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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 E6 X( e1 d' o6 |" C/ B, O) B3 ^

    , E' o+ z" @4 b- C% }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。
    - x1 m# s! H( R( u; v( A, W% o5 O2 Y' L/ S% D* 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 M7 f- n$ a5 K! j" i( M
    ! Y3 L' T0 K3 A- w
    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。/ Q9 s+ q5 Z4 D) g6 a
    , h4 f7 ~( o% K& n) m
    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。: n2 Q) _; V  [' r) P  w
    . [  v; s6 }8 j: z) ]3 s, 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。
    ' a& r# Y+ H3 n) \0 V1 j. `
    * G" I6 t0 T8 h% {4 X/ e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。1 `7 @: l* C4 Q

    ; U+ U3 J9 D9 K& J" D% |3 x: y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& ~+ ?- ?4 ]# |7 r7 X6 J
    ! m+ ]4 t3 {3 r4 ~! 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。
    9 e4 l/ C6 K2 Q6 }4 h" F" U. y. t, I
    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。& b9 R( y/ P  D" \* 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 [6 B/ j1 l. W6 S8 v0 n
    4 K8 Q: H9 B' j" }% I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。& q# B  M: X/ E  F/ Z+ G7 q6 J
    1 C1 w0 B+ U4 y/ K  a
    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。( m- E4 v+ o  q/ a; @: E/ H* w5 T

    8 ]6 o' v( I# }* 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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    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。% Z+ ]! `/ Z; @9 q# b( |& t$ p, l
    # n# m- l% g6 L8 s+ q5 Q" }
    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”。
    3 |9 T2 S  ?" c: W
    - C# q2 r) O/ |5 C' o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。$ T  T- O  W* y

    , _5 {! @; d; P- d/ Q; i1 z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
    % k7 E5 u" O: ~; o. d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 ...
    / q! {6 p1 e/ n: [8 ?
    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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    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。
    ; @: H4 u8 P! `: z1 Z) ~# g* c; a( T1 u0 `& w
    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。2 ?* J1 Z) l+ ~

    ' \8 F' z2 \7 a! s( [, x, X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
    % @# P% |+ V( K2 `% M- |( _( I+ N; f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 ...

    # Q6 g* J3 v7 E  j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# B: Z2 Z. e, e' _
    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 ...
    ; {* i4 P2 \' G0 P
    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。
    ; m0 H$ L8 s7 I2 \4 ?8 E6 A7 y( E  e$ P5 J. X) w  S7 d- 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。
    7 L# Q* e; H2 ~- b
    0 r& d* L5 j! g( K* ~2 ~# \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。# Q! A8 d6 j8 [" e3 g4 y

    % L% e9 {) o( I; t( \1 J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; x3 }! m+ g: r8 M9 b' Q% E) T
    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
    5 q6 I; E4 f1 m* M7 q最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml+ ^0 g! k" T* x
    如果大 ...
    ' `; Z, t$ \# Y* H- J8 {0 f  b
    * @: ~; y8 Y) O# B7 h; m8 `* J
    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。& V8 O. V& @# ]) B' P

      W# _2 S, m' 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。$ M' {2 y- B9 f: W: L$ e

    4 c6 M/ S7 Y9 K  P' l1 V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 I; `7 s8 M6 B. }, e+ ?

    2 n! H9 t, k  a5 RAI 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:0 S+ u" s/ X# z; m: D/ ~- j
    我:  A
    " I/ d1 P3 h, z% L2 m) [7 H3 d; JAI:  B
    $ z0 E+ A2 J6 j4 P" z  O我:  B
    # D7 o" ?4 n; ?" _4 ~AI:  C
    + y5 f6 a7 k8 `我:X. W( C& z! y6 p: `
    9 p) Q% Z4 G* n+ k2 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。% x6 G( O4 _( J! C( N
    8 c- p9 d) u' `" i. B' C
    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:% f" C5 I) n* j* l; ^5 [, T
    我:Z
    4 Q0 I/ e! _+ {, K: L! T2 b0 @* R" o9 M6 D/ T/ A; K% R; ?
    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。
    / P0 w: @0 n8 G& p7 i5 E8 m3 \! M' i2 E% L/ \) I& B
    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。
    . ?9 b! U9 n* ~
    * I" f0 B# k* d5 Y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。
    / r0 o. }; v+ J
    + b( h1 k- f' P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:
    ) O! g' l' y  I6 D3 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。0 P/ U: |2 M& r/ w6 \

    & y9 z% M* M5 h& r. A1. **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。
    6 m- u; i- F6 b/ O
    ' `3 I* o% w7 b; o4 Q1 I0 D1 z2. **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。
    $ ]! M+ x' s6 R3 X0 B
    ; _9 y5 l2 `5 E2 l5 x: 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。
    0 f# E* \/ k0 X8 m/ Q
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