2022年11月底，美國人工智能公司OpenAI推出的聊天機器人ChatGPT引起了社會各界關注，它能夠通過學習和理解人類的語言進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，并協助使用者完成一系列任務。人們懷著極大的興趣在討論和嘗試著這項嶄新的技術成果。

人們或因此而興奮，或為此感到恐慌。興奮的是語言智能技術真的使計算機能像人類一樣和我們自如地聊天解惑了，并且話語自如、有理有據?；炭值氖荂hatGPT超強的生成學習能力，不僅可以聊天，還可以寫論文、小說，這樣的話，ChatGPT未來是否會有代替人類的工作的威脅？甚至于是否會對人文社會科學研究產生進一步的影響？對此，中國社會科學網記者于近日采訪了南京大學社會學院教授陳云松。

(資料圖)

ChatGPT給人文社會科學

帶來的機會大于沖擊

文 |?孫美娟、吳楠

來源 | 中國社會科學網

中國社會科學網：ChatGPT的底層邏輯是什么？

陳云松：在技術方面，ChatGPT本質上運用的是AIGC（AI generated content）技術，是直接可以輸出內容的，目前以文本內容為主，這也是它和搜索引擎很大的區別。以往我們熟悉的AI基本運用的是決策式模型。以文本類的決策式AI為例，第一步往往是判斷文本的內容和要求，第二步是判斷自己的任務，第三步是檢索相關的內容；而ChatGPT這類的生成式AI還會再多進行一步，那就是生成全新的內容，而這需要對提問者的偏好和想法等進行預測，還要能夠生成合理、流暢、有意義的文本，形成真正意義上的“對話”。

在學習和判斷機制方面，決策式AI一般用的是“條件概率模型”，即一件事情發生后另一件事情發生的概率，個人感覺這種學習機制比較像我們從課本上學習技能類／知識類內容。這類知識是有準確答案的，學習的模式就是背題記答案，這種模式的好處是準確，極大概率不會出錯，壞處就是可以生成的決策數量／輸出內容是非常有限的。當沒有對應的問題或者問題的表述有誤時，就無法輸出答案。

而生成式AI往往用的是“聯合概率”，即兩件事情同時發生的概率，并以此將文本元素組合在一起，形成內容，這種學習模式更像是人類最初學習語言的機制，靠聯想和模仿，比如小時候，當汽車這個物件和汽車這個詞同時出現的頻率多了之后，我們就自然而然會明白汽車這個詞指代汽車這個物件。

因此，ChatGPT非常適合文本內容生產，它的底層邏輯就是在模仿人類的語言機制，這種模仿式學習的好處是很靈活，不死板，可以生成大量的內容，問題是很不準確，很多時候內容是模糊的，甚至會出現“不懂裝懂”、“牛頭不對馬嘴”的回答。

中國社會科學網：從整體上來看，ChatGPT給人文社會科學帶來的新變局是什么？

陳云松：對人文社會科學來說，ChatGPT確實是一個巨大的沖擊，但總體而言，ChatGPT給人文社會科學帶來的機會大于沖擊。ChatGPT是一個很好的“助手”，它強在對既有文本的整合和輸出，但它不太具備創新能力，也無法生成新的觀點和想法，而這往往是研究者所擁有的能力。因此如果研究者擅長提出問題，或許可以有效利用ChatGPT的整合能力和檢索能力，發現很多新的想法。如果未來ChatGPT的檢索和整合能力進一步加強，其實是一個很強的文本分析工具，類似的AIGC技術若再進一步發展，將對數據的挖掘／爬蟲／大數據的獲取等都有幫助，這或許可以突破學科壁壘，收集到更多以前無法獲得的數據。因此，總體來講，ChatGPT對現有人文社會科學的影響不大，更多的可能是會給研究者帶來一些幫助。

中國社會科學網：ChatGPT的應用會導致大量人失業嗎，為什么？

陳云松：從失業本身的角度：從經濟學的角度來看，短期失業可能是經濟波動導致的，而長期失業的本質是結構性問題，技術更新只是其中一個方面，也就是說如果技術更新（生產力發展）快于我們的產業結構調整（廣義上的生產關系），就有可能導致大量的長期失業，而這種失業是會伴隨著產業結構調整而慢慢好轉的。

更具體來講，技術更新帶來的生產力的進步可能會帶來廣義上生產關系的變化，必然會對傳統的產業結構帶來沖擊，舊有的勞動力需求減少，就會帶來結構性失業，但調整好生產關系和產業結構，技術更新也會逐漸創造出新的崗位需求，最終也會解決結構性失業的問題。因此，ChatGPT可能會導致失業，但失業和再就業的過程可能是同步和交替的，ChatGPT對失業的影響可能沒想象那么大。

從ChatGPT的角度：AIGC其實是一個已經發展了很長時間的技術，之前的各項進展也都沒有出圈，停留在專業領域。而現階段ChatGPT卻引起了廣泛熱議，也有很多人認為它的出現會代替很多人類工作，導致大量失業，這可能是因為ChatGPT在“模仿人類回答”這一領域確實表現得太優秀了，但它也有擅長和不擅長的地方，基于它的學習和技術機制，它擅長輸出模版化／統一化／系統性強的內容，因此相關從業者可能會感受到危機，但這里的相關從業者不一定就是某個具體的工種和行業，也可能是某個特定的崗位，帶來的也不是某個行業和崗位的消失，而是精簡，因為ChatGPT目前扮演的實質上是一個工作效率極高的員工的角色，擅長處理一些模式化的內容，以前可能需要2個人干的活，現在只需要一個人加ChatGPT就夠了。因此，我覺得ChatGPT對就業的沖擊可能是全行業的，針對的是某些特定的崗位或者職責，而且隨著ChatGPT在專業領域的不斷學習，這種沖擊可能會更深。

但它目前也只是一個好的模仿者，不擅長創新和問問題，提供的答案比較模糊和初級，涉及到比較復雜的邏輯、因果和關系判斷時會容易出錯，因此ChatGPT對研究者來說也是一個機遇，它是一個很強大的“助手”，當我們有好的問題、好的想法時，它可以幫助我們更快更有效率地完成一些基礎性工作。因此，我覺得對于研究者來說，培養自身的想法和思路然后合理利用ChatGPT的優勢可能是一個出路。

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