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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/ V8 i! j9 L+ k% T5 t" M& d: f+ T9 N
    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。
    % m* l: I1 \0 a3 M$ C
    ; {$ S: L: t& i2 U+ {: |8 }4 P/ t* U4 @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。
    . ?" @9 l2 B9 T" H8 ?5 r/ S) Z& B
    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。
    4 W# t1 i, Y3 v8 _) `6 U4 y
    0 [$ r. p  S' P+ l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。0 u! z. Y8 ~/ F6 [. X* V

    $ p, A% u. J) W3 _) v2 y$ 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。- m' V! S- A  i* v" n4 g% P  F

    ; E$ J' M! d" P! p" p, W% r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 `) J7 [2 O4 M. T
    . O" ?  H) h0 E3 Y  j
    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。
    + g2 m0 S( o/ t! l
    2 u2 }( E7 m/ l1 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。
    - Y4 q, R! v0 ]" y( h
    + r3 |: ^# e4 D5 j6 @3 r* A' Z7 N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。
    $ v6 j5 t6 b8 A+ I4 @/ |5 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。8 P) f4 r& a. A  _6 W8 L

    $ ^* p; ~" d" t+ k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。
    8 i* X& ]/ p+ m5 m& K: H3 v4 ~! J8 L! _& T0 V8 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。
    0 w  _8 v) R* I. A: {) X  Q2 A; v' u$ r/ ]; L) E
    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。
    ' Q% J5 r3 r. @& `/ U7 n/ C; l4 I% z8 t* w3 B
    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 e3 q; a' u' g8 Q7 w
    1 Q$ A, A; @+ Y
    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。/ ?4 m2 P4 O# J& c' _0 i0 D8 F! O

    : |  A! b" z/ c3 e8 J0 ]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
      z! c5 ^4 y" P3 w+ d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 ...
    $ m: a3 {+ C6 J
    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。* I/ q  f: H1 `' o

      i+ ~4 K& q$ q5 o( O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。- ?  o" z* a6 C9 x/ n
    / j& Y  b1 B+ d% W& [
    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
    % d8 H& W" m+ @/ i, P% @- 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 ...

    - o, c7 e  Q$ `; r. U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
    2 D% r% Z8 ^3 i& l, b; S% f4 ~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 ...

    / [4 \1 U9 T6 c3 ?% `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。- B; Q/ F4 e. M" V

    : C' k  q) U9 `4 r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。  p( z# o/ v6 ]

    " M9 v3 x  F- F5 A! b# V8 g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。
    , \7 ~, c+ `5 W3 i. o8 w& m" z9 ^$ i/ Z' E
    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.shtml$ O) K, K# V5 e2 P9 o
    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
    - L' S( d: |( K' ^$ Q( `# R最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml5 w* |/ E" w% ~
    如果大 ...
    9 e+ G7 W0 ~/ }) }' s$ u& c
    7 h; \. T! ?3 M0 Z- j" ]+ p
    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。
    - T3 Q1 H, ?. |+ j
    7 F  O* ]; c4 E3 q4 K6 X7 X, N$ u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。
    ( K! `$ E3 `  u1 Y1 L, N" b$ y/ l) V+ g
    0 B$ s. [& B8 o7 h6 ~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.
    % P5 l! s6 {: o  ~; \0 e
      I, P( _& G' |. u& tAI 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 D2 f  _& E! |8 C% f9 s
    我:  A3 z4 t( }% B$ e) i  v" ]
    AI:  B
    0 J# T5 I1 Z+ U我:  B
    0 ]2 L7 C2 w6 I4 R, m+ PAI:  C  ^/ \$ ]: S& }5 ^  v- i
    我:X
    1 @; V5 n$ Q7 @' A+ Y& Q; Q
    8 F$ g6 s9 r2 p! ?/ D; |1 i4 C: y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。8 X* w6 U4 Q: q2 e: V3 e" Q. O
    % N& [' i. t8 w' O
    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:
    ) A: i: ]9 _, p  U3 Y0 A我:Z* k/ z' B3 P7 ?0 q9 e
    ; |  O& f  J% g8 I% 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。/ o9 S& A- W% k4 L8 Q
    2 N5 h; e; d7 ]  \) ?  ?4 W
    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。
    - x* h1 b. p/ P$ t
    9 A( A+ s' i7 J$ `+ O/ x$ P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。( W" H, m. \+ s& @. {1 B

    " o& t0 ?" A( t/ t- @  o# u. z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:, z( z& ]; {% C' ]+ v- h2 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。* j8 j% p* O) h

    2 j/ u1 X7 t- N9 l! s# t1. **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。
    0 F: M5 Z( R+ R- w6 S* E+ q/ K! E" G& h2 k
    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。
    + J( M' q, d0 B# \5 f
    0 {' p; H; W- q: A' \( o) S. C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。
    ! M: ~" c- N# B" r+ ^9 f
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