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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 _0 s( a5 ]/ P  s2 w6 k
    ! i. ^, `8 V- ^2 v. J! A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。- z# e2 S$ D( g5 Z- ?( z0 ^
    $ {( N+ V5 B' [+ d( j. M2 @0 F# h; w5 z
    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。
    + `3 Z2 o: w9 J( r* u+ x
    ( |+ f& M+ d$ Q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。
    , a: T+ ?; B$ {
    : H; Z$ X: n6 Q* Z" {4 |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。& x# i, A$ i- J& _, X5 @

    + [8 w$ j0 `( T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。
    3 g% A4 m* I+ [' @" T! x
    0 C3 q  \0 `) M) i- A: s# {" m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 t/ h1 w4 d: J$ ]0 b1 K" h; @6 c# N
    * F7 z7 P3 H% g' f8 o  [2 i
    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。4 `. J" D. u. w& O1 T

    8 g5 c! ~$ d, g; v- g3 x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 m, |6 v. }  |( @0 V
    , M' c6 h! o1 V' Y8 q9 p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。
    ' G0 N: g/ J3 q3 w2 J% g& S9 E/ w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。7 E$ {& h/ q: \0 m! M9 C! W

    6 Z# K, T0 K  J. M* U. 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。
    8 |7 X/ \: O! m+ {6 x* T. I3 j
    9 J# v0 x# e4 O- [9 P  W0 p8 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。
    4 h& C3 e7 C/ Y: m; H4 `: M& S1 y
    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。
    3 l* c) Q, W/ I; x0 E( b" Q- P% h$ o$ S7 }$ l' b$ B
    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”。
    7 B$ Y  p! m# _+ l$ \; w1 _, F: a! l% W4 i5 U& o5 L$ U) W1 y
    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。" f8 N" p, w3 m) n4 L2 x
    3 L! C' z) j; B9 K/ K4 Z+ ]1 }
    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
    - m9 i/ e& e, h( 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 ...
    7 |3 e  }& Q0 t5 k6 x& `6 R1 U1 w7 V
    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。2 U4 L6 a1 O4 u5 h
    1 {* }- {! U8 P( b5 P* N' L
    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。* v5 J. x3 _; ]) x$ `, ?

    1 \. T# h. B# X( t4 Y1 `* H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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    该用户从未签到

    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- M& H, y1 O2 c" A: T
    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 ...
    - {$ K  v) D9 ^2 _. 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 03:499 w- H7 o6 E" W3 ^  d2 k
    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 ...
      `6 u! d# N) t' D( Y/ t/ 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。
    % V0 J3 b/ Z3 J. X
    $ A; q% h# C/ }# L0 b% C3 w  {  ]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。
    ( P4 s$ x: z$ ]1 k) L
    0 W0 X$ e2 C2 W$ m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# C# E" i: S) i& x! o
    ) |' V/ j2 [% U' m2 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
    + {5 V8 w) z# X+ U$ V+ r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
      x+ Q# {8 i% k1 L; e4 l最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml. {8 t6 C  C* R: O
    如果大 ...

    % b/ v6 r# ?" y. O
    ; G0 W; V6 I" Z3 ]; t; ~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。
    $ I5 X  x6 D. c$ ?% b8 _# q& M$ k! C
    % y0 v6 l0 @1 w2 h& s% g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。
    ( Z8 [  V4 }% m3 G5 t, Y3 x: C
    ( X, ~2 f* I" r! Y8 p! X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./ b% m  O! |! d+ Z8 H. l

    , c& I5 ?8 [; b* w! s9 I. WAI 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:6 v3 q: V) n: E4 B/ W1 E. J- k
    我:  A
    8 |! w- f& A6 G0 q* n) kAI:  B/ X1 ]# S& f3 U  b% ?
    我:  B, e  R, l; g" j# f7 S  d
    AI:  C
    & m* @7 v. B3 T* q我:X
    * q) @# b0 o4 A* R/ {8 O/ U) d* q. T% W
    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。
    , T) c, @: s& Z/ Y" M
    4 E7 U) |; s# A# A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:
    " e# l$ N8 A) c  i9 q我:Z
    : o4 f) s; x. T9 w6 R
    ' g4 N* x9 U5 N+ R  H7 f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。
    * e8 H! p+ J8 ^& {; |& q
    3 m+ r7 e4 ?7 h, p# u* i" f7 C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。
    $ T: u8 g0 o- b, X3 c% j8 m- Y; s0 T4 |
    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。
    , M' s: g; H4 Q: ?: v
    % q9 ^) l- \7 _. R; ?  Q4 x$ {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:
    " N9 R* E# l* 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。, O: T+ e% u' b* }

    8 `' w# m0 ~1 C1. **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。, `+ g" L( S0 J" ~5 e& N. ?
    9 d8 H- O; c# ?0 Y- ~- E
    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。
    $ K7 W. S' U' l# G  V) \- h7 D  `3 E# `; S. z
    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。

      k  T# T; W% v  r! W0 m
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