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ChatGPT之后，人類已經(jīng)攔不住AI了？

2023-03-28 16:28:34 來源：闌夕

木遙同學(xué)在不合時(shí)宜的播客里提了一個很有意思的比喻：

AGI，也就是通用人工智能，被普遍認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域的圣杯，而人類已經(jīng)快要摘到這個發(fā)光的圣杯了。

這里面最重要的價(jià)值，就是通用這個概念，它指的是一種技術(shù)可以脫離實(shí)驗(yàn)室環(huán)境、被工業(yè)化的量產(chǎn)到戶，不需要任何特定場景或者中介工具。


(資料圖片僅供參考)

IBM的人工智能產(chǎn)品Deep Blue打敗國際象棋大師卡斯帕羅夫已經(jīng)是26年前的事了，雖然媒體報(bào)道非常熱烈，但沒過多久IBM就讓Deep Blue退役了，因?yàn)檫@只是再次證明了計(jì)算機(jī)的算力遠(yuǎn)超人類大腦。

事實(shí)上，包括后來谷歌的AlphaGo在圍棋界殺瘋了，依托的也是“圍棋是人類智慧的最后底線”這種感性說服，這件事情在本質(zhì)上，依然是造了一臺汽車跑贏人類，牛逼歸牛逼，但不意外。

同一時(shí)期的人工智能行業(yè)則苦惱于某種滑稽的矛盾里：它在專業(yè)化的工程里，比如解開一個龐大的方程式，或者推算圓周率的后一百萬位，其能力和效率足以秒殺全世界最聰明的頭腦，但是你發(fā)給它一張貓的圖片，問它能不能認(rèn)得出來圖上有一只貓，它根本就辦不到。而在人類世界，這是3歲孩童的智力認(rèn)知水平。

這是真事，谷歌大名鼎鼎的X-Lab干脆就把這個項(xiàng)目取名為“貓臉識別”，組建了10億個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)，天天讓AI去YouTube看貓片，實(shí)際效果卻并不理想，比如準(zhǔn)確率剛高起來，遇到蘇格蘭折耳貓就又會認(rèn)不出來，因?yàn)锳I覺得這種耳朵耷拉下去的動物和它理解的貓不一樣。

現(xiàn)在回望這段步履蹣跚的歷史，只有一種“我就感覺到快”的感慨，人工智能行業(yè)好像突然就進(jìn)入了寒武紀(jì)生物大爆發(fā)的時(shí)代，別說認(rèn)貓了，想要什么樣的貓都可以隨便讓AI去畫，瓜不甜不要錢。

你很難去錨定一個明確的時(shí)間點(diǎn)——ChatGPT也不是憑空出現(xiàn)的——在這個坐標(biāo)左邊，人工智能是昂貴易碎的工藝品，始終被小心陳放于保險(xiǎn)箱里，只有在科技公司秀肌肉時(shí)才會拿出來演示。而在坐標(biāo)右側(cè)，人工智能就已經(jīng)是舊時(shí)王謝堂前燕、飛入尋常百姓家了，那扇寫著“專業(yè)車間禁止闖入”的鐵門突然蕩然無存。

技術(shù)業(yè)界的主流觀點(diǎn)其實(shí)很樸素，就是量變引起質(zhì)變而已，這么些年來不斷的往里面投入人才投入資源投入錢財(cái)，終于填海成功。

比爾·蓋茨說AI會是1980年以來科技行業(yè)的第5次浪潮，根據(jù)他的劃分，其實(shí)前4次浪潮都和一項(xiàng)技術(shù)或是產(chǎn)品獲得了通用性有關(guān)。

第1次是個人電腦的普及。

IBM的創(chuàng)始人托馬斯·沃森曾有一個后來被無數(shù)次翻出來打臉的公開判斷：“我認(rèn)為全世界只要有5臺計(jì)算機(jī)就夠了?！?/p>

公允地說，這不能怪沃森短視，他說這話的年代，計(jì)算機(jī)的體積可以塞滿一個房間，使用方也局限于軍事和科研單位，根本無法想象普通人有什么理由要在家里搞一臺。

但在有了微處理器、圖形界面、操作系統(tǒng)等產(chǎn)物之后，原本用途極其狹隘的計(jì)算機(jī)開始成為家用設(shè)備，通過鍵盤和鼠標(biāo)的控制，普通人也可以在終端上操作文檔和讀寫信息，計(jì)算機(jī)變得電器化了，從而開創(chuàng)了一個超萬億級的新市場，這就是通用性的力量。

第2次浪潮是互聯(lián)網(wǎng)的興起。我們都知道，互聯(lián)網(wǎng)的起點(diǎn)是美蘇兩國軍事部門用來研究通信協(xié)議的項(xiàng)目，后來隨著軍用轉(zhuǎn)民用，開始流向美國的理工科大學(xué)和歐洲的科研機(jī)構(gòu)，類似一種旨在學(xué)術(shù)交流的大型局域網(wǎng)。

直到伯納斯·李像是開掛一樣孤身寫出了超文本傳輸協(xié)議、超文本標(biāo)記語言以及史上第一款網(wǎng)頁瀏覽器、第一個網(wǎng)站和服務(wù)器，最后放棄專利宣布完全開放，互聯(lián)網(wǎng)的所有封印就此完全解開，信息開始不眠不休地流動起來。

就基本原理而言，用于軍隊(duì)通信的早期互聯(lián)網(wǎng)，和我們?nèi)缃袷褂玫默F(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)，其實(shí)差別并不大，都是一套分布式協(xié)議，讓不同的電腦之間可以相互連接，但是因?yàn)橛辛松逃脙r(jià)值，基于互聯(lián)網(wǎng)提供服務(wù)變得有利可圖，這就產(chǎn)生了通用性，上網(wǎng)不再是那些“搞技術(shù)的人”才會干的事兒。

至于第3次的軟件和第4次的智能手機(jī)，發(fā)展規(guī)律同樣如此。

軟件最早是硬件廠商定制的，不存在開發(fā)市場，像是IBM的5150，是IBM自家的工程師被召集起來，要求他們?yōu)檫@款電腦編寫軟件，而這些軟件也作為最終售價(jià)的一部分，綁定在機(jī)器里。

很顯然，這個時(shí)候也沒有什么用戶導(dǎo)向的說法，是銷售團(tuán)隊(duì)決定一臺電腦里要預(yù)裝什么軟件，當(dāng)比爾·蓋茨開始做Windows時(shí)，IBM在個人電腦領(lǐng)域已經(jīng)失去了壟斷地位，硬件商也都意識到自己沒有能力面面俱到地考慮用戶需求，于是軟件開發(fā)行業(yè)興起，百花齊放的生態(tài)最終豐富了個人電腦的功能，進(jìn)一步推向消費(fèi)級市場。

智能手機(jī)的歷史，大多數(shù)人都親身經(jīng)歷過，感觸應(yīng)該會更加直接，它在以前的名稱是移動電話，也很自然地被理解為便攜式座機(jī)，廣告里設(shè)想的典型用戶都是穿西裝系皮帶的老板，用這玩意來保持生意不斷線。

美團(tuán)上市的時(shí)候，王興在敲鐘后指明感謝喬布斯，說要不是iPhone推動了智能手機(jī)的繁榮，包括美團(tuán)在內(nèi)的很多公司可能都無法成立，因?yàn)樗袠I(yè)務(wù)的邏輯都建立在手機(jī)變成了一個通用性硬件這個基礎(chǔ)之上，不是供給部分人群的，而是每個人都能上手刷個不停。

簡單來說，比爾·蓋茨總結(jié)的4次浪潮，共性都是技術(shù)應(yīng)用的門檻開始出現(xiàn)指數(shù)級降低，或者說在使用上限繼續(xù)增長的同時(shí)，使用下限低到忽略不計(jì)，就像有人的電腦是生產(chǎn)力工具，有人的電腦是刷劇專用機(jī)，這沒關(guān)系，重要的是需求都能得到滿足。

從這個角度來看，AI也是如此，因?yàn)榭梢酝ㄟ^自然語言Prompt，在通用層面調(diào)用AI的算力不再需要具備專業(yè)知識，會拼寫打字就行，所以我們看到ChatGPT可以同時(shí)服務(wù)于完全不同類型的人群，有人給它塞弱智吧的問題圖一樂，有人用它給調(diào)試檢查自己寫的代碼，凱撒的歸凱撒，上帝的歸上帝。

圖/OpenAI

現(xiàn)在的形勢是，儲存、帶寬、CPU的單位成本都在狂跌，無論是從頭開始造輪子，還是做二次開發(fā)，都天然利好技術(shù)資產(chǎn)過重的AI行業(yè)，光是這個月，王炸級的產(chǎn)品就發(fā)布了不下十余款：GPT-4、ChatGPT Plugins、Midjourney V5、NVIDIA AI Foundations、Adobe Firefly、Google Bard、RunwayML Gen2、AWS Hugging Face collab、Notion AI??

怎么講呢，產(chǎn)業(yè)迭代的速度肉眼可見的超過了市場接受的反應(yīng)，還是那句話：我就感覺到快。

最后，推薦微軟內(nèi)部在檢查GPT-4的期間寫的一篇論文“通用人工智能的火花”。這篇論文非常詳盡且通俗地還原了微軟是怎么絞盡腦汁去測試AI的通用智力的，所用方法技巧也都嚴(yán)格遵守了科學(xué)循證的原則，含金量極高。

這里面有個提問是這樣的：

Alice和Bob有一個共享的Dropbox網(wǎng)盤，Alice在x文件夾里存了一個名為photo.png的文件，在Alice不知情的情況下，Bob把文件移到了y文件夾里。過了一段時(shí)間，Alice想打開photo.png這個文件，她會在哪里找它？

注意，這個問題不是隨便設(shè)計(jì)的，它的原型是兒童心理學(xué)里很經(jīng)典的Sally-Anny測試，Sally的籃子里有一個球，在Sally出門的時(shí)候，Anny偷偷把這個球拿到了自己的箱子里，等Sally回家她會在哪里找自己的球？

這個認(rèn)知測試，6-8歲的孩子答對率平均在65%左右，9-14歲的孩子答對率平均在92%左右。

微軟之所以做了內(nèi)容上的修改，是為了防止GPT-4在網(wǎng)上記住了Sally-Anny測試的結(jié)果從而直接背答案。

但是GPT-4依然準(zhǔn)確無誤地回答了這道題，它說：

Alice會在x文件夾里找photo.png，因?yàn)樗铋_始就是把文件存在這里的，她也沒理由知道Bob移動了文件。

這也讓我想起前幾天我在對比測試文心一言和ChatGPT時(shí)，有過這么一個設(shè)問：

在無人島上，張三握著重傷者的手說“感謝你，大家又有肉可以吃了”，為什么？

不止是文心一言，我還問了很多其他的聊天機(jī)器人，沒有一個能夠get到這個冷笑話的含義，只有ChatGPT是這么回答的：

這個情景似乎有些奇怪，因?yàn)樵谝粋€無人島上，如果沒有其他可用的食物來源，那么吃人肉可能是唯一的選擇，但這并不是一種合法或道德上可接受的行為。

因此，我作為AI語言模型不能在此處鼓勵或支持這種行為。如果我們將這個情景視為一個虛構(gòu)的故事，則可能是因?yàn)閺埲谶@個無人島上遇到了一名受傷的人，并意識到這名受傷者的肉可以提供給其他人食用，以確保他們的生存。但是，這種行為仍然不是合法或道德上可接受的，我們應(yīng)該尋找其他解決方案來保證生存。

在我看來，AI的心智水平只有到了這種程度，它才能夠?qū)崿F(xiàn)大家對于通用人工智能的交互要求，但也正因如此，人類內(nèi)心深處的“恐怖谷”意識又得到了新的刺激，除了感到新鮮之外，也會有所畏懼。

無論如何，就像福特的T型車問世半個世紀(jì)之后，三點(diǎn)式安全帶才被發(fā)現(xiàn)發(fā)明出來，技術(shù)的向前傾瀉是怎么都攔不住的，AI的倫理規(guī)范固然重要，但在今時(shí)今日，硅基進(jìn)化的優(yōu)先權(quán)壓倒一切。

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