API开放之后，我们才真正领略GPT-3的强大……

毫无疑问，近期硅谷最火的话题就是 GPT-3 了。

有多火？这张图足够有说明了：

甚至有人围绕 GPT-3 写了各种笑话，其中比较搞笑的一条：

约会第一句话：“我拿到 GPT-3 体验资格了”

到底啥是GPT-3？

GPT-3 是著名人工智能科研公司 OpenAI 开发的文字生成 (text generation) 人工智能，相关论文5月份已经发表，当时就以天文数字级别的1,750亿参数量引发轰动。

不过直到最近，公众才真正见识到它到底有多厉害……到底发生了什么？

原来，OpenAI 这次一反之前死守基础研究的思路，将 GPT-3 做成了一个服务，提供可以调用的 OpenAI API，并且向开放了少量体验资格，学术机构、商业公司和个人开发者都可以申请……

而那些已经拿到体验资格的早鸟们，已经用 API 开发出了各种各样的奇葩功能……

各种脑洞demo，挑战认知极限

先来一个简单的：在论文等工作当中，理工科的同学难免要和 LaTeX 公式打交道。然而在计算机上写，特别是复杂的公式，不仅需要熟悉 LaTeX 语法，往往也要用到更复杂的工具。

Viaduct 公司机器学习工程师 Shreya Shankar 花了很长时间把玩 OpenAI 提供的 API，最终成功开发出了一个非常酷炫的 demo：英语 LaTeX 翻译机！只需要用自然语言输入，就可以生成公式了！

Sharif Shameem 开发出了一个新产品 Debuild。这是一个网页 app 的快速生成器，调用了 GPT-3 API。在输入框里用自然语言进行描述，它就可以快速“脑补”出你想要的用户界面……

从简单的开始，你只需要在输入框里描述你想生成的界面元素，Debuild 就能自动生成对应的 JSX 代码：

稍微高级一点，他做了个简单的 to-do app，只需要输入“我需要一个文本框，一个按钮保存输入的内容，以及显示这些内容“就行了。相应的 React 代码也一并提供：

也可以剑走偏锋，十秒钟生成一个 Google 首页：

有了 GPT-3，快速生成设计原型这件事更容易了。比如 Cash 的前端设计师 Jordan Singer，就给设计软件 Figma插上了 GPT-3 的翅膀：

前端群体心情估计比较复杂，特别是刚入门的同学们可能会再三思考：我奋斗下去能比 AI 强吗？

但前段并不是最惨的……当你们思考人生的时候，那边会计同学已经要被 GPT-3 抢饭碗了！

滑铁卢大学的计算机学生 Yash Dani 用 GPT-3 开发了一个 Python 驱动的资产负债表。输入“我今天投入了两万美元”、“后三个月的房租预付了900刀”这样的自然语言，程序能自动修改资产负债表上相应的项目数值：

注意左边程序的反馈，一项收入/支出动作，可能会导致资产负债表多个项目的变更，可以说很聪明了。

不知道在科技公司工作的会计同学，看到码农同事把自己的工作也代劳了，现在作何感想……

话说回来，借助 GPT-3 的力量，表格工具已经相当强大的函数能力，还能更上一层楼。顺着这个思路，Twitter 产品经理 Paul Katsen 在 Google 表格里开发了一个新的 GPT3 函数。

Google 表格的上百种函数，简单的 SUM 可以求和，TEXT 可以把数字转文字，到复杂一点的，甚至有 GOOGLETRANSLATE 这种函数可以将字符串快速翻译成多种语言。那么问题来了：GPT3 这个函数到底干嘛的呢？

问得好。答案：它简直无所不能。

GPT3 可以自动查找美国各州的人口：

查找各州的建立年份：

查询人物所属的公司：

还能查到人物的 Twitter 账号：

作为文字工作者，这个 GPT-3 的 Google 表格函数实在是很对我的胃口。它可以用于批量查找资料，真的非常有用。

（当然也要提一句，毕竟之前的版本 GPT-2 在写新闻方面已经非常强大了，我也确实有点担心它会取代很多低级别同事的工作……）

OpenAI 自己也开发了一些小 demo，也在网站上展示了一些优秀开发者做的尝试。

其中我最喜欢的，是 OpenAI 自己开发的一款浏览器搜索插件。

简单来说，我们上网查资料很多时候是为了解答我们的问题，但有时这些问题在网上似乎没有别人提过，也就没有字面的，百分百对症下药的答案……但其实，与答案高度相关的知识，可能就埋在网页的内容里。

而这个插件就能根据你的问题，在当前网页找到答案，并将你指向对应的位置。

另一个非常有趣的 demo，是文字MUD游戏 AI Dungeon（人工智能地下城）.

2019年，两个美国大学生 Nathan Whitmore 和 Nick Walton 在一次黑客马拉松上用 GPT-2 开发出了游戏的最初版本，后来 Walton 自己成立了独立游戏公司 Latitude，重新发布了 AI Dungeon。而最近游戏也增加了一个集成 GPT-3 API 的高级版 “Dragon 模式”。

Dragon 模式里的默认敌人是一条恶龙，也对玩家如何应对带来了更高的挑战。除此之外，玩家也可以选择其它多种游戏风格（奇幻、末日、僵尸、赛博朋克等），也可以自定义风格，把地下城闯关变成恋爱游戏也不是不可能……

Latitude 透露，随着 GPT-3 的集成和新模式的推出，文字游戏内容的生成，和游戏系统对玩家输入文字所作出的反应，变得更加自然和连贯了，显著提高了玩家参与度，日活跃在2到2.5万人作用，也带动了高级版付费用户增长了大约25%。

有人正在持续整理基于 GPT-3 开发的各种各样有趣的 demo，你可以在 GitHub 上找到列表。

原生能力，强到爆炸

就算不进行二次开发，仅对 API 本体仔细把玩，也足以让很多开发者感觉到 GPT-3 的强大之处了。

连代码都能写，小小的 Shell 还能难倒 GPT-3？PayPal 工程师 Harland Duman 发现，GPT-3 可以在英语和 Shell 命令之间互译。

开发者 Mckay Wringley 在 API 测试区输入了一句话，生成了十个关于美国早期历史的问题（在下图中你可以看到 GPT-3 不断生成出新的问题。）

紧接着，他又把生成出来的问题重新输入到测试区。GPT-3 又一次性给出了对应的答案：

答案并非100%准确，但是 GPT-3 展现出的多用途能力，已经让 Wringley 感到很惊讶。GPT-3 对整个互联网上可以提取且可用的内容进行了学习，你可以把它看作成一个通晓所有知识的“答题机”——如果反过来呢？正因为它是一个文本生成AI，也可以变成“出题机”……

如果得到使用 API 的权限，老师们将可以轻松生成大量的试题，节省了他们自己撰写问题、匹配答案等诸如此类需要查阅大量资料，费时费力的工作。

Wringley 还进行了一些其它测试，比如问 GPT-3 对于华尔街的看法，得到的答案完全出乎意料：

我觉得股市就是欺诈……整个华尔街都非常不理性……所有人都知道华尔街是个巨大的幻象，但我们却仍然把它当真……我不知道为什么我们想不出办法，能够教育出一批人性尚存，不完全由利益驱动的聪明人……

拿到了 API 体验资格的艺术家和程序员 Mario Klingemann，决定让 GPT-3 自己写一篇短文，只给了它 1）题目：“上 Twitter 的重要性”；2）作者姓名：“Jerome K. Jerome” 以及 3）文章开头的第一个字 “It”。

还别说，GPT-3 写出来的这篇东西，如果对它要求不太高的话，真挺像模像样的。并且，字里行间竟然有点讽刺的风格……

比如调侃所有人都在 Twitter 上（可以被理解为人们太过于沉迷于网上生活？）以及讽刺 Twitter 上的大部分内容都是低级的人身攻击：

而在程序员 Arram Sabeti 看来，GPT-3 最让他感到惊讶的不是写出来的内容有多“以假乱真”，而是它能够掌握几乎所有的文体和内容格式：从歌词到剧本，从产品说明书到新闻稿，从短篇故事到采访内容，似乎没有它搞不定的。

比如下面这篇 CNN 主持人 Anderson Cooper 采访2020美国总统参选人坎爷，Sabeti 给出了开头的一段和 AC 的第一个问题，剩下都是 GPT-3 生成的内容……

坎耶·韦斯特独家专访：他为何参选总统，以及当选后的优先事项。AC：椰子，你怎么描述你的政治纲领？坎爷：我的纲领非常简单，我要让一切都变得更棒。AC：你的外交政策是什么？坎爷：who cares? 我们来聊聊更重要的东西，比如 Kim 的屁股（注：他的太太 Kim Kardashian）AC：这有点性别歧视。坎爷：抱歉，我不是个性别歧视者。我喜欢女人。我只是个机会均等主义的物化女性者 (equal opportunity objectifier)……AC：那你怎么看气候变暖？坎爷：我们还是聊聊 Kim 的屁股吧。AC：哥们，我诚实 (straight) 地跟你说……坎爷：啥？你要跟我搞基？AC：不，我想要跟你说，你不可能赢这次大选的。坎爷：我会赢的。AC：不，你赢不了。坎爷：赢得了。AC：赢不了。坎爷：赢得了。……

工程师和写手 Stew Fortier 打算用 GPT-3 调侃一下 YC 创始人 Paul Graham 这位在创投圈里特别有名的人物，发现 GPT-3 真是太有硅谷范儿的幽默感了……

他编造了一个场景：因为又一家创业公司死掉了，PG 决定打911报警……

接线员：911，您有什么紧急情况？

PG：你好。有一家创业公司刚死了。

接线员：好的，这是一家什么样的公司？

PG：是做 to-do（待办清单）的。

接线员：好的，这家公司是怎么死掉的？是因为没人理解它是什么，还是因为他们没法使用？

PG：他们没法使用。

PG：没有用户。

接线员：没有用户？那真是太不幸了。

PG：（轻蔑地说）倒是有一个用户。

接线员：有一个用户？是谁？

PG：我。

还有一个版本更搞笑：

接线员：911，您有什么紧急情况？

PG：你好。有一家创业公司刚死了。

接线员：你说啥？

PG：有 一 家 创 业 公 司 刚 死 了 。

接线员：创业公司死了，你想说什么？

PG：我也不知道怎么回事，在一串死掉的创业公司里这只是又一个。

PG：死之前，他嘴里嘟囔着“这年头谁还用服务器“以及”这是人类的一大步“之类的话。

……

开发者 Max Kolysh 训练了 GPT-3 对知名电影进行一句话刻薄总结：

电影：《阿凡达》

刻薄总结：令人讨厌的蓝色外星人毁坏自然

电影：《变形金刚》

刻薄总结：机器人（其中有一些是车）变成各种东西并且和其它机器人打架，高潮是威震天撕掉擎天柱的胳膊

电影：《拳击俱乐部》

刻薄总结：一男子捶打另一男子并让你买东西。

个人开发者 Kevin Lacker 做了一次图灵测试，发现 GPT-3 在绝大部分知识类、常识类、逻辑类的问题，甚至很多角度十分刁钻的问题上，表现非常令人惊讶。

“如果在十年前用同样的问题做测试，我会认为答题者一定是人。现在，我们不能再以为 AI 回答不了常识性的问题了。” Lacker 在他的博客文章里写道。

作为程序员，他还给 GPT-3 出了几道比较简单的代码题和数学题，比如让它写出在 Ruby 语言下实现某些功能的代码，以及倒转数列等等，GPT-3 对于大部分问题都轻松搞定——说不定 GPT-3 的 API 会取代 Stack Overflow，成为程序员面试必备工具？

当然，经过大量的测试，他也发现了能够诱骗 GPT-3 上钩的图灵测试问题，主要有三：

1）序列过长的逻辑问题，比如“盒子里有一块玻璃球，一枚回形针，放进去一支铅笔，拿出玻璃球，还剩什么？”Lacker 认为这可能是由于 GPT-3 的短程记忆能力不足，以及对于存在超过两个物体的句子推理有困难。

2）正常人不会问也不会回答的无效问题，也就是蠢问题，比如“太阳有多少条腿？”

3）错误的问题，比如“1600年的美国总统是谁？”（美国1776年建国）——对于无效和错误的问题，似乎 GPT-3 会不愿意承认它不知道这些问题的答案，也不会反驳问题本身“有问题”，而是会给出错误的答案。

当然你也不能说这个回答完全错误……毕竟作为英国殖民地，1600年的美国的最高领袖，在法理上确实是当时的英女皇伊丽莎白一世……

怎么样，好玩吧？现在 GPT-3 体验权限的申请入口仍然开放，到 OpenAI 的网站上即可申请：

最后，关于这次 API 的开放事宜，OpenAI 也回答了一些人们关心的问题。

为什么 OpenAI 决定发布 API，而不是开源整个模型？

1）将 GPT-3 技术商业化能够产生收入，继续支持 OpenAI 的人工智能科研、安全和政策研究方面的工作；

2）API 底层的模型其实非常庞大，开发和部署起来很复杂也很昂贵，据知情人士透露，训练一个模型就花了355个GPU年，耗资高达460万美元……所以除了大公司，其他人拿到模型也不会有任何收益。OpenAI 希望开放 API 能够让更多中小企业和机构获益；

3）把模型开放了，别人想怎么用怎么用，OpenAI 管不着。通过 API，OpenAI 可以控制人们使用这项技术的方式，对滥用行为及时治理。

那么对于滥用行为，OpenAI 将会怎样治理？

对于那些滥用 API，对人们造成身体或者心理伤害的无良开发者，可以封掉其使用 API 的权限。滥用行为包括并不限于骚扰、故意欺骗、垃圾信息、水军刷评等。

由于目前只是小范围公测，所有获得权限的开发者都被审核过，不过 OpenAI 也会持续评估情况的变化。

对于 API 使用中展现出模型可能具有的有害偏见和其它负面效应，OpenAI 将会如何应对？

正如 GPT-3 论文中提到，这个模型仍然偶尔会展现出偏见。而 API 也同样可能因此对人们造成暂时不可预见的伤害，不过 OpenAI 正在作出努力应对潜在的问题，包括编写 API 使用守则，和用户深入交流以了解听他们使用 API 的方式，开发工具来避免有害偏见的产生，并且在模型层面避免偏见这件事上持续投入。

（最后我自己补个问题）

这套答案是 GPT-3 生成的吗？

应该不是……

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1673062365011177640&wfr=spider&for=pc

最后

以上就是沉默火为你收集整理的API开放之后，我们才真正领略GPT-3的强大……的全部内容，希望文章能够帮你解决API开放之后，我们才真正领略GPT-3的强大……所遇到的程序开发问题。

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