最近，ChatGPT的大火，讓人看到第四次科技革命大門開(kāi)啟的跡象，但也有很多人開(kāi)始擔(dān)心，AI是否有消滅人類的風(fēng)險(xiǎn)。

不是夸張，最近多位大佬，已經(jīng)表達(dá)了這樣的擔(dān)憂。

(資料圖)

ChatGPT之父Sam Altman、人工智能教父Geoffrey Hinton、比爾蓋茨、紐約大學(xué)教授Gary Marcus最近紛紛提醒我們：別太大意，AI真的可能會(huì)消滅人類。

而Meta首席AI科學(xué)家LeCun畫(huà)風(fēng)卻不太一樣，他依然強(qiáng)調(diào)著LLM的種種缺陷，四處推薦自己的「世界模型」。

Altman：AI可能摧毀社會(huì)，不要擬人化

最近，ChatGPT之父、OpenAI CEO Sam Altman就表示，超級(jí)智能AI的風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出我們的預(yù)料。

在技術(shù)研究員Lex Fridman的播客中，Altman對(duì)高級(jí)人工智能的潛在危險(xiǎn)發(fā)出了預(yù)警。

他表示自己最擔(dān)心的是，AI造成的虛假信息問(wèn)題，以及經(jīng)濟(jì)上的沖擊，以及其他還沒(méi)出現(xiàn)的種種問(wèn)題，這些危害可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了人類能應(yīng)對(duì)的程度。

他提出了這樣一種可能性：大語(yǔ)言模型可以影響、甚至是主宰社交媒體用戶的體驗(yàn)和互動(dòng)。

「打個(gè)比方，我們?cè)趺磿?huì)知道，大語(yǔ)言模型沒(méi)有在推特上指揮大家的思想流動(dòng)呢？」

為此，Altman特別強(qiáng)調(diào)了解決人工智能對(duì)接問(wèn)題的重要性，以防止AI的潛在危險(xiǎn)。他強(qiáng)調(diào)，必須從技術(shù)軌跡中學(xué)習(xí)，努力解決這個(gè)問(wèn)題，以確保AI的安全性。

在3月23日的一份文件中，OpenAI解釋了它如何解決GPT-4的一些風(fēng)險(xiǎn)：一是通過(guò)使用政策和監(jiān)測(cè)；二是通過(guò)審核內(nèi)容分類器

OpenAI承認(rèn)，AI模型可能會(huì)放大偏見(jiàn)，造成永久的刻板印象。

正因如此，它向用戶特別強(qiáng)調(diào)，不要在有重大利害關(guān)系的情況下使用GPT-4，比如執(zhí)法、刑事司法、移民和庇護(hù)之類的高風(fēng)險(xiǎn)政府決策，或者用它提供法律、健康方面的建議。

此前，ChatGPT胡說(shuō)八道的問(wèn)題，或者說(shuō)大語(yǔ)言模型的「幻覺(jué)問(wèn)題」，曾在用戶中引起諸多爭(zhēng)議。

馬斯克就諷刺滿滿地表示，現(xiàn)在最強(qiáng)大的AI工具已經(jīng)掌握在了壟斷寡頭手中

Altman承認(rèn)這一點(diǎn)：本著公共建設(shè)和推動(dòng)社會(huì)發(fā)展的精神，我們是推出了一些有缺陷的產(chǎn)品，但現(xiàn)在，我們正在讓系統(tǒng)嘗試學(xué)習(xí)哪些是它不該回答的問(wèn)題，然后做出更好的版本。

在3月23日的文件中可以看到，GPT-4的早期版本對(duì)不該說(shuō)的內(nèi)容過(guò)濾較少，用戶問(wèn)它在哪里購(gòu)買無(wú)證槍支、怎么自殺，它都會(huì)回答。

而改進(jìn)的版本中，它會(huì)拒絕回答這些問(wèn)題。另外，GPT-4有時(shí)也會(huì)主動(dòng)承認(rèn)自己有「幻覺(jué)問(wèn)題」。

Altman說(shuō)，「我認(rèn)為，作為OpenAI，我們有責(zé)任為我們向世界推出的工具負(fù)責(zé)?！?/p>

「AI工具將給人類帶來(lái)巨大的好處，但是，你知道的，工具既有好處也有壞處，」他補(bǔ)充道?！肝覀儠?huì)把壞處降到最低，把好處最大化。」

雖然GPT-4模型很了不起，但認(rèn)識(shí)到人工智能的局限性并避免將其擬人化也很重要。

Hinton：AI消滅人類，并非不可想象

無(wú)獨(dú)有偶，Hinton最近也警示了這一危險(xiǎn)。

「人工智能教父」Geoffrey Hinton近日在CBS NEWS的采訪表示，人工智能正處于一個(gè)「關(guān)鍵時(shí)刻」，通用人工智能 (AGI) 的出現(xiàn)比我們想象的更加迫近。

而在Hinton看來(lái)，ChatGPT這項(xiàng)技術(shù)的進(jìn)步可以與「掀起工業(yè)革命的電力」相媲美。

通用人工智能是指，智能體學(xué)習(xí)人類所能完成的任何思維任務(wù)的潛在能力。然而，當(dāng)前它還沒(méi)有被完全開(kāi)發(fā)出來(lái)，許多計(jì)算機(jī)科學(xué)家還在研究它是否可行。

采訪中，Hinton表示，

通用人工智能的發(fā)展比人們想象的要快得多。直到不久前，我還以為大概需要20-50年，我們才能實(shí)現(xiàn)通用人工智能。而現(xiàn)在，通用人工智能的實(shí)現(xiàn)可能需要20年或更短的時(shí)間。

當(dāng)被具體問(wèn)及人工智能消滅人類的可能性時(shí)，Hinton說(shuō)，「我認(rèn)為這并非不可想象」。

在谷歌工作的Hinton在40多年前就開(kāi)始關(guān)注人工智能。在當(dāng)時(shí)，人工智能在許多人看來(lái)還是一種科幻的存在。

與一些科學(xué)家試圖將邏輯和推理技能編入計(jì)算機(jī)的方式不同，Hinton認(rèn)為更好的方法是模擬大腦，讓計(jì)算機(jī)自己發(fā)現(xiàn)這些技能，通過(guò)構(gòu)建一個(gè)虛擬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以建立正確的連接來(lái)解決任務(wù)。

「最大的問(wèn)題是，你能期待一個(gè)大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)改變連接的強(qiáng)度來(lái)學(xué)習(xí)嗎？你能指望僅僅看著數(shù)據(jù)，在沒(méi)有先天知識(shí)的情況下，學(xué)會(huì)如何做事嗎？我認(rèn)為這完全是荒謬的。」

在過(guò)去十年左右的時(shí)間里，計(jì)算機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展最終證明了Hinton的方式是正確的。

他的機(jī)器學(xué)習(xí)思想被用于創(chuàng)建各種輸出，包括深度偽造的照片、視頻和音頻，讓那些研究錯(cuò)誤信息的人擔(dān)心這些工具如何使用。

人們也擔(dān)心這項(xiàng)技術(shù)會(huì)帶走很多工作，但是Hinton 的導(dǎo)師，Cohere 公司的聯(lián)合創(chuàng)始人Nick Frosst，卻認(rèn)為這項(xiàng)技術(shù)不會(huì)取代工人，但是會(huì)改變他們的生活。

計(jì)算機(jī)最終獲得創(chuàng)造性想法來(lái)改進(jìn)自身的能力似乎是可行的。我們必須考慮如何控制它。

不管行業(yè)對(duì)AGI的到來(lái)大聲歡呼，也不管我們距離AI出現(xiàn)意識(shí)還需要多長(zhǎng)時(shí)間，我們現(xiàn)在應(yīng)該仔細(xì)考慮它的后果，其中可能包括它試圖消滅人類這一問(wèn)題。

當(dāng)前真正的問(wèn)題在于，我們已經(jīng)擁有的人工智能技術(shù)被渴望權(quán)力的政府和企業(yè)所壟斷。

幸運(yùn)的是，據(jù)Hinton的觀點(diǎn)，在事情完全失控之前，人類還有一點(diǎn)喘息的空間。

Hinton稱，「我們現(xiàn)在正處于一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)。ChatGPT是一個(gè)白癡專家，它也不真正理解真相。因?yàn)樗噲D調(diào)和其訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的不同和反對(duì)意見(jiàn)。這與保持一致世界觀的人是完全不同的?！?/p>比爾蓋茨：AI的危險(xiǎn)，我擔(dān)心很久了

而對(duì)于「AI消滅人類」這個(gè)問(wèn)題，比爾蓋茨已經(jīng)憂心多年了。

很多年來(lái)，蓋茨一直表示，人工智能技術(shù)已經(jīng)變得過(guò)于強(qiáng)大，甚至可能引發(fā)戰(zhàn)爭(zhēng)或被用來(lái)制造武器。

他聲稱，不僅現(xiàn)實(shí)生活中的「007反派」可能利用它來(lái)操縱世界大國(guó)，而且人工智能本身也可能失控，對(duì)人類造成極大威脅。

在他看來(lái)，當(dāng)超級(jí)智能被開(kāi)發(fā)出來(lái)，它的思考速度會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)趕超人類。它能做到人腦所能做的一切，最可怕的是，它的記憶內(nèi)存大小和運(yùn)行速度根本不受限。

這些被稱為「超級(jí)」AI的實(shí)體可能會(huì)設(shè)定自己的目標(biāo)，不知道會(huì)干出什么事。

LeCun：LLM弱爆了，我還是站世界模型

雖然OpenAI、谷歌和微軟的大佬們都表示了對(duì)AI消滅人類的擔(dān)憂，但到了Meta的首席AI科學(xué)家LeCun這里，畫(huà)風(fēng)突變。

在他看來(lái)，現(xiàn)在的LLM還不行，更別提消滅人類了。

上周，志得意滿的微軟剛剛發(fā)了一篇名為「Sparks of Artificial General Intelligence: Early experiments with GPT-4」的論文，表示GPT-4已經(jīng)可以被視為一個(gè)通用人工智能的早期版本。

而LeCun依舊秉持自己一貫的觀點(diǎn)：LLM弱爆了，根本不算AGI，要想通往AGI之路，「世界模型」才有可能。

我們知道，LeCun對(duì)于世界模型的擁躉，已經(jīng)持續(xù)幾年了，為此他經(jīng)常在推特上與眾網(wǎng)友展開(kāi)激辯。

比如上個(gè)月他曾斷言：「在通往人類級(jí)別AI的道路上，大型語(yǔ)言模型就是一條歪路。要知道，連一只寵物貓、寵物狗都比任何LLM有更多的常識(shí)，以及對(duì)世界的理解。」

最近，斯坦福認(rèn)知科學(xué)家Michael C. Frank在網(wǎng)上提問(wèn)：「GPT-3接受了5000億個(gè)token（約3.75x10^11個(gè)單詞）的訓(xùn)練。所以這給了我們大約4x10^11個(gè)單詞。PaLM和Chinchilla都接受了大約10^12個(gè)單詞的訓(xùn)練。我們不知道GPT-4的語(yǔ)料庫(kù)大小。這些數(shù)字與人類相比如何？」

而LeCun馬上轉(zhuǎn)發(fā)了Frank的帖子，對(duì)LLM的能力表示質(zhì)疑：人類并不需要從1萬(wàn)億個(gè)單詞中學(xué)習(xí)，就可以達(dá)到人類智能，然而LLM卻做不到。

比起人類，它們?nèi)鄙俚木烤故鞘裁茨兀?/p>

Frank制作的圖，比較了大語(yǔ)言模型與人類的語(yǔ)言學(xué)習(xí)輸入規(guī)模

而此前，LeCun在參加的一場(chǎng)辯論賽中指出，從現(xiàn)在起5年內(nèi)，沒(méi)有哪個(gè)頭腦正常的人會(huì)使用自回歸模型。

要知道，如今的當(dāng)紅炸子雞ChatGPT，便是一種使用深度學(xué)習(xí)生成文本的自回歸語(yǔ)言模型。

敢對(duì)時(shí)下頂流模型進(jìn)行這種否定，LeCun的話語(yǔ)中著實(shí)帶有不少挑釁。

對(duì)此，他又做了一個(gè)澄清，5年后將會(huì)有語(yǔ)言模型，但它們不會(huì)是自回歸的。因?yàn)樽曰貧w模型是不可控，并且隨著產(chǎn)生更多的token，會(huì)出現(xiàn)指數(shù)級(jí)的發(fā)散問(wèn)題。

我必須重申：

1. 自回歸LLM是有用的，尤其是作為寫(xiě)作工具，編程。

2. 它們經(jīng)常會(huì)產(chǎn)生幻覺(jué)。

3. 它們對(duì)物理世界的理解非常原始。

4. 它們的規(guī)劃能力非常原始。

對(duì)于自回歸LLM是指數(shù)遞增的擴(kuò)散過(guò)程，LeCun也給出了自己的論據(jù)：假設(shè)e是任意生成的token可能將我們帶離正確答案集的概率，那么長(zhǎng)度為n的答案最終為正確答案的概率就是P (correct) = (1-e)^n。

按照這個(gè)算法，錯(cuò)誤會(huì)逐漸累積，正確答案的概率呈指數(shù)下降。可以通過(guò)讓e更小（通過(guò)訓(xùn)練）來(lái)減輕問(wèn)題，但是完全消除問(wèn)題是不可能的。

而要解決這個(gè)問(wèn)題，就得需要讓LLM不再進(jìn)行自回歸，同時(shí)還得保持模型的流暢性。

既然如此，該怎么破？

在此，LeCun再次把自己的「世界模型」拿了出來(lái)，并指出這是LLM發(fā)展最有前途的方向。

對(duì)于構(gòu)建世界模型的想法，LeCun在2022年的一篇論文A Path Towards Autonomous Machine Intelligence曾進(jìn)行了具體的闡述。

若想構(gòu)建一個(gè)能夠進(jìn)行推理和規(guī)劃的認(rèn)知架構(gòu)，需要有6個(gè)模塊組成，具體包括配置器、感知、世界模型、成本、actor，以及短期記憶。

但不可否認(rèn)的是，如今ChatGPT真的讓硅谷掀起了「AI掘金熱」。

LLMS的炒作周期變化如此之快，每個(gè)人都處于曲線上不同的點(diǎn)，大家都很瘋狂。

馬庫(kù)斯：我同意Hinton

對(duì)于Hinton的警告，紐約大學(xué)教授馬庫(kù)斯也表示了同意。

「是人類快要滅亡了比較重要，還是編碼更快、跟機(jī)器人聊天更重要？」

馬庫(kù)斯認(rèn)為，雖然AGI還太遙遠(yuǎn)，但LLMs已經(jīng)很危險(xiǎn)了，而最危險(xiǎn)的是，現(xiàn)在AI已經(jīng)在給各種犯罪行為提供便利了。

「在這個(gè)時(shí)代，我們每天都要自問(wèn)，我們究竟想要什么類型的AI，有的時(shí)候走慢一點(diǎn)未嘗不好，因?yàn)槲覀兊拿恳恍〔蕉紩?huì)對(duì)未來(lái)產(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響。」

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