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语言智能是人工智能的一个领域，主要针对人类语言进行智能分析和处理，涉及语音识别、自然语言理解、自然语言生成、机器翻译等领域。近来，最能体现语言智能水平的ChatGPT受到了各界的广泛关注，人们饶有兴致地讨论和尝试这项新技术成果，有的兴奋，有的疑惑，有的慌乱。兴奋的是语言智能技术真的让计算机能够像人一样与我们自由聊天、答疑解惑，而且言辞自由合情合理，能够拒绝不合理的提问，效果好到引起轰动；恐惧的是ChatGPT拥有超强的生成能力，不仅能聊天，还能写文章、写诗、写代码。这样一来，ChatGPT将取代人类与语言相关的工作和岗位，给人类生活带来颠覆性的变化；困惑的是我们的语言智能研究下一步将走向何方？如何理性分析ChatGPT的突破点和主要不足？追赶或超越的机会和立足点在哪里？ 我们必须以科学理性的态度对待语言智能的快速发展，既要热情拥抱人工智能的新发展，使其更好地服务于人类社会，又要防范其给我们带来的负面影响，认识到我们的不足与差距，奋起直追。
1. ChatGPT 的功能与不足
ChatGPT是openAI开发的人工智能聊天机器人程序，是基于GPT3.5架构，通过强化学习训练的大型语言模型，可以以自然语言对话的形式与人类交互，也可以用于文本生成、自动问答、自动摘要等相对复杂的语言工作，还具备一定的计算机程序编写和调试能力。ChatGPT的出现是语言智能领域的一大进步，表明语言智能技术可以融入信息搜索、人机交互、对话生成等，应用场景空间广阔，潜力无限。
首先，ChatGPT 是基于深度学习的大规模预训练对话模型，主要功能是对话聊天。它利用强化学习理解提问者的意图，可以更好地引入人类的反馈，主动承认错误，区分问题是否符合伦理要求、质疑不正确的问题等，并通过清晰的逻辑思维组织话语，越来越接近人类聊天的方式和语气。相比以往的对话系统，ChatGPT 主要突破如下：
1、超强生成能力，可完成多种任务。除了与人聊天，ChatGPT还能写小说、论文、诗歌，画画，根据输入的关键词和表达意图编写和修改程序代码。还可应用于教案生成、数据查询、智能教学、智能创作设计等，在医疗、法律、教育、咨询服务等领域有着广阔的应用前景。
（二）与搜索引擎结合，基于海量数据，实现更符合人性化需求的查询结果，实现交互式搜索，给用户带来全新体验
（三）交互能力大幅提升。除了知识面广博外，还能很好地组织自己的言语，思路清晰，逻辑严密，能恰当运用“因此”“而且”“但是”等话语连接词，几乎接近人类语言能力。还能主动承认错误，拒绝无理提问等。
ChatGPT的主要功能是提供信息和社交技能，并期望成为人们在面对挫折和困难时提供精神陪伴、指导和安慰的帮手。总之，ChatGPT已经成为互联网时代语言智能的技术领导者，为人类社会带来更加智能、便捷的服务。
当然，作为一种新兴的人工智能模型，ChatGPT也存在一些问题和不足，主要表现在以下几个方面：
（一）虽然说话和交互能力有了很大的提升，但事实性错误还是经常出现。由于是数据驱动的模型，对数据背后现实世界的状态、原理、规则缺乏足够的理解，所以会很认真的胡言乱语。不符合常识的言语会经常出现。
（二）对常识性知识有广博的理解，但对专业性、深度、有见解的问题却无法给出答案。比如物理测试，简单的常识性问题可以回答得很好，但越难的问题，答案就越不令人满意。这说明 ChatGPT 的知识深度和专业性不够。
（三）基于多层复杂神经网络的深度学习模型目前无法解释其算法逻辑，经常出现事实性错误，输出结果不安全，若被恶意使用将造成严重安全风险或危害法律。
2. ChatGPT 的工作范式
ChatGPT是基于Transformer神经网络架构和生成式预训练技术的大型语言模型，通过训练超大规模文本语料库来获取语言知识和世界知识，同时还引入了基于人类偏好的强化学习方法，应用于自然语言建模。除了海量无标注数据，ChatGPT还利用标注精细的专门语料库，训练出适应性更高、知识更精准的机器。这些知识是如何获得并被机器输出的呢？ChatGPT采用的Transformer神经网络结构对数据进行训练，它可以输入序列，并转换成对应的输出序列，知识是通过神经网络训练获得的。在训练过程中，ChatGPT利用海量自然语言文本数据，学习单词的嵌入表示和上下文之间的关系，这些知识被编码在神经网络的参数中，输出结果在这些参数中生成。当接收到用户的问题时，ChatGPT会将其输入到神经网络中，神经网络会根据学习到的知识回答问题并反馈给用户。超强的记忆力是其重要特点。 ChatGPT作为现象级技术产品，在内容生成方面无疑是革命性的，它代表了人工智能大模型和数据范式方法的成功，也说明了用统计模型方法模拟人类语言智能的新发展。ChatGPT在大模型的基础上，采用人类反馈强化学习的训练机制和提示引导方式，促使模型逐渐符合人类的思维逻辑，趋向于人类的认知和习惯，这是一个重大的创新。
3. 对语言智能未来趋势的影响
除了对人类生活产生影响外，ChatGPT还将对语言智能领域的研究范式和发展方向产生巨大的影响。从大量语言数据中学习，挖掘语言规则和语义关系，大大提升了自然语言理解和生成的质量，取得了令人惊讶的效果。它让我们对大语言模型有了新的认识和思考：大模型范式是否会成为未来语言智能的主流技术？学术界和企业界是否需要继续进行已经进行了多年的自然语言处理研究？ChatGPT将对AI领域的研究产生怎样的影响？
预训练模型的出现代表着自然语言处理技术的一次飞跃，减少了对特征工程的依赖，并逐渐推动了整个领域的范式转变。这种范式转变的影响主要体现在：
首先，自然语言处理研究的子领域正在逐渐弱化，比如词性标注、命名实体识别、句法分析、指称解析等，在大模型+大数据的背景下，会逐渐失去吸引力，甚至被遗忘、抛弃。
第二，自然语言处理不同子领域的技术方法和技术框架日趋统一。多年以来，为了让机器理解人类的语言，人们尝试了各种各样的方法标注词性、理解语义。ChatGPT的出现让人们看到了语言预训练模型的威力，通过这种范式处理自然语言的效果会更好。
第三，从全球语言智能发展来看，大模型范式的引领作用必然导致技术、资源、用户的高度趋同，最终造成技术和资源的垄断。
四、未来发展
虽然ChatGPT在智能交互方面取得了惊人的成绩，但它毕竟是一个预先训练的语言模型，基于预先存储的知识和模型来回答问题，并不具备真正的理解力和创造力，无法理解自己输出的内容。面对语言智能的新发展和挑战，未来可以考虑以下几点。
1.深度学习模型优化。结合人类语言习得、语言使用规律和习惯，推进深度学习模型研究，提升语义理解能力，更好地模拟人类语言能力。
（二）多模态语言理解与生成。随着多模态数据的不断增加，如何在多模态语言理解任务中有效融合多种信息源，提高语言理解的准确率，是当前语言智能研究的重要方向。ChatGPT主要针对文本自动生成，多模态语言理解与生成问题尚未完全解决，未来需要对多模态学习和多模态生成技术进行深入研究。
（三）领域知识图谱的构建。ChatGPT 虽然可以搜索大量的信息，能够很好地回答一般性的问题，但对于比较深层次、专业性的问题，却无法做出回答。如何更好地利用知识图谱的语义信息，提高自然语言处理任务的准确率，更好地服务于各类专业用户，也是未来可以发展的领域。
（四）加强人工智能伦理、数据安全等问题研究。ChatGPT是生成式人工智能，并非简单地对数据进行分析处理，容易引发伦理和法律违规行为。例如，无法核实信息数据来源，存在个人数据和商业机密被泄露、提供虚假信息的风险；学生使用ChatGPT撰写论文是否算抄袭等。因此，加强科技伦理研究，建立数据安全法规约束机制，提升人们对技术变革的现代智慧，是刻不容缓的任务。
作者：李作文，北京外国语大学人工智能与人类语言重点实验室教授、博士生导师
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