ChatGPT的前世今生，以及未来(28)

5）由于训练者更倾向于喜欢更长的答案，因为这些答案可能看起来更全面，导致输出倾向于更为冗长的回答，以及模型中会过度使用某些短语。
6) 造假。由于ChatGPT的设计初衷是用以对话式问答以及模拟人类的对话行为，ChatGPT在面对某些关键词检索场景时，虽然能够给出一定的解释，但却无法为用户提供足够有帮助的增量信息。而在面对某些模糊问题或是论述性问题时，ChatGPT为了能够使其回答更具有信服力，似乎选择了对其生成的部分内容进行造假。比如，当一位记者要求ChatGPT撰写一篇微软季度收益的文章时，ChatGPT为了增加文章的可信度，将微软首席执行官Satya Nadella的一次报价进行了伪造。
7）ChatGPT容易受到外界信息的影响。由于 ChatGPT 是具有学习能力的，模型能够记住此前与其他用户的对话内容，并将其进行复述。这就导致了用户将能够非常轻易地干预ChatGPT对于问题的判断与回答。
总之，虽然 ChatGPT 有了更好的强化学习的训练数据，但它目前并不完美，当前有人们最担忧人工智能的主要问题之一，就是聊天机器人和文本生成工具等很可能会不分青红皂白和质量好坏，地对网络上的所有文本进行学习，进而生产出错误的、恶意冒犯的、甚至是攻击性的语言输出，这将会充分影响到它们的下一步应用。
为了解决上述问题，通过大量人工标注的信息来进行调整是不可少的。
让ChatGPT变得更完美的另一个做法，是提示工程师（Prompt Engineer），也就是陪 AI 聊天的工程师。
前不久，估值73亿美元的硅谷独角兽Scale AI开出百万RMB的年薪聘请了一位提示工程师。
对Goodside的加入，Scale AI创始人兼CEO Alexandr Wang表示热烈欢迎：
「我敢打赌Goodside是全世界第一个被招聘的提示工程师，绝对的人类史上首次。」

在Scale AI的CEO看来，AI大模型可以被视为一种新型计算机，而「提示工程师」，就相当于给它编程的程序员。如果能通过提示工程找出合适的提示词，就会激发AI的最大潜力，并把优秀的能力固化下来。