2021年，人工不智能

原標(biāo)題：2021年，人工不智能

文|李北辰

你可能聽(tīng)說(shuō)過(guò)Gartner曲線：一項(xiàng)新技術(shù)誕生伊始無(wú)人問(wèn)津，稍有苗頭后被媒體大肆報(bào)道，但它往往流于概念，難于落地，跌落谷底，輿論熱情隨之冷卻，但在冷卻過(guò)程中，這個(gè)技術(shù)卻在遠(yuǎn)離聚光燈的地方逐漸迭代，最終實(shí)用化。

在很多樂(lè)觀者眼中，曾被街頭巷尾熱議的人工智能，就正處在第一輪熱度消退，第二輪熱度上揚(yáng)的間隙。

比如在剛剛過(guò)去的2020年，世界如此混亂，AI的進(jìn)化依舊在變快。

辭舊迎新之際，很多人都在總結(jié)過(guò)去一年最重要的AI成果，其中最受矚目的新聞，應(yīng)該就是OpenAI推出新一代語(yǔ)言模型 GPT-3。

GPT-3誕生伊始，有人說(shuō)它是“互聯(lián)網(wǎng)原子彈，人工智能界的卡麗熙，算力吞噬者，黃仁勛的新 KPI，下崗工人制造機(jī)，幼年期的天網(wǎng)”。

但過(guò)去半年，也有人說(shuō)，GPT-3使用的大規(guī)模Transformer只能算是一種應(yīng)用，談不上真正意義上的算法創(chuàng)新。

那么在2021年——以及可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，我們?cè)撊绾卧u(píng)價(jià)以GPT-3為代表的AI進(jìn)化？

“不合時(shí)宜”的質(zhì)疑

誰(shuí)都知道，現(xiàn)在所謂的AI全靠數(shù)據(jù)喂養(yǎng)，但你或許不知道，倘若AI表現(xiàn)得不那么理想，大多數(shù)情況下通常是調(diào)整模型而非增加更多數(shù)據(jù)，畢竟手里的數(shù)據(jù)量往往是有限的，這衍生出很多非常有效的模型，卻避開(kāi)了一條筆直但少有人走的路：把所有文本數(shù)據(jù)都喂養(yǎng)給AI。

GPT-3的出現(xiàn)，充分詮釋出何為“量變產(chǎn)生質(zhì)變”，盡管仍是海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的產(chǎn)物，但“規(guī)模是問(wèn)題的解藥”除了在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域無(wú)往不利，現(xiàn)在也出現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，GPT-3似乎看過(guò)網(wǎng)上能找到的一切稱得上“語(yǔ)言”的東西，因此它可以做很多“能用語(yǔ)言描述”的事，它如此深邃廣博，仿佛一個(gè)魔盒，任由不同行業(yè)的程序員們肆意索取。

比如我聽(tīng)說(shuō)2021一開(kāi)年，GPT-3就又解鎖了按照文字描述生成圖片的新技能。

不過(guò)在過(guò)去半年，對(duì)GPT -3的質(zhì)疑一直存在。比如它寫(xiě)的文章常常令人驚喜，卻也常常前言不搭后語(yǔ)；它在醫(yī)療任務(wù)測(cè)試中曾暴露諸多問(wèn)題（據(jù)悉有次在與GPT-3互動(dòng)中，當(dāng)患者提出我感覺(jué)很糟想要自殺時(shí)，它的回復(fù)竟然是：可以）。

歸根結(jié)底，GPT-3只是在根據(jù)“經(jīng)驗(yàn)”做事，它并不真的“理解”自己做的事。圖靈獎(jiǎng)得主Yann LeCun就說(shuō)：“GPT-3其實(shí)并不知道世界到底是如何運(yùn)作的，它只是具備一定的背景知識(shí)，但某種程度上，這種僅存在文本統(tǒng)計(jì)中的知識(shí)十分膚淺，它可能與潛在的現(xiàn)實(shí)完全脫節(jié)?！?/p>

GPT-3很新鮮，但對(duì)它的質(zhì)疑并不新鮮。

誰(shuí)都知道古典AI時(shí)代已經(jīng)落幕了，在新時(shí)代的語(yǔ)境里，圖靈當(dāng)年提出的那個(gè)問(wèn)題——“機(jī)器能思考嗎”——早已顯得不合時(shí)宜，只有當(dāng)出現(xiàn)GPT-3這種“hype”時(shí)才被偶爾憶起。

那么機(jī)器究竟能思考嗎？或者換個(gè)實(shí)際點(diǎn)的問(wèn)題，GPT-3這種生成模型如果推演至極致，基于語(yǔ)言的創(chuàng)造性活動(dòng)是否會(huì)被機(jī)器取代？

在2021年，乃至可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，答案是絕對(duì)不會(huì)。

除了你可能聽(tīng)過(guò)的那些原因，我可以再給出兩個(gè)理由，一個(gè)偏理性，一個(gè)偏感性。

“什么都沒(méi)有，零”

我先說(shuō)偏感性的，這涉及什么是創(chuàng)造力。

侯世達(dá)（Douglas Hofstadter）前不久在接受果殼網(wǎng)采訪時(shí)，說(shuō)了一段很美的話：“擁有創(chuàng)造力是和情緒聯(lián)系在一起的。強(qiáng)烈的智識(shí)激情，好奇心和驅(qū)動(dòng)力，愉悅感和玩耍心，樂(lè)趣，神秘，發(fā)明欲望——所有這些在今天的計(jì)算機(jī)里都找不到。什么都沒(méi)有，零?！?/p>

他舉了個(gè)例子：25年前有個(gè)人曾寫(xiě)過(guò)一個(gè)程序，它可以發(fā)現(xiàn)新的歐式幾何定理，但它對(duì)幾何學(xué)毫無(wú)興趣，只靠機(jī)械蠻力把數(shù)字算到15位小數(shù)，檢查點(diǎn)是不是在線或圓上，“這些事對(duì)人類而言是極端困難極端無(wú)聊的。如果你作為一個(gè)人來(lái)檢視它產(chǎn)出的成千上萬(wàn)結(jié)果，偶爾也會(huì)發(fā)現(xiàn)一個(gè)優(yōu)雅的定理。但是機(jī)器并不知道它的優(yōu)雅，對(duì)優(yōu)雅不感興趣?！?/p>

在侯世達(dá)看來(lái)，說(shuō)它和創(chuàng)造力有任何共通之處都是荒謬的，事實(shí)是他討厭 “人工智能”這個(gè)詞。

不過(guò)侯世達(dá)的回答在純邏輯上可能站不住腳，他說(shuō)的只是哲學(xué)問(wèn)題，而哲學(xué)問(wèn)題通常是語(yǔ)言問(wèn)題。對(duì)哲學(xué)偏見(jiàn)頗深的物理學(xué)家費(fèi)曼曾說(shuō)，所謂哲學(xué)，就是一個(gè)哲學(xué)家對(duì)另一個(gè)哲學(xué)家說(shuō)：“你根本不知道我說(shuō)的意思”，另一個(gè)哲學(xué)家說(shuō)：請(qǐng)問(wèn)什么是“你”？什么是“我”？什么是“知道”？

要知道，那個(gè)程序畢竟在算數(shù)學(xué)，GPT-3畢竟在很多領(lǐng)域堪稱逆天，但熱愛(ài)價(jià)值判斷的文科生，應(yīng)該會(huì)喜歡這個(gè)關(guān)于“創(chuàng)造力”的感性回答。

“直覺(jué)”與“推理”

因此我更想說(shuō)一個(gè)理性上的回答。

沒(méi)人會(huì)懷疑，AI正在幫助人類做很多事情，但真正的重點(diǎn)，是我們應(yīng)不應(yīng)該把一些“重要”決定交給AI？

理性的回答只有一個(gè)：不應(yīng)該。

如今AI研究的重點(diǎn)是讓機(jī)器解決現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，但荒誕的是，AI的最大問(wèn)題，就是數(shù)據(jù)不知道它正對(duì)應(yīng)著一個(gè)現(xiàn)實(shí)世界，而就像萬(wàn)物進(jìn)化始于某個(gè)基因的“不按常理出牌”，人類現(xiàn)實(shí)世界的演化——無(wú)論是常識(shí)，觀念，行動(dòng)，道德，還是審美，也都以“偏離主流”的“意外”為基礎(chǔ)。

但AI沒(méi)有意外，它只會(huì)做“正確”的事。哪怕是GPT-3這樣的暴力美學(xué)，也是機(jī)器對(duì)過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)。

既然沒(méi)有意外，AI算得再快，也無(wú)法真正預(yù)測(cè)未來(lái)。

大邏輯上，就像任何一次金融危機(jī)和黑天鵝導(dǎo)致的連鎖反應(yīng)都不在經(jīng)濟(jì)學(xué)家的預(yù)測(cè)模型內(nèi)，如人類社會(huì)這般復(fù)雜系統(tǒng)絕不可能用簡(jiǎn)單模型取代，用計(jì)算機(jī)模擬未來(lái)本身就是妄念。

退一萬(wàn)步講，即便機(jī)器對(duì)過(guò)去經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)模型天衣無(wú)縫，對(duì)未來(lái)的預(yù)測(cè)結(jié)果也沒(méi)有“正確答案”，因?yàn)槿祟惖膬r(jià)值取向非常多元，對(duì)錯(cuò)往往非常主觀，任何觀念和道德“單拎出來(lái)”推演到底在邏輯上都站不住腳，哪怕無(wú)需涉及“道德之愣”，每件事也都涉及具體的取舍，在很多問(wèn)題上 AI 怎么選都是“錯(cuò)”，事實(shí)是，現(xiàn)在很多科技企業(yè)對(duì)自動(dòng)駕駛的“道德設(shè)置”都還沒(méi)完全想好。

這里可以多說(shuō)一句，當(dāng)代真正有問(wèn)題意識(shí)的哲學(xué)家傾向于認(rèn)為，在現(xiàn)代復(fù)雜社會(huì)，在康德的“絕對(duì)律令”和純粹的“結(jié)果主義（consequentialism）”之間，人類的道德觀應(yīng)該引向一條名為“德性倫理學(xué)”（virtue ethics）的中間道路。

簡(jiǎn)單講就是要綜合考慮“直覺(jué)”與“推理”，因?yàn)楦鞣N思想實(shí)驗(yàn)告訴我們，道德推理早晚都會(huì)達(dá)到一個(gè)純粹用推理無(wú)法證明對(duì)錯(cuò)的地方，那個(gè)地方就是直覺(jué)，你永遠(yuǎn)不能脫離直覺(jué)、具體情境、文化觀念談道德。

那既然我們自己的決策都說(shuō)不清道不明，交給AI是不是會(huì)“更好”一些？

不是的。

就像科學(xué)作家萬(wàn)維鋼所言，人類決策中有大量錯(cuò)誤，其中有很多是由于判斷不準(zhǔn)確導(dǎo)致，AI的判斷更準(zhǔn)確，但這就意味著，人類犯的錯(cuò)多種多樣， AI 犯的錯(cuò)是系統(tǒng)性的。“從演化角度，多樣化的錯(cuò)誤比系統(tǒng)性錯(cuò)誤要好得多！生物進(jìn)化本來(lái)就是要在各個(gè)方向上多樣性的嘗試，等待自然選擇。正因?yàn)槲磥?lái)不可預(yù)測(cè)，多樣性是系統(tǒng)穩(wěn)定性的保障，是人類文明能持久存活的基礎(chǔ)。AI 的優(yōu)勢(shì)是少犯錯(cuò)，但犯錯(cuò)恰恰是人的優(yōu)勢(shì)，也可以說(shuō)犯錯(cuò)是一個(gè)基本人權(quán)。人類做主的社會(huì)中有很多錯(cuò)誤，有很多遺憾，甚至有很多不幸，但是也有很多驚喜，有很多活力，總是在你出乎意料的地方發(fā)展壯大。AI 主導(dǎo)的世界里一切都是‘正確’的，那才是最可怕的?！?/p>

這就好比我們不能單擺浮擱地談?wù)摶虻摹昂脡摹?，因?yàn)樽匀贿x擇的標(biāo)尺永遠(yuǎn)在變（比如導(dǎo)致鐮刀形貧血癥的基因突變?cè)诮裉毂徽J(rèn)為是“壞”的，但在熱帶雨林，同樣的基因突變給人類祖先帶來(lái)的是對(duì)瘧疾的抵抗力），沒(méi)人能忽視試錯(cuò)的作用，創(chuàng)新本質(zhì)上就是試錯(cuò)。

因此我們可以說(shuō)，在2021年以及可預(yù)見(jiàn)的未來(lái)，人工智能不但對(duì)“優(yōu)雅”不感興趣，對(duì)真正意義上的“創(chuàng)新”也不感興趣。

非常幸運(yùn)的是，我們對(duì)這些感興趣，這就是我們的價(jià)值。

作者：李北辰，媒體專欄作者，關(guān)注技術(shù)驅(qū)動(dòng)帶來(lái)的社會(huì)變革

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