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据外国媒体MITTechnologyReview报道，大学生LiamPorr使用该语言生成AI工具GPT3，生成一篇虚假的博客，在HackerNews排行榜上名列前茅。Porr试图证明，GPT3的内容可以欺骗人们，让人相信它是人类写的。他还说 "这其实非常容易，这是最可怕的地方。

GPT3是由旧金山的OpenAI公司设计的一系列人工智能自动化工具，已有数年的历史。其中，"GPT3"代表的是"Generative预训练转换器"Generative预训练转换器，它根据人类作家的提示自动完成文本。

它的工作原理如下

和所有的深度学习系统一样，GPT3在数据中寻找模式。为了简化操作，程序被训练成一个庞大的文本语料库，程序的统计规律已经被挖掘出来。这些规律对人类来说是未知的，但它们被存储为GPT3神经网络，在不同节点之间有数十亿个加权连接。

重要的是，人工输入不涉及此过程 程序在没有任何指导的情况下查找和发现模式，然后使用这些模式完成文本提示符。例如，如果在GPT3中输入单词"FIRE"，程序将根据网络中的权重接收诸如"卡车"和"警报"之类的单词，这比"清晰"或"elvish"更有可能出现。

Porr的博客名为"Feelingu*roductive?Maybeyoushouldstopoverthinking"感觉效率低下？也许你应该停止过度思考。

定义二 过度思考OT是试图想出别人所想出的想法的行为。OT的结果往往是不现实的、不可能的，甚至是愚蠢的想法。

波尔提交了申请。他用一份简单的问卷填写了一份打算使用的表格。但他没有等。在会见了伯克利人工智能社区的几名成员后，他很快找到了已经可以使用的博士生。

在研究生同意一起工作之后，波尔写了一个小剧本供他运行。它为GPT3提供了博客帖子的标题和介绍，并列举了几个完整的版本。

Porr的第一篇这篇刊登在HackerNews上和随后的每一篇都是其中一个输出的直接复制和粘贴。

自从我想出了这个想法，并与博士生接触后，我实际上开了一个博客，第一个病毒博客花了几个小时，"他说。

在不编辑的情况下生成内容的诀窍是理解GPT3的优缺点。"它擅长写漂亮的语言，而不是逻辑和理性，"波尔说。因此，他选择了一个不需要严格逻辑的热门博客类别 生产力和自助。

波尔说，他想证明，GPT3可以被冒充为人类作家。的确，尽管该算法是以一种奇怪的模式编写的，偶尔也会出错，但在他对HackerNews最高职位发表的评论中，只有三到四人怀疑它可能是该算法产生的。所有这些评论都立即遭到了其他社区成员的反对。

波尔说，他的实验还展示了一个更平凡但令人不安的选择 人们可以使用这个工具生成大量点击诱饵内容。"可能会有很多平庸的博客内容，因为进入的障碍太容易了，"他说。"我认为在线内容的价值会大大降低。