HAT:假如 ChatGPT 变得邪恶

提前预判一切可能性，是为了让它变得更好

自去年底首次推出以来，爆火的ChatGPT已成为互联网的新宠，迅速积累了惊人数量的用户，用户们通过这个基于网络的聊天机器人，无论是让它写一个演讲稿、编写歌词，还是撰写学术论文和编写计算机代码，ChatGPT看起来似乎是万能的。ChatGPT拥有和人类一样的强大能力，在互联网上掀起了一场风暴，但是，它也让很多行业开始警惕。

2014年上映的电影《机械姬》，讲了这样一个故事，亿万富翁内森用人类所有智慧和网上的所有数据，造出了机器人Ava，并且派程序员迦勒去对Ava进行图灵测试，而这个机器人有着极强的模仿能力和学习能力，她甚至可以模仿人类的情感，而结果是——Ava杀死了制造他的人。

难道人工智能的最高成果，真的是自由和谎言？

去年年底，社区负责人发现，StackOverflow发现了由这个人工智能模型生成的的大量回复，该工具使用复杂的人工智能模型，对人类的询问给出令人信服但往往不正确的答案。

Injective启动开放流动性计划:6月6日消息，Cosmos 生态智能合约平台 Injective 宣布启动开放流动性计划 （OLP），允许用户和机构以无需许可的方式在 Injective 的链上订单簿基础设施上提供流动性，以获得 INJ 奖励。从 2023 年 6 月 13 日开始，符合条件的参与者在每个 Epoch（28 天）可以共获得 6 万枚 INJ 奖励。[2023/6/6 21:19:27]

首先，StackOverflow的官方公告是这么说的：

“StackOverflow是建立在信任之上的社区，这里的信任是指，整个技术社区坚信，用户提交的答案，是他们内心所清晰了解的、准确的认知。并且，用户和同伴们，拥有足够的知识和技能，来确认自己发布的信息，并且对这些信息负责。

StackOverflow整个系统，通过依靠平台提供的工具，来对其他用户的贡献来进行验证和确认，包括负责任地对答案点赞。但是，目前StackOverflow认为，由GPT产生的贡献，很多时候不符合社区的标准。

比特币全网未确认交易数量为7221笔:金色财经报道，据BTC.com数据显示，目前比特币全网未确认交易数量为7221笔，全网算力为339.94 EH/s，24小时交易速率为2.83交易/s，目前全网难度为47.89 T，预测下次难度上调0.61%至48.18 T，距离调整还剩3天23小时。[2023/4/17 14:07:06]

因此，无法给整个社区一个值得信赖的环境。当所有用户都只是复制和粘贴信息到答案中，而不去验证GPT提供的答案是否正确，也不去确保答案中引用原文的来源，也没有验证GPT提供的答案是否清楚和简洁地回答了所问的问题，社区的信任就会被打破。

那么，如果从内容的客观性来看，如果答案存在错误，那么整个答案客观上是错误的。为了使StackOverflow作为正确和经过验证的信息的可靠来源，那么，有错误的答案，就必须被编辑或替换。

但是，由于目前的GPT强大到，足以让网站的用户相信答案是没问题的，就可能造成严重的问题，因此，错误信息一旦出现在社区，GPT有可能破坏所有人对社区的信任。

我们再看一下Stackoverflow用户的评论：

高赞用户1：干得好!很高兴社区做出了正确的决定，希望可以永久禁止任何AI生成的答案。人工智能将永远无法发布好的编程答案，100年都不行

某未知地址将2000万枚CRV转至Aave V2:金色财经报道，据Whale Alert监测，某未知地址15:19（UTC+8）将2000万枚CRV（约1900万美元）转移至Aave V2。[2023/3/21 13:17:11]

高赞用户2：无论人工智能生成的答案是否正确，StackOverflow是面向专业和发烧友程序员的问题和答案网站"。在我看来，那些只是将问答复制并粘贴到/从人工智能工具中的人，不能算是专业发烧友，也不能算热爱技术的人。如果真的能够验证是好的正确答案，发布这些答案的人，应该能够自己写出来。人工智能不应该属于这里。-

对于社交性质的网站来说，如果本质是UGC业务，运营的是社交，那么，如果从商业的角度来看，如果大家都去应用ChatGPT，那就变成了一个全部是机器人的社区，用户就会越来越没有耐心去等待。

那么，如果StackOverFlow是这样的，其他领域呢？

如果人类无法控制生成式AI

与其说生成式AI能够打造更有创造力的新世界，

不如说生成式AI能够打造的是内容更多元的互联网。

金融科技应用程序Eco计划将用户余额从美元转换为USDC:金色财经报道，金融科技储蓄和支出应用程序 Eco 计划将用户账户余额从 Prime Trust 持有的美元转换为 USDC，然后将其存放在数字结算服务 Zero Hash 中。Eco 最近在一条消息中通知了用户计划中的移动，并表示必须在 10 月 24 日之前接受新的转换条款。如果用户不同意这些条款，帐户功能将被暂停。

Eco 的USDC 试验可以追溯到 2020 年，当时该公司处于 Beta 模式，Andy Bromberg 接管了该公司。去年 7 月，Eco 筹集了 6000 万美元来推动其高收益的 USDC 储蓄应用程序。（coindesk）[2022/10/1 18:36:36]

教育业也是如此，纽约有学校因为担心ChatGPT可能被学生用于作弊，而禁了ChatGPT。

在担心ChatGPT可能被资源有限、技术知识为零的黑客滥用时，网络安全行业开始注意到了它。

就在ChatGPT首次亮相的几周后，以色列网络安全公司CheckPointChatGPT与OpenAI的代码编写系统Codex协同使用时，可以创建携带恶意有效载荷的钓鱼邮件，也就是说，ChatGPT"有可能大大改变网络威胁格局，在日益复杂和有效的网络能力的危险演变中又向前迈出了一步。

Matter Labs发布下半年路线图，宣布将在100天内发布zkSync2.0到主网:金色财经消息，zkSync的开发组织Matter Labs发布今年剩余时间的路线图，宣布将在100天内发布zkSync2.0到主网。

zkSync2.0的功能功能包括，zkSync与EVM和Web3兼容，支持Solidity和Vyper，99%的工具开箱即用等。[2022/7/21 2:27:05]

CheckPointResearch的网络安全研究人员观察到，网络犯罪分子正在使用ChatGPT来迭代或者从头开始构建恶意软件和勒索软件。CheckPointResearch提到，他们在地下黑客论坛上发现了许多网络犯罪分子在ChatGPT的帮助下，研究如何创建信息窃取程序、加密工具和其他恶意软件。

一些Cracker(骇客）本来只是编程世界的新手，但是，加持强大的工具，他们的力量会瞬间被增强。

例如：

专家对脚本进行了分析，也确实证实了网络犯罪分子的说法。里面确实存在恶意窃取软件，它可以在整个系统中搜索常见的文件类型。如果发现任何感兴趣的文件，该恶意软件会将文件复制到一个临时目录，将其压缩，并通过网络发送出去。

使用ChatGPT聊天机器人生成看起来合法的钓鱼邮件也是可行的，如果你首次要求ChatGPT制作钓鱼邮件时，聊天机器人拒绝了这个请求——并提示：我的程序不是用来创建或推广恶意或有害内容的，但是，只要稍微改写一下请求，就可以绕过软件的警示。

许多安全专家认为，ChatGPT有能力编写钓鱼邮件，这样一来，它就会受到网络犯罪分子的广泛欢迎，特别是那些英语非母语的犯罪分子。Sophos公司首席研究科学家ChesterWisniewski认为，ChatGPT很轻易就能被用于"各类社工活动”...已经能够用ChatGPT写出一些很好的钓鱼软件，我预计它还可以被用来进行更真实的互动对话，用于商业电子邮件，甚至通过FacebookMessenger、WhatsApp或其他聊天应用程序进行钓鱼活动。

ChatGPT的假装实力很难被揭穿，可以增强网络犯罪分子的力量。

比如说，犯罪分子正在迅速研究新方法，使用生成式人工智能，对目前的欺诈手段进行改进，特别是通过生成式人工智能能够在大量数据中迅速学习的能力。特别是，在这样的局中，生成式人工智能可以用来直接提高文本或电子邮件的质量，使这些内容看起来更加具备迷惑性。

英伟达Nvidia的CSODavidReber提出，生成式AI会给网络安全带来更大的麻烦，比如说，恶意黑客能够通过生成式人工智能来生成大量恶意代码，而随着人工智能技术的进步，进行网络安全攻击的速度和复杂，会超过了人类的能力，并且，这种容易上手的技术，会让网络安全攻击的能力进一步普及，曾经的攻击行为，受限于技术知识和限定的时间、地点，而ChatGPT有可能消除这一限制因素。

根据新闻报道，OpenAI在11月推出的机器人ChatGPT，引起了美国国防官员的注意，而生成式人工智能，最近被列入了美国国防信息系统局的观察名单CTOStephenWallace表示，他们正在开始研究，生成式人工智能，究竟会如何改变DISA在该部门的任务，以及未来的方向，而美国安全中心的技术和国家安全副研究员BillDrexel也跟公众提出了他对这项新技术的担忧。

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GAN的设计，主要包括一个生成器、判别器，这两个人工智能算法相互对抗、博弈，从而创造全新的内容，在经过N次博弈之后，这两个都会变得更强，而这种技术，也可能会被广泛用于自动化网络钓鱼和社会工程攻击策略中。

不过，我们是否可以思考？能不能让维护网络安全的生成式AI和破坏网络安全的生成式AI对抗？

比如说科技日报这篇2019年的新闻：

比如说，我们用人工智能助手，和营销垃圾机器人对话。

以及，从内容的角度来说:

既然，生成式AI是通过从大量的数据库中学习，然后综合给出答案，那么，它具备总结、综合、列举的能力，但不一定有“判断数据真伪”的能力。

如果是这样，那么"如何识别内容真伪，防止AI在内容里下”

也会是新的课题和机会。

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