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揭秘生成式AI,從這幾個(gè)問題開始

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揭秘生成式AI,從這幾個(gè)問題開始

生成式AI究竟是人類的助手還是威脅?它是否將顛覆我們的工作方式?

文|創(chuàng)瞰巴黎

Laure Soulier

法國索邦大學(xué)高級講師,“機(jī)器學(xué)習(xí)和信息訪問”課題組成員

導(dǎo)讀

生成式人工智能(AI)的崛起引發(fā)了激烈的討論,究竟它將給我們帶來怎樣的未來?本文通過解析生成式AI的優(yōu)勢、局限性以及對社會的影響,試圖為讀者揭示一個(gè)全新的數(shù)字時(shí)代面貌。我們將探討AI的智能性、安全性和潛在的就業(yè)影響,以及未來的發(fā)展趨勢。生成式AI究竟是人類的助手還是威脅?它是否將顛覆我們的工作方式?

一覽:

  • 生成式AI基于概率預(yù)測和深度語言模型輸出內(nèi)容,能根據(jù)用戶的需求生成各類文章、圖像、視頻等。
  • 盡管目前的AI功能已十分強(qiáng)大,但仍不能與人類智能相提并論。AI只是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成看似最可信的內(nèi)容,并不能確保符合客觀事實(shí)。
  • 如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含錯(cuò)誤信息或偏見,生成結(jié)果也不可避免地將其再現(xiàn)。
  • 作為一種工具,生成式AI讓部分任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,這更有可能增加就業(yè)崗位而非使之減少。
  • 生成式AI的未來發(fā)展趨勢仍不確定,但技術(shù)開發(fā)必須考慮AI的環(huán)境足跡,減少其資源耗費(fèi)。

01 生成式AI將掀起一場“智能革命”嗎?

生成式AI是一種新型的AI——正確

AI系統(tǒng)種類繁多,其中生成式AI因其生成文章、圖像、視頻等內(nèi)容的強(qiáng)大能力而脫穎而出、備受關(guān)注。當(dāng)前最廣為人知的有ChatGPT、Bard、Midjourney、DALL-e等,其基礎(chǔ)是大型語言模型(LLM),即經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工神經(jīng)元深度網(wǎng)絡(luò),可根據(jù)具體情境和概率預(yù)測生成下一個(gè)單詞或相鄰像素。

生成式AI有智能——錯(cuò)誤

生成式AI之所以功能強(qiáng)大,是因?yàn)樗芑诤A繑?shù)據(jù),在多個(gè)元素之間建立聯(lián)系,發(fā)現(xiàn)規(guī)律。這是一個(gè)復(fù)雜的過程,涉及大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算,但計(jì)算機(jī)能在極短時(shí)間內(nèi)完成。

僅憑此能說計(jì)算機(jī)具有“智能”嗎?雖然AI生成的結(jié)果令人瞠目結(jié)舌,但其解決問題的方法與人類認(rèn)知能力迥然不同。迄今為止,生成式AI只不過是多個(gè)弱AI(只能處理特定問題)在同一個(gè)模型框架下的集合體,尚達(dá)不到“通用AI”的水平,無法表現(xiàn)出正常人類所具有的智能行為。

生成式AI無所不能——不確定

生成式AI目前應(yīng)用于眾多領(lǐng)域:音樂創(chuàng)作、游戲場景設(shè)計(jì)等等。至于最早用于捕捉單詞語義的語言模型,現(xiàn)在則能寫文章、回答問題、翻譯、甚至生成代碼。但AI也有其局限性:其能力與訓(xùn)練期間使用的數(shù)據(jù)集密切相關(guān)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集里包含的關(guān)聯(lián)和偏見,會導(dǎo)致錯(cuò)誤的輸出。例如,中文譯法語時(shí),有些AI翻譯系統(tǒng)會傾向于將“護(hù)士”翻譯為“l(fā)’infirmière”(陰性詞),因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)集里存在對該職業(yè)的性別偏見。

此外,生成式AI的輸出并不穩(wěn)定。就ChatGPT而言,同樣的問題,提問措辭不同,得到的答案也不同!這是因?yàn)樯墒紸I會將信息轉(zhuǎn)換為高維向量的數(shù)學(xué)運(yùn)算,具體運(yùn)作方式就像一個(gè)無人知曉的黑箱。目前,相關(guān)研究仍在進(jìn)展。

02 我們應(yīng)對生成式AI保持警惕嗎?

生成式AI會出錯(cuò)——正確

請大家切記,生成式AI并不能生成客觀事實(shí),它只是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成看似最可信的內(nèi)容,但時(shí)而會前言不搭后語。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含錯(cuò)誤信息或偏見,生成結(jié)果也不可避免地將其再現(xiàn)。總之,現(xiàn)有的AI不在乎結(jié)果是否準(zhǔn)確或有依據(jù)。這就是為什么AI時(shí)不時(shí)會胡言亂語,或生成荒誕不合理的圖像。

圖片來源: PI France

根據(jù)中國香港大學(xué)的一項(xiàng)研究[1],ChatGPT 3.5版的準(zhǔn)確率只有64%。請問你會相信一個(gè)每三句話就有一句不實(shí)的人嗎?

生成AI將起義叛亂,統(tǒng)治人類——錯(cuò)誤

每當(dāng)AI發(fā)展達(dá)到新階段,便會有人擔(dān)心機(jī)器人起義反抗人類,就像科幻小說里所描述的。但我們不應(yīng)將AI過度擬人化:生成式AI只是概率預(yù)測器。雖然運(yùn)作方式復(fù)雜,但它沒有情感,也沒有意識,更不可能萌生反叛的念頭。

2015年,著名華裔美籍AI專家吳恩達(dá)(Andrew Ng)曾說,擔(dān)心AI揭竿而起是杞人憂天,就像“尚未登陸火星,便開始擔(dān)心火星上人口過剩” [2]。即使AI技術(shù)近年來有了很大的發(fā)展,但與引起擔(dān)憂的程度相比,仍然存在天壤之別。

生成性AI會引發(fā)信息安全問題和泄密——不確定

今天,大多數(shù)生成式AI模型都托管在美國的服務(wù)器上。根據(jù)美國《愛國者法案》和《云法案》,美國政府有權(quán)收集這些服務(wù)器上的數(shù)據(jù)。此外,輸入給生成式AI的數(shù)據(jù)必然會被多次使用以優(yōu)化模型,但這也增加了數(shù)據(jù)在輸出中泄漏的可能性,對于對數(shù)據(jù)安全性和保密性要求較高的企業(yè),存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)然,這些企業(yè)可以將AI系統(tǒng)安裝在封閉的本地服務(wù)器上,或采用開源生成式AI,作為替代方案。

歷史告訴我們,監(jiān)管政策遲早會跟上新技術(shù)發(fā)展的步伐。2023年底,歐盟理事會和歐洲議會就《人工智能法案》文本達(dá)成了一致[3]。未來該法案的內(nèi)容將繼續(xù)完善,與歐洲《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》的宗旨保持一致,讓AI的使用有章可循。

03 生成式AI:是人類的助手還是威脅?

生成式AI可以代替人類完成某些任務(wù)——正確

生成式AI能在某些專業(yè)領(lǐng)域大展身手:它可以起草文章、編寫代碼、制定員工培訓(xùn)方案…但生成的內(nèi)容仍需要人工把關(guān),檢查準(zhǔn)確性,增添個(gè)性化內(nèi)容,確保合適的風(fēng)格語調(diào)。因此,AI只是一種提高工作效率、節(jié)省時(shí)間、改變?nèi)祟惞ぷ鞣绞降墓ぞ摺?/p>

不過,的確會有一些低附加值的工種因AI而消失,這是技術(shù)進(jìn)步的必然,正如隨著電燈的出現(xiàn),歐洲便不再需要點(diǎn)亮煤油路燈的點(diǎn)燈人。

生成式AI將導(dǎo)致數(shù)百萬人失業(yè)——錯(cuò)誤

我們應(yīng)理性看待生成式AI對就業(yè)的影響。歸根結(jié)底,AI只是一種為人類服務(wù)的高效新工具。勞動(dòng)力市場的變化取決于許多因素,新技術(shù)只不過是其中一個(gè)。雖然一些超市里有了自助掃碼結(jié)賬機(jī),但收銀員這一職業(yè)并未就此消失。雖然在線學(xué)習(xí)愈發(fā)普遍,但傳統(tǒng)的學(xué)校和教師也并未被徹底取代。

生成式AI的崛起可能會催生新職業(yè),比如“提示工程”:通過優(yōu)化輸入提示,引導(dǎo)模型生成高質(zhì)量輸出。國際勞工組織(ILO)指出:“生成式AI讓部分任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,這更有可能增加就業(yè)崗位而非使之減少。” [4]

生成式AI還能走多遠(yuǎn)?–不確定

從長期來看,生成式AI將如何發(fā)展?預(yù)測生成式AI的未來并不容易:畢竟幾年前沒人能預(yù)測出它的今天。然而,未來的一些趨勢已初露端倪,例如各種系統(tǒng)與生成式AI“雜交”——搜索引擎與AI結(jié)合,可以提高結(jié)果的準(zhǔn)確性,一定程度上杜絕AI“信口開河”的情況。

最后,生成式AI的環(huán)境足跡也不容忽視。運(yùn)行這些模型需要大量的數(shù)據(jù)和算力,故耗能巨大。已經(jīng)有學(xué)者在研究低耗能AI,旨在減少其對資源的需求。

作者

Bastien Contreras

編輯

Meister Xia

參考資料

1. https://arxiv.org/pdf/2302.12095.pdf

2. https://www.wired.com/brandlab/2015/05/andrew-ng-deep-learning-mandate-humans-not-just-machines/

3. https://www.consilium.europa.eu/fr/press/press-releases/2023/12/09/artificial-intelligence-act-council-and-parliament-strike-a-deal-on-the-first-worldwide-rules-for-ai/

4. https://news.un.org/fr/story/2023/08/1137832

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。

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揭秘生成式AI,從這幾個(gè)問題開始

生成式AI究竟是人類的助手還是威脅?它是否將顛覆我們的工作方式?

文|創(chuàng)瞰巴黎

Laure Soulier

法國索邦大學(xué)高級講師,“機(jī)器學(xué)習(xí)和信息訪問”課題組成員

導(dǎo)讀

生成式人工智能(AI)的崛起引發(fā)了激烈的討論,究竟它將給我們帶來怎樣的未來?本文通過解析生成式AI的優(yōu)勢、局限性以及對社會的影響,試圖為讀者揭示一個(gè)全新的數(shù)字時(shí)代面貌。我們將探討AI的智能性、安全性和潛在的就業(yè)影響,以及未來的發(fā)展趨勢。生成式AI究竟是人類的助手還是威脅?它是否將顛覆我們的工作方式?

一覽:

  • 生成式AI基于概率預(yù)測和深度語言模型輸出內(nèi)容,能根據(jù)用戶的需求生成各類文章、圖像、視頻等。
  • 盡管目前的AI功能已十分強(qiáng)大,但仍不能與人類智能相提并論。AI只是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成看似最可信的內(nèi)容,并不能確保符合客觀事實(shí)。
  • 如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含錯(cuò)誤信息或偏見,生成結(jié)果也不可避免地將其再現(xiàn)。
  • 作為一種工具,生成式AI讓部分任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,這更有可能增加就業(yè)崗位而非使之減少。
  • 生成式AI的未來發(fā)展趨勢仍不確定,但技術(shù)開發(fā)必須考慮AI的環(huán)境足跡,減少其資源耗費(fèi)。

01 生成式AI將掀起一場“智能革命”嗎?

生成式AI是一種新型的AI——正確

AI系統(tǒng)種類繁多,其中生成式AI因其生成文章、圖像、視頻等內(nèi)容的強(qiáng)大能力而脫穎而出、備受關(guān)注。當(dāng)前最廣為人知的有ChatGPT、Bard、Midjourney、DALL-e等,其基礎(chǔ)是大型語言模型(LLM),即經(jīng)過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的人工神經(jīng)元深度網(wǎng)絡(luò),可根據(jù)具體情境和概率預(yù)測生成下一個(gè)單詞或相鄰像素。

生成式AI有智能——錯(cuò)誤

生成式AI之所以功能強(qiáng)大,是因?yàn)樗芑诤A繑?shù)據(jù),在多個(gè)元素之間建立聯(lián)系,發(fā)現(xiàn)規(guī)律。這是一個(gè)復(fù)雜的過程,涉及大量的數(shù)學(xué)運(yùn)算,但計(jì)算機(jī)能在極短時(shí)間內(nèi)完成。

僅憑此能說計(jì)算機(jī)具有“智能”嗎?雖然AI生成的結(jié)果令人瞠目結(jié)舌,但其解決問題的方法與人類認(rèn)知能力迥然不同。迄今為止,生成式AI只不過是多個(gè)弱AI(只能處理特定問題)在同一個(gè)模型框架下的集合體,尚達(dá)不到“通用AI”的水平,無法表現(xiàn)出正常人類所具有的智能行為。

生成式AI無所不能——不確定

生成式AI目前應(yīng)用于眾多領(lǐng)域:音樂創(chuàng)作、游戲場景設(shè)計(jì)等等。至于最早用于捕捉單詞語義的語言模型,現(xiàn)在則能寫文章、回答問題、翻譯、甚至生成代碼。但AI也有其局限性:其能力與訓(xùn)練期間使用的數(shù)據(jù)集密切相關(guān)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集里包含的關(guān)聯(lián)和偏見,會導(dǎo)致錯(cuò)誤的輸出。例如,中文譯法語時(shí),有些AI翻譯系統(tǒng)會傾向于將“護(hù)士”翻譯為“l(fā)’infirmière”(陰性詞),因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)集里存在對該職業(yè)的性別偏見。

此外,生成式AI的輸出并不穩(wěn)定。就ChatGPT而言,同樣的問題,提問措辭不同,得到的答案也不同!這是因?yàn)樯墒紸I會將信息轉(zhuǎn)換為高維向量的數(shù)學(xué)運(yùn)算,具體運(yùn)作方式就像一個(gè)無人知曉的黑箱。目前,相關(guān)研究仍在進(jìn)展。

02 我們應(yīng)對生成式AI保持警惕嗎?

生成式AI會出錯(cuò)——正確

請大家切記,生成式AI并不能生成客觀事實(shí),它只是根據(jù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)生成看似最可信的內(nèi)容,但時(shí)而會前言不搭后語。如果訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含錯(cuò)誤信息或偏見,生成結(jié)果也不可避免地將其再現(xiàn)。總之,現(xiàn)有的AI不在乎結(jié)果是否準(zhǔn)確或有依據(jù)。這就是為什么AI時(shí)不時(shí)會胡言亂語,或生成荒誕不合理的圖像。

圖片來源: PI France

根據(jù)中國香港大學(xué)的一項(xiàng)研究[1],ChatGPT 3.5版的準(zhǔn)確率只有64%。請問你會相信一個(gè)每三句話就有一句不實(shí)的人嗎?

生成AI將起義叛亂,統(tǒng)治人類——錯(cuò)誤

每當(dāng)AI發(fā)展達(dá)到新階段,便會有人擔(dān)心機(jī)器人起義反抗人類,就像科幻小說里所描述的。但我們不應(yīng)將AI過度擬人化:生成式AI只是概率預(yù)測器。雖然運(yùn)作方式復(fù)雜,但它沒有情感,也沒有意識,更不可能萌生反叛的念頭。

2015年,著名華裔美籍AI專家吳恩達(dá)(Andrew Ng)曾說,擔(dān)心AI揭竿而起是杞人憂天,就像“尚未登陸火星,便開始擔(dān)心火星上人口過剩” [2]。即使AI技術(shù)近年來有了很大的發(fā)展,但與引起擔(dān)憂的程度相比,仍然存在天壤之別。

生成性AI會引發(fā)信息安全問題和泄密——不確定

今天,大多數(shù)生成式AI模型都托管在美國的服務(wù)器上。根據(jù)美國《愛國者法案》和《云法案》,美國政府有權(quán)收集這些服務(wù)器上的數(shù)據(jù)。此外,輸入給生成式AI的數(shù)據(jù)必然會被多次使用以優(yōu)化模型,但這也增加了數(shù)據(jù)在輸出中泄漏的可能性,對于對數(shù)據(jù)安全性和保密性要求較高的企業(yè),存在一定的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)然,這些企業(yè)可以將AI系統(tǒng)安裝在封閉的本地服務(wù)器上,或采用開源生成式AI,作為替代方案。

歷史告訴我們,監(jiān)管政策遲早會跟上新技術(shù)發(fā)展的步伐。2023年底,歐盟理事會和歐洲議會就《人工智能法案》文本達(dá)成了一致[3]。未來該法案的內(nèi)容將繼續(xù)完善,與歐洲《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》的宗旨保持一致,讓AI的使用有章可循。

03 生成式AI:是人類的助手還是威脅?

生成式AI可以代替人類完成某些任務(wù)——正確

生成式AI能在某些專業(yè)領(lǐng)域大展身手:它可以起草文章、編寫代碼、制定員工培訓(xùn)方案…但生成的內(nèi)容仍需要人工把關(guān),檢查準(zhǔn)確性,增添個(gè)性化內(nèi)容,確保合適的風(fēng)格語調(diào)。因此,AI只是一種提高工作效率、節(jié)省時(shí)間、改變?nèi)祟惞ぷ鞣绞降墓ぞ摺?/p>

不過,的確會有一些低附加值的工種因AI而消失,這是技術(shù)進(jìn)步的必然,正如隨著電燈的出現(xiàn),歐洲便不再需要點(diǎn)亮煤油路燈的點(diǎn)燈人。

生成式AI將導(dǎo)致數(shù)百萬人失業(yè)——錯(cuò)誤

我們應(yīng)理性看待生成式AI對就業(yè)的影響。歸根結(jié)底,AI只是一種為人類服務(wù)的高效新工具。勞動(dòng)力市場的變化取決于許多因素,新技術(shù)只不過是其中一個(gè)。雖然一些超市里有了自助掃碼結(jié)賬機(jī),但收銀員這一職業(yè)并未就此消失。雖然在線學(xué)習(xí)愈發(fā)普遍,但傳統(tǒng)的學(xué)校和教師也并未被徹底取代。

生成式AI的崛起可能會催生新職業(yè),比如“提示工程”:通過優(yōu)化輸入提示,引導(dǎo)模型生成高質(zhì)量輸出。國際勞工組織(ILO)指出:“生成式AI讓部分任務(wù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,這更有可能增加就業(yè)崗位而非使之減少。” [4]

生成式AI還能走多遠(yuǎn)?–不確定

從長期來看,生成式AI將如何發(fā)展?預(yù)測生成式AI的未來并不容易:畢竟幾年前沒人能預(yù)測出它的今天。然而,未來的一些趨勢已初露端倪,例如各種系統(tǒng)與生成式AI“雜交”——搜索引擎與AI結(jié)合,可以提高結(jié)果的準(zhǔn)確性,一定程度上杜絕AI“信口開河”的情況。

最后,生成式AI的環(huán)境足跡也不容忽視。運(yùn)行這些模型需要大量的數(shù)據(jù)和算力,故耗能巨大。已經(jīng)有學(xué)者在研究低耗能AI,旨在減少其對資源的需求。

作者

Bastien Contreras

編輯

Meister Xia

參考資料

1. https://arxiv.org/pdf/2302.12095.pdf

2. https://www.wired.com/brandlab/2015/05/andrew-ng-deep-learning-mandate-humans-not-just-machines/

3. https://www.consilium.europa.eu/fr/press/press-releases/2023/12/09/artificial-intelligence-act-council-and-parliament-strike-a-deal-on-the-first-worldwide-rules-for-ai/

4. https://news.un.org/fr/story/2023/08/1137832

本文為轉(zhuǎn)載內(nèi)容,授權(quán)事宜請聯(lián)系原著作權(quán)人。
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