只不过是从互联网上下载学期论文而已。学院要求我们提醒学生，荣誉准则禁止他们提交非自己撰写的论文。我并不天真；我知道有些哈佛学生 国家邮箱列表 可能是彻头彻尾的骗子，但我认为这样的人并不多。此外，ChatGPT 的许多文本仍然很容易识别，因为它使用了不存在的引文和参考文献。
人们对 ChatGPT 有很多担忧，例如错误信息和对工作的威胁。有什么事情让您特别担心吗？
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对新技术的恐惧总是由最坏的情况驱动，而没有考虑到现实世界中不可避免地会出现的对策。对于大型语言模型，此类对策包括对自动生成内容的怀疑（记者已经停止使用 ChatGPT 的技巧撰写有关 ChatGPT 的专栏，因为读者已经看穿了它 对整个组织负责的高级管 ）、专业和道德约束（例如，哈佛大学的荣誉准则），以及可能标记或检测 LLM 使用情况的技术。还有其他方法可以抵抗。其中之一就是我们本能地感受到与人交往中的因果关系。收藏家可以花 10 万美元购买约翰·F·肯尼迪的高尔夫球杆，尽管它们与那个时代的任何其他高尔夫球杆没有什么区别。对
于短篇小说和社论等知识产品
而言，对真实性的要求甚至更为强烈：它们是由真人撰写的这一事实会影响它们的地位和价值。另一个阻力是法学硕士学位的明显错误，例如声称碎玻璃作为膳食补充剂越来越受欢迎，或者九名妇女可以在一个月内生下一个婴儿。随着系统通过反馈（通常来自 贫穷国家的点击农场）得到改进，此类错误将变得不那么常见，但考虑到无限的可能性，它们仍然会发生。而且，重要的是，不会留下任何可以让我们核实事实的物理痕迹。你可以弄清楚一个人使用了哪些来源，但在法学硕士中，“事实”分布在数十亿个定量变量的微小调整中，其来源无法验证 2017 年国际理论物理中心会议 。然而，LLM 可以像人类一样轻松地生成多种类型的模板文本，这可能很有用。如果遗嘱或离婚协议可以自动生成，那么可能不值得花费大量时间聘请昂贵的律师为您起草。
我们听到过很多有关潜在缺点的说法。有什么优点吗？
一个例子是使用 ChatGPT 作为语义搜索引擎。当前的搜索引擎使用字符串数据类型。现在，如果您想要一个想法而不是一系列字符，那么就没有好的方法可以找到它。真正的语义搜索引擎与 LLM 不同，它会有一个世界的概念模型。它包括人物、地点、物体和事件的符号，以及关于目的和因果的想法，更像人类思维的运作方式。但作为一个简单的工具，作为有用信息的搜索引擎，LLM 可以非常有用 – 只要它停止编造