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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。# ]! X/ I4 x7 m5 d+ ?

    + T) J: d- u% c7 M4 j- 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。: [6 n) o) X5 \2 n& |0 N) l6 n

    ! R; Q6 o) D- Z' I0 G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。; A! q$ Z/ X/ g+ u1 n( K  J) b
    / j0 B4 h3 p1 i
    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。; w' ]) J, a( h* A% n4 n+ g
    1 r6 u8 l( z, l  K' ~9 |# v! y* y
    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。
    * l' `+ w) r0 D2 ^) U0 n5 L  d- k# E; g1 z1 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。8 Q) \4 U/ S6 J7 _8 u& r

    ! \  n' [  K8 G  y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。
    8 O! b6 U6 H9 }' W3 z4 F' A$ F. B! S3 J" b, z) y0 w4 i9 g, 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。* P; v7 E" c. `
    3 K1 q- t% }5 Q8 V7 L+ N/ r
    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。
    " D' Z1 `: ^$ q) ~# M0 B5 ~- s% c' @8 N2 `, U
    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。
    $ s8 D5 ~% ^% b, @4 ^& I" I, {/ }) L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 T" Q- V7 d# A- T2 `

    / V$ n9 ]8 ~7 U: c( l. E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, d0 T" s) p/ T( J
    0 _0 N2 L1 ?2 M4 Z8 w. Y
    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。6 {5 v* h" T+ f$ \: V& Z9 t/ ^; P
    4 W! e" ~& K/ H9 R
    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 @4 ?  G' F- c9 [' P5 S. w+ ?$ y2 R8 e: v1 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”。2 d4 R3 S2 g9 R

    / q& }+ V* i3 }* e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。5 w8 R9 R& _; I, ^
    ; f8 }1 @% |2 o1 n' V2 Y
    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# S+ i+ X! T. Y3 l: k
    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 ...
    ; r" L: p5 o4 Z, L* r5 p
    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。
    & x- x5 w( K; \" C* H3 p
    , u' ]' I/ ^( M+ Y) B) v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。3 G$ E" a, G) j+ o
    1 u4 ]5 v" y) G
    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
    % X( t; {  d2 Y; }+ P0 b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 ...
    9 i  X1 y( h. n
    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. q* O3 p6 c1 E, w) g; B/ M5 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 ...

    5 v9 I/ n5 k0 g. n2 Q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。
    ' s8 {* _' o+ k1 {7 Y. d9 ?2 y! C. H6 u8 S9 s; b8 S6 W- q
    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。
    # `, |3 U$ r5 i* i
    . b0 E% T. `) a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。0 W1 ?% K* D$ F: T8 ^/ r4 o, }
    / O" i# P+ w9 y* a" K- W  X; @9 v9 O
    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.shtml2 a! p7 Q( h0 |) z. I
    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
    * h0 g' b/ N) Z; W/ s# A2 `最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml
    ' m) h* ^3 d4 l2 k- r如果大 ...

    1 L7 _" u6 \; W& d
    1 S, ^/ I# d* d' Y/ 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。/ w0 |" @+ y. _/ E4 D0 R2 G

    " c/ c& e$ W4 @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。) g: Y7 ~( x5 S; ?. z
    * P7 m5 H, w" C; ~! i
    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.
    4 M% t3 @5 ~7 L7 ?! H7 u/ p
    " K. }, T+ v. OAI 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:
    - c. V) G; r0 K. y我:  A
    ) s0 Z! ~& e6 t9 R. ~AI:  B7 l. M8 }. S- N, n
    我:  B
    ' w+ a) N' L, C! O9 ^) {AI:  C1 G% J+ `6 o3 Q5 s
    我:X
    5 N/ [3 L' D/ G1 B& D3 [4 A  N& z  d" 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。6 y9 ]0 h% `! H4 O
    " y; v" o6 y# @! K! c! w
    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:
    3 ~# N0 o" S) Y+ ]- u# P+ V, O+ @, P我:Z8 }+ F1 y. T* d: r- t7 e: E% t

    . b# \6 e$ F2 _4 r0 j: p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。
    : h) ]: L0 i$ m% X! Q# g( t% r1 r# R) h0 p% K
    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 J) ~! |2 P- r1 ?. I4 [& h' n7 V+ M# S! L6 I- X' 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。) |& G+ @$ \. c5 Z

    3 K7 ]4 o( y# h2 _( E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:3 y" E  D1 }7 O9 U. `- [3 `7 k
    “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。& R& Q) N% P' d% X

    & h8 a' S& M/ B# m" u- e. R1. **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。; x. g8 ~4 v2 l8 i" p5 A$ C

    / j. q5 c: V1 B  r' C6 {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。
    ; M3 \' {0 s- y9 S
    # {  {6 o- B" h0 h4 M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。

    1 g0 C! X1 h# {& |' i: C$ O) R( `
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