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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。
    2 E2 c' [& ]3 }; P# ~/ W
    . ~' [# I/ L5 p' L2 R/ V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。
    : D4 d% D  l/ {  R
    ( i) A! R# R" b) A8 |) @& Y# y; q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。
    6 f) ]& _( u" B, S3 J! M( ?
    ; w# L! F8 j- N4 A- m2 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。' m+ @5 M/ t' r6 s

    3 W6 r. R& z% P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。: w7 ~8 }. k( j

    / ^+ h! e: z3 T- x- r8 N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。
    + M- s, }* O( U8 X2 ~
    * K/ G* i5 l4 w# a/ f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。
    ( i7 y4 w5 q0 \' J  L  P3 X; o
    ( q6 `. y, `1 L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。
    ; T" k0 W6 t  ^  M9 k; O9 X8 g! V; I0 _" l% }- W/ I
    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。
    5 x$ m/ T/ l1 X6 g( X% d4 c3 p- n/ X- {
    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。
    4 i0 q; e8 c8 s- J$ M3 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。
    , T" a. Q9 b, ]0 b- M
    " ~3 u6 b  ~% i: n" S( K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。
    - L0 q& U: o! `7 a9 r, n7 _$ e$ T& z, }
    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。
    ( z, C1 C6 q' u9 ?( V
    - W: r4 ^0 F7 E* v% d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。/ m; i; M& a4 J

    * W+ u# L2 }' ~0 o+ o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”。
    $ O  ]7 i2 {; T  E) @' d, W' r% @4 E! Q5 }$ _
    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。( u" o/ T- m& D: x
    8 Q+ S/ c0 u7 W( u5 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
    + e% `  c* k$ X7 Y$ h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 ...
    9 B: P( w6 ?8 M9 f' {3 S; f9 c5 A4 M
    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 n+ s9 R% x6 i( W8 r/ }
    % Z1 J. G# ?  `. ~$ d, 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。
    5 v" t  h5 t* X% ?6 q% t( {; b5 W3 b9 ?0 o
    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  f3 ?, l9 s% x
    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 k& L# E4 j2 Z3 J+ J2 K6 c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
  • 签到天数: 227 天

    [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' ~4 N! t6 J7 W. Y8 Z( M  f/ R$ D
    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 ...

    : J4 i" ?& `, K; T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。
    7 V+ S$ M5 D7 O5 Z& D
    # ]9 |0 |$ [9 P+ A9 G( G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。
    ' q2 `* f! \9 Q" A4 ^" H0 K
    4 T3 h1 h  n5 D) M  R* s2 [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/ z8 F3 U+ ]6 N

    2 C$ I6 {& h. l, Y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.shtml9 j2 _3 A1 a: ]- X
    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 21:578 f3 y- T* {8 q! ^3 }0 m
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    6 M2 |# J4 ?3 N5 }9 X7 {( y如果大 ...

    5 ~3 H! A( @4 h: z5 T8 P/ X* E% f6 e% w( W+ k+ o7 H2 \9 z5 b8 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。/ `  N5 ^  a% r* j) a, \4 C

    ; D+ x; u- I& {' h3 g( Z) }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。
    0 r+ S! G2 Z8 C/ o1 D- H% z2 P
    % }5 `0 }6 t' k0 v# }+ I  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.
    7 y+ k9 K+ }5 H2 n# w2 d
    ' S- T5 R; |# D, F3 ]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:
    9 e" G9 g- G+ w8 [我:  A
    6 U) l/ w" [+ ~5 W- M& V! zAI:  B
    : m! q' u* y2 N我:  B
    # Q) m5 W) m! sAI:  C
    : Y& i0 n5 r7 z7 D1 C我:X+ O( a% s! r. _4 N9 w/ J
    8 y9 |. V& e) T# s" e& ^7 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。
    8 [: v$ S% X2 q% @  r! O. D/ 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:
    4 h9 f- v- t0 `) P+ X我:Z
    8 B2 v2 @" X9 p/ j
    7 I# g$ i+ P% c' O* Y. x: q- \- j$ d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。" i; g: Z. s- [) C5 c% N3 M

    ( S5 ]* N' ^$ [9 N1 W" M, z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。( E/ e( o7 \9 Q4 |, i

    2 M$ I0 ^9 X* g( @0 S5 L, i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。& |; [' {; w& R1 N% O7 E& r
    ; q, o  U$ l5 k$ @7 {( y2 d
    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:+ z& j3 M. P" ?, ^$ G3 q# d
    “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。8 H: Q6 o/ ]( G- a9 V

    4 c3 w0 q; y  M2 C% o; i& @3 r1. **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。2 q" N0 e* _  ~/ A
    , i; u% V  j$ a) C, ~
    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。3 X+ R# \* T; I
    & P6 Y6 h' ]: [+ 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。
    8 `/ w% f& ~- y/ @
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