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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。
    8 R! G, C7 ^3 l1 H9 H2 E: f, J6 w2 ~* X1 v/ S
    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。( S+ ^4 @# ~& x; U

    $ o* S3 \9 k5 D; B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。( }( Z# I- K7 C8 j

    1 ~& r; ^6 s' C9 Q  z/ D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。$ f6 b/ F3 d4 Z2 Z
    6 j) V4 L; S3 x% w
    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。* W8 P8 z8 H1 |* ~! B; f# n4 ~9 K

    . C7 Z6 C; U* m0 P3 w( R" ~/ L3 j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。  D7 i; |# t% T9 a, x
    7 x: H7 q* G! e4 T% N# a. m6 j
    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。0 g' G5 R; h9 p: d+ Y

    3 a4 Y6 n" V; X, ^, b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。
    3 _: u+ d* `6 P, w0 s8 B# Z9 X. Y1 B" e9 x  r& Y) f
    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。8 `# K! K4 D/ B' @4 V

    + E  ?; M5 Y# g. T$ 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。
    + M: `. o: y$ w1 F* e. W/ M+ n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。- n9 t: q# u+ x! y9 G9 P

    8 a. X( w, L8 O$ U1 H5 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。
    9 T9 F1 ^. U/ p; e+ e5 l+ f0 w& `& M: C: S) S/ Z+ {
    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。# X: V2 b  p) c( \  {$ `" D

    ' l+ c+ x) [( }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 d0 \. y5 }; j0 T  d

    3 O7 y; Y5 X$ C( {( R. w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”。8 }% W3 V, z4 ~1 t6 x5 j

    9 ?/ S7 Y$ T: F$ Y% P5 N. @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。/ n% U4 F) C; J2 p7 @# B
    ( g( }# l1 e4 s0 m* n; H" C7 e& A' Z/ v
    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
    : `3 u% h- _8 r/ u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 ...
    1 G4 q  f3 x) @8 {1 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。) W) T0 ^! m- v5 u7 F: h9 c

    0 v9 d$ [+ ]  U% T/ Y7 j: O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。: y8 a" T: H9 j8 V! ?, G6 y

    ' r' H; V" w8 z$ 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。

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      发表于 2024-10-18 22:41
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    该用户从未签到

    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
    5 f; K* p% a5 @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 ...

    0 D, {0 H5 Y9 E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
  • 签到天数: 227 天

    [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
    % ^. k* Y% J2 V* k4 L9 o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 ...

    0 i/ u3 E- F5 H0 C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。
    & @) N# v- @6 \$ [  M8 D, L& |
    - Q5 O$ [! n* p; f, X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。: W, _# c8 y! Z& n( W: w$ q/ t1 O
    # Q" b7 w7 o" ?* C, E4 O
    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。
    " T- p! J# d* y0 {7 b$ s4 [$ e+ o2 L3 d: I# `$ `1 ?; w
    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
    9 A7 ?: V& F) C  p2 _& R  f# Z& ]7 S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 21:572 M0 d" }  R- p+ p1 |1 X) ^/ F8 m6 x
    最近这篇文章挺有意思的 https://finance.sina.com.cn/roll ... cskmnf2768775.shtml9 e& Y8 {6 K  A# N
    如果大 ...

    5 e2 L& S  A  v9 m; e) P1 X: r1 c
    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。6 X; B/ ~. k( B; }4 t! a

    1 F& z: I) o0 y) T( ^+ 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。  R, A3 P" F( Z/ m

    0 Z( b6 g5 p" i6 p- ]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./ M; p9 @4 I( Q! @  M' _9 m' M$ v0 w
    ( ~8 {/ H- [' E. W: {3 \
    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:
    " O7 ~, L7 D/ `5 U" a; {我:  A
    ) B7 [8 p% C' K6 KAI:  B7 f1 Z7 p& A) C
    我:  B
    & c: C/ x  U( Q1 fAI:  C
      t" t5 Y2 C' U; C$ A我:X
    ! f. \) G' K9 `# |8 j
    + Z% Y  e% U' {) W8 X2 k0 x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。; A/ t& Y( ~4 t
    7 z0 j8 M5 I( o- k, T! G4 l
    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:/ c  X; S: V- o& C; M: b+ l6 K  A
    我:Z
    2 i+ F' r; k7 B" H7 ?; t* X) g; O% ]2 g1 J
    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。6 g' E# i4 Z5 P& n/ ^
    ' O  v* C/ b% ^+ z1 o, E
    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 L1 @: B6 o9 x, s; }. U2 }" p# C6 w) t5 f
    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。
    8 V& v3 k# G6 z4 ]3 Y6 H0 T5 v" U! {, y$ D4 \
    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:
    5 V' z! Q3 X1 r* h2 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。
    ! M& l! Z5 J# F: D: w3 B! a
    * F- W/ D; U/ u5 S; H1. **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。+ a3 o$ d0 T9 h- u" U
    4 n1 f3 ~0 a# Z1 S( B: U8 q/ b* x1 L
    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。% t3 F  D1 z- s% n! G

    % ?$ c4 U& o& M" O# B2 K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。
    : U. p# ]# B8 d5 d! @( h1 Z
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