新智元報(bào)道

來(lái)源：信息與電子工程前沿FITEE

作者：周杰 柯沛 邱錫鵬 黃民烈 張軍平

編輯：好困

【新智元導(dǎo)讀】為更好地理解ChatGPT，這里我們簡(jiǎn)要介紹其歷史，討論其優(yōu)點(diǎn)和不足，指出幾個(gè)潛在應(yīng)用，最后分析它對(duì)可信賴人工智能、會(huì)話搜索引擎和通用人工智能（artificial general intelligence, AGI）發(fā)展的影響。

最近，OpenAI發(fā)布了對(duì)話生成預(yù)訓(xùn)練模型Transformer（Chat Generative Pre-trained Transformer，ChatGPT）（Schulman et al., 2022），其展現(xiàn)的能力令人印象深刻，吸引了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。這是首次在大型語(yǔ)言模型（large language model, LLM）內(nèi)很好地解決如此多樣的開(kāi)放任務(wù)。

ChatGPT成為歷史上增長(zhǎng)最快的消費(fèi)者應(yīng)用程序，在發(fā)布后兩個(gè)月內(nèi)，吸引了1億月度活躍訪客（Hu，2023）。自發(fā)布以來(lái)，因其高超的對(duì)話能力，已引爆社會(huì)關(guān)注。它可以回答后續(xù)提問(wèn)，拒絕不當(dāng)請(qǐng)求，挑戰(zhàn)錯(cuò)誤前提，并承認(rèn)自己錯(cuò)誤（Schulman et al., 2022）。它獲得許多涌現(xiàn)能力，如高質(zhì)量對(duì)話、復(fù)雜推理、思維鏈（CoT）（Wei et al., 2022b）、零/少樣本學(xué)習(xí)（語(yǔ)境學(xué)習(xí)）、跨任務(wù)泛化、代碼理解/生成等等。

論文地址：https://link.springer.com/article/10.1631/FITEE.2300089

這些令人印象深刻的能力，ChatGPT是如何獲得的？

其主要得益于大型語(yǔ)言模型，它利用語(yǔ)言模型（LM）在大規(guī)模數(shù)據(jù)上訓(xùn)練巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如Transformer（Vaswani et al., 2017）。語(yǔ)言模型旨在根據(jù)上文預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的概率，是文本中的自監(jiān)督信號(hào)。

互聯(lián)網(wǎng)上存在大規(guī)模文本數(shù)據(jù)，所以通過(guò)語(yǔ)言模型對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練是順理成章的?，F(xiàn)有研究表明，模型規(guī)模和數(shù)據(jù)量越大，性能越好。當(dāng)模型和數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到一定程度時(shí)，模型將獲得涌現(xiàn)能力。

例如，OpenAI發(fā)布的GPT-3（Brown et al., 2020）有1750億個(gè)參數(shù)。它的預(yù)訓(xùn)練采用超級(jí)計(jì)算機(jī)（285 000個(gè)CPU，10 000個(gè)GPU）在45 TB文本數(shù)據(jù)上完成。

而模型也由此在零樣本學(xué)習(xí)任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了巨大性能提升，具有小模型所不具備的語(yǔ)境學(xué)習(xí)能力。隨后，更多策略——如代碼預(yù)訓(xùn)練（Chen et al., 2021）、指令微調(diào)（Wei et al., 2022a）和基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（reinforcement learning from human feedback，RLHF）（Stiennon et al., 2020）——被用于進(jìn)一步提高推理能力、長(zhǎng)距離建模和任務(wù)泛化。

大型語(yǔ)言模型提供了一種接近通用人工智能的可能方式。除OpenAI，還有許多組織在探索大型語(yǔ)言模型，從而促進(jìn)人工智能蓬勃發(fā)展，如谷歌發(fā)布Switch-Transformer（Fedus et al., 2021）、百度發(fā)布ERNIE 3.0（Sun et al., 2021）、華為發(fā)布Pangu（Zeng et al., 2021）、智源發(fā)布CPM（Zhang et al., 2021），阿里發(fā)布PLUG。此外，谷歌在OpenAI之后發(fā)布了聊天機(jī)器人Bard。

我們認(rèn)為，可信的人工智能、對(duì)話式搜索引擎和通用人工智能是人工智能未來(lái)方向。接下來(lái)，我們將討論ChatGPT的潛力、前景和局限。

潛力和前景

如上面提到，與前幾代生成模型相比，ChatGPT獲得許多涌現(xiàn)能力。其主要優(yōu)勢(shì)如下：

1. 歸納：ChatGPT可以生成符合用戶意圖的多輪回復(fù)。它捕捉以前的對(duì)話背景來(lái)回答某些假設(shè)的問(wèn)題，大大增強(qiáng)了用戶在對(duì)話互動(dòng)模式下的體驗(yàn)。指令微調(diào)和基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)被用于增強(qiáng)其學(xué)習(xí)任務(wù)泛化的能力，使得與人類(lèi)反饋一致。

2. 糾正：ChatGPT可以主動(dòng)承認(rèn)自己的錯(cuò)誤。如果用戶指出他們的錯(cuò)誤，模型會(huì)根據(jù)用戶反饋（有時(shí)甚至是錯(cuò)誤反饋）優(yōu)化答案。此外，它可以質(zhì)疑錯(cuò)誤問(wèn)題，并給出合理猜測(cè)。

3. 安全性：ChatGPT在考慮到道德和因素的情況下，善于拒絕不安全的問(wèn)題或生成安全的回答。監(jiān)督下的指令微調(diào)會(huì)告訴模型哪些答案是比較合理的。此外，它在給出答案的同時(shí)還給出了理由（解釋?zhuān)?，使結(jié)果更容易被用戶接受。

4. 創(chuàng)造性：ChatGPT在創(chuàng)造性寫(xiě)作任務(wù)中表現(xiàn)尤為突出，甚至可以一步步打磨其作品。這些寫(xiě)作任務(wù)包括頭腦風(fēng)暴任務(wù)、故事/詩(shī)歌生成、演講生成等等。

ChatGPT背景

如圖1所示，ChatGPT是InstructGPT（Ouyang et al., 2022）的后續(xù)模型，起源于GPT-3（Brown et al., 2020）。與之前GPT模型相比，GPT-3中的參數(shù)基本增加到1750億，構(gòu)造了一些重要涌現(xiàn)能力，如語(yǔ)境學(xué)習(xí)（Brown et al., 2020）。

具體而言，GPT-3可以按照輸入中的范例完成各種自然語(yǔ)言處理（natural language processing, NLP）任務(wù)，而無(wú)需進(jìn)一步訓(xùn)練。從圖1和圖2來(lái)看，有3種基本策略可以最終從GPT-3得出ChatGPT。

在預(yù)訓(xùn)練階段，采用代碼預(yù)訓(xùn)練，將代碼語(yǔ)料與文本語(yǔ)料結(jié)合進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。然后，在微調(diào)階段使用指令調(diào)整和基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)跨任務(wù)泛化，并與人類(lèi)反饋相一致。這些技術(shù)幫助它知道更多，以及不知道更少的知道（如語(yǔ)義推理、常識(shí)性知識(shí)等）和不知道（如邏輯推理）。詳情如下：

1. 代碼預(yù)訓(xùn)練：除文本外，代碼也被添加到預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)中（Chen et al., 2021）。事實(shí)上，代碼預(yù)訓(xùn)練是大型語(yǔ)言模型常用的策略，例如PaLM（Chowdhery et al., 2022）、Gopher（Rae et al., 2021）和Chinchilla（Hoffmann et al., 2022），它不僅可以提升代碼理解和生成的能力，還可以提高長(zhǎng)距離語(yǔ)境理解，并帶來(lái)思維鏈推理的新興能力（Wei et al., 2022b）。具體而言，該模型可通過(guò)一些示例生成推理過(guò)程本身，從而提高回答問(wèn)題的準(zhǔn)確性。代碼預(yù)訓(xùn)練有助于模型獲得這些能力的原因，有待通過(guò)更詳細(xì)的實(shí)驗(yàn)來(lái)探索。

2. 指令調(diào)整：為使模型行為與人類(lèi)意圖一致，OpenAI研究人員收集了一組由人類(lèi)所寫(xiě)的提示和期望的輸出，并在該數(shù)據(jù)集上進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)（Ouyang et al., 2022）。事實(shí)上，指令微調(diào)成為大型語(yǔ)言模型——如FLAN（Wei et al., 2022a）、T0（Sanh et al., 2022）和Self-Instruct（Wang et al., 2022）——的一項(xiàng)流行技術(shù)，因?yàn)樗哂腥蝿?wù)泛化的能力。請(qǐng)注意，指令模板的多樣性至關(guān)重要，該特性有助于模型在不同任務(wù)中學(xué)習(xí)歸納。此外，指令微調(diào)導(dǎo)致模型一步一步思考問(wèn)題，從而減少縮放法則問(wèn)題。不同于傳統(tǒng)微調(diào)范式（Devlin et al., 2019），指令微調(diào)可以在不改變模型參數(shù)的情況下被用于新任務(wù)。我們認(rèn)為這是人工智能的巨大進(jìn)步，可能影響機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展。

3. 基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)：為進(jìn)一步使模型行為與人類(lèi)反饋保持一致，OpenAI研究人員收集人類(lèi)對(duì)不同模型輸出的偏好數(shù)據(jù)，訓(xùn)練一個(gè)有效的獎(jiǎng)勵(lì)模型（Ouyang et al., 2022）。這個(gè)獎(jiǎng)勵(lì)模型可以通過(guò)近似策略優(yōu)化（PPO）來(lái)優(yōu)化生成模型（在強(qiáng)化學(xué)習(xí)設(shè)置中也被稱(chēng)為策略模型）（Schulman et al., 2017））?，F(xiàn)有研究也通過(guò)使用基于人類(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)與人類(lèi)保持一致，使模型產(chǎn)生信息豐富、有幫助、正確和無(wú)害的回答，并拒絕非法問(wèn)題（Bai et al., 2022; Glaese et al., 2022）。除了訓(xùn)練技術(shù)，ChatGPT部署過(guò)程也很重要。為減少相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)，其使用各種策略進(jìn)行迭代部署。首先，開(kāi)發(fā)人員在部署前進(jìn)行安全評(píng)估來(lái)分析風(fēng)險(xiǎn)。然后，對(duì)少量用戶進(jìn)行Beta測(cè)試，并研究新產(chǎn)生的案例。最后，監(jiān)督使用情況并進(jìn)行回顧性審查。

圖1 從GPT-3到ChatGPT的演變

圖2 ChatGPT涌現(xiàn)能力和策略之間的關(guān)系。指令學(xué)習(xí)通過(guò)與人類(lèi)對(duì)齊，提高ChatGPT模型「知道知道」和「知道不知道」的能力，以及減少「不知道知道」和「不知道不知道」的限制。同時(shí)，代碼預(yù)訓(xùn)練通過(guò)逐步思考，幫助模型回答其不知道的問(wèn)題

限制

盡管具有強(qiáng)大的對(duì)話能力，ChatGPT仍有一些局限（如圖3），舉例如下。

1. 邏輯推理：ChatGPT的能力不足以準(zhǔn)確處理邏輯問(wèn)題，如對(duì)于數(shù)學(xué)或一階邏輯，其時(shí)常給出錯(cuò)誤答案，因這類(lèi)問(wèn)題答案是確定而非概率的。

2. 可靠性：ChatGPT仍會(huì)產(chǎn)生事實(shí)上不正確或有偏見(jiàn)的回答。雖然這是生成式人工智能模型的固有問(wèn)題，但它在解決這一問(wèn)題上表現(xiàn)一般。生成信息的真實(shí)性仍是這類(lèi)生成式聊天機(jī)器人的主要基石。

3. 知識(shí)學(xué)習(xí)：ChatGPT不具備網(wǎng)站實(shí)時(shí)搜索功能，無(wú)法學(xué)習(xí)新知識(shí)并更新知識(shí)儲(chǔ)備。此外，它很難重寫(xiě)并修正模型中的知識(shí)。從大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)中習(xí)得的知識(shí)被存儲(chǔ)在一個(gè)具有分布式表示的模型中，這些模型是黑盒，很難作或解釋。

4. 穩(wěn)健性：盡管ChatGPT在產(chǎn)生安全和無(wú)害的反應(yīng)方面很強(qiáng)，但仍有一些方法可以攻擊該系統(tǒng)，包括指令攻擊（使模型遵循錯(cuò)誤指令去做非法或不道德的事情）和提示注入。此外，它在英語(yǔ)和尊重美國(guó)文化方面做得不錯(cuò)，但對(duì)于其他語(yǔ)言和文化，有必要開(kāi)發(fā)基于相關(guān)數(shù)據(jù)集背景的其它版本。

圖3 有關(guān)ChatGPT局限性的例子：(a) 邏輯/數(shù)學(xué)問(wèn)題：它對(duì)簡(jiǎn)單數(shù)學(xué)問(wèn)題仍然給出錯(cuò)誤答案；(b) 知識(shí)學(xué)習(xí)：它不能獲得關(guān)于2022年世界杯的最新信息；(c) 可靠性：它產(chǎn)生了與事實(shí)不符的回答，第二篇論文Scaling Neural Machine Translation并非Ashish Vaswani撰寫(xiě)

潛在應(yīng)用

毋庸置疑，未來(lái)幾年內(nèi)，ChatGPT將在許多方面大大改變?nèi)祟?lèi)生活。由于它被定位為一個(gè)通用助手，將在提高生產(chǎn)效率和效益方面發(fā)揮作用，極大影響幾乎所有行業(yè)，包括教育、移動(dòng)、搜索引擎、內(nèi)容制作、醫(yī)藥等等。

正如比爾?蓋茨所說(shuō)，人類(lèi)歷史見(jiàn)證了3次改變和構(gòu)建人類(lèi)社會(huì)的技術(shù)浪潮：個(gè)人電腦、互聯(lián)網(wǎng)和通用人工智能。如今，我們正在接近通用人工智能。隨著對(duì)話模型或大型語(yǔ)言模型變得越來(lái)越智能，我們不得不相信，作為界面的對(duì)話將成為現(xiàn)實(shí)，它重塑了人機(jī)互動(dòng)范式。這將不可避免地改變?nèi)祟?lèi)尋求、處理和生產(chǎn)數(shù)字信息的方式，并對(duì)我們的日常生活產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響。

然而，ChatGPT可能給人類(lèi)生活帶來(lái)一些負(fù)面影響。

1. 正如著名語(yǔ)言學(xué)家諾姆?喬姆斯基近期所說(shuō)，ChatGPT增加了社會(huì)層面發(fā)現(xiàn)學(xué)術(shù)不端行為或錯(cuò)誤信息的難度，因?yàn)樗蚱渌叨戎悄艿娜斯ぶ悄墚a(chǎn)品可以通過(guò)極大地調(diào)整句子的結(jié)構(gòu)，使這些信息變得難以察覺(jué)。

2. 類(lèi)似NovelAI 2這種可以產(chǎn)生類(lèi)似人類(lèi)文學(xué)的人工智能算法也會(huì)產(chǎn)生道德問(wèn)題。例如，ChatGPT可以被列為科學(xué)論文作者嗎？

3. 人工智能治理者需更加關(guān)注ChatGPT使用的合法合理性。例如，我們是否允許學(xué)生采用它寫(xiě)作業(yè)，是否可以不做任何進(jìn)一步修改？事實(shí)上，它在2023年2月9日通過(guò)美國(guó)醫(yī)學(xué)執(zhí)照答案，展現(xiàn)出強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力。

討論和結(jié)論

ChatGPT的出現(xiàn)已經(jīng)引領(lǐng)關(guān)于人工智能未來(lái)發(fā)展的討論。在此，我們提出幾個(gè)觀點(diǎn)，可能會(huì)引起對(duì)其帶來(lái)影響的討論。

1. 可信人工智能：雖然ChatGPT有能力完成各種基于文本的現(xiàn)實(shí)世界的任務(wù)，但它會(huì)不可避免地產(chǎn)生與事實(shí)不符的內(nèi)容，這限制了其應(yīng)用場(chǎng)景。此外，它使用的是隱性神經(jīng)表征，使得我們很難理解其內(nèi)部運(yùn)作方式。因此，我們認(rèn)為，在當(dāng)前人工智能發(fā)展階段，可信人工智能應(yīng)得到更多關(guān)注（Wang et al., 2022）。由于事實(shí)驗(yàn)證是自然語(yǔ)言處理社區(qū)的典型研究問(wèn)題，如何提高開(kāi)放領(lǐng)域中人工智能生成文本的事實(shí)性仍是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。如果我們用ChatGPT作為這種黑箱模型的解釋器，則有可能在性能和可解釋性之間獲得良好平衡。這樣的解釋是否可信，以及如何使這種信任突破專(zhuān)家領(lǐng)域并被大眾接受，應(yīng)是下一階段大型語(yǔ)言模型研究最重要的問(wèn)題之一。

2. 對(duì)話式搜索引擎：搜索引擎領(lǐng)域已被ChatGPT重新激活。作為OpenAI的重要合作伙伴，微軟首先將其整合到其搜索引擎產(chǎn)品，即必應(yīng)。新的必應(yīng)可以以對(duì)話系統(tǒng)的形式回應(yīng)用戶查詢，并在回應(yīng)中添加引文，其中包括檢索到的網(wǎng)頁(yè)。通過(guò)這種方式，搜索引擎和用戶之間的互動(dòng)更加自然，ChatGPT扮演了信息提取/總結(jié)的角色，減輕了瀏覽無(wú)用網(wǎng)頁(yè)的負(fù)擔(dān)。谷歌發(fā)布了名為Bard的聊天機(jī)器人，也可被整合到搜索引擎中。我們相信ChatGPT正在改變傳統(tǒng)搜索引擎的使用方式，并對(duì)該領(lǐng)域產(chǎn)生深刻影響。

3. 通用人工智能：盡管ChatGPT通過(guò)從算法智能到語(yǔ)言智能的自我進(jìn)化，承擔(dān)了接近通用人工智能的潛力（Wang et al., 2023），但如果我們真的希望在未來(lái)發(fā)展出真正的通用人工智能，可能需要感知的加入，因?yàn)闆](méi)有表示的智能實(shí)際上比具有自然語(yǔ)言理解能力的智能更早出現(xiàn)（Brooks，1991）。此外，根據(jù)Lighthill報(bào)告（Lighthill, 1973），大多數(shù)基于規(guī)則的學(xué)習(xí)方法都存在組合爆炸問(wèn)題。ChatGPT似乎面臨同樣問(wèn)題，需在未來(lái)加以解決。此外，常識(shí)和一些基本數(shù)學(xué)計(jì)算對(duì)人類(lèi)而言很簡(jiǎn)單，但對(duì)ChatGPT來(lái)說(shuō)很難。盡管其在人工智能的發(fā)展中邁出令人驚訝的一步，Moravec悖論（Moravec, 1988）——人類(lèi)難以解決的問(wèn)題，人工智能卻能輕易解決，反之亦然——仍然成立。也許將ChatGPT或更強(qiáng)大的人工智能產(chǎn)品與人機(jī)增強(qiáng)智能結(jié)合——無(wú)論人在環(huán)中、認(rèn)知計(jì)算，還是二者兼而有之——都值得進(jìn)一步研究（Huang et al., 2022; Xue et al., 2022）。此外，我們可以考慮建立一個(gè)虛擬的平行系統(tǒng)，允許其通過(guò)自我提升來(lái)改進(jìn)，直至未來(lái)不再需要人類(lèi)反饋（Li et al., 2017）。

總之，作為大型語(yǔ)言模型的代表，結(jié)合了許多前沿自然語(yǔ)言處理技術(shù)的ChatGPT無(wú)疑引領(lǐng)了現(xiàn)階段人工智能的發(fā)展，并改變了我們的日常生活。本文簡(jiǎn)要分析了它的潛力和前景，也指出其局限。我們相信，ChatGPT可以改變傳統(tǒng)人工智能研究方向，并引發(fā)各種應(yīng)用，同時(shí)為接近通用人工智能提供一種可能的方式。

作者簡(jiǎn)介

周杰，復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院博士后，合作導(dǎo)師黃萱菁教授，于2021年在華東師范大學(xué)取得博士學(xué)位，導(dǎo)師賀樑教授。主要研究方向?yàn)樽匀徽Z(yǔ)言處理，情感分析及可解釋等。先后在AAAI、ACL、SIGIR、IJCAI、COLING等重要國(guó)際會(huì)議和學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文30余篇，獲得COLING 2022 Outstanding Paper Reward。多次在國(guó)際數(shù)據(jù)挖掘比賽（如KDD CUP，SemEval）獲得冠亞軍。擔(dān)任多個(gè)重要國(guó)際會(huì)議以及期刊（包括EMNLP、ACL、AAAI、INS等）的審稿人，中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)青年工作委員會(huì)委員，上海市計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)NLP專(zhuān)委委員，是2019年國(guó)際亞洲語(yǔ)言處理會(huì)議宣傳。曾獲得上海市超級(jí)博士后、全國(guó)最美大學(xué)生（中宣部，教育部）、上海市大學(xué)生年度人物等榮譽(yù)。

柯沛，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系博士后，合作導(dǎo)師黃民烈副教授。博士畢業(yè)于清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系，師從朱小燕教授，研究方向是自然語(yǔ)言處理，主要包括自然語(yǔ)言生成和對(duì)話系統(tǒng)。在ACL、EMNLP、IJCAI等自然語(yǔ)言處理和人工智能領(lǐng)域的頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議上發(fā)表論文10余篇，曾獲NLPCC 2020的最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)。擔(dān)任ACL 2023的領(lǐng)域，以及自然語(yǔ)言處理和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域多個(gè)頂級(jí)會(huì)議（包括ACL、EMNLP、NeurIPS、ICML等）和期刊（包括IEEE TNNLS, IEEE TASLP, IEEE TKDE等）的審稿人。是中國(guó)中文信息學(xué)會(huì)自然語(yǔ)言生成與智能寫(xiě)作專(zhuān)委會(huì)的學(xué)生委員，曾參與CDial-GPT、EVA、OPD等一系列中文對(duì)話預(yù)訓(xùn)練模型的開(kāi)源項(xiàng)目研發(fā)，GitHub的Star總數(shù)超過(guò)1.3K。

邱錫鵬，復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，在 ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI 等計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì) A/B 類(lèi)期刊、會(huì)議上發(fā)表 100 余篇學(xué)術(shù)論文。開(kāi)源自然語(yǔ)言處理工具 FudanNLP 項(xiàng)目開(kāi)發(fā)者，F(xiàn)astNLP項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。

黃民烈，清華大學(xué)長(zhǎng)聘副教授，國(guó)家杰青基金獲得者，聆心智能創(chuàng)始人，自然語(yǔ)言生成與智能寫(xiě)作專(zhuān)委會(huì)副主任、CCF學(xué)術(shù)工委秘書(shū)長(zhǎng)。研究領(lǐng)域?yàn)榇笠?guī)模語(yǔ)言模型、對(duì)話系統(tǒng)、語(yǔ)言生成，著有《現(xiàn)代自然語(yǔ)言生成》一書(shū)。曾獲中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)吳文俊人工智能科技進(jìn)步獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)（第一完成人），中文信息學(xué)會(huì)漢王青年創(chuàng)新獎(jiǎng)等。在國(guó)際頂級(jí)會(huì)議和期刊發(fā)表論文150多篇，谷歌學(xué)術(shù)引用13000多次，h指數(shù)57；多次獲得國(guó)際主流會(huì)議的最佳論文或提名（IJCAI、ACL、SIGDIAL等）。研發(fā)任務(wù)型對(duì)話系統(tǒng)平臺(tái)ConvLab、ConvLab2，世界上最大的中文對(duì)話大模型EVA、OPD，智源中文大模型CPM的核心研發(fā)成員，在知識(shí)對(duì)話、情感對(duì)話上具有開(kāi)創(chuàng)性成果。擔(dān)任頂級(jí)期刊TNNLS、TACL、CL、TBD編委，多次擔(dān)任自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議ACL/EMNLP資深領(lǐng)域。

張軍平（本文通訊作者），復(fù)旦大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師，兼任中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)普及工作委員會(huì)主任，主要研究方向包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像處理、生物認(rèn)證、智能交通及氣象預(yù)測(cè)。獲得中國(guó)科協(xié)「典贊·2022科普中國(guó)」年度科普人物提名獎(jiǎng)。至今發(fā)表論文 100 余篇，其中 IEEE Transactions 系列30余篇，包括 IEEE TPAMI, TNNLS, ToC, TITS, TAC, TIP 等。學(xué)術(shù)谷歌引用6500余次，h指數(shù)38。著有科普書(shū)《愛(ài)犯錯(cuò)的智能體》（該書(shū)獲得2020年中國(guó)科普創(chuàng)作領(lǐng)域最高獎(jiǎng)）和暢銷(xiāo)書(shū)《高質(zhì)量讀研》。

貢獻(xiàn)聲明： 周杰、柯沛和張軍平起草初稿，邱錫鵬和黃民烈協(xié)助完成論文的組織，修改、定稿。

參考資料：

https://link.springer.com/article/10.1631/FITEE.2300089