3 月 16 日消息，人工智能研究公司 OpenAI 于昨日发布了备受期待的文本生成 AI 模型 GPT-4。OpenAI 联合创始人兼总裁格雷格・布罗克曼（Greg Brockman）在接受采访时表示，GPT-4 并不完美，但却绝对与众不同。

GPT-4 在其前身 GPT-3 的基础上，在许多关键方面进行了改进，例如提供了更多真实的陈述，并允许开发人员更容易控制其风格和行为。从某种意义上说，GPT-4 也是多模式的，因为它可以理解图像，能给照片添加注释，甚至详细描述照片中的内容。

但 GPT-4 也有严重的缺陷。就像 GPT-3 一样，该模型会产生“幻觉”（即模型聚合的文本与源文本无关或不够准确），并会犯下基本的推理错误。OpenAI 在自己的博客上举了一个例子，GPT-4 将“猫王”埃尔维斯・普雷斯利（Elvis Presley）描述为“演员的儿子”，但实际上他的父母都不是演员。

当被要求将 GPT-4 与 GPT-3 进行比较时，布罗克曼只给出了四个字回答：与众不同。他解释称：“GPT-4 绝对与众不同，尽管它还存在很多问题和错误。但你可以看到其在微积分或法律等学科技能方面的跃升。它在某些领域的表现曾很糟糕，现在却已经达到超越普通人的水准。”

测试结果支持了布罗克曼的观点。在高考微积分考试中，GPT-4 得 4 分 (满分 5 分)，GPT-3 得 1 分，介于 GPT-3 和 GPT-4 之间的 GPT-3.5 也得 4 分。在模拟律师考试中，GPT-4 成绩进入了前 10% 行列，而 GPT-3.5 的分数在后 10% 左右徘徊。

与此同时，GPT-4 更受人关注的地方在于上面提到的多模式。与 GPT-3 和 GPT-3.5 不同，它们只能接受文本提示，例如可以要求“写一篇关于长颈鹿的文章”，而 GPT-4 可以同时接受图像和文本提示来执行某些操作，比如识别在塞伦盖蒂拍摄的长颈鹿图像，并给出基本的内容描述。

这是因为 GPT-4 是针对图像和文本数据进行培训的，而它的前身只针对文本进行了培训。OpenAI 表示，培训数据来自“各种合法授权的、公开可用的数据源，其中可能包括公开可用的个人信息”，但当被要求提供细节时，布罗克曼表示拒绝。训练数据以前也曾让 OpenAI 陷入法律纠纷。

GPT-4 的图像理解能力给人留下了相当深刻的印象。例如，输入提示“这张图片有什么好笑的？GPT-4 会将整张图片分解，并正确地解释了这个笑话的笑点。

目前，只有一个合作伙伴可以使用 GPT-4 的图像分析功能，这是一款针对视障人士的辅助应用程序，名为 Be My Eyes。布罗克曼说，在 OpenAI 评估风险和利弊的过程中，无论何时，更广泛的推广都将是“缓慢而有意的”。

他还称：“有些政策问题也需要解决，比如面部识别和如何处理人的图像。我们需要找出危险区域在哪里，红线在哪里，然后随着时间的推移找到解决方案。”

OpenAI 在其文本到图像转换系统 Dall-E 2 上也遇到了类似伦理困境。在最初禁用该功能后，OpenAI 允许客户上传人脸，以使用 AI 支持的图像生成系统对其进行编辑。当时，OpenAI 声称，其安全系统的升级使面部编辑功能成为可能，因为它将深度造假以及试图创造色 情、政治和暴力内容的潜在危害降至最低。

另一个长期问题是防止 GPT-4 在无意中被用于可能造成伤害的方式使用。该模型发布几小时后，以色列网络安全初创公司 Adversa AI 发布了一篇博客文章，演示了绕过 OpenAI 的内容过滤器并让 GPT-4 生成钓鱼电子邮件、对同性恋者的攻击性描述以及其他令人反感文本的方法。

这在语言模型领域并不是新问题。Facebook 母公司 Meta 的聊天机器人 BlenderBot 和 OpenAI 的 ChatGPT 也曾被诱惑输出不恰当的内容，甚至透露了它们内部工作的敏感细节。但包括记者在内的许多人曾希望，GPT-4 可能会在这方面带来重大改进。

当被问及 GPT-4 的健壮性时，布罗克曼强调，该模型已经经过了六个月的安全培训。在内部测试中，它对 OpenAI 使用政策不允许的内容请求做出响应的可能性比 GPT-3.5 低 82%，产生“事实”响应的可能性比 GPT-3.5 高 40%。

布罗克曼说：“我们花了很多时间试图了解 GPT-4 的能力。我们正在不断更新，包括一系列改进，这样该模型就更具可扩展性，以适应人们希望它拥有的个性或模式。”

坦率地说，早期的现实测试结果并不是那么让人满意。除了 Adversa AI 测试之外，微软的聊天机器人 Bing Chat 也被证明非常容易越狱。使用精心设计的输入，用户能够让该聊天机器人表达爱意，发出威胁伤害，为大屠杀辩护，并发明阴谋论。

布罗克曼并未否认 GPT-4 在这方面的不足，但他强调了该模型的新限制工具，包括被称为“系统”消息的 API 级功能。系统消息本质上是为 GPT-4 的交互设定基调并建立界限的指令。例如，一条系统消息可能是这样写的：“你是一位总是以苏格拉底风格回答问题的导师。你永远不会给学生答案，而是总是试着问正确的问题，帮助他们学会独立思考。”

其思想是，系统消息充当护栏，防止 GPT-4 偏离轨道。布罗克曼说：“真正弄清楚 GPT-4 的语气、风格和实质一直是我们非常关注的问题。我认为我们开始更多地了解如何进行工程设计，如何拥有一个可重复的过程，让你得到对人们真正有用的可预测结果。”

布罗克曼还提到了 Evals，这是 OpenAI 最新的开源软件框架，用于评估其 AI 模型的性能，这是 OpenAI 致力于“增强”其模型的标志。Evals 允许用户开发和运行评估模型 (如 GPT-4) 的基准测试，同时检查它们的性能，这是一种众包的模型测试方法。

布罗克曼说：“有了 Evals，我们可以更好地看到用户关心的用例，并可以对其进行测试。我们之所以开源这个框架，部分原因是我们不再每隔三个月发布一个新模型以不断改进。你不会制造你不能测量的东西，对吧？但随着我们推出新版模型，我们至少可以知道发生了哪些变化。”

布罗克曼还被问道，OpenAI 是否会补偿人们用 Evals 测试它的模型？他不愿就此做出承诺，但他确实指出，在有限的时间内，OpenAI 允许提出申请的 Eevals 用户提前访问 GPT-4 API。

布罗克曼还谈到了 GPT-4 的上下文窗口，该窗口指的是模型在生成额外文本之前可以考虑的文本。OpenAI 正在测试一种版本的 GPT-4，它可以“记住”大约 50 页内容，是普通 GPT-4“内存”的 5 倍，是 GPT-3 的 8 倍。

布罗克曼认为，扩展的上下文窗口会带来新的、以前从未探索过的用例，特别是在企业中。他设想了一款为公司打造的 AI 聊天机器人，它可以利用来自不同来源 (包括各部门员工) 的背景和知识，以一种非常内行但具有对话性的方式回答问题。

这并不是一个新概念。但布罗克曼认为，GPT-4 的答案将比目前其他聊天机器人和搜索引擎提供的答案有用得多。他说：“以前，模型根本不知道你是谁，你对什么感兴趣等。而拥有更大的上下文窗口肯定会让它变得更强，从而大大增强它能为人们提供的支持。”

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