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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。
    5 C3 |8 Y7 s7 @) v
    ; ]8 Y" M1 V3 K" B; p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。' l) l9 D4 u" O9 {; Y/ l( Q0 ?6 B& h

    3 l$ Q7 M; L( i! J! g$ t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。
    9 k6 u* G. t  e% Q" y& o4 J( f. F& U5 J* l4 v4 L6 Q* _. x9 X' g0 o7 H  ?
    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。" g, B3 u: V7 d1 Z* |5 D
    * B0 E8 \4 [* d- k$ o+ _
    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。
    * b6 u4 D; x2 [- l5 V( A( l( }1 k6 {: k4 d
    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。4 Z' I1 @) o$ Y) k; b( {

    + ^; _5 A  @( K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。2 M/ P  O: a: Z& g$ c% z4 A
    ! ]: {; D) M8 B: 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。  x. W0 A/ V; O( {  L: M( V7 X) }
    : k6 u! X) K& \( K* H! o" `% ?
    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。
    5 I- [" u+ a+ q2 e$ B
    ; O1 P& @3 n: 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。
    / y6 j* P8 p9 v: Q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。
    ' a6 B7 u$ O7 v( [7 K& i, Q5 b
    6 a3 [7 a7 C* V% y( ]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。
    9 i3 V& g0 i) X  L  K& b) x. W" b# @
    4 X8 C3 n$ P: c( a; 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。/ `* r% ~/ @; _5 f0 B
    " {! {5 ?# ^# i* U* 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。
    ' e! I2 U5 L4 y! ?. g1 t* L  s1 T
    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”。0 N% m; Q0 h1 e3 f( N
    , l  d8 u$ x  Z! q' W: D) k3 ]5 f
    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。
    2 o: Z9 C; a# i; Y7 o# O$ W. w$ ]  u6 I
    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
    " g" z- Q+ m  K  ?7 f) F0 R* D- H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 X* \$ D: G, I
    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。
    ! y% g' e( ]8 }2 ]
    . ^4 U) s; d1 |- f: ^) [2 f% B: z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。
    # K+ e% N0 \8 R2 n" s  w- }2 A( X: M/ B# 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
    ! n! [% `1 t9 D$ z0 q8 p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 ...

    * D8 t; C8 d0 d1 F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
    ( d8 ^5 Z. P  F! l: V5 M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 ...
    + W, K9 P( n, y* X& R
    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。
    6 L' X* e* j6 w- f
    . d' m9 ^# I0 d$ _, G/ o1 n( Y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。7 \3 }$ |. w, |- t$ [3 f

    6 Z; ]3 V6 K& q7 ~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。1 `0 c7 Y0 Y& V. [1 F
    / e4 {# h. R' d9 `2 O9 H, S" A
    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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    油菜: 5.0 给力: 5.0
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    给力: 5 涨姿势: 5
      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
    ) i- f# W# V) q& D! A/ Q* _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
    9 q0 a, \/ v+ e, ~0 ?最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml3 d) D3 G0 R! ]6 r# r/ X$ n
    如果大 ...
    1 G- f+ P# l+ x6 K( ^
    / T2 B* A- S9 D" W. r- 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。
    3 }, q5 U; r& T/ q& j" S! L( m9 r3 ^% @6 u: ]8 b1 V# v6 D' I0 @. o
    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。
    3 l+ n$ J) k" a) o6 L
    # o$ k- v, B4 X3 `: R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 S. E. L. x5 q% t: Q2 u/ g0 s) t( a! ]. X3 D9 j$ Q6 |
    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:5 d* T4 E! x# F, K9 u
    我:  A' a0 _+ N' W, @3 l4 @. y. T/ F% G. |
    AI:  B
    + ]2 g' G6 Q4 s, g7 G' {我:  B1 J% g0 B3 m# W8 Y7 x
    AI:  C* u7 g0 x+ \8 r1 U. v
    我:X  D- L& o( ?. N. x- A
    - v$ P8 A4 G9 J  v3 M  P
    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。; }( C* Z3 ?( s! P7 U
    % ~! \) t, o( n3 O
    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:; y. z7 |) b& Z
    我:Z
    & \$ O8 g6 @% G4 ^& E6 ~7 y$ g7 E9 |, {
    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。8 E5 u) ?" {# z9 f2 V) l6 V8 [3 t
    4 f- h  O3 t! u: [
    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。0 v4 ~: Y! ?% y! d0 D; M
    2 s6 i  [; ?& u9 J/ e% ?. c: _
    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。: b4 x+ u. [* W

    6 n8 D1 @) @5 h9 n  Y% S! _$ N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:
    8 Y! @' J/ ]0 n" S: ~
    “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。
    + t: O/ _" H1 q, X5 E' m! G, @" x
    # O; U2 }( B" L( a) ]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。8 n2 u+ X1 T( B6 J. I
    4 q( j$ J0 E  Y
    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。# \/ c6 o. N4 z4 T
    " ~  z) I1 U2 C; J6 n: t0 X) [3 _
    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。
    / @# J9 X2 M2 x
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