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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。8 h& ~3 [* F- _5 [9 B

    # F/ x/ n4 D4 _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。. f9 I5 D) S' `3 Q% R8 Y9 W( k
    ; i: w5 G5 q4 J3 [8 D9 g7 \
    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。
    ! }" a& G* M* Q1 K1 R+ X/ v7 U5 b% m* B" j. D% a9 m
    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 R$ m* |! l& @$ k5 k' @5 ^0 q
    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。' S' W7 D& t2 M

    ) T' ^: s3 c6 m  n8 `* 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。% k+ C7 ^; s8 d7 h; L7 ~
    . r5 a6 s+ |! _' C1 {1 B* b
    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。1 P0 T7 E$ B; d
    0 _$ J2 ^. E+ e6 \" E  T
    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。; ~2 j# ^3 H. z0 J6 B( v* ?: W0 o9 J: V

    : @, t1 F1 A7 g( c& c" y$ P7 @3 _) F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。
    & s( W2 R0 ?; O; N7 O+ q
    . Z! Q3 x! a1 @/ w! l8 s  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。
    : W$ F* _! V4 L3 S9 U% g' l/ a0 r3 h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。+ j; o* w0 ?8 Y6 j; s; T0 @9 f

    3 {& ?- ], X+ i" L& n6 R3 {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。' Y! U1 _% r: R1 U1 z; k

    % j8 N3 H3 k; r6 L8 r& M; O1 x$ \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 f# S2 s$ S' `8 [9 a0 L$ Q+ ^/ Z, N( p, `% K
    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。% K$ S0 M3 s) o2 O3 I
    & s$ {( M; R$ `2 V1 m2 U7 u: n
    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”。7 {, V; o5 S3 x# r6 a# T

    , e! a; `- S: 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- F* q% H6 ^# G# s( g
    * W5 ^+ L. s. ]! v; m5 |9 Z% b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 05:314 c1 _6 A1 P/ A5 o
    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 ...

    - G) j# o5 ^* J, u7 o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。
    6 X9 }2 Z" l' N* U7 O9 B6 u& P( g8 {! w  A, k3 r3 I5 R
    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。
    / O6 H) ?& k. s
    $ |$ }- U; c9 ~" {4 M6 h0 k( t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
    + L' Q/ K4 t. g: y3 C& o/ W9 i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 ...

    * Q, `/ Q& s" d& n! ?! p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
    6 T; l- w0 ]* O1 G) }# j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 ...
    % t) ]3 a& A0 B
    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。
    + u1 W4 b: i  [- U8 J3 ~- [+ M9 @
    7 p. p2 N% T( g) ?# Z6 ?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。8 I+ q* `! ]! `

    ' o) g; o, d7 ^  I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 L; c/ U, ?$ g
    ) R9 P6 n, O+ P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
    $ A, \8 r9 g4 k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 21:572 h: I# |! W; E" |$ y8 t% L
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    9 S3 z3 `$ A4 |, d7 `* [如果大 ...

    " I# n! s  O/ _- `
    ( x: w6 ], r% m* 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。
    : b2 C2 R% V/ O% D9 b8 [9 Q% h' }7 C8 }; D2 i2 \0 j- E8 I# r0 s" W
    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。
    ' r" ^5 a0 k3 M+ g8 V8 k. W3 k$ W- u0 c
    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.0 @* m# {$ V  D9 J
    $ j8 ]1 l4 \8 i  \' ]
    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:/ K0 G+ f& V/ H2 M# t
    我:  A
    ' ~1 Y. k' x# l% r1 sAI:  B( v8 r: X$ f4 u+ Q
    我:  B; I8 c* e8 S$ Z# g
    AI:  C: D1 t) C5 t9 ~' T9 z( R3 _
    我:X2 C8 e: G1 v! K1 h2 F, i% d1 y' Z; b

    9 E8 ]0 j8 M. w  \( a5 L% M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 d- r" H$ Y) c* X( n
    * Z$ ^+ P9 q* j5 m' X  \
    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:
    & j9 o. ~2 s% T0 J/ w) d" c我:Z
    / |4 k1 G. `" G, V8 r, ~
    , r3 d0 M: W. E4 b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。# D% A4 l0 i" E8 c$ s# g' o7 _
    5 a/ o" T4 o" {8 r7 r3 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。
    5 j& ~/ b1 T- a% s1 L: ]# ]' |( ~7 Q2 g( x1 k- o
    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。9 B  h& `6 g: ^3 r
    " X  O7 i5 K8 C7 L* o
    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:
    # |7 o% h, K' |  }1 p2 L
    “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。
    4 N# e. b6 d& m
    ; o8 r1 m5 r- C4 L; m' J1. **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 [2 b6 o& P8 z3 g' c
    * |7 O/ A: m+ g$ t2. **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。
    * v+ {2 p& P0 p; w
    4 }: X* i1 a( Y: |" @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。
    0 E9 n) N! i* Y' N+ Q" r) _
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