假如 ChatGPT 變得邪惡_GPT

提前預判一切可能性，是為了讓它變得更好

自去年底首次推出以來，爆火的ChatGPT已成為互聯網的新寵，迅速積累了驚人數量的用戶，用戶們通過這個基于網絡的聊天機器人，無論是讓它寫一個演講稿、編寫歌詞，還是撰寫學術論文和編寫計算機代碼，ChatGPT看起來似乎是萬能的。ChatGPT擁有和人類一樣的強大能力，在互聯網上掀起了一場風暴，但是，它也讓很多行業開始警惕。

2014年上映的電影《機械姬》，講了這樣一個故事，億萬富翁內森用人類所有智慧和網上的所有數據，造出了機器人Ava，并且派程序員迦勒去對Ava進行圖靈測試，而這個機器人有著極強的模仿能力和學習能力，她甚至可以模仿人類的情感，而結果是——Ava殺死了制造他的人。

難道人工智能的最高成果，真的是自由和謊言？

去年年底，社區負責人發現，Stack Overflow發現了由這個人工智能模型生成的的大量回復，該工具使用復雜的人工智能模型，對人類的詢問給出令人信服但往往不正確的答案。

Bware Labs：INFRA代幣將于5月30日上線4個CEX和3個DEX:5月29日消息，區塊鏈基礎設施提供商Bware Labs在推特上宣布，INFRA代幣將于5月30日10點（UTC時間）開始上線4個CEX和3個DEX（包括Uniswap）。用戶可在代幣上線后，在Blast Explorer Staking Pools中參與質押來賺取更多INFRA。為了能夠質押，用戶需要通過Avalanche Bridge在Avalanche上橋接代幣。

此外，有三種類型的參與者有資格獲得空投。所有空投將發生在持有相關NFT的同一地址，但在Avalanche C-Chain上。

Bware Labs還提醒稱，不要在沒有橋接至以太坊的情況下將空投代幣存入任何CEX，因為CEX可能不支持從以太坊以外的其他鏈直接存入INFRA，并且代幣可能會丟失。[2023/5/29 9:49:11]

首先，StackOverflow的官方公告是這么說的：

分析師：美國政府或在5月、8月、10月和12月分四個批次出售4.15萬枚BTC:金色財經報道，加密貨幣分析公司分析師Maartuun發文稱，美國政府可能會在2023年5月26日、8月7日、10月19日和12月30日出售其持有的比特幣，包括從暗網絲路繳獲的比特幣，Maartuun認為美國政府可能遵循“73天間隔”的拋售模式。

此前美國政府已經以2.157億美元出售了9,800枚比特幣，其目標是在2023全年分四個批次拋售大約4.15萬枚BTC。[2023/4/17 14:09:01]

“StackOverflow是建立在信任之上的社區，這里的信任是指，整個技術社區堅信，用戶提交的答案，是他們內心所清晰了解的、準確的認知。并且，用戶和同伴們，擁有足夠的知識和技能，來確認自己發布的信息，并且對這些信息負責。

StackOverflow整個系統，通過依靠平臺提供的工具，來對其他用戶的貢獻來進行驗證和確認，包括負責任地對答案點贊（點踩一腳）。但是，目前StackOverflow認為，由GPT產生的貢獻，很多時候不符合社區的標準。

因此，無法給整個社區一個值得信賴的環境。當所有用戶都只是復制和粘貼信息到答案中，而不去驗證GPT提供的答案是否正確，也不去確保答案中引用原文的來源，也沒有驗證GPT提供的答案是否清楚和簡潔地回答了所問的問題，社區的信任就會被打破。

數據：165,163枚LTC從Binance轉移到未知錢包:金色財經報道，據WhaleAlert數據，165,163 枚LTC (14,908,934 美元) 從Binance轉移到未知錢包。[2023/1/24 11:28:02]

那么，如果從內容的客觀性來看，如果答案存在錯誤，那么整個答案客觀上是錯誤的。為了使StackOverflow作為正確和經過驗證的信息的可靠來源，那么，有錯誤的答案，就必須被編輯或替換。

但是，由于目前的GPT強大到，足以讓網站的用戶相信答案是沒問題的，就可能造成嚴重的問題，因此，錯誤信息一旦出現在社區，GPT有可能破壞所有人對社區的信任。

我們再看一下Stackoverflow用戶的評論：

高贊用戶1：干得好! 很高興社區做出了正確的決定，希望可以永久禁止任何AI生成的答案。人工智能將永遠無法發布好的編程答案，100年都不行

高贊用戶2：無論人工智能生成的答案是否正確，StackOverflow是面向專業和發燒友程序員的問題和答案網站"。在我看來，那些只是將問答復制并粘貼到/從人工智能工具中的人，不能算是專業發燒友，也不能算熱愛技術的人。如果真的能夠驗證是好的正確答案，發布這些答案的人，應該能夠自己寫出來。人工智能不應該屬于這里。-

流動性質押協議Stader Labs計劃新增支持以太坊:12月7日消息，流動性質押協議Stader Labs計劃新增支持以太坊，其當前已支持Polygon,NEAR,Fantom,BNB Chain、Hedera與Terra 2.0。Stader Labs于2021年10月獲得了由Pantera Capital領投的400萬美元融資，后又于2022年1月宣布以4.5億美元估值完成Three Arrows Capital領投的1250萬美元融資。[2022/12/8 21:29:43]

對于社交性質的網站來說，如果本質是UGC業務，運營的是社交，那么，如果從商業的角度來看，如果大家都去應用ChatGPT，那就變成了一個全部是機器人的社區，用戶就會越來越沒有耐心去等待。

那么，如果StackOverFlow是這樣的，其他領域呢？

如果人類無法控制生成式AI

與其說生成式AI能夠打造更有創造力的新世界，

不如說生成式AI能夠打造的是內容更多元的互聯網。

數據：中國元宇宙行業已融資7.8億美元:9月6日消息，一份報告指出，目前16000個元宇宙相關商標已在我國注冊，有約500家企業正在從事元宇宙行業。元宇宙行業累計融資已達7.8億美元。該報告預計，到2030年，中國的“元宇宙”的市場價值將達到5.8萬億美元。（investing）[2022/9/6 13:11:42]

教育業也是如此，紐約有學校因為擔心ChatGPT可能被學生用于作弊，而禁了ChatGPT。

在擔心ChatGPT可能被資源有限、技術知識為零的黑客濫用時，網絡安全行業開始注意到了它。

就在ChatGPT首次亮相的幾周后，以色列網絡安全公司Check Point ChatGPT與OpenAI的代碼編寫系統Codex協同使用時，可以創建攜帶惡意有效載荷的釣魚郵件，也就是說，ChatGPT "有可能大大改變網絡威脅格局，在日益復雜和有效的網絡能力的危險演變中又向前邁出了一步。

Check Point Research（CPR）的網絡安全研究人員觀察到，網絡犯罪分子正在使用ChatGPT來迭代或者從頭開始構建惡意軟件和勒索軟件。Check Point Research提到，他們在地下黑客論壇上發現了許多網絡犯罪分子在 ChatGPT 的幫助下，研究如何創建信息竊取程序、加密工具和其他惡意軟件。

一些Cracker(駭客）本來只是編程世界的新手，但是，加持強大的工具，他們的力量會瞬間被增強。

例如：

專家對腳本進行了分析，也確實證實了網絡犯罪分子的說法。里面確實存在惡意竊取軟件，它可以在整個系統中搜索常見的文件類型（如MS Office文檔、PDF和圖像）。如果發現任何感興趣的文件，該惡意軟件會將文件復制到一個臨時目錄，將其壓縮，并通過網絡發送出去。

許多安全專家認為，ChatGPT有能力編寫釣魚郵件，這樣一來，它就會受到網絡犯罪分子的廣泛歡迎，特別是那些英語非母語的犯罪分子。Sophos公司首席研究科學家Chester Wisniewski認為，ChatGPT很輕易就能被用于 "各類社工活動”...已經能夠用ChatGPT寫出一些很好的釣魚軟件，我預計它還可以被用來進行更真實的互動對話，用于商業電子郵件詐騙，甚至通過Facebook Messenger、WhatsApp或其他聊天應用程序進行釣魚活動。

ChatGPT的假裝實力很難被揭穿，可以增強網絡犯罪分子的力量。

比如說，犯罪分子正在迅速研究新方法，使用生成式人工智能，對目前的欺詐手段進行改進，特別是通過生成式人工智能能夠在大量數據中迅速學習的能力。特別是，在這樣的騙局中，生成式人工智能可以用來直接提高詐騙文本或電子郵件的質量，使這些內容看起來更加具備迷惑性。

英偉達Nvidia的CSO（首席安全官）David Reber提出，生成式AI會給網絡安全帶來更大的麻煩，比如說，惡意黑客能夠通過生成式人工智能來生成大量惡意代碼，而隨著人工智能技術的進步，進行網絡安全攻擊的速度和復雜，會超過了人類的能力，并且，這種容易上手的技術，會讓網絡安全攻擊的能力進一步普及，曾經的攻擊行為，受限于技術知識和限定的時間、地點，而ChatGPT有可能消除這一限制因素。

根據新聞報道，OpenAI在11月推出的機器人ChatGPT，引起了美國國防官員的注意，而生成式人工智能，最近被列入了美國國防信息系統局的觀察名單（Defense Information Systems Agency watch list）CTO Stephen Wallace表示，他們正在開始研究，生成式人工智能，究竟會如何改變DISA在該部門的任務，以及未來的方向，而美國安全中心的技術和國家安全副研究員Bill Drexel也跟公眾提出了他對這項新技術的擔憂。

GAN（生成對抗網絡）的設計，主要包括一個生成器、判別器，這兩個人工智能算法相互對抗、博弈，從而創造全新的內容，在經過N次博弈之后，這兩個都會變得更強，而這種技術，也可能會被廣泛用于自動化網絡釣魚和社會工程攻擊策略中。

不過，我們是否可以思考？能不能讓維護網絡安全的生成式AI和破壞網絡安全的生成式AI對抗？

比如說科技日報這篇2019年的新聞：

比如說，我們用人工智能助手，和營銷垃圾機器人對話。

以及，從內容的角度來說:

既然，生成式AI是通過從大量的數據庫中學習，然后綜合給出答案，那么，它具備總結、綜合、列舉的能力，但不一定有“判斷數據真偽”的能力。

如果是這樣，那么"如何識別內容真偽，防止AI在內容里下”

也會是新的課題和機會。

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