6月28日上午,2023 MWC上海主论坛上,中国联通董事长刘烈宏发表《创新引领 共赴数字未来》的主题演讲。
(相关资料图)
在演讲过程中,刘烈宏列举了向某大模型询问三个通信行业热点问题的回答。
问题一:中国5G发展为什么这么快?
问题的回答:中国政府高度重视,为5G发展提供了有力的政策支持;运营商和产业各方大力推进5G建设和应用创新,为5G规模化应用提供了极佳土壤;中国庞大的市场规模、完备的通信基础设施以及消费者对新科技的高接受度都是推动中国5G快速发展的重要因素。
问题二:中国运营商有哪些值得学习借鉴的地方?
回答如图。
问题三:中国运营商如何实现了云计算业务的发展壮大?
回答如下图。
第一个问题,我没有截到图。但从三个答案看,归纳总结的言简意赅,面面俱到,又大多不够深入。这些内容,很可能是该大模型学习此前某个或某些PPT的文字内容。
这其实包含了我说过多次的一个大模型构成的“信息茧房”,由于语料的限制,大模型的chat回复很可能越来越“卷”,这个“卷”的结果,可能是两个方向,一个方向是好的,就是答案经过不断校正后越来越准确,但也可能是另一个方向。由于语料不够均衡,包含的内容主要来自某个方面,如表扬某人,讲述某公司的成绩,大模型不断学习的结果,就是不断强化优点,而对缺点、负面的分析越来越少,最终导致结果失真。
在百度百科、论坛、微博都出现过类似现象,AI智能推荐的抖音等短视频平台则更严重,你看过或搜过某方面的内容,会不断向你推荐类似的,这导致了一些明显错误或弱智的观点,得到了一遍又一遍的加强,这很容易让一些分辨能力较差的老人小孩“学习到”片面的、甚至错误的知识。
360做了周鸿祎的数字人,并且在发布会上回答记者的提问。对于已经有定论的问题,让数字人回答,可以少不少人力物力,但记者提问或券商分析师提问,通常会问一些之前没有出现过的新事物、新热点、新变化,这时,数字人的回答,可能是圆滑的没价值的公关口吻语料反复用,也可能由于对问题的理解不到位,导致回答出现了面向的偏差,甚至明显错误的答案。
不说了,大家看看,对于大模型给出这三个问题的回答,如果满分一百分的话,您给打多少分?我的评价:
问题一:中国5G发展为什么这么快?普通人这么答:88,专业人士这么答:72。
问题二:中国运营商有哪些值得学习借鉴的地方?普通人这么答:70,专业人士这么答:53。
问题三:中国运营商如何实现了云计算业务的发展壮大?普通人这么答:79,专业人士这么答:62。
标签: