李飞飞:大模型不具备知觉,参数再多也不行
原标题:李飞飞:大模型不具备知觉,参数再多也不行
导读:
这里的商人与时间抢销量几个小时就能做出奥运冠军同款甚至能通过当地商家售卖的应援物来预测美国总统大选的结果不息的生意吸引着全世界的创业者来此淘金其实声明本文来自于微信公众号量子位...
这里的商人与时间抢销量,几个小时就能做出奥运冠军同款;甚至能通过当地商家售卖的应援物,来“预测”美国总统大选的结果。不息的生意,吸引着全世界的创业者来此淘金。其实
声明:本文来自于微信公众号 量子位(ID:QbitAI),作者:量子位,授权 转载发布。
已经具备?
AI教母李飞飞的最新回答旗帜鲜明:No。
她和斯坦福逻辑学家、哲学家John Etchemendy刚刚发表一篇合著文章,标题很直接:
不,现在的AI没有
No, Today’s AI Isn’t Sentient. Here’s How We Know
文章中还写道:
我们还没有实现有知觉的,更大的也无法帮助我们实现这一目标。
我们不会在下一个版本的ChatGPT中偶然发现知觉。
这与图灵奖得主Yann LeCun的最新观点不谋而合。LeCun的言论还要更犀利一些:
自回归大不足以达到人类的智力水平(甚至达不到猫的智力水平)。
两位大拿同时发声,使得围绕AI知觉的争议话题再度发酵,不少网友已经第一时间加入论战,be like:
那么,在聆听你的观点之前,我们先留下一些思考的时间,一起来看看李飞飞文章具体内容——
通用人工智能(AGI)是一个术语,用于描述在人类所能展示的智能的所有维度上,至少和人类具备同等水平的人工智能体。
之所以需要添加“G”,是因为由AI驱动的系统激增,但它们只专注于单一或极少数任务。IBM的“深蓝”可以击败世界冠军卡斯帕罗夫,但即使房间着火,它也不能理解是时候停止下棋了。
现在,通用智能有点像一个神话,至少如果我们自命不凡地认为我们拥有它的话。
在动物世界中可以找到大量智能行为的例子,其结果远远好于人类在类似任务上取得的成果。这么说吧,我们的智力不是完全通用的,但足够通用,足以使我们在大多数环境中完成自己想做的事。
如果我们饿了,我们会去找当地的超市。如果房间着火,我们会去找逃生出口。
通用智能的基本特征之一是“感知力”,即拥有主观体验的能力。知觉是通向通用智能的关键一步。
随着ChatGPT的发布,大语言模型(LLM)时代已经拉开序幕。这立即引发了关于这些算法是否真的具备知觉的激烈争论。
基于LLM的人工智能可能具备的知觉,不仅引发了媒体的狂欢,也深刻地影响到了全球范围内对如何监管AI的态度。
最突出的观点是,“有知觉的AI”的出现可能对人类极其危险,会带来“人类灭绝”、“生存危机”。
毕竟,有知觉的AI可能会发展出自己的欲望,人类无法保证它们不与我们发生冲突。
这篇短文源于一次群聊,目的是反驳LLM可能已经获得知觉的论点。这并不完整全面。我们的主要观点是反对“有知觉的AI”阵营提供的最常见的论点。
在过去几个月里,我们俩与AI领域的许多同事进行了激烈的辩论和对话,其中包括与一些最著名AI科学家的一对一对谈。
AI是否具有知觉一直是一个焦点话题。他们中的一小部分人坚信事实确实如此。以下是其中一位代表的观点:
人工智能是有知觉的,因为它具有主观体验。主观体验是意识的标志,特点是声称知道自己所知道或经历的事情。比如,当一个人说“我有吃完一顿大餐后感到幸福的主观体验”时,这个人是具备意识的。
其实没有什么直接证据能证明主观体验。但如果你传达了这一点,从表面上看,你就是有意识的。
现在,让我们对大模型应用相同的“规则”。就像没办法知道一个人究竟在想什么,我们无法访问大模型的内部状态,但可以质疑它的主观体验。
现在大模型可以明确地分享“主观体验”,比如看到红色是什么感觉。因此,我没有理由怀疑它不具备意识,就像我没有理由怀疑一个人没有意识一样。
这乍一看很有道理,但这个论点是错误的。两种情况完全不可同日而语。
当你说“我饿了”时,你正在经历饥饿,而我判断你的主观体验是基于大量的事实证据。
首先,是你说的话,也许还有一些其他行为证据,比如肚子的咕咕声。
其次,没有相矛盾的证据,比如你其实刚吃完一顿四菜一汤的大餐。
最后,也是最重要的一点,你我拥有一样的肉体,需要周期性地进食进水,冷时冷,热时热,等等。
而大模型呢?它可以产生一串音节说“我饿了”,但相似之处到此为止。大模型没有身体,根本就不会挨饿。它不具备饥饿所需要的生理机能。
所有的感觉——饥饿、疼痛、坠入爱河,都是大模型根本不具备的生理状态导致的结果。因此大模型不可能对这些状态有主观体验。换句话说,它不可能有感知力。
大模型是在芯片上编码的数学模型,并非如人类一样的具体存在。它没有需要进食、饮水、繁殖、经历情感、生病并最终死亡的“生命”。
理解人类如何生成单词序列,和大模型如何生成相同序列之间的深刻差异非常重要。
当我说“我饿了”时,我是在报告我感知到的生理状态。
当LLM生成“我饿了”这个序列时,它只是在生成当前提示中单词序列最可能的补全。这是概率补全。
我们还没有实现有知觉的人工智能,更大的语言模型也不会让我们实现这一目标。
如果我们想在AI系统中实现知觉,我们需要更好地了解知觉到底是如何在生物系统中产生的。
我们不会在下个版本的ChatGPT中偶然发现知觉。
本文翻译主要由Claude3完成,于是人类编辑也把这个话题抛给了Claude3。
Claude3表示:李飞飞说得对。
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