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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。' N# O6 @! c/ L" [% d# A

    * n' y5 \5 ]+ _2 c1 Y3 v' b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。
    * |- X' B$ q3 c: F: ^: ?7 P' Q" }; q: c1 p) F, B7 _
    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。4 ~, a3 q% |5 m8 X# S, m

    " I5 B5 S" n$ V5 v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。
    + g/ P3 Z: z% [. P" e$ D+ V5 l6 T# _& ]
    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。
    7 \1 x2 ?2 U; q0 D3 f% _& z% I+ S2 A7 ?6 }( N" |$ b
    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。) j5 z" \0 l  {" u5 o
    6 Z+ L6 U+ V: h; k' b* H( U. A
    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。) M- ~( d! |1 W2 @+ K. O& z4 \

    # }' W  y, {. I! n. b5 p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。
    % G6 d  o2 |6 r0 E/ J+ i7 R' z7 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。
    , L" C" w% E& K! r$ O) u2 U5 {+ F0 [9 e' ~! h" j' K* o+ U' L
    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。
    7 K3 S* d+ ?% d+ K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。
    - h6 T! n6 Q: Y  d" k( S& }- e) O1 o  d: I; V# D. J$ [6 N8 F
    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。" U, ]! S* {+ E8 ~

    $ S6 d1 e5 z5 I8 X# U& c  p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。) _0 V5 S9 `% o# Z  z' _+ j

    : l$ }6 ^* ?+ B2 G8 W" [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。, s5 ~& w/ e# x. S) N6 v

    5 A  X9 o6 z- H- D% B' u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”。
    $ \  F6 j3 G; }  y! [. W, C2 R' k  R: G# Y$ }+ Y$ p; {. 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。3 q9 n  o& e8 g5 A' q9 D/ J

    2 y2 ?( C: l$ W7 M3 v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; e4 g5 Y7 z$ L& B8 h8 z. ?% u
    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 ...

      x2 F4 p* }3 c& 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。- q9 o2 n6 ]) G/ J
    6 C9 b* H5 `" P& |
    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。
    9 Y, E2 Z% e7 F; ~  z/ M4 j2 S* z4 l7 ]& P$ u9 `
    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
    0 u6 `4 _& s% @% T3 a1 [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 ...

    * s: D. E) e" x5 N7 N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+ Q2 e0 |! o1 q- y; n' M3 I* c
    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 ...

    ' T5 V! e  g$ p+ D! l; i5 _, L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。. O) U8 |9 Q6 X- P0 ^, z; f

    1 T3 X+ D' [/ I' s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 O" }+ R( R0 m" r0 {
    ! }0 A0 n1 F/ {' C+ C+ 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。$ ]' x9 V, d: D- e

    7 |5 M/ q" M7 d" j2 {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) K  g5 F/ S- l# C+ B
    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
    ! u; I- z0 k  x( p* |) V2 l最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml. V- @( w; D8 `# H& A# H0 O) _% U
    如果大 ...
    - [& Z1 p& `- C, R+ W; K" T
    + o3 |6 U* k! S. Q% 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。2 }- L& O( ]9 t2 z% O

    6 `8 d1 F% X% t  Y. U% N4 b2 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。
    ' H& g. m7 E, |( F9 k* ?: d  s4 o
    : F, z4 J) Q% N- T$ a$ [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.
    9 ?# t% j' r7 U1 P: }! _: L) _5 B; ]5 d
    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:1 j+ S7 i& z* k% ?5 E! a) R
    我:  A
    1 Y6 a& k" q/ ^# A: R6 W  C' e9 q) RAI:  B
    ) B: d8 O% r- l, |+ W. |; n我:  B
    , ^+ E+ _/ d0 r; e, fAI:  C: f) K: }1 ]0 c, M6 \: n9 c% x
    我:X- z. s- a2 y% y
    % n2 M: r; ~& h! V
    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。
    ' D1 Y2 x: L' k( A  G$ `" l' s4 v  `4 G; e; v# m% ^) g
    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:
    7 _% R1 c% R/ h我:Z
    9 P! y- J2 i8 K% G# n3 m5 y- y4 {, V" k# \* g
    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。
    ! Z7 I6 n0 o" s) v" b
    - d" O( Y# Q& F0 t* ]; f7 [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。( H+ Z; u2 S, w+ d8 Y

    - ]- S8 b  O0 L2 q$ r* r; @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。; G7 e  r1 Q2 x! \3 X
    * ?  k0 h' M1 K: {
    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:- |1 V! o8 v8 V; a/ t
    “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。
    # y2 g% H! G% t6 U* X6 N6 s, O8 F) k# M2 W9 L8 b
    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。
    ! i% W+ I/ H6 }; b" X) k6 }
    2 S1 \6 e8 k3 z3 ]( a2. **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。2 }& y! `! v, k" }' w0 t

    ) F) ~0 h  m( I1 p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。
    # F$ P7 s, j$ H. t
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