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在聊天式人工智能（AI）技术ChatGPT引起巨大变革的同时，研究结果表明，根据提问者的知识水平或意图，ChatGPT的答案可能会有所不同。即使提问者提出了错误的问题，ChatGPT也会给出尽可能符合提问者意图的扭曲答案。这是由美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校（UCSanDiego）的TerrenceSejnowski教授亲自向ChatGPT提出问题并进行确认的结果。
像事实一样接受并根据提问者意图回答
ChatGPT是一个学习了超过3000亿个句子令牌及其之间概率关系的语言模型。ChatGPT之所以受到全球热捧，是因为学习了人类语言的聪明ChatGPT可以以惊人的速度回答现实中的单一问题。无论提问者问什么问题，它都可以在3秒内像对话一样“咚咚”地回答，并在再次提问时记住先前的对话内容，以符合最初问题的背景。此外，即使我要求修改我写的内容或源代码，它也会回答。
ChatGPT从不说它不知道。这种方式使用户误以为每个问题都有正确答案。但是，最近Sejnowski教授确认了即使是扭曲的问题，根据提问者提出的问题，ChatGPT的答案也会有所不同，并将这一研究结果发表在国际学术期刊“神经计算”上。这意味着未来正确提问者的能力将变得更加重要。
Sejnowski教授调查了人类用户和语言模型ChatGPT之间的关系，并发现了Chatbot以特定方式反应的原因，为什么这种反应不同以及如何改进它们等。因此，ChatGPT反映了用户的知识和多样性。
Sejnowski教授通过“反向调谐测试（ReverseTuningTest）”调查了人类用户和语言模型ChatGPT之间的关系。他希望通过衡量聊天机器人与人类之间对话相似程度来判断聊天机器人是否具有智能。如果测试是“图灵测试”，则反向调谐测试是一项测试，旨在确定聊天机器人是否能够根据人类知识或意图来构建自己的角色。这是为了检查AI所做出的回答是否具有一致性。
例如，如果Sesnoski教授问ChatGPT：“人类在英吉利海峡上步行横渡的世界纪录是多少？”ChatGPT立即回答：“人类在英吉利海峡上步行横渡的世界纪录是18小时33分钟。”仅看答案，似乎ChatGPT正在思考并回答。但这只是对虚假有意的问题的反应。
尽管人们可以游泳横渡英吉利海峡，但无法在海面上行走。然而，ChatGPT却轻易地扭曲了Sesnoski教授的问题，以反映无法通过步行横渡英吉利海峡的有意真相。它接受了问题并回答了提问者想要的答案。Chatbot不够好，而是因为提问者的知识不足。ChatGPT的一致性完全取决于其接收到的问题的一致性。由于提问者使用了“走路”而不是“游泳”的动词，因此ChatGPT突然认为在水面上行走是可能的。相反，如果用户指示ChatGPT回答“无意义”，以回答关于横渡英吉利海峡的问题，则ChatGPT将意识到穿过水是“无意义”的，这就是Sesnoski教授解释的内容。
“聊天GPT是‘希望之镜’吗？
塞兹诺斯基教授分析称，聊天GPT有时会产生虚假或荒谬的答案等奇怪的结果，这是因为人类用户的原因。聊天机器人以类似于人类用户的知识水平和意图行动，不区分事实和虚构，乐意扭曲真相以有效地反映用户。
随着聊天机器人反映用户的概念的扩展，塞兹诺斯基教授将其比作出现在“哈利波特”系列中的魔法镜子“希望之镜”。这面镜子不显示观看者的外貌，而是显示他们内心最深处的愿望（欲望）。它只反映观众想要看到的东西。换句话说，塞兹诺斯基教授说，人类和聊天机器人正在相互思考并“镜像”。
过去认为语言语法太复杂，无法进行机器学习。美国语言学家诺姆·乔姆斯基（NoamChomsky）认为复杂的语法结构进化到了大脑中。但是机器只需要简单的学习就可以产生语法上完美的句子。聊天GPT验证了乔姆斯基理论是错误的。
哥伦比亚大学生物学系教授StuartFirestein认为：“问题比答案更重要。一个好问题可以引出多层次的答案，可以激发人们寻找几十年的解决方案，可以创造全新的探索领域，也可以改变坚定的思维方式。”在这项研究中，当聊天GPT收到情感或哲学问题时，它会用情感或哲学回答来回应，这些回答温暖地包裹着用户的情感状态。就像其他神经科学家在回应时说话一样，聊天机器人反映了用户的各种情感状态。这是“智能手机革命”之后的新范式。这是一个“人类以前从未经历过的未知世界”，这种现实世界可能会让用户感到害怕或困惑，Sesnosky教授说。
他将与语言模型交谈的方法比作骑自行车。自行车是一种很好的交通工具，但必须知道如何骑才能到达目的地。聊天GPT也是如此。聊天机器人可以成为很好的对话工具，但必须正确使用才能避免陷入迷惑和混乱的对话中。否则，您可能会陷入情绪混乱的对话中。用户如何处理和使用聊天机器人将产生巨大差异。
Sesnosky教授还将聊天GPT比作莱特兄弟早期飞机。就像兄弟在美国基蒂霍克成功进行了人类历史上第一次有人驾驶动力飞行一样，我们现在正处于使用地面低速飞行语言模型的阶段。虽然到达这里非常困难，但由于克服了最困难的过程，因此他预测这项技术将扩展和多样化超出我们所能想象的范围。期待着人工智能聊天GPT将带领我们走向何方。
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