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ChatGPT等不會很快接管人類工作,易出錯,AI也不會免費(fèi)打工

人工智能 新聞
本文表明,人工智能不能很快取代所有人的工作,因?yàn)槟P腿匀贿\(yùn)行昂貴,難以使用,而且經(jīng)常出錯。

ChatGPT 等大模型的相繼發(fā)布,讓很多人倍感壓力,害怕 AI 會很快接管他們的工作。對此,OpenAI 也曾發(fā)表過一項(xiàng)研究,表明 ChatGPT 的影響涵蓋所有收入階層,且高收入工作可能面臨更大的風(fēng)險。事實(shí)到底如何呢?

我們應(yīng)該將所有的工作,即使是那些令人滿意的工作都實(shí)現(xiàn)自動智能化嗎?

這是未來生命研究所 (Future of Life Institute) 最近提出的幾個問題之一,該研究所呼吁暫停大型人工智能實(shí)驗(yàn),目前埃隆?馬斯克 (Elon Musk) 、Steve Wozniak 和 Andrew Yang 等 1 萬多人均已簽署了該倡議。盡管可能有一些炒作的意味,但它聽起來仍十分嚴(yán)重 —— 然而,人工智能究竟如何被用于實(shí)現(xiàn)所有工作的自動智能化呢?先不考慮這是否可取 —— 試想,它真的可能嗎?

麻省理工學(xué)院連接科學(xué)研究所研究員 Douglas Kim 表示:我認(rèn)為真正的障礙是,我們從 OpenAI 和谷歌 Bard 看到的通用人工智能功能的涌現(xiàn),與早期互聯(lián)網(wǎng)普遍可用或云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)可用的情況類似。它還沒有像提到的那樣,為數(shù)億工作者的普遍使用做好準(zhǔn)備。

即使研究人員也無法跟上 AI 創(chuàng)新的步伐

Douglas Kim 指出,雖然革命性的技術(shù)可以迅速傳播,但在被證明為有用、易于使用的應(yīng)用程序之前,它們通常無法得到廣泛運(yùn)用。他指出,生成式 AI 將需要特定的商業(yè)應(yīng)用,才能超越早期采用者的核心受眾。

Augment 公司 AI 負(fù)責(zé)人 Matthew Kirk 也持相似觀點(diǎn):「我認(rèn)為 AI 行業(yè)正在發(fā)生的事情與互聯(lián)網(wǎng)早期發(fā)生的事情類似。當(dāng)時的互聯(lián)網(wǎng)各種觀點(diǎn)非常混亂,沒有標(biāo)準(zhǔn)。人類需要時間和合作來確定人們遵循的標(biāo)準(zhǔn)。即使是像測量時間這樣平凡的事情也非常復(fù)雜。」

標(biāo)準(zhǔn)化是人工智能發(fā)展的痛點(diǎn)。用于訓(xùn)練模型和微調(diào)結(jié)果的方法是保密的,這使得有關(guān)它們是如何運(yùn)作這一基本問題難以解答。OpenAI 一直在吹捧 GPT-4 通過眾多標(biāo)準(zhǔn)化測試的能力 —— 但模型是真正理解了測試,還是僅僅只是訓(xùn)練重現(xiàn)正確答案呢?對于它能夠處理新奇任務(wù)的能力,這又意味著什么呢?研究人員似乎無法就此答案達(dá)成一致,也無法就可能用于得出結(jié)論的方法達(dá)成一致。

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對比 GPT 3.5 和 GPT 4 的標(biāo)準(zhǔn)化測試成績圖表

OpenAI 的 GPT-4 可以在很多標(biāo)準(zhǔn)化測試中取得好成績。它是真正理解了它們,還是接受了正確答案的訓(xùn)練?

即使可以就標(biāo)準(zhǔn)達(dá)成一致,設(shè)計和生產(chǎn)廣泛使用在基于 GPT -4 等大語言模型 (LLMs) 或其他生成式 AI 系統(tǒng)的 AI-powered 工具所需的物理硬件也可能是一個挑戰(zhàn)。Optiver 全球研究基礎(chǔ)設(shè)施負(fù)責(zé)人 Lucas A. Wilson 認(rèn)為,AI 行業(yè)正在進(jìn)行一場軍備競賽,以生產(chǎn)出盡可能復(fù)雜的大型語言模型(LLM)。這反過來又迅速增加了訓(xùn)練模型所需的計算資源。

和人類一樣,AI 也不會免費(fèi)工作

與此同時,開發(fā)人員必須找到應(yīng)對限制的方法。從零開始訓(xùn)練一個強(qiáng)大的大型語言模型(LLM)可以帶來獨(dú)特的機(jī)會,但這只適用于資金充足的大型組織。實(shí)現(xiàn)一項(xiàng)可以運(yùn)用現(xiàn)有模型的服務(wù)要便宜得多 (例如,Open AI 的 ChatGPT-3.5 Turbo 對 API 訪問的定價約為每 1000 個英語單詞 0.0027 美元)。但當(dāng)人工智能驅(qū)動的服務(wù)變得流行時,成本仍然會增加。無論哪種情況,推出可無限制使用的 AI 都是不現(xiàn)實(shí)的,這將迫使開發(fā)者做出艱難的選擇。

Hidden Door,一家通過構(gòu)建 AI 平臺來制作敘事型游戲的初創(chuàng)公司,其首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Hilary Mason 表示:「一般來說,依靠 AI 創(chuàng)立的初創(chuàng)公司應(yīng)該對所有特定供應(yīng)商應(yīng)用程序編程接口(API)的依賴都持非常謹(jǐn)慎的態(tài)度。我們也可以構(gòu)建不必讓 GPU 成為核心的架構(gòu),但這需要相當(dāng)多的經(jīng)驗(yàn)。」

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Hidden Door 正在開發(fā)用于幫助用戶運(yùn)用人工智能來制作獨(dú)特敘事體驗(yàn)的軟件。這是一個用于生成敘事游戲的 AI-powered 屏幕截圖工具。它包括用戶可以選擇的多個 character 和 prompt。

大多數(shù)基于生成式 AI 構(gòu)建的服務(wù)都會對每月生成的內(nèi)容量設(shè)有一個固定的上限。這些專業(yè)服務(wù)費(fèi)用對于企業(yè)來說可能會增加成本,從而拖慢人們工作任務(wù)智能自動化的步伐。即使是擁有大量資源的 OpenAI,也會根據(jù)當(dāng)前的負(fù)載限制 ChatGPT 的付費(fèi)用戶:截至本文撰寫時,它所設(shè)置的上限是每 3 小時 25 次 GPT-4 查詢。因而,對于任何想要依賴 ChatGPT 工作的人來說,這都是一個巨大問題。

AI-powered 工具的開發(fā)人員還面臨著一個和計算機(jī)本身一樣古老的挑戰(zhàn) —— 設(shè)計一個好的用戶界面。一個能夠完成許多任務(wù)的強(qiáng)大 LLM(大型語言模型)應(yīng)該是一個無與倫比的工具,但是如果使用它的人無從下手,那么它完成任務(wù)的能力就無關(guān)緊要了。Kirk 指出,雖然 ChatGPT 是易于使用的,但當(dāng)用戶需要專注于特定的任務(wù)時,通過聊天與 AI 交互的開放性可能被證明會令人無所適從。

Kirk 說:「我從過往經(jīng)歷中了解到,讓工具完全開放往往會給用戶帶去困惑,而非幫助。你可以把它想象成一個有著無窮無盡門廊的大廳。大多數(shù)人都會困惑重重,手足無措,呆在原地。我們?nèi)杂兄T多工作要做,來確定為用戶展示最優(yōu)的那扇門「。Mason 也有類似的觀察,他補(bǔ)充說:「就像 ChatGPT 主要是對 GPT-3 的 UX 優(yōu)化一樣,我認(rèn)為我們僅僅只是剛開始創(chuàng)造出 UI 設(shè)計中的隱喻,我們還需要在產(chǎn)品中有效地運(yùn)用 AI 模型。」

訓(xùn)練使用 AI 本身就是一項(xiàng)工作

幻覺(hallucination),作為 LLM 一個特殊的問題,早已引發(fā)了爭議,它還嚴(yán)重阻礙到了為敏感且重要的工作構(gòu)建 AI 工具的進(jìn)程。LLM 有一種令人難以置信的能力,它可以生成獨(dú)特的文本,講述笑話,編造關(guān)于虛構(gòu)人物的事跡。然而,當(dāng)精確性和準(zhǔn)確性成為任務(wù)的關(guān)鍵時,這個技能卻變成了一種障礙,因?yàn)?LLM 經(jīng)常會將不存在的虛假消息來源或不正確的陳述當(dāng)作事實(shí)。

Kim 表示:在某些受到嚴(yán)格監(jiān)管的行業(yè) (銀行、保險、醫(yī)療保健),公司的特定職能部門都很難調(diào)和好非常嚴(yán)格的數(shù)據(jù)隱私和防止歧視的其他監(jiān)管要求之間的關(guān)系。在這些受監(jiān)管的行業(yè),你不能讓 AI 犯那種在寫課程論文時還可以看得過去的錯誤。

企業(yè)可能會爭先雇傭那些具備 AI 工具專業(yè)知識的員工。人工智能安全和研究公司 Anthropic 最近因?yàn)橐粍t招聘廣告上了頭條,他們在招聘一名 prompt 工程師和圖書管理員時,注明需要應(yīng)聘者在完成其它本職工作以外,可負(fù)責(zé)建立 “一個具備高質(zhì)量 prompt 或 prompt 鏈的圖書館,以完成各種任務(wù)”。薪水 17.5 萬到 33.5 萬美元。

然而,Wilson 看到了有效使用 AI 工具所需的專業(yè)知識與 AI 承諾提供的效率之間的矛盾。

「如何招聘人才來從事為 LLMs 提供培訓(xùn)的全新工作,以解放那些早已專注于更復(fù)雜或更抽象工作任務(wù)的員工呢?」Wilson 問道。「我還沒有看到一個明確的答案。」

盡管存在這些問題,但利用人工智能增強(qiáng)工作仍可能是值得的。計算機(jī)革命顯然就是如此:盡管許多人需要訓(xùn)練才能使用 Word 和 Excel 工具,但很少有人會提出打字機(jī)或圖表紙可以作為更好的替代。正如未來生命研究所的信中所擔(dān)憂的那樣,「我們用自動化取代所有工作,包括令人滿意的工作」。雖然這樣的未來至少還需要半年多的時間,但人工智能革命現(xiàn)在正在拉開帷幕,而且從今天起的十年里,人工智能革命的畫卷將會不斷展開。

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 機(jī)器之心
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