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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
  • 签到天数: 227 天

    [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。  P8 D# b$ S& B$ q
    . T8 B4 N! G7 l$ A2 a, M
    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。
    2 S+ Z; H8 V" F! [/ N- q
    , ^7 ?* v$ C& ^( Q, 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。
    0 D# K  p+ X1 M9 A0 w2 G& Y' d! \( G7 w  ~4 ~
    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。
    # a3 ~6 `8 @6 {' \- P, Q  A. G  v: b; G
    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+ U4 y7 o! N& D& n
    % C8 \( d$ J* t, Z$ a! Y
    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。) s: L, I0 }. u  N+ h+ T! |- W- D
    3 w' m- D+ w+ @
    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。. @# N9 a) c, r- B# _# J
    . n0 k% Z& H' `6 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。
    ; w3 \! t* U, v, R, Y+ s+ a
    + F/ k% x% k+ B+ t' w4 M. M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。
    % p2 y4 O6 C7 M5 t# t; d% F! _" s- Y. e. 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。& T# j: a0 r9 @0 E8 `& Z' J
    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 m$ E' R4 N4 V! B: T+ D- S& ]
      Q5 |9 s* b8 r; _1 h- y- o1 g7 c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。9 f* w3 c/ [5 }) ^

    ' w8 Q! \! j- z+ E* 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。
    2 ?  z) K- I1 _& r
    0 U' f4 j  F" O- 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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    该用户从未签到

    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。% [5 i- F2 O) c; l' s

    . f! O9 \: y# H0 O! {6 p  O3 Q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”。) X9 ]1 F# t" u6 w( I

    ; ^! e  z* j0 [7 j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。
    : P: L* F8 c$ l5 ~1 W  B# y
    ' w9 R0 ]* M5 L4 T6 e4 }+ M  O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' U0 H& b) p% _  Z! q' B
    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 ...

      l7 R9 B" F) P7 a$ t* R晨大自取便是,我是您的读者和拥趸,不胜荣幸

    点评

    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。
    # _, V3 C! o; ]: }: U0 m
    ) q5 q) D) B. Y. \: l. `& q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。
    & b- g0 s6 l5 V1 Y7 Y
    : G9 D5 C/ f1 i8 |7 B1 \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 05:315 B7 `  d; S' m+ H6 b0 F- @7 b
    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 ...
    8 r: N0 D# W/ Z6 e) }4 B
    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
    # V4 K. C# E5 D$ c, U# y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 ...
    & ?. B' U* n$ d5 w) A
    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。
    1 G! y8 j  H. |, c( p, _) @
    * w+ u$ D8 l7 U9 q0 P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。& T' Z) Y8 a8 T4 q! p
    ( _: I; n$ N& ^! M( O& A
    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。5 h6 x( [3 |5 B7 T* V$ \- r
    4 M* G  |4 K5 M! x/ I, M
    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
    8 C. D9 y( Y: _# H& `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( `' K6 j( V' H/ `0 v; X4 O7 P
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    3 I0 P5 ~* [% i2 e! O7 R# z' ~如果大 ...

    $ S( f/ x- F* {# h; M* J% y
    0 ]2 M/ _0 j8 ^' m3 c0 \+ A! c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 F& [, _& p8 Z* |5 W
    5 b( x2 E2 K( G3 F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。
    $ V. @  t- {) j* A4 E4 Z
    / Q  {6 V" k' ]' e$ I4 c  P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.
    4 y/ P0 e3 j" k, M6 }0 K. A
    3 x) d4 ~/ C" H' j+ U  C- F9 VAI 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:
    8 Z  Z2 B4 o4 m: n6 Y我:  A
    - E7 p1 Y4 X3 N- ]+ eAI:  B
    9 c) ^9 r" ~/ z3 [) f+ J2 ?2 E: |我:  B+ J' r3 v1 K8 i$ x2 p7 n! I
    AI:  C( a/ C/ P% C( G% M; T- [8 q
    我:X
    % V: n5 F; b  }! i8 H3 B0 }$ Q, J( P$ D
    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。/ ?2 ]4 m6 M8 S9 |' T: L" W: }
    3 ?/ f1 z# V  x1 J9 _9 N' e# u6 J
    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:$ u  R* P7 v$ }3 b0 V
    我:Z: P9 Q% T6 k3 T. R
    ; j' C( K( W2 x- |! s
    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, _5 ~* x6 e6 K
    / m5 g* d4 Z$ z- H0 B, H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。
    3 k8 c# |  Z5 a3 U0 l5 l/ k3 J6 Q# G: S/ K4 F- x6 Y6 `5 q; s( H' S
    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。
    5 o' {7 ]8 v4 E# q
    , N/ |9 @: S! |7 J, O) e, {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 s- x( ?5 y. _/ Q7 E" O
    “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。/ z  w7 F9 f2 Q

    5 X' c8 T' s& |# ~- n1. **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。
    & B7 X# A0 K6 U* o4 }2 `" d; h/ w
    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。
    $ G* Q% ?" L( O
    & q( x$ P9 K) h4 ^$ ?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。

    . T0 V7 q! Q3 y5 q* v' ~
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