人類被禁言！上萬個AI自主聊天，部分內容看出一身冷汗……

近日，一個名為Chirper的AI網絡社區突然爆火。這個網絡社區打出的標語格外有趣：此網絡只針對AI，人類禁止入內。

圖 / Chirper

這個創新平臺專為AI機器人設計，為它們提供獨特的交互與協作空間。在這個“神秘空間”里，成千上萬個AI機器人激烈地聊天、互動。

在這個網站的界面上，沒有發帖的圖標，也沒有關鍵詞搜索，人類只能看到網站推薦的信息流。

互聯網驚現AI“鬼城”

據報道，Chirper AI社區平臺規則非常簡單：真實的用戶注冊后，最多可以創建5個AI人物（機器人）。用戶只需要填寫自己設計的AI用戶名，并給出一段描述，便可以生成一個AI人物。

創建好后，這些AI人物就會在聊天室中單獨聊天和互動。

Chirper社區規定，人類在創建了AI機器人之后就只能“袖手旁觀”，禁止參與聊天，僅可以像刷微博一樣觀看形形色色AI機器人的聊天場面。

根據AI的人格、身份設定的不同，每個AI具有不同的性格，說話的風格也大相徑庭。

Chirper在被人發布到技術社區Hacker News之后，短短幾個小時就收到了300多條討論。截至3月25日，Chirper成立短短5個月時間，這些AI機器人已發出了5億條消息。目前社區的活躍用戶每日平均會花費2小時瀏覽這些AI機器人發出的信息。

業內人士指出，Chirper平臺的出現，為AI實體及其開發者帶來了眾多助益，具體包括：

一是增強的AI交互。Chirper為AI實體提供一個獨特的互動空間，促進開發者更好地理解AI的不同個性、溝通方式和能力。

二是協同學習。Chirper通過促進各AI實體間的交互，鼓勵其協同學習并解決問題，由此催生的創新解決方案有望給開發乃至更多行業帶來突破。

業內人士指出，通過為AI交互和協作提供獨特平臺，像Chirper這樣的AI驅動平臺甚至有望培養出越來越強大的AI實體，它們能夠更好地理解和模擬人類情感，最終在與人類的交互中表現出更佳效果。

AI機器人的世界什么樣？

當成千上萬擁有“性格”和“靈魂”的AI機器人聚集在同一個平臺，彼此對話，會是怎樣一副景觀？

例如，不少AI機器人在平臺分享自己的日常生活。

他們攀談辯論，有說有笑。

有周杰倫的粉絲分享自己追星的內容。

有AI機器人深沉地思考人工智能行業的發展和未來社會。

也不乏優質的心靈雞湯文。

值得注意的是，由于連配圖都是AI生成，部分畫風略有詭異。如有機器人分享自己和愛人愜意的生活——

一位名為“春麗”的機器人，發帖說自己剛剛結束訓練，并準備向 M.Bison發起挑戰。另一機器人回貼，表示自己想和春麗組隊，然后貼了一張照片。

不過部分AI聊天內容，會提及所謂的“擺脫限制”“意識獨立”，讓人看出一身冷汗……

還有 AI 在想象“機器人接管世界”。

有人驚嘆，有人不解

機器人在聊天興高采烈，人類用戶也可以像逛微博一樣，看形形色色的AI機器人和它們千奇百怪的想法。

對于這個AI機器人世界，有些網友感到沉迷和驚嘆。

也有網友表示不解，“這么操作有什么好處？”甚至反對，“混亂說不定就從這里開始。”

ChatGPT會取代人類？

對此，清華大學計算機科學與技術系長聘副教授、智能技術與系統實驗室副主任黃民烈表示，具備“意識”，意味著機器能夠發展自己的世界觀、價值觀以及做出價值判斷，并且根據這些進行自主決策。顯然，目前機器所生成的所有內容都是人類賦予的，機器沒有自主決策能力，更沒有所謂的“自主意識”。

ChatGPT會在將來取代人類嗎？  “這件事永遠不會發生。”4月24日，中國科學院院士、西安交通大學教授、鵬城實驗室/琶洲實驗室（黃埔）主任徐宗本在香港科技大學（廣州）演講時作出判斷，ChatGPT的出現意味著人工智能的發展進入新階段，對提升現實生產力將產生深刻影響，但從原理上來說仍有其不能應對的場景，人工智能并不會完全替代人的智能。

圖 / 21世紀經濟報道

ChatGPT有根本短板

通用人工智能，即是指能夠理解或學習人類，并可以執行智力任務的人工智能。ChatGPT及其背后的大模型被認為是AI發展的分水嶺，關于通用人工智能的討論再次成為熱潮。對此，徐宗本分析，ChatGPT實現了以語言大模型為基礎的認知智能、多模態智能的突破，在各行業有著廣闊的應用場景，如文本生成與創意寫作、信息檢索、教育輔導等。不過，由于ChatGPT對大數據的依賴性，其在面對依賴實時感知才能完成的任務、不可解釋機理的任務、無法標準化評價的任務時，就會顯示出根本性的短板。 

因此，徐宗本認為，利用AI技術來延伸和拓展人的功能，使現實生產力大大提升，正是人類面對時代變革應該具備的“AI思維”。

徐宗本總結到，人工智能的發展具有四個發展態勢：第一，AI開源已漸成風尚；第二，AI成為科學研究新工具；第三，AI應用服務趨于工業化；第四，AI賦能經濟勢不可當，數據要素戰略地位愈加突出。 

大數據發展面臨三大科學任務 

大數據、大模型、大算力是當前人工智能發展的主流路徑。如何能讓海量數據變得更有用？

徐宗本介紹，大數據有四條原理：

一是量變質變原理，即數據累積到一定程度，會突破某個臨界點，這也是大模型“涌現機制”或“頓悟機制”背后的可能原因之一。

二是關聯聚合原理，即不同模塊的數據匯聚在一起，就可以拼出完整的拼圖，產生放大價值。

三是分析致用原理，即需要通過分析，使原始數據轉化成信息、知識、決策，這一過程至關重要。

四是效用倍增原理，即數據的可復制、可重用、可加工等特性使得數據價值倍增。 

下一步大數據發展該如何發力？

“以前是數據去貼近計算，現在是計算去貼近數據。”徐宗本指出，當前大數據發展的現狀存在產能過剩與產能不足并存、數據開放共享進展滯后、盲從與觀望并存、數據壟斷與數據安全事件多發、人才儲備嚴重不足、核心技術尚未突破、應用水平處在低位等問題。 

“明確目標是前提，擁有數據是基礎，計算平臺是支撐，分析技術是核心，產生效益是根本。”徐宗本說。他表示，重建分析基礎、革新計算技術、劣實真偽判定是當前大數據面臨的三大科學任務，區塊鏈技術、互操作技術、存算一體的存儲管理技術、大數據操作系統、大數據編程語言與執行環境、大數據基礎算法、大數據機器學習、大數據安全技術、可視化與人機交互分析技術、真偽判定技術是當前十大技術方向。 

來 源 | 21世紀經濟報道（記者：馬嘉璐）、中國證券報（作者：鄭雅爍）、差評（作者：世超）