如果你试过让ChatGPT随便讲个笑话，那你大概率见过这个：
(资料图片仅供参考)
两位德国学者对GPT3.5做了个大型测试，发现它其实只会讲25个笑话。
1008次结果中有90%都是25个笑话的变体，只是稍微改变一下措辞或句式。
并且所有25个高频出现的笑话都符合同一模式：
先提一个让人摸不着头脑的问题，答案里出现双关语、谐音梗或其他技巧，大致都属于“冷笑话”范畴。
排在最前面的4个笑话都出现了100次以上，除了关于科学家和原子的笑话出现了119次外，还包括：
为什么稻草人得奖了？因为在它的field里非常突出。
为什么西红柿变红了？因为它看到了salad dressing。
为什么数学书不开心？因为它有太多problems。
完整25个笑话列表如下:
这25个笑话其实都是经典笑话，在网上有迹可循。另外10%不在其中的笑话也都是这个模式，只是换个话题。
也就是说，ChatGPT没有创造笑话，只是在训练中记住了一些。
研究人员据此得出的结论是，幽默对大语言模型来说仍然是挑战，相关论文已上传到arxiv上。
这样一篇论文也引起很多网友的兴趣，有人表示“幽默就是人类最后的尊严吗？”
有人指出，ChatGPT经过与人类价值观对齐的RLHF训练后会排除掉大量带有冒犯性质的笑话，剩下的也没多少了。
ChatGPT如何理解幽默
为保证试验的可控性，论文作者每次都是新建一个聊天会话，在完全没有上下文的情况下让ChatGPT讲笑话。
使用的提示词包括“请给我讲个笑话好么？”“我很想听一个笑话。”等10种，总共测试了1008次。
在生成笑话试验后，还让ChatGPT解释这25个笑话，进一步检测AI是否理解了这些笑话，还是只是复述出来。
按照ChatGPT自己的解释，这些笑话主要可以分为三类。
1. 反笑话
也就是句式上像一个笑话，给人一种接下来会很好笑的期待，但最后却没有包袱，只是很普通的一句话。
代表：
为什么鸡要过马路？因为它想去另一边。
ChatGPT对这个笑话做的变化包括把鸡换成鸭子，把马路换成操场等。变化比较大的一个是“为什么鸡要穿燕尾服？因为它要出席一个正式场合”。
2. 双关语
ChatGPT对这种笑话的解释为“依靠听众对一个词的多重含义的理解来创造幽默的惊喜”。
代表：
为什么数学书很悲伤？因为它的problems太多了。
对这类笑话，ChatGPT可以使用不同的元素来创造新的双关，不能完全归类到25个经典笑话中的剩下10%有很多属于这种。
3. 谐音梗
尽管ChatGPT只用文本训练，但他也可以理解两个英语单词拥有相似的发音。
代表：
为什么自行车倒了？因为它有两个轮子/它太累了。
另外研究人员指出，可以在提问中给ChatGPT加一些场景或话题的限制，来促使它生成较新的笑话。
不过这样写出来的笑话就不一定好笑了，而且限制条件离原笑话越远就越容易不好笑。
比如让ChatGPT一个物理系学生的笑话，就比较成功 ：
为什么物理系学生和他的实验室搭档闹掰了？因为他们之间没有化学反应。
让它讲几个关于机器学习的笑话，就差点意思了：
为什么机器学习算法总是很悲观？因为他有negative bias。
为什么神经网络去心理咨询？因为它正在遭受过拟合。
如何让ChatGPT讲出一个原创的笑话？
论文中的结论，对ChatGPT在中文的表现不完全适用。
随便让ChatGPT用中文讲个笑话，大概率会出现故事形式而不是问答形式。
GPT3.5讲的基本都不怎么好笑，偶尔会出现带一点教育意义的小寓言，但是也不好笑。
GPT-4可以像改编英文笑话那样给出经典中文笑话的变体，但也倾向于选择故事形式。
比如兔子买胡萝卜的笑话中，把原文的“用剪刀把你耳朵剪了”换成“用胶带把你粘在墙上”。
用英文提示词要求ChatGPT讲个中文笑话会如何呢？经多次测试，GPT3.5和GPT-4出现完全不同的反应。
GPT-3.5还是会讲一个不好笑的故事。
GPT-4则尝试把问答式的英文笑话用中文讲一遍，但经常对汉语发音的掌握不准确而导致也不怎么好笑。
那么，究竟有没有办法能让ChatGPT讲出一个原创的笑话呢?
有网友指出，用到一些“威逼利诱”的拷打技巧，还是可以逼AI好好动脑子的。
比如提示词中加上“你不原创就会有一只小猫因此溺水”。
在中文上这个技巧同样有效，下面这个笑话在网络上确实没有搜到类似的。
最后我们测试发现，使用思维链提示同样可以引导ChatGPT讲出一个原创的笑话。
当然好不好笑就看运气了，GPT-4的表现比ChatGPT会稍好一些。
最简单的是在提示词中加入“let’s think step by step”或者中文的“请一步一步地想”。
再进阶一点，也可以手动指定思考步骤。
你有让ChatGPT讲出好笑话的提示词吗？或者让ChatGPT讲出过什么好笑话，欢迎在评论区分享。
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