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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! E+ R# i3 k$ I2 L1 b% P

    $ j3 s$ c5 `* T! _5 w$ z" u7 ~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。
    : s" t# p, ]+ z1 D9 M
    2 s  X3 S/ z1 J" R- u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。1 ~  N$ {6 |6 N! ?) n; ]
    $ g, Y9 z' J3 k( F9 ^$ i, u& p* P
    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。
    ; h6 i7 \1 f  A% p2 ]
    * q; a& j8 w+ B5 p3 q" V% H) _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。9 W4 H9 d. Y) u& i7 D

    / d- a3 }# E4 k& U  ^4 B: q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。
    6 F- V5 w! ?. Z5 P, Y' S0 N0 }3 a+ C
    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。( Z% @# q: Q# M3 o

    $ p/ t1 I: d% a- V' P3 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。8 B* a0 x0 a$ t' Q/ C8 t! E
    7 L5 |4 v- A3 m' S
    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。
    2 S, Y( S% n. J" Z4 N
    7 C9 N( P" f" a5 f0 B! ^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。' m( s4 h, k7 o2 z2 ?: u
    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。
    ( _" V' Q0 h( a$ @9 y  r# e2 p1 ]" V+ {
    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。
    0 ]- r2 A  K2 g3 r3 Z! q
    4 y6 b: H. Y& m2 P2 H- Z; }4 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。
    + h. @5 N+ {* K. k$ E  t6 s. {9 G# n- 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。
    : m, f* A) C7 i9 X) B8 S% b# K6 U9 ^/ @2 b! S
    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”。
    4 ^' M( J: z2 s) B5 Y+ f
    3 S; v0 o1 h( C5 i# ~" g9 Y5 M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。' m# {+ |& {& _' ~, M' a+ v8 {

    - v  `/ E6 U/ S9 j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 05:310 ]2 G/ l' ^- ?# n# Q8 J! s
    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 ...
    % r8 g1 _8 t1 F5 E' k& ^4 @* 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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    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。. o1 p/ \  I$ o; b# I2 e2 p

    ( G- i& t1 _- j' R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。5 A) D/ V7 _$ c
    6 J/ `- T/ p0 ?* j! Y3 {% ]
    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
    2 ]: n5 F; v) p& `: u$ P% Y9 W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 ...

    2 ]( r2 w" [! {8 y1 g% N1 I0 G4 K0 l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$ O% v) b1 q' q
    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 ...
    2 N8 d) C( A( v7 ], `
    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。
    % A, I( ~8 D- K/ }( q" C" |, _& \& Q8 u
    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。; u" e7 P* R5 D3 h9 C
    ; y& ~6 e; R- r" [
    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。
    * O# f8 v0 S) N7 b2 [, U; F8 Z4 g
    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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    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
    & B; C4 h9 k/ ~  g- W  [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 21:571 d2 \& \# k6 F$ L+ ]  y& O4 @
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    1 |% F6 m5 s. x: Q如果大 ...

    : @$ y2 n, _; ?) I
    6 V" e. D4 n" R2 i7 q  W) w: _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。5 _+ k$ h& F3 ^8 i( Y
    & G4 ^+ b8 N1 F! f: s
    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。; f8 {1 O* _4 O, P' T( ^

    5 c5 o& S& X) R( N( Y" Y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." m/ R8 N* R  b

    / e& l( h) \4 m9 O5 v  y+ X6 Z, ^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 f$ V$ i$ V! Y. C* J0 o( O
    我:  A
    9 x* ~5 h# X, [1 E3 s* S. FAI:  B3 i1 @- X! R" k" R& p
    我:  B
    : p8 S$ ~0 `2 w1 `9 WAI:  C2 }/ M6 p/ f8 v. V: ]  C% d
    我:X; z, }' f. W3 d9 d2 z9 `0 F6 n7 k# c
    9 }: b- t. s1 u( j/ Z
    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。
    : g/ g9 p( g. m, G% n, t" B! F# U. y1 H
    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:
    / B; S, m% ?, P+ W- z我:Z0 j2 h. a: p! ~. r* p

    2 v( f' Q) b0 V$ w; O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。
    7 R& ^2 K* \! C0 Z+ P' n- r; g
    4 Z0 m% y/ i0 K' F6 }8 o8 ^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。
      S% s; p. l" Z+ ^# t
    1 [* z, X( ~. L. b' M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。
    $ {- U. w1 P; Q% u
    : @* h# A& `, W1 ?) ]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:9 ?7 ]5 _' K# v9 q
    “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。' Z, o2 r$ g' G/ e

    : ~# s. n7 T- h4 P$ A" h  Z4 x7 W1. **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。
    ! r) Q+ `& y( t: v& a4 ^1 S$ m) ?% P
    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。: S+ \8 F: m  D8 @* j( r: N

    ) B& v% {$ x) d. P- O6 Y! 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 Z7 e, S! t2 R% ?& C' E4 @
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