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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。" E6 _! `5 g4 Q! ]' J6 s4 M- {5 Y; N
    # Y1 c% e6 D0 h  [3 D
    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。  k5 \! f2 Q3 n2 Q
    1 k1 B% x0 A5 s* A& I1 g. P0 N
    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。1 K! A/ M" ^6 p( _* F' j

    / ]" e; z- o7 G4 Q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。& ^1 C# f' c7 J4 S6 _' P

    4 C  B( b( z5 d% ~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。
    1 g. \6 m9 f7 M" a* h9 P6 S+ ]! x! A4 o
    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。
    / e6 t( U! {5 c: x" D: t/ x! F4 }) ?$ o* Z& b1 h0 m
    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。6 Y% q& L, ?- g. Z

    , E8 Z6 S! s6 ?/ i# ^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。8 z7 t5 Y9 G3 _: `# L
    ( \& Y" w% `- H* \
    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。0 D2 N6 ]  M. H" K7 |
    3 i8 V" o  |# Q" ]- q
    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。
    & r7 D1 d8 B# }. Q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。
    ) |, }6 C7 ^% s$ O' {1 c9 F; m  g) `4 t0 s, T( U7 Z, M
    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- V& K( r! Y) s" t3 x( o; C
    % U# h1 j+ T" r" v8 i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。
    4 A, k$ J7 `9 k- \$ e! h& M( _; o2 l
    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。8 S/ |) B. l3 r  T  t: K. o

    / y  e; s7 W. r) |/ g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”。
    + z( z/ q& m* h& q9 D/ P1 `3 Z
    " D1 e6 H' Y8 k$ [# S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。. \1 k3 h& F" Y  n9 ~3 Y8 Z
    / J0 ]+ V1 H4 B  ?( E* t
    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
    ' D( a2 g. y9 v9 l: Q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 ...

    3 p0 B9 S6 j3 ]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。
    9 V( \# a9 m6 t+ d  I2 {
    , |0 W$ k$ q! @/ o, p( 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。( l* q4 n8 i. o. p" H

    % n$ J  p) }% z8 _7 U# k0 e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 05:310 N9 G5 M0 x  Z1 S3 T
    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 ...
    ( m* I% e! D! ]& 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
    " @( |- ?' m  ?( x; \0 B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 ...
    - E) n& l" _; `0 y5 t
    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 t$ x1 b2 n6 X- q" w
    & i: L$ O' U3 s5 s+ C0 @! 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。
    % A" H& N& f& y, P/ t+ H
    3 ^' q! `% O) u3 c/ X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 Z, H# c; t3 V$ |! q# q) y0 V9 W0 n" _$ x6 \  Y! y; e+ D
    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' d9 l$ Y+ w- _1 J7 ~* m* B
    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
    & W# z8 j$ A2 q最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    : S9 j# O! T/ m9 }2 j' U如果大 ...
    " o! ]% ^2 p9 C9 J1 D3 x1 O

    4 q$ I+ M7 A' z' 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。, W1 N- O  o. C( I; X! }7 l

    ( s) M7 E# x' w! g# d2 s+ i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。
    ) [: j1 K! {9 ]& T
    * x" }  ?; w& E- v3 m/ Q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.6 D- k7 K+ l& }4 P: w$ J
    , W  U" P5 x: n0 y
    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:
    7 L& j. }4 z. j4 f% z# v我:  A
    + V2 u! i7 C. R. a# K5 IAI:  B& j/ M+ ]- q! l" w/ Y2 N  I  |0 \
    我:  B
    + F- k! n: D$ J& h( c- r) WAI:  C
    ! T$ r1 h5 W) c* ?* N我:X* j# K. j5 b( s# D

    1 l5 D  g; M6 _' Z% k* E9 `4 s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。0 P) k6 p: z4 {/ }$ V) m$ o
    7 i/ r, F8 O3 X2 e7 J4 `
    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:
    / ?* O3 ], a; Y0 l1 v. U我:Z4 A  ], e5 m+ o  I/ w9 q& t% D7 p
    4 N% c% I6 s% R0 {  S8 j0 q
    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。! Y! S4 q" m+ S
    3 h' q% b& J& }& Q+ d% m4 C# M
    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。8 O! y* a" a* O- H! y5 v) l
    + E; [6 K! Z  q1 r  U3 u
    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。
    1 S$ l5 X2 I  w# o) Q
    : F' e6 ~( d) F2 r7 L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:/ \4 e4 I: |9 s% w# I
    “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。
    4 A% ?1 U6 N' m9 B% i* b2 K% |4 P, w" I1 U7 x! a, Z8 e
    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。
    # t4 q; S+ Q" @2 `% X1 P9 L6 d8 u$ K8 ]% ~3 v
    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。
    " Y# Y: o& R* F! D& P( Y. ?, k) W# D# P7 X& l/ u- @) H) d' `
    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。
    0 l8 u: b8 r: U$ e! O/ t& X4 j
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