众所周知我是一个GPT爱好者，已经将其融入工作和生活的方方面面。 但GPT也不是万能的，我们需要认清其本质，才能更好使用其能力。强烈推荐特德·姜这篇极具洞察的文章《ChatGPT是网上所有文本的模糊图像》，独特见解发人深省。我总结了3个点，欢迎阅读。

特德·姜，华裔科幻作家，毕业于布朗大学计算机系，其短篇小说《你一生的故事》在2016年被改编成电影《降临》 技术和科幻的双重背景，让其对ChatGPT具有了独特见解。

TL;DR

1、ChatGPT是网上所有文本的有损压缩

如果将互联网上的所有文本看做是原件，考虑到处理速度和准确度，ChatGPT 实际上是这些文本的有损压缩后一个自然语言交互接口。既然是有损压缩，就会抛弃一些细节，甚至关键信息。

关于有损压缩可能会导致的问题，作者举了一个形象的例子：2013 年德国一家建筑公司复印了一张房子平面图，三个房间都有一个标签来说明其面积：14.13，21.11和17.42平方米。然后在复印件中，所有三个房间都被标记为14.13平方米。

经过调查发现，这台施乐复印机的工作原理是，先把文档扫描为数字图像，然后再进行打印。为了节省空间，扫描为数字图像时使用了一种被称为 jbig2 的有损压缩格式。复印机判断 3 个房间的面积标签非常相似，所以它只存储了其中一个，然后在打印时对所有 3 个房间都重复使用了这一个标签。

施乐复印机使用有损压缩格式而不是无损格式，这本身并不是一个问题 问题是如果只是打印出模糊的照片，每个人都会知道这不是原件的准确复制品，但复印机打印出了清晰但不准确的图片，可能会对使用者产生误导

作者认为，在我们使用 OpenAI 的 ChatGPT 和其他类似大语言模型时，需要对这个例子铭记于心。ChatGPT 保留了万维网上的大部分信息，就像 JPEG 保留了高分辨率图像的大部分信息一样。但是，如果你要寻找精确的比特序列，你无法找到它，你得到的只是一个近似值。

可以看到，在 OpenAI 论文的最新真实性评估中，虽然 GPT-4 比过往模型高很多，但仍然有不低的概率生成错误答案（特别是在科技、代码和商业领域），我们需要小心。

2、警惕「美丽的模糊」

我们对世界的认知，本质上也是对信息的接收和压缩。我们识别和抛弃不重要的信息，留下重要的信息，同时在这个过程中锻炼和使用了决策能力。都是对信息的有损压缩，我们和ChatGPT有何不同？ - 我们对信息的压缩，是建立在对事实的理解上，最后留下的是「模糊的正确」 - ChatGPT 并没有真正的「理解」信息，建立在统计规律上输出「美丽的模糊」。 再看 2 个形象的例子：

ChatGPT 擅长产生美丽的答案，但美丽≠正确。我们必须时刻铭记这一点，ChatGPT 输出的结果可能会漂亮清晰但不准确，要识别它们就需要将它们与原件进行比较，否则就有可能基于瞎编的内容进行错误的决策。下面 bing 产生的这个答案，就是典型的「美丽的模糊」。

3、「原创想法的拙劣表达」好于「清晰表达的非原创想法」

有一种观点，让 ChatGPT 生成的文本作为作家在创作原创作品时的起点，让作者把注意力集中在真正有创意的部分，这样可行吗？ 作者认为，以一份模糊的非原创作品作为起点，并不是创作原创作品的好办法。

如果你是一个作家，在你写原创作品之前，你会写很多非原创的作品。花在非原创工作上的时间和精力不会被浪费。相反，正是它让你最终能够创作出原创的作品 花在选择正确的词汇和重新排列句子上的时间，教会了你如何通过文章传达想要表达的意思。

让学生写论文不仅仅是一种测试他们对材料掌握程度的方法，这给了他们表达自己想法的经验。如果学生从来不用写我们都读过的文章，他们就永远不会获得写我们从未读过的东西所需的技能。

那是不是脱离学生身份后，就可以安全地使用 ChatGPT 等大语言模型提供的模板了呢？ 然而并不是。想要表达自己想法的挣扎并不会在你毕业后消失。每当你开始起草一篇新文章时，这种挣扎就会出现。有时候，只有在写作的过程中，你才能发现自己最初的想法，这点非常关键。

有些人可能会说，大语言模型的输出看起来与人类作家的初稿没有太大不同，但这只是表面上的相似 你的初稿不是「清晰表达的非原创想法」；它是「原创想法的拙劣表达」，它伴随着你无定形的不满，你意识到它所说的和你想说的之间的距离。

这是在重写时能够指导你的东西，这是当你开始使用人工智能生成的文本时所缺乏的东西。基于「清晰表达的非原创想法」，会很容易让人失去想法；而从「原创想法的拙劣表达」开始，逐步打磨，最终会收获「原创想法的精确表达」，原创可能会成为玉石，非原创只会流于泛滥。

总结 2 点Take Away：