AIGC前行道路上的7个“减速带”

极客网·人工智能5月9日AI 聊天机器人破茧而出时,很多人感到惊喜或惊讶。

这些大型语言模型擅长自我学习,并且能用各种语言和风格与人类进行交流。其生成的艺术模型几乎可以生成人们能想到的任何事物;能够回答人们可以提出各种问题,甚至越古怪越好;科学家们正在训练AI作曲、探索太空,以及执行传统上由人类完成的重复性任务(这让很多人担心他们的工作岗位会被替代)。

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尽管取得了惊人的成果,但AI呈现出来的严重问题却只是冰山一解。也许人们还没有注意到,也许仍然处于敬畏的状态。然而别无选择,我们只能努力解决AI带来的现实和道德困境。当AI带来的奇迹和梦想开始消退时,人们不能忽视阻碍AI发展的七个“减速带”。

1、资源稀缺 

大多数大型AI模型依赖于大规模并行计算,这些计算可以通过GPU或TPU专用芯片来加速。充分发挥AI模型的潜力需要采用大量IT硬件,但成本高昂。

每家厂商及个人都希望采用更多的IT硬件,在过去的几年,由于供不应求,芯片和IT硬件的成本飙升。更糟糕的是,越来越多的人正在使用云计算服务,导致云计算平台容量扩展的速度难以满足需求。

硬件并不是成功推出AI所需的唯一稀缺资源。运行大型AI模型还需要大量电力,但并不是每个国家或地区都能充分供应。在地缘政治冲突和主要采用可再生能源电力的地区,能够以可预测的价格获得足够的电力是一项挑战。为了弥补损失,一些云计算提供商正在提高某些地区的云服务价格。

2、AI伦理 

人类总是知道在某些场合避免争论一些问题,然而AI需要学习如何在各种情况下处理此类问题。一些大型语言模型被编程为对提出的问题转移话题或者拒绝回答,但一些用户总是很执着,当这样的用户注意到AI在回避一些棘手的问题,例如引发种族或性别偏见的问题时,他们会立即寻找绕过这些护栏的方法进行提问。

随着时间的推移,AI数据偏差和数据不足是可以纠正的问题,但与此同时,恶作剧和滥用的可能性也是巨大的。虽然让AI发表仇恨言论很糟糕,但当人们开始使用AI来探索现实生活决策的道德含义时,就会变得更加复杂。 

3、AI劳动力待遇不平等 

许多AI项目依靠人类的反馈来指导它们的学习。通常情况下,一个大规模的AI项目需要大量的人员来构建训练集,并随着模型规模的增长调整大型语言模型的行为。对于许多项目来说,只有在贫穷国家向训练人员支付更低工资的情况下,才能在经济效益上可行。

这引发了人们对于AI公平和公正的深入辩论,但没有人能够为开发大型AI项目找到经济可行的解决方案。正如宝石行业人士并不考虑从事采矿这一棘手而危险的工作一样,AI行业也没有简单可行的劳动力成本解决方案。

4、糟糕的反馈循环 

以虚假新闻和评论的形式出现的虚假信息已经存在了一段时间,无论是处于政治考量还是获取利润目的,虚假信息总有市场生存空间。然而阻止不良行为者的AI算法异常复杂,需要大量维护,大模型供应商不见得会花大力气来解决这个问题。 

可以想象一下,当AI开始被用来制造虚假信息时会发生什么情况:一方面,虚假信息的数量将呈指数级增长;另一方面,有的AI系统很有可能会选择假信息并将其反馈到训练语料库中。如此,病毒式传播的错误信息将会对人们的社交网络带来不利影响,糟糕的反馈循环可能会破坏知识和信息。

5、法律法规 

AI通过复制大量的文本和图像来学习它们所知道的一切。在大多数情况下,创造这些数据的人类从未被告知,他们的成果可能被价值数十亿美元的AI模型所盗用。

当这些人的工作被AI取代时会发生什么?他们可能去找律师处理许可、版权和剽窃知识的问题。人们可能会通过训练AI学习相关的判例法规,但是,可以在几毫秒内做出裁决的AI法官要比一个需要数年时间权衡问题的人类法官更可怕。

还有另外一种场景:当AI错误地评价某一历史事件或当今流行文化时,可能只会令人反感,但不会直接伤害到任何人。但是当AI说出一些贬损某人的话时,实际上成为了一种诽谤。很容易想象,如果AI诽谤某人时,假设这个人雇佣律师进行诉讼,那么AI本身需承担责任吗?还是拥有它的公司承担责任?

6、死亡与毁灭

现在好像并没有显著的例子表明,被坏人利用的AI就像科幻电影中的恶棍那样邪恶。众所周知,自动驾驶汽车和工厂的机器会犯错,但到目前为止,似乎还没有恶意事件发生。然而对于AI来说,人们似乎还不知道如何解释它造成严重伤害或死亡的可能性,以至于AI威胁论始终萦绕在人们的耳边。

7、期望值过高

人们通常认为AI的思维方式可能和人类一样,但这可能是错误的。真正的问题是,AI具有截然不同的智能形式,还没有被人们理解。作为一个新物种,人们对AI的独特优势和劣势还有很多需要了解的地方。 

与此同时,AI也被人们的乐观情绪所炒作和鼓舞,以至于它永远无法实现人们的梦想。只要是人们的想法和希望超越现实,那么AI领域的发展注定会让人失望,这可能会极大地阻碍AI的持续发展。

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2023-05-09
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当AI带来的奇迹和梦想开始消退时,人们不能忽视阻碍AI发展的七个“减速带”。

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