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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; Q4 p* q+ Y
    6 K, O! [/ s2 B8 S! U
    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。
    6 [* R/ O' ], ]; c+ Z" D0 C
    # G- x' q5 k( U. B- n1 `6 R/ w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。5 N! k  F' g# q

    3 R1 a. D/ f5 j9 z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。( C* O1 S8 ~2 J! x0 K$ W8 ^1 Z" P
    5 _, _: P' E9 N: P2 N% Z3 R( Q
    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。
    1 e0 a1 b4 Q' L$ P; y4 g5 u4 Z: L1 X* c2 a' m3 X/ `
    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。2 ?' D- v2 x# J8 e
    8 D0 X. ~  F; Y( T# K4 ], 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。
    3 _) |$ B1 u1 {$ m# {  G% A# D$ j7 m+ @- d0 F0 {6 f
    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。: H; m  d5 _$ n& r- A2 Y

    3 k- V$ L) ^7 _# T; {8 ?" k% @- y) ~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。; n6 X& ?& Q% V& K
    ! K. @8 n- v5 I8 {4 A1 @3 k( I  ^/ ~+ h
    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。. ~# [0 I3 b, [3 F; e  b
    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。" O7 [; P+ A- ?/ t. s

    , s* n+ m" B& t# B8 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。( e" V6 |0 U+ ~4 ~) H0 q

    ( T, f- B6 v- c$ y' S' 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。
    9 w3 t: J# f; u* w; ^/ V1 [3 {# Q0 Z7 s3 H4 g/ \; H
    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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    该用户从未签到

    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 u3 n. w" h
    0 }% J# H# x: `% }( D) H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”。
    ) d9 Z7 |/ q" w- o
    ; o$ \; X# y: C" n1 U, I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。: Y: E' v8 B7 h3 ~) ~& Z
    5 f* M+ H, A& ]
    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. H  r. [# n" d$ B6 [3 M' ?
    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 ...

    5 R5 i7 `' b! |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。
    8 U" I. h& A& _2 X1 Q
    ' o; m1 \+ M0 b( }, m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。& R# v1 k& ^; L4 m4 z
    ; H- ~; d5 v; F* e; 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 05:318 o8 _+ ~6 U! H+ H2 m8 \* p7 E) `
    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 ...
      J( K* w) A' `0 R
    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
    % C! H, G2 ]+ V( |8 y7 @$ `  g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 ...

    1 X0 Z, D- F3 }( k1 o, 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。
    ; Y6 u9 t9 l2 g) v! r2 X6 ?9 Q" k9 v) J1 a
    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。
    , r2 I8 S0 u# h6 ~
    # o% k! T8 s+ j5 S9 f  J8 Z. K/ 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。0 f! P$ @/ r- j# V5 F2 \; U! z) w
    ! V  A: m; R# p/ x: `, u
    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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      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' k; k/ R0 |# q+ s7 F9 g
    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
    , ?: l5 L+ [$ d2 ?最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    ! D: P, V4 [8 r9 \5 X如果大 ...
    / f) M3 ^7 d: ?

    " }) U* q5 ~- K7 z4 B8 k/ m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。
    $ e5 a# U0 ]/ U8 t+ A* B
    ! p* g0 `# a7 `- X4 t- E3 p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 z' m: f! }) J4 T0 I+ Y  J9 }2 A" i  D: r* L3 e. L. 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.8 @2 X& {9 @, m/ P9 a

    0 B+ C" R2 k$ h0 V1 JAI 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:
    / E# J) x" O; f: o8 n* Y& U. M我:  A
    1 n6 a# F; k8 w2 @0 y1 Q% r& AAI:  B
    1 A' c: ?1 @, o我:  B5 F2 ^' j8 R+ u0 F5 S
    AI:  C( `) A5 z! r: U2 h! M
    我:X
    - U# V) _: x& {9 U) |$ T& O$ P" m
    / p6 i6 p9 g$ f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。
    # F. ^' b& K, S4 d
    2 G/ K' q+ U. e; g. `  ~2 y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:
    ( ]! T" A* q9 t我:Z. d2 h: G# O( d: N
    9 l+ i; p6 o9 T) A! G
    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。2 F3 E0 L0 y( ]" F

    * o9 |! b; V6 ?( C% C9 N* ?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。/ @: Y/ Z' Y2 b3 w3 ]4 H7 Y; p' K% e

    6 |- @6 i+ O* o7 w, t$ ~& B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 T  ?9 h% ~5 o- L! U6 V: s" Q  i
    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:5 q' n0 {% @! T; A- H( C
    “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。
    9 ^! O+ c2 e8 M; G) x& p
      A+ C7 P1 O- m8 Z% Q1 L* ]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。
    9 {% Q+ r& q8 N4 C" J$ a4 A  _& k7 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。  H( V% P7 A# k) {) O

    ) N9 J- r! a- e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 p6 v' N- s9 Q, C7 e+ I3 D0 G
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