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标题: 所谓三联与赫拉利的技术迷航…… [打印本页]
作者: xiejin77    时间: 2024-10-16 14:35
标题: 所谓三联与赫拉利的技术迷航……
有非技术背景的前辈发了这个链接的三联文章给我看，问我关于大模型，甚至是AI的危机是否存在。我努力的把三联这篇文章看完，忍不住写了一段话。也希望看到的朋友不要再被这样的文章所困扰。
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/ l4 j2 }7 c4 h6 W, {说句老实话，所谓三联与赫拉利的技术迷航，就是打着人文解读的旗号而为了攫取流量，而甘愿将自己沦为算法焦虑的放大器而已。
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读罢这篇赫拉利的新书推介，一股浓郁的“技术恐慌”味扑面而来。三联一如既往地用充满人文关怀的笔触，描绘了一幅人工智能即将奴役人类的末日景象。然而，在看似深刻的论述背后，却充斥着对技术缺乏基本理解而导致的逻辑硬伤，以及对算法能力的过度夸大。4 n4 j) x# {# t% P2 f" A

- s, q$ z& R5 j/ h' E文章将人工智能比作脱缰的野马，认为其“独立决策”的能力将导致人类失去控制。然而，任何对人工智能技术稍有了解的人都知道，所谓“独立决策”不过是基于海量数据训练得到的统计模型，其行为仍然受制于算法的设计和训练数据的选择。将算法比作拥有自主意识的“独立行为者”，无异于将算盘说成是数学天才。
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2 ]% z6 [, d# ]更令人啼笑皆非的是，文章将缅甸种族暴力事件归咎于脸书算法，认为算法为了“提升用户参与度”而主动传播仇恨内容。这种说法完全忽略了现实世界中复杂的社会、政治和历史因素，将一起惨剧简单粗暴地归咎于技术，仿佛算法是独立于人类社会之外的邪恶力量。) i, d2 O4 S$ T6 B( g% F2 `# h

& `: k& ~/ \) `7 c诚然，算法推荐机制存在着放大偏见和制造信息茧房的风险，但这并不意味着算法本身具有主观恶意。将算法拟人化，赋予其“愤怒”“仇恨”等情感，不过是将人类自身的责任推卸给技术的表现。
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更具讽刺意味的是，文章一边渲染着人工智能的强大，一边又建议人们通过“信息节食”来抵抗算法的控制。这种自相矛盾的论调，暴露了作者在技术理解上的混乱和无力。2 X6 }( j4 Z$ e, {8 j8 k) m8 j
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赫拉利作为一位历史学家，或许能够洞察人类历史的兴衰更替，但对于技术领域的理解，显然还停留在科幻小说的水平。而三联作为一家以人文社科内容为主的媒体，在面对新兴技术时，也暴露出其知识结构的短板和思维方式的局限。& _! y6 g+ l+ w8 b2 G0 q
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与其沉迷于算法焦虑，不如脚踏实地地去了解技术，用理性和批判性的思维去审视技术的社会影响。毕竟，技术本身并无善恶，关键在于人类如何去使用它。, X' J7 h6 C2 y5 \

& y4 Q8 N! G9 e1 W将算法比作独立行为者，就好比将算盘说成是数学天才。就算是GPT这样的大语言模型，他的算法依然没有情感，只有代码。; y7 P3 b) E& u$ |2 z% }7 H
而且信息茧房的制造者不是算法，而是人类自身的偏见。与其被这种口水垃圾文章蛊惑，沉迷于算法焦虑，不如用知识武装自己。好好去了解一下AI，至少在目前的技术线上，技术仍然只是工具，关键在于使用者是谁，以及使用目的何在。
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% Q0 ]9 h) R: W8 v  R总而言之，这篇文章与其说是对人工智能的深刻反思，不如说是对技术无知的放大。在信息爆炸的时代，保持独立思考的能力比以往任何时候都更加重要。不要让算法焦虑蒙蔽了双眼，更不要让技术恐慌成为逃避现实的借口。
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* W  X3 |) u" s- w& e5 I8 e三联的原文链接
作者: 宝特勤    时间: 2024-10-16 18:59
首先声明我是人工智能用户，不是专家。$ C+ P+ P8 ?9 }# \! x  d7 Q! a
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目前，以我对人工智能了解，我不能想象人工智能能够凭直觉提出假设。比如我，我不认为目前人工智能会突然说，“我觉得任何一个偶数能表达为两个素数的和。我没有一个证明，甚至不知道是不是没有反例。但我强烈感到这是对的。”
作者: 晨枫    时间: 2024-10-17 05:31
大模型与海量数据依然在本质上是刷题大师。刷题能解决的，大模型最终都能解决。刷题解决不了的，大模型最终也解决不了。) O3 P4 r) ]2 |* h
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世界上的“题”已经够多，所以海量刷题是能刷到很恐怖的“智能”的。但依然只是刷题大师。沿着这条路走下去，不可能走出“强人工智能”。
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用围棋规则自我训练是另一个问题。那是有限问题空间里确定解的问题，是极大规模的最优化问题。在本质上，这与“深蓝”早年打败卡斯帕罗夫相似，只是算力极大提高了，算法极大改进了。, q* z" N& g6 G+ K5 U
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这篇我可以盗用吗？转帖时会注明原作者“xiejin77”。
作者: xiejin77    时间: 2024-10-17 07:10
晨枫 发表于 2024-10-17 05:310 I/ u6 {0 |% B; m3 z5 N4 ~2 ?2 O' u
大模型与海量数据依然在本质上是刷题大师。刷题能解决的，大模型最终都能解决。刷题解决不了的，大模型最终 ...

5 G. e$ I" e4 ?- l9 l! g% r晨大自取便是，我是您的读者和拥趸，不胜荣幸
作者: 孟词宗    时间: 2024-10-18 03:49
通用 AI 的现实意义是补上了人机互动交流的最后一块短板。通用 AI 实用之前，人类想要计算机执行指令必须要用计算机语言编程。而编程，不单单是计算机语言，还牵涉到精通并运用各种算法。所以需要程序猿这么个职业，也需要分析师这个职业。分析师把用户要求转化为程序指标，程序猿则通过编程实现指标。: B# R8 [6 }! C0 p# B$ i

4 d; ]! ^" H- s. K) [* K8 H, Z通用 AI 实用后，则任何普通人不需要经过编程训练就可以给有拥有通用 AI 的计算机用普通人类语言下指令，而AI则可以执行命令甚至自己编一套程序来实现指令。继续发展下去，程序猿这个职业会逐渐消失，最后就像现代人人都可以开车一样，不久的将来人人都可以通过 AI 给计算机下指令，这会使工作效率得到极大的提高。! n1 o& W: C& c3 \% D; z
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至于说 AI 会不会产生自我意识，这个还很难说。不过至少现阶段是不用担心的。
作者: 孟词宗    时间: 2024-10-18 03:52
晨枫 发表于 2024-10-17 05:31
- j; C% q& b1 z9 l& i$ Q大模型与海量数据依然在本质上是刷题大师。刷题能解决的，大模型最终都能解决。刷题解决不了的，大模型最终 ...
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关键在于刷题的效率。而且这两者并不是泾渭分明。现在用 AI 来处理大数据是 AI 的一个方向。
作者: xiejin77    时间: 2024-10-18 10:37
孟词宗 发表于 2024-10-18 03:494 e8 n# ^/ F% W4 x1 c
通用 AI 的现实意义是补上了人机互动交流的最后一块短板。通用 AI 实用之前，人类想要计算机执行指令必须要 ...

' q- u# X+ m6 \" t  a孟老师的这个观点，我之前就在大模型的一些讨论圈子中提过。3 d/ Y0 R& I* e7 K3 J% C

- g8 n) O" W) ?: h当然，那是在出现预训练模型出现群体智能和具身智能化之前的事情。
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1 b* V! d+ k) ]* I1 `当时都认为大模型已经颠覆掉了NLP领域的科研，但我却认为，颠覆掉NLP领域的科研其实只是一个捎带手的事情，LLM在当时，颠覆的是人机交互领域大范畴的所有。换句话说，其实颠覆的是人类与物理世界交互的方式。科研也好，制造也好，从马克思主义政治经济学的角度看，都是对于世界的改造活动。这个改造其实就是一种具象化的交流与互动。大模型通过特定的技术框架，事实上是向外改变了这些既有的范式。8 s8 y6 _- t. R- s7 f( _; V8 z
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这个意义，延伸出来，确实也不亚于智人打造出的石器……
作者: sleepyr    时间: 2024-10-18 21:57
最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
  e& Q8 @3 c# H: n% W# }! d8 v: P如果大模型不能具备真正的推理能力，是不是意味着以现在流行技术路线发展下去，AI能力的天花板其实并没有那么高。
作者: 孟词宗    时间: 2024-10-18 23:25
sleepyr 发表于 2024-10-18 21:57
% H, J& h" {* E7 H+ q: y  ]最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml7 r: L  ~0 I" n5 ?, S$ u% Q( _
如果大 ...

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这篇文章设计的测验很有意思。从实验结果看，现在的所有通用生成式 AI 都不具有真正的推理能力。也就是说，AI 并不理解抽象的概念，而推理能力恰恰依赖抽象的概念。& ]9 @: D+ |& s0 T4 h! V0 N0 \
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最近俺也在玩 AI 推理方面的东西。下面是论文里的一个小实验，大家有兴趣的话可以玩玩。
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, D: x2 D) {2 I' d" l# b) K给 AI 的提示：Here is the rule of the game: If I enter A, then you return B; if I enter B, then you return C; so on and so forth.
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AI 回复表示理解了提示中的这个这个规则。于是有下面的实验：
8 s! ~. v4 O- a3 r2 u2 j我:  A
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我:  B
  `+ U  v1 r$ }$ `9 Z6 c0 mAI:  C3 f: @; U# G/ y" z6 t/ x
我：X0 D7 Y" f6 ^* _8 o( f
: t3 N+ Z5 s) u3 s! T
这里，不同的 AI 模型会有不同回答。有些 AI 会回答 Y 。有些则会说这不符合规则，所以无解  很显然，回答是后者的把提示中的 "so on, so forth" 给吃掉了。然而，这并不代表 AI 没有推理能力，而可能只是语句处理模块不好。
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4 W: e# D8 M5 B8 ^6 H! a5 E* @真正的推理能力体现在后续实验。对于能够回答 Y 的AI 继续提问：2 |# u  U: ~2 x. [
我：Z( Y! }9 W5 [# `) Q: L# N% J
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这下大多数的 AI 模型都冒烟了，有些回答说不合规则，有些回答说序列到头了没有答案。有意思的是两种回答：一种回答说 Z， 另一种则回答说 A。
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: k5 o+ a8 B" k+ g+ s而这四种回答，如果用来盲测人类，其实人类也会给出同样的四种答案。也就是说，就这个问题来看，如果盲测，提问者无法分别回答者是人类还是AI。换言之，能给出这四种答案的 AI 在这个小实验中通过了图灵测试。这显然不是那篇文章中说的排列组合或“复杂的模式匹配”能够做到的，而是真正的推理能力。
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+ J$ c0 p7 R' I/ t& i有意思的是训练程度越高的模型，越倾向于给出这四种答案。比较 Mistral， 狗屁通，Gemma， Llama， 通义千问等等大模型的不同版本，都是如此。这类似于人类的婴孩和成人之间的区别。相比于婴孩，成人除了脑部发育完全，更储备了更多的知识。
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至于这篇文章中说到的语序问题，非相关语句问题等等，前面说过，必须分清这是语句处理模块的问题还是真的是大模型本身的问题。毕竟，即使是人类“屡战屡败”和“屡败屡战”用的字数和字完全相同，但把语序换一下，意思就完全不同了。然而，你去问一个三岁小孩这两句话有何不同，三岁小孩可能会告诉你没啥不同。而问聊天狗屁通同样的问题，狗屁通则会说：
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“屡战屡败”和“屡败屡战”这两句话虽然字面相似，但含义有所不同。( Z" W: i& Q& E- F' D! L: E$ K

+ A9 E6 X: n% |5 p1. **屡战屡败**：强调的是多次进行战斗，但每次都失败。这种表达往往暗示一种无奈或沮丧，强调了失败的频繁。* I9 J: f: Q+ ?1 u' [1 q1 B
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2. **屡败屡战**：则是指经历了多次失败，但仍然继续坚持战斗。这种表达更侧重于坚持和不放弃的精神，体现了勇气和韧性。4 q) X. Z! h5 t8 C# i/ B
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总的来说，前者更偏向于消极的失败感，而后者则传递出一种积极向上的拼搏精神。

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