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。
Immunefi推出Web3基本安全标准“The Rekt Test”:金色财经报道，Immunefi和其他机构正在推出Web3基本安全标准“The Rekt Test”。Rekt 测试涵盖七项安全评估：系统文档和角色、密钥管理和访问控制、事件响应和危机管理、团队和人员安全、代码安全和测试、外部审计和漏洞管理以及攻击缓解和用户保护。该测试还与 Polygon Labs、Solana Foundation、Fireblocks、DeFi Education Fund 和 Ribbit Capital 合作。[2023/7/27 16:02:03]
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。
BBVA Mexico推出首个Web3投资基金Digital Economy Fund:10月27日消息，西班牙毕尔巴鄂比斯开银行墨西哥分行（BBVA Mexico）宣布推出首个Web3投资基金Digital Economy Fund，旨在创新企业叙事、布局数字和区块链技术并适应当前数字经济格局。通过参与国际报价系统（SIC）上市股票，让客户可以投资NFT、元宇宙、金融科技和Web3领域里的公司。据悉，该基金在墨西哥市场允许客户从最低2.4美元开始投资，而在哥伦比亚的最低投资金额是4.13美元。[2022/10/27 11:47:25]
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。
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。
Dreamboat Capital宣布投资Web3元宇宙平台DigiNation:2月27日，据官方消息，区块链风投机构Dreamboat Capital宣布与Web3元宇宙平台DigiNation达成合作，并对其进行投资。[2022/2/27 10:19:12]
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
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。-
Phala CEO佟林：B1基金会的生态建设能力与波卡Web3基金会相差甚远:今日，Phala CEO佟林在DefiGo举办的波卡之月系列活动中对于“波卡的生态发展会和以前的EOS很类似”的观点评论道，由于EOS的不注重开发，导致Block.one基金会并没有抓住历史机遇鼓励开发者生态，才导致没落。而Web3基金会已经给不同类型的开发者分批量投放100万多的资助，每笔3万-10万美元不等，而Block.one不论是规模还是门槛，都与波卡相差甚远。EOS更多是作为公链存在，技术人员需要基于EOS开发智能合约；而Polkadot是一种支持高度自定义业务的分层协议，因此开发者可以几乎实现任何东西在平行链上，同时得到波卡的安全性保证和跨链能力。[2020/11/17 21:00:11]
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
世界教育区块链协会（WEBA)于6月16日在新加坡正式启动:由EduCoin主办的首期“教育＋区块链”智汇论坛于6月16日在新加坡举行，世界教育区块链协会（World Education Blockchain Association)也在本次活动中正式启动。WEBA为非营利性的国际组织，由全球区块链平台企业、区块链服务机构、金融服务机构、教育服务机构、具备条件转型升级的传统企业、相关科研院所、高校及有关专家学者等自愿参加的国际性区块链行业组织。汇集区块链及教育界的资深从业者和兴趣爱好者，共同探讨区块链教育相关问题，以促进世界区块链教育行业可持续发展。
WEBA将定期举办论坛、峰会等业界交流活动，定期和不定期举办区块链的技术研讨和技术培训课程，促进区块链的技术交流，应用推广和资源整合，帮助人们理解区块链技术的特性及培养具有未来视野和历史使命的区块链专业人才，共建全球教育区块链生态。[2018/6/16]
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。
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。
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。
DefensiveAIagainstOffensiveAI?x
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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