最近我搞了個AI內(nèi)測賬號，每天沉迷于請AI作畫。下邊是幾張我請AI畫的畫，出乎你的意料嗎？
就在過去這幾個月里，以ChatGPT為典型的一類“善解人意”的AI忽然火了起來。這類AI的實用性特別高，能畫畫、能翻譯句子、能寫報告，最重要的是人指揮TA做這些事情都不用費心費力輸入命令，只需要像聊天一樣打字即可，不費勁。
AI理解人類語言，有點像坐標(biāo)系
中國人民大學(xué)高瓴人工智能學(xué)院助理教授周驍表示，ChatGPT這類AI可以叫做自然語言型AI，其主要學(xué)習(xí)方向就是理解分析人類語言。在這之前，人機博弈型AI早在2016年左右就實現(xiàn)了突破，阿法狗戰(zhàn)勝世界冠軍柯潔就是最好的例子；圖像識別型AI則是在過去幾年達(dá)到滿意的精度，能廣泛應(yīng)用于各種人臉識別、車牌識別的場景。
至于最近大火的ChatGPT則是語言模型，通過多種人工智能技術(shù)和算法實現(xiàn)了對自然語言的理解和生成，從而能夠與人類進行自然的對話交互，它的出現(xiàn)讓人工智能強勢地摘掉了“人工智障”的帽子。GPT的全稱叫生成預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器(Generative Pretrained Transformer)，復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院院長、中國科學(xué)院院士葛均波曾經(jīng)很形象地解釋過這三個詞：
Generative是生成的意思，表示它區(qū)別于既往搜索引擎，能自己生成創(chuàng)作出新的內(nèi)容；Pretrained是預(yù)先訓(xùn)練意思，表示它之前已經(jīng)在一些數(shù)據(jù)庫里經(jīng)過訓(xùn)練過，已經(jīng)具有一些自身邏輯及判斷；Transformer是一種全新的算法架構(gòu)，能夠在處理長文本時更高效，訓(xùn)練時間更短。
百姓網(wǎng)創(chuàng)始人、CEO王建碩試圖通過坐標(biāo)系的概念解釋GPT識別人類語言的原理。“好比在三維空間中，知道三個坐標(biāo)值就能確定一個點的位置，這三個坐標(biāo)可以叫做參數(shù)，”他邊比劃邊說：“但當(dāng)我們提起某個物體時，可能需要上千個參數(shù)才能確定這一物體究竟是什么。比如蘋果的參數(shù)有能吃、水果、顏色紅或綠、在樹上生長、一般直徑不超過10厘米等等。類似參數(shù)越多，我們就越能精準(zhǔn)確定某物體?！?/p>
當(dāng)蘋果和香蕉同時出現(xiàn)時，能吃、甜、水果等參數(shù)就不夠了，光憑這三個參數(shù)誰也沒有辦法確定講述的是蘋果還是香蕉。這時候就得增加參數(shù)，比如形狀是長條還是類似圓形？顏色是紅綠還是黃？“這就是GPT的基本算法，本質(zhì)上是建了一個上千甚至更高維度的模型。其實人腦中也有無數(shù)個這樣的模型并且在隨時調(diào)用，只是我們不會感受到罷了?！?/p>
所以有時候AI對句子的理解異于我們常人。比如下圖就是我請它畫的驢肉火燒，肉、火、燒的元素都齊備了，驢則以兩只長耳朵的形式出現(xiàn)。
要從如此多的維度描述一個物體，其計算量自然可想而知。據(jù)復(fù)旦大學(xué)計算機科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授張軍平表示，ChatGPT大概用了285000個CPU和10000多顆GPU、其訓(xùn)練文本數(shù)據(jù)達(dá)到45Tb(1Tb=1024Gb)，訓(xùn)練成本高達(dá)1200萬美元。
在一篇題為“ChatGPT：潛力、期待與限制”的論文中，張軍平進一步解釋道，ChatGPT主要受益于大型語言模型（Large Language Model），使用語言模型（LM）用大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練龐大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
“ChatGPT會生成與用戶意圖相匹配的多個回合的響應(yīng)。ChatGPT捕獲先前的會話上下文來回答某些假設(shè)問題，這大大增強了會話交互模式下的用戶體驗?！?/p>
為測試這些AI對人類語言的理解能力，我分別在三個AI對話框中輸入“anlyze how Artifical Intelligenz works”，錯誤都被輕松忽略。王建碩則教了個更直觀的測試方法：問AI《家庭問答》的主播年齡的平方根是多少？要回答這一問題，AI需要搞清楚《家庭問答》是什么、其主播是誰、年齡多大了，最后再算一次平方根。
簡直完美。
AI成熟后，連上班關(guān)門都會變得簡單
前邊講的幾種AI都深刻改變了我們的生活。比如人機博弈AI成熟后，游戲行業(yè)發(fā)展得到加速，人機對戰(zhàn)不再是“虐菜”的代名詞；人臉識別AI成熟后，“刷臉”也成為了人們的主流支付方式。
在風(fēng)云協(xié)會陳經(jīng)看來，GPT的發(fā)展將給人機交流方式帶來革命性的改變?？纯措娔X的發(fā)展歷史，電腦“輸出”一直在進步，從文字到圖像再到今天絢麗的建模與視頻，但“輸入”始終還是電腦鼠標(biāo)，直到幾年前聲控才走入大家的生活，Siri還經(jīng)常聽不懂人話。隨著GPT的發(fā)展與聲音識別的結(jié)合，聲控的準(zhǔn)確性將大大提高。
3月15日，Open AI發(fā)布GPT-4，在GPT-3的基礎(chǔ)上增加了圖像識別功能。這就為人機進一步高效互動提供了可能性，比如目前還比較初級的手勢控制將更快成熟。
陳經(jīng)甚至設(shè)想了一個場景：早上離家上班時，不用再鎖門關(guān)燈，而只需要對著大門口的攝像頭揮手道別。AI立即會領(lǐng)會主人的意思，關(guān)燈反鎖以待主人歸來；等主人回來了，再對大門招招手，門就自動開了，走到哪個屋子里燈光也隨著打開，躺到沙發(fā)上電視也會自己打開。
AI會取代人類的工作嗎?
大家并不是都認(rèn)同人工智能的出色表現(xiàn)的。據(jù)觀察，這種認(rèn)同與否往往與一個人從事的行業(yè)有關(guān)系。
比如我的一位畫家朋友就對AI作畫這件事比較抵觸?！癆I畫的畫是沒有靈魂的”，他不無憤慨地表示：“其實那都不應(yīng)該叫做畫啦。AI不過是從網(wǎng)上扒拉點素材，再拼起來而已?！?/p>
再比如，我一位強烈要求匿名的科幻作家朋友對AI寫稿表示鄙視，認(rèn)為AI不可能像人類一樣把握各種詞匯的運用。我問不是“文無第一、武無第二”嗎？這位作家表示同意這句話，但再三強調(diào)“AI寫的小說抓不住讀者的心”。
社科院人口與勞動經(jīng)濟所研究員屈小博教授一直研究AI對就業(yè)的影響，他就很理解這些人的感受。“大家都擔(dān)心自己的工作被取代嘛，”他笑笑說：“我們這些研究員也擔(dān)心啊?！?/p>
不過屈教授總體還是持樂觀態(tài)度的，因為他覺得在舊崗位被取代同時AI也會帶來新崗位。他表示勞動經(jīng)濟學(xué)里有個“全要素生產(chǎn)率”的概念，AI能在很大程度上提高全社會的生產(chǎn)率，從而創(chuàng)造更多的社會財富以供分配，也需要更多的崗位。
我還真跑到招聘網(wǎng)站上搜了一下帶AI的招聘崗位，“AI顧問”、“AI工程師”、“AI指導(dǎo)”基本都能占據(jù)好幾頁，而且薪水看起來不算低。曲教授管這些崗位叫“人機交互崗位”，認(rèn)為這種崗位會越來越多。
王建碩更是比較樂觀，他還表示每次科技進步都會消滅舊崗位帶來新崗位。“汽車發(fā)明了，馬車夫這個工種慢慢淘汰了，但汽車司機是不是比那時的馬車夫多多了？待遇也好吧？飛機發(fā)明出來，不就有了飛行員這個職業(yè)？而且有了飛機大家的生活水平也被帶著提高了不少。AI進步越快，我們的總體生活就越好。”
不過曲教授強調(diào)，對個人來說壓力還是有的，而且不小，因為自己的技能未必能適配新的崗位，要小心被勞動力市場的結(jié)構(gòu)性矛盾所擠壓。他的意見是，作為個人要終身學(xué)習(xí)、努力適應(yīng)新情況，作為國家與社會則需要重視這一問題，給勞動者提供足夠的培訓(xùn)與適應(yīng)機制，盡量最小化甚至避免結(jié)構(gòu)性矛盾帶來的陣痛。
不會“追求幸?！笔茿I的死穴
作為一名畢業(yè)于自動化專業(yè)、參與過人工智能研發(fā)的記者，在本篇末尾我想自己說幾段。人類有一個特性AI目前趕不上，在肉眼可見的將來也趕不上，那就是對美好生活的向往。
這個表述聽起來似乎有點大，其實跟我們的生活連接十分緊密，因為人類社會就是在不斷地追求幸福中前進的。原始人厭倦了靠雙腳丈量大地的日子，所以發(fā)明了車輪，后來又發(fā)明了火車汽車；人類不滿足于被囚禁在陸地上，老想去探索海洋，由此才發(fā)明了獨木舟、木船以及后來的輪船；人類羨慕鳥兒的翅膀，想在天空自由地翱翔，于是飛機火箭一個個從夢想成為了現(xiàn)實。
某種意義上，是人類對美好生活的向往倒逼了技術(shù)進步，從而推動了歷史的車輪滾滾向前。
到目前為止所有的AI都沒有追求幸福的能力。它們就像最頂尖的仆人，訓(xùn)練有素反應(yīng)迅捷，能在最短時間內(nèi)解決人類提出的所有問題與需求，卻唯獨沒有自己提出需求的能力。不提出需求也就沒法進步，就只能止步于滿足當(dāng)下的循環(huán)。
如果以人類目前的技術(shù)水平創(chuàng)造出一個人工智能世界，那這個世界將能夠順暢運行卻無法進步。原因很簡單，沒有進步的需求，人工智能在本質(zhì)上只是人類編寫的一段段程序，能夠在已有的材料中精中取精建造大廈，卻永遠(yuǎn)不會想著給這個世界增添片瓦。
有時候“求生欲”也是進步的一種動力，而這恰恰是生命的專屬。當(dāng)生命在38億年前誕生于地球上時，就已經(jīng)注定了生存繁衍的本能，其一切活動都是為了更好地生存，為此才能改變世界；人工智能就不一樣了，不過是代碼，是人類為解決問題而創(chuàng)造出來的，其本能是解決問題。這就決定了二者“主”和“仆”的區(qū)別，是被服務(wù)與服務(wù)的根本差別。
只有生命才想著給自己創(chuàng)造一個更好的環(huán)境，只有人類作為智慧生命有能力給自己創(chuàng)造這樣的環(huán)境，人工智能還沒法達(dá)到這樣的境界。
我的采訪對象王建碩表示只能部分贊同我的意見。他說他們曾經(jīng)做過測試，問AI生命的本質(zhì)是什么，根據(jù)回答再一句句追問，結(jié)果AI答了三天三夜。他覺得有了這么強的思考能力，AI終究會獲得這種求生欲，從而想著改變自己的境遇。至于完成這個突變所需要的時間，他認(rèn)為是五年甚至更短，但機器真的將求生欲實施起來可能要非常久遠(yuǎn)。。
五年不過一瞬間，讓我們拭目以待。
