簧片在线观看,heyzo无码中文字幕人妻,天天想你在线播放免费观看,JAPAN4KTEEN体内射精

正在閱讀:

揭秘生成式AI,從這幾個問題開始

掃一掃下載界面新聞APP

揭秘生成式AI,從這幾個問題開始

生成式AI究竟是人類的助手還是威脅?它是否將顛覆我們的工作方式?

文|創瞰巴黎

Laure Soulier

法國索邦大學高級講師,“機器學習和信息訪問”課題組成員

導讀

生成式人工智能(AI)的崛起引發了激烈的討論,究竟它將給我們帶來怎樣的未來?本文通過解析生成式AI的優勢、局限性以及對社會的影響,試圖為讀者揭示一個全新的數字時代面貌。我們將探討AI的智能性、安全性和潛在的就業影響,以及未來的發展趨勢。生成式AI究竟是人類的助手還是威脅?它是否將顛覆我們的工作方式?

一覽:

  • 生成式AI基于概率預測和深度語言模型輸出內容,能根據用戶的需求生成各類文章、圖像、視頻等。
  • 盡管目前的AI功能已十分強大,但仍不能與人類智能相提并論。AI只是根據訓練數據生成看似最可信的內容,并不能確保符合客觀事實。
  • 如果訓練數據集包含錯誤信息或偏見,生成結果也不可避免地將其再現。
  • 作為一種工具,生成式AI讓部分任務實現自動化,這更有可能增加就業崗位而非使之減少。
  • 生成式AI的未來發展趨勢仍不確定,但技術開發必須考慮AI的環境足跡,減少其資源耗費。

01 生成式AI將掀起一場“智能革命”嗎?

生成式AI是一種新型的AI——正確

AI系統種類繁多,其中生成式AI因其生成文章、圖像、視頻等內容的強大能力而脫穎而出、備受關注。當前最廣為人知的有ChatGPT、Bard、Midjourney、DALL-e等,其基礎是大型語言模型(LLM),即經過大量數據訓練的人工神經元深度網絡,可根據具體情境和概率預測生成下一個單詞或相鄰像素。

生成式AI有智能——錯誤

生成式AI之所以功能強大,是因為它能基于海量數據,在多個元素之間建立聯系,發現規律。這是一個復雜的過程,涉及大量的數學運算,但計算機能在極短時間內完成。

僅憑此能說計算機具有“智能”嗎?雖然AI生成的結果令人瞠目結舌,但其解決問題的方法與人類認知能力迥然不同。迄今為止,生成式AI只不過是多個弱AI(只能處理特定問題)在同一個模型框架下的集合體,尚達不到“通用AI”的水平,無法表現出正常人類所具有的智能行為。

生成式AI無所不能——不確定

生成式AI目前應用于眾多領域:音樂創作、游戲場景設計等等。至于最早用于捕捉單詞語義的語言模型,現在則能寫文章、回答問題、翻譯、甚至生成代碼。但AI也有其局限性:其能力與訓練期間使用的數據集密切相關。訓練數據集里包含的關聯和偏見,會導致錯誤的輸出。例如,中文譯法語時,有些AI翻譯系統會傾向于將“護士”翻譯為“l’infirmière”(陰性詞),因為訓練數據集里存在對該職業的性別偏見。

此外,生成式AI的輸出并不穩定。就ChatGPT而言,同樣的問題,提問措辭不同,得到的答案也不同!這是因為生成式AI會將信息轉換為高維向量的數學運算,具體運作方式就像一個無人知曉的黑箱。目前,相關研究仍在進展。

02 我們應對生成式AI保持警惕嗎?

生成式AI會出錯——正確

請大家切記,生成式AI并不能生成客觀事實,它只是根據訓練數據生成看似最可信的內容,但時而會前言不搭后語。如果訓練數據集包含錯誤信息或偏見,生成結果也不可避免地將其再現。總之,現有的AI不在乎結果是否準確或有依據。這就是為什么AI時不時會胡言亂語,或生成荒誕不合理的圖像。

圖片來源: PI France

根據中國香港大學的一項研究[1],ChatGPT 3.5版的準確率只有64%。請問你會相信一個每三句話就有一句不實的人嗎?

生成AI將起義叛亂,統治人類——錯誤

每當AI發展達到新階段,便會有人擔心機器人起義反抗人類,就像科幻小說里所描述的。但我們不應將AI過度擬人化:生成式AI只是概率預測器。雖然運作方式復雜,但它沒有情感,也沒有意識,更不可能萌生反叛的念頭。

2015年,著名華裔美籍AI專家吳恩達(Andrew Ng)曾說,擔心AI揭竿而起是杞人憂天,就像“尚未登陸火星,便開始擔心火星上人口過剩” [2]。即使AI技術近年來有了很大的發展,但與引起擔憂的程度相比,仍然存在天壤之別。

生成性AI會引發信息安全問題和泄密——不確定

今天,大多數生成式AI模型都托管在美國的服務器上。根據美國《愛國者法案》和《云法案》,美國政府有權收集這些服務器上的數據。此外,輸入給生成式AI的數據必然會被多次使用以優化模型,但這也增加了數據在輸出中泄漏的可能性,對于對數據安全性和保密性要求較高的企業,存在一定的風險。當然,這些企業可以將AI系統安裝在封閉的本地服務器上,或采用開源生成式AI,作為替代方案。

歷史告訴我們,監管政策遲早會跟上新技術發展的步伐。2023年底,歐盟理事會和歐洲議會就《人工智能法案》文本達成了一致[3]。未來該法案的內容將繼續完善,與歐洲《通用數據保護條例》的宗旨保持一致,讓AI的使用有章可循。

03 生成式AI:是人類的助手還是威脅?

生成式AI可以代替人類完成某些任務——正確

生成式AI能在某些專業領域大展身手:它可以起草文章、編寫代碼、制定員工培訓方案…但生成的內容仍需要人工把關,檢查準確性,增添個性化內容,確保合適的風格語調。因此,AI只是一種提高工作效率、節省時間、改變人類工作方式的工具。

不過,的確會有一些低附加值的工種因AI而消失,這是技術進步的必然,正如隨著電燈的出現,歐洲便不再需要點亮煤油路燈的點燈人。

生成式AI將導致數百萬人失業——錯誤

我們應理性看待生成式AI對就業的影響。歸根結底,AI只是一種為人類服務的高效新工具。勞動力市場的變化取決于許多因素,新技術只不過是其中一個。雖然一些超市里有了自助掃碼結賬機,但收銀員這一職業并未就此消失。雖然在線學習愈發普遍,但傳統的學校和教師也并未被徹底取代。

生成式AI的崛起可能會催生新職業,比如“提示工程”:通過優化輸入提示,引導模型生成高質量輸出。國際勞工組織(ILO)指出:“生成式AI讓部分任務實現自動化,這更有可能增加就業崗位而非使之減少。” [4]

生成式AI還能走多遠?–不確定

從長期來看,生成式AI將如何發展?預測生成式AI的未來并不容易:畢竟幾年前沒人能預測出它的今天。然而,未來的一些趨勢已初露端倪,例如各種系統與生成式AI“雜交”——搜索引擎與AI結合,可以提高結果的準確性,一定程度上杜絕AI“信口開河”的情況。

最后,生成式AI的環境足跡也不容忽視。運行這些模型需要大量的數據和算力,故耗能巨大。已經有學者在研究低耗能AI,旨在減少其對資源的需求。

作者

Bastien Contreras

編輯

Meister Xia

參考資料

1. https://arxiv.org/pdf/2302.12095.pdf

2. https://www.wired.com/brandlab/2015/05/andrew-ng-deep-learning-mandate-humans-not-just-machines/

3. https://www.consilium.europa.eu/fr/press/press-releases/2023/12/09/artificial-intelligence-act-council-and-parliament-strike-a-deal-on-the-first-worldwide-rules-for-ai/

4. https://news.un.org/fr/story/2023/08/1137832

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。

評論

暫無評論哦,快來評價一下吧!

下載界面新聞

微信公眾號

微博

揭秘生成式AI,從這幾個問題開始

生成式AI究竟是人類的助手還是威脅?它是否將顛覆我們的工作方式?

文|創瞰巴黎

Laure Soulier

法國索邦大學高級講師,“機器學習和信息訪問”課題組成員

導讀

生成式人工智能(AI)的崛起引發了激烈的討論,究竟它將給我們帶來怎樣的未來?本文通過解析生成式AI的優勢、局限性以及對社會的影響,試圖為讀者揭示一個全新的數字時代面貌。我們將探討AI的智能性、安全性和潛在的就業影響,以及未來的發展趨勢。生成式AI究竟是人類的助手還是威脅?它是否將顛覆我們的工作方式?

一覽:

  • 生成式AI基于概率預測和深度語言模型輸出內容,能根據用戶的需求生成各類文章、圖像、視頻等。
  • 盡管目前的AI功能已十分強大,但仍不能與人類智能相提并論。AI只是根據訓練數據生成看似最可信的內容,并不能確保符合客觀事實。
  • 如果訓練數據集包含錯誤信息或偏見,生成結果也不可避免地將其再現。
  • 作為一種工具,生成式AI讓部分任務實現自動化,這更有可能增加就業崗位而非使之減少。
  • 生成式AI的未來發展趨勢仍不確定,但技術開發必須考慮AI的環境足跡,減少其資源耗費。

01 生成式AI將掀起一場“智能革命”嗎?

生成式AI是一種新型的AI——正確

AI系統種類繁多,其中生成式AI因其生成文章、圖像、視頻等內容的強大能力而脫穎而出、備受關注。當前最廣為人知的有ChatGPT、Bard、Midjourney、DALL-e等,其基礎是大型語言模型(LLM),即經過大量數據訓練的人工神經元深度網絡,可根據具體情境和概率預測生成下一個單詞或相鄰像素。

生成式AI有智能——錯誤

生成式AI之所以功能強大,是因為它能基于海量數據,在多個元素之間建立聯系,發現規律。這是一個復雜的過程,涉及大量的數學運算,但計算機能在極短時間內完成。

僅憑此能說計算機具有“智能”嗎?雖然AI生成的結果令人瞠目結舌,但其解決問題的方法與人類認知能力迥然不同。迄今為止,生成式AI只不過是多個弱AI(只能處理特定問題)在同一個模型框架下的集合體,尚達不到“通用AI”的水平,無法表現出正常人類所具有的智能行為。

生成式AI無所不能——不確定

生成式AI目前應用于眾多領域:音樂創作、游戲場景設計等等。至于最早用于捕捉單詞語義的語言模型,現在則能寫文章、回答問題、翻譯、甚至生成代碼。但AI也有其局限性:其能力與訓練期間使用的數據集密切相關。訓練數據集里包含的關聯和偏見,會導致錯誤的輸出。例如,中文譯法語時,有些AI翻譯系統會傾向于將“護士”翻譯為“l’infirmière”(陰性詞),因為訓練數據集里存在對該職業的性別偏見。

此外,生成式AI的輸出并不穩定。就ChatGPT而言,同樣的問題,提問措辭不同,得到的答案也不同!這是因為生成式AI會將信息轉換為高維向量的數學運算,具體運作方式就像一個無人知曉的黑箱。目前,相關研究仍在進展。

02 我們應對生成式AI保持警惕嗎?

生成式AI會出錯——正確

請大家切記,生成式AI并不能生成客觀事實,它只是根據訓練數據生成看似最可信的內容,但時而會前言不搭后語。如果訓練數據集包含錯誤信息或偏見,生成結果也不可避免地將其再現。總之,現有的AI不在乎結果是否準確或有依據。這就是為什么AI時不時會胡言亂語,或生成荒誕不合理的圖像。

圖片來源: PI France

根據中國香港大學的一項研究[1],ChatGPT 3.5版的準確率只有64%。請問你會相信一個每三句話就有一句不實的人嗎?

生成AI將起義叛亂,統治人類——錯誤

每當AI發展達到新階段,便會有人擔心機器人起義反抗人類,就像科幻小說里所描述的。但我們不應將AI過度擬人化:生成式AI只是概率預測器。雖然運作方式復雜,但它沒有情感,也沒有意識,更不可能萌生反叛的念頭。

2015年,著名華裔美籍AI專家吳恩達(Andrew Ng)曾說,擔心AI揭竿而起是杞人憂天,就像“尚未登陸火星,便開始擔心火星上人口過剩” [2]。即使AI技術近年來有了很大的發展,但與引起擔憂的程度相比,仍然存在天壤之別。

生成性AI會引發信息安全問題和泄密——不確定

今天,大多數生成式AI模型都托管在美國的服務器上。根據美國《愛國者法案》和《云法案》,美國政府有權收集這些服務器上的數據。此外,輸入給生成式AI的數據必然會被多次使用以優化模型,但這也增加了數據在輸出中泄漏的可能性,對于對數據安全性和保密性要求較高的企業,存在一定的風險。當然,這些企業可以將AI系統安裝在封閉的本地服務器上,或采用開源生成式AI,作為替代方案。

歷史告訴我們,監管政策遲早會跟上新技術發展的步伐。2023年底,歐盟理事會和歐洲議會就《人工智能法案》文本達成了一致[3]。未來該法案的內容將繼續完善,與歐洲《通用數據保護條例》的宗旨保持一致,讓AI的使用有章可循。

03 生成式AI:是人類的助手還是威脅?

生成式AI可以代替人類完成某些任務——正確

生成式AI能在某些專業領域大展身手:它可以起草文章、編寫代碼、制定員工培訓方案…但生成的內容仍需要人工把關,檢查準確性,增添個性化內容,確保合適的風格語調。因此,AI只是一種提高工作效率、節省時間、改變人類工作方式的工具。

不過,的確會有一些低附加值的工種因AI而消失,這是技術進步的必然,正如隨著電燈的出現,歐洲便不再需要點亮煤油路燈的點燈人。

生成式AI將導致數百萬人失業——錯誤

我們應理性看待生成式AI對就業的影響。歸根結底,AI只是一種為人類服務的高效新工具。勞動力市場的變化取決于許多因素,新技術只不過是其中一個。雖然一些超市里有了自助掃碼結賬機,但收銀員這一職業并未就此消失。雖然在線學習愈發普遍,但傳統的學校和教師也并未被徹底取代。

生成式AI的崛起可能會催生新職業,比如“提示工程”:通過優化輸入提示,引導模型生成高質量輸出。國際勞工組織(ILO)指出:“生成式AI讓部分任務實現自動化,這更有可能增加就業崗位而非使之減少。” [4]

生成式AI還能走多遠?–不確定

從長期來看,生成式AI將如何發展?預測生成式AI的未來并不容易:畢竟幾年前沒人能預測出它的今天。然而,未來的一些趨勢已初露端倪,例如各種系統與生成式AI“雜交”——搜索引擎與AI結合,可以提高結果的準確性,一定程度上杜絕AI“信口開河”的情況。

最后,生成式AI的環境足跡也不容忽視。運行這些模型需要大量的數據和算力,故耗能巨大。已經有學者在研究低耗能AI,旨在減少其對資源的需求。

作者

Bastien Contreras

編輯

Meister Xia

參考資料

1. https://arxiv.org/pdf/2302.12095.pdf

2. https://www.wired.com/brandlab/2015/05/andrew-ng-deep-learning-mandate-humans-not-just-machines/

3. https://www.consilium.europa.eu/fr/press/press-releases/2023/12/09/artificial-intelligence-act-council-and-parliament-strike-a-deal-on-the-first-worldwide-rules-for-ai/

4. https://news.un.org/fr/story/2023/08/1137832

本文為轉載內容,授權事宜請聯系原著作權人。
主站蜘蛛池模板: 措勤县| 温宿县| 高平市| 元氏县| 内丘县| 临武县| 沧州市| 林周县| 闽侯县| 安吉县| 两当县| 新乡市| 连城县| 吴桥县| 龙州县| 安丘市| 佛冈县| 那曲县| 桃园市| 玛纳斯县| 五寨县| 昭平县| 江门市| 惠东县| 广丰县| 新余市| 通州区| 资中县| 乌拉特中旗| 昭平县| 渑池县| 清水河县| 论坛| 祁连县| 衢州市| 凤山市| 新宾| 观塘区| 公主岭市| 河津市| 汶川县|