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為什么我們需要遏制AI炒作并回歸現實

人工智能
在過去的18個月里,我觀察到關于大型語言模型(LLMs)和GenAI的討論正在迅速增長。對于未來的興奮和夸大的猜測也隨之膨脹——甚至可能形成了泡沫,這給當前AI工具的實際應用投下了陰影,這種炒作凸顯了目前AI的深刻局限性,同時也削弱了這些工具在實際應用中的潛力。

在過去的18個月里,我觀察到關于大型語言模型(LLMs)和GenAI的討論正在迅速增長。對于未來的興奮和夸大的猜測也隨之膨脹——甚至可能形成了泡沫,這給當前AI工具的實際應用投下了陰影,這種炒作凸顯了目前AI的深刻局限性,同時也削弱了這些工具在實際應用中的潛力。

我們仍然處于AI的“幼兒期”,像ChatGPT這樣的流行AI工具雖然有趣且在某種程度上有用,但它們尚不能被完全依賴來完成整體工作,它們的答案不可避免地帶有創造它們的人類的錯誤和偏見,以及它們訓練所用來源的影響,這些來源的可靠性也常常令人懷疑,這些“幻覺”更像是我們自身心理的投射,而非真正的、正在萌芽的智能。

此外,還存在一些真實而具體的問題,例如AI迅速增加的能源消耗,這有可能加速一場生存性的氣候危機。最近的一份報告發現,例如,Google的AI系統在應對搜索請求時必須創建全新的信息,這比直接從一個來源提取信息大約需要多30倍的能量,與ChatGPT進行一次互動所消耗的電力相當于一個60瓦燈泡亮三分鐘所需的電量。

那么,誰在“幻想”呢?

 我的一位同事毫不諷刺地聲稱,由于AI的出現,高中教育將在五年內變得過時,并且到2029年我們將生活在一個人人平等的天堂,擺脫繁瑣的勞動,這一預測受到了Ray Kurzweil關于“AI奇點”預測的啟發,描繪了一個充滿烏托邦式承諾的未來。

 對此,我愿意下注。我認為,要從ChatGPT-4的“幻覺”和意外行為發展到一個我不再需要自己裝洗碗機的世界,可能需要的不僅僅是五年,甚至不止25年。 

GenAI存在三個無法解決的棘手問題。如果有人告訴你這些問題總有一天會被解決,你應該明白,他們要么對自己在說什么一無所知,要么就是在兜售一些并不存在的東西。他們生活在一個純粹由希望和信念構筑的世界里,這個世界里的人曾讓我們相信加密貨幣和比特幣會取代所有銀行,汽車將在五年內實現完全自動駕駛,以及元宇宙將取代大多數人的現實生活。他們現在試圖吸引你的注意力和參與,以便在你上鉤后,他們可以提高價格,然后在市場崩潰之前從你那里賺錢。

 三個無法解決的現實問題

 幻覺

 地球上既沒有足夠的計算能力,也沒有足夠的訓練數據來解決幻覺問題。GenAI可能會生成事實不正確或無意義的輸出,這使得它在需要高準確性的關鍵任務中不可靠。根據Google CEO Sundar Pichai的說法,幻覺是GenAI的“固有特性”,這意味著模型開發者只能期望減少幻覺可能帶來的危害,而無法完全消除它們。

 非確定性輸出

GenAI本質上是非確定性的,它是一個基于數十億標記的概率引擎,通過實時計算和百分比形成和重組輸出,這種非確定性特質意味著AI的回應可能會有很大差異,這對軟件開發、測試、科學分析或任何需要一致性的領域來說都是一個挑戰。例如,利用AI確定測試移動應用特定功能的最佳方法可能會產生一個不錯的結果,然而,即使你再次輸入相同的提示,也不能保證會得到相同的結果——這就造成了問題性的變異性。

標記補貼

標記是AI難題中一個尚未被充分理解的部分。簡單來說,每次你提示一個LLM,你的查詢會被分解為“標記”,這些標記是你得到的回應的種子——回應也是由標記組成的——你會為每個請求和回應中的每個標記支付不到一美分的費用。 

投資于GenAI生態系統的數千億美元中的很大一部分直接用于降低這些成本,以推動廣泛的采用。例如,ChatGPT每天約產生40萬美元的收入,但系統的運營成本需要額外的70萬美元投資補貼才能維持運轉。在經濟學中,這被稱為“虧損領袖定價”——還記得2008年Uber有多便宜嗎?你有沒有注意到,當它變得普及時,現在的價格已經和出租車一樣貴了?將同樣的原理應用于Google、OpenAI、Microsoft和Elon Musk之間的AI競賽,你我可能會開始擔心,當他們決定開始盈利時,局面會變得如何。

實際的工作效果

 我最近寫了一個腳本,用來從我們的CI/CD管道中提取數據并上傳到數據湖中。在ChatGPT的幫助下,原本需要我那些生疏的Python技能花費八到十小時的工作,最終只用了不到兩小時——效率提高了80%!只要我不要求每次的答案都完全相同,并且仔細檢查它的輸出,ChatGPT就是我日常工作中值得信賴的伙伴。

 GenAI在幫助我進行頭腦風暴、為我提供教程或快速學習一個非常具體的主題,以及起草一封困難的電子郵件時非常擅長。未來這些方面可能會有些微的改進,并在未來幾年作為我能力的延伸發揮作用。對我來說,這已經足夠好,并且也為投入大量精力開發這些模型提供了合理的理由。

結論

 雖然GenAI可以幫助完成一些有限的任務,但它并不值得我們重新評估人類本質,進而導致數萬億美元的投入。那些在AI方面運用得最好的公司,往往是那些自然處理灰色地帶的公司——比如Grammarly或JetBrains。這些產品非常有用,因為它們運作的環境中,人們自然會交叉檢查答案,或者那里本來就有多條通向解決方案的路徑。

 我認為,我們在大型語言模型上的投資——無論是時間、金錢、人力、能源,還是無盡的期望——已經遠遠超過了我們可能獲得的回報。這是因為“腐朽經濟”和“增長至上”的心態,使我們無法將GenAI定位為一個相當出色的工具,用來提高我們30%的生產力。在一個公正的世界里,這已經足夠好了,足以圍繞它構建一個市場。

責任編輯:華軒 來源: 企業網D1Net
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