一、Johnson：Speaking in many tongues

ChatGPT may make things up, but it does so fluently in more than 50 languages

1The hype that followed ChatGPT's public launch last year was, even by the standards of tech innovations, extreme. OpenAI's natural-language system creates recipes, writes computer code and parodies literary styles. Its latest iteration can even describe photographs. It has been hailed as a technological breakthrough on a par with the printing press. But it has not taken long for huge flaws to emerge, too. It sometimes “hallucinates” non-facts that it pronounces with perfect confidence, insisting on those falsehoods when queried. It also fails basic logic tests.

2In other words, ChatGPT is not a general artificial intelligence, an independent thinking machine. It is, in the jargon, a large language model. That means it is very good at predicting what kinds of words tend to follow which others, after being trained on a huge body of text—its developer, OpenAI, does not say exactly from where—and spotting patterns.

3Amid the hype, it is easy to forget a minor miracle. ChatGPT has aced a problem that long served as a far-off dream for engineers: generating human-like language. Unlike earlier versions of the system, it can go on doing so for paragraphs on end without descending into incoherence. And this achievement’s dimensions are even greater than they seem at first glance. ChatGPT is not only able to generate remarkably realistic English. It is also able to instantly blurt out text in more than 50 languages—the precise number is apparently unknown to the system itself.

4Asked (in Spanish) how many languages it can speak, ChatGPT replies, vaguely, “more than 50”, explaining that its ability to produce text will depend on how much training data is available for any given language. Then, asked a question in an unannounced switch to Portuguese, it offers up a sketch of your columnist’s biography in that language. Most of it was correct, but it had him studying the wrong subject at the wrong university. The language itself was impeccable.

5Portuguese is one of the world’s biggest languages. Trying out a smaller language, your columnist probed ChatGPT in Danish, spoken by only about 5.5m people. Danes do much of their online writing in English, so the training data for Danish must be orders of magnitude scarcer than what is available for English, Spanish or Portuguese. ChatGPT’s answers were factually askew but expressed in almost perfect Danish. (A tiny gender-agreement error was the only mistake caught in any of the languages tested.)

6Indeed, ChatGPT is too modest about its own abilities. On request, it furnishes a list of 51 languages it can work in, including Esperanto, Kannada and Zulu. It declines to say that it can “speak” these languages, but rather “generates text” in them. This is too humble an answer. Addressed in Catalan—a language not on the list—it replies in that language with a cheerful “Yes, I do speak Catalan—what can I help you with?” A few follow-up questions do not trip it up in the slightest, including a query about whether it is merely translating answers first generated in another language into Catalan. This, ChatGPT denies: “I don't translate from any other language; I look in my database for the best words and phrases to answer your questions.”

7Who knows if this is true? ChatGPT not only makes things up, but incorrectly answers questions about the very conversation it is having. (It has no “memory”, but rather feeds the last few thousand words of each conversation back into itself as a new prompt. If you have been speaking English for a while it will “forget” that you asked a question in Danish earlier and say that the question was asked in English.) ChatGPT is untrustworthy not just about the world, but even about itself.

8This should not overshadow the achievement of a model that can effortlessly mimic so many languages, including those with limited training data. Speakers of smaller languages have worried for years about language technologies passing them by. Their justifiable concern had two causes: the lesser incentive for companies to develop products in Icelandic or Maltese, and the relative lack of data to train them.

9Somehow the developers of ChatGPT seem to have overcome such problems. It is too early to say what good the technology will do, but this alone gives one reason to be optimistic. As machine-learning techniques improve, they may not require the vast resources, in programming time or data, traditionally thought necessary to make sure smaller languages are not overlooked online.

二、Green revolution 2.0：How to fix the global rice crisis

The world’s most important crop is fuelling diabetes and climate change

1The green revolution was one of the greatest feats of human ingenuity. By promoting higher-yielding varieties of wheat and, especially, rice, plant-breeders in India, Mexico and the Philippines helped China emerge from a famine and India avoid one. From 1965 to 1995 Asia’s rice yields doubled and its poverty almost halved, even as its population soared.

2Asia's vast rice market is a legacy of that triumph. The starchy grain is the main source of sustenance for over half the world's population. Asians produce over 90% of rice and get more than a quarter of their calories from it. And demand for the crop is projected to soar, on the back of population growth in Asia and Africa, another big rice consumer. By one estimate, the world will need to produce almost a third more rice by 2050. Yet that looks increasingly hard—and in some ways undesirable.

3Rice production is spluttering. Yields have increased by less than 1% a year over the past decade, much less than in the previous one. The greatest slowdowns were in South-East Asia, where Indonesia and the Philippines—together, home to 400m people—are already big importers. This has many explanations. Urbanisation and industrialisation have made labour and farmland scarcer. Excessive use of pesticides, fertiliser and irrigation have poisoned and depleted soils and groundwater. But the biggest reason may be global warming.

4Rice is particularly susceptible to extreme conditions and is often grown in places where they are increasingly evident. Patchy monsoon rains and drought last year in India, the world’s biggest rice exporter, led to a reduced harvest and an export ban. Devastating floods in Pakistan, the fourth-biggest exporter, wiped out 15% of its rice harvest. Rising sea-levels are causing salt to seep into the Mekong Delta, Vietnam’s “rice bowl”.

5It gets worse. Rice is not merely a casualty of climate change, but also a contributor to it. By starving soils of oxygen, paddy cultivation encourages methane-emitting bacteria. It is a bigger source of greenhouse gas than any foodstuff except beef. Its emissions footprint is similar to that of aviation. If you count the conversion of forestland for rice paddy—the fate of much of Madagascar's rainforest—that footprint is even bigger.