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chatgpt国内使用仅限于正常的交流和学习用途,如果用于考试或者商业恶性竞争都是不可以的。
chatgpt在国内中对于使用规则没有非常明确的定义,主要是还在研究chatgpt对于社会产生的具体影响。
从大学教授,到Stack Overflow,可谓是苦ChatGPT久矣。现在,无论是老师看到学生提交的论文,还是码农看到网上的代码,都不敢确定作者是人还是AI。
OpenAI发布ChatGPT检测器
它是一个经过微调的GPT模型,可以推断一段文本由AI产生的可能性。
有趣的是,ChatGPT也是基于GPT模型,用这个分类器检测ChatGPT,堪称左右互搏。
在训练上,这个模型采用的是同一主题下的人类手写和AI生成的文本对。
用到的素材来自于维基百科数据集、2019年收集的WebText数据集,以及在训练InstructGPT时收集的一组人类演示。
体验地址:
但是吧,这个正确率着实不高……
在评估「挑战集」中的英语文本时,分类器只将26%的AI生成文本正确地归类为「可能是AI写的」(真阳性)。
此外,它还通过了美国医学执照考试、沃顿商学院MBA考试和4门法学院的考试,能力简直要通天;美版「头条」BuzzFeed宣布要用ChatGPT写文的消息后,股价疯狂暴涨119%。
而妙笔生花的文采,也让ChatGPT被很多小哥奉为「撩妹神器」。

虽然做数学题不太灵,但想要让它写下一篇文采斐然、深情款款的情书,那可真是so easy。
虽然但是,可以看出,ChatGPT的文采相当不错。论文、情书、小说,ChatGPT都不在话下。难怪大家都在疯狂用ChatGPT「造文」。
ChatGPT是一种自然语言处理技术,它通常用于自然语言处理任务,如问答、文本分类、对话生成等。因此,在编写测试用例时,需要考虑测试目标和测试方法,以确保测试用例的全面性和有效性。
下面是一些编写测试用例的建议:
确定测试目标:在编写测试用例之前,需要明确测试目标,即想要测试的ChatGPT模型的哪些方面。例如,你可能想要测试模型在回答特定类型的问题时的准确性,或者测试模型在不同情境下的回答能力等等。
定义测试用例:根据测试目标,定义一组测试用例,每个测试用例应包含一个测试问题和一个预期的答案。测试问题应该具有代表性,覆盖不同主题、类型和难度的问题。预期的答案可以是具体的答案或答案的类别。
编写测试用例:对于每个测试用例,编写一个测试问题,确保问题准确、清晰、简洁,并与测试目标和预期答案相匹配。例如,如果你想测试模型的回答能力,可以编写一些开放性问题,以期模型提供详细和有意义的答案。
执行测试用例:使用编写的测试用例来测试ChatGPT模型,并记录模型给出的实际答案。检查模型的实际答案是否与预期答案相匹配,并记录测试结果。
评估测试结果:根据测试结果,评估模型的性能并找出需要改进的方面。如果测试结果不满足预期,可以通过优化模型的参数、增加训练数据等方法来提高模型的性能。
需要注意的是,ChatGPT是一种基于机器学习的技术,它的性能和效果受到多种因素的影响,包括训练数据、模型结构、超参数设置等。因此,在编写测试用例时需要考虑到这些因素,以确保测试结果的可靠性。
ChatGPT不会完全取代人工。
首先,ChatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。 ChatGPT再“神通广大”,也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型,其流畅对话的背后是大量文本数据,机器智能一旦被概念框架限定,就只能在既有框架内运行,有时难免陷入“模式化”“套路化”的窠臼。而我们人类,生而不同,正是这些“独一无二”的差异性才让人类文明得以延绵、生生不息。
其次,ChatGPT的“理性化”也无法取代人类的“感性化”。人工智能的“智能”更多是一种理性能力,而人类的智能还包括价值判断、意志情感、审美情趣等非理性内容。就像ChatGPT在回答中所说“我不具备自主意识,我的回答不包含意见或情感”。
关于与人类之间的关系ChatGPT自己给出答案:
我不会替代人类,作为一个AI程序,我可以帮助人类解决困难和提高工作效率,但我永远无法用自己的感情去了解人类,也不能靠自己的判断去思考问题。只有真正的人才能拥有这样的能力。
在那条看不见前路的黑暗隧道中,也许ChatGPT也可以是给你提供光亮、指引方向的同伴,正视它、直面它、利用它,毕竟,人工智能的前缀依然是“人工”。