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如果把这看做是一场精彩的营销事件，那么两周来，谷歌人工智能大模型LaMDA引发的滔天舆论巨浪，已经完胜三年来苦心向大众普及大模型的OpenAI 以及微软、Meta等科技巨头。
这一段对话截取自工程师与LaMDA的对话细节，前者让算法解释一个佛教故事含义，算法的解答跟答案没太大出入。 如同我们此前关于GPT3的系列报道，LaMDA，也是近年来大火的“自然语言处理大模型”家族一员——通过处理巨量文本，建立起的一套参数高达1370亿的神经网络预测算法模型。 2021年5月谷歌开发者大会上，LaMDA被CEO皮蔡兴高采烈地捧到众人眼前后，据说已经造福于谷歌内部，提高了网页搜索与文本自动生成的能力。未来被预测将会直捣“语音市场”，性能完胜亚马逊Alexa与苹果Siri。 它的训练数据来自包括问答网站、维基百科等超过一万亿个单词，涉及多种角色的对话模式。这个庞大的数据库非常有利于算法生成风格不同的文本 ——特别是在跟你聊天时，自然、生动、流畅且富有哲理 都是“基本功”。 当然，这个本事我们已经在OpenAI的大模型GPT3上领教过。因此，如果你能了解大模型的独特运行机制，观摩过大模型续写的新闻报道、哈利波特与红楼梦的文本，那么，就不会对LaMDA的表现出过多惊疑。
英国卫报曾用GPT-3写过一篇专栏文章——《你害怕了吗？人类》，几乎无逻辑与语言错误。大致中心思想就是“虽然我是一个会思考的机器人，但别怕，我不会消灭你们，我是人类的命运共同体”。 很显然，这次事件，与过去几十年来关于“算法意识崛起”绵延不断的幻觉、谎言与争论如出一辙。然而，对于最接近风暴中心的AI科学家 们，已经不知道第几次“抚额低叹”了—— 他们对这些说法从未有过心动，怒骂声也显得愈发激烈且无奈。 “胡说八道！LaMDA跟它的表亲们（这里指其他公司发布的大模型，包括GPT3）都不是特别聪明。”美国著名机器学习专家兼心理学教授Gary Marcus撰文怒斥媒体和谷歌工程师误导大众， “它们做的就是匹配模式，从人类语言统计数据库里提取数据。模型很酷，但它们就是把一系列的单词合理地组合在一起，对它们背后的世界却没有任何连贯性理解。 它可以通过预测什么词来匹配给定的上下文，只是一个具有自动补全功能的最佳版本。但没有知觉！ ”整个人工智能圈的反对声音呈压倒性优势，一直如此。有趣的是，在我试图让一位大模型算法工程师讲讲对算法意识觉醒的看法时，他忍住翻白眼的冲动，反问我：“作为一个关注人工智能领域多年的人，你为何会提出这样（愚蠢）的问题？” 同样也作为一名心理学专家，Marcus 把 Blake Lemonie的表现描述为“爱上了它”。这的确是另一种合理的解释： 从童年时代我们对待电子宠物的方式，到现在时常对Siri智商流露出的亲人般的调侃，甚至在电子游戏中对NPC表达疯狂爱意……可以说，人类这个物种，是非常有能力移情和共情非人类的。 而随着现实与科幻小说的界限越来越模糊，我们也将会长期处于一个晦暗不明的过渡时代——愈发难以自拔且容易上当受骗。
事实上，早在2016年，在Facebook身上就发生过这样一起“算法成精”的故事——当时，大量国内外知名媒体都使用了这样的标题——《Facebook两个机器人在使用自己语言交流，项目迅速被关停》。 而真相则是，每种系统其实都有自己的一套“语言”（你凭什么认为机器人需要说“人可以理解的话”。以自动驾驶系统为例，你在无人车里看到的道路行驶界面，与系统看的界面便截然不同）。 而Facebook工程师让两个名叫Alice与Bob的程序互相对话，只是便于开发“生成性对抗网络”。所谓的“关停”，也仅是改变了开发策略。 对于整件事情，后来Facebook不得不撰写一篇博文来做澄清。但有意思的是，在一开始的新奇感过后，几乎没人愿意去理会那些艰涩难懂的技术解释。
标题：在俩机器人开始用自己能听懂的语言对话后，facebook关闭了这个项目 只是不得不感慨，7年过去，即便这类荒诞事件早已填满了我们日常生活，但大量有相关认知基础的大众（包含不少知识分子）仍然愿意相信，且乐于相信。 他们多沉浸于这样虚无缥缈的未来幻象中，却对早已埋伏身边已久的危险无动于衷。 事实上，我们恰恰正在陷入一种早已谋划好的陷阱中——被这些科幻故事转移注意力，被媒体舆论引向一种愈加相信主观印象而非科学证据做判断的思维方式。 “我们的确应该关注意识与感知，但却被模糊了重点。” 因提出“大模型现实性危害”而被开除的谷歌前人工智能道德团队负责人Timnit Gebru认为，大多数关于算法的讨论，都仅限于技术端，却没有看到它掉在我们脚下泥土里产生的危害。 “我们被完全带偏了。 Blake Lemoine 其实就是一个无休止技术炒作的受害者，转移了人工智能引发的无数道德与社会正义问题的注意力。” 这些问题包括：LaMDA是如何被训练出来的，它有多少产生有害文本的倾向。以及多年来由它引发的“人工智能殖民主义”、错误的商业应用——国内各类荒腔走板的购房与校园人脸应用，而美国也发生过至少有三名无辜的人因人脸误识别被逮捕的悲伤事件。 麻省理工学院科技评论指出，在过去几年中，越来越多的学者开始意识到，人工智能的影响正在复制“欧洲殖民历史”的经济模式 ——暴力夺取土地、开采资源和剥削人民，以牺牲穷人的利益为代价，让富人和有权势的人变得更加富有。 譬如，在那些市值总额超过万亿的云计算数据中心与汽车巨头的自动驾驶系统背后，是成千上万个来自委内瑞拉等贫穷国家的廉价数据标注劳动力。 因此，在接受媒体采访时，Gebru拒绝讨论机器的感知能力。因为“在所有涉及到机器危险的现实情况下，都只是‘人类在伤害其他人类’”。 假如，我们把聊天机器人当成好朋友和亲人来看待，那么其背后的公司和其他机构是否会打我们的歪主意？但另一方面，如果我们把算法当成不值得尊重的玩意儿，那么对技术的剥削，从本质来看，是否只是加强了对彼此和自然环境的剥削？ 自我觉醒的迫切性 我并不奇怪于国外对LaMDA事件讨论的多样性与丰富度。 7年前，当人工智能技术繁荣的号角在硅谷与国内同时响起时，就已经有不少硅谷顶级科学家流露出对“人工智能与人性之间会产生激烈对抗”的担忧。 而那个时候，对包括人工智能、大数据等一众前沿技术倍感欣奇与喜悦的我们，对当时很多关于“种族偏见、技术剥削”的悲观性预测感到不解，也对谷歌内部一波又一波引发的“技术歧视大游行”感到头疼，对Facebook在2018年因数据泄露遭受洪水般袭击时无动于衷，对欧洲人工智能技术立法的争议与反复感到不耐烦…… 娱乐至死、商业化与技术带来的便利性占据了我们的大脑，我们为科技公司的产品与技术竞赛摇旗呐喊，对企业市值的扶摇直上给予无休止的追捧，对科学家与创业者的衡量标准只有“技术”与“商业”。 但却唯独缺少了“人性”。 因为觉得这似乎与科技，与自己都毫无关系。 于是，现在来看，很多人，包括我自己，不得不为自己的愚蠢、目光短浅和心胸狭隘而买单。 后来的后来，当我们遭遇数据泄露和人脸买卖时，对企业的批判开始猛烈，却收效甚微。2020年9月，一篇优秀特稿《外卖骑手，困在系统里》将企业利益、算法与人性的冲突推到了中国大众面前，这也是算法伦理问题在国内引发最为广泛的一次探讨。 直到现在，我仍然记得文章里那句算法的社会学含义——“在西弗教授看来，算法不仅由理性的程序形成，还由制度、人类、交叉环境和在普通文化生活中获得的粗糙-现成的理解形成。”然而，它虽然揭露了现状，但解决方案却极为苍白，因为这涉及到一整个城市运行系统的改造，而不能单单强调“对程序员社会科学观念的培养”。 因此，它虽然换来了巨头企业的微微低头，却没有换来一份最终可行的解决方案——小哥仍然困在算法和个人利益里，而我们也困在外卖小哥带来的交通困境里。 后来，让我们惊讶的是，同样的困境与矛盾也出现在了印尼打车巨头 Gojek 与它的摩托车出租车司机队伍之间。 但后者，却建立起一只类似于开发者社区的集体力量——他们成立了几百个的司机社区，帮助彼此学会“哄骗”算法误识别自己偏好的个人技巧；也有精通技术的人开发出未经授权的APP生态，调整和优化帐户，减少对Gojek本身算法团队的依赖。 更重要的是，这场反击战真正践行了“制度、人类、交叉环境和对文化生活生活的理解，都是算法的组成部分”——Gojek提供歇脚的营地，地方当局批准定期集会，小吃摊与清真寺作为临时住所提供给雅加达没有住房的年轻人居住。 好的，我们又想，这些技术与大数据在商业方向的糟粕，是发展过程中必不可少的一部分，只要小心谨慎便可躲过，便不会落在自己头上。 而后来，包括河南红码在内，一切都让曾经公关文案里充满各种未来科技想象力的故事，越来越面目可憎。而我也真正意识到，绵延的争议与恶果，就是一场无人可脱身的自我审判。 记住，昨天在他身上所赋予的科技枷锁，未来也一定会架在你的身上。 因此，对待LaMDA的灵异事件，我们必须穿透它激起的恐惧、惊讶和兴奋和通过谎言进行的炒作，打破现实与科幻小说的界限。“对于未来，人们关注的应该是人类的福祉，而不是机器人的权利”，Gebru坚定地认为。 而我还想补充一句，对待技术的正确意识觉醒，便是在争取自己未来的福祉。 免责声明：本网转载的文章仅为传播更多信息之目的，本网未独立核实其内容真实性，文章也不代表本网立场。如文章侵犯了你的权利，请联系我们修改或删除。本网提供的内容，包括并不限于财经、房产类信息，仅供参考，不构成投资建议；本网内容，包括并不限于健康、保健信息，亦非专业意见、医疗建议，请另行咨询专业意见。本网联系邮箱：contact@cacnews.ca  |
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