083|AI会失控吗?用“吓尿指数”算一遍就知道

精挑细淘,得到头条。我是李南南。

今天,我将从两个话题出发,为你提供知识服务。第一个是,马斯克联名人工智能专家,发布公开信叫停对GPT的深度训练。第二个是,家电品牌春季密集推出新品。

先来看今天的第一条。最近,AI圈又出大事了。在狂飙了四个月之后,有人出来踩刹车了。而且踩刹车的还不是别人,就是创造了GPT的公司,OpenAI的发起人之一,马斯克。就在上周,据说马斯克和一群人工智能专家,发布了一封公开信,呼吁在未来六个月,暂停对GPT模型的训练。理由是,以免GPT变得过于强大,给人类带来风险。

联名的人还包括,《未来简史》的作者尤瓦尔·赫拉利,当初他提出的那套神人理论,可没少让人扎心。也就是,未来将有绝大多数的人,成为可被AI替代的无用之人,极少数人将成为驾驭AI的神人。

除了赫拉利,联名的人还有图灵奖得主、人工智能专家约书亚·本吉奥,谷歌DeepMind的研究团队,等等。

这个新闻一出,好多人都说,你看,AI果然有威胁,要不怎么连OpenAI的投资人马斯克自己都跳出来叫停呢?这就好比,亲爹跟孩子说,孩子啊,你长得太快了,眼看就要超过你爹了,要不咱们先缓缓?

但是,也有人说,这个公开信的真实性存疑。因为发布公开信的,并不是这些联名者本人,而是一个叫未来生命研究所的非营利机构。而且据说有人专门去找一些联名者求证,但当事人却没有给出明确答复。但话说回来,这个未来生命研究所,可不是什么野鸡组织,人家是个正儿八经的机构。它的发起人,就是著名的人工智能研究者,泰格马克,也就是《生命3.0》那本书的作者。连比尔·盖茨都是他的忠实读者。

但是,咱们且不论联名本身是真是假,这封联名信背后的担忧,你不能不考虑。比如,联名信里提到,我们现在还不能确定AI的影响是积极的。只有我们确定它们的影响是积极的,并且风险是可控的,我们才能继续开发更强大的人工智能。

那么,为什么大家有这个担忧呢?简单说,就是这一轮AI展现出的能力,多少有点失控的架势。注意,这倒不是说AI要叛变,而是,它展现出了一部分,无法预测,也无法解释的能力。

比如,据说就在前不久,AI成功骗过了人类。有人让AI去注册一个网站账号,但其中有一个环节是,要输入验证码。你知道,验证码往往花里胡哨,很难用AI识别。于是,这个AI就想了个办法,通过网络找到一个真人,然后跟对方说,我是个独居的视力残障人士,我想注册这个网站,但是我看不清验证码,你能帮我看一眼吗?结果,对方就帮它看了。这件事本身不大。但是,它反映出的真相可不得了,那就是,AI也许,懂得骗人了。

但是,对于这个传闻,GPT的开发者,阿尔特曼倒不是特别在意。他在最近的一次采访中说,AI至今仍然是一种非常受人控制的工具。但是,他也说了,虽然现在受人控制,但咱们也不能完全放养。按照他的原话,社会只有有限的时间,来弄清楚如何对此作出反应,如何对其监管。说白了,要管趁现在,没准将来哪天就管不住了呢?

再比如,阿尔特曼最近还有一句话在网上流传,说的是,AI确实有可能杀死人类。当然,不排除媒体断章取义的可能。但反过来想,为什么大家对这句话这么在意?为什么新闻一定要拿它当标题?还不是因为,大家对这一轮大模型AI,多少有点担忧吗?

那么,这个担忧到底有没有必要呢?今天,咱们不谈具体的技术细节,而是建立两个,理解AI发展逻辑的模型。

第一个模型,叫吓尿指数。没错,就是吓尿了,那个吓尿指数。你可别一听名字,就以为是网友瞎编的。发明这个词的,可是一位牛人,叫雷·库兹韦尔,著名的未来学家。这个词的原文直译,应该叫吓死进步单元,或者叫,吓死了指数。后来,咱们中国的读者给它起了个别名,叫吓尿指数。这位库兹韦尔,也是这个世界上学位最多的人之一,他有9项名誉博士学位,而且还当过谷歌的技术总监。

所谓吓尿指数,指的是,假如你想用技术把一个人吓尿,最少需要穿越回多少年前?

我们假设,有一部时间机器,让我们穿越回1750年,假设1750年有一个人,叫铁柱,我们邀请他到现代来玩。你觉得,他会不会被吓尿?大概率会。比如,他看着马路上跑着一堆,四个轮子的铁皮箱子。他看到人们从口袋里掏出一个黑了吧唧的铁块,就能彼此联系。还没等你跟他讲互联网、空间站、核武器的时候,铁柱就已经吓尿了。

好,我们继续假设。铁柱被吓尿之后,不甘心。凭什么只吓我一个人?我也得吓别人。于是,他要用时光机穿越。穿越回多少年前才够呢?只往回倒个几百年,肯定不行。因为从1750年开始算,几百年前的技术,跟铁柱那个时代的技术,基本模式是一样的。就好比,你要吓尿一个现代人,给他看iPhone100肯定不够,必须得是他完全想象不到的技术。因此,铁柱想吓尿别人,需要穿越到更久远的过去,比如公元前12000年。那可是石器时代。当时第一次农业革命还没出现,没有城市,也没有文明。

而这个被铁柱吓尿的人,假如再想吓尿别人,就要穿越得更久,比如十万年前。

总之,越往前,吓尿一个人,需要穿越的年份就越多。反过来,越往后,吓尿一个人需要穿越的年份就越短。估计听到这,你肯定意识到,这个思想实验在说什么了。没错,它想说的无非就是,人类的技术发展,是加速跃迁的。

比如,《三体》里有一个设定,只要宇宙里,一个文明发现另一个文明,就一定要把对方毁灭掉。即使对方特别落后。因为这里面,存在一个技术爆炸。也就是,技术的发展模式,不是循序渐进的增强,而是一次次的爆炸。而且技术爆炸间隔的时间,越来越短。就像人类从农业革命到工业革命,用了八千年。而从工业革命到信息革命,只用了上百年。假如从信息革命,再到人工智能革命,可能只需要几十年。

你看,这么一算,我们这代人的吓尿指数,可能会低到一个以年为单位的程度。说白了,没准人工智能过几年,就能把现代人给吓尿了。

听到这,你可能会说,不对啊。吓尿是一回事,但是,AI失控是另一回事。就算AI技术发展很快,我们只要能控制好它,不就行了?不好意思,这件事并不绝对。这就要说到,第二个技术演进的设定,叫涌现。

涌现,这个词,你肯定不陌生。指的是,当一堆个体聚集成群体,数量大到一定程度,就会突然出现一些,原本不具备的能力。比如,蜜蜂、蚂蚁、阿米巴虫,都是聚集成群体之后,突然具备了某种组织能力。

同样,GPT上,也出现了类似的涌现。比如,它的创造者阿尔特曼就曾经表示过,GPT-4也许是人类有史以来,掌握的最复杂的工具,而且它确实涌现出了一些,之前没想到的能力。这些能力是怎么出现的,他也不知道。

说到这,我们得强调一件事。就是涌现的完整定义。过去我们总说,涌现就是个体聚集成群体出现的能力。这其实只是半个定义。涌现的完整定义是,当个体聚集成群体后,将出现一些新能力,且,这些能力只属于整体,无法还原到个体。

注意后半句,这些能力只属于整体,无法还原到个体。换句话说,在涌现出现之前,我们对这个能力,很难看出任何端倪。它是在群体长大到一定程度后,突然出现的。无法预判,无法计算,无法还原。

而且这个技术涌现,往往是跃迁式的。比如,阿米巴虫,够低级了吧?单细胞,除了吃,啥都不会。但是,当一群阿米巴虫聚在一起,它们居然能在同类中,修建一条管道,用来彼此输送食物。而且你知道,这个管道复杂到什么程度?有人专门对比过,它的复杂程度,不亚于东京市的公路网。甚至还有人说,假如未来人类要星际旅行,设计最佳路线,没准可以参照阿米巴虫建造的管道。你看,这个涌现的能力,有多强大?

其实,今天说了这么多,不外乎就两件事。首先,GPT是个关键技术,最新的进展和思考,咱得知道。其次,我们跟着它的发展,时不时做做脑力体操,也挺好。

最后,借用GPT之父阿尔特曼的一句话。通用人工智能,也许永远到达不了乌托邦。但是这个过程,会让人类越来越强大。

再来看今天的第二条。我们把视线往回收一收,说说当下的消费品创新。就在今年第一季度,很多品牌都举办了春季发布会。

比如,TCL推出了一款薄嵌冰箱,特点就是薄,据说是小户型的福音。再比如,惠普推出了新一代的打印机,体积很小,适合居家办公。再比如,手机品牌,也陆续推出新品。

但总归,这些新品有一个趋势,就是通过技术创新,来实现产品创新。你可能会说,这还用说吗?产品迭代,当然得在技术上做加法了。

但是今天,我想给你讲一个,截然相反的故事。有的产品迭代,靠的不是在技术上做加法,而是做减法。

这个故事,来自营销专家小马宋老师,讲的是一款婴儿恒温箱。婴儿恒温箱的主要作用,是给相对脆弱的早产儿提供恒温环境,保护他们的健康。据说婴儿恒温箱的出现,让早产儿的死亡率,从66%降低到了38%。

你可能会说,这么好的技术,还不得赶紧推广?不好意思,做不到。因为它,太贵了。一台恒温箱,要4万美元。而且修起来也很麻烦,很多落后的地方即使买了,也没人会修。一个零件坏了,就整体报废。

那么,婴儿恒温箱,为什么又贵又难修呢?因为上面用的,都是比较先进的独家技术。怎么办?有人就想了,能不能替换上一些,不那么先进、不那么独家的技术?这么一来,成本降下来了,维修难度也能降下来。

于是,有个医生就开始尝试,用汽车配件来替代恒温箱上的零件。比如,用摩托车电瓶来充电,等等。你别说,成本还真降下来了。

但是,到这一步,还是不够。因为它归根结底,得用电啊。而有的地方,比如尼泊尔,就经常停电。怎么办?研究人员继续做技术降级。这回,是几个斯坦福的研究生,用一种特殊的材料,给恒温箱做了个外皮。不需要插电,也能保持恒温。说白了,原理就跟保温袋有点像。而这回的成本是多少?只要25美元。是最开始的4万美元的万分之六。

你看,技术变简单了,产品反而普及了。类似的事情,其实很早以前,就发生过。

比如,造纸术。你知道,在蔡伦改进造纸术之前,纸这个东西,就已经存在了。当时是埃及人,发明了一种莎草纸。质量非常好。因为确切说,莎草纸与其说是纸,倒不如说它更像草席。它是用一种叫纸莎草的植物,像织草席一样编起来的。这个质量能不好吗?

但是,莎草纸的普及度,却不高。一来是原料稀缺,纸莎草可不是每个地方都有。二来,是成本太高。当时还有人用羊皮纸,成本就更不用说了。据说用羊皮纸写一本《圣经》需要杀掉200多只羊。

你看,技术过硬,产品过硬,但是,成本太高,照样推广不了。而蔡伦的造纸术,最大的优势就是,原料成本低。只要把木屑、树皮、破衣服之类的东西,分解成纸浆,再经过加工就行了。后来,真正普及的,恰恰是这个产品没那么硬实,但是,兼容性很高的造纸术。

你看,过去我们总觉得,一个产品的升级过程,是不断添加更先进的技术的过程。但是,有时这个方向,恰恰相反。技术不一定是主线,产品发展的本质,其实是不断嵌入更多的场景,不断提高兼容性的过程。

最后,总结一下。今天说了两个话题,GPT的失控可能性,以及婴儿恒温箱是怎么通过技术减法做创新的。假如你的身边有人对这两个话题感兴趣,推荐你把今天的节目分享给他。

好,以上就是今天的内容。《得到头条》,下周见。

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