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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。
    : a& u7 \( c5 F6 B0 k$ Q& ?) X  T  c
    * B( X  ~7 z4 J- ]6 Y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。
    7 L& {- t# [: T. X3 u# d" ]" `
    7 ~' O5 ^# E* ~! ~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 J) S, H7 }+ }) g) @
    4 x* [2 P& i" n1 ]
    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。/ f6 H' y6 M& M6 E
    ' n, ?3 }0 j' D- U% B
    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。
    & J, Z5 S6 `3 H& b" X1 x8 W3 K4 o
    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 Q$ ]6 C! Y. b( a8 O5 V, W6 z1 j0 Q6 {, L
    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。! B6 `, U3 g/ ~7 n
    3 Y0 f- ?) a$ [) }/ ?1 H' F" {
    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。
      k4 H$ W" q" S& [4 _; g  g" f4 Y# D7 B& s0 x# j. }6 ]: e
    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。; D" E) w3 d) i6 {; l! t5 P

    ! A! e' ]/ r3 ]! i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。
    : B% `4 E, W; Y  A8 K4 B9 ], [+ N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。" u9 n) s2 `. C1 k2 `0 u
    # ~# k; p6 h: Z6 q, K5 r
    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。
    " ~3 z) x4 l# \" v- K8 c5 I+ S% R/ W; N. \
    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。9 m# q5 b/ {4 n6 @. J$ o

    ! u, D+ \* |& v9 r/ `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。% O7 I& b' X7 Y) z; a+ D: Q$ d
    / L  o& J2 z* ~0 R7 F
    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”。
    8 `7 t0 M2 A7 v" \  m! H
    9 g  b8 q8 u+ Y( o. F2 @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。
    / O  P, Q, c5 l# S( C' k/ \& ~8 U/ U# H4 ~
    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
    . ^+ }& g- Y9 M  Q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 ...
    ! s4 A" `) f9 k* z7 p
    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。
    ) P5 z( t6 w9 m) A3 [* K) \  r
    6 M! k7 R3 d4 u) |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。- N4 \( j0 ]. A+ g
    : F# @( u  `8 ^: F
    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. s4 {# T3 M( L7 l) G
    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 ...

    ; t8 z6 s; `7 V+ M  |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- P/ S! E8 p5 f" R" Q( S0 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 ...
    ) ~$ f1 M  L& d/ [" M2 G% E! E
    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。6 u+ X' x" M( A; k( ^; w6 I

    + d7 r) F) h& b. I: e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。- Z% d' M# o: B. J) ~* z' C

    / n. R6 @: F3 ~0 V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。
    # w) I+ ~: r$ `+ k+ h$ x8 E; X% j* R  R5 A$ O/ b! 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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    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
    . \9 N* b% l+ D+ D4 l! g$ J4 l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% ?. R/ v& P# \1 |
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    " t' }: s! D& y' `如果大 ...

    ) y) N  x0 `8 B4 ~/ x& U6 R! k0 J; }1 w3 Y3 J
    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 L+ g. ?" [( Y  f

    8 p# p: Z* g/ h. y0 i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。
      F( }0 T; S  f# g  b
    7 O" X6 |) ~$ h( V3 ^! `: X7 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.
    ( c. R6 v3 ~. ^' x  b7 e$ F5 j) i4 ]8 ~
    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:
    # R' n5 e, L% h1 B* v我:  A
    ! o, l  Q7 _1 L' \AI:  B
    5 |5 f3 c* H2 O7 e8 _1 k$ K我:  B
    6 M7 t# l% X& x1 M" ~8 LAI:  C- O! l1 X) O3 [1 }2 O) Z$ J
    我:X! K- S; V3 t2 |! C" @" R" f
    7 S: B: R: Q# z3 o
    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。
    - U- l- s( ]4 s: X9 H9 ]( I: T0 t% r- V  ^/ q
    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:
      W' ~: C3 Q1 ^- n  \4 b' m% ~8 q我:Z
    + j" n& n4 |: q  N! j, D$ m  g5 b9 K' `, F3 I
    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。- }8 X. W6 z& `6 m

    / o& V0 o9 ~. ?( F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。
    4 @, j8 v! J( d0 S. R
    5 a; m' s$ o+ m5 m4 [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。/ r" V* b7 C* m% ?' H6 S

    2 d  v. f: _1 `) x. l" t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:
    3 j( u0 F/ b- y1 U
    “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。. i$ d- p+ p2 z4 z& O" g" y* ^" J

    ) r& K( W: Y$ z1. **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 {8 r3 f0 H1 q8 _8 y2 q# S2 B
    / ~" K  c$ K- @: L& z
    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。
    - F' R" c! [; k, W. c7 w
    * ?1 B+ f% z7 O& Z# |6 ^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。
    % d1 A* P% p# m( f- I3 M( k
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