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[科普知识] 所谓三联与赫拉利的技术迷航……

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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
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    [LV.7]分神

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    楼主
     楼主| 发表于 2024-10-16 14:35:58 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
    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。, E$ H; a: A0 W: B5 v

    0 g) u6 U* E: m9 {7 o; ?$ @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。' Y. E( G) k6 T4 n2 i9 f6 T

    # ]1 k1 j" Y! Q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。0 r# M, a- @2 u1 }
    ; q( b; \$ |8 j
    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。
    ; E) E+ x* E- J' h" l3 R  E& v) Z
    . q4 }+ [4 t8 U, [1 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。
    " J6 s; o* ^, E, `7 o4 T  y; R/ I( p2 K, G1 ?
    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。# k. e3 j5 c. ]9 c2 a

    - l$ w1 Z2 c# O8 _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。" Y  f) u' {5 n) V0 l
    7 Z% S3 Q+ s* l
    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。9 K' Y* C! v, |7 W% |& R  y$ N
    8 T" o) R, U5 s/ z. g
    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。
    . c0 P9 [  e, w2 }7 y) C7 V
    1 h' F% A( Q  E# r5 N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。
    : v$ T- J- ?5 P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。
    * ^9 Y" Y5 U% o* `. K6 o
    9 d4 n2 ]' h3 I  o" b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。
    - b1 J/ _$ e9 g: Y# S3 ~5 V
    , E3 v4 _! O* b- g9 p9 R( n三联的原文链接

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    参与人数 7爱元 +64 学识 +2 收起 理由
    helloworld + 10
    李根 + 8 谢谢分享
    testjhy + 10
    鳕鱼邪恶 + 6
    landlord + 12 谢谢分享

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    该用户从未签到

    沙发
    发表于 2024-10-16 18:59:21 | 只看该作者
    首先声明我是人工智能用户,不是专家。- {0 v! f- g; d9 I. c! _# Q
    ) C, H2 d( |: v* g! D- h& R9 [& v
    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。”
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    板凳
    发表于 2024-10-17 05:31:44 | 只看该作者
    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。
    ! \& K( Y6 V7 B1 a( G1 w; _
    . z6 G5 e$ Z9 h  t& P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”。) [; N- _7 ~$ y7 V* s# H1 x3 m7 W% d

    , J7 F- ^( U- R+ A7 K3 s2 T; p* Y4 v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。1 B) p0 S* u8 H  p1 U" ]. d6 g

    0 ~  F' d: [6 f! D( S4 \! }这篇我可以盗用吗?转帖时会注明原作者“xiejin77”。

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      发表于 2024-10-18 22:41
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
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    [LV.7]分神

    地板
     楼主| 发表于 2024-10-17 07:10:59 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2024-10-17 05:311 N) E! F0 D0 B) g
    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 ...

    - z) X: v- d1 Y) M) k* ?7 a0 P+ K8 K晨大自取便是,我是您的读者和拥趸,不胜荣幸

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    多谢!  发表于 2024-10-17 08:30
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    该用户从未签到

    5#
    发表于 2024-10-18 03:49:46 | 只看该作者
    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。* A! f& p$ a. i

    ' H1 w8 }) n; N, F) m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。
    2 f) J4 t, L' Y& R1 r, I) \0 P9 ?3 }1 S' Y
    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。

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      发表于 2024-10-18 22:41
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    6#
    发表于 2024-10-18 03:52:11 | 只看该作者
    晨枫 发表于 2024-10-17 05:31$ @3 b- n# P3 ], G) O
    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 ...
    9 W* z' U; J8 |
    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。
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  • TA的每日心情
    开心
    2020-4-8 10:45
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    [LV.7]分神

    7#
     楼主| 发表于 2024-10-18 10:37:08 | 只看该作者
    孟词宗 发表于 2024-10-18 03:49& x) r+ `* G. i- j& d3 n* H
    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 ...
    ; @* ^( Y; `7 Q
    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。9 K! R$ ~6 {) d/ u' p
    1 N% M, p* h9 m, {1 a
    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。6 G" M2 c* e( J- S' W

    4 I2 p5 {$ ?! p2 n  G0 Z8 B9 b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。
      p7 b7 R+ Z+ M" {  M
    8 Z0 I  N( t! |- Z2 n/ v) y4 `这个意义,延伸出来,确实也不亚于智人打造出的石器……

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      发表于 2024-10-18 22:41
    油菜: 5 给力: 5 涨姿势: 5
      发表于 2024-10-18 22:34
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    该用户从未签到

    8#
    发表于 2024-10-18 21:57:31 | 只看该作者
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml2 R. y! w4 ]" g& H9 C
    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。
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    该用户从未签到

    9#
    发表于 2024-10-18 23:25:01 | 只看该作者
    sleepyr 发表于 2024-10-18 21:57
    , O( |" r: q$ T; o, p" Q* I  Y+ I最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml+ F: N: A2 f1 j8 b+ \& s% t
    如果大 ...

    0 W' W; Y) C( i0 o9 h8 t! E7 V
    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。
    5 F) M" k8 I& D& O+ w0 X$ f4 p) ]8 _% r* _" F
    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。( P: z: c8 P& n7 [% b; \9 R

    ' Z. k- t' T/ M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.
    7 j$ O7 G' O+ H  Q7 F7 M; n7 m& ^3 s- b+ M2 B/ d: W
    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:
    3 [- X2 G+ z5 s我:  A  o! o5 ^; E5 K8 r
    AI:  B; {. ]9 p- i( U
    我:  B
    ; H0 M( j" P% M. Y3 dAI:  C
    9 d+ |4 t$ a- t; w- g* ~$ x3 z我:X
    ) J9 q& q. M  ^& B
    ' ~5 S4 u' G, |( ?, ^3 ^4 b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。
    9 D% T# c6 e$ Y" o0 C& @; @5 r) D
    * f( f3 E6 ^/ S; B7 ]- z/ x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:. b% j4 ~3 o- d5 S; R# R
    我:Z
    / E/ w& F3 k% h1 r' L( b0 W4 x: M! a; D, P0 T
    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。* Q/ D: @' e1 d. p% x

    * e1 a0 K* i7 x: K3 v  G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。. L6 ~+ F, a0 ^
    " y8 m* c6 A  R: r7 v5 e, {
    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。  T9 l4 e# z# `3 C( c2 X
    + B- C- c. n* k
    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:% O3 c, G$ F5 j1 H* \
    “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。2 q9 u# ^/ K2 z! Z+ ]. m' r+ Q

    7 d8 R0 N+ ~4 G1. **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。; W$ t; k" M$ K. h0 f. x

      g& ?9 U& E" |$ I% g/ D2. **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。
    8 k9 y( y* e2 _* C# @+ @& ]% ^4 f. |) R0 m$ D& F: @
    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。

    ! ~& U# G3 K- b  {
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