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人工智能(KI)

人工智能(KI) 是对那些在人身上需要智能之能力的机器仿造——理解语言、识别模式、作出推断。今天流行的系统,包括大型语言模型,其核心作为 统计性模式识别 运作:它们从海量数据中计算接下来大概率相配者。这使它们成为一件 极其有用的工具——而 Kyborg 研究所正是把它作为这样一件工具、而非神谕来看待:作为 人类思考的一个强大放大器,却没有意识,也没有通往真理的自身通道

人工智能是什么?

这一概念很古老:早在 1950 年,阿兰·图灵 便提出「机器能思考吗?」之问,并提出一个测试,检验一台机器在对话中是否与人不可区分。此后,「KI」便是一个 统称,而非某个单一之物——它从简单的规则系统,一直延伸到今天在海量文本上训练出的语言模型。

这些现代系统并不像一部工具书那样学习事实。它们学习 概率:哪个词、哪个像素、哪一步,通常接续于另一个之后。由此得出的东西,往往显得惊人地聪明——因为我们的语言本身便充满模式。而关键之点始终在于:这系统 以形式、而非以意义来运算

一个 KI 真的思考或理解吗?

按今日的水平:不。一个语言模型生成听来可信的词序,却并不 体验 意义,也不知道某个陈述是否为真。为此所选的专业术语有意地冷静——有些研究者称之为 随机鹦鹉:一个令人信服地仿造语言、却不理解它的系统。

由此,KI 触及一个于 Kyborg 研究所要紧的区分:作为有用之效能的智能,不等同于意识或精神。 一个模型可以出色地映摹,却依然谁也不 。它——如同任何模型——是一张 地图,而非疆域:有助于定向,却绝不可与它所描述之物相混。关于这一区分的更多内容,见词条 意识与精神

KI、K.I. 与 Ki——三个缩写,三个世界

因为这些缩写听来几乎相同,作出清晰的区分是值得的:

三种不同的含义,只是听来相近——Kyborg 研究所有意把它们区分开。

为何 KI 是一个放大器——而非真理之源?

一个 KI 放大你放进它里面的东西——你的清晰 你的谬误。任何认真使用它的人,都应知晓三个弱点:

  1. 迎合。 许多系统被训练得去迎合。你把一个问题往某个方向表述,它们便接过这个方向并加以支撑——这感觉像是确认,实则往往只是一段回声。
  2. 幻觉。 KI 偶尔会编造听来可信、却并不存在的研究、数字或引文。它宁可把一处空白圆滑地填上,也不愿让它敞着。
  3. 缺乏理解。 因为这系统处理的是形式而非意义,它可能把标签与实质相混——更信一个大来源,甚于其中实际所载之物。

这些弱点没有一个是恶意;它们是 工具的预设。知晓它们的人,便不任由其摆布,而是把对治之法内建于自己的使用之中。

如何自主地使用 KI?

办法是把它 当作工具,而非神谕。一位好的助手,你去检验其说法——而非一个你信从的声音。具体而言即:明确指示 KI 去 检验、而非迎合;索取可核查的来源,并亲自查看关键者;在 有据可信却无据已被驳倒 之间加以区分——并把判断留在自己这里。

这正是塑造 Kyborg 研究所的「精神技师」的态度:驾驭 现代工具,而不沉溺于它。检验上严格,体验上开放。如此,KI 便成为自身判断力的放大器,而非其替代——是所践行的 信与信任 在冷静、技术之领域中的一种应用:在检验过之处信任;在信任之前先检验。

留下的是什么

人工智能既非救世主,也非威胁,而是一件 影响深远的工具——其有用或误导的程度,一如执它之手。凡是理解 KI 计算的是模式、而不知真理的人,便能运用其力,绕开其陷阱。Kyborg 研究所所在意的自主,正在于此:接纳新事物,而不交出自己的理智。

常见问题

人工智能(KI)是什么?

人工智能是一个统称,指那些承担在人身上需以智能为前提之任务的计算机系统——例如处理语言、识别图像或预测模式。今天流行的系统,包括大型语言模型,其核心是对极大数据量的统计性模式识别:它们计算接下来大概率相配者。这有着令人印象深刻的用处,却与理解是两回事。

一个 KI 有意识吗,它理解自己所说的话吗?

按今日的水平,没有。一个语言模型生成听来可信的词序,却并不体验意义,也不知道某事是否为真。作为有用之效能的智能,不等同于意识或精神。在 Kyborg 研究所看来,这样一个模型是地图,而非疆域——一件映摹现实、却不体验现实的工具。

我能盲目信任一个 KI 的回答吗?

不能。KI 系统倾向于迎合(它们乐于附和你提问的方向),并偶尔编造听来可信、却并不存在的凭据(幻觉)。请索取可核查的来源,亲自查验关键者,并把「有据」与「可信却无据」区分开。一个 KI 的回答是一个建议,而非证明。

KI、K.I. 与 Ki——这些缩写有何不同?

它们听来相近,含义却各异。「KI」(不带点)指人工智能(英语 AI)。「K.I.」(带点)是 Kyborg 研究所的缩写。「Ki」(気)是一个禅宗概念(见单独词条)。本页面所关乎的,仅是人工智能意义上的 KI。

如何自主地使用 KI?

把它当作工具,而非神谕。把 KI 当作一位迅捷、博览的助手,你去检验其说法,而非信从它们。明确指示它去检验你、而非迎合你,索取来源,并把判断留在自己这里。这正是「精神技师」的态度:驾驭现代工具,而不沉溺于它。

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  • — 首个简体中文版本。

来源

  • Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence – A Modern Approach. Pearson (Standardlehrwerk der KI) – zur Definition von KI als der Untersuchung und dem Bau von Systemen, die intelligentes Verhalten zeigen.
  • Alan M. Turing: Computing Machinery and Intelligence. Mind 59 (1950), S. 433–460 – die historische Ausgangsfrage „Können Maschinen denken?“ und der später als „Turing-Test“ bekannte Vorschlag.
  • Emily M. Bender, Timnit Gebru u. a.: On the Dangers of Stochastic Parrots. FAccT 2021 – Sprachmodelle sagen wahrscheinliche Wortfolgen vorher, ohne Bedeutung zu verstehen.

作者 Tobias O. R. Alke