極客網(wǎng)·人工智能5月9日 當AI 聊天機器人破繭而出時，很多人感到驚喜或驚訝。
這些大型語言模型擅長自我學習，并且能用各種語言和風格與人類進行交流。其生成的藝術(shù)模型幾乎可以生成人們能想到的任何事物；能夠回答人們可以提出各種問題，甚至越古怪越好；科學家們正在訓練AI作曲、探索太空，以及執(zhí)行傳統(tǒng)上由人類完成的重復性任務（這讓很多人擔心他們的工作崗位會被替代）。
盡管取得了驚人的成果，但AI呈現(xiàn)出來的嚴重問題卻只是冰山一解。也許人們還沒有注意到，也許仍然處于敬畏的狀態(tài)。然而別無選擇，我們只能努力解決AI帶來的現(xiàn)實和道德困境。當AI帶來的奇跡和夢想開始消退時，人們不能忽視阻礙AI發(fā)展的七個“減速帶”。
1、資源稀缺
大多數(shù)大型AI模型依賴于大規(guī)模并行計算，這些計算可以通過GPU或TPU專用芯片來加速。充分發(fā)揮AI模型的潛力需要采用大量IT硬件，但成本高昂。
每家廠商及個人都希望采用更多的IT硬件，在過去的幾年，由于供不應求，芯片和IT硬件的成本飆升。更糟糕的是，越來越多的人正在使用云計算服務，導致云計算平臺容量擴展的速度難以滿足需求。
硬件并不是成功推出AI所需的唯一稀缺資源。運行大型AI模型還需要大量電力，但并不是每個國家或地區(qū)都能充分供應。在地緣政治沖突和主要采用可再生能源電力的地區(qū)，能夠以可預測的價格獲得足夠的電力是一項挑戰(zhàn)。為了彌補損失，一些云計算提供商正在提高某些地區(qū)的云服務價格。
2、AI倫理
人類總是知道在某些場合避免爭論一些問題，然而AI需要學習如何在各種情況下處理此類問題。一些大型語言模型被編程為對提出的問題轉(zhuǎn)移話題或者拒絕回答，但一些用戶總是很執(zhí)著，當這樣的用戶注意到AI在回避一些棘手的問題，例如引發(fā)種族或性別偏見的問題時，他們會立即尋找繞過這些護欄的方法進行提問。
隨著時間的推移，AI數(shù)據(jù)偏差和數(shù)據(jù)不足是可以糾正的問題，但與此同時，惡作劇和濫用的可能性也是巨大的。雖然讓AI發(fā)表仇恨言論很糟糕，但當人們開始使用AI來探索現(xiàn)實生活決策的道德含義時，就會變得更加復雜。
3、AI勞動力待遇不平等
許多AI項目依靠人類的反饋來指導它們的學習。通常情況下，一個大規(guī)模的AI項目需要大量的人員來構(gòu)建訓練集，并隨著模型規(guī)模的增長調(diào)整大型語言模型的行為。對于許多項目來說，只有在貧窮國家向訓練人員支付更低工資的情況下，才能在經(jīng)濟效益上可行。
這引發(fā)了人們對于AI公平和公正的深入辯論，但沒有人能夠為開發(fā)大型AI項目找到經(jīng)濟可行的解決方案。正如寶石行業(yè)人士并不考慮從事采礦這一棘手而危險的工作一樣，AI行業(yè)也沒有簡單可行的勞動力成本解決方案。
4、糟糕的反饋循環(huán)
以虛假新聞和評論的形式出現(xiàn)的虛假信息已經(jīng)存在了一段時間，無論是處于政治考量還是獲取利潤目的，虛假信息總有市場生存空間。然而阻止不良行為者的AI算法異常復雜，需要大量維護，大模型供應商不見得會花大力氣來解決這個問題。
可以想象一下，當AI開始被用來制造虛假信息時會發(fā)生什么情況：一方面，虛假信息的數(shù)量將呈指數(shù)級增長；另一方面，有的AI系統(tǒng)很有可能會選擇假信息并將其反饋到訓練語料庫中。如此，病毒式傳播的錯誤信息將會對人們的社交網(wǎng)絡帶來不利影響，糟糕的反饋循環(huán)可能會破壞知識和信息。
5、法律法規(guī)
AI通過復制大量的文本和圖像來學習它們所知道的一切。在大多數(shù)情況下，創(chuàng)造這些數(shù)據(jù)的人類從未被告知，他們的成果可能被價值數(shù)十億美元的AI模型所盜用。
當這些人的工作被AI取代時會發(fā)生什么？他們可能去找律師處理許可、版權(quán)和剽竊知識的問題。人們可能會通過訓練AI學習相關(guān)的判例法規(guī)，但是，可以在幾毫秒內(nèi)做出裁決的AI法官要比一個需要數(shù)年時間權(quán)衡問題的人類法官更可怕。
還有另外一種場景：當AI錯誤地評價某一歷史事件或當今流行文化時，可能只會令人反感，但不會直接傷害到任何人。但是當AI說出一些貶損某人的話時，實際上成為了一種誹謗。很容易想象，如果AI誹謗某人時，假設這個人雇傭律師進行訴訟，那么AI本身需承擔責任嗎？還是擁有它的公司承擔責任？
6、死亡與毀滅
現(xiàn)在好像并沒有顯著的例子表明，被壞人利用的AI就像科幻電影中的惡棍那樣邪惡。眾所周知，自動駕駛汽車和工廠的機器會犯錯，但到目前為止，似乎還沒有惡意事件發(fā)生。然而對于AI來說，人們似乎還不知道如何解釋它造成嚴重傷害或死亡的可能性，以至于AI威脅論始終縈繞在人們的耳邊。
7、期望值過高
人們通常認為AI的思維方式可能和人類一樣，但這可能是錯誤的。真正的問題是，AI具有截然不同的智能形式，還沒有被人們理解。作為一個新物種，人們對AI的獨特優(yōu)勢和劣勢還有很多需要了解的地方。
與此同時，AI也被人們的樂觀情緒所炒作和鼓舞，以至于它永遠無法實現(xiàn)人們的夢想。只要是人們的想法和希望超越現(xiàn)實，那么AI領域的發(fā)展注定會讓人失望，這可能會極大地阻礙AI的持續(xù)發(fā)展。
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