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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。6 F: W2 \& o6 \+ o* |0 V

    1 b, j/ ]& Y9 `' E8 v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。0 w; K& ]4 [) U8 E# b

    . u8 B5 {. S, m$ R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。
      e  H' c, w9 X& R, ~
    8 a; t$ K  P+ Q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。
    2 C6 s0 ?2 }$ o
    3 A/ y& a6 A8 j& t; j, J( t; t1 N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。9 v4 t) J1 ^. ^! H. L

    9 _; e7 S- e9 Y  l" {! \& i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。  P6 ]/ k) E: ^5 j% O! z

    9 x& H/ O. U1 F) q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。+ J$ c3 X! R7 z1 P7 ]- Y7 U7 w* p
    " H% s$ S& q7 d# `1 s
    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。
    , W! Z* y8 @; G9 A5 @6 y* v  \7 B( w  R( m- l( n
    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。& g. `. i- U0 x- S1 d9 C
    9 l" c' c% U2 d- y- ?3 [
    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。4 X$ g( z  |  r6 X: J8 A. m5 T
    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。( C5 |- o" Q; f' k3 O  \
    1 w" q' b* ]# U( U# f
    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。
    - z; `1 V2 M) J( C/ `
    ; M7 e  _9 V+ s2 Y, J; Y: A/ @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
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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。" ~1 E9 \; B, {% _2 M$ S1 t& Q& b

    2 E0 _  H6 u5 f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。5 C9 g# I+ J0 a# q  P6 D- _$ u
    , t; g. L2 p& C9 J4 Q* ^
    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”。
    ( L% s" D. a' v; q7 u/ S! I- J% i5 u# g) Q; ^) k1 D  H( c+ R
    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。
    / \7 _* w* f7 r, ]+ h0 u8 o9 m9 a: x8 J) d
    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 05:31
    0 q7 H5 T$ t' k3 `- j' C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 ...

    , L6 L1 }& y, N9 Q; @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。
    * w+ X. ?: Q' n% U/ E, i* p7 O5 F8 T% R/ s3 E: _* k* P
    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。7 Y. _& O5 ~: l9 c5 u' s. t) D

    0 A6 c& W. R9 r; Q9 e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 05:314 s8 `! U8 v+ }+ _, u9 ]% W
    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 ...
    7 T! a  P, [0 i, H9 n% n) T' M; _" |
    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
    : K$ F; R- ~  F4 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 ...
    9 Q# e- u# B- {* V  r! N5 G
    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。% z8 [9 j( [1 G- d+ O# c
    # S# j; \( J; X
    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。
    0 O$ Y3 b# M- K# k* T$ X8 c, ?. j5 q+ r9 b6 [/ I
    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。( h4 y4 ]* l* b4 Y7 h: u" h$ ~% V
    % ^% k8 G9 t" m
    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.shtml
    4 a+ j' t+ g# E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 21:570 s( n( s2 u" n- r2 D  V% y" |
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    7 s8 R" h! `  W3 q如果大 ...

    0 C' Y0 g" x0 t4 O1 F7 @2 e
    & Y( \) E/ p5 t5 h, P" y$ p0 S$ |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 u2 t: G: h5 y( F! `5 R! L
    ' B2 j2 ?, Y) G4 |/ o; e- J
    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。
    ( l. W# k4 V- `! r: S% ], H: a
    . h0 f$ Z9 K" w, ^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.; z! ]% X7 b1 M1 C1 g( \' }
    ( [/ T5 A# F) Q3 O. c( H
    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:
      g7 I" V! k( l& F# C& W- r( Z( E我:  A
    5 L7 A# f; I: f5 h5 W! e3 FAI:  B- y3 M# Y( {* N( U3 q. [7 k
    我:  B
    ! M& F( @( R1 L+ e  L4 ?AI:  C, j# H4 `- E9 C5 T; I
    我:X
    4 O# J% i6 f" Q9 g  b  @  |5 B) B: c. D9 u
    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。) j0 T5 ]. V' {. O/ {) }
    $ s- h+ L, g1 W) s
    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 P2 N$ J! O9 @  S! E/ Y我:Z
    # ?% \& V: S6 n! T
    0 W5 e' _2 ~% j5 k: k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。
    / O' L" b# @% {4 G3 h- g
    $ @6 O% v+ H; v4 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。) r; Z4 n- ^6 |* Y
    : e9 R7 D7 A- a% e0 {) Z/ g
    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。
    $ B, R; H6 q' X- o
    : r0 A* d& j( J9 Q  T8 F1 x* m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:
    - b; R6 R7 R& c
    “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。0 M7 U7 ]) j) k. [/ [& |# @* J

    0 P5 i. K; F1 t& i& |1. **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。* i% G2 [& G. M% {" k$ X& E% f4 S

    8 I2 }; M# }! P4 H2. **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。3 \. H+ s9 I+ T3 ]
    6 E# A# ]; q0 d  ?+ A5 A5 L
    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。

    - N4 I% q/ X" \$ W# B
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