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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。* S  ?% p# b0 m) F* B; Y$ ?& r, K0 Z1 i

      \+ @" g! {/ j2 k7 Y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。9 c! K' ]4 o6 h2 d6 ?
    ! T" {7 D+ p" }
    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。
    + v3 A" }2 L- G" O0 k( W5 |
    0 n. N$ z3 B; y7 C: x3 ^0 ]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。
    - ?$ z7 A3 C' j, X8 Y
    5 J0 T0 M- T+ L9 V) 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。
    $ [  O' _* |1 l6 t0 q/ q! U$ {) ^! Y, m
    9 y; q1 T7 f. [8 z5 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。1 T  o0 Q* x& ]5 F% e% x8 ~8 V- o
    ' y: O: S! O9 y% _% s3 a- 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。
    , V. {  _) `! l  H8 ~8 U# W5 {2 ~7 c0 j
    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。
    1 Z  m5 v) q+ `& l; N
    ' F- I: _/ t7 Z& e& T  |1 R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。8 c4 C* U3 s, n. y( T. P  E% ^; {

    : a% |- ?# N% s( F) Z" [5 J0 n) j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。. q; t4 e8 {! Y' D& R
    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。
    6 y. h. W: f" Z) q
    # D; E$ |! k' S$ Y/ z! |8 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。
    , `2 M& C2 p! u- F& u2 X6 d$ O
    - G. J( L' n: ^; E. ~' ]+ @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
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    testjhy + 10
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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。) n7 ^8 v+ J$ P! z! G+ y9 D

    ; h: X! e+ e) x; [' m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。7 V% U: v+ k  i. k+ {* C$ I1 V

    1 v/ D, D, ~- o& p1 A' a8 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”。
    * A) g1 S6 N6 z" |2 H/ ^& p/ t# V) K2 F5 s  a0 S7 @' F0 j' {3 J8 n
    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。. `+ L% E- s7 f; T6 F- }" \6 N

    , f4 v" X3 v. t  E4 S2 L/ s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
    3 ~  S. F5 o# d; C4 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 ...
    $ J7 w7 i; |% L7 }2 W5 z# b. {% h
    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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    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。' T) o1 [3 V; E6 w, j
      X7 h$ N! c( l
    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。
    ) @$ d' Z( S: _5 t6 O: z" G0 ?, B" m$ a7 p0 B( N7 z
    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 05:317 h& K3 J$ g( V+ e' _+ 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 ...

    " t8 U9 @! R, ]. x; W) x1 Y' |0 u! O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
    8 b1 w5 E8 c0 g6 l- j: d3 J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 ...
    6 U2 Z' N; q. C) |+ d
    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 A6 Y# C4 b( l. E( J+ \+ A

    0 c, L/ b( Y% r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。8 r" c' V& O+ J% B9 ~1 [6 S
    6 X3 E- B  S) }+ @+ [
    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。0 ~/ Q% C( r# ^+ x( h, a

    / f# J3 M2 {( @) L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- n# A# q/ |2 u  U% N$ a2 q& a
    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
    8 h# o0 l5 ?& I5 M最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml& k" H+ \' G9 P  J- n
    如果大 ...
    : ?1 P( b/ p# [- I- U- m; m* y
    & q* N- y4 Q7 ]. h5 [( S: v9 @: 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。$ L5 V2 A4 x. I( J* l) v0 y
    6 k. r; b2 u" r0 U
    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。
    / d: [5 w) J9 @) P" \
    0 v* c+ H: A6 l/ 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.
    - L  u8 ?/ l" M0 Y/ G$ i# `' `4 N
    % R, l& b# k+ q) l: BAI 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:
    2 d0 p- k4 m' A3 ~& [. J4 b我:  A1 M0 L# q+ u3 t
    AI:  B5 y! N5 _( t% h3 }  D' x- \: V
    我:  B& U7 G5 G0 x& b' O) i7 _
    AI:  C$ I0 ?' c; Y# p9 m, h$ N. [8 t; g
    我:X- |4 `$ R# x$ U( y  E
    # w) D/ V; l$ H1 J' b6 `
    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。  s) H# t- g" p- D/ R. m" N
      X- c! Z. Z1 B' U, W0 ^
    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:
    ; U* e* k# v# K* l; ]% _( {0 p  y我:Z
    9 f% e! y0 ?7 q7 }8 b& o) l1 e4 m; {9 @1 _2 h2 L% L* j2 R
    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。
    9 Y, K6 P- w% U$ Y6 ?7 i8 a- S$ f: X. i+ V$ z; k5 Z9 p8 ~
    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。; C$ |2 v+ f5 n' K; v# [

    , s0 V$ F( h: @/ N5 ]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。
    4 Z0 s. V6 Q2 C% q! J. d) f# L+ ?  _& _
    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% G$ K) k. P" k/ H' b6 Z
    “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。
    . B+ A2 }" V$ _5 u' O2 r+ ?" b
    - ?7 c' g  }, Y/ E+ v, 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。
    9 ?6 v0 A: o5 a; f8 ?0 }
    # {. S* H/ b, Z+ h- B* l6 L  [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。- q0 F# i* R7 N' V9 D2 v8 ?: d- H

    ; T* t( v+ w( U3 P, e  o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。
    1 V  [- V. I5 v' l0 j
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