原標題：大規(guī)模自動化偏見與灌輸
文章來源：人工智能學家
內(nèi)容字數(shù)：26108字

大規(guī)模自動化偏見與灌輸：人工智能的劍

本文探討了人工智能（AI）快速發(fā)展帶來的潛在風險，特別是大型語言模型（LLMs）等窄AI系統(tǒng)中自動化偏見和灌輸?shù)目赡苄浴Ｗ髡哒J為，當前AI的市場驅(qū)動發(fā)展軌跡，結合技術突破，創(chuàng)造了一系列與大規(guī)模人類偏見和認知相關的風險，這些風險已變得緊急且迫在眉睫。

1. AI的局限性與人類認知偏見的替代

文章指出，現(xiàn)有的AI系統(tǒng)，例如LLMs，本質(zhì)上是輸入-輸出系統(tǒng)，它們模仿人類認知，但缺乏人類的概念理解、記憶和動機系統(tǒng)。它們擅長快速、低成本的統(tǒng)計近似，實際上成為了人類認知偏見的低成本替代品。然而，這種替代帶來了問題：人類可能過度依賴AI，導致自身認知能力退化。

2. 公司策劃的偏見與信息生態(tài)系統(tǒng)

作者強調(diào)，當前AI系統(tǒng)中的偏見是由大型科技公司精心策劃的。這些公司通過對抗性訓練，引導AI系統(tǒng)產(chǎn)生符合其自身利益的輸出。隨著AI系統(tǒng)被集成到搜索引擎、社交媒體等關鍵全球系統(tǒng)中，公司策劃的偏見將進一步影響人們獲取信息和形成認知的方式，從而構建封閉的信息生態(tài)系統(tǒng)。

3. 短期挑戰(zhàn)與機遇

短期挑戰(zhàn)在于，LLMs等不適合解決人類復雜問題的系統(tǒng)被廣泛應用，并可能通過“胡說八道”影響公眾輿論，甚至學術研究。機遇在于開發(fā)基于認知架構的AI系統(tǒng)，這些系統(tǒng)能夠進行類似人類的概念學習和泛化，從而提供更可靠的解決方案，并避免窄AI帶來的負面影響。這種新型系統(tǒng)需要不同的基礎設施和硬件支持。

4. “AI倫理”的局限與風險

文章批評了目前對“負責任的AI”、“AI倫理”等話題的討論，認為這些討論由于受到算法和企業(yè)利益的影響，往往流于表面，未能有效解決實際問題。作者呼吁將資源投入到更有效的研究和開發(fā)中，而非僅僅關注公關和營銷。

5. 公司對信息的控制與灌輸

科技公司通過收購等手段控制信息流，引導人類偏見以謀取自身利益。這種行為可能導致公司偏見在信息生態(tài)系統(tǒng)中根深蒂固，最終形成對思想的壟斷，并對人類認知能力造成長期損害。

6. 長期挑戰(zhàn)與增強智能

長期挑戰(zhàn)在于，信息過載和公司對信息的控制共同導致人類認知負擔增加，進一步增強了對AI的依賴。作者認為，基于集體智能的AI系統(tǒng)是增強人類智能的有效途徑，但這些系統(tǒng)需要克服窄AI的對抗性攻擊，并進行大量的研究與開發(fā)。

7. 結論

文章總結道，生成式AI帶來了機遇，但也帶來了嚴重的風險。急于部署AI系統(tǒng)，忽視了必要的保障措施和法規(guī)，導致自動化偏見和灌輸?shù)娘L險日益增大。需要進一步研究和開發(fā)更可靠、更安全的AI系統(tǒng)，以避免AI技術被濫用，并保護人類的認知能力。

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作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構