清华教授欧智坚专访，深度剖析ChatGPT的光环背后及未来挑战！

2022年11月底，ChatGPT一经推出，全球关注，风头依旧强劲！取代搜索引擎，奇点说，拐点说，若干职业面临失业危机，人类面临终极挑战…，面对如此热点，本文分享我们的认识，欢迎讨论和指正。

总的来说，ChatGPT取得了显著科技进步，尽管有不足，但迈向AGI（artificial general intelligence，通用人工智能）仍充满诸多挑战！

图1：https://openai.com/blog/chatgpt/ 网页截图

首先，介绍AI研究中的伊莉莎效应（Eliza Effect），也是与聊天机器人（chatbot）有关。

伊莉莎效应，指人会过度解读机器的结果，读出原来不具有的意义。人有一种心理趋向，在下意识中以为自然界现象与人类行为相似，心理学上称为人的拟人化意识（anthropomorphisation），特别是当人类对新现象缺乏足够认识的情况下。比如古时人们认为打雷是因为天上住着一个雷公，雷公生气就打雷了。

名字「伊莉莎」取自1966年由MIT的计算机科学家Joseph Weizenbaum开发的一款聊天机器人。聊天机器人Eliza被设计成一个心理咨询师，讨巧的Eliza项目取得了意外的成功，效果让当时的用户非常震惊，引起轰动，但其实只是以简单的规则文法为基础的巧妙运用。

对ChatGPT的原理加以一定理解，应能减少在认知ChatGPT时的伊莉莎效应。有一个正确判断，才能行健致远。为此我们力求严谨，并提供参考文献，以便读者进一步了解。下文将分三大部分：

• ChatGPT的进步
• ChatGPT的不足
• 迈向AGI的挑战

个人主页：http://oa.ee.tsinghua.edu.cn/ouzhijian

作者：欧智坚，清华大学电子工程系副教授、博士生导师。担任IEEE音频语音语言期刊（TASLP）副主编，Computer Speech&Language编委，IEEE语音语言技术委员会（SLTC）委员，IEEE言语技术（SLT）2021大会主席，中国计算机学会（CCF）杰出会员及语音对话与听觉专委会委员等。发表论文近百篇，获得省部级奖3项及多次国内外优秀论文奖。在随机场语言模型，离散隐变量模型的学习算法，端到端对话模型及其半监督学习等方面做出基础原创研究。

01 ChatGPT的进步

ChatGPT的进步，是站在多年来人工智能研究的巨人肩膀上，特别是深度学习技术，也就是使用多层神经网络的技术。我们梳理了在ChatGPT的系统构建中，起着重要作用的几个技术，如下图。正是这些技术的共同作用（六部曲），才诞生了ChatGPT。

ChatGPT的模型骨架是，基于Transformer神经网络架构的自回归语言模型（language model）。基于微调（finetuning）的技术，基于Prompt（提示）的技术，情景学习（in-context learning），从人类反馈中强化学习（RLHF）技术，逐步发展并最终促成了ChatGPT的诞生。

图2：ChatGPT的进步​

1. 语言模型（LM，language model）

语言模型，就是人类自然语言的概率模型。人类自然语言是一个个句子，一个句子是一个自然语言符号序列x₁,x₂,…,x_n，服从概率分布

利用概率论乘法公式，可得

把这种从左至右，每个位置利用前面历史符号x₁,x_2,…,x_i-1（即上文），计算当前符号出现的（条件）概率P(x_i | x₁,…,x_i-1)的模型，称为自回归语言模型，非常自然可用来在给定上文条件下，生成当前符号。比如，下图示例了在给定上文「The best thing about AI is its ability to」，下一个符号的出现概率。

依此可以递归生成，

语言模型问题的关键在于，构建什么样的函数族来表示条件分布P(x_i | x₁,…,x_i-1)，并能有效从大数据中学习到模型参数。ChatGPT基于的一个技术进步，就是利用神经网络来表示P(x_i | x₁,…,x_i-1)。

2. Transformer神经网络架构

对于序列条件分布 P(x_i | x₁,…,x_i-1) 建模的一个挑战就是，长程依存关系（long-range dependencies）的建模。利用普通递归神经网络（recurrent neural network, RNN）的序列模型，在训练时会遇到梯度爆炸和消失的缺陷（the exploding and vanishing gradient effects）[1]，因此很长一段时间人们利用基于长短时记忆网络（long short-term memory, LSTM）[2]的RNN来进行序列建模。LSTM通过引入门控机制一定程度上缓解了梯度爆炸和消失的缺陷。2017年发展的Transformer神经网络架构[3]，则彻底舍弃了递归计算，通过利用自注意力机制，使用前馈神经网络（feed-forward neural network，FFNN）来进行序列建模，更好地解决了梯度爆炸和消失的缺陷。

让我们直观来理解Transformer在序列建模方面相比RNN的优势。考虑序列中相距为n的两处位置，这两处位置间的在前向和后向计算中的信号，在神经网络中行进的路径长度，是影响神经网络对长程依存关系学习能力的一个重要因素，RNN是O(n)，而Transformer是O(1)。对这块不理解的读者，可以跳过，不影响后面内容的阅读 :-)

图3

3. GPT语言模型及预训练+微调技术

自然语言理解包括范围广泛的不同任务，例如问答、语义相似性评估、文本蕴含关系判断、文档分类、机器翻译、阅读理解，摘要等等。人们发现可以先在大量（无需标注的）文本上训练一个大型Transformer-LM（常称为骨架），然后在面对不同的下游任务时，利用下游任务各自的标注数据对这个大型Transformer网络进行微调，取得了很大性能提升，这就是所谓的预训练+微调技术（pre-training + fine-tuning），典型技术包括2018-2019年发展的GPT [4]和BERT [5]。GPT是基于Transformer的自回归语言模型，BERT是基于Transformer的掩码语言模型（masked language model, MLM）。

正如GPT原文表述的「Our work broadly falls under the category of semi-supervised learning for natural language.」，这种无监督预训练（unsupervised pre-training）结合有监督微调（supervised fine-tuning），是一种半监督学习，其本质是协同进行有监督学习和无监督学习。

（来自GPT原文[4]「Improving language understanding by generative pre-training」）

4. GPT-2及零样本提示技术

在预训练+微调技术框架下，仍然需要对每个下游任务，采集和标注各自不少的标注数据，然后微调得到各自任务上的一个「狭隘专家」（narrow expert），每个狭隘模型都需要单独构建和存储，这费时费力费资源。如果能建设更通用（more general）的系统，其能胜任很多任务，并且能免除为每个任务人工采集和标注数据集，就太棒了。在2019年GPT-2原文[6]，有这样愿景的清晰阐述，是不是已经看出了迈向AGI的味道 :-)

「We would like to move towards more general systems which can perform many tasks – eventually without the need to manually create and label a training dataset for each one.」

让机器去学习执行一个自然语言理解任务（如问答），本质是去估计出条件分布

既然一个通用系统能执行许多不同的任务，那它的建模应该进一步条件于任务task，即建模

以GPT-2为代表的一个创新做法是，task、input、output 都用自然语言来表述成符号序列，这样模型 P(output | task,input)就归结为一个语言模型——给定上文，递归生成下一个符号。不同任务的训练数据都统一组织成

这样的符号序列的形式。比如，

(translate to french, english text, french text)

(answer the question, document, question, answer)

其中，task，常称为是提示（prompt）。提示的做法很多，也有很多相关研究，本文不展开介绍了。

在GPT-2之前也有类似想法的研究，GPT-2把规模（无论训练集还是模型的规模）拉到了一个新高度，采集百万网页创建了一个大数据集WebText（40GB），训练出最大参数规模为1.5B的Transformer-LM，展示了零样本情形下，在多个任务上的出色性能，不需要任何参数或模型架构修改（without any parameter or architecture modification）。值得指出一点，GPT-2的做法充分体现了多任务学习（multitask learning） 和元学习（meta-learning），可作为GPT-2之所以有出色性能的一个直观解释吧。

（来自GPT-2原文 [6]「 Language models are unsupervised multitask learners」。GPT-2训练了系列的Transformer-LM，参数规模分别为117M、345M、762M、1542M，上图展示了随着模型参数规模的增大，各任务性能的不断提升。）

5. GPT-3及in-context learning

2020年GPT-3的工作 [7]，延续了GPT-2的愿景和技术路线，希望突破在各个任务中仍需任务特定标注及微调的缺陷（there is still a need for task-specific datasets and task-specific fine-tuning），希望能建设象人一样的通用系统，文中清晰指出其中研究动机之一是注意到：

「humans do not require large supervised datasets to learn most language tasks – a brief directive in natural language (e.g. 『please tell me if this sentence describes something happy or something sad』) or at most a tiny number of demonstrations (e.g. 『here are two examples of people acting brave; please give a third example of bravery』) is often sufficient to enable a human to perform a new task to at least a reasonable degree of competence.」

也就是说给了任务描述（directive）和示范样本（demonstrations），机器应该就能象人一样执行多样的任务。

GPT-3再次拉升规模（scaling up）到了一个新高度，训练集规模为45TB文本（清洗前）、570GB（清洗后），Transformer-LM规模比GPT-2又增加了10倍，达到了175B（见下Table 2.1）。GPT-2文章主要做了零样本提示情形，GPT-3则做了零样本（zero-shot），单样本（single-shot）以及少样本（few-shot）情形的实验，统称为In Context Learning（情景学习），其中给出的示范样本（demonstrations）可以是0个、1个或多个，但都会带有任务描述（task description），见Figure 2.1的图示说明。从Figure1.2可看出，随着示范样本的增多，不同规模的模型的性能提升的趋势。

（以上均来自GPT-3原文 [7]「Language Models are Few-Shot Learners」）

6. InstructGPT, ChatGPT及RLHF技术

目前大型语言模型（large language model, LLM）用于自然语言理解的做法是，依据P(output | task,input)，给定上文task,input，递归生成下一个符号。InstructGPT研究的一个出发点是考虑到在人机对话中，增大语言模型并不能从本质上使它们更好地遵循用户意图。大型语言模型也会表现出不尽人意的行为，如编造事实，生成有偏有害文本，或根本对用户没有帮助。

这是因为许多最近的大型 LM 使用的语言建模目标是，预测来自互联网的网页上的下一个符号，这不同于「有帮助和安全地遵循用户的指示」的目标。因此，我们说语言建模目标是未对齐的（misaligned）。避免这些意外行为，对于在数百个应用程序中部署和使用语言模型尤为重要。2022年3月，InstructGPT工作[8]展示了一种途径，可以通过根据人类反馈进行微调，使语言模型在一系列任务上对齐到用户意图（aligning language models with user intent），得到的模型称为InstructGPT。具体来说，如下Figure 2所示，InstructGPT构建过程包含三步：

第1 步：收集演示数据（13K条数据），使用有监督学习微调GPT-3（大小为175B），训练得到supervised policy（有监督策略）。

第2步：收集对比数据（33K条数据），训练出reward model（奖励模型），大小为6B。

第3步：收集31K条训练数据，使用强化学习针对奖励模型来优化策略，称为从人类反馈中强化学习（reinforcement learning from human feedback, RLHF)。具体是使用称为PPO的策略优化方法[9]。

对演示数据和对比数据的收集，使用了40人的外包标注员。

（来自IntructGPT原文[8]「Training language models to follow instructions with human feedback」）

2022年11月，OpenAI发布的ChatGPT模型 [10]，基本是InstructGPT模型的沿袭，使用了相同的三步骤训练方法，但是收集了更大规模的数据，进行模型训练和系统构建。

总结：从语言模型研究、Transformer神经网络架构、GPT语言模型及预训练+微调、GPT-2及零样本提示（zero-shot prompting）、GPT-3及情景学习（in-context learning），发展到InstructGPT，ChatGPT及RLHF技术，回头看看上去是一条比较清晰的技术路径，但事实上，其它类型的语言模型（比如基于能量的语言模型 [11]）、其它类型的神经网络架构（比如状态空间模型 [12]）、其它类型的预训练办法（比如基于隐变量模型 [13]）、其它的强化学习办法（比如基于用户仿真器 [14]）等，都在不断发展中，新方法研究从来没有停止过，不同方法间相互启发、相互促进，形成通往通用人工智能的滚滚洪流，奔涌向前，生生不息。贯穿ChatGPT六部曲的很重要一点是，规模效应，俗称暴力美学。在路线基本正确的判断下，把规模拉上去，是提升性能的好办法。

量变产生质变，量变未必产生质变，如果路线存在不足的话。下面谈谈ChatGPT的不足。

02 ChatGPT的不足

近年来人工智能领域的顶会（如ICML, ACL）的一个非常好的做法，就是对投稿增加了一项要求，在文章中需留一节表述自己工作的不足（Limitations）。相反，对不足避而不谈，并不严谨，也不利于对一项技术的全面认识，可能误导大众、助长伊莉莎效应乃至错误判断。

事实上，ChatGPT原文[10]对其不足，已经做了比较全面的声明。

ChatGPT的不足（截图来自ChatGPT原文[10]）

读者可以直接看上面英文，下面用中文稍做一下解释。读者可以结合下面的例子进行理解。我们对ChatGPT不足的更多分析，将在下一章探讨迈向AGI（通用人工智能）所面临的挑战时来一起讨论。

L1. ChatGPT 有时会写出看似合理但不正确或荒谬的答案。

L2. ChatGPT 对输入措辞的调整或多次尝试相同的提示很敏感。

L3. ChatGPT的生成，通常过于冗长并过度使用某些短语，例如重申它是 OpenAI 训练的语言模型。

L4. 理想情况下，当用户提供模棱两可的查询时，模型应该提出要求对方做澄清的问题。相反，当前的模型通常会猜测用户的意图。

L5. 虽然ChatGPT已努力使模型拒绝不当请求，但有时仍会响应有害指令或表现出有偏见的行为。

图4：ChatGPT有关牛蛋和鸡蛋的例子

图5：有关ChatGPT实时信息处理不足的例子

03 迈向AGI的挑战

结合ChatGPT原文[10]自述的不足，我们将ChatGPT的不足概括为以下五点。这五点也基本代表了从ChatGPT往未来看，迈向通用人工智能（AGI）所面临的挑战，是迈向AGI所亟待解决的重要科学问题和关键技术。值得指出的，本文的角度并不是以任务来分析不足和挑战，而更多是从各类任务的共性问题的角度来分析。如果以任务为行，问题为列，那我们的角度是按列来分析。按行也可以给出非常好的分析和判断。

当讨论AGI之时，我们需跳出仅关注自然语言处理的局限，以更大的视野审视人工智能的研究和技术。参考人工智能经典著作[15]，人工智能指智能体的研究与设计，智能体（intelligent agent）指任何设备，其可以观察周遭环境并作出行动以最大化成功机会，更学术的说法是，最大化期望效用（utility）或最大化期望回报（return），如下图所示。细心的读者会发现，下图也常用于强化学习的框架图。确实如此，在[15]有类似阐述，「Reinforcement learning might be considered encompass all of AI」（强化学习可能被认为涵盖了人工智能的所有）。带着这些概念，我们来认识ChatGPT的不足。

图6：智能体与环境的交互，常用于作为强化学习的框架图[16]

1. ChatGPT会随机编造（一本正经地给出错误的信息），在知识建模及利用上存在明显不足。

这基本对应前面介绍的L1，可以从前面的例子清楚看出来。我们所说的知识，包括常识知识，专门知识，以及实时信息等方面。例如，从常识来讲，ChatGPT一开始表现出并不知道牛是哺乳动物，不能产蛋。从实时信息来看，ChatGPT，本质上是一个基于Transformer架构的大型自回归语言模型，其学到的知识仅限于其训练数据，其截止年份为2021年。读者可以自行尝试使用ChatGPT，发现其在这方面的不足。

上述不足，从更深层次来说，反映了人工智能历史上由来已久的联结主义（connectionist）与符号主义（symbolism）的两股思潮的纷争。

• 联结主义，简单说就是主张使用人工神经网络（一种数学上的非线性函数）去实现人工智能。当前的深度学习以及ChatGPT是联结主义路线下的成功。
• 符号主义，简单说就是主张使用符号是实现智能的核心手段，实现智能应该注重数理逻辑和知识推理。举一个符号系统的经典例子，语言的上下文无关语法认为语言包括一些终结符，一些非终结符，以及一些重写规则。理解一句话，包括理解这句话背后的语法结构。

图7

联结主义认为知识埋藏于神经网络的权重，训练神经网络调整其权重能让其学习知识。符号主义主张知识由符号系统来组织，比如关系型数据库，知识图谱，数学物理等其它专门知识，以及数理逻辑。两种思潮也在交叉融合，比如

• 基于神经网络的生成式对话系统，用从知识库进行检索来增强 [17]；
• 促进大型语言模型（LLM）推理能力的思维链（CoT，Chain of Thought）方法[18]。

因此，为克服ChatGPT在知识建模及利用上的不足，对现有技术的一个深层次挑战是，神经网络与符号逻辑的有效融合。数据与知识双轮驱动，多年来有不少研究工作，但总的来说找到行之有效的融合办法仍需持续努力。

2. ChatGPT在多轮对话交互上存在明显不足，缺乏规划能力。

这基本对应上面的L4，L4只是指出ChatGPT不会做澄清提问。但是我们看到比L4更严重的不足，从ChatGPT的构建过程看，它是建模条件分布 P(output | input) 进行预测（prediction），并不会做规划（planning）。

在图6所示框架中，一个很重要的概念是规划（planning），规划的目的是，为了最大化期望效用。这显著不同于大型语言模型最大化语言符号出现的条件似然 P(output | input)。InstructGPT考虑系统应该遵循用户意图，用RLHF（从人类反馈中强化学习）的技术让系统输出对齐到人类提问，部分地缓解了对GPT-3做有监督学习而没有进行规划而带来的未对齐问题。进一步提高规划能力实现最大化期望效用，将是ChatGPT通往AGI的一个大挑战。

那么人机交互系统的效用是什么呢？有关这点，InstructGPT的论文[8]对此从有帮助（helpful），诚实（honest），无害（harmless）三个维度有过讨论。「我们希望语言模型是有帮助的（它们应该帮助用户解决他们的任务）、诚实的（它们不应该伪造信息或误导用户）和无害的（它们不应对人或环境造成身体、心理或社会伤害）。」但具体的实现手段，尚需进一步探索，而不是止步于RLHF技术。

3. ChatGPT行为不可控（uncontrollable）。

这基本对应上面的L2、L3、L5。系统输出对输入很敏感（L2），没法控制它输出过于冗长或者过度使用某些短语（L3），没法控制它响应有害指令或表现出有偏见的行为（L5）。这些不足不仅仅出现在ChatGPT，在以目前深度学习技术构建起来的计算机视觉，语音识别等智能系统中，也有类似不可控问题。

人类具有苏格拉底式的智慧，即「自己知道自己不知道」，这正是现在的深度神经网络系统欠缺的，自己不知道自己出错了。现在的神经网络系统大都过于自信（over-confident），不会向人类做出错汇报，在出错时似然仍出奇得高，让人难以信赖和控制。可信赖（Trustworthy）和可控，将是通往AGI的一个大挑战。

4. ChatGPT效率（efficiency）不足。

在ChatGPT声明的不足中并没重视这点。效率包括参数效率，数据效率，能耗效率等。ChatGPT通过使用超大数据，训练超大模型，不断拉升规模，取得了一个出彩的性能。但是，在同等规模下（同等的模型参数个数，同等的数据标注量或标注成本，同等的算力，同等的能耗），ChatGPT是否代表了最先进的技术呢？答案很多时候是否定的。例如，最近的研究报道[19]，参数个数13B的LLaMA 模型在多个基准测试中性能优于175B的GPT-3模型，因此13B的LLaMA具有更好的参数效率。近期我们自己的工作也表明，一个良好设计的知识检索对话模型仅用100M，性能显著超过1B的大模型。

能耗效率好理解，我们来看数据效率。目前的智能系统构建，困于依赖大量人工标注下有监督学习范式，数据效率低。基于自回归的大型语言模型，人们发现可以先在大量（无需标注的）文本上训练，然后使用微调或提示技术，部分缓解了目前深度学习技术数据效率低的不足，但仍需要任务相关的标注数据。模型愈大，对标注量要求愈大。如何进一步高效协同利用有标数据和无标数据，是实现数据高效的一个挑战。

5. 多模态具身智能，是探索AGI的重要内容。

ChatGPT仅限于文本输入输出，其所犯的许多错误也说明了它对语义、知识和因果推理的严重缺乏。单词的意义似乎在于它们在统计学上的共现性，而非现实世界的基础。所以即使未来的语言模型越来越大，它们在一些基本的物理常识方面还是表现不佳。

智力远不止语言能力，生物智能的基本要素在于动物与世界进行感觉运动交互的能力[20]。未来的智能机器不一定具有人形，但是机器在听、说、读、写、思考、操纵物体、行动等若干方面，通过具身与环境进行多模态互动，将极大促进机器智能的发展，也将助力机器智能超越文本单一模态局限，更好地帮助人类。

总结：从语言学看，语言知识包括单词的结构和特性——形态学（morphology）和词汇（lexicon），单词如何构成短语和句子——句法学（syntax），词素、单词、短语、句子和语篇的意义——语义学（semantics）[21]。ChatGPT通过超大模型，学习到了相当的语言知识（特别是语义层次之下的知识），具备一定的语言理解能力，生成通顺的句子，但是也存在明显的不足：

1. ChatGPT会随机编造，在知识建模及利用上存在明显不足。
2. ChatGPT在多轮对话交互上存在明显不足，缺乏规划能力。
3. ChatGPT行为不可控（uncontrollable）。
4. ChatGPT效率（efficiency）不足。
5. 多模态具身智能，是探索AGI的重要内容。

针对这些不足，我们梳理了从ChatGPT往未来看，迈向通用人工智能（AGI）所面临的若干挑战，如图8所示，也指出若干重要的研究内容。值得指出的是，各块研究的范畴并不是孤立的，而是彼此有交集。比如，在可信赖和可控研究中，希望系统输出符合社会规范，那么在系统的效用中如何体现这种社会规范，从而系统规划的输出，能够符合社会规范。因此，系统可控的研究与提高系统规划能力的研究，是有交集的。又比如，在系统的规划决策中，如何融合知识？

图8：迈向AGI的挑战

04 结束语

ChatGPT是人工智能研究中的一个重要事件，严谨认识其进步，不足及迈向AGI的未来挑战，非常重要。我们相信，求真务实，不断创新，推动人工智能发展到一个新的高度未来可期，欢迎大家多探讨指正，谢谢！

以上是清华教授欧智坚专访，深度剖析ChatGPT的光环背后及未来挑战！的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！