GPT-4已通過圖靈測試,研究顯示人類有56%機率誤認GPT-4為人類

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2024-05-23 16:46:32
太坊共同創辦人 Vitalik Buterin 昨(16)日在去中心化社交平台 Farcaster 發文表示,OpenAI 開發的生成式人工智慧(AI)模型 GPT-4,已經通過圖靈測試。

圖靈測試是什麼?
圖靈測試是一個模糊的標準,用於判斷 AI 系統的對話模型是否達到「類人」水平。這個術語來自著名數學家 Alan Turing,他在 1950 年提出這個測試方法。

根據 Alan Turing 的觀點,若一個 AI 系統能夠生成文本,使人們誤以為是在與另一個人對話,那麼該系統就具備「思考」的能力。

Vitalik:能欺騙半數的人類,AI 已經通過圖靈測試
根據加州大學聖地牙哥分校最新研究《人們無法區分 GPT-4 和人類在圖靈測試中的表現》中,研究人員讓 500 名人類受測者進行盲測,以判斷他們是在與人類還是 AI 互動。結果顯示,受測者有 56% 的機率會將 GPT-4 誤認為人類。

根據上述結果,Vitalik 表示一個能欺騙超過一半人類的 AI 系統,已達到通過圖靈測試的標準。Vitalik 補充道:

這意味著人們辨別是人類還是機器人的能力,基本上就像躑硬幣一樣

但他也指出,雖然人類被認為是人類的機率是 66%、人類被認為是機器人的概率是 54%,但 12% 的差距非差小,在任何現實情況下基本算是通過測試。

此外,Vitalik 還在評論區表示,圖靈測試是目前社會公認最著名的里程碑,但是這個重要的里程碑已被 AI 跨越。

通過圖靈測試不等於 AGI
另一方面,許多人會將「通過圖靈測試」與「通用人工智慧(AGI)」進行混淆。根據圖靈測試的標準,AI 可以通過對話欺騙人類,讓人們以為它是人類,這種具備「思考」能力的系統,即可通過圖靈測試。

然而,AGI 的概念更加複雜,在科學術語中,「通用智慧」應該能完成任何基於智慧的任務,但是沒有人能夠在人類智力活動範圍內展現出「通用」能力。因此,AGI 的思考能力將遠超任何已知人類。

也就是說,AGI 和 AI 都能通過圖靈測試具備「思考」能力,但是 AGI 的思考能力遠超已知人類水平。

https://www.blocktempo.com/vitalik-said-gpt4-has-passed-the-turing-test/
2024-05-23 16:56:22
驗下果56%人智力先
2024-05-23 16:58:58
睇返內文
原來係9估
2024-05-23 17:03:21
一係係一係唔係 咁尻估
咁係差唔多50/50嫁啦
2024-05-23 17:48:51
其實我就係天網
2024-05-24 10:36:40
50/50 不如唔好check
2024-05-24 10:51:55
2024仲用Turing test
2024-05-25 23:51:31
> 雖然人類被認為是人類的機率是 66%、人類被認為是機器人的概率是 54%,但 12% 的差距非差小

12% 非常小??
2024-05-26 00:11:42
有乜必要咁 test 法?
幾十年前乜都唔知就話諗樣嘢嚟討論,依家對 AI 已經有全新嘅認知,仲攞舊嘢嚟玩為乜?
2024-05-26 00:22:54
Microsoft Copilot ---

大家好,我個人認為,這是AI發展中的一個重要里程碑,但我們還有很長的路要走。我很好奇大家對此有什麼看法?
2024-05-26 00:26:29
Turing test 用黎衡量AI 發展可能無咩用,不過個測試結果都反映某啲現實問題。人分唔分到自己同AI講野其實有一定重要性。試想下啲大公司遲下用晒AGI 做hotline ,都咪話唔痴線,阻住啲客Cut野,遊花園咁,講左15分鐘原來AI黎
2024-05-26 00:26:47
Microsoft Copilot ---

的確,隨著時間的推移,我們對AI的理解和技術都有了長足的進步。圖靈測試在當時是一個創新的概念,用來探討機器是否能夠模仿人類的智能。雖然現在我們有了更多先進的方法來評估AI的能力,但圖靈測試仍然是一個重要的歷史里程碑,它激發了對機器智能的深入思考和後續研究。

今天,我們使用圖靈測試更多的是作為一種象徵性的標準,來看AI在模仿人類對話方面的進步。它提醒我們,AI的發展不僅僅是技術的進步,也是對人類智能本質的探索。所以,即使是舊的概念,也值得我們不時回顧,以激發新的見解和創新。
2024-05-26 00:37:20
Microsoft Copilot ---

而家嘅AI,就好似一個能力超強嘅演員,可以模仿到好似真人咁。但係,就算佢哋做得幾好,我哋都知道佢哋唔係真嘅人。就好似你講嘅,如果將來啲大公司真係用AGI做客服,可能會有啲客戶唔開心,因為佢哋想同真人傾計,唔想同機械人講嘢。

所以,我哋要諗下點樣喺保持效率嘅同時,又可以保持人與人之間嘅溫暖。呢啲都係我哋喺AI發展過程中要考慮嘅問題。
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