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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。' K. A/ W' `) J* ]9 B
      r& D4 j4 Z) a1 d5 v( u8 G0 W, S9 ?
    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。
    ! P. C' f$ ~/ Q$ E% F! i
    1 A( {! n( `/ l' Z# _6 R' S6 T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。0 L/ s' E! C/ j' Q' U$ J$ N
    , l5 j' ]+ M  x( S1 e
    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。' z0 F$ Z, T0 w1 b7 X. r# j
    0 x) i& ]# |0 @2 G( X. B8 ~, V
    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。! g% j* ?$ l9 p$ ^* u- n1 R
    4 ]" z7 O2 `. F' L3 U% z# f$ 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。
    7 @% V4 D" K  B, U; L  Y, C: F: O( x4 B. r' _
    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。& W# P3 p  j' `1 F+ @2 o
    ! {$ c; E+ A2 u. _0 `' w" K
    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 _, M5 e, S$ z) @

    3 s$ }7 d5 D3 \" z$ m5 {+ O) 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。5 |5 A2 u) f6 S# [
    : G' X$ K' Q5 |% W/ T4 }
    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。5 T) Z; P: x  q, {4 a+ e
    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。# K  U0 @. s$ U) z5 D0 a" I1 U: Y; N

    . ]  o$ ]; _% ^7 e* V+ O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。
    7 {  h9 J+ ?1 s. w) n2 b6 W/ o: m) c# V
    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。+ {; K% Z6 n6 m3 [1 W

    1 k) C4 f! J! y5 Y* w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。# f* _+ A9 u9 z7 j& o- M- {
    4 `/ s* }% A6 a) C! x6 A
    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”。9 J- L* E. B5 R! C. Q9 B9 \
    ; t, }9 P6 ~6 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。: a* Q8 m2 L3 X% x
    + g% S& i' x1 L- p" g8 Q, `, j
    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  r6 |( @- d5 k" W
    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 ...

    " {! u) ]  n$ b! r3 V3 a2 e6 O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。
    ' }0 n; E2 [! E4 @& u9 f1 L4 d, M9 g5 K6 j/ G% q- J7 t3 D+ I
    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。5 V+ i2 _. v1 h! z
    ; H7 ~: ]9 T+ M/ i" N: b
    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% U& a8 u: z8 v; E4 e. c
    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 ...

    2 Q1 t5 L% \: D1 d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
    9 a8 _/ W5 d. t0 a$ e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 ...
    & s  \! L" h7 s4 Q. @& m2 ]
    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。
    : w. V$ U/ v! `) A' K" t7 q6 [! Z! w& y0 |
    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。( P- [, a/ X" D2 B1 h
    1 X+ v, B' Z* g# O4 Z2 e
    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。
      V/ a) H; K4 F2 L6 N, A  \
    7 ^* b- Z2 ^+ ~( b' o3 U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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    给力: 5 涨姿势: 5
      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+ c0 _- g* i! R: ]1 ?
    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
    9 e. j: f3 t' W( _0 f/ z  i最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml0 d2 i* D# p7 T$ `8 D
    如果大 ...
    , P" @8 ]/ v2 Q
    1 ^5 h: f. u: ~* i: q! u& N
    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。
    7 h8 {5 ]8 Q! V4 |) p6 w: H! k6 H! |9 I+ D( l9 g8 l, ]3 o
    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。1 N8 A! ]. V% T: N

    , u3 o. x8 O4 b" i5 z: |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./ Y' e# E' U- D! o6 S
      B7 h; ?5 Q8 u
    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:
    9 l  I* Y. {5 Z" L8 p我:  A
    + l+ \- E  @; F6 s' z" m2 l- j* JAI:  B
    4 o4 A# ^5 J' M3 @, _我:  B
    . p# s* \. b2 D6 E: }AI:  C
    ' S, I5 ]: a# s: V我:X# H, T( u: q$ ]% Z8 k) t& g, a) m% j

    4 l0 h- _, K+ D. j! ~/ q( U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。
    : \( I3 R- ~% K$ K8 L: i
    * @9 [! B3 a" Q7 e% S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:
    ; @4 h7 u+ i6 s9 l0 u8 `4 v我:Z
    * z6 b, E! }: |2 T1 n8 _1 m
    : [3 Y( A+ Z2 y3 X8 y8 H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。
    7 W$ a5 ^8 h: o  R7 Z
    + U) }4 O2 i; Y, H+ a9 t' S/ g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。5 H0 {4 ?6 D/ K% Y
    ( I1 Q. r3 z- w9 `- \4 c  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。
    2 D1 H4 S, `! _& I
    : N  E1 @/ e" C+ g; r- K- @  T7 f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:* r! K; _2 f  u5 o. M0 T3 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。
    # v0 J  u# T+ B$ O; O; `4 X" X5 @
    * Q/ d$ v- q" N- o5 k( ]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。( |6 L, l0 L5 }2 v! W" F. r# {& K

    # D2 ~/ ^0 q! O' Q1 K3 @" \& t2. **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。% M* j7 v" Q0 H1 |& m

    9 f7 F" e+ B1 b% n3 z/ z* `0 u& r1 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。
    9 [. l, _5 Z1 L! a
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