北京
关于AI写作的批评并不新鲜，但绝大多数批评都集中在更具创造性、更具个人风格的写作上，比如博客文章。这些批评——包括我自己写过的——常常指出，好的写作之所以好，是因为它有鲜明的风格、有立场、有深层的人类表达需要传递，或者是一种思考过程，读者能通过选词窥见其中。然而，随着大语言模型从对话助手逐渐演变为更精细的工具，我认为我们在“让模型产出鼓舞人心的写作”这个目标上，实际上是在倒退。 另一面是非虚构写作。填充性、模板化的文案曾被看作大语言模型真正有用的能力之一（萨姆·奥特曼最近在播客中也谈到了GPT-3早期业务的这一点）。过去人们似乎认为，这类文本的任何缺陷主要归结于模型缺乏通用智能，或是一些训练上的问题，而所有非虚构和说明性文字最终都会随着模型快速进步而被彻底解决。过去几年里，我把这些模型当作写作助手反复使用，它们确实进步了一些，但值得停下来反思：究竟是什么在拖后腿？ 大模型在长篇非虚构写作上的停滞，对于那些指望模型在不久的将来自主解决宏大、开放的科学问题的人来说，应该是一个警钟。今天的模型，连整理和生动呈现其领域内最成熟的科学知识都感到吃力。这看起来是一个很自然的先决条件——我们理应期待模型先掌握这个能力，然后才能独立解决广泛而开放的问题。在这个问题解决之前，大语言模型在科学上的进步，更可能表现为摘取“低垂的果实”和跨越领域建立远距离关联，而不是任何颠覆性的洞见。 对于一个对AI进展非常乐观的人来说，这是一个有些争议的观点——尤其是在今天，当人们正期待模型能承担更多创造性任务时，这种“非虚构长文短板”显得尤为刺眼。如果说AI真能成为科学发现的引擎，那它至少得先能把已知的东西讲清楚、讲得让人信服。而目前，这一步仍未迈出。
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