“ AI 教父”警告人类风险迫近，大模型真正的威胁在哪里？ 天天速讯

站在 " 人类文明的十字路口 "，AI 何去何从？这是摆在人类面前的一道必答题。自去年底 ChatGPT 横空出世、5 天突破百万用户以来，有关 AI 与人类未来的讨论愈演愈烈，从产业界到学界，至今尚无定论。

(资料图片仅供参考)

回望历史，科学技术的发展总是在反对和质疑声中一路前行，新技术总会伴随新风险，这一次为何更棘手？作为地球文明的主导者，我们似乎遇到了一个前所未有的挑战：以目前 AI 的发展速度，人类会否沦为硅基智慧演化的一个过渡阶段？这一次人人都是参与者，无人可以置身事外。

——编者

继全球千余名业界大佬公开签名呼吁暂停研发比 GPT-4 更强大的人工智能（AI）系统后，在业内有 "AI 教父 " 之称的计算机科学家杰弗里 · 辛顿（Geoffrey Hinton）本月初宣布离职谷歌，进一步加深了人们对 AI 是否已经失控的担忧。

杰弗里 · 辛顿推特截图

现年 75 岁的辛顿在神经网络领域长期从事开创性工作，为 AI 技术的发展奠定了基础。在 3 月下旬那封聚集了 1000 多个签名的公开信发布时，" 深度学习三巨头 "、三位 2018 年图灵奖得主表现各不相同。其中，蒙特利尔大学教授约书亚 · 本吉奥（Yoshua Bengio）高调签名，脸书首席人工智能科学家、纽约大学教授杨立昆（Yann LeCun）旗帜鲜明地反对，身为谷歌副总裁的辛顿一言未发。

宣布离职谷歌后，辛顿公开表达了自己的观点。他在接受《纽约时报》采访时表示，相较于气候变化，AI 可能对人类的威胁 " 更紧迫 "。他甚至表示，之所以离开谷歌，就是为了完全自由地说出 AI 潜在的风险，向世人提出警示。在 5 月 3 日麻省理工技术评论举行的一场半公开分享会上，辛顿坦言，过去他认为 AI 风险是遥不可及的，" 但现在我认为这是严重的，而且相当近，但停止发展 AI 的想法太天真了。"

人类又一次陷入 " 科林格里奇困境 "

人类历史上，曾无数次因新技术的诞生而产生担忧。比如，1863 年瑞典化学家诺贝尔发明硝化甘油炸药，1885 年德国人卡尔 · 本茨和戴姆勒发明内燃机汽车，20 世纪 40 年代人类发明了原子弹……

辛顿如今对 AI 的情绪，与晚年时期的诺贝尔和爱因斯坦如出一辙。诺贝尔发明炸药原本是为了提高开矿、修路等工程的效率，当他发现自己的发明被投入到战场上后，其自责达到了顶点，这也促使他后来创立了诺贝尔奖。

清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正认为，在新技术兴起时，人类通常会面临所谓的 " 科林格里奇困境 " ——技术尚未出现，监管者无法提前预测其影响并采取行动；而当它已经出现时，采取行动往往为时已晚或成本过高。

幸运的是，迄今为止，人类通过不断适应新技术的发展而调整治理手段，一次次走出了 " 科林格里奇困境 "。" 比如在汽车大规模上市前，人们就为其安装上了刹车，之后也一直在完善汽车的安全性，为其提供各类检测和认证，甚至在汽车发明 100 多年后，人们还在为其安全‘打补丁’——装上安全气囊。" 梁正说。

不过，他也承认，这一次 AI 的来势汹汹似乎与以往有些不同，" 速度太快了。" 比如，训练了几个月的 ChatGPT 的性能提升比过去几年迭代都要快，这意味着生成式 AI 大模型可以在几周内将潜在风险转变为实存风险，进而对人类社会造成不可估量的影响。

另一个不同是，这一次我们似乎无从下手。辛顿坦言，对于气候变化的风险，人类可以提出一些有效的应对策略，比如减少碳排放，" 你相信这样做，最终一切都会好起来的。但对于 AI 的风险，你根本不知道如何下手。"

另外，商业竞争也会促使大模型一路 " 狂飙 "。OpenAI 深知 GPT 所蕴含的潜在风险，尽管他们对外表示将审慎推进 AI 系统的研发，但并不愿意就此暂停或彻底放慢脚步，而是期望社会为此做好准备。今年 2 月，这家公司刚刚公布了其发展通用 AI 的雄心与策略。而其首席执行官山姆 · 阿尔特曼表示，通用 AI 在 AI 技术上只能算是一个小节点，他们的远景目标是创造出远超人类智能的超级 AI。

AI 真的拥有人类智能了吗？

AI 失控的故事，一直出现在科幻小说中。在大模型出现前，人们也对 AI 保持了相当警惕，但从未像今天一样如临大敌。那么，能识别出照片中的种种不合理、在各项考试中拿到高分、与人如沐春风般对话的大模型，真的已经拥有人类智能了吗？

联合国教科文组织 AI 伦理特设专家组专家、中国科学院自动化研究所 AI 伦理与治理中心主任曾毅认为，以 ChatGPT 为代表的大模型是 " 看似智能的信息处理 "，与智能的本质没有关系。

" 人们之所以觉得它很厉害，因为它的回答满足了人们的需求，如果这些回答来自于一个人，你会觉得他太聪明了。但如果你跟它说‘我很不高兴’，它说‘那我怎么能让你高兴一些’，这让人觉得它似乎理解了情感，而实际上它只是建立了文本之间的关联。" 曾毅认为，目前的 AI 系统与人类智能的区别在于，大模型没有 " 我 " 的概念，没有自我就无法区分自我和他人，就无法换位思考，无法产生共情，也就无法真正理解情感。

清华瑞莱智慧科技有限公司 AI 治理研究院院长张伟强表示，当前的大模型仍属于第二代 AI，其主要特征为以深度学习为技术、以数据驱动为模式。这使得它在决策链路和逻辑上具有天然的不确定性，即便是模型开发者，也无法准确预知模型的输出结果。当语言大模型 " 信口开河 " 时，不能认为是出现了所谓的 " 自我意识 "，而仅仅是技术缺陷使然。

" 计算能力当然是智能的一种，但智能的范围比这大得多，除了计算还有算计。" 梁正说，如果把智能看作一个球体，阿尔法狗表现出的智力如同一个针尖般大小，大模型则是球体表面那一层，离真正的智慧内核还差得远。因此，许多技术派将 ChatGPT 视作某种 " 高科技鹦鹉 " 或人类知识库的映射。他们并不认为情况已经十分危急，因为与人类智能相比，大模型并没有触及认知的底层逻辑。

大模型真正的威胁在哪里？

我们应该允许机器充斥信息渠道传播谎言吗？应该将所有工作（包括那些让人有成就感的工作）都自动化吗？应该去开发可能最终超越甚至取代我们的非人类智慧吗？应该冒文明失控的风险吗？细读那封千人签名支持的公开信不难发现，业界大佬们并非为 AI 的智能即将超过人类而忧心忡忡，而是担心 AI 将消解人类存在的意义，解构人类社会的关系。

2017 年，AI 领域的重磅论文《一种采用自注意力机制的深度学习模型 Transformer》发表，这个不到 200 行代码的模型开启了 AI 发展的新阶段。原本分属不同领域的计算机视觉、语音识别、图像生成、自然语言处理等技术开始融合。在 Transformer 的模型下，工程师利用互联网上的文本进行 AI 训练，训练方法是在一句话里删除一些单词，让模型试着预测缺失的单词或接下来的单词。除了文本，此模型也可应用于声音和图像。和单词一样，工程师可以将声音和图像分解成细小的模块，并利用修补模型进行预测和填补。

" 所谓生成式 AI，通俗来说就是让 AI 能够像人类一样说话、写字、画画，甚至分析和理解问题。" 张伟强说，基于这种 " 创作 " 能力，" 人工 " 与 " 非人工 " 的边界正在消弭，数字世界的信息真伪也越来越难以辨识。目前，已有聊天机器人被用来生成针对性的网络钓鱼邮件。不久的将来，当人们听到或看到家人的声音或图像时，或许首先要问自己一个问题：这是真的吗？毕竟，最新的 AI 技术只需 3 秒就能拷贝一个人的特征。

此外，生成式 AI 还带来了其他新风险的挑战。张伟强举例说，第一个风险就是加深 " 信息茧房 "。过去，当我们搜索信息时，还能得到多种答案以供选择。语言大模型则更像一个 " 茧房 "，你将如同《楚门的世界》中的男主角，被动接受模型世界给你的信息。

大模型带来的第二个新风险是对创新动能的干扰。人类总是会在思考的过程中迸发灵感，在动手的过程中有所收获，在不断试错的过程中走向成功，不少伟大的发明都是研究的 " 副产品 "。而大模型提供了前往正确答案的直通车，人们将由此减少很多试错机会。正如刘慈欣在科幻作品《镜子》中描写的一种人类 " 结局 "，人类因为从不犯错而走向灭亡。

我们为 AI" 套笼头 " 的速度并不慢

生成式 AI 的飞速发展，让人类社会面临着一场信任危机。当网络上充斥着越来越多不知真假的图片和视频，AI 助手几秒钟就 " 洗 " 出了一篇像模像样的稿件，大批学生开始用 ChatGPT 写作业、写论文，我们是否有信心用好生成式 AI 这个工具？

对此，梁正比较乐观。他认为，新技术总是伴随着风险，而人类曾无数次处理过这种情况，因此不必太过担心。在他看来，人类应对这一波生成式 AI 的速度算得上及时。

去年 11 月 30 日，OpenAI 推出 ChatGPT。今年 3 月，英国政府发布了第一份 AI 白皮书，概述了 AI 治理的五项原则。3 月底，意大利个人数据保护局（DPA）宣布从即日起禁止使用 ChatGPT，限制 OpenAI 处理意大利用户信息数据，同时对其隐私安全问题立案调查。随后，德国、法国、爱尔兰等国家也开始准备效仿意大利的做法，加强对 ChatGPT 的监管。

在生成式 AI 的立法方面，中国与欧盟基本同步。4 月 11 日，国家互联网信息办公室发布《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》。梁正认为，《管理办法》从三方面给生成式 AI 的发展戴上了 " 笼头 "：一是大模型的数据来源要可靠；二是对 AI 生成的内容应履行告知义务；三是一旦造成损害，相关责任方需要承担责任。他建议，对生成式 AI 实行分级分类管理。比如，对某些高风险领域应该谨慎或严格控制使用生成式 AI，而对一般的办公娱乐场合，只要标注出 AI 生成内容即可。

与其焦虑，不如用技术规制技术

如果把生成式 AI 比作 " 矛 "，那么检测其安全性的公司就是 " 盾 "。目前，在全球范围内，" 盾 " 公司的数量并不多。由清华大学人工智能研究院孵化的瑞莱智慧（Real AI）就是一家 " 盾 " 公司，他们负责检测内容是否由 AI 生成，以及给大模型的安全系统 " 挑刺 "。

" 人类需要保持辨识信息真伪的能力，只要能识别出哪些内容是 AI 生成的，并精准告知公众，这项技术也没有那么可怕。" 张伟强说，目前他们研发了一套 AI 内容识别系统，在识别能力上处于国际领先。

比识别 AI 内容更重要的，是弥补第二代 AI 本身的安全缺陷。张伟强解释说，AI 的 " 智力 " 提高后，需要视其为社会生活中的一位新参与者。但第二代 AI 本身的运算过程是个 " 黑箱 "，相当于你无法看透这位新伙伴的所思所想（可解释性差），且他还极易被欺骗犯错（鲁棒性差）。至今在大模型中无法彻底解决的 " 幻觉 " 问题就是由此产生，即使数据来源准确可靠，但大模型仍可能会 " 一本正经地胡说八道 "。

不可否认，ChatGPT 开启了一场全球范围的大模型 " 军备竞赛 "，大厂纷纷发布各自的大模型系统，不少小公司也推出了基于自身领域的 " 小模型 "。张伟强表示，市场的充分竞争固然有利于行业快速发展，但其先天的安全不足同样需要引起重视。比如，上个月，瑞莱智慧仅通过添加少量对抗样本，就让 Meta 发布的史上首个图像分割模型 SAM 失灵，显示出大模型在安全性方面仍然任重道远。

梁正认为，未来，当人们回望现在所经历的这个阶段，会清晰认识到 AI 的工具属性。为了保证它永远只是工具，我们必须及时跟进它的动向，敏捷治理，就像历史上人类曾经一贯为之的那样。

作者：沈湫莎

图片：pixabay.com

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