量的传授教化案例，不过，这磨练着利用者能否问出好的问题。好的Prompt（提示词）就像是一个咒语，能让ChatGPT发挥最大潜力。有老师考虑到学生能力的不一，希望ChatGPT给每个学生量身定制差异化作业，便哀求ChatGPT“创建一项作业，对付在该学科知识上有深刻理解的学生来说具有寻衅性，但对付那些不善于这门课的学生，可以给予一些帮助”。
与此同时，ChatGPT将会对更多事情造成冲击。3月，高盛发布一份研究报告显示，以ChatGPT为代表的天生式AI产品，具有超强智能自动化能力，将来会实现“人机协作”的事情模式。根据数千种职业常日实行的任务数据，高盛打算出美国和欧洲大约2/3的事情受到了天生式AI自动化的影响，行政和法律从业者最随意马虎被机器代替，而像建筑、维修、清洁等体力型职业受影响较小。
AI伦理专家呼吁，业内长期谈论的是“有限度地利用AI”，并非所有事情都该当被AI取代。实际上，这个浪潮并不以个人意志转移。但刘知远见告《中国新闻周刊》，未来AI仍旧只是人的工具，人类应将ChatGPT作为一个外部的知识库充分利用，更主要的是，“人类快速接管和利用这些信息，接管ChatGPT供应的启示，去做更有创新性的事情，这也是人类特有的能力”。
3月24日，手机上展示的“文心一言”AI画作。图/视觉中国
“炼大模型”风潮
一个有趣的说法是，ChatGPT被推出后， AI天下被划分成了两派：OpenAI和追赶OpenAI的公司，环球科技公司掀起了“炼大模型”的风潮。
李志飞毕业于美国约翰霍·普金斯大学措辞与语音处理实验室，曾在谷歌事情了三年，任谷歌总部科学家，从事机器翻译的研究和开拓事情，2012年返国，在语音交互领域创业。ChatGPT面世后，他预感“自己的时期到了”。他一个月飞往硅谷两次，与谷歌、微软、OpenAI、Meta等公司的AI工程师互换。他把稳到，美国有名孵化器Y Combinator，可能三分之一以上的项目都是基于大模型做的运用。2月15日，他公开宣告，将在大模型领域创业，要做“中国版的OpenAI”。
4月8日，浙江大学人工智能研究所所长吴飞在一次论坛等分享，ChatGPT的技能路线中，数据是燃料、模型是引擎、算力是加速器。ChatGPT和GPT-4未公开更多技能细节，但参照GPT-3，吴飞估算演习ChatGPT的门槛：数据方面，演习中利用了45TB数据、近1万亿单词，数十亿行源代码。模型规模上，1750亿参数如果被打印在A4纸上，加起来将超过上海中央大厦632米的高度。算力方面，2020年微软为OpenAI打造了一台超级打算机，个中包含1万个英伟达V100 GPU（图形处理器），吴飞估算投入超过10亿公民币。
李志飞估算，做大模型的入门门槛至少须要5000万美元，2000万购买算力，2000万招募人才，1000万购买数据。对标ChatGPT，4月7日，阿里巴巴推出自研超大规模措辞模型“通义千问”，开启内测。一个月前，百度发布大措辞模型“文心一言”。此外，华为在打造盘古大模型，腾讯在加快推进大模型 “混元”，字节跳动也开始布局。
未来是否须要这么多大模型？支持者称，大模型将是未来人工智能发展的根本举动步伐，像水或电一样随取随用。前述公开信快要况描述为“一场失落控的竞赛”，加州理工学院电气工程和打算机科学教授阿布-穆斯塔法对《中国新闻周刊》说，这是一种“感情化”的表述，短期内，只有2~3个像ChatGPT这样强大的AI工具会盘踞环球市场，未来也只有谷歌、微软等少数几家科技巨子能在世界级竞赛中胜出。
李志飞向《中国新闻周刊》阐明，不同于互联网大厂，海内一些创业公司可以针对详细运用处景去定义大模型的能力、参数规模及须要哪些领域的数据，“模型质量不单依赖于模型和数据规模，数据质量非常主要，如果以运用为驱动，数据可以更有针对性选择”。
复制ChatGPT并不大略。2022年5月，由Facebook更名的Meta开源了大模型OPT，并在干系论文中写到，“考虑到打算本钱，如果没有大量资金，这些模型很难复制。对付少数可通过API得到的大模型，无法访问完全的模型权重，使得他们难以被研究。”今年3月，OpenAI首席科学家兼联合创始人伊利亚·苏茨克维尔阐明，不开源大模型是由于担心竞争及担心安全。GPT-4开拓不易，很多公司都想做同样的事情。从安全角度考虑，模型的能力正在变得越来越强，如果开源，可能有人会利用这个模型作歹。
以Transformer为底层技能的大模型至今仍是“黑盒子”，开拓者无法从科学上阐明其内在机制，只能通过不雅观察、履历总结一些结论。有研究者提到，同一组数据，输入先后顺序不同，效果也会有差异。在李志飞看来，小模型跑数据更随意马虎，炼大模型时，工程师在什么韶光把什么类型的数据“喂”给大模型，都变得非常主要。
“目前为止，没有哪一个大模型能复现哪怕是GPT-3.5的能力。纵然OpenAI自己重做，也不一定能复现出之前模型的效果。”李笛向《中国新闻周刊》说。但也有学者对海内研制出GPT保持乐不雅观，OpenAI从2018年以来持续投入完善大模型，有“韶光壁垒”，不存在技能壁垒。
超大的参数规模，是目前OpenAI走出的履历。孙茂松先容，业内评估大模型会关注一个点，是否产生思维链。2022年1月，这一观点首次在谷歌的一篇论文中被先容。大略讲，演习大模型时，不同于传统上给出一个精确答案提示，而是会额外增加一段推理过程。如向大模型提问，“罗杰有5个网球，他又买了两罐网球，每罐有3个网球。他现在有多少个网球？”过去工程师仅在后台提示模型答案为11，但思维链提示是见告它，“罗杰一开始有5个球，2罐3个网球是6个网球，5+6=11。”增加这一步后，模型会模拟人类思考过程，输出结果的精确性显著提升，这也是ChatGPT有别于GPT-3、呈现出推理逻辑的关键能力之一。
孙茂松见告《中国新闻周刊》，目前大模型的参数规模超过约860亿时，思维链才会起到效果，但“这不是科学导出的结果，而是不雅观察出来的”。人们将炼大模型形容为“炼丹”，方法不同、水平不一，效果也有所差异，未来也可能有人用100亿参数做出相同的效果。
炼大模型须要极大算力。李志飞提到，如果做多模态模型或是一些通用人工智能（AGI）模型，须要的算力更高。
大模型能让机器产生意识吗？
3月，OpenAI发布GPT-4后，微软随后揭橥了一篇早期GPT-4的能力测评的论文，提出“GPT-4可被视为通用人工智能（AGI）系统的早期版本”的不雅观点。
目前，业内对AGI尚未有明确且有共识的定义。1994年，52名生理学家将智能定义为一种非常普遍的生理能力，包括推理、方案、办理问题、抽象思维、理解繁芜思想和从履历中学习等能力。这也是微软科学家在论文中明确界定的AGI范畴。文中提到，GPT-4的早期版本在各个领域和任务上表现卓越，达到或者超越了人类水平，包括抽象、理解、视觉、编码、数学、对人类动机和情绪的理解等，因此，作者认为，“GPT-4是迈向AGI的主要一步”。
麻省理工学院大脑与认知科学系教授、大脑心智和机器中央主任托马斯·波焦是打算神经科学领域年夜师，他在回答《中国新闻周刊》的邮件中表示，他认为GPT-4确实显示了AGI的火花。但它是互联网信息的缩略版，还是真的可以产生新的想法，比如证明数学中的新定理，目前还是一个悬而未决的问题。GPT-4还达不到完备的AGI，但未来一些类似的版本也容许以做到。
孙茂松理解的AGI，是机器拥有人的全部能力，即除了上述“智能”包含的能力外，不管处在任何环境下，机器能够根据对方的意图做出精确的反应。在他看来，ChatGPT具备了一部分AGI能力，比如能进行措辞交互、理解图像，但对连续变革的天下的理解、对繁芜逻辑的推理等还不足好，“但现在具备的一些能力已经能靠近实质，我以前以为机器节制这种能力遥遥无期”。
GPT-3.5和GPT-4为代表的大模型是否是通往AGI的可行路径，业内仍有不合。今年2月，吴恩达曾在社交平台表示，人类的确在深度学习上取得了令人愉快的进展，但完备不必拿它与AGI牵强的关系来炒作。
这背后的核心在于，大家理解的AGI各不相同。阿布-穆斯塔法向《中国新闻周刊》阐明，“如果说GPT-4能够完成很广泛的任务，乃至某些情形下，在一些任务中的表现超过了人类，这便是AGI吗？并非如此”。对付通用人工智能，人类更想追求的目标是：AI溘然之间学会了以上所有，能举一反三，就像邪术一样，但这是一个非常模糊的描述。
人们对AGI混乱的解读，由人工智能研究长期存在的路径不合造成。打算机科学家与神经科学家杰夫·霍金斯在新近出版的《千脑智能》一书中写道，人工智能研究者制造智能机器时有两条路，第一条路是目前人工智能领域研究的紧张方向，即让打算机在某些详细任务上超过人类，通过这种办法实现人工智能，系统事情事理以及打算机是否灵巧则无关紧要。另一条路是创造可以做各种事情、并且将从某个任务中学到的东西运用于另一个任务的机器。沿着这条路径成功制造的机器，可能具备5岁孩子的能力，这是早期人工智能研究的重点。
以ChatGPT为代表的大模型看上去会思考和推理，但与人类智能完备不同。李笛向《中国新闻周刊》阐明，如果讯问ChatGPT“刺杀林肯的凶手在刺杀林肯时，跟林肯是不是在同一个大陆？”更早版本的GPT无法回答这个问题，ChatGPT能给出精确答案，但它的思考逻辑是，先查询刺杀林肯的凶手在刺杀林肯时在哪里，再查林肯当时在哪里，末了比拟两个地点后回答，“这对付人来说，是非常荒诞的逻辑链”。
在托马斯·波焦看来，GPT-4和人的不同之处在于，GPT-4没有个性，由于它没有超越个人会话之外的影象，就像电影《影象碎片》的主人公，当下的影象只能勾留几分钟。GPT-4没有任何在物理天下的直接履历，以是可能很难掌握机器人的肌肉或电机，此外，GPT-4比人脑花费非常多的演习能量。
“如果把大模型类比成一个生命体，它的人生目标是由人类制订，而目标之外的事情它并不知道。这是大模型与人最大的差异。”刘知远认为，大模型不知道什么是自我，可能完备没有考虑过，人们可以去讯问它这个问题，它也会给出答案，但这是由于你问了问题，它须要预测下一个词是什么，它没有产生意识。
孙茂松对《中国新闻周刊》剖析说，一年前，如果有人问他，他绝对不说大模型会导致通用人工智能，但ChatGPT涌现后，他认为这是一条可行的路径。即便谈到机器的意识和情绪，他认为，大模型也可以试着让机器具备某种“意识”，哪怕只是看上去故意识。比如，开拓者可以明确见告机器扮演一个人设，它就会表现出彷佛具有某种意识。
“这是行为主义的逻辑，你可以认为它只是表象，不是实质，但能做到这点，内在机制一定有其合理性。只要征象足够好，可以为人所用。”在孙茂松看来，从人工智能观点出身之初，人们就试图用摸清人脑机理的办法来做人工智能，这是理性主义的做法，无疑是一条精确的道路，不会涌现大模型高耗能的缺陷，但问题是实现难度要频年夜模型大得多。“这两条道路没有对错之分，现阶段因此成败论英雄。但理性主义这条路人们也从未放弃，总有人在坚持，须要天才式的科学家。”
发于2023.4.17总第1088期《中国新闻周刊》杂志
杂志标题：ChatGPT开启AI新纪元
：杨智杰 霍思伊