美国人工智能公司OpenAI推出的聊天机器人ChatGPT“火”出了科技圈，也惊动了学术圈。当传统学问进入数字时代，以ChatGPT为代表的人工智能会改变人文学科的未来吗？
澎湃新闻（www.thepaper.cn）邀请来自哈佛大学、北京大学、南京大学、上海交通大学以及德国柏林马克斯·普朗克科学史研究所的五位学者，共同讨论ChatGPT及人工智能技术如何参与人文学科的研究与教学。这五位学者均为当下数字人文领域的中坚力量，他们曾接受历史学、哲学或计算机科学的博士训练，又在数字人文这一跨学科的领域中，将计算机工具与方法引入人文学科，也使科技工作者逐渐理解人文学科的学术语境。
圆桌嘉宾：
王宏甦，哈佛大学计量社会科学研究所研究员、“中国历代人物传记数据库”（China Biographical Database，简称CBDB）资深项目经理
王涛，南京大学历史系教授
陈诗沛，德国柏林马克斯·普朗克科学史研究所研究员
杨浩，北京大学人工智能研究院副研究员
赵思渊，上海交通大学历史系教授
来自人文学科的ChatGPT使用测评澎湃新闻：各位在人文学科相关的工作中用ChatGPT了吗？目前为止体验如何？
王宏甦（哈佛大学计量社会科学研究所研究员）：我们在开发哈佛大学“中国历代人物传记资料库”（CBDB）的过程中，ChatGPT 和AI编程工具Copilot这类人工智能工具已经完全融入日常工作。我们会和 ChatGPT 讨论方案设计。比如上周的一个案例是，我和同事在讨论如何对百万级文件按照一定的结构进行整理，希望找出最优的程序设计逻辑。在讨论过程中，ChatGPT 也提出了建设性方案。在工作中我们会把 ChatGPT 当作平等的同事来讨论问题。
在程序设计和规范方面，ChatGPT 是一位非常有经验的同事。而在人文的问题上，我们当下很少使用 ChatGPT。比如下图是最近我们在工作的时候涉及的一个官职名称，“东北面朔方江陵道都统使”。这是十四世纪朝鲜王朝的官职，而 ChatGPT 给出了完全错误的说明：
受访者供图在我们的工作中，ChatGPT的使用场景是很明确的：能够快速验证的问题。比如，程序写得是否正确、程序的方案设计得是否合理，我们可以通过运行和测试，对 ChatGPT 的答案进行直接验证。王涛（南京大学历史系教授）：我和几个同伴将于3月18日在南京召开一个研讨会——“ChatGPT与人文学科的挑战：人工智能对人文学科影响的跨学科会议”，我们请ChatGPT来撰写会议征稿启事，它在几秒钟内生成的会议通知完整准确、文从字顺，已经超出一般学生的水平。
ChatGPT撰写的会议通知刚开始上手的时候ChatGPT给我的感觉是惊艳。它对使用者提出的各种需求都能够给出有逻辑、符合一定预期的结果，让人震撼。而且，它能够应付各种语境、各种场景、各种方向上的需求。从OpenAI的官网介绍可以了解到，ChatGPT的功能其实不仅局限于问答机器人，而是一个多面手，可以编写程序、修改代码、撰写提纲、多语翻译等等。可以说，ChatGPT以一己之力，取代了程序员、翻译、律师、数据分析师、秘书、会计师等不同工种的职位。我们可以将ChatGPT当作一个非常智能的研究助理，是研究者大脑的延伸。从工具论的角度看，以ChatGPT为代表的人工智能产品的出现，跟汽车等交通工具在人类社会的出现，具有相似的意义。如果说现代交通工具是人类脚力的延伸，那么ChatGPT就是人类脑力的延伸。
因此，从积极的角度说，ChatGPT是在知识生产领域为人类提供服务，可以起到协助的作用，帮助使用者提高知识梳理的效率。但是，ChatGPT是否能够完全进行知识创新，特别是进行探索性研究，目前还看不到这种可能性。从人工智能的工作原理来看，ChatGPT的知识体系来自对人类现有知识结构的模型训练。它的能力边界，跟ChatGPT被投喂的数据在数量、丰富度、多样性等方面的因素密切相关。
在官方的介绍中，ChatGPT所依循的语言模型，数据来源时间截止2021年。理论上说，它对2021年之后人类社会的知识是一无所知的。而且，研究者已经发现，ChatGPT虽然是一个能够熟练进行“多语种”输出的平台，可以无缝在不同语言中切换，但是，在高频语言与低频语言之中的表现存在显著的不同。这是因为ChatGPT所接受的语言训练模型存在数量上的差异性，比如ChatGPT在英语语境中的表现更加智能，而在中文语境的表现只能算是差强人意。它甚至还存在中文知识的盲区。
我曾经试探ChatGPT，是否知道“地上本没有路，走的人多了，也便成了路”这句话出自何处。ChatGPT倒也坦率，它说出了鲁迅的大名，但并不知道来自哪篇文章。可见，在中文语料的训练上，ChatGPT还存在缺陷。不过，随着微软与OpenAI的合作，ChatGPT将获得升级，能够得到更加即时的网络信息。
但是，ChatGPT仍然是一个“任务导向性”的工具，它只能对使用者发出的指令进行反馈，还不存在“主动性”。所以，是否能够用好ChatGPT，还是要基于用户的设计。最明显的一点在于，为了规避伦理上的问题，ChatGPT的后台设置了一些屏障，用户不能就违背公序良俗的问题发问。但是，用户依然能够通过间接提问的方式，“诱导”ChatGPT给出答案。可见，ChatGPT对“道德”并无感知。
陈诗沛（德国柏林马克斯·普朗克科学史研究所研究员，台湾大学计算机博士）：ChatGPT作为一个产品成功吸引了大众的目光，因为它把“Chat”即“聊天”的部分做得非常好，生成的文章或回答，起码在格式上看起来很完美。
但我觉得大家对它的评价过高了。人们觉得它很“智能”，会“思考”，但事实上它只是在“模拟”，模拟得非常逼真，以至于大家觉得它好像是一个真的机器“人”。OpenAI的官网说ChatGPT是“Optimizing Language Models for Dialogue”，一个为聊天对话优化的语言模型。语言模型的概念是，你向它提供很多文字（文章），之后它对这些大量的文句进行整理（大致上是基于统计），以预测下一个文字或句子应该是什么。ChatGPT这个语言模型产品结合强大的类神经网络以及大量文本，完成得很好，但基本上它做的只有一件事——将数据库里的文章拆分成句子，通过你提出的问题，去预测和挑选成功几率最高的下一个句子，再生成答案反馈给你。
我认为ChatGPT跟大部分人想象中的“智能”还有很大落差，它的实作中还没有人工智能学界 (AI) 中所谓的 “推理”环节 (reasoning)，也没有大部分人想象中的“自主学习”，它只是文字的堆砌、基于统计的文献整理，它并没有理解到语意，因此它从大量训练文本中整理出来的回答有可能是错的。
