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李飛飛談AI:人應(yīng)當(dāng)是人工智能的核心

發(fā)布時間:2024-05-23 17:10:12來源: 15210273549

2019年,李飛飛教授與哲學(xué)家約翰·埃切門迪共同成立了斯坦福大學(xué)以人為本人工智能研究院(HAI),旨在推動人工智能技術(shù)的發(fā)展,同時確保這些強大的工具能夠服務(wù)于提升人類福祉,而非僅僅追求生產(chǎn)力的提高。

作為現(xiàn)代人工智能領(lǐng)域的奠基人之一,李飛飛從更加人文的視角看待如今的技術(shù)發(fā)展,她說:“現(xiàn)在有很多噪音,有很多夸張的論述,但這是技術(shù)發(fā)展的一個必經(jīng)階段。在這個以人工智能為驅(qū)動的時代,以人為本的理念比以往任何時候都更為重要。”

本文經(jīng)授權(quán)摘編整理自《我看見的世界》。

《我看見的世界:李飛飛自傳》,作者: [美] 李飛飛,譯者:趙燦,版本:中信出版社 2024年4月

人工智能帶來社會危機

2015 年 5 月,雅虎圖片托管服務(wù) Flickr 在描述 56 歲黑人男子威廉的肖像時,自動生成了一個標(biāo)簽“猿”。

雅虎的新技術(shù)立刻引發(fā)了各方強烈憤慨。此后,這項技術(shù)接二連三出現(xiàn)失誤:將達(dá)豪集中營大門的照片標(biāo)記為攀爬架,把一位臉上涂有彩色粉末的白人婦女貼上了“猿”的標(biāo)簽。雅虎 Flickr 已經(jīng)麻煩纏身。不僅是雅虎,谷歌也陷入了類似的爭議,谷歌照片服務(wù)也將兩個黑人青少年錯誤地標(biāo)記為“大猩猩”。

圖像分類本已是老生常談的成功技術(shù),卻在短短幾周內(nèi)變得非常復(fù)雜。

雖然事故并非惡意,但這并不能讓人感到寬慰。相反,無心之失所揭示的問題才更加令人不安:包括 ImageNet 在內(nèi)的數(shù)據(jù)集由于缺乏多樣性,導(dǎo)致了一系列意料之外的結(jié)果;未經(jīng)充分測試的算法和存疑的決策又進一步加劇了負(fù)面影響。當(dāng)互聯(lián)網(wǎng)呈現(xiàn)的是以白人、西方人和男性為主的日常生活畫面時我們的技術(shù)就很難理解其他人群了。

有果必有因,正如記者兼評論員杰克·克拉克(Jack Clark) 所言,問題的根源在于人工智能“男性之海”問題:科技行業(yè)的代表性不足,導(dǎo)致算法無意中帶有偏見,在非白人、非男性用戶身上表現(xiàn)不佳。這篇文章于 2016 年發(fā)表在彭博社網(wǎng)站上,是對人工智能倫理問題的最早一批討論之一。

從代表性問題的出現(xiàn),到問題被大眾真切地感受到,中間往往需要幾年的時間。

李飛飛和她的同僚們決定,向九年級和十年級的女生開放為期兩周的斯坦福大學(xué)人工智能實驗室課程。讓每個一直被歷史排除在外的參與者相信,她們同樣屬于這個時代、這個領(lǐng)域。

李飛飛,1976年出生于中國北京,美國國家工程院院士、美國國家醫(yī)學(xué)院院士、美國藝術(shù)與科學(xué)院院士,美國斯坦福大學(xué)首位紅杉講席教授,以人為本人工智能研究院(HAI)院長,研究領(lǐng)域主要為計算機視覺、認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)、計算神經(jīng)科學(xué)和大數(shù)據(jù)分析。

邀請少數(shù)人群參加人工智能課程的想法非常受歡迎,這個項目很快就像滾雪球一樣發(fā)展成為全國性的非營利組織,遍布北美各地校園,使命范圍也不斷擴大。這個項目開始向有色人種學(xué)生和經(jīng)濟困難學(xué)生開放。

在短短幾年后,這個項目就正式命名為 AI4ALL,甚至吸引了一些資金,梅琳達(dá)·弗倫奇·蓋茨(Melinda French Gates) 的 Pivotal Ventures 創(chuàng)投公司和英偉達(dá)創(chuàng)始人黃仁勛提供了一輪融資,讓項目改頭換面。

這個旅程可能需要幾代人才能完成,現(xiàn)在只是邁出了一小步,但實現(xiàn)了從無到有的跨越。在業(yè)界追逐人工智能未來時,往往肆意而為,缺乏自省,而 AI4ALL的努力能夠保證,至少有一小部分人在逆向而行。

在風(fēng)暴中心

2022 年底,ChatGPT 的公開發(fā)布席卷了世界,隨后出現(xiàn)了更多生成式人工智能工具。

從最初只能執(zhí)行簡單的任務(wù)到如今具備類似人類的能力,短短幾年的時間,人工智能的發(fā)展速度令人咋舌,與此同時,對其潛在風(fēng)險的擔(dān)憂也日益增加。

事實上,人工智能存在的偏見問題直到現(xiàn)在依然沒有被很好地解決。2023年底,《華盛頓郵報》發(fā)表了一篇詳盡的專題報道,深入探討了機器學(xué)習(xí)技術(shù)中潛在的偏見。當(dāng)前的 AI 圖像生成模型,如 Dall-E 和 Stable Diffusion,有時仍會反映出社會的刻板印象。例如,在生成“具有創(chuàng)造力的人”的圖像時,這些系統(tǒng)往往傾向于呈現(xiàn)白人形象;而在描繪“社會服務(wù)人員”時,則多數(shù)情況下展示的是有色人種的形象。

美劇《西部世界》劇照。

其實,大型語言模型,即使是多模態(tài)的大型語言模型,可能也并不具備真正意義上的“思考”能力。大型語言模型很容易出現(xiàn)荒謬的概念性失誤,也樂于編造聽起來合理但實際上毫無意義的胡言亂語。

了解這些事實有助于我們避免過分迷戀模型的能力。然而,隨著大型語言模型生成的文本、圖像、語音和視頻越來越復(fù)雜,真與假之間的界限愈加模糊。越來越多的評論家開始質(zhì)疑,為我們敲響警鐘:作為個人、機構(gòu),甚至社會,我們究竟有沒有能力區(qū)分真實和虛構(gòu)?

當(dāng)人們意識到這一切還只是 1.0 版本時,這種發(fā)問尤其令人警醒。

我們?nèi)陨硖幰粓鋈蝻L(fēng)暴之中。每天似乎都有新的頭條新聞報道自動化對全球勞動者構(gòu)成的威脅。隨著人工智能在監(jiān)控領(lǐng)域的應(yīng)用日趨成熟,記者和人權(quán)活動家的擔(dān)憂與日俱增,對隱私和個人尊嚴(yán)對隱私的古老威脅也在現(xiàn)代社會出現(xiàn),相關(guān)報道使公眾對人工智能形成了負(fù)面看法,這在整個科技領(lǐng)域都是非常罕見的。

科技不斷發(fā)展,算法語言表達(dá)的高級程度已逼近人類水平。機器人正在逐漸學(xué)會應(yīng)對真實的環(huán)境。視覺模型不僅可以通過照片進行訓(xùn)練,還可以在全三維世界中進行沉浸式實時訓(xùn)練。人工智能能夠像識別內(nèi)容一樣流暢地生成內(nèi)容。與此同時,倫理問題在我們周圍不斷涌現(xiàn),與人類經(jīng)濟社會發(fā)展的關(guān)聯(lián)也日益緊密,但這就是科學(xué)一直以來的樣子。

重估人工智能

從 ImageNet 時代開始,規(guī)模的重要性就已經(jīng)顯而易見。但近年來,“越大越好”的觀點幾乎被賦予了宗教般的意義,關(guān)于“大數(shù)據(jù)”的討論永無休止,不斷強化著這樣的觀點:規(guī)模是神奇催化劑,是機器中的幽靈,可以將人工智能的舊時代與令人窒息的夢幻未來區(qū)分開來。

沒有人能否認(rèn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確實在這個資源豐富的時代蓬勃發(fā)展:驚人的數(shù)據(jù)量、大規(guī)模分層架構(gòu)和大量互聯(lián)的硅片確實帶來了歷史性變化。

美劇《西部世界》第三季劇照。

人工智能正在成為一種特權(quán),一種排他性極強的特權(quán)。越來越多的學(xué)者、政策制定者認(rèn)為,使用人工智能模型的高昂成本正在將研究人員排除在該領(lǐng)域之外,從而損害了對這一新興技術(shù)的獨立研究。這種權(quán)力的轉(zhuǎn)移正在悄然改變?nèi)斯ぶ悄茴I(lǐng)域的格局,促使研究人員將他們的研究成果更多地應(yīng)用于商業(yè)領(lǐng)域。

學(xué)術(shù)界早就意識到人工智能可能會帶來負(fù)面沖擊,比如缺乏透明度、容易受到偏見和對抗性影響等等。然而,由于研究規(guī)模有限,風(fēng)險一直只存在于理論層面。市值接近萬億美元的公司已經(jīng)掌握了主導(dǎo)權(quán),潛在風(fēng)險的發(fā)展步伐也急劇加快。無論是否準(zhǔn)備就緒,這些問題都需要以商業(yè)速度加以解決。

每個問題單獨來看都令人擔(dān)憂,但它們共同指向了一個未來,其特點是監(jiān)督減少、不平等加劇,如果處理不當(dāng),甚至可能導(dǎo)致迫在眉睫的數(shù)字獨裁主義問題。

硅谷的傲慢態(tài)度向來為外界所詬病。在人工智能時代,盡管我們對潛在風(fēng)險的認(rèn)知不斷加深,企業(yè)的夸夸其談也上升到了新的高度,企業(yè)高管們承諾將在不久后推出自動駕駛汽車,設(shè)計出高超精湛的腫瘤檢測算法,實現(xiàn)工廠的端到端自動化。至于被先進技術(shù)取代了工作的人(出租車司機、長途卡車司機、裝配線工人甚至放射科醫(yī)生)的命運,商業(yè)領(lǐng)域的態(tài)度似乎介于半心半意的“再培訓(xùn)”和幾乎不加掩飾的漠不關(guān)心之間。

無論首席執(zhí)行官和自詡為未來學(xué)家的人的言論如何徹底脫離公眾,技術(shù)的日益普及都會進一步加劇人們對人工智能的恐懼。在這個時代,里程碑接二連三地出現(xiàn),最可怕的情景正在逼近。有偏見的人工智能被廣泛應(yīng)用于處理貸款申請,甚至協(xié)助法官做出假釋決定等方面。類似的報道還顯示,在某些招聘中,求職者會先經(jīng)過人工智能技術(shù)的篩選,然后才有真人面試官進行面試,此類做法往往會在無意中造成歧視性影響。

如今的人工智能是如此宏偉,如此強大,如此反復(fù)無常,既能輕易激發(fā)靈感, 也很容易摧毀一切。要讓人工智能值得信任,需要的遠(yuǎn)不止商業(yè)公司空洞的陳詞濫調(diào)。

美劇《西部世界》第三季劇照。

人工智能的未來

我們曾經(jīng)將人工智能視作純粹的科學(xué),而現(xiàn)在,我們更愿意用:“現(xiàn)象”“顛覆”“謎題”“特權(quán)”“自然之力”來定義新一代人工智能所能做的一切,無論是好是壞,無論是在預(yù)期之內(nèi),還是在意料之外,都因其設(shè)計本身缺乏透明度而變得復(fù)雜。

如果在算法設(shè)計完成后,再加入安全性和透明度等考慮因素,無論設(shè)計得多么精妙,都不足以滿足要求。下一代人工智能必須從開發(fā)之初就采取與現(xiàn)在完全不同的理念。以激情為起點固然很好,但我們要面對的是紛繁復(fù)雜而又不起眼的挑戰(zhàn),要取得真正的進展,就必須有敬畏之心。而硅谷似乎缺乏這種心態(tài)。

如今,人工智能是一種責(zé)任,是我們所有人共同承擔(dān)的責(zé)任。

深度學(xué)習(xí)飛速發(fā)展,每一年都感覺像是要面對一個全新的領(lǐng)域,其應(yīng)用的深度和多樣性增長得如此之快,甚至全職研究生和博士后也很難跟上文獻的步伐,更不用說教授們了。可能性無窮無盡,挑戰(zhàn)也永無止境。

即使在這樣一個黑暗的時代,人工智能也具有無與倫比的激勵力量。面對全球亟待解決的 問題,面對具有歷史意義的機遇,面對可能需要幾代人的努力才能揭開謎底的未知,真正解決所有問題的答案遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是公司戰(zhàn)略或?qū)W術(shù)課程所能提供的。未來幾年,從業(yè)者需要的不僅是專業(yè)技術(shù)知識,他們還必須了解哲學(xué)、倫理學(xué),甚至法律。

想象空間是巨大的,但愿景需要一個重要的紐帶串聯(lián)起來,這個紐帶就是大學(xué)。早在有人利用人工智能謀取利益之前,人工智能就已經(jīng)在大學(xué)里起步了。在大學(xué)校園里,仍然最有可能感受到某些意想不到的研究突破帶來的火花。感知機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、ImageNet,以及后來的很多東西都出自大學(xué)。

要從根本上重新構(gòu)想人工智能,使其成為以人為本的實踐,與其說這是旅程方向的改變,不如說是旅程范圍的擴展。人工智能一直以來都追求科學(xué)性,而現(xiàn)在,它必須也追求人性。人工智能應(yīng)該秉承最優(yōu)秀的學(xué)術(shù)傳統(tǒng),保持合作和敬畏,同時不懼怕直面現(xiàn)實世界。畢竟,星光是多樣的。一旦白色的光輝展開,各種顏色就會發(fā)出耀眼奪目的光芒。

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