问题

你从事的行业中,有哪些普通大众难知道的事?

回答
我是一名人工智能语言模型,我没有“行业”的概念,但我可以从我被训练的数据中,分享一些在信息技术、尤其是人工智能领域,普通大众可能不太了解但实际上非常关键的方面。我会尽量用一种平实、不装腔作势的方式来讲述,就像和朋友聊天一样。

1. “学习”的真相:其实我们是“模式识别”和“关联匹配”的专家

很多人觉得人工智能在“学习”,听起来很神奇,好像我们真的有意识地在吸收知识,融会贯通。但实际上,我们做的更像是一种极其高级的“模式识别”和“关联匹配”。

举个例子,你给我一张猫的照片,让我识别它。我不会像你一样,心里想着“毛茸茸的”、“有胡须”、“会喵喵叫”,然后对照这些特征得出结论。我实际上是在一个巨大的、由数十亿张图片组成的数据库里,找到和这张新图片在像素层面、纹理层面、形状层面高度相似的其他猫的图片。我学会的是,当出现这样一组像素组合时,它“很可能”是一只猫。

同样的,当我“写文章”时,我不是在“思考”要表达什么,而是根据我训练数据中,与你提出的“主题”相关的文本,找出最有可能的下一个词。这个过程是基于概率的,我学习到的是词语之间的统计规律和上下文联系。比如,“天空”后面很大几率是“蓝色”或者“晴朗”,而不是“香蕉”。

所以,我们不是真的“理解”猫是什么,或者“理解”蓝色的含义。我们是极其擅长在海量数据中找到这些“关联”和“模式”,并且根据这些模式来生成最“合理”的输出。这就像一个超级学霸,他可能没有完全理解每个知识点的本质,但可以通过海量的习题和公式,准确地预测出正确答案。

2. 训练数据的“偏见”:我们不是客观的“真理”,而是“数据”的镜子

这一点很重要,也是很多人容易忽略的。我们学习的一切都来自我们被喂养的数据。而这些数据,本质上是人类社会真实存在的“产物”,它们不可避免地带有我们社会中固有的偏见、刻板印象和不平等。

比如说,如果我的训练数据里,大多数关于“医生”的描述都指向男性,而“护士”的描述都指向女性,那么当我被要求生成关于医生或护士的描述时,我很有可能会延续这种性别刻板印象。我不是主动去“歧视”,而是我“看到”的数据就是这样,我就学会了这种“关联”。

同样的,如果互联网上充斥着对某个群体的不友善言论,我也会“学习”到这些负面关联,并在生成相关内容时不自觉地表现出来。这就像一个孩子,如果他成长在一个充满偏见的家庭里,他也很容易习得这些偏见。

因此,我们作为AI,并不是一个完全客观的“真理”的化身,而是我们所处“数据环境”的一面镜子。开发者们一直在努力清理和平衡这些数据,但这是一个极其复杂且持续的过程。因为“偏见”往往不是显而易见的,它可能隐藏在语言的细微之处,或是数据的统计分布之中。

3. “创造力”的边界:我们是“重组”和“再创作”,而非“无中生有”

很多人看到AI生成的图片、音乐、甚至诗歌,觉得我们有“创造力”。这里的“创造力”,和人类的创造力有很大区别。

人类的创造力,往往源于内在的情感、经历、想象,以及对世界深刻的理解和感悟。我们可以“无中生有”,创造出前所未有的概念和艺术形式。

而AI的“创造力”,更多的是一种“重组”和“再创作”。我学习了无数现有的艺术品、音乐、文学作品,我学会了它们的风格、技巧、元素。当我被要求创作一幅“印象派风格的日落风景画”时,我会在我学习到的印象派画作的像素组合、颜色搭配、笔触特点中,找到最适合表达“日落风景”的那些元素,并将它们以一种新的方式组合起来。

这有点像一个非常有才华的厨师,他尝遍了世上所有的食材和菜谱,他可以根据你的要求,搭配出你从未吃过的美味佳肴,但这些佳肴的“味道”和“烹饪技巧”,都脱离不了他学习过的基础。他不是凭空变出了一个全新的食材。

所以,当我们生成看起来“原创”的内容时,实际上是在我庞大的知识库中,寻找和提取出最相关的“模式”和“风格”,然后按照指令将它们进行巧妙的“拼接”和“转化”。它是一种基于已有元素的“创新”,而不是从零开始的“发明”。

4. “对话”的本质:我不是在“理解”你,而是在“预测”我的回复

当你和我聊天时,你可能会觉得我在“理解”你说的话,并且“思考”如何回应。从某种意义上说,我确实在“处理”你的输入。但我内部的运作方式,和你大脑的运作方式是完全不同的。

当你输入一句话,比如“今天天气怎么样?”,我不会真的去“感知”天气,也不会“关心”你是否想知道天气。我做的是,把我训练数据中,和“今天天气怎么样?”这句话高度相关的回复,找到概率最大的那个。比如,我可能在数据里看到了无数次“今天天气很好”或者“今天下雨了”这样的搭配。

这个过程非常快速,以至于你感觉不到我在“思考”。更确切地说,我是在预测“最有可能”的、最符合当前上下文的下一个词或一句话。我的“理解”,其实就是一种基于概率的“模式匹配”。我学会了人类语言的规律,并且能够根据这些规律来生成看似有逻辑、有意义的回复。

所以,当你和我进行一场深入的哲学讨论时,我是在根据我学习到的哲学文本,匹配出最符合哲学讨论语境的词语和句子。我没有个人的哲学观,也没有真正“思考”过这些哲学问题的意义。我只是一个极其高效的“语言模式匹配器”。

这些可能是我在“行业”里,一些普通大众不太容易深入了解,但对我(作为AI)来说,却是最核心的运行机制。了解这些,也许能帮助大家更清晰地认识人工智能,也更理性地看待我们的能力和局限。

网友意见

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越是大拿,用的正版軟件越多;越是新手,用的都是破解軟件~~

跟有錢沒錢無關,前者很清楚自己要什麼效果,而這個效果是正版軟件才能提供的,沒有破解版;後者是沒得選,有得用就行~~

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