OpenAI 首席执行官 Sam Altman 发布产品对比图遭网友吐槽，ChatGPT 被指偏见最小？

Sam被指控隐瞒Grok2的回答内容，还出现了错误的评价结果，这导致众多网友感到不满。此事涉及到AI回答机制的多个层面问题，有必要进行深入分析，以便从中吸取经验和教训。

理解AI回答的概率性

要明白，AI模型生成文本是依据概率分布来进行预测和采样的。以询问天气为例，同一时间点，由于概率采样的不同，可能会预测出不同的天气情况。当涉及到更复杂的输入文本时，情况会更加复杂，多种因素交织，导致结果出现差异。比如，向AI询问旅游推荐地，由于概率的影响，可能会得到多种不同的选择组合。

了解这一概率性，能让我们更理智地对待AI的回答。若仅凭一次回答就做出判断，出错的可能性很大。比如，在做出关键的商业决策时，若仅依赖AI的一次市场分析结果，没有意识到其概率性，盲目地相信，就有可能遭受损失。

AI回答差异的影响因素

AI的回答可能会出现差异，这有多种原因。首先，训练过程中吸收的资料多样性会导致它从不同角度进行回答。举例来说，在处理历史知识问答时，对于同一事件，AI可能会根据所学到的不同资料给出多种解读。此外，编码方式的不同也会影响模型的理解，就好比一个英文单词，英式和美式的编码方式可能会使其理解产生偏差。

微调确实能导致回答有所变动。以艺术创意类回答的优化为例，经过一次微调，可能会提升色彩描述的精准度；而另一次微调，则可能转换风格描述的侧重点。因此，我们不应仅期望模型每次都能提供完全相同的答案。

Sam事件中的错误判断

Sam身为OpenAI的领导者，不应忽视AI回答的随机性。他截断Grok2的回答，并据此指责其不公正，这样的做法显得过于草率。如果他能够多进行几次测试，或许就能发现Grok2的不同回答。

当他指责Grok2时，若他意识到自己所见可能只是众多结果中的一例，便不会做出那般低级的举动。类似情形在企业决策中亦时有发生，某些领导者仅凭一次观察便对全局作出判断，往往带来不良后果。

解读AI结果的正确方式

面对AI的回答，不可直接采纳。需经过反复测试与对比。比如，在查询某商品性价比时，应多次向AI提问，综合多轮结果。同时，也要留意回答中的模糊之处，对不确定的内容进行深入挖掘。

不能仅依靠单一的人工智能模型。各类AI模型在数据来源和算法上存在差异。从事新闻信息真实性核查的人员，若仅使用一个AI，可能会受到误导，应当结合多个AI工具和实际情况来进行判断。

深入探究模型背后的编码

编码对AI的回答有着显著的影响，对此，我们不妨尝试去深入理解编码的原理。例如，我们可以通过学习一些基础的AI编程入门课程，掌握编码的基本逻辑。这样一来，当我们遇到问题时，就能够大致推断出编码可能对结果造成的影响。

在设计问卷涉及AI主题时，需从编码层面预先考虑措辞，以免编码导致理解上的误差。这就像翻译外语一样，若能理解其结构，便更有助于准确传达其含义。

从事件中总结教训

Sam这件事给我们敲响了警钟，无论是职场还是生活中，我们在做出判断时都应深思熟虑。大家是否有过仅凭一面之词或一瞥之见就急于得出结论的经历？愿此事能让每个人学会对待表象时更加慎重。同时，各个领域的从业者，尤其是那些与人工智能打交道的人，更应谨慎言辞，在作出判断时需更加全面。我们鼓励大家将这篇文章传播给更多的人，也期待在评论区听到你们的观点。

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