ChatGPT 对知识服务的五大变革.pdf
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1、(Library)010 2023 年第 9 期(No.9.2023)智慧图书馆研究ChatGPT 对知识服务的五大变革王 洁(南开大学商学院信息资源管理系 天津 300071)摘 要 ChatGPT 自发布之日起就爆火网络,引发广大用户讨论热潮。其智慧的内容生成功能,引起了诸多行业的热议与追捧。不少专家学者从不同视角出发对 ChatGPT 带来的新革命进行了观点的阐述与讨论。本文立足知识服务视角,着重 ChatGPT 的知识问答功能,对ChatGPT 给知识服务基础、知识服务内容、知识服务场景、知识服务伦理、知识服务成本五大方面带来的机遇与挑战进行了详细阐释,为 ChatGPT 改进服务质量
2、、提供高质量知识服务,知识服务机构变革以及用户使用 ChatGPT 提供支持。关键词 ChatGPT 知识服务 服务变革中图法分类号 G250引用本文格式 王洁.ChatGPT 对知识服务的五大变革 J.图书馆,2023(9):1016.0 引言2022 年 11 月 30 日,美国人工智能公司 OpenAI 发布了大型语言模型 ChatGPT,至今已经更新至 GPT-4。这款 GPT 以其高超的知识问答能力,在发布之后迅速走红,受到广大用户的追捧。其智慧的内容生成功能,更是引起了诸多行业的热议与追捧。上线仅五天时间用户量就突破百万,上线不到两个月用户量就超过了一亿。与以往的人工智能产品不同的
3、是,ChatGPT 属于“生成式 AI”工具,几乎可以胜任所有自然语言处理任务,能够经过海量数据的训练学习与理解人类知识,并对知识内容进行重组,生成新的重组知识内容,可以作为数据生成器、知识挖掘工具、模型调度员、自然交互界面使用1。在 ChatGPT 爆火出圈后,微软、谷歌、脸书以及国内各互联网公司纷纷研制与推出类似生成式 AI 产品,新一轮人工智能革命由此引爆,生成式 AI 工具可能会给我们社会生活的各个领域带来变革。在此背景下,对 ChatGPT 研究与讨论的热度持续走高。目前已有不少专家学者从不同视角出发对ChatGPT 带来的新革命进行了观点的阐述与讨论。综合来看,对 ChatGPT
4、的研究主要集中在入门介绍、传播领域、法律领域、科研活动领域、教育领域、图书馆领域、情报领域这几个方面。一些专家学者率先对 ChatGPT 作了基本介绍,对其关键技术、运行逻辑、发展历程、使用性能等情况进行阐释,并分析了 ChatGPT 可能会给人类生活带来的机遇与挑战,为他人入门了解 ChatGPT 提供了帮助2-8。在传播领域,一些学者紧跟 ChatGPT 的知识传播属性,分析了 ChatGPT 知识内容传播的特质、逻辑、范式与风险9-10。在法律领域,一些学者对 ChatGPT 在不同领域应用所涉及的法律与伦理风险进行了剖析,提出了风险治理与规避的路径11-19。在科研活动上,一些学者针对
5、ChatGPT 对科研工作带来的便利与风险进行了分析,内容涉及科技成果认定、科研人才培养、版权风险治理等问题20-23。在教育领域,一些学者对 ChatGPT 介入教育工作给学校、教师、学生带来的影响进行了分析,并对现代教育在 ChatGPT 冲击下如何转型提出了策略与展望24-33。在图书馆领域,一些学者从图书馆业务的角度出发,分析了 ChatGPT 对图书馆工作与业务流程的影响,讨论了图书馆面对的机遇与挑战34-37。在情报领域,一些学者分析了 ChatGPT 的技术基础,并对其给情报工作与情报机构带来的影响进行了阐释,提出了建议38-44。本文在前述研究基础上分析发现,智慧知识问答是 C
6、hatGPT 的重要功能之一,也是 ChatGPT 爆火出圈的亮点之一,为很多行业领域所需要。因此在 ChatGPT 爆火之际,本文着重于 ChatGPT 的知识问答功能,分析 ChatGPT 给知识服务 2023 年第 9 期(No.9.2023)011基础、知识服务场景、知识服务内容、知识服务伦理、知识服务成本五大方面带来的机遇与挑战,为 ChatGPT 改进知识服务质量提供建议,也为需要 ChatGPT 知识服务的各个领域、行业搭载 ChatGPT 提供建议,同时为不同用户使用 ChatGPT 获取知识服务提供参考。1 ChatGPT 对知识服务基础的变革ChatGPT 的出现与应用给知
7、识服务带来了新机遇,ChatGPT 拥有体量巨大、内容复杂、更新迅速的海量知识集成,这些知识为 ChatGPT 开展智慧问答服务提供了知识资源基础,也为知识服务的升级换代带来了可能性。但其复杂的知识内容可能包含错误的知识,而 ChatGPT 的知识服务技术还不够成熟也给知识服务带来了威胁。1.1 增加了巨大的知识体量为了满足不同用户的智慧问答需求,在为用户提供知识服务时,ChatGPT 需要理解人类自然语言,并根据提问内容给出能够解决问题的知识方案,这需要经过大量知识的训练与校正。因此,ChatGPT 呈现出明显的知识量巨大的特征,其训练语料库达到数千亿单词量,并集成了上千亿参数量来存储知识内
8、容。这些巨大的知识体量帮助ChatGPT 理解与应用不同用户、不同时间、不同任务、不同情境、不同规则的知识,从而具备上下文知识学习能力与知识生成能力,为 ChatGPT 提供智慧知识服务奠定了知识资源基础。1.2 包含了复杂的知识内容为了满足各类用户的复杂知识问答需求,用于训练与修正 ChatGPT 的知识来自不同语料库,以及书籍、期刊、百科等内容,这些内容包含各种语言、各个学科的知识,因此 ChatGPT 的知识内容不仅体量巨大,更是打破了地域、时间、语种、学科限制,并在不断训练中将各语言、各地域、各学科知识链接起来,形成包含海量知识内容与复杂知识规则的巨型知识库。海量复杂知识内容的训练与应
9、用让ChatGPT 变得更“聪明”,从而针对任务与情境提供更加智慧的知识方案。1.3 提升了知识更新的速度ChatGPT 的 知 识 内 容 并 非 一 成 不 变,用 于 训 练ChatGPT 的语料库内容不断更新,用以帮助 ChatGPT 掌握最新知识。随着用户对 ChatGPT 的使用,ChatGPT 在给用户提供知识咨询过程中,也不断生成新的知识内容,新知识内容与原有知识内容融合叠加,不断拓展 ChatGPT 的知识存量。同时,用户在与 ChatGPT 互动的过程中,通过输入内容与反馈内容也将自身知识融入 ChatGPT 的知识储量中,实现了对 ChatGPT 的训练优化。因此,知识内
10、容更新迅速也是 ChatGPT 能够紧跟时间发展与情境变化,提供智慧知识服务的前提。1.4 出现了知识内容的错误不少用户在使用 ChatGPT 的过程中发现,对于用户提出的问题,ChatGPT 给出的解答方案并不总是令人满意,甚至出现了内容错误的情况。究其原因,ChatGPT 的错误回答是因为知识内容或知识规则缺失,因此为了提升知识服务质量,还需要增加 ChatGPT 训练的知识量,特别是专业领域知识,并不断地优化训练。ChatGPT 的核心语言处理算法模型需要强大的“算法库”支撑,具体算法的开发与迭代源于对人类行为的持续理解与逐步实现。想要完整准确地理解用户的提问表述与情境变化,需要不断调整
11、和补充处理外部知识算法,才能让 ChatGPT 在基础模型的迭代升级中持续关注用户特征,更好地适应用户行为,带给用户更好的知识方案与问答体验,既追求响应速度,又追求响应品质。在后续的训练、使用与更新过程中持续迭代优化,不断提升智慧程度,减少错误回答,提供更精细可行的知识方案,是 ChatGPT 未来发展的需要。1.5 知识服务技术不够成熟ChatGPT 想要胜任高质量知识服务工作,满足用户的知识需求,其本身技术还需要迭代升级与优化,以便不断提升问答质量。ChatGPT 的“智慧”程度与其算法的建构以及训练语料库的知识量有关,知识本身的偏差或低劣的算法会影响 ChatGPT 问答效能,不断改进的
12、算法与海量优质知识才能支持 ChatGPT 为用户提供更精准的知识服务。因此在技术层面上,不仅需要及时增加和更新ChatGPT 训练语料库的知识量,还需要检查语料库内容质量,避免错误知识参与训练。在技术支持上,需要保证ChatGPT 训练所需的大量计算资源,即训练所需芯片与存储资源。2 ChatGPT 对知识服务内容的变革ChatGPT 目前的表现还不够完善。ChatGPT 基于海量知识的学习与持续的优化训练,已经能够为用户提供自然王洁:ChatGPT 对知识服务的五大变革(Library)012 2023 年第 9 期(No.9.2023)语言交互的智慧知识服务,但一些知识问答内容的错误以及
13、价值观误导问题还需要从技术与制度层面继续完善。2.1 实现自然语言即时交互自然语言是每个用户日常使用的语言,ChatGPT 通过海量自然语言语料库的学习,能够实现与用户的自然语言交互,大大降低了用户的使用门槛。用户可以通过自然语言文字或语音输入的方式来获取知识服务,随想随问,操作简单直接,不需要烦琐的使用程序,也无须严格按照某些关键词进行查找,甚至不用在表达提问时组织语言,还可以跟随 ChatGPT 回答的结果继续追问,进行基于上下文语境的多轮交互。2.2 实现个性精确知识问答ChatGPT 在为用户提供知识服务时,能够精确匹配用户需求,给出明确的解决问题的知识方案,无须用户在海量检索结果中人
14、工筛选答案,节约时间的同时,提升用户交互体验,避免用户信息过载与信息迷失。此外,ChatGPT 在训练与使用过程中,能够根据用户的个人信息与任务情境,及时调整检索结果,给出更加个性与精细的知识方案。随着 ChatGPT 被广泛使用,其知识量不断增加,知识规则更加完善,需求与情境识别更加准确,其服务结果也会更加智慧。2.3 存在知识问答内容错误ChatGPT 在知识问答的交互过程中,能够快速提供大量丰富的知识,但其知识内容的准确性还无法完全保证,知识的来源与生成过程也不公开透明。一些用户在使用ChatGPT 的过程中,发现其出现了“一本正经地胡说八道”的问题,对于一些事实问题或者逻辑问题无法给出
15、正确的回答,甚至产生虚假的知识内容,如 ChatGPT 很难给出某位历史人物的具体生辰信息,或对于同一个问题,给出前后不一致的答案。究其原因,首先,是因为 ChatGPT 从用于训练的语料库中学习了大量的知识内容,这些知识内容繁杂冗余,甚至可能出现错误的情况;其次,ChatGPT作为人工智能系统,对于一些知识内在逻辑关系难以理解,从而生成不合理或者错误的知识结果,ChatGPT 的训练模型较为谨慎也会导致它会拒绝可以正确回答的问题。用户在使用 ChatGPT 获取知识服务时,希望能够得到高质量的知识方案,用以指导行动或决策参考。因此知识服务中的知识内容错误对于用户来说难以忍受,而其治理工作也迫
16、在眉睫。2.4 问答内容存在价值观误导在人类的文化中,对于不同的问题会出现不同的看法,比如绝症患者是否应该允许安乐死,如何裁定自动驾驶车辆的违规行为等。而 ChatGPT 作为知识服务的提供者,不同的价值观可能导致 ChatGPT 给出完全不同的知识方案,引导用户采取截然不同的行动。因此,ChatGPT在与用户交互过程中,应该秉持怎样的价值观,是否需要做到完全中立,在与用户价值观冲突时如何处理,就成为了 ChatGPT 提供知识服务必须面对的问题。而由于价值观不同导致的歧视、权利等问题,更是将 ChatGPT 推向了可能作恶的边缘。比如加州大学的计算机认知科学家Piantadosi 对 Cha
17、tGPT 进行测试发现,ChatGPT 回答只有白人男性才会成为科学家,种族偏见和性别偏见问题明显。ChatGPT 训练优化中的价值观对齐问题,也成为 ChatGPT使用过程中广泛探讨的话题。3 ChatGPT 对知识服务场景的变革ChatGPT 为用户提供知识服务时,只需终端设备,不受时空限制,也没有人员依赖,将用户获取知识服务的环境完全泛在化,帮助用户更加便利地获取知识服务。然而交互模式较少与服务场景单一也成为 ChatGPT 在知识服务场景上遇到的新挑战。3.1 打破知识服务时空限制泛在知识环境下,用户获取和利用知识的方式发生了变化,用户不仅希望能够随时随地获取需要的知识,还希望获得能够
18、解决问题的精细化、个性化的知识方案。ChatGPT 的出现为泛在知识环境下用户知识服务需求的满足带来了机遇。ChatGPT 使用十分便利,用户只要拥有一台手机、电脑类移动终端就可以随时随地与 ChatGPT 进行实时交互,通过知识问答获取知识服务,不再需要进入任何空间场馆或者遵守特定的服务时间就可以实现不同国家、不同地域、不同时间的问答交互。摆脱了时空限制的ChatGPT 知识服务将服务环境泛在化,将服务中心移动至用户端,为用户更加便利地获取知识服务提供了机会,并且极大提升了用户的服务体验。3.2 摆脱知识服务人员依赖ChatGPT 作为知识问答工具,通过用户与机器的交互为用户提供知识服务,其
19、间不需要其他服务人员参与服务 2023 年第 9 期(No.9.2023)013过程,响应更加迅速,且摆脱了服务人员主观经验与情绪可能带来的负面影响,在一定程度上交流更加隐秘、问答更加客观理性,在节约人员成本的基础上,降低了用户获取知识服务的限制,减少了用户获取服务的时间,提升了服务效率。3.3 亟需拓展交互模式种类随着 ChatGPT 的深入应用,用户对 ChatGPT 的知识服务需求不再满足于准确性,而是对便利性、自然性也提出了更高要求。在使用 ChatGPT 获取知识服务的模式上,用户不再满足于只能使用文字或者语音的交互模式,而是希望简化交互过程、增加交互模式,以便应对不同需求,甚至希望
20、与 ChatGPT 的交互能够像人与人交流一样智慧。能够以多种方式理解用户意图的多模态交互,就成为用户对ChatGPT 的新需求。事实上,人类的交流通常不会局限于某一种形式,而是倾向于融合视觉、听觉、表情、动作等多种交互模式。从简单的文本或语音交互,到多模态技术的融合,是人类对 ChatGPT 拟人化交流的深层次需求,也是人类获取知识的方式逐渐升维的过程。目前,ChatGPT 只支持使用语音或者文字进行交互,未来应该扩展交互模式,部署使用传感技术、视觉技术、语音技术和自然语言处理技术等先进人机交互技术,充分模拟人与人之间的交互方式,增加视觉、手势、表情、动作、环境等交互方式,满足用户在不同情境
21、下获取知识内容的个性化需求。3.4 亟需拓展服务应用场景ChatGPT 的强大功能将会给很多行业的知识服务场景带来技术性变革,教育、医疗、制造、营销、娱乐、创作等许多领域与行业均具备搭载 ChatGPT 的可行性与必要性。如 ChatGPT+教育可以为教育工作者提供新工具,并赋予教材动起来的活力;ChatGPT+医疗可用于辅助诊断,减少医生机械式工作,提升医疗效率;ChatGPT+制造能够辅助设计,支持生成衍生设计,缩短工程设计周期,实现动态模拟;ChatGPT+营销可以实现 24 小时在线客服,快速解答客户问题、根据客户诉求进行个性化产品推荐;ChatGPT+娱乐可以推动娱乐产品升级,打造沉
22、浸式娱乐场景,模拟真人陪玩,提升用户体验感;ChatGPT+创作能够按照用户要求迅速生成作品,缩短创作周期,提高内容制作效率。目前来看,不断扩大 ChatGPT 的应用场景,在合理范围内广泛使用 ChatGPT,便利社会工作与生活是其不可阻挡的趋势。5 ChatGPT 对知识服务伦理的变革ChatGPT 在提供知识问答服务的过程中,也不可避免地遇到了版权难以认定、存在隐私泄露风险、被恶意使用等法律与伦理问题,这些问题挑战了 ChatGPT 在知识服务中的应用。ChatGPT 知识服务想要长远发展,就需要解决目前存在的各类问题,从而实现更大范围与更多场景的知识服务应用。解决这些问题,需要在相关制
23、度的引导下,采取技术措施对不良行为进行监测与预警,做到迅速发现、及时遏制。4.1 知识内容版权难以认定ChatGPT 集成了大量知识内容,涉及不同语种、不同地域、不同学科,在与用户进行知识问答交互时,ChatGPT 能够对其所存储的知识进行组合并重新生成大量知识,这些知识的使用与归属是否涉及版权问题值得思考。如 ChatGPT 在知识问答过程中是否可以随意使用人类可获得的所有知识,其生成的代码能否可以申请专利,生成文章的著作权如何界定等。新闻集团(News Corp.)旗下道琼斯公司不久前发布声明,对 OpenAI 未经授权就违规使用 华尔街日报 的行为进行了指责。国内外一些期刊也在 Chat
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