活动回顾丨万维钢:当前的认识和前方那个最可能的场景

2024年7月9日上午,科罗拉多大学物理学博士、《拐点》作者、得到APP“精英日课”专栏作家万维钢在华东师范大学闵行校区法商南楼228会议室以《当前的认识和前方那个最可能的场景》为题进行了报告。本场特邀报告由华东师范大学政治与国际关系学院教授姜宇辉担任主持人,复旦大学哲学学院教授徐英瑾、华东师范大学政治与国际关系学院教授吴冠军、华东师范大学政治与国际关系学院教授姜宇辉担任评议人,华东师范大学上海人工智能金融学院教授邵怡蕾现场要求加入评议。

万维钢博士指出,AI为人类社会带来的发展将会是巨大的,同时AI的发展速度也是惊人的,根据马斯克的预测,在2025年AI的智能将会超过任何一个人的智能。当前思想界对于AI的态度主要分为两派,其中一派是EA,也就是有效利他主义,另一派是E/ACC,也就是有效加速主义。EA这一派任何决策都是从道德出发,他们对于AI的态度十分激进,将AI视作洪水猛兽。而E/ACC则认为技术为人类生活带来的好处远大于坏处。

基于此,万维钢博士进一步提出了一个问题:大模型的发展真的到了一个要将其视作洪水猛兽的程度吗?万维钢博士以卡梅伦与奥巴马称体重的故事为例,指出AI看懂这个故事是非常困难的,其发展的重要障碍在于理解常识,但是常识对于人类而言是不言自明的, 也就是默会知识(tacit knowledge)。CYC公司曾经尝试将所有常识都输入给AI,但是截止到2019年只输入了1500万条,但这也只占了人类常识的5%。《AI 3.0》也曾经明确指出AI不可能掌握所有尝试。但是目前AI的发展已经完全克服了这个障碍,GPT3.5以及GPT4.0的出现打破了所有的质疑声音。

万维钢博士指出,GPT是生成性预训练基于Transformer架构的大语言模型,其运作的原理是将词汇都转化成数学中的向量,从而发现不同向量之间的关系。但这也引起了当前学界的质疑:既然AI的所有训练都是基于语料,但是人类的很多智慧是无法用语言表达的,那么GPT是否能掌握人类所有的智慧呢?答案是肯定的,GPT恰恰不是只会重复我们已经读过的统计数据,恰恰抓住语言文字背后的智慧。这是人类智识的一次重要突破,GPT可以抓住事物背后的统计相关性,从而摸索现实世界的投影。

万维钢博士表示,当前AI的发展经历了三次奇迹式的飞跃。第一次是2017年OpenAI公司在训练语言模型预测句法中下一个单词的能力时,惊奇地发现它能够判断一句话的情感。第二次飞跃是2021年,我们称之为为“开悟”,在足够多次的训练和足够多的语料投入后,大模型能够完成作文甚至更高级别文字的撰写,并且能够适应不同的风格。第三次飞跃是在2022年,AI能够逐渐生成一种宏观秩序,我们称之为“涌现”。只要设置足够多的参数,投入足够多的算力,AI能够产生各种各样的能力。当前AI采用神经网络的技术,经过无数经验的学习与快速反应之后,形成直觉判断从而进行预测。

以此出发,万维钢博士提出AI给了我们三个教训:一是直觉高于逻辑,DeepMind已经可以和多个领域的科学家合作,解决了很多科学难题;二是算力就是王道,历史上科学家曾经试图教会大模型一些智能,但是最终却限制了模型的发展,模型最好的发展方式是以简单的架构为基础,用算力进行生成;三是人是简单的,GPT可以通过摸索自己学会人类知识,将不同领域的知识进行串联,这说明人类智能系统比我们想象的更浅,人类没有多少智能。

最后的部分,万维钢博士为我们盘点了AI的当前与未来。GPT当前在社会商、数学计算等多个领域已经开始超越人类的智能,OpenAI曾在2017年发表论文提出了“缩放定律”,也就是说只要舍得往里面不断投入算力,让模型足够大,这个模型就可以变得越来越聪明、越来越智能。对于人类来讲,意识和智能其实是两回事,AI没有意识,自我和自我意识对AI来说是累赘。但恰恰又是意识让人成为人,相较于AI,人有两点无法被取代,一是人拥有拍板决策权,可以承担风险;二是AI没有意识,主动性的输出者只能是人。

万维钢博士在报告的最后,援引了控制论之父诺伯特·维纳书中的内容作结,人的作用并不是按照固定的流程去做一件事,人也不是服从命令,人的使命是给世界制造不确定性。仅仅是因为你突发奇想,你制造多少不确定性,你就制造多少信息,这才体现你作为人的价值。人有人的用处。

报告结束之后,复旦大学哲学学院教授徐英瑾,华东师范大学上海人工智能金融学院教授、院长邵怡蕾,华东师范大学政治与国际关系学院教授吴冠军,华东师范大学政治与国际关系学院教授姜宇辉对于报告进行了评议。

徐英瑾教授表示,在某些新的应用场景如老年人家庭护理、火星探险等,大模型与大数据技术的实用性其实是存疑的。同时,徐英瑾教授也从自身的研究出发,指出大语言模型的翻译能力也附着于国际政治形势。这两个问题背后的哲学背景其实是经验派和唯理派之辩。休谟曾提出,过去的经验积累并不能够帮助未来的知识,这也是当前大语言模型面对的问题。面对这个问题,徐英瑾教授提出应采取“数据化的儒家主义”,要在一个危机时代让周政复归来反对秦政。同时当前大语言模型的发展也面对着神经网络训练量过于庞大、机器幻觉的问题。

吴冠军教授针对万维钢博士“人无法被取代”的两个判准发表了自己的看法。首先作为风险、责任之承担者的“个体”,本身是一个可以做谱系学考察的历史性发明,过去并不如是,这也意味着未来未必如是,完全可以构建一种符合AI时代的制度框架。其次,作为决策者的“我”,本身亦是可疑的,个人对自己的“掌控感”是需要去斗争的,和各种权力机制、媒体帝国乃至欲望制造机器去不断斗争,而不是现成的。最后,技术发展深受多种因素尤其是当下国际政治的影响,AI时代我们恰恰更多需要全新政治哲学的构建。

邵怡蕾教授提出,当前AI分为两个流派,一个是DeepMind,它是科研者的好工具,通过大算力解决火星探索、新药研制等问题;另一个是OpenAI,它是面向C端的工具,注重与人的交互。同时,并非算力越大越能够解决问题,OpenAI做的是16个平行的千亿模型,千亿算力、千亿模型是涌现的出现,万亿就是非常稀疏的模型。邵怡蕾教授还表示,GPT4o相较于GPT4只是加入了情绪计算,这在算法上并不困难。其次,“搜索”是要求AI在过去的范畴中寻找,而“生成”是在未来的范畴中,未来如何将这两个模态进行融合才是发展的关键。

姜宇辉教授从哲学的角度对于万维钢博士的报告发表了自己的看法,ChatGPT解放了人身上比较宝贵的直觉式思考,而这种思考可能是人类之前在几千年过程里都没有被很好地培养出来。达马西奥讲到自传时强调人之所以能够给自己时间或者意识,其实往往来自语言的能力,在这个意义上AI是可以拥有叙事能力的。同时,AI可以可以监控自己、调用自己、改变自己状态,AI也可以拥有意识。最后,从功能主义角度来说AI也可以跟身体有各种开放的关系。

万维钢博士针对几位专家的质疑进行了回应,首先AI在机器人问题上已经有了重大的突破,斯坦福大学的学生今年年初研究出会炒菜的机器人。当前机器人发展面临着三维空间信息处理和场景模拟两大难题,这是机器人未来亟需解决的问题。其次,未来的人机关系仍然无法确定。在决策能力与决策水平方面,做决策能力是不具备缩放性的,并不是说训练越多做决策水平越高,决策信息可以交给AI,但决策水平AI并不比得过人。万维钢博士对于邵怡蕾教授提出用若干模型替代一个超大模型的看法表示赞同,并表示AICG迟迟没有发布GPT-5可能也是基于一种商业策略。最后,万维钢博士表示现在关键认知是大脑深皮层是一种非常通用的皮层,新皮层并不是只负责视觉皮层,视觉皮层也可以用来处理声音,通用计算能力和GPT通用能力是有相通性的。

报告结束后,后续将由来自各单位的专家学者进行嘉宾演讲。

 

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