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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。
    ' l2 [& G. r0 n2 y- B; O/ B
    2 m$ J9 j) z3 ]# T8 j/ ~& X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。! `$ z8 _8 x; V$ ]% C* p9 f
    2 h; r# M* q3 f
    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。
    5 D8 G; T  A) m; b! d& \4 }; d% g' q8 F; b3 u# r
    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。: g6 A9 i0 a' n# y( [# U- g
    % O6 D# e/ r2 ~, ?& p! S
    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。
    : F4 f8 x9 H- o( ^; z% v8 y3 U  ~9 I! H* Y; T( n
    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。8 _% I* L) e, m- O- |) K. I0 p
    3 d' s, @" Q4 X5 G" D+ R2 s" }
    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。
    : p  W' G2 l2 b6 J( M! l8 O7 r0 ?6 g
    % o3 R# g' l' E. V$ y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 H9 P6 y& O- j- S5 G
    # q) S* L8 n- r  p) U- V$ u
    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。& y& P! u" P) y8 m; N( H  w

    2 k. z+ i  O- w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。# b: W5 d) s. a& e: U
    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。
    & ]( D$ b' s, ], Q0 \2 T# J4 A0 {& ]. c% r1 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。9 h: H# E* p# e( Y% x9 x; c, q
    0 y' T; |6 u  u, B2 B7 R
    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
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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。7 P, q! B, {6 o: N

      J: T2 m9 s0 |6 w" K  n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。+ _" A: f& k0 g* R2 k
    ' s; w, O7 ]( \3 Z( L3 j# J4 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”。
    8 w# P) O1 c- A2 g! B$ ^( l
    # ]/ F( x, X' b1 W5 {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。
    ' Y  Q4 W  C, C. ?& |/ C7 p
    " O  T& C1 P/ F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* A% x# F7 m! _0 j: 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 d! b3 l, C+ Z! M
    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。" l4 q: b/ B$ K- |3 A

    ' ~( _- t! b0 R. W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。; y0 Y0 K  j* P1 v
    & d. }: N# K1 ?# a7 y+ U
    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
    " k: [; J" j( i+ M/ X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 ...
    4 I. k8 I# @0 ?7 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
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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
    % L- W/ x' O  d& |+ d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 ...

    # f* ^5 T: h! L' L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。
      O/ ?2 h! ~6 a7 {$ s$ x: ]
    9 n' P4 V  f/ g5 B8 S  j5 D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 W. h: V; Q' o, y1 {) ]7 G
    / b$ G. _2 I1 q% @7 Y4 i0 ~+ B. V
    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 b4 ^/ ^2 \7 R6 j
    ; K( z+ E5 d+ U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. C5 I" i8 c$ M8 M
    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 @1 w9 i3 J3 X6 J* k5 h
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    9 J% m5 r4 e2 L1 k) ]如果大 ...
    ; G: w  G: q; A' [! j  W
    / {" @& D6 `* O/ {) 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。
    - m' d3 b  w: Q4 j. J4 x3 T  D1 c: |6 Y4 J  X
    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。
    " X) x; ^" P. g" B/ t/ b: J
    / a; H& S. J( m( g1 T: Q2 `, {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.
    / }+ H* _. ?. l# S8 E. y
    5 E! G/ t- Q5 I- gAI 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:
    7 I8 o5 y. W" t1 q7 `1 h# e我:  A6 l! C$ Z( O# O7 h. a
    AI:  B% V1 D8 |1 O. I6 f
    我:  B
    5 f$ H2 G7 n9 h. ~3 zAI:  C$ _* h+ j" V' Y
    我:X
    - O# G( L( O3 e4 N2 C* Z! O$ C. p2 m( c
    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。
    ) Q9 k6 S0 u9 J4 M" \
    . X2 G" R7 p, x1 V+ S; H2 q) c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:
    * N& s5 z2 r5 z7 ~- w2 D/ D我:Z* H+ L, s: X( j; D; l. Z5 C
    ' Y: @9 m0 n2 ^5 @2 J$ D! t
    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。
    / V, c1 {* ]6 P  l; _# H! Y9 u0 X+ t
    $ j6 V6 t4 f, M1 B) s$ \0 F, 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。+ D, B3 |9 H. u9 ~
    # h; n" M* i8 k) f( 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。& b5 ~8 V& F% n" U4 Q' P8 V
    ( j/ d3 R. X' D9 m, ~
    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:% C( E6 C9 f  D, 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。
    7 Q$ d2 G$ h4 M4 E& d9 i4 s( ^1 ]- P+ w, t
    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。
    9 y; b- ^9 K+ `/ }* d9 E, j% |( k7 H/ k# s1 y) V2 J5 \( M; X4 ]
    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。
    + E, ^5 c  ]( j0 L1 z# ^& W
    . s( A) \4 e" t+ `) N; q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。
    3 h$ s, z4 c( u3 |8 I5 G* l- f1 _  R
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