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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。/ P# L2 b! v/ }3 t0 z1 }
    1 _" x4 R  X  D0 e1 z$ n
    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。
    * j$ L  c3 B% Z" h
    8 u) M# w1 i% p% 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。& V9 t$ N* U! D$ _" U1 W- e. ~3 L
    * w5 |: {4 \, X2 J+ 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。) r  U* |  U! c, a* u$ z

    ( D& W: L0 o( c1 l7 `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。( t/ u$ e1 a# v

    / Y, T7 X# W# n/ J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 s9 j6 m3 x; y$ k7 p
    ; T& }. U) \; s! o! i# @3 [
    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。
    ' \6 b) w* T# N1 i7 N
    $ ?) S7 y7 c  G1 C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。  V; U# y% B% i) Y! Q
    8 X2 u+ W  g  ^& N5 h
    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。
      f) K1 q- z2 [; i, a) E1 G
    3 }8 e2 M* R- U8 B( R. 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。  K* w# |8 m: j: @6 q0 `' y& 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。2 S4 Q1 J( e) e- K

    3 x1 n3 c$ X2 _5 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。' k" r) P. W( H0 B$ V
    : h1 n8 j9 Q7 P# E& M
    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。
    8 J* }+ w9 ^% [- Y1 _7 R" A- w' p
    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。
    2 l0 K$ T+ [4 k6 ]6 {0 [  y9 x- \  ]4 t- _4 a5 O( ~2 M" d
    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”。6 U' [( d7 p% H) Z& \
      K9 F* n2 v1 T" {
    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。* V) |4 l  X. w$ a* P
    7 B2 h3 Y# {% _$ p) @$ N1 N
    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
    8 [, K- {4 I! N+ _& L( ?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 ...

    : ]- @9 L' s6 A" D! J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。. Z% l, Q0 Z6 c& T
    1 j! l/ J! [) f* ~
    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。6 {0 |5 }- [5 Z( H

    4 i( X+ H2 \! k& ]- R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* Y6 E5 ^/ y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 ...
    ' Q5 Z  h# ?1 h$ }1 C
    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
  • 签到天数: 227 天

    [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
    0 _, W3 N; t$ P# ^& }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 ...
    / `3 q1 b6 T/ _
    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。5 H4 w& n# k* P* g1 o( }( j. l& X

    5 X/ g, h/ I, 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。
    : F# I  y9 A- s
    : c7 v0 f$ E" P7 \4 B! ~2 K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。: K8 c6 _* `+ F. B3 y- h

    $ c8 v# |0 ^% x% @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
    5 L( O$ E0 {$ E* ~/ O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
    ) n6 ~+ _: }9 ~8 J/ N, w- ]4 O/ ^3 I9 ]最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    1 j3 f5 }& u$ ^2 D如果大 ...

    0 l& w( x' `6 R
    ( R0 }$ w- B! X. a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。
    + [. u, }; [9 e6 ?% a/ m6 q( H) g# v* }3 A4 m5 w, ?
    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。! M. d' N7 ^( B5 c( Y
    5 M; @. ]) k1 h! O' n
    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.
    . H7 t0 p' U5 ^2 x7 n0 t
    ) L$ B1 y9 s+ w- {  |( h6 EAI 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:
    - m& \9 k) j' J5 z+ Q, ~2 |我:  A4 [4 F) `) U" N: L
    AI:  B+ I/ O& m: Y& X' l1 F) q
    我:  B7 h% u5 Y2 W3 F5 ^& E$ C
    AI:  C
    + L5 c2 A2 D  ~  i. U. Q我:X: ?  J' g6 {8 B( h8 B. n
    ( e+ W" e; w, Y/ U( f# `. N! Y
    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。
    1 \( Y  u4 H6 n: f- B1 w6 Z2 c# `; Q9 l: x- o* R) N/ f
    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:
    4 K4 f+ j" D( P6 }% _8 l; q8 f我:Z6 n- t- E* N% `9 D5 X; l- O
    ; P% F0 e6 F# }$ B; Z: t/ \
    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。  l/ ]- c2 D. f+ r1 T
    3 G7 s# G& @& e# I* k+ z9 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 V* M( z  G! O+ f! l* V1 Y3 C4 E- z, }4 w
    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。7 ~5 e" C2 a. r- B

    ' n/ N1 p+ d  I. d8 @3 {8 Z9 j3 O. Y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:: n( @2 r5 r  Z1 A1 }5 t: @  N
    “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。
      j0 N3 k. n2 E: U  p2 Y( @
    4 a+ `9 x1 B2 A% l1 }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。& e0 L( J# U0 Q) K/ B
    . U/ @# [8 F+ f# d
    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。
    2 Q4 e1 Y/ W  H& x
    * k) q" `1 S+ b0 g/ P- u* m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。

    ' N. y* }$ x5 @4 I
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