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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。
    / u" P; q* D$ Q3 g$ A( [: |/ U7 [3 l9 Z' G) d2 R
    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。, M9 k. M. A8 n- G; r4 T+ J  f
    6 P' m. }+ N. Y2 s7 M  J
    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。
    ' Y, |% h7 R6 f2 b$ D. I( Z$ I' u: p7 B4 f, c6 G& o% S
    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。; T4 H+ e0 i& f" T) z* O. q
    3 y7 y! s% \( X! a, a$ z
    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。8 C: W6 N" @* ~( R1 f. L  ]! E

    , L3 G0 w  P* Z) e( A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。
    9 N* {$ f( q+ v/ s- X9 g' M! a$ j9 e7 d
    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。: I9 }3 |% Q/ m' B0 N" X! U3 Z( ?
    8 m/ D( u3 \9 T, t  U
    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。  X  j& H8 U: \! H% O

    9 ~8 X; A- N7 a( l( U. ]7 n! K7 w  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。7 j9 o" x- m' d4 N

    " X' v6 Q9 i! G4 ~* z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。8 L5 P1 C0 I1 ^# C! o& ~' H
    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。
    9 H( Z% `: r; B+ Q& W/ D! K) K' _
    6 ]6 S3 [1 F1 U  Q5 C. y. f' K4 U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。$ e: ~" r6 `* F1 a
    / L8 K. G1 m7 H8 B) _& h
    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。  X' X2 I* A+ h% J: f4 {7 M2 f
    + H) r6 Y& N* n- t
    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。9 C+ n/ g( ?- s2 T" K: T! q" K5 A
    7 i6 R% C" f& W1 u. N. Y8 M
    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”。6 ^" h/ r% b/ q- {) I: Y

      f/ @1 L( Y+ n8 G8 J( L3 k. R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。: _( O; b0 p+ O( v1 z, I; u

      q* Q% `5 y: 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* U3 t: [5 u1 O6 _0 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 ...

    % F* j# i% p" x! c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。
    5 A# w5 ^4 h% c3 H% Z
    * Q, |8 ?+ e, d' L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。& y) a0 V* c  g( _7 L3 j
    / |" j7 B0 o! @; Z
    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
    % y9 c, N+ {& }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 ...
    + Y" _% u; F$ Y" V2 e1 m6 H
    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
    " t2 \) D/ o5 }7 G7 `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 ...
    : Q& y0 V& X, E( f; }+ o
    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。
    . f& u: Q% P% D8 E8 W; m( e; B9 d" w+ }5 V3 I
    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。8 A- k% A# M5 K  c

    ( v/ M$ P0 y( r) Z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 \6 i& a1 D- b5 [% c1 I* {

    0 `1 |/ X3 y/ T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
    2 J' a: z1 s& S/ Z: r3 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。
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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' B, Z+ f' R" q2 Z- p- \# s6 Q7 S
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    $ s% B4 q/ E( [3 k' a如果大 ...
    0 k4 U7 U5 t2 \
    " L, u1 N  f0 s/ u; G, e
    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。, J" Y0 n8 \: g( J, M
    $ R( K& e8 a2 d- ]3 E+ v
    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 i  d/ {8 Q$ B  O4 u& M

    7 P8 R% [3 Z0 ^$ g: A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.
    . Q' J; e/ o# `! c; y
    3 F  Y+ F* W) qAI 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:* r9 k5 x( G& x) C4 E5 G& o1 m8 J3 \
    我:  A
    ! S  z( M! q. u4 z& mAI:  B+ a" p  X5 X* W: p4 P! o
    我:  B+ i% a- V" x) b7 j6 w! C
    AI:  C6 [0 @4 m6 N- I( ~8 C  c' g7 `
    我:X# |3 {+ |; v" H* K

    : k: B. Z+ i4 m: T+ }8 S0 r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。! j$ B+ j9 i0 @  C: T! b
    ( x, b, C! k. d. [5 n" 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:# R1 i0 `9 X" ^- Z! Q& J
    我:Z8 \. R- K( ]7 O8 u

    5 k$ {! @) q" u% e$ f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。
    8 l  n, W: A  f/ W) R+ X1 F: g' ?* _7 ]. Z
    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。1 g& T9 g  a. }1 t0 l0 J: q
    4 o0 D. [" z4 d9 ?) S8 ^2 Q. `
    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。2 G! m4 O' f' {% |. C) p/ t. u8 l
    ) l5 U/ t( C. Y% e5 [* q
    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:
    0 ^/ K& t# o) p3 Y8 v$ i+ U$ _$ y
    “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。
    / G) U: o/ D3 |2 U6 o: T! m6 [: O7 [$ ^/ N
    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。
    + x3 s* I- C+ D+ i/ s% S1 I
    & }6 D* |( Y2 B! B+ c# ~* X  c+ R. Y$ E2. **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。
    8 }+ h+ A. z9 L$ [7 \
    ' B1 m/ h5 Y$ R1 V: \* [% U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。
    * O% j  e' p9 S4 b5 G: E; ?
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