所谓三联与赫拉利的技术迷航……

xiejin77

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。

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。

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。

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。

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。
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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。
1 Q) A; e, n7 _& s# T1 k
' {& H) r" M, i$ X7 ~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。

% `" m( j0 m& ]. W8 |' R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。

) c* C& D) P* h% L3 U1 |# I8 t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。

) |# i6 H1 h" D; {- ?1 M/ t: P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。
7 J5 U# }9 E8 \% {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 U( X. q; i2 m6 X/ h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。
) W. O0 M- g# U
三联的原文链接

宝特勤

首先声明我是人工智能用户，不是专家。
- R" E% m* I. B; K$ s+ i
, f+ `9 w* x* {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。”

晨枫

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。

9 O( G& i2 q0 ?# f1 q' O) 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”。

$ }+ q$ y! `5 l. r$ F0 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。
0 E! P) ?# z# W: k# }: j  a+ y4 f- N
, z, t# i0 B8 B# I这篇我可以盗用吗？转帖时会注明原作者“xiejin77”。

xiejin77

晨枫 发表于 2024-10-17 05:31
- [$ `  Y- N8 f( _8 M* M6 M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 ...

晨大自取便是，我是您的读者和拥趸，不胜荣幸

孟词宗

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。

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。
7 }1 d& K  C1 V6 A
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。

孟词宗

晨枫 发表于 2024-10-17 05:31
. e& n+ Z, l" U0 M" u/ 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 ...

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。

xiejin77

孟词宗 发表于 2024-10-18 03:49
: h" d* t- v0 X3 ]0 O1 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 ...

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 r1 [4 D) f/ ]+ I8 l5 @
$ z& ^: l! J/ k- ~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。
2 H- m/ n0 C& G& H
) K& }4 P# ^: [( @/ ]6 F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。
  J4 t. ^  y- E( p0 Q4 P
这个意义，延伸出来，确实也不亚于智人打造出的石器……

sleepyr

最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
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。

孟词宗

sleepyr 发表于 2024-10-18 21:57
最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
8 W  ], w- C/ ?7 D6 ]如果大 ...

& D& g& l% u  I9 i! \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。

/ Y: n3 d3 A+ W; p, z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。
" J7 ^( W; p; r: L  r4 Y" r8 w- z: J
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.

8 G5 W" a6 s/ X% K3 G7 |' ^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：
3 j' ~% e( ^; p0 C" L) t, t- _我:  A
0 U3 j. d+ D4 \6 s! P% w# S5 z$ Y0 WAI:  B
8 G7 M2 a0 N4 n, O( J, c我:  B
AI:  C
5 M3 q! w  T; |% `我：X
; s1 D6 ?) l& c3 @
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。
7 U' Q9 W  [! x. f' k
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：
我：Z

0 k- o1 D( X  x" 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。
, w, b5 [; G+ w' x3 p) l) G& 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。

& I6 P) y" G& q/ M8 B) \, N6 d9 j: D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。

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 C" C7 \6 y# A6 \3 x- H8 R

“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。

$ n7 D( l! s8 [# l1. **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。

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。

4 }; w7 |) c4 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。

2 z" Y& s/ r. v& d