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标题: 所谓三联与赫拉利的技术迷航…… [打印本页]

作者: xiejin77    时间: 2024-10-16 14:35
标题: 所谓三联与赫拉利的技术迷航……
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。" y4 Q0 `' Y+ S

: ^6 w/ N5 I8 q$ u) D  K" w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。5 Z0 q7 p+ I( \
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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。
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; I4 J* f  e$ g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。. Y2 _  b, s0 h/ `* \" B! b( k9 \

( d' c* s! q6 t2 C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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, F7 j0 U( Z& G0 B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。
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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。/ p5 E' G. L* Z5 W/ ~$ u8 [
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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。. y/ ^$ W1 U! w( ?/ C! S) ]

; t; O0 b1 _* \& v2 |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。* G! S5 h( J5 f) h

; j, ]3 X+ m, W3 L8 T' @" @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。1 a8 ?; V4 _0 u, f) d/ b
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 r) E5 y9 L" e" L) E2 s& R  z

$ ?( `' q9 r' T5 }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。- u" R8 ?" F! S$ [+ p6 P0 s

( B% x4 ?  b0 a三联的原文链接
作者: 宝特勤    时间: 2024-10-16 18:59
首先声明我是人工智能用户,不是专家。* a8 |7 r9 U+ U7 L/ f
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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。”
作者: 晨枫    时间: 2024-10-17 05:31
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。
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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”。
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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。& h/ h1 A. ^  y% {+ n+ a
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这篇我可以盗用吗?转帖时会注明原作者“xiejin77”。
作者: xiejin77    时间: 2024-10-17 07:10
晨枫 发表于 2024-10-17 05:31) i0 b: M2 d3 G6 l
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 ...
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晨大自取便是,我是您的读者和拥趸,不胜荣幸
作者: 孟词宗    时间: 2024-10-18 03:49
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。! f$ A9 F3 \  i1 V2 m

& A1 z+ f1 V. O- Q: 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。- Q  q+ M0 X/ E. f7 w4 c

0 V8 G" C7 q" w* s& I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。
作者: 孟词宗    时间: 2024-10-18 03:52
晨枫 发表于 2024-10-17 05:31  Z0 a( P( _( b& z9 @5 ~
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 ...

7 X" y$ z  L7 }9 l+ v& ]; y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。
作者: xiejin77    时间: 2024-10-18 10:37
孟词宗 发表于 2024-10-18 03:49! Y7 s/ e& X! K- }
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 ...

1 k% g4 E$ I/ {. _+ o7 P( |* z* h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。
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; G. b9 _8 i4 k) H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。. L4 \: N1 i1 i

1 V: u0 L. X4 k( b7 O( v2 ?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。
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3 m  w$ c+ v+ Y; z5 r4 M4 Q+ z这个意义,延伸出来,确实也不亚于智人打造出的石器……
作者: sleepyr    时间: 2024-10-18 21:57
最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
! N0 ~# b/ w5 M; X0 p9 ]$ A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。
作者: 孟词宗    时间: 2024-10-18 23:25
sleepyr 发表于 2024-10-18 21:57& a$ k8 h  `& P6 Y  e  t
最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml3 c! y. U$ h# h% O- [7 z  w/ Y- r
如果大 ...

7 n, v. k4 Q; d1 r& C) o3 K( Z7 E, P/ f' 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。# d4 [8 g7 M3 c( F9 a
2 ?# Y3 r8 F, _; X" g
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。) _  F5 Y6 }, z4 d
+ `0 L# |" u  O
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.5 I. Z) w( f5 Z/ [* A

1 d4 R+ A$ G8 _* ?7 [! o% ]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:; R- D2 ]) J, }5 U! ]  V& a
我:  A7 O9 z* O, \5 g  f9 i2 a8 h# I
AI:  B& \. H5 ]; o/ z4 e: i4 N
我:  B
8 u: l# R1 L. ^( B8 Q# {AI:  C
+ ^5 i( E9 T1 N- i, x% |我:X
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' h- w4 q: C+ ?( }8 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。4 c1 S& q9 s1 E9 [: J
* I) C0 m9 ?: V4 W$ w3 |+ h
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:5 P- J% J5 s  K. u( Q. Q
我:Z
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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。( G( a& k( `; R; G0 u! E6 o7 N. _
( o% b& ^3 `, Q8 M  X
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。
6 K" I3 v. _/ p4 `* ]1 g7 y  _9 U1 k( O2 p9 M
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。
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7 R/ i. X2 j7 O  o* Y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:& g7 _* r. K. s6 ^# H. Q) R# c
“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。
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% q0 ]. J& `) t9 ^% U( V" y2 ^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。
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) u& @# x, ^/ g# F6 l2. **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。1 |$ h' Y: x% B; k
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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。
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