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AI模仿人类六十年,偏见随主见而生,关键在人如何“带路”

十大品牌 2025年12月10日 07:31 3 admin
AI模仿人类六十年,偏见随主见而生,关键在人如何“带路”

哈喽,大家好,小圆这篇评论主要聊AI这个热门话题,都说现在的AI越来越有主见,但它真不是只会鹦鹉学舌的家伙,咱们到底该怎么应对?

最近观察者网和美国四院院士特伦斯·谢诺夫斯基的对话很有启发,这位可是AI领域的先驱,和图灵奖得主辛顿并称“AI的莱特兄弟”,咱们就跟着他的思路好好剖析下。

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如何应对“有主见”的AI

当下AI热潮里,不少人既惊叹于DeepSeek、ChatGPT的强大,又满是担忧:AI为啥会编瞎话,有偏见咋办,会不会抢工作甚至威胁人类,这些疑问绕不开一个核心,AI的“主见”到底从哪来,咱们该咋应对?特伦斯作为深耕AI六十年的专家,他的解读既戳破了谣言。

很多人觉得AI是突然火起来的,其实它背后是三代科学家六十年的积累,早在上世纪,传统AI走的是非黑即白的逻辑路线,编程序全靠硬写,可现实问题哪有这么简单,这项技术一直没大突破,直到1980年代,特伦斯和辛顿这些科学家换了思路。

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既然大自然的大脑能思考,咱为啥不模仿它?大脑和传统计算机差别太大了,计算机靠时钟按顺序干活,晶体管连接少;大脑没有时钟,数十亿神经元互相连接,一个神经元能和上万个同伴对话,靠的是并行交互。

他们顺着这个思路研发学习算法,让神经网络像婴儿学说话那样,靠经验积累知识,可当时的计算机比现在的智能手表还弱,内存就几兆,根本没法支撑大规模运算,只能用小问题演示可行性,这一等就是四十年,十年前辛顿团队解决了图像识别难题。

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AI能准确认出大山、大象,这在当时是天大的突破,三年前ChatGPT横空出世,一夜爆红,其实是四十年技术积累的厚积薄发,神经网络的扩展性远超想象,网络越大,能解决的难题就越多,AI的“主见”,本质上是对海量知识的高效整合,而非凭空产生。

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“有主见”不代表真智能

特伦斯作为神经科学家,说得很明白:AI的“主见”只是对人类知识的整合,和真智能差得远,首先AI没有情感和长期记忆,它能写出悲伤的句子,是因为学过无数相关文本,但自己根本不知道啥是悲伤;对话结束后,它啥都记不住,更别说像人一样终身学习。

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咱们用AI写东西,还得自己定情感基调,这就是最好的证明,其次AI的创造力其实是模仿,它能生成海景房图片,是因为学习了海量建筑和风景素材,本质是组合创新,和画家靠灵感创作完全两码事,还有大家头疼的“幻觉”问题。

最关键的是,AI没有自主意识,语言学家乔姆斯基说它是随机鹦鹉,虽然有点绝对,但确实点出了核心:AI能回答新问题,是因为它能从上下文推断逻辑,而非真的理解问题,把AI当成超级助理就对了,它能帮你查资料、改语法,但最终的判断和决策还得靠人。

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关键在人而不在“机”

面对有主见的AI,大家最烦的就是偏见,比如搜同一话题,中文版和英文版回复天差地别,特伦斯的解释很实在:AI的偏见来自人类本身,它学了人类所有文本,自然把人类的偏见吸进去了,但好消息是,解决AI偏见,比改变人类固有的偏见要容易得多。

至于“AI抢工作”的焦虑,工业革命时99%的人务农,现在只剩2%,那些人没失业,而是去了工厂、办公室,互联网催生了网页设计师、网红等新职业,AI也会如此,做翻译的朋友,以前靠人工翻合同,现在用AI初稿,自己改细节,效率翻了三倍,反而接了更多活。

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监管方面,特伦斯很认可中国的思路,不过早过细限制,给技术试错空间,欧盟搞100页的法案,连不能用AI筛简历都写进去,反而束手束脚,AI还在初级阶段,就像当年的蒸汽机,刚开始也总爆炸,只有多用才能找到改进办法。

AI从来不是威胁,而是推动人类进步的工具,它的主见是人类智慧的延伸,提升自己的核心能力,创造力、判断力、共情力,这些都是AI永远学不会的,年轻一代更要敢探索,就像特伦斯那代人突破传统AI那样,未来咱们不仅能驾驭AI,更能让它成为造福人类的好帮手。

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