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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。( s  _; r6 R& b  D

    8 ]8 {" ^* k' X3 |4 L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。
    . e. d8 K  y. G* x, {, y1 w4 P! H. f! j2 S
    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。
    $ A7 K0 l( j( X4 `/ z7 Y& p. N: B" H" n  T$ W( @# p
    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。
    5 a6 y8 U5 ~# l1 D* @
    1 @( s5 U8 I2 `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。
    ( M2 x2 P: }' Y! x( i/ z( w% A6 O# _1 \: 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。/ C, ?4 o: B7 o( f- K% J/ K3 z6 w

    8 i# q& ~7 W, [- G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。
    . m8 C( C$ `3 s
    1 j7 F% j  L% 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。) E& Y& I6 k/ _* n3 Z( w* e; ^9 K
    " i0 N3 i: H6 J$ e9 R, P$ r" N3 e
    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。
    3 Y, w0 s% m# H- z1 {3 p$ c% V: [! U  g
    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。
    * @5 I2 @1 @" m6 R! W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。# @3 i# U) l! v' U5 r: h

    # h/ G9 L+ p/ Q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 \0 I5 p8 p2 x

    1 l3 ^0 E* x. E9 ~! a8 {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。
    - _  [' A& H0 F) n+ A5 q( l9 F* p8 H' [
    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。  e# z' E* p$ H  u' o

    : p; @2 _9 L" G: q/ }6 ?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”。1 V) X4 c9 N& Z* S& l7 Y4 M  L# a

    8 q4 [% }4 \% d$ O4 C! E' N9 p7 t3 L! C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。7 X: ^! ^0 S: }8 @

    : Y/ Z1 f( t: F: T% Q& R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
    ) g1 n# c5 R2 y3 E' r  H! j& ^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 ...
    ' v' g1 s. r0 k& T8 n* @* ~% [
    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。
    , J- t' c3 _( m; C5 F% S/ P5 c/ a* p. O" E$ a3 _) R- H# E( C
    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。+ t: n$ c0 F9 E0 Q
    ( `  M! I& q% \5 t/ F( Y* y  y0 @
    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
    3 \; y/ J$ I$ E, v* \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 ...
    : ?: D* a8 L4 B% x" Q3 b+ C& 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
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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
    ! R2 u- t/ Y  G# Z; 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 ...

    ! Y) i% j* Y8 s& c; @/ n- 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。5 \+ Y7 O6 }$ r! j

    8 T, a' q; H8 i* ^, t* j3 P* `7 {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。  p0 `# S' Q( Y. y5 R9 \
    / i6 O% }) T5 P( S9 e
    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 X2 M. H  }0 s0 [
    9 n1 g7 _+ e9 g. B: G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
    ( D- d" n, \) O& B% Y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
    " g) d  Y/ w3 C+ b最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    0 q% V2 J. n( b& }5 t- z/ R如果大 ...

    5 y) _# D# r: i8 X; b5 L
    6 T0 g9 I) G! g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。
    , i5 C- J5 I* Z  z* G- y3 `1 F, K- ]( X0 t. T1 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。
    9 {5 A  n2 u* Q. ~2 X2 {
    % b0 a0 u+ s/ v( _3 l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.
    , S) o5 S# s! p7 V# J% ]) T  C. D4 ^: _
    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:0 x. B: V' n* t% e% y& u
    我:  A
    . k' b& f: T$ L# k. v* wAI:  B
    $ y8 _& v+ A; c5 a! u我:  B
    - o1 d3 ]: n4 zAI:  C8 U# g+ W9 O: y! k* x
    我:X
    ' C1 r( J7 K6 w2 I1 Q0 _' I0 V( B9 z, n7 n- }* @% 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。# ?4 y: @7 _. Y) s; B
    9 s) I4 J& C! }" 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:; |# c3 C" C7 g- |
    我:Z6 J" S# ~, E5 O6 Z* c/ |

    4 F) e! p# C( i0 Y1 F3 \' |6 ^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。
    # _) J) A6 E; G: M* r7 L' S! ?
    & u# E0 M/ v  W8 k# n, |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。: z/ l1 f) w" s9 z- ~" z; o& Z
    + a! X  X- Z! H9 j" C
    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。
    $ g0 p. x+ R& L, B! _+ c
    0 S& O6 c5 S( D2 C; N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:
    / F5 @' [+ ~: k4 A, V: F0 s! `8 Y9 ]
    “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。
    * ]1 [" l0 S4 M, C" q+ Z5 Y
    8 I, p0 D! m) d" X) p1. **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 d& e3 o& e4 ~4 F! E( z* U

    $ {3 {. K9 Y& u, z' t# c2. **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。9 E4 ]* b! j# a. x, i& J0 y

      m+ \, `) r% r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。
      D+ g5 ~/ \4 M$ \) B0 D" ~
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