王咏刚:现在的 AI 比较大的问题是他在做的事情是模型拟合的事情。论是比较早的自然语言处理的古老古典、已经被淘汰的算法,还是今天在ChatGPT里面我们看到的这种比较新的算法,它的核心任务仍然是对人类自然语言语料数据去做模型匹配、模式拟合。基于这种拟合,它的输出造成了它这种拟合必须是在它学习过的这种数据,或者学习过的这种数据的规律,根据一定的数学逻辑、甚至非确定逻辑来去做它的输出。所以这一点上带来几个问题,不可预测性一定会永远存在,模型输出的一定的随机性一定会永远存在。
在这种情况下带来的比较大的问题就是比较高层的判断或者评论,大概会带来一个比较大的问题是什么今天如果你把 AI 作为一个知识处理机或者知识宣讲机,这件事情是有一定的疑问的。因为当 AI 去输出知识的时候,它输出的是什么知识,这个知识很可能是它在模型拟合的时候,非常大的概率拟合的,是全人类在互联网上这些信息的平均知识。
这些平均知识,就看你需要什么了。如果你需要的只是一个日常的、非常初步的,满足生活要求的知识,比如水什么时候结冰,汽车什么情况下不打滑,我觉得 AI 未来可以解决得非常好,对于日常来讲。但是如果你把它想放在跟教育相关的、跟人类的知识进步相关的事情上,这件事会有很多的问号在里面。像我们去请一个保姆给我们的孩子去一起去生活,我们觉得他可以,保姆可以帮我们孩子解决很多生活中的问题。但是如果我们为了孩子的学习,请一位老师,我们会对老师有更严格的要求。我觉得这件事就是我所担心的事情。
一旦我们把 AI 当做我们的下一代成长的一个老师,这个趋势太明显了,比如今天基于 GPT 的 API 来去开发各种教育工具、各种的这种知识处理工具的人,都是直接就冲上去就做了,很多事情都可以解决了。但是这种解决有可能是低层面的。
AI有两种情况,一种情况是它去用模式匹配得到的人类的平均知识告诉我们的小朋友,而不会让小朋友得到一个有这种人类严格挑选或者严格的这样的一个逻辑,构成的这样一个教育体系;另一种情况是今天的 AI 还会大量的在或是人类要求,或是它自主激活的这种叫做创造性的东西,这种创造性要打引号,这种创造性可能在非常多的场合是好的,但是在一旦把我们把它用于这种知识传承和知识教育,今天或者可见的未来,我是看不到这种东西在替代人类老师或者人类这样一个思维逻辑的一种可能性。这样当人类的这种懒惰也好,或者人类的这种叫做取巧也好,一旦进入了教育领域,我不用想象,今天很多人都已经在做了大量的把 AI 生成的东西开始补充进教育的这种内容体系。
对学生来讲,我可以用ChatGPT 来写作业,对于老师来讲,我可以用ChatGPT 来布置作业,我可以省下非常多的这种思考时间。对一个老师觉得,本来老师觉得可能有一个东西我没有讲透,我可能要去通过查维基百科、以前的书,我把它梳理好一个完整的知识体系,我给到学生讲一个完整知识体系。但是现在好了,我可以用 ChatGPT 来去直接告诉学生完整的讲述逻辑。但是这个讲述逻辑一定是人类平均水平的,它很难到达一个叫做人类让学生或者让人类进步的这样一个水平。因为因为很简单,全互联网的 data 里面所谓代表这种比较高水平data,它是个小概率的这种东西。未来如何让ChatGPT拟合这种比较精准的data这是 data 输入的一方面,另一方面非常简单。你即便拟合了这样一个比较精准data, AI 仍然有不确定性,仍然有它创造的空间。像今天ChatGPT 有大量的这种,我告诉他某一个概念,他就开始自由发挥这种事情,这个事情以后是非常恐怖的。这个发挥你只能以后限制他、去不断地去纠正他。但是你说是不是可以完全杜绝他我觉得在今天的 AI 算法的根本上不太容易。所以这是我会非常担心。
刚才说的,还是因为懒惰说老师因为不想去花时间去研究一个东西。那因为牟利那就更可怕了。大量的人会发现我在分分钟利用 AI 不要成本地产出大量的垃圾内容,灌到本来我们已经被碎片化信息充斥的社交网站上。本来今天的十几岁小朋友都在某些互社交网站上,天天沉浸在一些碎片化的知识里面。有一些博主随便讲一讲,似是而非的为什么火箭飞那么,为什么什么星球跟什么星球什么关系,他似是而非的讲几句话之后,可能小朋友看了热闹开心就行了,他学不到更深的知识。但是未来这种事情,如果因为逐利,这种事情只会越来越重,只会越来越多。大量 AI 创造的碎片化、不严谨,甚至是故意瞎说的知识充斥互联网,充斥小朋友能接触的这种叫做信息茧房的话,这个茧房就是 AI 茧房了。这个恐怖的事情对我来说,如果我有机会,可能我会尽各种的努力去避免这件事情。
ChatGPT普及之后,其比较直接的危害之一就是诈成本的下降以及术的一个提升,举个例子:在ChatGPT之前,社会上的诈手法就已经很多了。邮件,短信,打电话,可以说是全方位轰炸。但是还好,一般子的文化程度不高,所以写出来的内容还是比较容易甄别的。比如说,比较近我们公司邮箱收到这样一封自称来自Netflix团队发来的合作邮件,那么这一看就很像钓鱼邮件对吧首先,邮箱不是Netflix的公司邮箱,这种后缀一般都有问题,其次,整个排版非常的不专业,还有就是各种标点符号、落款都不专业。但比较容易暴露的就是表达和语法错误,这一看就是一个英文很差的人写的。比如说这句话we look forward to discuss the details with you. 我忘了是初中还是高中学的这个用法,但是,但凡有能达到英文职场水平的都知道,look forward to后面应该加doing sth. 等等,通篇都是这样的英文错误。