我三年前冩的這篇小説，預言了ChatGPT

我的想法估計聽起來荒誕不經，像是天方夜譚：我想要製造出一個和雯雯一樣的人工智能。

在嘲笑我之前，請聽我做一番解釋。我無意也沒有能力製造出一個科學怪人來。到底能不能製造出能像人類一樣思考的人工智能，這仍舊是一個未解難題。我的想法其實很簡單，就是想冩出一個計算機程序合成雯雯的樣貌和聲音。我想再見雯雯一次，哪怕是虛擬的也好。依靠現在的人工智能技術，這個目標完全能夠實現。我不能繼續沉淪，再這樣無所事事。無論想法多荒唐，這至少能讓我忙起來。我在網上租用了昂貴的服務器，全身心投入到這個項目中。

我從相對簡單的任務着手：合成雯雯的聲音。過去一年裡雯雯給我發了很多視頻、音頻，我有足夠多的聲音素材。想要重現每一個字的讀音並不睏難，可以説只要截取雯雯的發音就可以了。但是這樣的聲音必然是機械化的，冰冷生硬，沒有人類的感情。當人講話時，詞語和句子間會有間隔，音調會有高低起伏，速度時快時慢，此外還有個人化的發音習慣、口音特點。我用了現成的人工智能朗讀引擎，把雯雯的聲音素材導入進去，再一點點地調整模型參數。這一步進展的很順利，很快我就聽到與雯雯十分相似的聲音了。

接下來是模擬雯雯的外形。我從圖像專業公司購買了人體數字模型，這個模型可以做動作、做表情，模擬講話時的口型，等等。當然這個模型是計算機動畫，與雯雯長得一點都不像。我的下一步就是給模型換臉。這一技術非常熱門，在網上有數不清的技術資源。我使用了深度學習技術，用雯雯的照片和視頻來訓練一個人工神經網絡，把我電腦中的模型變成雯雯的樣子。

到了第二天，我開始思考一個問題，怎樣才能讓程序自動地跟我聊天呢？

自然語言處理，也就是讓人工智能理解人類的語言，是人工智能領域的一門顯學。對於人工智能來説，理解單個詞或者單個句子並不十分睏難。可是人類的語言是精妙的，經常出現內容省略，每一句話都要在上下文語境中理解。比如説，我先講了「我母親下星期過生日」，之後又問「買什麼禮物好」，那麼人工智能需要明白我的意思是「我母親過生日，我要給她買什麼禮物」。這樣的上下文語境可能會有很長的時間跨度，比如前兩天説的笑話，甚至於去年一起看過的電影，在對話中我一提起這些話題來，對方就應該明白我的意思，而不需要我長篇大論把整個笑話、整部電影情節複述一遍。人類對話中還會大量使用文化典故，比如形容一個人是「豬八戒」「諸葛亮」，人工智能要準確地理解其中的隱含意義，而不是誤以爲在談論小説和曆史中的人物。家人、朋友、情侶之間會有更私人的談話方式，有小圈子裡的、只屬於彼此的稱呼、笑話、隱喻，這些就更沒有規律、更加複雜了。而且人類講話是連貫的，一句接着一句，這就要求人工智能要及時響應，運行速度要快，而不是每次講話都停頓好久。

我安裝好人工智能語言會話模型，再把我和雯雯之間所有的聊天記錄全部導入進去。隨着訓練時長的增加，這個模型的對話能力越來越強，逐漸能夠流暢地與我交流。然後我又補充了聊天記錄之外的、自己與雯雯相處時兩人共同的回憶，只要是我能想起來的，一處細節也不放過。就這樣，人工智能生成的會話越來越像雯雯了。

最後一步是爲人工智能增添額外的部件：語音識別、人像識別、表情識別等等。這些都是通用的技術，只需要一點點調整就能用了。這樣一來人工智能就能通過攝像頭看到我，認出我，直接通過語音與我對話、無需文字輸入。