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ChatGPT 技术对话生成中的人类可解释性与
透明性策略研究及在人机交互中的应用
引言
近年来,随着深度学习技术的飞速发展,聊天机器人的研究取得了巨大的进展
。ChatGPT 作为一种基于生成模型的对话生成技术,被广泛应用在人机交互中。然
而,随着 ChatGPT 逐渐走向工业化应用,它的人类可解释性和透明性问题也逐渐
引起了人们的关注。本文将就这一问题展开讨论,探讨 ChatGPT 技术对话生成的
可解释性与透明性策略研究以及在人机交互中的应用。
一、ChatGPT 技术概述
ChatGPT 是一种基于生成模型的对话生成技术,它以大规模的文本数据为基础
,通过自监督学习的方式进行模型的训练。在生成对话时,ChatGPT 模型通过输入
一个对话上下文,输出一个合理的回复。ChatGPT 利用了 Transformer 等深度学习
模型的强大表示能力,能够生成质量较高的对话。在许多任务上,ChatGPT 已经表
现出了强大的性能,并得到了广泛的应用。
二、ChatGPT 技术的人类可解释性问题
虽然 ChatGPT 技术在生成对话方面表现出了良好的性能,但它存在一些人类可
解释性问题。首先,ChatGPT 的生成过程是基于大规模训练数据的概率模型,因此
难以对其具体的推理和决策过程进行解释。这给用户带来了困扰,因为用户无法了
解 ChatGPT 是如何得出某个回复的。其次,ChatGPT 在生成回复时可能受到一些
不恰当的训练样本的影响,导致生成的回复可能存在偏见、歧视等问题。这些问题
都凸显了 ChatGPT 技术在人类可解释性方面的不足。
三、ChatGPT 技术的透明性策略研究