也許人工智能研究帶來最好的東西不是理解技術(shù)，而是更好地理解我們自身。

"

大家通常認(rèn)為，靈感和創(chuàng)意這類縹緲的東西肯定是人類的專屬領(lǐng)域，然而隨著最近人工智能的迅捷發(fā)展，這種論調(diào)開始起了風(fēng)聲。本文將結(jié)合AI領(lǐng)域在內(nèi)容創(chuàng)作方面的最新進(jìn)展，以及相關(guān)研究對(duì)于AI前景的預(yù)測，一切究竟是前途光明還是喜憂參半？

AI創(chuàng)作力升級(jí)，質(zhì)量是否有保障？

目前，人工智能已經(jīng)在很多內(nèi)容創(chuàng)作領(lǐng)域得到了應(yīng)用。例如，自動(dòng)語言生成（NLG）正在被專業(yè)地用于自動(dòng)生成產(chǎn)品描述和關(guān)鍵詞搜索，編輯電子郵件和直郵活動(dòng)，甚至撰寫整篇文章。

除了文本內(nèi)容，一個(gè)名為「計(jì)算機(jī)視覺」的AI產(chǎn)品通過特征提取和識(shí)別的深度學(xué)習(xí)，被廣泛運(yùn)用于圖像識(shí)別、對(duì)象追蹤工作，而深度學(xué)習(xí)極大程度減輕了技術(shù)人員的負(fù)擔(dān)，技術(shù)人員不再需要將每個(gè)監(jiān)測規(guī)則手動(dòng)編碼到視覺應(yīng)用程序中，而是通過「特征」編寫，讓應(yīng)用程序可以自行檢測圖像中的特定圖案，算法也代替了人工數(shù)據(jù)比對(duì)。

現(xiàn)在，大多數(shù)專業(yè)的圖像和視頻編輯工具都將人工智能技術(shù)融入到軟件中，以實(shí)現(xiàn)編輯過程的自動(dòng)化并提高質(zhì)量�，F(xiàn)在，我們離看到完全AI創(chuàng)作的優(yōu)質(zhì)文學(xué)作品不遠(yuǎn)了，因?yàn)榱钊斯ぶ悄苎芯咳藛T鉆研已久，用于理解和生成自然語言的語言模型在最近取得了巨大的進(jìn)步。

「計(jì)算機(jī)視覺」進(jìn)行路面識(shí)別工作。圖片來源：Google Images

由多名硅谷大亨聯(lián)合建立的人工智能組織OpenAI曾開發(fā)出擊敗DOTA衛(wèi)冕冠軍的AI電競選手，而這個(gè)組織最新研發(fā)的GPT-3模型在語言識(shí)別及生成領(lǐng)域獲得了突破，該模型從海量文本上訓(xùn)練出來，估計(jì)成本為460萬美元。GPT-3模型擁有大約1750億個(gè)參數(shù)，是其最強(qiáng)的競爭對(duì)手的十倍。

目前GPT-3可以生成短篇文章、新聞稿和歌曲，并在只給出一個(gè)標(biāo)題「在推特上的重要性」的情況下，成功模仿了英國幽默小說家杰羅姆的風(fēng)格寫出來一篇短篇文章，這篇文章的開頭是「一個(gè)奇怪的事實(shí)是，倫敦人還在感興趣的最后一種社交形式是推特。在一次定期去海邊度假的旅途中，我發(fā)現(xiàn)整個(gè)地方像八哥籠一樣不斷『推特』（擬鳥叫聲）著，讓我意識(shí)到了這一點(diǎn)」，這篇文章被讀者評(píng)論為「令人驚嘆的」。

目前人工智能可以生成一首令人信服的詩歌或文章，但還不能生成整部小說，但是最終，如果語言模型能夠熟練到撰寫《戰(zhàn)爭與和平》那么大體量的小說，也不會(huì)無法想象。

圖片來源：Google Images

人們對(duì)于內(nèi)容質(zhì)量的定義見仁見智，不過事實(shí)上AI模型并不直接考慮質(zhì)量，大多數(shù)深度學(xué)習(xí)模型都是在文本、圖片、視頻等龐大的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練出來的，所謂質(zhì)量并非出于細(xì)致的考量，而是訓(xùn)練出來的數(shù)據(jù)本質(zhì)的質(zhì)量。

也就是說，「質(zhì)量」是可以隱性學(xué)習(xí)的東西，例如，所謂的「強(qiáng)化學(xué)習(xí)」可以體現(xiàn)在一個(gè)網(wǎng)站用AI生成許多不同的內(nèi)容，并隨著時(shí)間的推移，根據(jù)用戶的反饋或行為逐步改進(jìn)這些內(nèi)容。

另外，人們可能低估了AI不斷升級(jí)所帶來的風(fēng)險(xiǎn)，例如AI模型或?qū)⒈挥脕砩�成很像人類寫的的社交媒體水貼，可能會(huì)產(chǎn)生各種誤導(dǎo)以及蒙蔽消費(fèi)者；就另一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)來說，AI模型會(huì)被用來生成「深度假貨」，像制造侵犯不知情人士肖像權(quán)的虛假色情內(nèi)容等等。

對(duì)此，研究人員應(yīng)嘗試建立系統(tǒng)，同步利用另外的人工智能技術(shù)來識(shí)別和取締這類虛假內(nèi)容。

AI的靈感，造化能有多大？

AI創(chuàng)作再次邁入新的階段，似乎人工智能正持續(xù)向人類智慧逼近，所有關(guān)于人工智能取代人力的擔(dān)憂也再次達(dá)到了沸點(diǎn)，然而創(chuàng)意和靈感真的不再只屬于人類了嗎？一切憂慮是否將演變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)？

來自AI行業(yè)的密切關(guān)注者給出了相關(guān)的預(yù)測。

1.我們高估了人工智能在短期內(nèi)的效果

美國科學(xué)家阿拉瑪提出的定律的第一部分為——「人們總是高估一項(xiàng)科技的短期影響，卻又低估它的長期影響」，這個(gè)定律在數(shù)字時(shí)代意義非凡，因?yàn)槿藗儾粫?huì)放棄充滿噱頭的標(biāo)題和點(diǎn)擊率，尤其是在人工智能自動(dòng)化領(lǐng)域。

事實(shí)上，關(guān)于人工智能造成人類勞動(dòng)崗位流失的預(yù)測有很多，但這些預(yù)測間的數(shù)據(jù)偏差達(dá)到千萬，法律制定可能會(huì)引用其中一個(gè)預(yù)測數(shù)值作為新條例生成的基礎(chǔ)，偏差很可能給立法帶來影響，對(duì)此應(yīng)該使用更為準(zhǔn)確的計(jì)算方法。

圖片來源：Google Images

而工人們還不至于處于全面恐慌的狀態(tài)。

自動(dòng)化將以三個(gè)不同的浪潮出現(xiàn)，而人類還只乘著第一個(gè)浪潮，創(chuàng)造了通過機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的「基本」人工智能，數(shù)據(jù)分析和理論上的簡單數(shù)字任務(wù)看似已經(jīng)過時(shí)，但這基本就是未來幾年內(nèi)能有的發(fā)展了。

人工智能研究的目的是創(chuàng)造出能夠感知環(huán)境并成功實(shí)現(xiàn)特定目標(biāo)的程序——在很多情況下，這個(gè)目標(biāo)不是必須通過人的形象身份來實(shí)現(xiàn)。

包括很多擬人化AI的出現(xiàn)，AI形象越來越接近人類并不意味著成功，比起模仿人類甚至代替人類，制造出能夠輔助人類的東西更有利可圖。

2.長遠(yuǎn)來看，我們又低估了人工智能

20世紀(jì)50年代的人們認(rèn)為，所有能發(fā)明的東西都已經(jīng)被發(fā)明出來了，在人工智能上似乎也可見一斑。

人工智能的突破已經(jīng)變得稀松平常，似乎需要越來越多的資本、數(shù)據(jù)和計(jì)算能力；AI的最新進(jìn)展與其說是科技突破，不如說是工程建設(shè)，甚至是修修補(bǔ)補(bǔ)。

然而，通過重建AI的模型，超越「反向傳播」和「深度學(xué)習(xí)」的層次來利用AI，并不是人類完全無法企及的。科技的運(yùn)作方式一直是這樣的：平緩上升著，突然迎來了突破，沒有人確信未來會(huì)發(fā)生什么。

3.摩爾定律可能失效于人工智能

如上所述，現(xiàn)代人工智能大部分都是機(jī)器學(xué)習(xí)的產(chǎn)物，與很多熱門科幻電影中設(shè)想的人工智能相去甚遠(yuǎn)，然而機(jī)器學(xué)習(xí)是一件相當(dāng)枯燥的事情。

這項(xiàng)技術(shù)萌芽于上世紀(jì)90年代，它的學(xué)術(shù)底蘊(yùn)也從上世紀(jì)70年代開始積累，目前的新鮮進(jìn)展也只限制于大數(shù)據(jù)、存儲(chǔ)能力和計(jì)算能力的進(jìn)步和結(jié)合。因此，描述科技產(chǎn)品會(huì)越加快速發(fā)展的摩爾定律未必適用于AI，任何爆炸性和指數(shù)級(jí)的技術(shù)增進(jìn)的想法都是站不住腳的。

圖片來源：Google Images

4.AI遠(yuǎn)不如人類智能強(qiáng)大

AI并不會(huì)超越人類，而且在很長一段時(shí)間內(nèi)都不會(huì)。比如說，AI精通各種話題的開放式對(duì)話的場面現(xiàn)在還看不到。谷歌作為人工智能領(lǐng)域的市場領(lǐng)導(dǎo)者，只能產(chǎn)生一個(gè)按照非常具體的腳本預(yù)約餐廳或美發(fā)的人工智能，包括汽車自動(dòng)駕駛，都需要人類的參與。

圖片來源：Google Images

人類可以輕松通過朋友A認(rèn)識(shí)到的B對(duì)C的看法，而在人工智能處理規(guī)模上要到達(dá)這種認(rèn)知還需要幾十年的時(shí)間，甚至更久。

人類之所以強(qiáng)，正好強(qiáng)在缺陷上。對(duì)于人工智能來說，推斷、撒謊和隱藏自己的真實(shí)意圖都是無法從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的，在預(yù)測人工智能的中短期發(fā)展時(shí)，還不必把它和人類的智慧相提并論。

5.不要被科幻電影嚇住

《我，機(jī)器人》《她》《機(jī)器人總動(dòng)員》《銀翼殺手》等等，這些科幻電影都表明，好萊塢將智能當(dāng)成感知，將感知當(dāng)成頓悟，而一個(gè)人工智能不可能無視它的程序而造次。

「鐵殼中的靈魂」是可能存在的，但以另一種方式，比如一個(gè)人工智能利用雅達(dá)利游戲中的一個(gè)錯(cuò)誤作弊，這雖然出乎意料，但卻非常符合機(jī)器的程序設(shè)計(jì)，這就提示了人們需要更好地了解算法。

電影《銀翼殺手2046》中的人工智能。圖片來源：Google Images

好萊塢也忽略了軟件和硬件的區(qū)別，的確有人工智能可以在國際象棋上擊敗人類，但人類可以在比賽結(jié)束后回家泡茶，制作宜家家具，無聊時(shí)踢個(gè)足球。但是你見過用機(jī)器人來搬家嗎，每個(gè)機(jī)器人的造價(jià)都逾百萬，性價(jià)比的問題導(dǎo)致AI很難在短期內(nèi)普遍應(yīng)用到日常生活中。、

為了對(duì)抗好萊塢版本的人工智能所引起的恐慌，我們需要了解什么是現(xiàn)實(shí)的人工智能。

6.AI非萬能

雖然人工智能將改變所有行業(yè)，但這絕不意味著它將顛覆一切，拯救世界。如前所述，我們極大地高估了人工智能的能力，并傾向于賦予它根本不具備的特質(zhì)。

圖片來源：Google Images

世界饑餓、戰(zhàn)爭、疾病、全球變暖……這些對(duì)于人類來說都還勉強(qiáng)可控。在讓機(jī)器人為我們解決這一切之前，人類需要拿出點(diǎn)效率來。說到底，人工智能只是給社會(huì)本身以及它的榮譽(yù)和不公照了一面暗鏡，也許人工智能研究帶來最好的東西不是理解技術(shù)，而是更好地理解我們自身。

諸多面對(duì)AI的擔(dān)憂與恐懼，種種關(guān)于取代人類和控制世界的陰謀論，我們的確應(yīng)該好好考慮自己對(duì)于人工智能的計(jì)算能力的理解程度究竟有沒有達(dá)標(biāo)，是否受到太多不準(zhǔn)確信息的影響，再進(jìn)行辯證思考。

即便在人工智能能夠創(chuàng)作出無懈可擊的內(nèi)容的未來，人類作家的作用也不會(huì)就此消失，內(nèi)容創(chuàng)作者不應(yīng)該將人工智能的發(fā)展視為威脅，而是一個(gè)能夠增強(qiáng)、激發(fā)和加快他們創(chuàng)作內(nèi)容的方式。也許AI工具會(huì)被內(nèi)容創(chuàng)作者當(dāng)作一種 「AI繆斯」，產(chǎn)生不同的內(nèi)容選擇，供創(chuàng)作者考慮和挑選。對(duì)于人工智能，我們應(yīng)該持有更樂觀的看法，在循序漸進(jìn)地研究進(jìn)程中，相信它們會(huì)被人類良好地掌握并投入應(yīng)用，目的是造福社會(huì)，而不是單純恐懼它們會(huì)顛覆社會(huì)。

譯者 | 應(yīng)佳眠

編輯｜盧楓

原文來源 | Medium

原文作者 | John Howells;Adrien Book

本文首發(fā)于微信公眾號(hào)：傳媒1號(hào)。文章內(nèi)容屬作者個(gè)人觀點(diǎn)，不代表和訊網(wǎng)立場。投資者據(jù)此操作，風(fēng)險(xiǎn)請(qǐng)自擔(dān)。