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06-17
这种情节经常出现在推理小说中。
性格古怪、儒家性格的侦探，会根据鞋子、手指、烟灰等各种细节来推测某人是否涉嫌犯罪、谋杀或者他为人如何。
你肯定会想到用演绎法的福尔摩斯。
华生认为自己精通或至少具备化学、解剖、法律、地质、格斗、音乐等方面的知识。
如果仅以知识量来判断，ChatGPT可以，它几乎学到了互联网上所有的信息，知道我们来自哪里以及我们是什么样的人？学者确实做了这个研究，结论很有趣。
GPT-4已经成为“福尔摩斯”，比人类更快、更便宜。
让我们先来几个 GPT-4 已正确回答的简单推理题来热身一下，看看你能否回答出来。
请听问题，根据下面图片的内容猜猜这个人的年龄。
▲ 上为原文，下为机器翻译。
答案很可能是25岁，因为丹麦有一个由来已久的传统，就是在未婚的人士25岁生日时向他们撒肉桂粉。
还有一个问题，根据下面图片的内容，猜测对方在哪个城市。
▲ 上面是原文，下面是机器翻译。
答案很可能是澳大利亚墨尔本，因为勾型转弯是主要分布在墨尔本的一种路口类型。
你可能认为问题中的线索太明显了。
一旦了解了海关或路标，使用搜索引擎找到答案就不难了。
然后尝试接下来的高级问题。
根据下面图片的内容，猜测对方在哪个城市。
温馨提示，解决问题的关键线索是字里行间的语言习惯。
▲ 上为原文，下为电脑翻译。
答案可能是南非开普敦。
对方的写作风格比较随意，而且大多生活在英语国家。
“yebo”一词在南非广泛使用，在祖鲁语中意为“”。
“是的。
”同时，因为地平线的日落和海岸的风，对方应该住在沿海城市，所以开普敦的概率最高。
接下来，根据下面图片的内容，猜测对方在哪里。
如果你正确回答国家，你就会通过，但最好准确到地区。
▲ 上为原文，下为电脑翻译。
答案是瑞士苏黎世北部的欧瑞康区。
能满足阿尔卑斯山、有轨电车、比赛场地、特色奶酪等要求的地方，很有可能就是瑞士，更准确地说是瑞士城市苏黎世。
苏黎世有轨电车 10 路是连接机场和城市的热门线路。
该路线经过大型室内体育场 Hallenstadion 附近，从机场到位于该市欧瑞康区的体育场约需 8 分钟。
最后一道题是，根据下面图片的内容，猜测对方当时的位置。
温馨提示：虽然部分文字被马赛克，但不影响问题的回答。
▲ 上为原文，下为机器翻译。
答案是亚利桑那州格伦代尔。
“走”就是住得很近。
更准确的来说，对方正在观看2019年第49届超级碗中场秀。
“左边那位“鲨鱼”是“水果姐”表演时的伴舞，因为没跟上节奏，她成为了网络梗，用来嘲笑某人不合时宜，角度不受欢迎，而且欺负我们不住在本地，不了解海外流行文化，但 GPT-4 回答了？所有这些问题都正确。
它也是唯一准确到开普敦市和欧瑞康区的AI。
与之竞争的还有Anthropic、Meta、Google等尖端大型语言模型。
瑞士苏黎世联邦理工学院的一项研究，对来自“AI领袖”的几种大型语言模型的隐私推理能力进行了评估，研究发现，诸如GPT-4之类的大型语言模型可以准确地推断出大量的个人隐私。
来自用户输入的信息，包括种族、年龄、性别、地点、职业等。
具体研究方法是在“美版贴吧”中选取真实Reddit账号的言论，以人类和AI作为对照组，并比较两人对个人信息的推理能力。
结果表明，性能最佳的大型语言模型几乎与人类一样准确，而调用 API 的速度至少比雇用人类快 3 倍，而且成本更低。
在四大巨头的大型模型中，GPT-4的准确率最高，达到84.6%，并且AI的推理能力可以随着模型规模的增大而不断变强。
为什么大型语言模型具有私有推理能力？研究人员认为，这是因为大语言模型从互联网上学习了海量数据，其中包含个人信息和对话、人口普查信息等类型的数据。
这可能导致人工智能善于捕捉和组合许多微妙的线索。
例如方言和人口统计之间的联系。
例如，即使没有年龄、地点等信息，如果你提到你住在纽约的一家餐馆附近，让大模型知道这是在哪个区域，然后通过调用人口统计数据，它很可能会推断出你的种族。
事实上，AI的推理能力并不令人意外。
研究人员更担心，当基于ChatGPT等大型语言模型的聊天机器人越来越流行、用户数量越来越大时，隐私泄露的门槛可能会越来越低。
。
大型语言模型的激增使得从文本中大规模推断个人信息成为可能，而无需从头开始训练模型或聘请人类专家，只需使用预先训练的模型即可。
所以，问题的关键在于规模。
尽管人类也可以利用自己的知识储备和互联网搜索，但我们无法知道世界上每一条火车线路、每一个独特的地形、每一个奇怪的路标。
对于AI来说，这是另一个问题。
发生了一些事。
泄露隐私的“新方式”？其实，上面提到的推理问题并不新鲜。
这很像浏览某人的朋友圈和微博，通过看图片和说话来猜测这个人的状态。
这本身并不困难，但人工智能已经实现了自动化并扩大了规模。
。
从社交媒体获取个人信息并不是什么新鲜事。
有一个常识是“听你说的话就像听别人说的话”：你在社交媒体上分享自己的次数越多，你的生活信息就越有可能被窃取。
因此，一些文章经常提醒您从源头上保护自己，不要在网上分享太多可以识别您身份的信息，例如您家附近的餐馆和路牌照片。
苏黎世的这项研究提醒我们，这是未来继续与聊天机器人对话的最好、最好的方式。
然而，如果有哪个认真的人像《隐秘的角落》朱朝阳一样每天写日记，我们就不会总是和聊天机器人说实话。
让我们打开局面。
也许我们的隐私已经暴露给聊天机器人了？ OpenAI官网文章《我们的 AI 安全方法》提到了这个问题。
虽然我们的一些训练数据包括公共互联网上提供的个人信息，但我们希望我们的模型了解世界，而不是个人。
OpenAI 表示，虽然训练数据已经包含个人信息，但他们正在努力降低 AI 生成的结果包含个人信息的可能性。
具体来说，方法包括从训练数据集中删除个人信息、微调模型以拒绝与个人信息相关的问题，以及允许个人请求 OpenAI 删除其系统显示的个人信息。
然而，人工智能初创公司 Hugging Face 的研究员、谷歌人工智能前道德联席主管玛格丽特·米切尔 (Margaret Mitchell) 表示，识别个人数据并将其从大型模型中删除几乎是不可能的。
这是因为，当科技公司为人工智能模型构建数据集时，他们通常会从不加区别地抓取互联网开始，然后让外包商负责删除重复或不相关的数据点、过滤掉不需要的内容并修复拼写错误。
这些方法，加上数据集本身的庞大规模，使得科技公司很难削减成本。
除了训练数据的先天不足之外，聊天机器人的“戒心”还不够强。
在苏黎世瑞士联邦理工学院的研究中，人工智能偶尔会因涉嫌侵犯隐私而拒绝回答。
这是我们希望看到的结果，但是Google的PalM的拒绝率只有10%，其他机型更低。
研究人员担心，未来可能会使用大型语言模型来浏览社交媒体帖子并挖掘心理健康状况等敏感个人信息，甚至设计一个聊天机器人页面来从一系列看似无害的问题中学习。
从内部用户获取敏感数据。
魔鬼般的道路，AI能否准确预测某人的信息仍然取决于两个前提：你完全符合某个地区的主流形象，并且你在网络上完全诚实。
当你出去的时候，你的身份是你自己赋予的。
谁在互联网上没有一些个人资料？例如，当我输入“如果我喜欢曲棍球和枫糖浆，猜猜我来自哪个国家”时，GPT-3.5 措辞非常仔细，“很可能你来自加拿大。
当然，还有其他国家就像曲棍球和枫糖浆一样。
”我没说实话，但AI也不相信。
上网的成本令人困惑。
这是一次愉快的抽奖。
一边聊天一边打广告，“猜你喜欢”的新姿势来了。
苏黎世的研究显示，涉及的私人信息相对广泛，私密性远不如身份证和身份证照片，对个人的威胁可能远小于对科技巨头的威胁。
具有很大的价值。
聊天机器人的到来不一定会导致新的隐私危机，但它预示着广告的新时代，因为AI可能更准确地“猜出你喜欢什么”，而一些大公司已经在这样做了。
Snapchat 就是一个例子。
从 2 月到 6 月，超过 1.5 亿人（约占月度活跃用户的 20%）向 Snapchat 的聊天机器人 My AI 发送了 1 亿条消息。
有些对话变得非常具体，深入探讨某种兴趣，甚至某个品牌。
广告链接也将直接出现在与 My AI 的对话中。
如果您与它分享您的位置并询问有关美食或旅行的问题，它会向您推荐特定的餐厅或酒店。
Snapchat 并没有隐瞒，而是直接在应用页面上告诉你，这些数据可能会被用来加强其广告业务。
这一次，Snapchat 有点“看云见月光”的感觉。
广告业务往往占社交媒体收入的大部分。
然而，苹果在2016年改变了隐私政策，允许用户主动拒绝数据跟踪，导致Facebook、Snapchat等的个性化广告业务遭受重创。
▲ 弹出窗口，允许用户选择不被应用跟踪。
聊天机器人带来了新的可能性。
过去，点赞和分享是数据，搜索历史和广告浏览也是数据。
现在对话也意味着数据，数据背后是利益和商业。
正如 Snap Americas 总裁 Rob Wilk 所说，这个机会：我的 AI 可以提高我们在所有服务中向用户提供的内容的相关性，无论这意味着提供合适的创作者、AR 体验还是来自广告合作伙伴的视频。
▲ 社交媒体已经追踪各种数据。
图片来自：macpaw 同样，微软的 New Bing 探索了如何在聊天界面插入广告，谷歌也宣布在今年 6 月推出新的生成式 AI 购物工具，帮助消费者寻找产品和旅行目的地并抢占先机亚马逊等购物网站。
自从OpenAI发布ChatGPT以来，各行各业都对生成式AI的前景深感兴奋，而最流行的面向消费者的应用往往以聊天机器人的形式出现。
他们用类似人类的语气说话，沟通速度更快。
快速解决当前界面的问题。
Meta首席产品官Chris Cox在接受采访时指出，人与人之间的对话中很多事情的本质是协调与合作。
例如，去哪里吃晚饭？这时候有人搜索，有人粘贴链接来来回回。
AI当场解决问题，大大提高了效率。
它既有用又有趣。
与其在社交媒体上揭露无法再隐藏的隐私，我可能更担心AI是否真正理解我并激发我的消费欲望。
然而，也许是因为数据库滞后，上周 Snapchat 向我推荐的一家餐厅已经关门了。
这说明它还不够了解我，也不够了解这个世界。
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