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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。
    " ~9 O- I! e" A7 m  f# q% H1 n
    + z! v5 ?7 ]( O; `- c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。: N3 q5 D. C% `& j% n1 S8 g6 w

    * o) y. x0 U& f; g$ V, j1 h  V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。
    / g" `5 w/ G+ Y
    1 w4 L$ d- z7 T( f) e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。
    9 o8 K4 D2 r, U
    9 {5 D) R0 W4 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。
    1 s) c) B$ ~0 z$ g- @
    # q  P9 l3 R& z' ~: _3 B0 k" H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 B1 F# C! s: }5 C0 A4 N' S$ E8 y1 z" m2 g$ C* p, ]" [
    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。
    $ n  }7 |. N% ^. c. g9 [" ~- P5 Z% J, w1 j8 y7 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。
    & J8 X) c) d& A+ n( a9 X+ x% X, R. }
    : a2 V, P2 B5 Q3 ?0 X7 s6 b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。
    # A: I% K, F; `/ n/ p7 i
    * d- D8 K1 w  ~. F0 q$ m6 y" A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。
    : w- `. c1 a8 W4 a. R% ]  i* o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。4 A% q6 y0 e, _% }. R# y

    5 C9 }) u! C5 g6 W, h7 A' H7 D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。
    7 E7 R# F4 a( _: o3 M, w' _3 q6 c- t" o# `& i' D
    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。$ v* e5 T) _$ T+ _
    & q) r0 o. z) Y, K/ p+ ^. P& s' X8 f
    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。0 ]. a# h3 e. j: N2 o5 O6 X/ s

    ' E+ S/ p- `! m1 h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 S9 N1 s5 _: d

    . N% ], T) m2 t: E# F" P9 z6 T" w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。1 f. Y. o. ^) z
    ( W5 n5 [( u( X5 [3 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
    9 b! h/ C! s  U1 D5 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 ...

    6 m# o( f6 l$ T5 ]! [5 g( r6 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。3 T/ J/ r8 D4 l0 [
    - L9 a, T8 t9 g2 N6 j: F# T
    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 ^  c% S- ^3 M6 ~8 Z

    5 p( K8 Q- H$ D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
    7 k+ {" d0 y; |/ S% j0 l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 ...

    & F8 W1 W" O' X$ t5 I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& s. V0 U/ J4 |
    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 ...
    ) R3 b% d  b' [3 @/ y
    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。: {( g$ G/ V  k

    ! V" Z/ N$ B5 T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。( f1 _% I: [' M' u; _" F+ o+ Y  \
    & x) C% V$ d' X5 y9 Y$ L* N
    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。! S, x& H' b- ~

    9 g4 ~7 m: S1 [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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      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
    ) ]- I4 x5 K) v1 p5 P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
    % M3 o/ p* b( D1 y, i9 A7 {最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml* c) s' b/ _0 B2 Q) O- ]2 k
    如果大 ...
    ; K% h7 a% K7 H% U0 T
    ( |  H$ `" v/ o1 T
    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。/ _. c. r4 m) j7 ~- R) P/ r. ]

    5 \$ s4 x6 g6 M, Q2 K4 ?7 F( o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。; D' b  J4 t9 ^4 M1 b
    ; P) Q  e; @% L( |% G
    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 a( y. |: v0 h1 ^: d1 l3 a$ @/ U% ^
    ! o$ M0 f7 r5 A4 G1 S8 U; pAI 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 w+ a' Q( d: g4 z* R我:  A
    . ^/ {: \+ g; |- |: S2 _; xAI:  B+ e1 w. @& E7 j1 K" v" _' F
    我:  B
    5 L% L9 S' Z( D# b1 W+ KAI:  C
    $ {. c* ^) d6 S, a我:X6 Q" W, D6 C- C! M# F, S
    / a/ o! M  @7 [! u- @4 |9 u: U
    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。5 u! _( d) H' \

    2 S/ U9 h/ A% O. x1 [* I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 H# K, d& W9 o6 |7 d2 l& Z  ]7 D3 Y
    我:Z( l! a, E3 Q3 P/ X

    : }- i" q5 a- x; J6 ]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。
    * k* Q- K0 h3 e$ X$ H9 \9 a6 I& \5 c( Z6 c; R7 E; R$ F. I2 Q1 u! l
    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。7 M& I2 l! z  h- \3 \0 _8 J

    . `% [* Q5 _/ G* z( o% u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。1 ?0 v/ V( n; Y9 |# p

    ; E5 J6 w( j8 v5 r6 p1 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:
    ) o- t" w9 E# S; B5 M4 c, 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。+ x' x: ~# H# u: M1 f, f. R, |) v$ b
    - ?- ^# [  w# h, v: A+ m" J  r% g
    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。5 c4 g: X' W. k

    1 n5 U" L+ @8 W, k2. **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。& N  a4 l, m* |# |, w0 V0 T
    5 T8 C( _4 D8 G' ]& \& k5 [/ \
    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。

    % w& F" Z3 I! s! N  j
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