用於社會變革的聊天機器人
我努力不去嘲笑人類的行為，不去為他們哭泣，不去憎恨他們，而是去理解他們。——巴魯赫·斯賓諾莎，《神學政治論》，1670 年 (更多引言)
用於社會變革的聊天機器人專注於一個目標。那就是，動員自然語言理解（NLU）的最新發展，特別是像 chatGPT 這樣的大型語言模型（LLM），以催化有效且負責任的大規模智慧社會行動。
本課程旨在設想一個未來，在這個未來，聊天機器人能夠有效地充當面試官、討論者、治療師、專家和政治家，透過能夠像他們一樣解釋他人的觀點、推理和解釋推理，以及對稱地從所有對話者的角度看待世界。
這本書必然具有廣泛的跨學科性，將來自學術工作的見解彙集在一起，以理解“理解”、社會行動、社會系統、信念的社會心理學、科學哲學、信念體系的社會學、研究倫理、隱私倫理和互動倫理、臨床心理學、大型語言模型的技術複雜性、知識管理框架、自動化證明檢查等一些最重要的知識領域。
如您所見，這本教科書不可能僅由一個人編寫。我（Alec McGail）現在正在編寫它，以一種自由和透明的方式開始這項工作，這非常符合第二部分：什麼是倫理的？中討論的精神。因此，任何認為自己可以為這項工作做出貢獻的人都應該聯絡我（am2873@cornell.edu），或者直接進行更改。
如果您想了解我完成這門課程的過程，請關注我的Twitch 頻道和YouTube 頻道。
在這裡，您將踏上一次智力冒險之旅，將主體間思想的理論複雜性與大型語言模型（LLM）的實踐培訓相結合。到最後，您不僅會理解這些數字奇蹟的機制，而且還會成為其創造背後的工匠。
對於勇敢的學者和有遠見的教育工作者來說，這段旅程承諾將強大的理論基礎與尖端的實踐應用和諧地融合在一起。每週都會展現一層新的理解，從倫理考慮因素到技術掌握，所有這些都以一個頂峰專案結束，在這個專案中，您將賦予您自己的聊天機器人生命。這不僅僅是一門課程；它號召您站在社會技術革命的最前沿，擁有塑造話語、挑戰信念和團結我們不斷發展的全球社群的力量。準備好成為學生和先驅，為下一波社會進化鋪平道路。
免責宣告：“用於社會變革的聊天機器人”是在 ChatGPT 的幫助下協作開發的，ChatGPT 是 OpenAI 尖端大型語言模型 (LLM) 技術的產品。在建立此 WikiBook 中使用 ChatGPT 是本課程核心主題的實踐演示。當學習者深入探討集體認知、LLM 訓練、知識管理和社會互動的複雜性時，他們正在與本身受討論中的先進技術影響的內容進行互動。
課程設計的這種遞迴元素說明了人類智慧與人工智慧之間動態且不斷發展的互動。它體現了當人類的創造能力得到機器智慧的細緻入微的增強時，可能出現的二元性和夥伴關係。這種夥伴關係表明，將此類技術融入我們數字時代結構中所帶來的巨大可能性和責任。理解、利用和引導這些進步仍然是貫穿整個 WikiBook 的核心主題和必要條件。
根據定義，獨立學習意味著您可以隨心所欲地安排時間和閱讀本書。所以去做吧！閱讀多少內容由您決定，跳過您不想看的部分，不要害羞地提出問題。
如果您認真學習內容，則需要投入大量時間。我建議每週留出固定的時間，並逐節學習本書內容。自己動手製作原型，併為維基百科書籍做出貢獻。並給我發郵件（am2873@cornell.edu）！
我正在以大約與我設想教授為期 9 周的強化課程（可能是暑期課程）相同的結構開發這本教科書。
第 1-3 周：主要為理論性的第 1-3 部分可以在前三週內介紹。這使得課程節奏很快，但教科書允許學生根據自己的意願深入挖掘。在第二部分什麼是倫理的？結束時，我想象學生會起草一份他們想要進行的干預措施的 IRB 提案。這有助於讓學生專注於他們在瞭解第三部分理論我們如何做到？和隨後為學生準備自己製作原型的技術部分之前，想要用這項技術做什麼。
第 4-5 周：接下來的兩週可以用來學習大型語言模型和其他各種相關技術的技術細節。學生可以選擇教科書中的一個主題向課堂解釋，或者選擇研究一個新主題並撰寫維基章節。
第 6-8 周：接下來的三週將涉及基於主題的動手原型設計。這使得學生能夠快速失敗，避免了“範圍蔓延”，這很容易導致專案無法啟動。一個使用者友好的軟體包將極大地促進這一點，該軟體包包含對本書中提到的所有內容的功能的高階訪問許可權。
第 9 周：最後一週可以用來回顧課程材料，並讓學生展示他們能夠做些什麼、他們面臨哪些挑戰以及他們對這些技術的進一步開發和使用的想法。如果他們覺得可以為程式碼庫做出貢獻，那麼這是一個提交他們的拉取請求的好時機。
- 研究專案創意 - （作業）集思廣益潛在的研究專案
- 倫理審查委員會和研究倫理 - 瞭解機構審查委員會 (IRB) 流程。
- 對話式 AI 倫理
- 實施倫理
- 選擇專案 - （下一部分的作業）選擇一個專案，並撰寫 IRB 提案。
- 快速入門 - 瞭解基礎知識，微調並使用您的第一個大型語言模型。
- 大型語言模型理論 - 對大型語言模型及其能力的探索。
- 大型語言模型的實用性 - 處理大型語言模型在現實世界應用中的實際方面和侷限性。
- 回顧 - 回顧所學內容以及如何將其應用於未來。
- IRB 提案示例 - 機構審查委員會的提案示例，以幫助學習者準備自己的研究倫理提交材料。
- 案例研究 - 用於社會變革的聊天機器人的現實世界示例。
- 專家訪談 - 行業和學術專家對聊天機器人在社會動態中的未來發展的見解。
- 基於此華夏公益教科書進行構建 - 定義參與此專案的約定和流程。
- 文獻綜述 - 使用大型語言模型進行文獻綜述的簡要指南
- 貢獻者 - 關於本課程的建立者和貢獻者的資訊。