本周早些时候，我的一个朋友给我发短信问我对 ChatGPT 的看法。我并不惊讶他很好奇。他知道我写的是关于 AI 的文章，并且是那种紧跟在线趋势的人。我们聊了一会儿，我问他：“你觉得 ChatGPT 怎么样？” 他回答说：“好吧，今天早上我用它写了一个还算不错的 Excel 宏，节省了我几个小时的工作时间”——我的下巴都掉了。
对于上下文：这是一个工作涉及与数据库相关的相当多的人，但我不会将他描述为特别有技术头脑的人。他从事高等教育工作，在大学学习英语，但从未正式学习过编码。但他在这里，不仅在玩弄一个实验性的 AI 聊天机器人，而且在访问几天后就可以用它更快地完成工作。
“我问了它一些问题，又问了它一些，把它放到 Excel 中，然后进行了一些调试，”他是这样描述这个过程的。“它并不完美，但比谷歌搜索更容易。”
ChatGPT 等工具让 AI 以前所未有的方式公开访问
像这样的故事在本周不断积累，就像倾盆大雨前的第一批雨点。在社交媒体上，人们一直在分享有关使用 ChatGPT 编写代码、起草博客文章、撰写大学论文、编写工作报告，甚至改进聊天游戏的故事（好吧，最后一个绝对是开玩笑的，但是AI 增强 rizz 的前景仍然诱人）。作为一名报道这个领域的记者，基本上不可能跟上正在发生的一切，但有一个突出的总体趋势：人工智能正在成为主流，我们才刚刚开始看到这将对世界。
人工智能中有一个我特别喜欢的概念，我认为它有助于解释正在发生的事情。它被称为“能力过剩”，指的是 AI 的隐藏能力：研究人员尚未开始研究的系统中潜在的技能和才能。您之前可能听说过 AI 模型是“黑匣子”——它们是如此庞大和复杂，以至于我们无法完全理解它们如何运作或得出具体结论。这在很大程度上是正确的，也是造成这种悬垂的原因。
“今天的模型比我们想象的要强大得多，而我们可用于探索 [它们] 的技术还很幼稚，”人工智能政策专家 Jack Clark在他最近一期的时事通讯中描述了这个概念。“那些因为我们没有考虑过测试而不知道的功能呢？”
能力过剩是一个技术术语，但它也完美地描述了人工智能进入公共领域时正在发生的事情。多年来，研究人员一直在努力，以比商业化更快的速度推出新模型。但在 2022 年，大量新应用程序和程序突然让普通用户可以使用这些技能，而在 2023 年，随着我们继续扩展这个新领域，情况将开始发生变化——变化很快。
正如 ChatGPT 所展示的那样，瓶颈始终是可访问性。这个程序的骨架并不是全新的（它基于 GPT-3.5，这是 OpenAI 今年发布的一种大型语言模型，但它本身是从 2020 年开始对 GPT-3 的升级）。OpenAI 之前曾将 GPT-3 的访问权限作为 API 出售，但该公司提高模型自然对话能力的能力，然后将其发布在网络上供任何人玩，从而将其推向了更多的受众。无论 AI 研究人员在探索模型的技能和弱点方面多么富有想象力，他们永远无法与整个互联网的大量和混乱的智能相媲美。突然之间，悬挑是可以访问的。
同样的动态也可以在 AI 图像生成器的兴起中看到。同样，这些系统已经开发多年，但访问受到各种方式的限制。不过今年，像 Midjourney 和 Stable Diffusion 这样的系统允许任何人免费使用该技术，突然间 AI 艺术无处不在。这在很大程度上要归功于 Stable Diffusion，它为公司提供了开源许可证。事实上，在 AI 世界中这是一个公开的秘密，每当一家公司推出一些新的 AI 图像功能时，它很可能只是 Stable Diffusion 的重新包装版本。这包括从病毒式传播的“神奇头像”应用程序 Lensa到Canva 的 AI 文本到图像工具，再到MyHeritage 的“AI Time Machine”。下面都是相同的技术。
不过，正如这个比喻所暗示的那样，能力过剩的前景不一定是好消息。除了隐藏的和新兴的能力，还有隐藏的和新兴的威胁。而这些危险，就像我们的新技能一样，几乎不胜枚举。例如，大学将如何适应人工智能撰写论文的激增？创意产业会因生成人工智能的普及而受到重创吗？机器学习是否会引发垃圾邮件海啸，永远毁掉网络？AI 语言模型无法区分事实与虚构，或者 AI 图像生成器将女性和有色人种性别化的已证实偏见又如何呢？？其中一些问题是已知的；其他人被忽略了，但更多的人才刚刚开始被注意到。随着 2022 年的兴奋逐渐消退，可以肯定的是 2023 年将包含一些粗鲁的觉醒。
