GPT:假如 ChatGPT 变得邪恶_TruthGPT (ETH)

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提前预判一切可能性，是为了让它变得更好

自去年底首次推出以来，爆火的ChatGPT已成为互联网的新宠，迅速积累了惊人数量的用户，用户们通过这个基于网络的聊天机器人，无论是让它写一个演讲稿、编写歌词，还是撰写学术论文和编写计算机代码，ChatGPT看起来似乎是万能的。ChatGPT拥有和人类一样的强大能力，在互联网上掀起了一场风暴，但是，它也让很多行业开始警惕。

2014年上映的电影《机械姬》，讲了这样一个故事，亿万富翁内森用人类所有智慧和网上的所有数据，造出了机器人Ava，并且派程序员迦勒去对Ava进行图灵测试，而这个机器人有着极强的模仿能力和学习能力，她甚至可以模仿人类的情感，而结果是——Ava杀死了制造他的人。

难道人工智能的最高成果，真的是自由和谎言？

去年年底，社区负责人发现，Stack Overflow发现了由这个人工智能模型生成的的大量回复，该工具使用复杂的人工智能模型，对人类的询问给出令人信服但往往不正确的答案。

Doodles AR应用正在测试中:5月25日消息，Doodles 联合创始人 burnt toast 在推特发布 Doodles 的 AR 应用测试视频。[2023/5/25 10:39:51]

首先，StackOverflow的官方公告是这么说的：

“StackOverflow是建立在信任之上的社区，这里的信任是指，整个技术社区坚信，用户提交的答案，是他们内心所清晰了解的、准确的认知。并且，用户和同伴们，拥有足够的知识和技能，来确认自己发布的信息，并且对这些信息负责。

StackOverflow整个系统，通过依靠平台提供的工具，来对其他用户的贡献来进行验证和确认，包括负责任地对答案点赞（点踩一脚）。但是，目前StackOverflow认为，由GPT产生的贡献，很多时候不符合社区的标准。

因此，无法给整个社区一个值得信赖的环境。当所有用户都只是复制和粘贴信息到答案中，而不去验证GPT提供的答案是否正确，也不去确保答案中引用原文的来源，也没有验证GPT提供的答案是否清楚和简洁地回答了所问的问题，社区的信任就会被打破。

Doodles创始人：将从NFT项目发展成媒体特许经营公司:3月16日消息，NFT 系列 Doodles 创始人 Jordan Castro 在官方 Discord 宣布，Doodles 将从一个「NFT 项目」发展成一家领先的媒体特许经营公司。

Castro 表示：在刺激投机的公开建设上投入得越多，就越不能实现其长期愿景。不会花任何资源去安抚那些有经济动机的人，将把精力集中在忠实持有人身上。[2023/3/16 13:07:58]

那么，如果从内容的客观性来看，如果答案存在错误，那么整个答案客观上是错误的。为了使StackOverflow作为正确和经过验证的信息的可靠来源，那么，有错误的答案，就必须被编辑或替换。

但是，由于目前的GPT强大到，足以让网站的用户相信答案是没问题的，就可能造成严重的问题，因此，错误信息一旦出现在社区，GPT有可能破坏所有人对社区的信任。

我们再看一下Stackoverflow用户的评论：

高赞用户1：干得好! 很高兴社区做出了正确的决定，希望可以永久禁止任何AI生成的答案。人工智能将永远无法发布好的编程答案，100年都不行

Doodles：将在Flow区块链上发布Doodles 2:金色财经报道，NFT 项目 Doodles 官方表示，将在 Flow 区块链上发布 Doodles 2（Doodles 仍在以太坊区块链），Doodles 团队自去年以来一直在构建最新的 NFT 项目，此前还发布了一段彩色动画视频。

据悉，Doodles 2 将允许任何人制作基础涂鸦并选择肤色和头发颜色等通用特征。并可以使用具有不同稀有等级的可穿戴设备对 Doodles 2 进行定制，NFT 将是动态的，图像将以全身或 PFP 的形式提供。[2023/1/26 11:30:19]

高赞用户2：无论人工智能生成的答案是否正确，StackOverflow是面向专业和发烧友程序员的问题和答案网站"。在我看来，那些只是将问答复制并粘贴到/从人工智能工具中的人，不能算是专业发烧友，也不能算热爱技术的人。如果真的能够验证是好的正确答案，发布这些答案的人，应该能够自己写出来。人工智能不应该属于这里。-

对于社交性质的网站来说，如果本质是UGC业务，运营的是社交，那么，如果从商业的角度来看，如果大家都去应用ChatGPT，那就变成了一个全部是机器人的社区，用户就会越来越没有耐心去等待。

STEPN旗下DEX DOOAR已上线前端，支持GMT、GST、USDC、ETH资产兑换:8月17日消息，STEPN 旗下去中心化交易平台 DOOAR 已上线前端，具有全新 UI/UX 设计，目前仅支持 GMT、GST、USDC、ETH 四种资产兑换。将可持续性引入 STEPN 生态系统，同时回馈社区。

此前报道，STEPN 于 6 月中旬推出了 DOOAR，允许这些用户以其原生 Token（GST/USDC 或 GMT/USDC）提供流动性。根据 Dune 数据显示，目前 DOOAR 日活用户约为 77,000。[2022/8/17 12:30:46]

那么，如果StackOverFlow是这样的，其他领域呢？

如果人类无法控制生成式AI

与其说生成式AI能够打造更有创造力的新世界，

不如说生成式AI能够打造的是内容更多元的互联网。

教育业也是如此，纽约有学校因为担心ChatGPT可能被学生用于作弊，而禁了ChatGPT。

NFT收藏项目Doodles交易额突破1亿美元:12月28日消息，据最新数据显示，基于 Burnt Toast 插画艺术的社区驱动 NFT 收藏项目 Doodles 交易额突破 1 亿美元，本文撰写时为 1.1869 亿美元，销售量为 23,470 笔。Doodles NFT 总量为 1 万个，每个 NFT 所有者都能对 Doodles 社区资金的使用进行投票，创始人之一 Jordan Castro 之前曾领导 Dapper Labs 的“加密猫”CryptoKitties 团队。[2021/12/28 8:09:27]

在担心ChatGPT可能被资源有限、技术知识为零的黑客滥用时，网络安全行业开始注意到了它。

就在ChatGPT首次亮相的几周后，以色列网络安全公司Check Point ChatGPT与OpenAI的代码编写系统Codex协同使用时，可以创建携带恶意有效载荷的钓鱼邮件，也就是说，ChatGPT "有可能大大改变网络威胁格局，在日益复杂和有效的网络能力的危险演变中又向前迈出了一步。

Check Point Research（CPR）的网络安全研究人员观察到，网络犯罪分子正在使用ChatGPT来迭代或者从头开始构建恶意软件和勒索软件。Check Point Research提到，他们在地下黑客论坛上发现了许多网络犯罪分子在 ChatGPT 的帮助下，研究如何创建信息窃取程序、加密工具和其他恶意软件。

一些Cracker(骇客）本来只是编程世界的新手，但是，加持强大的工具，他们的力量会瞬间被增强。

例如：

专家对脚本进行了分析，也确实证实了网络犯罪分子的说法。里面确实存在恶意窃取软件，它可以在整个系统中搜索常见的文件类型（如MS Office文档、PDF和图像）。如果发现任何感兴趣的文件，该恶意软件会将文件复制到一个临时目录，将其压缩，并通过网络发送出去。

许多安全专家认为，ChatGPT有能力编写钓鱼邮件，这样一来，它就会受到网络犯罪分子的广泛欢迎，特别是那些英语非母语的犯罪分子。Sophos公司首席研究科学家Chester Wisniewski认为，ChatGPT很轻易就能被用于 "各类社工活动”...已经能够用ChatGPT写出一些很好的钓鱼软件，我预计它还可以被用来进行更真实的互动对话，用于商业电子邮件，甚至通过Facebook Messenger、WhatsApp或其他聊天应用程序进行钓鱼活动。

ChatGPT的假装实力很难被揭穿，可以增强网络犯罪分子的力量。

比如说，犯罪分子正在迅速研究新方法，使用生成式人工智能，对目前的欺诈手段进行改进，特别是通过生成式人工智能能够在大量数据中迅速学习的能力。特别是，在这样的局中，生成式人工智能可以用来直接提高文本或电子邮件的质量，使这些内容看起来更加具备迷惑性。

英伟达Nvidia的CSO（首席安全官）David Reber提出，生成式AI会给网络安全带来更大的麻烦，比如说，恶意黑客能够通过生成式人工智能来生成大量恶意代码，而随着人工智能技术的进步，进行网络安全攻击的速度和复杂，会超过了人类的能力，并且，这种容易上手的技术，会让网络安全攻击的能力进一步普及，曾经的攻击行为，受限于技术知识和限定的时间、地点，而ChatGPT有可能消除这一限制因素。

根据新闻报道，OpenAI在11月推出的机器人ChatGPT，引起了美国国防官员的注意，而生成式人工智能，最近被列入了美国国防信息系统局的观察名单（Defense Information Systems Agency watch list）CTO Stephen Wallace表示，他们正在开始研究，生成式人工智能，究竟会如何改变DISA在该部门的任务，以及未来的方向，而美国安全中心的技术和国家安全副研究员Bill Drexel也跟公众提出了他对这项新技术的担忧。

GAN（生成对抗网络）的设计，主要包括一个生成器、判别器，这两个人工智能算法相互对抗、博弈，从而创造全新的内容，在经过N次博弈之后，这两个都会变得更强，而这种技术，也可能会被广泛用于自动化网络钓鱼和社会工程攻击策略中。

不过，我们是否可以思考？能不能让维护网络安全的生成式AI和破坏网络安全的生成式AI对抗？

比如说科技日报这篇2019年的新闻：