美媒評論稱，目前基于大型語言模型的人工智能工具，例如ChatGPT，更擅長共情而不是提供準確的事實信息。這是因為設計者優先考慮流暢性而非準確性。加之訓練數據庫中包含大量情感信息，將大型語言模型植入搜索引擎的競爭毫無意義。

以下是翻譯內容

今年早些時候，普林斯頓大學計算機科學教授阿爾溫德·納拉亞南（Arvind Narayanan）為自己四歲的女兒開發了支持ChatGPT的語音界面。這不僅是一個實驗，更是因為納拉亞南相信，人工智能機器人有一天會成為女兒生活中的重要組成部分。

納拉亞南的女兒天生好奇，經常問他有關動物、植物和人體的問題。他認為OpenAI開發的ChatGPT可以提供有用的答案。令他驚訝的是，一旦他告訴系統正在與小孩對話，這款聊天機器人就能表現出無可挑剔的共情能力。

納拉亞南的女兒問：“燈滅了會怎么樣?”

“燈滅了，天就黑了，可能會有點嚇人，”ChatGPT用人工合成的聲音回答道。“但別擔心！”“你可以做很多事情來讓自己在黑暗中感到安全舒適。”

ChatGPT隨后提出了一些使用夜燈的建議，并最后提醒：“在黑暗中感到有點害怕很正常。”這個解釋顯然讓納拉亞南的女兒感到很安心。

微軟和谷歌正急于使用大型語言模型技術來強化搜索引擎。但有充分的理由認為，相比于提供事實性信息，這項技術更適合作為人們情感上的伴侶。

聽起來可能很奇怪。但無論是谷歌的Bard還是微軟的新Bing，這種人工智能在用于搜索信息時都出現了一系列尷尬的事實性錯誤。Bard在首次公開演示時就給出了關于詹姆斯·韋伯太空望遠鏡的錯誤信息，而新Bing也搞錯了一大堆財務報表數據。

當人工智能聊天機器人用于搜索時，出現事實性錯誤的代價很高。Replika是一款人工智能應用程序，下載量已經超過500萬次。該應用程序的創始人尤金尼亞·庫伊達(Eugenia Kuyda)表示，當人工智能被設計成伴侶時，出現錯誤的代價就要低得多。她說：“這不會影響用戶體驗，不像搜索，小小錯誤就會破壞用戶對產品的信任。”

谷歌前人工智能研究員瑪格麗特·米切爾(Margaret Mitchell)曾與人合作撰寫過一篇關于大型語言模型風險的論文。她表示，大型語言模型根本“不適合”作為搜索引擎。這些大型語言模型之所以會出錯，是因為訓練所用的數據經常包含錯誤信息，而且模型也沒有基本事實來驗證所生成的內容。此外，大型語言模型的設計者可能優先考慮生成內容的流暢性，而不是準確性。

這也是這些工具特別擅長迎合用戶的原因之一。畢竟，目前大型語言模型都是從網上抓取文本進行訓練，其中包括推特和Facebook等社交媒體平臺上發布的情緒性內容，以及Reddit和Quora等論壇上的個人心理疏導內容。電影電視劇中的臺詞、小說中的對話，以及關于情商的研究論文都進入了訓練數據庫，這使得這些工具更具有同理心。

據報道，一些人把ChatGPT當成機器人治療師來使用。其中一位說，他們這樣做是為了避免成為別人的負擔。

為了測試人工智能的共情能力，人們對ChatGPT進行了一次在線情商測試。結果顯示，它表現出色，在社會意識、關系管理和自我管理方面都獲得了滿分，在自我意識方面只是略有差池。

從某種程度上來說，ChatGPT在測試中的表現比一些人還要好。

雖然一臺機器能為人們帶來共情感受有點不真實，但確實有一定道理。人們天生需要社會聯系，人類大腦也有能力反映他人感受，這意味著即使對方沒有真正“感受”到我們的想法，我們也能獲得一種理解感。人類大腦中的鏡像神經元會在我們感受到他人的共情時被激活，給我們帶來一種彼此相連的感覺。

當然，共情是一個涉及多方面的概念，要想真正體驗到這種感覺，人們還是需要與真正的人進行交流。

倫敦國王學院臨床心理學家托馬斯·沃德(Thomas Ward)研究了軟件在心理治療中的作用，他警告人們不要想當然地認為，特別是在心理問題很嚴重的情況下，人工智能可以充分滿足人們在心理健康方面的需求。例如，聊天機器人可能無法理解人的情感復雜性。換句話說，ChatGPT很少說“我不知道”，因為它在設計上傾向于自信而不是謹慎回答問題。

人們也不應該把聊天機器人作為發泄情感的習慣性渠道。沃德說：“在將人工智能聊天機器人視為消除孤獨方式的世界里，微妙的人際關系，例如拉住手或明白何時說話何時傾聽，可能會消失。”

這可能會最終導致更多問題。但就目前而言，人工智能在情感方面的技能至少要比它們掌握的事實更可靠。