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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。# P* G5 y& h' e/ {" T

    $ U. w- E" G4 a& ~6 P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。
    8 h: f+ L0 w! _- O6 R, g6 v, ~3 d( C6 H" v& |, P9 J" p% R2 {% y
    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。- }* t. |( W1 R
    ' I/ D( o& F& s) H3 ^2 ^/ 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。  u! e) A" N' v" j5 Y
    5 o* P5 H, t6 h' _( l
    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。
    0 H! g5 J( I: ?/ I$ Q! L  m
    * D* u( Q- N  L( Y5 @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。7 q' r7 b9 x; `6 M
      v+ E# I4 X/ n/ K! t$ Q
    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。5 L+ d8 A% r# G5 t9 p
    ; Z; C' Y# v+ H2 m
    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。
    / R  d5 h6 j1 B5 g. V4 C; q  U! L: |8 g: V; g" D  T
    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。4 `7 f" B1 n% {5 t; A- g

    . y- Y0 K3 L& b! B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。- F! Q8 T' B* j8 I7 }8 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。1 U8 L7 K' g1 A6 Y: Z
    6 {% |2 c7 X- o8 R  p
    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。
    ) s; C, K" }; B& \" g1 k. K  j; ^" `: a# K
    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。
    ; p6 n5 _9 R% N% z' T/ R  h  k% c1 i4 f# m$ Q! t9 e
    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。
    9 ]4 k" R) }& Q  s8 V
    + O* F' `0 ?% G6 ?# o/ T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 S1 x2 L1 I, h9 i% h: i+ A8 V+ C0 I* a: ?
    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。! U5 a" e9 r, G& I
    % J7 X- \5 J. x
    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/ k3 V1 N' a: ~$ 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 ...

    7 u" C( T( D( }6 @, |, q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。' x! P% n2 t4 q5 o# n, q% A

    & _: O2 i& |9 ~" C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。4 p  b& A* g8 `

    & ^4 K+ I8 n; l+ q* D7 U& ^5 s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
    / ~! K0 s! O+ _0 |' @0 N8 G1 A" 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 ]: l* u& f0 T) b! Q
    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
    : H" O+ _& u0 N, K. H* R; N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 ...

    2 A  \' x7 {' s2 g/ F# R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。) R1 Q! p: U2 `7 |6 h( J
    $ d) ?% B: p' V: o1 e# g2 z) 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。
    9 X  i; A4 b" U! w9 U- }8 z8 F/ ?9 b. e9 G
    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。
    6 Q: B1 u! v; n, g& d
      i6 s( w& s# y) L* l$ t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.shtml2 A4 }* M" X( c
    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 21:577 t1 ]! J5 s( ~  ^) h: ^
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    ; ]$ P6 V; i* r" X8 G如果大 ...

    " l" r8 v# `' n4 f/ v- k+ A. u7 r  w8 K* Q  u5 @
    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。
    0 t5 D# B0 h' n' I' U4 w. f8 ^$ s5 x& C! N) X* r1 M7 d
    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。
    2 U1 u, W4 ~( x9 o$ E+ K
    / j! s# c( W4 W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.
    ' c1 M  A6 ]& D; l: e8 Z% n  y! o/ V" \
    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:0 @5 e! A3 C3 @; W- u
    我:  A7 }: U" y! a6 C( E# @! U4 y
    AI:  B
    % h4 q+ A+ X* }3 ^我:  B- b, {+ m9 f- ?& l' i( X
    AI:  C7 V$ e. f7 u- M* E9 E/ O7 t
    我:X
    5 F. q& Q8 D# M4 G4 X9 q( b( u) S' s' `1 p/ z5 Z! t
    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。$ w) W! P1 f( [

    " N3 ?7 k* m* a( o, ]! y5 P) [9 j; v  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:
    & O- Y1 U! n6 g0 i" H, I我:Z0 b) ?: _) N2 v$ h; G& S

    3 p  c) m1 p; C! v+ N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。
    5 I: ?' M/ d$ x" {2 I& }* r
    5 V" d) [* W7 i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。2 x6 z7 q8 v( f- K5 ?- N# N# u/ j

    7 d" h6 [% {! v5 {2 {$ a0 i- a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。
    : P8 }( A7 b: N, W, ^$ I  `8 c
    ) I; t; h5 v6 C' Y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:
    % ^" F0 Q$ p! y/ e/ P. H
    “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。) @2 x+ j' Q# k, T5 h# M( S0 e
    3 z; W. u! d$ T% B) W" v
    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。
    7 |- Y  u% S( f% E0 M0 Y' q# M3 x8 h6 U
    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。
    ) o; r0 S2 O& p* w0 S) ?/ l3 [" f) \2 x# z; ~( U
    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。
    + k9 {* Y) z  W: e7 d
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