生成式人工智能充满奇迹的一年

才过去一年吗？仅仅一年前  ，ChatGPT就用所有令人发指的、终结者级的、宣扬奇点的科幻财富的投石器和箭矢攻击了我们？

距离我们开始相信人工智能真的可以将我们从辛劳中解放出来，并让我们过上像乔治和简·杰特森那样悠闲的生活才一年吗？

距离我们开始担心人工智能会抢走我们的工作、我们配偶的工作、我们孩子的工作以及除OpenAI 首席执行官之外的所有人的工作仅一年了。等一下。即使那份工作也不安全！

本着年终回顾的精神，现在让我们停下来反思一下今年疯狂的人工智能加速所带来的后果。这里有 10 个要点。​

人工智能反对者看起来很愚蠢

ChatGPT 兴起的一个主要受害者是铁杆、热爱逻辑的教授们的傲慢态度，他们认为人工智能永远不会到来。我的一位教授曾经嘲笑人工智能这个词。他喜欢对机器真正思考的言论嗤之以鼻。他喜欢说，《星际迷航》中的智能机器真正到来还需要几十年甚至几个世纪的时间。有时他会说人工智能永远没有机会。

他很幸运在 ChatGPT 出现之前就退休了。他很幸运，因为这些新的生成式人工智能机器人让那些扫兴的逻辑学家更难继续说计算机只能将 NAND 门拼接在一起。

担心电费

更值得同情的受害者可能是地球，因为我们需要燃烧大量碳氢化合物来为 GPU 和 TPU 供电。人工智能可能会结束碳基生命，不是出于恶意或义愤，而是出于燃烧所有碳氢化合物以维持运转的不懈需要。

人工智能世界面临的真正挑战是找到一种方法来释放所有巨大机遇，同时又不会增加巨额电费。人们希望新的芯片、更好的算法以及在网络中更明智地使用分层技术将拯救一些装满石油的超级油轮。这样就够了吗？

人工智能硬件热潮

新人工智能项目面临的一大挑战是准备足够的计算能力来开始学习。需求如此之高，以至于像 Nvidia 这样的 GPU 制造商都跟不上。拥有 GPU 实例的云提供商能够以最高价格出租它们。

这会持续下去吗？虽然自由市场有办法解决稀缺问题，但硅谷的持续增长和远大梦想的扩张速度甚至可能超出市场所能实现的速度。然后还有地缘政治问题。

末日一代和婴儿潮一代的对峙

中东政治等棘手问题的清单变得越来越长，而且还增加了关于人工智能将对人类造成什么影响的争论。一方面是末日论者，他们认为人工智能会摧毁工作、社会关系，甚至可能摧毁全人类。另一边是婴儿潮一代，当我们躺在虚拟的阳台上时，他们看到大量精美的礼物被送到我们面前。

谁对未来的愿景更准确？专家和预言家将在未来数月甚至数年的时间里仔细研究这个话题。如果答案是显而易见的，我们早就知道了。我开玩笑说我们应该问人工智能，但这些公司已经为他们辩护了。关于热点话题的关于热点话题的直接答案可能很难获得。

人工智能幻觉的危险

这就是AI思维吗？或者只是运行一些大型统计机制，通过掷一些虚拟骰子来选择下一个令牌？我们知道算法只是一些统计数据，但这足以成为深度思考吗？几率有多大？

有许多比喻可以帮助解释主流算法的作用。有些人喜欢称它们为“随机鹦鹉”。其他人喜欢将它们视为统计压缩算法（例如霍夫曼编码）的一个版本。我们仍在努力寻找最好的方法来解释这些功能所产生的天才和幻觉的混合。

人工智能准确性的危险

人工智能的行为往往像孩子一样。有时他们编造事情，这已经够糟糕的了，但真正的危险是当他们开始说出未经过滤的真相时。有些人喜欢说真话的人工智能的想法，并认为它们将为世界带来更多的知识和理解。其他人知道，杰克·尼科尔森在《好人寥寥无几》中的角色对人性的看法是正确的，他说：“你无法面对真相。”

人工智能公司的律师一定因为必须为所有说真话的辩护而感到害怕。我向谷歌的巴德提出了一个关于一个活生生的人的舒缓问题，换句话说，这是一种可以起诉诽谤的话题。巴德用非常尖刻的语气告诉我，“我是一个大型语言模型，我能够针对各种各样的提示和问题进行交流并生成类似人类的文本，但我对这个人的了解有限。” 律师们一直试图用钉子钉上谷仓的门，但马会跳出窗外吗？

创意人士致电他们的律师

当一个人说“我从鲍勃那里学到了关于这个话题的一切”时，这似乎是一种谦虚的姿态和善意的认可。当人工智能说出类似的话时，鲍勃开始考虑是否可以起诉要求赔偿。

作为一名作家，我很纠结。我有点自豪的是，我的一本书（消失的密码学）进入了 Books3 语料库，该语料库训练了一些最聪明的人工智能。他们现在就像我自己的后代一样。那很可爱。

但这些人工智能也正在摧毁我的书和许多其他书的市场。更糟糕的是，他们正在大规模地这样做。为什么作者不应该得到补偿？当合理使用破坏了市场时，它就不再公平了。

互联网会保持开放吗？

盗版在过时的经济模式下写的旧书是一回事。真正的问题是是否有人会再费心去写一本书、一篇杂志文章或一篇博客文章。如果人工智能会以博格般的效率来吸收知识，那为什么还要烦恼呢？

版权有问题，但它培育了一个有效的思想市场，为出版商、作家和大学提供支持。现在，当潮水来临时，所有这些旧的商业模式都像沙堡一样被冲走。至少当互联网和搜索引擎出现时，人们挥手并谈论广告支持或赞助。似乎没有人知道人工智能将如何支持人类新知识的合成。

良性循环还是恶性循环？

第一代人工智能从人类创造的信息中学习。在这些生成式人工智能模型走出实验室后，人工智能生成的内容已经开始渗透到互联网和下一代的训练语料库中。有些人认为这将带来洞察力的惊人飞跃。我倾向于认为麦克风距离放大器太近会产生反馈。

AI能飞多高？

一些专家认为人工智能被夸大了，就像崩溃之前的 Pets.com 一样。其他人则将其视为早期的亚马逊。任何发现的早期总是充满猜测，人工智能也不例外。有人说，基于对技术的深度投入，微软将超越苹果。其他人在等待伟大梦想时只看到失望。是时候再吃一盒爆米花了。明年再见。

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作者：Peter Wayner

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