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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。
    / [4 @: V" |' D0 P5 H5 `. f  x+ }9 v& y% C9 B2 M
    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。
      m+ P4 b' G# ?# b/ Q6 o# L2 I8 u6 M6 F
    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。
    & n9 U2 K. ~: Z: F$ E3 [' Q- e! g9 G/ r( {
    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。) H) U5 E) C# `2 x1 i
    ( ?9 f7 f4 O- `& a
    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。) S: q1 H  `3 q8 H" w6 g& c

    7 F8 Y0 S1 V/ E& ~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。& w1 D+ x0 u, V* ^1 e

    4 I* T# H: p1 S& U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。7 @, O  p% U& }& m
    9 t8 Z* ~9 a) ~* z/ {/ i  A; 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。
    $ U2 h2 x0 f8 [
    " I$ ]+ P! i+ G3 i) l' }7 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。
    ' c( T0 R( A2 B" J' @  K
    5 @6 X" m9 R5 `1 A  w* d/ b" N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。# V  v( @; W% `( d+ y7 g# m
    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。" A# W" w2 T' R8 i
    2 j; j# Q  m& C: c
    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。- m) v, g# T0 g5 B8 I
    - Y* m: S0 J, O  p) g7 X% ]. j
    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。% f6 x; N! G& u1 i  r% h$ a4 ]& D

    : G% D  o3 k8 y5 \( A3 _' W) m% u. T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+ M% ~/ Q! \" `/ S! N

      B. ~5 k* a  j( K- J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”。
    ) Z) |4 m; g  z: i1 t! N/ L" j: b3 K% I1 g: U( [4 W
    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。
    4 j0 R/ B( K0 W( Q" T: F1 L, I
    0 P( ?: Y9 ?; g! o8 c+ _, 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$ r+ M& o( K& j' @3 l3 v
    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 ...

    " ?4 o0 `8 f7 }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。
    / C9 E+ F  Q4 P$ @( B% w9 x' a; s: m* I" s3 ]% G! ]& \6 }
    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。
    7 N% ^3 H" d. I# ]
    - c& K- M; i5 Z2 _& 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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    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
    " x: R- s, ?( n( ?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 ...
    % J4 b7 W! ]3 P, 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 03:495 C" }9 o" y$ z! |4 U7 I
    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 ...

    % c" x  R) m. T9 J! d2 ?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。4 U8 e$ u! [7 C. x# e
    / Y* h9 k- {( h# [. 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。/ J6 I& d; j$ A% o& Z2 @! J5 B  t1 e

    ' E5 C. T1 \& `7 P; @5 e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。
    ; \9 ]; S+ l6 S; k5 W: r0 Q) c/ A
      j$ P4 S* P: t& L  b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! j6 K; v0 f+ ?; d2 ?& ~; ?
    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
    # A3 M4 E( r& A' Q) g$ h' @, d' \最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    6 X# F, w2 c( U9 c; Q- a如果大 ...

    ( ]7 r6 [% ^  \
    . f5 M' Y$ E+ C) s6 k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。8 `! A$ G) c9 A
    4 j- D- F: ?3 h$ E7 K
    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。
    & ~. d3 i. h3 n* O* Y/ S5 e! E: H+ r8 u+ b. ^
    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.
    5 E! G" N9 |& Y9 Z& W+ z! _% B5 u  s8 |
    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:, k7 o1 |! O. c, _1 t; B7 Z
    我:  A
    , S# X7 v# a" g" CAI:  B
    5 ]( {4 @5 A" ^! i! S2 }# O$ S$ i我:  B. ?- B  Y% U4 y0 ]( T
    AI:  C
    # m3 F5 K% F; t我:X
    0 E+ D$ H# C0 F7 G  N" L9 J% V2 k, x# I1 \2 C( 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。$ o( q! ]8 T( @/ X
    : D* H# c& D1 N% L( \& E, i8 D
    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:) y. _& G, r, |4 u& M5 \4 R% A1 N
    我:Z
    * `1 l4 J; c4 @% Q# ]5 [  x5 D3 a% q- s$ Q$ [1 S2 ?6 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。% m. z) q  `0 L
    8 |/ _5 D) h* G$ }. Y9 J8 V* V2 Q
    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% S7 y( S5 ^# R* B7 P
    " D' f( F, r' C" u1 |# C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。  Z, p* R" a+ H1 ~9 i
    , L4 ^) x* a; y3 c! @7 r
    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:+ P4 l0 p% }4 G8 G) L
    “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。
    , p/ I$ n# B9 T. }* d! [% v
    1 v7 y9 c, O  W4 T( l1 M( |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。
    - a+ l1 H! c* m# q5 B
    9 X% n* b/ j1 E4 j2. **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。
    3 t; h) f8 A% P* K' ?3 C& T3 |+ Z
    / u3 ]9 I, P* A8 H2 ?' k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。

    4 }! t, B2 X4 P1 e" X  |9 c: T
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