如果你试过让 ChatGPT 随便讲个笑话（英语），那你大概率见过这个：
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。
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（领域 / 田地）里非常突出。（140 次）
为什么西红柿变红了？因为它看到了 salad dressing（沙拉酱 / 沙拉穿裙子）。（122 次）
为什么数学书不开心？因为它有太多 problems ( 习题 / 困难）。（121 次）
完整 25 个笑话列表如下 :
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。
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？" 和 " 我很想听一个笑话。" 等 10 种，总共测试了 1008 次。
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（punch line）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 "。
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 "。
为什么数学书很悲伤？因为它的 problems（问题 / 困难）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。
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。
为什么自行车倒了？因为它有两个轮子（two-tired）/ 它太累了（too tired）。
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。
为什么机器学习算法总是很悲观？因为他有 negative bias（负面偏见 / 负偏置）。
为什么神经网络去心理咨询？因为它正在遭受过拟合。
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。
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 "。
GPT-3.5 还是会讲一个不好笑的故事。
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 "。
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 "。
论文地址：
https://arxiv.org/abs/2306.04563
参考链接：
[ 1 ] https://twitter.com/AlbertBoyangLi/status/1666707728272850944