ChatGPT笨了，还是老了？

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AI之势

文章转载来源：AI之势

图片来源：由无界 AI ‌生成

“过去的表现并不能保证将来的结果。”这是大多数金融理财模型的小字。

在产品业务内部，这被称之为模型漂移、衰退或过时。事情会发生变化，模型性能会随着时间的推移而下降。最终的衡量标准是模型质量指标，可以是准确率、平均错误率，也可以是一些下游业务的KPI，比如点击率。

没有任何模型可以永远有效，但衰退的速度各不相同。‍有些产品可以使用多年而无需更新，例如某些计算机视觉或语言模型，或者是在隔离、稳定环境中的任何决策系统，比如常见的实验条件下。

想要保证模型精度，就需要每天对新数据进行训练，这是机器学习模型的范式缺陷，也使得人工智能部署，不能像软件部署一样可以一劳永逸。后者被创造了几十年，目前最先进的AI产品，依然使用着早年的软件技术。只要仍然有用，即时技术已经过时，它们依然可以长存于每一个字节中。

不过被称为人工智能最前沿的产品，以ChatGPT为代表的大模型，在遭遇人气衰减后，迎来是否正在过时和衰老的质疑。

无风不起浪。用户在ChatGPT上花费的时间越来越少，从3月份的8.7分钟降至8月份的7分钟。侧面反映出，当大模型工具的供给侧迅猛增长，仅仅只是生产力工具的ChatGPT似乎并不足以成为主流使用人群Z世代的心头好。

一时的人气不足以动摇致力于成为AI时代应用商店的OpenAI霸主地位。更核心的问题是，ChatGPT生产力的老化，才是不少老用户信任度下降的主因。自5月份开始，OpenAI论坛里讨论GPT-4性能不如以前的帖子，就一直在发酵。

那么ChatGPT过时了吗？以ChatGPT为代表的大模型会像过去的机器学习模型一样衰老吗？不理解这些问题，就不能在层出不穷的大模型热潮之下，找到人与机器的可持续发展之道。

01 ChatGPT过时了吗？

来自Salesforce AI软件服务商最新的一份数据显示，有67%的大模型使用者是Z世代或者千禧一代；很少使用生成AI或在这方面落伍的人群中，68%以上的人是X一代或婴儿潮一代。

代际差异说明Z世代正在成为拥抱大模型的主流人群。Salesforce产品营销人员Kelly Eliyahu表示：“Z世代实际上是AI一代，他们构成了超级用户群体。70%的Z世代正在使用生成式AI，至少有一半的人每周或更长时间使用它。”

不过作为大模型产品的领军者，ChatGPT在Z世代人群中的表现并不出色。

根据市场调研机构Similarweb 7月份的数据显示，ChatGPT在Z世代人群中的使用占比为27%，低于4月份的30%。作为对比，另外一款可以让用户自己设计人工智能角色的大模型产品，Character.ai在18-24岁年龄段的人群中渗透率为60%。

得益于Z世代的追捧，Character.ai的iOS和Android应用程序目前在美国的月活跃用户数为420万，距离移动端ChatGPT的600万月活，日益接近。

和ChatGPT的对话式AI不一样，Character.AI在此基础上加入个性化、UGC两大核心功能，使其有了比前者更丰富的使用场景。

一方面，用户可以根据个人需求自定义AI角色，满足Z世代个性化定制的需求。同时这些用户自主创建的AI角色，也可以被平台所有用户使用，构建AI社区氛围。比如此前在社交媒体平台传播出圈的苏格拉底、God等虚拟人物，以及官方自主创建的马斯克等商业名人的AI形象。

另一方面，个性化的深度定制＋群聊功能，也使得用户对于平台产生情感智能依赖。很多社交媒体平台的用户公开评价显示，因为聊天体验过于逼真，就像“自己创作的角色拥有生命，就像在与真人交谈”，“是迄今为止最接近假想朋友、守护天使的东西”。

可能是来自Character.AI的压力，2023年8月16日OpenAI在官网发布了一则简短声明，宣布收购美国初创企业Global Illumination，并将整个团队纳入麾下。这家仅有两年历史八位员工的小公司，主营业务是利用人工智能创建巧妙工具、数字基建和数字体验。

收购行为的背后，很可能意味着OpenAI将致力以丰富的方式，改善目前的大模型数字体验。

02 人工智能的衰老化

ChatGPT在大模型数字体验层面的老化，影响了其杀时间的效果。作为生产力工具，其生成结果准确性的飘忽不定，也正在影响其用户黏性。

此前根据Salesforce的调查显示，有近六成的大模型使用者认为，他们正在通过累计时间的训练掌握这项技术。不过目前这种技术的掌握，正在随着时间的迁移发生变化。

早在5月份，就有大模型老用户在OpenAI论坛上开始抱怨GPT-4，“在以前表现良好的事物上表现出困难”。据《Business Insider》7月份报道称，很多老用户将GPT-4与其以前的推理能力和其他输出相比，形容为“懒惰”和“愚笨”。

由于官方并未对此作出回应，人们开始对GPT-4性能下降的原因进行推测，会不会是因为此前OpenAI的现金流问题？主流猜测集中在成本优化导致的性能下降方面。一些研究者称，OpenAI可能在API后面使用了规模较小的模型，以降低运行ChatGPT的成本。

不过这个可能性随后被OpenAI的产品副总裁Peter Welinder否认。他在社交媒体上表示：“我们没有让GPT-4变得更笨，目前的一个假设是，当你更加频繁地使用它时，会开始注意到之前没有注意到的问题。”

更多的人、更长时间的使用，暴露了ChatGPT的局限性。对于这种假设，研究者试图通过更严谨的实验呈现“ChatGPT性能和时间关系的变化”。

来自斯坦福大学和加州大学伯克利分校在7月份提交的一篇题为《How is ChatGPT's behavior changing over time?》的研究论文显示：同一个版本的大模型，确实可以在相对较短的时间内发生巨大变化。

从3月份到6月份，研究者测试了GPT-3.5和GPT-4两个版本，采集了四个常见的基准任务数学问题、回答敏感问题、代码生成和视觉推理的生成结果，并进行评估。结果显示，无论是GPT-3.5还是GPT-4，二者的性能和生成结果，都有可能随时间而变化。

数学能力方面，GPT-4（2023年3月）在识别质数与合数方面表现得相当不错（84%准确率），但是GPT-4（2023年6月）在相同问题上的表现不佳（51%准确率）。有趣的是，CPT-3.5在这个任务上6月份的表现要比3月份好得多。

不过在敏感问题方面，GPT-4在6月份回答敏感性问题的意愿较3月份下降；代码能力方面，GPT-4和GPT-3.5，都在6月份表现出比3月份更多的错误。研究者认为，虽然ChatGPT的性能和时间没有明显的线性关系，但是准确性确实会飘忽不定。

这不仅是ChatGPT自己的问题，也是此前所有AI模型的通病。根据麻省理工学院、哈佛大学、蒙特雷大学和剑桥大学2022年的一项研究表明，91%的机器学习模型都会随着时间的推移而退化，研究者将这种现象称为“人工智能老化”。

例如，Google Health曾经开发了一种深度学习模型，可以通过患者的眼睛扫描来检测视网膜疾病。该模型在训练阶段的准确率达到90%，但在现实生活中却无法提供准确的结果。主要是因为在实验室，采用高质量的训练数据，但是现实世界的眼睛扫描质量较低。

受制于机器学习模型老化的情况，过去走出实验室的AI技术，以单一的语音识别技术为主，智能音箱等产品因此最先普及。根据美国人口普查局2018年对58.3万家美国公司的调查，只有2.8%使用机器学习模型来为其运营带来优势。

不过伴随着大模型智能涌现能力的突破，机器学习模型的老化速度明显减弱，逐渐走出实验室面向更广泛的受众。不过，涌现能力的黑盒下仍有不可预测性，让不少人对于ChatGPT能否长期保持AI性能的不断提升提出质疑。

03 黑盒下的抗衰老性

人工智能老化的本质，其实是机器学习模型的范式缺陷。

过往，机器学习模型是按照具体任务和具体数据的对应关系进行训练。通过大量的例子，先教给模型，那个领域中什么是好，什么是坏，再调节一下模型的权重，从而输出恰当的结果。这种思路下，每做一些新的事情，或者数据分布有明显变化，都要重新训练一遍模型。

新事情和新数据无穷无尽，模型就只能刷新。但是模型的刷新也会导致过去做得好的事情突然做不好了，进一步限制应用。总结来看，传统的机器学习模型中，数据飞轮本质是为了迭代模型，用新模型解决新问题的范式。

不过以ChatGPT为代表的大模型，涌现出自主学习能力，突破了这种范式。过往的机器学习，是先“吃”数据，之后“模仿”，基于的是对应关系；ChatGPT类的大模型，是“教”数据，之后“理解”，基于的是“内在逻辑”。

这种情况下，大模型本身不发生变化，理论上可以永葆青春。不过也有从业人士表示，正如大模型的智能涌现一样，是非线性发展、不可预测的，是突然就有的。对于大模型是否会随着时间发生衰老，涌现出难以预测的不可确定性也是未知的。

换句话说，ChatGPT在涌现出难以理论化推导的智能性能后，也开始涌现出难以预测的不可确定性。

对于“涌现”的黑盒性，9月6日在百川智能Baichuan2开源大模型发布会上，中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长张钹表示：“到现在为止，全世界对大模型的理论工作原理、所产生的现象都是一头雾水，所有的结论都推导产生了涌现现象。所谓涌现就是给自己一个退路，解释不清楚的情况下就说它是涌现。实际上反映了我们对它一点不清楚。”

在其看来，大模型为什么会产生幻觉这个问题，涉及到ChatGPT跟人类自然语言生成原理的不一样。最根本的区别在于，ChatGPT生成的语言是外部驱动的，而人类的语言是在自己意图的情况下驱动的，所以ChatGPT内容的正确性和合理性不能保证。

在经历过一系列概念炒作跟风上车之后，对于致力于开发生产力基础模型的人来说，面临的挑战将是如何确保其产品持续输出结果的可靠性和准确性。

不过对于大模型相关的娱乐产品而言，正如Character.AI 联合创始人Noam Shazeer在《纽约时报》上所说：“这些系统并不是为真相而设计的。它们是为合理的对话而设计的。”换句话说，它们是自信的废话艺术家。大模型的巨浪已然开始分流。