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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。7 g9 B" f2 ]) m+ S
    5 w1 v. @* c9 a7 Q; y. X: B
    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。% j8 k" [! I* M: ^0 @4 ]
    - I5 B3 x2 R6 R% N: l" i
    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。6 l; l1 e- A3 U# i% R- h* r4 I
    $ |7 E# H- j* Z  G
    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。
    5 X* g% p& W7 L3 [& x- H2 B' M2 j/ W! w
    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。
    5 t) }3 C) z2 K  H3 W1 \3 Q$ T% u
    # A+ _* S0 w; }! D: p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。
    8 `2 K' P' {/ P& l
    5 @9 K- }& @8 L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。5 Y' \5 P0 p1 h- [' J2 |( Q: t0 J

    & F% l% k9 G( w, G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。
    , F, t% V8 M& g$ K
    2 H8 ]0 J( P8 L! i& p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。
    ' b( m0 X' B+ _; I. q8 ?8 U8 P9 t1 Q) 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。3 i7 r  I$ u, |) p- X
    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。' l# r% Y; v+ N2 B( x

    3 {' u, S# q  @* p$ I( d; l3 l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。
    3 K, |' f* |; l. ~  h6 |+ r6 l; h! Q! M6 F6 c) _1 q
    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。
    2 s, n  D- S6 C
    8 ~. o7 H* u5 p6 y) O& Z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。
    6 ]0 d; u( G- q# ]
    , C  G9 s7 K3 \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”。
    ) M% u% S' X: c4 g. s
    , b1 B& J# [# y4 H. q; 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。5 n( c3 E* i. }* h, @

    * ]; w8 W! m& t, W这篇我可以盗用吗?转帖时会注明原作者“xiejin77”。

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    给力: 5 涨姿势: 5
      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
    . ?/ j5 L% D6 y6 w$ j# }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 ...

    ; P" K9 v" @# Y. c- V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。
    ; ?$ B7 d3 z: J/ E0 ^
    & c. F0 p6 b- _6 k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。, N' u. W/ \5 x. e  f  I
    ' m5 ]2 x3 Q  @* M7 a2 Z$ A3 I
    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 05:316 I( ~0 b0 `9 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 ...

    % ?0 P; A9 l' b; S+ C5 G: @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( w( G- Q( k& @+ W
    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 ...

    7 l5 [9 j; i6 c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。8 ]/ E+ }  @- G
    / f% }7 ]; w* V- M. o1 ~9 B
    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。
    & g9 h2 j0 i% M: h1 ~6 z
    4 m$ b9 o0 q, V) N( X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。* Z9 `( u! a. k% N3 g6 t1 a+ }

    ! `1 a( j4 X- X. {8 n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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    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.shtml5 n/ g: o0 H5 N- N. J
    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% y4 X5 T7 K' Z( r' [0 |" H
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    & H" B' c- D  \# X" p7 k$ x4 P5 u如果大 ...
    & n  R1 P6 Q$ ~1 {6 U3 Z' w/ q, m
    7 Y- G+ C% n2 e$ k2 m8 q
    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。; R. C( `! C0 K- p
    6 x* [4 i( C1 g' _" 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。( ?1 ~4 u4 S' a2 |

    . O8 P& ~  r" C# Q+ i& {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.) n" w8 w$ X& b; v3 R

    0 _/ C- ]# X' |9 w5 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:, ~7 z  s, @& T2 Q6 f
    我:  A3 `% L- i9 z4 [" U
    AI:  B
    * t% ^" n4 m% o6 b- F0 c我:  B  O2 t9 J: y, d# J' V
    AI:  C+ A2 c! }7 X- o. A, T
    我:X
    1 u" o% X' C2 @% g
    / K5 e+ Z" r* y$ J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 ?+ B" ~* ~. u/ A
    0 B8 |5 I+ j; K, ~
    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:
    3 o: I' A, O9 R8 ]4 n* P$ d我:Z
    : [! U; d) V' }0 [
    - r" l9 ]! I2 |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。% D, P0 H* n+ d) M/ K+ k( @8 ^

    5 a& ?% b* z' T, M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。
    6 m8 k+ L& g& ]# x' W  q2 r' j
    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。
    % M+ n; x5 Q  U: v$ G& G6 V7 i9 l1 F6 p: A. `
    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:
    " h+ y8 E$ g7 q6 L2 U& f4 G0 K7 |; A. d: |
    “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。
    7 P/ U0 m) A2 Q! Q5 u
    5 [* @! W* I1 [1 k1. **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。; `, @' q- K# |4 X/ r1 R/ b
    $ ]* C$ V' [5 y0 O5 ]
    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。
    " C8 l7 l; }1 S8 G/ e5 ^' ^# ^
    : R) Z8 ^4 A& y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。
    ) j4 X# ^9 F$ z. W- [) W
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