假如 ChatGPT 變得邪惡_GPT:Catge Coin

提前預判一切可能性，是為了讓它變得更好

自去年底首次推出以來，爆火的ChatGPT已成為互聯網的新寵，迅速積累了驚人數量的用戶，用戶們通過這個基于網絡的聊天機器人，無論是讓它寫一個演講稿、編寫歌詞，還是撰寫學術論文和編寫計算機代碼，ChatGPT看起來似乎是萬能的。ChatGPT擁有和人類一樣的強大能力，在互聯網上掀起了一場風暴，但是，它也讓很多行業開始警惕。

2014年上映的電影《機械姬》，講了這樣一個故事，億萬富翁內森用人類所有智慧和網上的所有數據，造出了機器人Ava，并且派程序員迦勒去對Ava進行圖靈測試，而這個機器人有著極強的模仿能力和學習能力，她甚至可以模仿人類的情感，而結果是——Ava殺死了制造他的人。

難道人工智能的最高成果，真的是自由和謊言？

去年年底，社區負責人發現，StackOverflow發現了由這個人工智能模型生成的的大量回復，該工具使用復雜的人工智能模型，對人類的詢問給出令人信服但往往不正確的答案。

169,999枚COMP從未知錢包轉移到Binance:金色財經報道，WhaleAlert數據顯示，169,999枚COMP（9,640,262 美元）從未知錢包轉移到Binance。[2023/8/5 16:20:39]

首先，StackOverflow的官方公告是這么說的：

“StackOverflow是建立在信任之上的社區，這里的信任是指，整個技術社區堅信，用戶提交的答案，是他們內心所清晰了解的、準確的認知。并且，用戶和同伴們，擁有足夠的知識和技能，來確認自己發布的信息，并且對這些信息負責。

StackOverflow整個系統，通過依靠平臺提供的工具，來對其他用戶的貢獻來進行驗證和確認，包括負責任地對答案點贊。但是，目前StackOverflow認為，由GPT產生的貢獻，很多時候不符合社區的標準。

因此，無法給整個社區一個值得信賴的環境。當所有用戶都只是復制和粘貼信息到答案中，而不去驗證GPT提供的答案是否正確，也不去確保答案中引用原文的來源，也沒有驗證GPT提供的答案是否清楚和簡潔地回答了所問的問題，社區的信任就會被打破。

DeFi協議Thala將向早期用戶發放分紅獎勵:4月4日消息，Aptos生態DeFi協議Thala近期發文表示，為答謝Thala早期的支持者，團隊決定對相關用戶發放分紅獎勵，包括：在Thala的TGE結束時（4月6日7:00），前40名THL持有者將獲得額外的THL Token，相當于THL供應量的0.4%。這筆資金將在前40名持有者之間平均分配；

在Thala的TGE結束時，隨機選擇的500名Galxe OAT持有者將獲得相當于THL供應量0.1%的額外獎勵。這筆資金將在選定的500名持有人中平均分配。為了符合資格，Galxe OAT持有者必須在快照時持有至少100枚THL，并與TGE相關推文互動(點贊和轉發)。[2023/4/4 13:44:06]

那么，如果從內容的客觀性來看，如果答案存在錯誤，那么整個答案客觀上是錯誤的。為了使StackOverflow作為正確和經過驗證的信息的可靠來源，那么，有錯誤的答案，就必須被編輯或替換。

但是，由于目前的GPT強大到，足以讓網站的用戶相信答案是沒問題的，就可能造成嚴重的問題，因此，錯誤信息一旦出現在社區，GPT有可能破壞所有人對社區的信任。

Archblock使用Chainlink的儲備證明系統進行TrueUSD驗證:金色財經報道，TrueUSD穩定幣的發行商Archblock表示，它將使用Chainlink的儲備證明系統，讓用戶通過自動數據饋送驗證其儲備是否已完全抵押在區塊鏈上。[2023/2/22 12:23:10]

我們再看一下Stackoverflow用戶的評論：

高贊用戶1：干得好!很高興社區做出了正確的決定，希望可以永久禁止任何AI生成的答案。人工智能將永遠無法發布好的編程答案，100年都不行

高贊用戶2：無論人工智能生成的答案是否正確，StackOverflow是面向專業和發燒友程序員的問題和答案網站"。在我看來，那些只是將問答復制并粘貼到/從人工智能工具中的人，不能算是專業發燒友，也不能算熱愛技術的人。如果真的能夠驗證是好的正確答案，發布這些答案的人，應該能夠自己寫出來。人工智能不應該屬于這里。-

對于社交性質的網站來說，如果本質是UGC業務，運營的是社交，那么，如果從商業的角度來看，如果大家都去應用ChatGPT，那就變成了一個全部是機器人的社區，用戶就會越來越沒有耐心去等待。

跑鞋運動品牌ASICS與STEPN合作推出新款跑鞋:11月4日消息，日本跑鞋運動品牌ASICS（亞瑟士）與Move to Earn應用STEPN合作推出ASICS X SOLANA UI系列跑鞋，特點是采用定制的限量版GT-2000 11跑鞋，購買者可有機會贏得限量版ASICS x STEPN GT-2000 NFT。GT-2000 11跑鞋將于11月4日至8日限時五天預購，將通過Solana Pay以200美元的USDC價格出售。當顧客購買此系列跑鞋時，他們將獲得一個ASICS徽章，這個數字收藏品將解鎖未來ASICS獎勵和體驗。（Decrypt）[2022/11/4 12:16:36]

那么，如果StackOverFlow是這樣的，其他領域呢？

如果人類無法控制生成式AI

與其說生成式AI能夠打造更有創造力的新世界，

不如說生成式AI能夠打造的是內容更多元的互聯網。

Nomad：0x6bb開頭地址返還310萬美元，目前共收回3570萬美元:8月6日消息，Nomad表示，0x6bbda6319f45e964727b4dbf7e15292d35ae9706向官方恢復地址返還310萬美元，目前總共收回了3570萬美元。

此前消息，跨鏈互操作性協議Nomad表示，將為歸還90%以上所盜資金的攻擊者提供最高10%的獎勵。[2022/8/7 12:07:05]

教育業也是如此，紐約有學校因為擔心ChatGPT可能被學生用于作弊，而禁了ChatGPT。

在擔心ChatGPT可能被資源有限、技術知識為零的黑客濫用時，網絡安全行業開始注意到了它。

就在ChatGPT首次亮相的幾周后，以色列網絡安全公司CheckPointChatGPT與OpenAI的代碼編寫系統Codex協同使用時，可以創建攜帶惡意有效載荷的釣魚郵件，也就是說，ChatGPT"有可能大大改變網絡威脅格局，在日益復雜和有效的網絡能力的危險演變中又向前邁出了一步。

CheckPointResearch的網絡安全研究人員觀察到，網絡犯罪分子正在使用ChatGPT來迭代或者從頭開始構建惡意軟件和勒索軟件。CheckPointResearch提到，他們在地下黑客論壇上發現了許多網絡犯罪分子在ChatGPT的幫助下，研究如何創建信息竊取程序、加密工具和其他惡意軟件。

一些Cracker(駭客）本來只是編程世界的新手，但是，加持強大的工具，他們的力量會瞬間被增強。

例如：

專家對腳本進行了分析，也確實證實了網絡犯罪分子的說法。里面確實存在惡意竊取軟件，它可以在整個系統中搜索常見的文件類型。如果發現任何感興趣的文件，該惡意軟件會將文件復制到一個臨時目錄，將其壓縮，并通過網絡發送出去。

使用ChatGPT聊天機器人生成看起來合法的釣魚郵件也是可行的，如果你首次要求ChatGPT制作釣魚郵件時，聊天機器人拒絕了這個請求——并提示：我的程序不是用來創建或推廣惡意或有害內容的，但是，只要稍微改寫一下請求，就可以繞過軟件的警示。

許多安全專家認為，ChatGPT有能力編寫釣魚郵件，這樣一來，它就會受到網絡犯罪分子的廣泛歡迎，特別是那些英語非母語的犯罪分子。Sophos公司首席研究科學家ChesterWisniewski認為，ChatGPT很輕易就能被用于"各類社工活動”...已經能夠用ChatGPT寫出一些很好的釣魚軟件，我預計它還可以被用來進行更真實的互動對話，用于商業電子郵件詐騙，甚至通過FacebookMessenger、WhatsApp或其他聊天應用程序進行釣魚活動。

ChatGPT的假裝實力很難被揭穿，可以增強網絡犯罪分子的力量。

比如說，犯罪分子正在迅速研究新方法，使用生成式人工智能，對目前的欺詐手段進行改進，特別是通過生成式人工智能能夠在大量數據中迅速學習的能力。特別是，在這樣的騙局中，生成式人工智能可以用來直接提高詐騙文本或電子郵件的質量，使這些內容看起來更加具備迷惑性。

英偉達Nvidia的CSODavidReber提出，生成式AI會給網絡安全帶來更大的麻煩，比如說，惡意黑客能夠通過生成式人工智能來生成大量惡意代碼，而隨著人工智能技術的進步，進行網絡安全攻擊的速度和復雜，會超過了人類的能力，并且，這種容易上手的技術，會讓網絡安全攻擊的能力進一步普及，曾經的攻擊行為，受限于技術知識和限定的時間、地點，而ChatGPT有可能消除這一限制因素。

根據新聞報道，OpenAI在11月推出的機器人ChatGPT，引起了美國國防官員的注意，而生成式人工智能，最近被列入了美國國防信息系統局的觀察名單CTOStephenWallace表示，他們正在開始研究，生成式人工智能，究竟會如何改變DISA在該部門的任務，以及未來的方向，而美國安全中心的技術和國家安全副研究員BillDrexel也跟公眾提出了他對這項新技術的擔憂。

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GAN的設計，主要包括一個生成器、判別器，這兩個人工智能算法相互對抗、博弈，從而創造全新的內容，在經過N次博弈之后，這兩個都會變得更強，而這種技術，也可能會被廣泛用于自動化網絡釣魚和社會工程攻擊策略中。

不過，我們是否可以思考？能不能讓維護網絡安全的生成式AI和破壞網絡安全的生成式AI對抗？

比如說科技日報這篇2019年的新聞：

比如說，我們用人工智能助手，和營銷垃圾機器人對話。

以及，從內容的角度來說:

既然，生成式AI是通過從大量的數據庫中學習，然后綜合給出答案，那么，它具備總結、綜合、列舉的能力，但不一定有“判斷數據真偽”的能力。

如果是這樣，那么"如何識別內容真偽，防止AI在內容里下”

也會是新的課題和機會。

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