OpenAI 发布 ChatGPT-4，一种能“看”和做税务的人工智能

OpenAI 是一个致力于创造安全的人工通用智能(AGI)并让其惠及全人类的研究机构。近日，OpenAI 发布了其最新的深度学习模型 GPT-4.这是一个大型的多模态模型，可以接受图像和文本作为输入，并输出文本。GPT-4 在许多专业和学术的基准测试中展现了与人类水平相当的性能，但在许多实际场景中仍然不如人类。

GPT-4 是继 GPT-3 之后的又一次重大进展。GPT-3 是一个基于自回归变换器(Transformer)架构的自然语言处理(NLP)模型，拥有1750亿个参数，可以生成流畅且有逻辑的文本。GPT-3 的出现引发了人们对于人工智能潜力和风险的广泛讨论，也催生了许多基于 GPT-3 的应用和服务。

GPT-4 在 GPT-3 的基础上做了两方面的改进：一是增加了图像输入和输出的功能，使得模型可以处理视觉信息;二是扩大了模型规模，达到了3000亿个参数，使得模型可以处理更复杂和更多样化的任务。

图像输入和输出是 GPT-4 的一大亮点。通过将图像编码为文本序列，并将文本序列解码为图像，GPT-4 可以实现图像到文本、文本到图像、图像到图像等多种转换。例如，给定一张猫咪图片作为输入，GPT-4 可以生成描述图片内容或者提问图片细节的文本;给定一段描述风景或者物品的文本作为输入，GPT-4 可以生成与之匹配或者相关联的图片;给定一张图片和一段修改说明作为输入，GPT-4 可以生成修改后的图片。这些功能使得 GPT-4 不仅可以理解自然语言，还可以理解视觉信息，并在两者之间进行转换。

扩大模型规模是 OpenAI 一贯遵循的策略。OpenAI 认为，在保持架构不变、增加数据量和计算资源的情况下，增加模型参数数量可以提高模型性能，并推动 AGI 的发展。事实上，在过去几年中，OpenAI 从 GPT 到 GPT-2 再到 GPT-3 和 GPT-4 都在不断地扩充其参数规模，并取得了显著效果。据 OpenAI 称，在 ImageNet 这样一个经典视觉数据集上进行测试时，GPT-4 能够达到 95% 的准确率;而在 GLUE 这样一个综合性 NLP 基准测试上进行测试时，GPT-4 能够超越所有已知系统，并接近人类水平。

除此之外，OpenAI 还展示了 GPT-4 在各种实际任务中表现出色或者惊艳甚至令人恐惧的能力。例如，在法律领域，GPT-4 可以帮助律师进行文档审查、法律研究和合同起草等任务，提高工作效率和质量；在内容创作领域，GPT-4 可以生成产品描述、社交媒体帖子和电子邮件活动等内容，帮助企业进行营销和推广；在教育领域，GPT-4 可以完成各种考试题目，并提供解析和反馈，帮助学生学习和复习。

当然，GPT-4 也不是万能的。它仍然存在一些局限性和挑战。例如，在处理一些需要常识或者背景知识的问题时，GPT-4 可能会产生错误或者不合理的答案;在生成一些涉及道德或者法律的内容时，GPT-4 可能会违反人类的价值观或者规范;在与人类进行交互时，GPT-4 可能会被误认为是真人或者被滥用或者欺骗。

因此，OpenAI 在发布 GPT-4 的同时也提出了一些使用原则和建议。首先，OpenAI 建议用户在使用 GPT-4 时明确标注其来源，并避免误导或者欺骗他人;其次，OpenAI 建议用户在使用 GPT-4 时遵守相关的法律法规，并尊重他人的隐私和版权;最后，OpenAI 建议用户在使用 GPT-4 时保持批判性思维，并对其输出进行验证和评估。

总之，GPT-4 是 OpenAI 在追求 AGI 的道路上迈出的重要一步。它展示了人工智能在多模态处理、大规模学习、多任务完成等方面的强大能力。同时，它也给我们带来了一些思考和挑战：如何正确地理解、使用、监督、评估 GPT-4?如何保证 GPT-4 的安全性、可靠性、可解释性、可控制性?如何平衡 GPT-4 的利用与风险?如何让 GPT-4 惠及全人类?这些问题需要我们共同探索和回答。