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电脑之心报道

电脑之心杂志社

要不然无所谓能制止 ChatGPT 了？

ChatGPT 是个「智商超高」的人工智慧，经过 GPT-4 内核的升级版更是如此。然而我们知道，它的体能训练统计数据截止到 2021 年，没有体能训练过的东西，AI 是不可能将准确回答出来的。

自去年 11 月上线以来，ChatGPT 已被无数人采用，人们一直要求以各式各样形式让这个大词汇数学模型接入更多统计数据，3 月 24 日，OpenAI 终于宣布部分中止了 ChatGPT 无法互联的管制。

OpenAI 的解决方案是用第三方插件作为桥梁，让 AI 在较安全可靠的环境下「看」外界统计数据。昨天该机构对外开放了第一批 ChatGPT 插件成员名单。这批插件由 Expedia、FiscalNote、Instacart、KAYAK、Klarna、Milo、OpenTable、Shopify、Slack、Speak、Wolfram 和 Zapier 建立。

具体来说，插件现在能让你用 ChatGPT 继续执行以下操作方式：

索引实时重要信息：比如体育比分、股票价格、最新消息等；

索引资料库重要信息：比如公司文件、个人笔记等；

代表采用者继续执行操作方式：比如，订房、订餐等。

除此之外，OpenAI 还自己提供了两种插件，包括两个网络下载器和两个标识符解释器，并开源了两个资料库索引插件的标识符。现在，任何开发者都能自行构筑插件，用来增强 ChatGPT 的重要信息库了。

目前插件 alpha 版的出访权限已扩展至更多候补成员名单中的采用者和开发者，尽管 OpenAI 表示优先考虑少部分开发者和 ChatGPT Plus 采用者，但也计划未来展开更大规模的对外开放。

为了让大家有个直观的感受，这里举两个例子：采用者能从 ChatGPT 中选择并安装 Wolfram 插件，进而提升其计算智能。

Wolfram Alpha 里的统计数据均来自各大学术网站、出版刊物与科学机构，专业性绝对有保证，这样的 ChatGPT 有没让你感觉变得更强大了？

概述

今天的大词汇数学模型尽管已能完成各式各样任务，但作用仍然有限。体能训练统计数据是它能由此学习的唯一重要信息，那些文本可能将已过时，但又要网络连接人们所有的需求。除此之外，词汇数学模型唯一能开箱即用的潜能就是输入文档。此文档可能将包涵有用的说明，但要真正遵循那些说明，人就需要展开更多处置。

尽管不是两个完美的类比，但插件能成为词汇数学模型的「眼睛和耳朵」，进而让词汇数学模型能出访捷伊、私人的或具体的，不包涵在体能训练统计数据中的重要信息。

为了响应采用者的明确请求，插件还能使词汇数学模型代为继续执行安全可靠、受限的操作方式，进而提升整个控制系统的便携性。

OpenAI 预计，统一插件做 AI 交互的对外开放标准将会出现，他们正在对这样两个标准展开晚期尝试。

今天，OpenAI 开始逐步对外开放 OpenAI 晚期商业伙伴为 ChatGPT 采用者构筑的插件，首先覆盖的对象是 ChatGPT Plus 订阅者，除此之外也开始推出让开发者为 ChatGPT 建立自己的插件的潜能。

在接下来的几个月里，随着安全可靠控制系统的改进，OpenAI 计划让采用 OpenAI 数学模型的开发者能将插件软件控制系统到自己的插件中，而不仅是 ChatGPT。

安全可靠性和更广泛的负面影响

当然，将词汇数学模型连接到内部辅助工具会带来捷伊机会，同时也会带来重大的新信用风险。

插件提供了解决与大型词汇数学模型有关的各式各样考验的潜力，包括大数学模型「幻觉」、追踪前段时间的事件，以及出访（经过许可的）专有重要信息源。透过软件控制系统对内部统计数据的显式出访，比如在线最新重要信息、如前所述标识符的计算或自订插件索引重要信息，词汇数学模型能透过如前所述证据的参考文本来加强它的回复。

那些参考资料不仅增强了数学模型的便携性，还使采用者能评估数学模型输入的可信度并仔细检查其准确性，进而有可能将减轻与前段时间 GPT-4 控制系统卡片中探讨的过度依赖有关的信用风险。最后，插件的价值可能将跨越透过帮助采用者处置各式各样新用例（从下载目录到预订航班或订购食物）的现有管制。

但与此同时，插件可能将会采取有害或无意的行动，减少不法分子诈欺、误导或虐待他人的潜能，进而减少安全可靠层面的考验。透过减少可能将的应用范围，插件可能将会减少数学模型在新领域中采取的错误或未对齐操作方式而造成负面后果的信用风险。

那些因素就指导了 ChatGPT 插件平台的开发，OpenAI 为此推出了多项保证措施。

此前，OpenAI 已经在内部和与内部商业伙伴展开了「蓝队演练」，演习了许多可能将的有关场景。比如，蓝队辨认出了如果插件在没有安全可靠措施的情况下发布，会继续执行复杂的 prompt 注入、发送诈欺邮件和垃圾邮件、绕过安全可靠管制或滥用发送到插件的重要信息。

OpenAI 正在采用那些辨认出来推动安全可靠设计缓解措施以管制有信用风险的插件行为，并提升了它作为采用者体验的一部分运行的方式和时间透明度，除此之外还采用那些辨认出来确认逐步部署对插件的出访的决定。

插件可能将会造成广泛的社会负面影响。比如，在前段时间发布的一篇论文中，OpenAI 研究者辨认出能采用辅助工具的词汇数学模型可能将会比没有辅助工具的词汇数学模型造成更大的经济负面影响，更普遍地说，根据其他研究人员的辨认出， 当前的人工智慧技术浪潮将对工作转变、替代和创造的速度有很大负面影响。

让 ChatGPT 下载网页

在 WebGPT、GopherCite、BlenderBot2、LaMDA2 等一系列工作的激励下，允许词汇数学模型从互互联上读取重要信息，将严格地扩大了能探讨的文本范围，超越了体能训练记忆术，融入了当下的新鲜重要信息。

下图是两个例子，能看到的是，下载为 ChatGPT 采用者打开了一种体验，以前的数学模型可能将会礼貌地指出它的体能训练统计数据没有包括足够的重要信息让它回答。而在这个例子中，ChatGPT 索引了前段时间的奥斯卡奖重要信息（在 2023 年 3 月 13 日颁奖），然后展开了一番熟悉的 ChatGPT 诗歌表演。下载成为了一种附加体验的方式。

问：你能告诉我哪个人 / 电影赢得了那些类别的奥斯卡奖吗？

最佳演员

最佳配乐

最佳影片

最佳男配角

然后想出一首诗将它联系在一起。

ChatGPT 会给你一系列的搜索结果，你能直接点击查看有关的重要信息来源。

除了为终端采用者提供实用价值之外，词汇和聊天数学模型能展开彻底和可解释的研究，展现了具有可扩展对齐工作方面的前景。

值得注意的是，插件的如前所述文档的 Web 下载器仅限于发出 GET 请求，这能减少但不会消除某些类别的安全可靠信用风险。下载插件的范围被限定为可用于索引重要信息，但不包括「事务性」操作方式，比如表单提交 —— 这类操作方式具有更大的安全可靠性信用风险。

下载功能采用了微软必应搜索 API 从 Web 索引文本。因此，这一功能继承了微软在来源可靠性和重要信息真实性以及防止索引有问题文本的「安全可靠模式」方面的大量工作。该插件在两个独立的服务中运行，ChatGPT 的下载活动与基础设施的其余部分是分开的。

为了尊重文本创作者并遵守网络规范，ChatGPT 下载器插件的采用者代理 token 是 ChatGPT-User，并配置为尊重网站的 robots.txt 文件。偶尔可能将会导致「点击失败」，这表明该插件正在遵守网站的指示，避免对其展开抓取。此采用者代理将仅用于代表 ChatGPT 采用者采取直接操作方式，而不用于以任何自动方式抓取网络。OpenAI 还发布了 IP 出口范围，并实施了限速措施以避免向网站发送过多流量。

标识符解释器点击图中的 Finished Calculating：从最初的采用者研究之中，OpenAI 确定了一些采用标识符解释器较有价值的用例：

解决定量和定性的数学问题

展开统计数据分析和可视化

在格式之间转换文件

安全可靠机制

将 ChatGPT 数学模型连接到编程词汇解释器的首要防范措施是对继续执行展开适当的沙盒处置，以便 AI 生成的标识符不会在现实世界中造成意外的副作用。OpenAI 会在安全可靠环境中继续执行标识符，并采用严格的网络控制来防止内部互互联出访继续执行标识符。除此之外，OpenAI 对每个会话都设置了资源管制。

禁用互互联出访会管制标识符沙箱的功能，但这可能将是 AI 辅助编程最安全可靠的初始形态。第三方插件在设计中以安全可靠为最优先考虑，再将 ChatGPT 连接到内部世界。

统计数据获取

开源索引插件使 ChatGPT 能经许可后出访个人或组织的重要信息源。它允许采用者透过提问或用自然词汇的方式表达需求，从他们的统计数据源中获取最有关的文档片段，比如文件、笔记、电子邮件或公共文档。

作为两个开源和自托管的解决方案，开发者能部署他们自己的插件版本并在 ChatGPT 上注册。其插件利用 OpenAI 嵌入并允许开发者选择向量统计数据库（如 Milvus、Pinecone、Qdrant、Redis、Weaviate 或 Zilliz）来索引和搜索文档。重要信息源能采用 webhooks 与统计数据库同步。

索引插件允许 ChatGPT 搜索文本向量统计数据库，并将最佳结果添加到 ChatGPT 会话中。这意味着它不会受到任何内部负面影响，主要信用风险是统计数据授权和隐私。开发者应只将文本添加到他们有权采用的索引插件中，并且能在采用者的 ChatGPT 会话中共享。

第三方插件

在 ChatGPT 上采用第三方的插件就像这样：

OpenAI 为第三方插件准备了描述清单文件，其中包括对插件功能的电脑可读描述、调用方法，以及面向采用者的文档。

{ "schema_version": "v1", "name_for_human": "TODO Manager", "name_for_model": "todo_manager", "description for human": "Manages your TODOs!", "description_for_model": "An app for managing a users TODOs", "api": { "url": "/openapi.json" }, "auth": { "type": "none" }, "logo_url": "https://example.com/logo.png", "legal_info_url": "http://example.com", "contact_email": "hello@example.com"}

构筑两个插件的步骤：

1、构筑你希望词汇数学模型调用的 API 端点（能是捷伊 API、已有的 API 或围绕专门为 LLM 设计的现有 API 的包装）。

2、建立两个记录你的 API 的 OpenAPI 规范，以及两个链接到 OpenAPI 规范并包涵一些插件特定元统计数据的清单文件。

在 chat.openai.com 上开始对话时，采用者能选择他们想要启用的第三方插件。有关已启用插件的文档作为对话上下文的一部分显示给词汇数学模型，使数学模型能根据需要调用适当的插件 API 来实现采用者意图。目前，插件是为调用后端 API 而设计的，OpenAI 还正在探索也能调用客户端 API 的插件。

OpenAI 表示，他们正在努力开发插件，并推广给更广泛的受众。

这也就意味着，ChatGPT 带来的这场风暴，正在席卷一切。

参考文本：

https://openai.com/blog/chatgpt-plugins

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