來源：ScienceAI，編輯：白菜葉

隨著所謂的生成 AI 的到來，例如 ChatGPT，幾十年來 AI 進(jìn)步的緩慢進(jìn)展感覺更像是一個(gè)巨大的飛躍。這種感知的跳躍讓一些專家擔(dān)心過快地走向一個(gè)他們所說的機(jī)器智能可能成為一種無所不能的、毀滅人類的力量的世界的后果，就像《終結(jié)者》一樣。

但包括體驗(yàn)人工智能研究所執(zhí)行主任 Usama Fayyad 在內(nèi)的美國(guó)東北大學(xué)（Northeastern University）專家堅(jiān)持認(rèn)為，這些擔(dān)憂并不反映現(xiàn)實(shí)。事實(shí)上，人工智能正在以促進(jìn)和需要人類參與的方式進(jìn)行整合——專家們創(chuàng)造了「人在環(huán)路」。

它也被稱為生成式 AI，因?yàn)?a href="http://www.brongaenegriffin.com/v/tag/2562/" target="_blank">算法能夠自行生成示例。這是他們訓(xùn)練的一部分。研究人員會(huì)做一些事情，比如讓算法通過生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)挑戰(zhàn)自身，或者生成可能混淆系統(tǒng)的對(duì)抗樣本的算法，從而幫助加強(qiáng)其訓(xùn)練。但自開發(fā)以來，研究人員很快意識(shí)到他們需要人為干預(yù)。因此，這些系統(tǒng)中的大多數(shù)，包括 ChaptGPT，實(shí)際上都在使用并需要人工干預(yù)。作為訓(xùn)練的一部分，人類通過稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)的東西促進(jìn)了許多這些挑戰(zhàn)，強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種旨在從根本上提高系統(tǒng)性能的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

就像我們從計(jì)算尺過渡到計(jì)算器，再到計(jì)算機(jī)，然后是手機(jī)上的整個(gè)網(wǎng)絡(luò)——這是另一種工具，訓(xùn)練我們的學(xué)生為新世界做好準(zhǔn)備的正確方法是想辦法利用這種技術(shù)作為一種工具。

現(xiàn)在看到大規(guī)模的現(xiàn)實(shí)世界應(yīng)用還為時(shí)過早。技術(shù)太新了。但據(jù)估計(jì)，這項(xiàng)技術(shù)可以加速知識(shí)工作者完成的任務(wù)的 50%–80%（我更傾向于 80%）。不是自動(dòng)化的，加速的。如果你是律師并正在起草協(xié)議，你可以非常快速地定制初稿；但隨后你必須進(jìn)入并進(jìn)行編輯或更改。如果你是一名程序員，你可以編寫一個(gè)初始程序。但它通常不會(huì)很好地工作；它會(huì)有錯(cuò)誤；它不是針對(duì)目標(biāo)定制的。同樣，一個(gè)人，只要他們明白自己在做什么，就可以進(jìn)去修改它，并為自己節(jié)省 50%–80% 的工作量。

他們稱這種特定類別的技術(shù)為隨機(jī)鸚鵡，意思是具有隨機(jī)變化的鸚鵡。我喜歡鸚鵡這個(gè)詞，因?yàn)樗_地描述了他們不明白他們?cè)谡f什么的事實(shí)。所以他們說了一些東西，這些東西聽起來很有說服力，或者流暢。這是我們?cè)噲D提出的重要觀點(diǎn)之一：不知何故，我們?cè)谏鐣?huì)上學(xué)會(huì)了將智慧與口才和流暢聯(lián)系起來——基本上是說話得體的人。但實(shí)際上這些算法遠(yuǎn)非智能；他們基本上是在做自動(dòng)完成；他們?cè)谥貜?fù)他們以前見過的東西，而且經(jīng)常被錯(cuò)誤地重復(fù)。

為什么我要說這一切？因?yàn)檫@意味著你在完成這項(xiàng)工作時(shí)需要一個(gè)人在環(huán)路中，因?yàn)槟阈枰獧z查所有這些工作。你去掉了很多重復(fù)單調(diào)的工作——這太棒了。你可以加速它——這很有效率。你現(xiàn)在可以花時(shí)間增加價(jià)值，而不是重復(fù)枯燥的任務(wù)。我認(rèn)為所有這些都是積極的。

我喜歡用會(huì)計(jì)作為一個(gè)很好的類比。60-70 年前的會(huì)計(jì)是什么樣子的？好吧，你必須處理這些大賬本；你必須有漂亮的筆跡；你必須具備良好的加法技巧；你必須手動(dòng)驗(yàn)證數(shù)字并檢查總和并應(yīng)用比率。你猜怎么了？這些任務(wù)——沒有，零——都與今天無關(guān)?，F(xiàn)在，我們更換會(huì)計(jì)師是因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在用更快、更好、更便宜、可重復(fù)的東西取代了他們過去所做的一切嗎？不，我們今天的會(huì)計(jì)師實(shí)際上比人類歷史上的還要多。

有了這些大型語言模型，比如閱讀理解和語言編譯，我們看到了在這些大型文學(xué)或文本上訓(xùn)練的大型語言模型的發(fā)展發(fā)生了重大飛躍。順便說一句，沒有太多人談?wù)摰氖?OpenAI 不得不花很多錢來策劃那篇文章；確保它是平衡的。如果你通過兩個(gè)不同的結(jié)果在兩個(gè)具有相同內(nèi)容的文檔上訓(xùn)練一個(gè)大型語言模型，該算法如何知道哪個(gè)是正確的？它沒有。要么必須由人來告訴它，要么它基本上默認(rèn)說：「我經(jīng)?？吹降臇|西一定是對(duì)的?！?這為錯(cuò)誤信息創(chuàng)造了肥沃的土壤。

現(xiàn)在，回答你關(guān)于這個(gè)提議的暫停的問題。在我看來，它的動(dòng)機(jī)有點(diǎn)愚蠢。許多支持者來自一個(gè)陣營(yíng)，他們認(rèn)為我們正處于人工「通用」智能的風(fēng)險(xiǎn)之中——這與事實(shí)相去甚遠(yuǎn)。我們離那個(gè)很遠(yuǎn)很遠(yuǎn)。同樣，這些算法不知道它們?cè)谧鍪裁础，F(xiàn)在，我們正處于濫用它的危險(xiǎn)地帶。最近有一個(gè)來自比利時(shí)的例子，有人在與聊天機(jī)器人交談六個(gè)月后自殺，而聊天機(jī)器人最終鼓勵(lì)他這樣做。

因此，我們需要應(yīng)對(duì)很多危險(xiǎn)。我們知道存在問題。但是，停止不會(huì)產(chǎn)生任何影響。事實(shí)上，如果人們同意停止，那么只有好演員才會(huì)這樣做；壞演員繼續(xù)。我們需要再次強(qiáng)調(diào)的是，流利、口才不是智慧。這項(xiàng)技術(shù)有局限性；讓我們揭開他們的神秘面紗。讓我們好好利用它，這樣我們才能意識(shí)到壞用途是什么。這樣我們就可以了解應(yīng)該如何控制它們。

END

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