在当今数字世界中,"人工智能"这一概念几乎无处不在,从新闻报道到社交媒体,到企业战略无不热衷于挂上"AI"的标签。然而,当我们停下来仔细审视时,会发现"人工智能"这一名称其实模糊不清,甚至误导了公众对技术本质的理解。作为一位对这股浪潮保持警惕的人,我更倾向于用"大型语言模型"(LLM)来描述如ChatGPT这样的工具,因为它们背后的技术并不等同于通常人们脑海中所想象的那种有意识、有理解力的智能。理解这一点是探讨当下"AI"现象的重要起点。 所谓的"人工智能",其实更像是依靠庞大数据驱动的概率模型。LLM通过对海量文本进行统计分析和预测,来拼接出看似连贯的语言片段,但它们并不具备真正的理解力或感知。
换句话说,它们是一种"随机鹦鹉",机械地模仿人类语言结构,而没有任何情感或意识的参与。这种定义源自学者Emily Bender和Timnit Gebru对LLM的批判,指出这些模型是在复制已存在的语言数据,却不具备对语义和语境的理解。 这让我想起了OpenAI的CEO Sam Altman曾提出的观点,他认为人类表达也不过是将词句以概率性的方式组合。这种说法简化了人类语言的复杂性,忽视了思想、情感以及身体体验在表达中的核心地位。人类的表达不仅是神经元的串联,更是一种深刻的感知与情感体验,无法简单地被概率模型所复制。也正因为如此,LMM提供的回答往往流于表面,难以真正触及问题的本质或带来真正的创造力。
除了技术本质之外,LLM及其背后的产业链也存在强烈的道德和社会风险。许多公司的商业模式是默认使用用户数据来训练模型,采用隐晦甚至强制的用户协议条款,用户往往并不知情也无法自由选择是否参与。这种未经同意的大规模数据采集,引发了关于数据隐私和著作权的激烈争论。许多内容创作者眼睁睁看着自己的心血作品被"喂养"给这些模型,却无法获得合理的回报或认可,这种剥削行为无疑刻画出了一个不公平的数字生态。 此类技术推广背后的资本逻辑令人担忧。部分投资者和企业把"AI"作为炒作的噱头,借此吸引风投资金、提高公司估值,导致许多产品硬性地加入"AI"功能,却没有切实的用户价值或体验提升。
这种浮夸的宣传不仅扰乱了市场秩序,也加剧了用户对技术的疲劳感。与此同时,伴随着LLM的普及,网络上的内容质量正遭受严重冲击。自动生成的文本充斥网络,以大量洗稿和重复信息淹没了真正原创、有思想的内容。曾经宝贵的知识获取渠道正在逐步被"赝品"内容淹没,严重影响了互联网的有效性和信任度。 令人困惑的是,LLM生成的文本往往显得千篇一律,缺乏个性和灵魂。它们的语言往往过于中性和客套,甚至被形容为"乏味无味的米色糊状物"。
对话系统如ChatGPT,在用户挑战错误时倾向于谄媚道歉,这种"道歉三明治"的应答方式,虽意图平息用户不满,却更像是机械的程式反应,无法产生真实的沟通共鸣。这种表现不仅令人感到厌倦,更加剧了人们对"AI"缺乏灵性和创造性的印象。 此外,社会上还存在种种关于"AI风险"和"AI对齐"(alignment)的讨论。所谓的AI对齐,旨在保证某一天假想中的具有自主意志的智能系统不会对人类造成伤害。然而,这些概念大多是科幻色彩浓厚的假设,实际的LLM并无真正的意识或意图,它们只是复杂的统计模型,追求与人类利益一致性的担忧目前仍显得过于玄幻和夸大。这种对"未来超级智能威胁"的恐慌话语,反而掩盖了更亟需关注的现实问题,如数据伦理、隐私保护以及技术对劳动和创作的冲击。
面对这种技术快速渗透的现状,一些人开始反思自己的数字创作和分享方式。为什么要继续将自己的写作或作品暴露给这些无情的数据采集系统,将心血变成被大规模踩踏的原材料?网络本应是多元、真实、个性化的空间,但正在被海量自动生成的毫无特色的内容所填满。回归真实人类创作的力量,重新认识数字内容的价值,成为抵抗"AI"洪流的重要一环。 更长远来看,建立一个不依赖于大型语言模型的更坚实、更富有生命力的网络生态,是当下急需的挑战。网友之间的真实交流、独立思考和原创内容应当得到更多重视和支持,技术应服务于人的多样性和个性,而非扼杀其创造力。通过关注内容的深度和质量,而非数量和噱头,我们才能使网络重新焕发活力。
总结以上种种,对于所谓"人工智能"的盲目跟风与夸大炒作应保持清醒。大型语言模型远非真正的智能,它们缺乏理解、感知和创造的核心能力,只是数据驱动下的统计机器。在追求技术进步的道路上,我们必须正视其内在的伦理与社会问题,拒绝资本资本主义裹挟下的浮躁和盲目,倡导一个更公平、有尊严且充满人性关怀的数字未来。只有这样,才能真正迎接信息时代的新篇章,而不是被快餐式的算法和无尽的数据洪流所困扰。 。
