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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) A, Q) X/ K* t  R
    + C' p6 p7 s& p+ `# s
    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 D" s4 ~/ ?2 e7 t
    . _7 j" T5 k9 L& n
    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。2 Z+ ^& O0 [3 q, `) n0 t! P

    1 e4 W# V& Q' V/ @& G/ C2 c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。
    1 I2 F1 |' S4 J8 l( g  q
    9 E. a6 ]" B6 d: F1 ?% F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。
    ; [+ Q/ P- Z! \& V, G  c( E/ m& y* c. s* g  d; o3 P3 c. [+ u
    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 i% x4 y& j5 {% H! ^+ Y
    ' C- [, X/ a- D4 {
    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。  E' Z. B* D  z& A0 {7 U! V
    5 J- u* s+ [9 k' \) N3 d
    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。
    3 ?# S% D' a! Z% `
    3 t2 F5 H  ?/ a0 n: S7 C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。8 Y( y" c1 |) G7 [, Q
    * t* h: |7 L" I2 U) |2 c3 D
    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。
    " e: u! C$ I9 u7 g7 Z' l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。: P% g* j& @2 |  D. j
    * z4 {2 ]" l: m& A% [
    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。. R% b2 ~# M( }) H- N. b8 x4 ^+ a

    1 q/ \1 ^" j8 V4 @( i& z, B; Y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。
    4 J. U( M. Z" _% U8 ~( E4 q1 V" {3 o. L6 _0 O; A$ Z8 H& 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。
    + m+ U) f: y) a( r: _7 C
    * Z' _- [7 D" }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”。/ G/ G4 V" e- d( y2 A* D" t& R1 P
    + S; Y3 [$ t8 m5 C; Z
    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。
      N, ]( u, q  B; m/ H2 d. E" ]8 V6 w/ S1 D  v4 T5 c! M
    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 05:316 Y% S, h5 o( u9 a1 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 ...
    " y+ N. p- c' J% [& G7 B
    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。( l6 k8 f$ a7 }% B* J/ S0 K5 o
    , I/ T1 }7 e* F5 d6 E( g) q+ B
    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。
    2 B, L8 V3 G& j: T" L+ Z* a# J
    ( V9 J& l9 @: \4 T" a& S6 e" E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 05:317 R: e7 y/ r5 ?5 X( p
    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 ...
    6 E- z$ G# B+ x2 p( W' _
    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% `" s3 D3 e2 L( Q- P/ W7 Z
    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 ...
    8 t) X0 o/ z8 I2 |1 O
    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。
    , H, u) B1 D) i& \' |4 I9 k6 ]6 {3 [) _
    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。0 J+ P, B$ K( D* D' @, E, }! Z# _
    / y6 }6 Q& x$ s: \; j  O6 c5 K0 J; ~
    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 x8 X/ m! ?0 ]4 ?5 C1 P, R9 ~  h& f0 B6 f/ g/ [
    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 V' W, |( Q" o% x* O8 z" R
    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. x. W0 u) r+ y+ F
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml. b+ h0 D9 f- O, h$ b: h5 R+ m* r3 Z
    如果大 ...
    6 E$ ~8 j. F. w1 d. x
    - p" g0 {! o% H
    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。% S9 x. |  z+ n. R4 ]* _$ D- u
    + Y6 ]: _- t! r1 e$ h
    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。& o( f' v8 {, t6 H: V$ m8 O

    8 h8 \4 \& Z$ V8 c* S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.
    2 l' {6 f' p5 x& |/ i% D& M- y& A  \; t4 K- O9 w
    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:# Y; Q2 k: @* H
    我:  A
    ; X* E2 p7 z& oAI:  B
    4 @- v; b' E. o) B7 p* z我:  B
    , D: }2 }% `8 z/ dAI:  C
    ! f+ R4 ^: w  i0 ]: _我:X8 M6 c+ P9 B3 f: T+ X

    $ o& {5 K: ]5 Y2 S$ e& M5 a* u% B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。9 a; d( k4 t$ t! w

    4 `( [  p0 b% i7 j" a, a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:
    ( v$ u& a4 j3 ?: r( w; [我:Z
    & q- f& j5 s7 e  ?# d& c7 e- U7 p9 \
    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。+ O, x4 z: W5 E" F* B0 r2 o

    " X: D; v  G: d( r) t+ k; c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。
    5 J+ D$ t; _4 \7 s+ y6 m9 D+ W, i* K) J  @) {/ q- K
    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。8 _0 e* z' n8 X2 J. a4 g
    ) o5 {8 A, m' f% `1 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 E1 \3 Z7 V! h1 U: p; j
    “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。
    3 v* y. o* |0 e' R: b, Z1 K5 m& S
    - m4 Y' a/ x' k! V5 z, u1. **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。
    3 |3 V+ x" N( k0 O. u: `
    . U3 I  j; d4 U1 l2. **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。
    - T: I4 h, v4 F
    ' U$ `# p' ?& R! V- G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。

    ) W5 C) P9 N% P% u
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