隨著ChatGPT大火，多位AI界巨佬發(fā)出預(yù)警：有朝一日，它可能真的會消滅人類。
最近，ChatGPT的大火，讓人看到第四次科技革命大門開啟的跡象，但也有很多人開始擔(dān)心，AI是否有消滅人類的風(fēng)險。
不是夸張，最近多位大佬，已經(jīng)表達(dá)了這樣的擔(dān)憂。
(資料圖片)
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真的可能會消滅人類。
而Meta首席AI科學(xué)家LeCun畫風(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」。
最近，ChatGPT之父、OpenAI CEO Sam Altman就表示，超級智能AI的風(fēng)險可能會遠(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對高級人工智能的潛在危險發(fā)出了預(yù)警。
他表示自己最擔(dān)心的是，AI造成的虛假信息問題，以及經(jīng)濟(jì)上的沖擊，以及其他還沒出現(xiàn)的種種問題，這些危害可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了人類能應(yīng)對的程度。
他提出了這樣一種可能性：大語言模型可以影響、甚至是主宰社交媒體用戶的體驗(yàn)和互動。
「打個比方，我們怎么會知道，大語言模型沒有在推特上指揮大家的思想流動呢？」
為此，Altman特別強(qiáng)調(diào)了解決人工智能對接問題的重要性，以防止AI的潛在危險。他強(qiáng)調(diào)，必須從技術(shù)軌跡中學(xué)習(xí)，努力解決這個問題，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：一是通過使用政策和監(jiān)測；二是通過審核內(nèi)容分類器
OpenAI承認(rèn)，AI模型可能會放大偏見，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)險政府決策，或者用它提供法律、健康方面的建議。
此前，ChatGPT胡說八道的問題，或者說大語言模型的「幻覺問題」，曾在用戶中引起諸多爭議。
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)和推動社會發(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的早期版本對不該說的內(nèi)容過濾較少，用戶問它在哪里購買無證槍支、怎么自殺，它都會回答。
而改進(jìn)的版本中，它會拒絕回答這些問題。另外，GPT-4有時也會主動承認(rèn)自己有「幻覺問題」。
Altman說，「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?！肝覀儠褖奶幗档阶畹?，把好處最大化。」
雖然GPT-4模型很了不起，但認(rèn)識到人工智能的局限性并避免將其擬人化也很重要。
無獨(dú)有偶，Hinton最近也警示了這一危險。
「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「關(guān)鍵時刻」，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，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)前它還沒有被完全開發(fā)出來，許多計算機(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年或更短的時間。
當(dāng)被具體問及人工智能消滅人類的可能性時，Hinton說，「我認(rèn)為這并非不可想象」。
在谷歌工作的Hinton在40多年前就開始關(guān)注人工智能。在當(dāng)時，人工智能在許多人看來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算機(jī)的方式不同，Hinton認(rèn)為更好的方法是模擬大腦，讓計算機(jī)自己發(fā)現(xiàn)這些技能，通過構(gòu)建一個虛擬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，以建立正確的連接來解決任務(wù)。
「最大的問題是，你能期待一個大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過改變連接的強(qiáng)度來學(xué)習(xí)嗎？你能指望僅僅看著數(shù)據(jù)，在沒有先天知識的情況下，學(xué)會如何做事嗎？我認(rèn)為這完全是荒謬的。」
在過去十年左右的時間里，計算機(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)不會取代工人，但是會改變他們的生活。
計算機(jī)最終獲得創(chuàng)造性想法來改進(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AGI的到來大聲歡呼，也不管我們距離AI出現(xiàn)意識還需要多長時間，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題。
當(dāng)前真正的問題在于，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)在正處于一個轉(zhuǎn)折點(diǎn)。ChatGPT是一個白癡專家，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)中的不同和反對意見。這與保持一致世界觀的人是完全不同的。」
而對于「AI消滅人類」這個問題，比爾蓋茨已經(jīng)憂心多年了。
很多年來，蓋茨一直表示，人工智能技術(shù)已經(jīng)變得過于強(qiáng)大，甚至可能引發(fā)戰(zhàn)爭或被用來制造武器。
他聲稱，不僅現(xiàn)實(shí)生活中的「007反派」可能利用它來操縱世界大國，而且人工智能本身也可能失控，對人類造成極大威脅。
在他看來，當(dāng)超級智能被開發(fā)出來，它的思考速度會遠(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」AI的實(shí)體可能會設(shè)定自己的目標(biāo)，不知道會干出什么事。
雖然OpenAI、谷歌和微軟的大佬們都表示了對AI消滅人類的擔(dān)憂，但到了Meta的首席AI科學(xué)家LeCun這里，畫風(fēng)突變。
在他看來，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)友展開激辯。
比如上個月他曾斷言：「在通往人類級別AI的道路上，大型語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，以及對世界的理解?！?/p>
最近，斯坦福認(rèn)知科學(xué)家Michael C. Frank在網(wǎng)上提問：「GPT-3接受了5000億個token（約3.75x10^11個單詞）的訓(xùn)練。所以這給了我們大約4x10^11個單詞。PaLM和Chinchilla都接受了大約10^12個單詞的訓(xùn)練。我們不知道GPT-4的語料庫大小。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LLM的能力表示質(zhì)疑：人類并不需要從1萬億個單詞中學(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，比較了大語言模型與人類的語言學(xué)習(xí)輸入規(guī)模
而此前，LeCun在參加的一場辯論賽中指出，從現(xiàn)在起5年內(nèi)，沒有哪個頭腦正常的人會使用自回歸模型。
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言模型。
敢對時下頂流模型進(jìn)行這種否定，LeCun的話語中著實(shí)帶有不少挑釁。
對此，他又做了一個澄清，5年后將會有語言模型，但它們不會是自回歸的。因?yàn)樽曰貧w模型是不可控，并且隨著產(chǎn)生更多的token，會出現(xiàn)指數(shù)級的發(fā)散問題。
我必須重申：
1. 自回歸LLM是有用的，尤其是作為寫作工具，編程。
2. 它們經(jīng)常會產(chǎn)生幻覺。
3. 它們對物理世界的理解非常原始。
4. 它們的規(guī)劃能力非常原始。
對于自回歸LLM是指數(shù)遞增的擴(kuò)散過程，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。
按照這個算法，錯誤會逐漸累積，正確答案的概率呈指數(shù)下降?？梢酝ㄟ^讓e更?。ㄍㄟ^訓(xùn)練）來減輕問題，但是完全消除問題是不可能的。
而要解決這個問題，就得需要讓LLM不再進(jìn)行自回歸，同時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，并指出這是LLM發(fā)展最有前途的方向。
對于構(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)建一個能夠進(jìn)行推理和規(guī)劃的認(rèn)知架構(gòu)，需要有6個模塊組成，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，每個人都處于曲線上不同的點(diǎn)，大家都很瘋狂。
對于Hinton的警告，紐約大學(xué)教授馬庫斯也表示了同意。
「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？」
馬庫斯認(rèn)為，雖然AGI還太遙遠(yuǎn)，但LLMs已經(jīng)很危險了，而最危險的是，現(xiàn)在AI已經(jīng)在給各種犯罪行為提供便利了。
「在這個時代，我們每天都要自問，我們究竟想要什么類型的AI，有的時候走慢一點(diǎn)未嘗不好，因?yàn)槲覀兊拿恳恍〔蕉紩ξ磥懋a(chǎn)生深遠(yuǎn)的影響?！?/p>
https://nypost.com/2023/03/26/artificial-intelligence-could-threaten-humanity-scientist/
https://futurism.com/the-byte/godfather-ai-risk-eliminate-humanity
https://cdn.openai.com/papers/gpt-4-system-card.pdf
https://podcastdisclosed.com/sam-altman-openai-ceo-on-gpt-4-chatgpt-and-the-future-of-ai-lex-fridman-podcast-367/
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