文 | AI国际站 唐恩

编 | 艾娃

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本文是Demystifying AI的一部分，Demystifying AI是一系列文章（旨在）消除有关AI的术语和神话的歧义。

GPT-3撰写的博客Adolos的屏幕截图

如果您还没有读到这些故事，加利福尼亚大学伯克利分校的一名计算机科学专业的学生在别名为Adolos的Substack上建立了一个博客。OpenAI目前已将GPT-3面向少数开发人员开放，而学生Liam Porr并不是其中之一。因此，他要求博士学位。已经可以使用AI在GPT-3上运行其查询的学生。

基本上，Porr为该帖子提供了标题和简介，而GPT-3返回了全文。他从AI模型的多个输出中选择了最好的一个，并且只需很少的编辑就可以将其复制粘贴到他的博客中。

第一篇标题为“感觉没有生产力？也许您应该停止过度思考”，在Hacker News上排名第一，获得了近200次投票和70多次评论。一周之内，该博客的观看次数达到26000，获得了60个订阅者。根据Porr的说法，很少有人指出该博客可能是由AI编写的。

Porr坦白地表述了该实验，并对GPT-3如何改变写作的未来进行了一些猜测。

自然地，这样的设置对于耸人听闻的物品是有吸引力的主题。媒体也没有失望。查看了一些知名技术出版物的报道。他们在标题中使用的一件事是“假博客”。

Hacker News上的用户拒绝评论此文章是由GPT-3撰写的

这很自然。虽然本文是由AI撰写的，但讨论纯粹是人为的，有些人可能会感兴趣地关注它（更多的理由是对帖子本身进行投票并吸引更多人参与讨论），这给与会人员带来了一些期望。保持亲切和话题性。

根据Porr的说法，该博客在一周内获得了26000次点击和60位订阅者。再次，媒体将其作为证据证明AI欺骗了人们以为人类写了博客。

这是The Verge的摘录：“这篇文章在短短几个小时内就迅速传播开了，Porr说，该博客有超过26000名访问者。他写道，只有一个人伸出手来询问该帖子是否由AI生成，尽管一些评论者确实认为GPT-3是作者。

但是26000次浏览并不意味着26000人喜欢这篇文章。这仅意味着许多人发现文章标题足够吸引人（是否需要提醒您标题是由人类撰写的？）才能单击它们。

在使用观看次数统计数据来衡量博客的受欢迎程度之前，还想了解更多信息。观看次数统计信息是否分布在所有博客文章中，或者它们主要属于使它成为Hacker News热门文章的热门文章？该博客有多少回头客？博客的流量渠道分布如何？订阅者对博客帖子的参与程度如何？博客的跳出率是多少？回答这些问题将使我们对博客的有机病毒性有一个更好的了解，以及AI如何成功说服其读者说其文章是真实的。

Hacker News是Alexa.com上排名前10k的网站，这意味着它每月接待数百万访问者。我怀疑博客的观点在该帖子登上论坛顶部时达到顶峰，然后在图表下降时以极低的每日速度稳定下来。最近一周的新闻报道可能使其流量再次增加。

最近的分享是由围绕GPT-3的媒体炒作撰写博客而引起的，大多数用户都在讨论说服AI写作是多么令人信服。但是，如果您向下滚动到7月中旬，当发表有关生产力的文章时，共享的频率就会减少，并且其中大多数包括监视Hacker News热门帖子的机器人帐户。当文章开始在Hacker News中上升时，其他一些用户也分享了它。

共享AI生成的博客的许多Twitter用户都是监视Hacker News热门帖子的机器人。

博客中的其他文章获得的分享很少，这充分说明了博客的受欢迎程度。

根据Porr的说法，除了Hacker News上的一些用户外，只有一个人伸出手来询问该博客是否由GPT-3撰写。这是有关AI撰写的博客的文章的另一个主要亮点。同样，认为这里的统计数据存在误解。一个用户对AI撰写的博客表示怀疑并不意味着其他人没有这种怀疑。此外，博客的主题是创造性思维，这意味着阅读它的许多人不一定了解GPT-3和自然语言处理方面的进步。

很可能有很多人对可怜的和不一致的文字感到沮丧，并离开了网站。还有更多的人可能已经看到了AI写作的明显迹象，但没有费心去评论一周前刚刚成立的匿名博客。

提供更多背景信息：如果人们在有信誉的来源中看到错误（例如Wired或TechCrunch），则人们更有可能指出错误。但是，当您看到写得不好的无域博客写得不好时，您会把它当作存在的数百万个其他不良网站之一而忽略掉。

为了进一步调查，其阅读了博客上的几篇文章，首先是非常受欢迎的文章：“感觉毫无用处。也许您应该停止思考。”这不是一流的写作，绝对不是专业作家能够提供的东西。有很多重复。所以不得不重新阅读一些句子以理解其含义。

但是，即使已准备好寻找人工写作的迹象，但不得不承认它一直是主题，并且在其他AI写作中也没有令人困惑的参考文献。它具有一致性，并且阅读起来更像是由非专业作家撰写的文章。它显示了AI在吐出连贯的文本方面已经走了多远。

实际上，它写得足够好，以至于一些用户对AI生成了文本感到怀疑。“现在，如果您进一步旋转，可能会猜到，真正的实验是您实际上自己写了'思考过度'的文章，现在声称GPT-3确实做到了，并继续关注即将举行的有关它的辩论，”一位用户在波尔（Porr）做出启示后写道。

在最后一篇博客文章中，Porr描述了他的观察结果，包括GPT-3的缺点：确实，有一些不合逻辑的痕迹，难以集中讨论话题，重复问题等等。”这就是为什么他在他的博客文章中选择生产力和自助。他写道：“ GPT-3擅长创造动人的美丽语言，而不是硬朗逻辑和理性思维。”如果您看这些文章，它们的阅读大多像个人经历。没有涉及基于事实的逻辑，这将使隐藏不一致之处变得更加容易，并且使辩论的准确性难以争论。

Porr相信GPT-3可以成为写作工具，并通过减少人员来帮助作家提高生产力，并为媒体公司节省数百万美元。另外，根据波尔（Porr）的说法，GPT-3将催生新型的“快速精益”媒体公司。这些组织使用AI来创建大量文章和小型团队，而这些团队只能进行最终编辑以解决逻辑错误和不一致之处。

他是正确的。那里有很多糟糕的内容。您在网络上阅读的许多内容都是其他文章的附带内容。原始内容也很少。GPT-3可能能够自动化所有这些任务，并使许多“内容编写者”无法工作。

但这仅显示了人类写作的糟糕程度，而不是AI写作的出色程度。人们正在为搜索引擎，社交媒体内容排名算法撰写文章。由于我们开始依靠算法来管理内容，因此我们自己针对这些算法的文字已变得最优化。这是可以自动化的。GPT-3或其他一些AI可能使内容和在线媒体能够填充社交媒体供稿和搜索引擎结果页面，而无需人工编写。

就像一位用户在Porr最终博客的评论部分中指出的那样，但这并不一定会导致收入增加，并且可能产生相反的效果。

会有什么影响？总体而言，会有一些调整，但是我认为人们不会停止阅读在线内容或对书面内容失去信任。相反，它可能导致人们对创造力的更多欣赏。

人工智能生成的文章的兴起可能会导致人们在线查找内容的方式发生转变。例如，随着搜索结果和社交媒体馈送质量的下降，人类策展人找到优质文章并与观众分享的工作将变得更加有价值。一个例子是业务分析师Benedict Evans和Shelly Palmer的新闻通讯，他们定期在网络上分享有价值的文章。

首先，向Liam Porr致意有趣的实验。尽管不同意他的结论，但认为他的工作突出了我们面临的一些基本问题。媒体需要改变他们报道AI进步的方式。在撰写耸人听闻的文章并就语言模型产生误导性的炒作之前，他们应该更深入地研究事物。从我对本文的想法开始，一直到调查，以前关于AI的大肆宣传的经验以及所有其他导致您所需要的东西。现在重新阅读。是否可以通过寻找数字模式的机器将所有这些自动化？我不这么认为。

GPT-3将在写作中发挥作用。给它一个查询，它将在已分析的TB数据中找到相关的内容。这可以帮助您找到写作的新方向，这就是在其他领域使用AI的方式。但是目前，人类的创作过程将超越GPT-3或其后续版本。

有人可能会说国际象棋和围棋也是如此，但事实证明，两者都是可以通过蛮力数学解决的问题。它们也许是正确的，但是语言也许是人类思维中最复杂的功能，并且可能是AI征服的最后领域之一。因此，在我们看到AI可以模仿人类写作之前，还有许多其他迹象。

对于其他人类作家，除非您正在为机器人（搜索引擎，社交媒体网络等）写作，否则不要担心被AI取代。当某人设法创建人为水平的AI时，事情可能会发生变化，但在我们的一生中可能不会发生。而且对于阅读本文的机器人来说，没有难过的感觉。