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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。, _' }. {0 j8 x

    0 m7 |- D4 o* o% ^& T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。
    2 A8 n3 v: u, }9 U7 |
    4 Z" W0 T  R- h, X9 r+ 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。
    7 E$ d. C# y5 j' N# G
    0 L6 I- N( }% _8 S: m. _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。3 M4 [: M7 }& B0 Q0 ^$ M' J
    ) f+ e' K6 G5 z+ o8 u9 E
    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。
    & f7 o- A% n) w2 S. w( ~5 W, p& h/ p8 p9 k" s6 g
    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。
    $ g1 k+ X7 U* G3 P
    9 U: ]2 b1 U$ r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。# n9 i' \3 g$ u* r  X: G; q
    3 m; g8 ]) B) P8 q
    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。+ A7 y/ U3 Q' t5 N+ d

    8 L- y6 j$ E2 h$ L4 q$ a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。
      t" c+ A' F1 l8 _2 t  e  K( L  E8 h7 J6 \$ o
    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。
    ) @1 B: M5 o+ Z3 `  {, h4 T. W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。
    , U! A% N/ R2 O3 o3 C! j. y* A
    9 X. c. k! e& J% ]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。1 n+ o4 l* D8 a9 o' ^0 X) h
    ( O7 C3 `' R' [( v& x
    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。
    " G8 W! z8 q' Q8 ]+ W( Y- i7 c) h& d1 c. D8 S; j) F* J
    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。& x- {/ B* |1 @- M' t: o& Z
    1 I: j# h9 ^% y, ?2 W% _
    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”。
    2 O0 J8 O* Z; w. t2 G( I% t! B+ g) |7 z2 \
    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。! q6 j- z6 r$ t. D: `# ~
    - Y5 K( T( t1 m1 N/ o9 H8 |0 e
    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! q/ z7 ^4 L8 I  |
    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 ...

      D& ]. Y3 P# {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。# E7 H" S# \! @* c: f( o/ B9 d$ R
    . F" X' z6 X9 K( A& {0 ~, S& o
    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。4 ]! q0 y3 B& Y$ g

    / L3 k/ n% r4 e7 e! g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
    - Z( C+ W  I# }1 X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 ...
    1 G# G7 z  u3 {/ V4 B
    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" i8 @7 P( b" S- D6 u
    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 ...
    / m% ^9 \$ z5 K; W% y+ g, @4 i
    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。
    ) M7 M$ h; {9 {/ D% ]5 L2 F/ W4 K4 G9 u# D
    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 z7 m# D! v! A$ I! E* D
    $ g' h, y# J: 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。5 B. V  H" m& \

    ( q2 e, j% v% O0 a; i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.shtml8 I9 G2 b/ `9 v' ~) j# N
    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
    5 F# r. p! h- Q8 n0 p5 y  r# Q. q: U, n最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    ) A- o' @# r# I7 d1 x如果大 ...
    7 G6 ~1 k% b& g- t5 h

      J4 m  q' v- \0 q, A) B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。4 {7 Z& @! L8 m$ ^5 g; M% _8 U

    " J+ r! Y- b9 W: @) d5 v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。% i3 @% l" r0 Z- b
    * p. a5 U" i2 S3 C) {
    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.
    3 C8 _& b; K- B$ T6 a" z  p$ b/ t- ^
    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:9 k& R! ~, |6 k# Z; E9 m( f* B
    我:  A
    " u( ~9 J- Y1 w! [3 j2 i; h0 L- Z* ~9 |' kAI:  B- m8 {/ x( F0 ^& E  {) d5 N4 z
    我:  B9 z3 G# Z9 a+ V
    AI:  C
    / D* u  T, y/ ~9 h2 `! f! C我:X* z1 w* Z# Q2 {1 Z6 u. j( W

    ! g" G+ ?/ x  {2 w* c  `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。
    ( t# P: f* {; }# r7 M- d5 \. |* 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:6 d! S& X7 n% n9 e
    我:Z" {5 O7 M# F4 h4 b2 [

    1 A! U5 E  W0 [( ~  G! x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。
    1 s: \; T' A6 ?- r% h, u
    * N3 `3 s  R5 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。
    5 u5 @1 A& }* c9 ?+ ~" V4 n1 e" z6 G4 G- x; R8 C% H, N
    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。
    ) c, q* H# ]' ^1 E" q" f. @8 j" e$ q; w
    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:
    6 u) v/ h7 Z4 v* ]# a6 e3 ]; f
    “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。5 T/ m9 j; D; ^" e# \- K# [

    5 Y0 g$ R$ e% c! M) H+ B5 W5 Q- Z" 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。; h3 }9 @( R! x7 I
    6 r  n! [2 g# s9 @# ^$ |
    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。
    . G/ @+ Y% T! `% E, c
    ) R/ i9 w8 d6 f% G0 q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/ Y( p; A/ R  P8 n  `* x$ r
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