未来的本质:人工智能为何无法超越人类智能?
【来源:虎嗅网】
本文来自微信公众号:经济观察报观察家 (ID:eeoobserver),作者:张维迎,原文标题:《未来的本质——人工智能为何无法超越人类智能?》
观·察
这就引出了AI(人工智能)与人类智能之间的根本区别。我认为,人类最独特的地方,在于想象力。而AI,本质上是一个基于数据的统计机器(statis-tical machine)。它看起来复杂,但归根结底,它没有想象力。AI的所有答案和结论,本质上都来自统计回归(regression)。它并不是对未来的预测,而是对过去的总结。
——张维迎
未来的本质
——人工智能为何无法超越人类智能?
文/张维迎
目前为止,AI对我最大的影响,就是今天我居然要在一个AI的论坛上讲一次话。说实话,我对AI的了解与大多数普通人差不多,没有什么特别成熟的想法。我的一些同事和朋友们已经开始用AI写文章或作诗了,但我还没有,也许以后会,但现在还没有。所以本来是完全没有准备发言的。感谢陈龙教授的邀请,他不仅非常热情,还特地安排我在他主持的这个分论坛上与在AI领域深耕数年的几位企业家们交流分享。荣幸之至!
没有必要恐惧和担忧AI
我们都知道,关于AI,大家有很多的憧憬,也有很多的恐惧。据说2023年初推出的ChatGPT就已经通过图灵测试了,意味着面对机器和人两个对象对同一问题的回答,我们无法分辨哪个是机器,哪个是真人。图灵测试是计算机科学之父艾伦·图灵于1950年提出的。我心里就在想:它能不能通过我的测试呢?于是我亲自试了一下。我先给它发了一些问题,回答得都挺不错。然后我想进一步测试它和真人是不是有区别,我就写了一句:“你是个混蛋”,看看它的反应。结果它很有礼貌地回复我说:“哈哈,看来我不小心‘得罪’你啦?是哪里做得不够好吗?可以告诉我呀,我一定努力改进。”
所以我就肯定,它没有通过我的测试。它是机器,不是真人,因为它没有真情实感。如果是一个真人,他不会这么客气了,对吧?他更可能直接回骂我,说“你才是个混蛋!”,即便非常有涵养的人,可能也会说:“你这人怎么这样说话?太没礼貌了!”我请教张宏江院士,他是AI顶级专家。他解释说,这是因为在语言生成模型后训练(posttraining)的对齐过程中对模型做了限制。我问他:那如果这些限制去掉了,它会不会反过来骂我?他说,是有这个可能的。今天的推理模型已经在推理中反问用户了。未来AI对人类的态度是否依然这么“友好”,我们还不能确定。至少目前为止,AI在“服务态度”方面比我们人类还要好——打不还手、骂不还口。因为它是机器,不是人!未来的AI会不会像人类一样有情感,我不知道。
我们对AI的期待很多:觉得它可以达到人类的智能,甚至可以替代人类,以后什么事它都能给我们做。这也带来了巨大的恐惧,尤其是两个方面的担忧:第一,如果AI在智能方面全面超越人类,是否会变成人类的统治者,而不是人类的助手?第二,AI是否会让人类无所事事,大批人失业?
我的看法是:目前人们对这两个问题的担心其实都过度了。AI没那么了不起,它不会那么容易达到我们人类的智能水平。我也不认为AI一定会导致“工作消失”,相反,我相信它会创造出更多新的工作机会。
为什么这么说?只要回顾一下历史就知道(你后面会发现,我这句话有些自相矛盾)。人类从石器时代开始的每一项技术发明,本质上都是在某一个方面取代人类的某种功能,超越人类。最早的石刀、石斧,就是替代人的手,让拥有者比赤手空拳的人做得更好。但总体结果是什么?这些发明并没有让人类的手变得无用,而是增强了人类手的能力。我相信未来的AI也一样,它不会彻底取代人类。
有人说,过去的发明大多是在物理能力(physical capacity)方面替代人类,现在AI是在智能(intelligence)方面替代人类,这是根本性的不同。但我对此有不同的看法。至少从蒸汽机以来,人类发明的大部分技术,或多或少都包含了某种形式的“智能”。即使最简单的瓦特蒸汽机,也具备某些智能元素,虽然它看上去只是替代人或动物的肌肉,提供动力。蒸汽机的阀门可以判断何时注入蒸汽,何时停止,何时冷却,甚至可以根据气缸内部的压力做出负反馈调控,怎么能说蒸汽机没有智能呢?亚当·斯密在《国富论》中讲到,最初的蒸汽机,原需雇佣一个儿童,按照活塞的升降,不断开闭汽锅与气筒间的通道。有一次担任这项工作的某个儿童,因为爱和朋友游玩,就用一条绳子把开闭通路的舌门的把手,系在机械的另一部分,舌门就可不需人力自行开闭了。斯密讲的故事是否真实,我们不知道,但蒸汽机包含着智能,这是千真万确的事实,更不要说我们今天的大量自动化设备了,它们具备的逻辑判断和反馈机制远超人类自身。
再说回“工作”这个问题,我觉得许多人担心过度了。假如200年前有人告诉你,由于农业机械化和人造肥料的应用,以及作物品种的改良,未来只需5%的人从事农业生产,你肯定会担心:“那剩下95%的人干什么?”但事实是,今天在大多数发达国家,确实只有不到5%的人务农,其余95%的人照样有工作。这说明,我们的想象力可能限制了我们对未来的预测。至少从长远看,技术进步总是创造更多的工作机会,而不是让人类变得无所事事,尽管我们现在无法说清楚AI究竟会创造出哪些新工作,正如250年前的人不知道蒸汽机会创造出什么工作机会一样。
未来是未定的,不完全由过去决定
我想讨论的一个核心问题是未来的本质(the nature of the future):未来是由什么决定的?
简单地讲,未来是否完全由过去和现在所决定?换句话说,历史是否能告诉我们未来是什么?如果这个问题的答案是“Yes”,那就意味着AI最终会超越人类,在智能上也能做到比我们更好;但如果答案是“No”,那AI就永远不可能全面超越人类。我自己的判断是:“No”。
要理解这个问题,我们得先思考:我们所处的世界到底是怎样的?
有一种“确定性世界”的假设,它认为:未来是已经确定好的,完全由过去所决定,只是等待时间展示出来。在这样的世界里,未来虽不完全可见,但可以被准确预测。就像古典物理学中给定初始条件和运动方程,我们可以准确知道某个物体在某个时点的准确位置。比如我们今天能预测500年后的日食或月食,这是因为太阳系的运动轨道是确定的、可计算的。但在真实世界,人类并不是生活在这样一个“确定性”的世界。人类社会与自然界不同。
现在人们普遍认识到,世界是不确定的(uncertainty)。我经常碰到学者和企业家在演讲中讲这样一句话:“唯一确定的就是不确定。”大家似乎都理解了这个道理。
但其实,这种理解仍然存在一个误区。我们现在对于“不确定”的理解,还是基于一个“客观世界”的假设:这个客观世界独立于我们人类而存在,未来虽然不确定,但它已经被预先设定好了,只是我们还没看到它“被展开”。在这个框架下,所谓的不确定性,完全是我们自己的主观感受。我们感到不确定,是因为我们的知识有限,信息有限,计算力有限,所以我们感到“我们不知道”,而不是未来本身是“未定”的。于是我们相信,随着知识和数据的增长,不确定性就会减少,就像概率统计学上方差会随自变量增加而减少一样。这一点可以用天气预测来说明。明天是否会下雨?在我们看来是不确定的,但事实上它已经确定好了,只是我们今天还不知道。50年前的天气预报,很不靠谱。但现在我们已经能通过气象大数据,做到95%的准确率预测明天的气温、降雨、风力等。我们打开APP,就能查到未来两周的天气预报。这说明:即便世界在数学意义上是“不确定的”,但在统计学意义上,它仍然是确定的,是可预测的。
但真实世界不是这样。我们拥有了越来越多的知识,是否就意味着世界变得更加“确定”了呢?并不是。恰恰相反,我们发现,知识越多,数据越多,反而觉得世界越不确定。
举个简单的例子:今天的世界相比我们的祖先所处的时代,真的更确定吗?我们的祖先在农耕社会里,尽管也有不确定性,但生活节奏是规律的、可预测的。而今天我们生活在信息爆炸的时代,所面临的不确定性反而更大。
再来从另一个角度看:相对于文化程度低、知识贫乏的人,那些受过更好教育、拥有更多知识的人,他们的世界就更确定了吗?也不是。相反,知识越多的人,往往面临的世界越不确定。为什么会这样?
我想引入一个核心概念:“未定性”,或者说“待定性”(indeterminacy)。“未定性”意味着:未来不是已经定好的,未来并不存在一个独立于人类、客观的、等待我们去揭示的世界。对人类来说,未来不是“揭示”(reveal)的结果,而是“创造”(create)的过程。我们将生活在什么样的世界,部分取决于我们的选择——不仅是你个人的选择,也包括他人的选择、无数你不认识的人的选择;不仅是今天的选择,还有明天的选择,所有有待今后做出的选择。但我们的选择也不能唯一决定最终哪一种情况会发生。你知道自己的选择,但不知道别人的选择;即使知道别人今天的选择,还是不知道别人明天的选择。这才是严格意义上的不确定性。这才是真实的未来。正因为未来不是事先已经决定的,我们就无法依靠过去的数据来预测未来将会怎样。在这个意义上,未来是不可预测的。
我们无法提前知道未来会发生什么,无论我们的知识多么丰富,数据多么大。正如经济学家路德维希·米塞斯所言,即使你对过去无所不知,你对未来仍一无所知。参加这次论坛的嘉宾中,有位杰出的经济学家——布莱恩·阿瑟(Brian Arthur),他是“路径依赖”(path dependence)理论的始作俑者。诺贝尔经济学奖得主道格拉斯·诺斯用“路径依赖”解释历史,让它变得无人不知。但我们要清楚一点:未来是“路径依赖”(path-dependent),但不是“路径决定”(path-determinate)。面对未来,人类依然有选择的空间。
AI没有人类独特的想象力
而我们的选择,依赖于什么?依赖于我们的想法(ideas)。我们头脑中如何思考,我们如何想象,决定了我们的行动。而人的想法本身是无法从过去推导出来的。即使读了相同的书,拥有相同的数据,使用相同的统计方法,不同的人会产生完全不同的想法。所以,我们的思想和选择,是不可预测的。
这里,我想特别强调一个关键概念:想象力(imagination)。这里的“想象力”不是用“反事实”(counter-factual)的方法虚构故事,而是一种面向未来的洞悉,是我们用心灵去“看见”尚不存在的事物。存在的东西我们可以用肉眼看到,用肢体感知,或者借用人造的工具(如X-光、显微镜等)去透视、去识别。不存在的东西只能用心智去构造。想象力让不同的人在面对同样的信息时,产生完全不同的未来图景。
因此,面对未来的问题,不会存在一个所有人都认同的“唯一正确答案”。事实上,凡是所有人(或大部分人)都认同的答案,就像高考卷上的标准答案,只是为了“评价过去”而设定的,不是用来面向未来的。面向未来,想象力不是为了回答“将发生什么(what will happen)”,而是为我们创造想要的未来蓝图,是要回答“我们希望什么发生”和“我们应该做什么”。
这就引出了AI(人工智能)与人类智能之间的根本区别。我认为,人类最独特的地方,在于想象力。而AI,本质上是一个基于数据的统计机器(statistical machine)。它看起来复杂,但归根结底,它没有想象力。当然,我们可以严谨一点地说,未来AI也许会拥有某种“想象力”,但那依然不是人类的想象力。就像某些动物可能有一点想象能力,但和人类相比仍有极大差距。AI的所有答案和结论,本质上都来自统计回归(regression)。它并不是对未来的预测,而是对过去的总结。而人类历史与未来的进程,并不是由统计回归所决定的,而是由离群点(outliers)推动的。对研究者来说,离群点是一种不正常,但对社会变化而言,它们是正常的。最具想象力的人——如埃隆·马斯克这样的企业家,就是这样的离群点。有没有他们,世界会很不一样。
然而,我们习惯于在“已经发生的事情”中寻找因果逻辑。比如,唐纳德·特朗普当选美国总统了,我们就找理由解释“为什么他会当选”;如果他没当选,我们一样也能找出一堆理由,证明他为什么没有当选。这背后的逻辑是:我们相信“历史的发生具有必然性”。这种思维,根植于我们头脑中一种“唯物主义的因果逻辑”,一切发生过的事情,似乎都必须被证明是“合理的”。
回顾我们人类的历史:世界人均GDP从250万年前到250年前几乎没有什么变化,直到工业革命之后突然陡然上升。如果我们在1800年时点上只基于250万年的数据进行回归预测,我们根本预测不到这场飞跃的发生。这意味着什么?数据越多,未必预测越准确。相反,恰恰是那些较新、较小规模的数据,可能对预测更有价值。
我们可以再想象一个场景:如果500年前就有AI,它能否告诉我们正确的理论是地球绕太阳转?我认为不可能。它只会继续告诉我们“太阳绕地球转”,因为这是历史大数据告诉它的。又比如:如果120年前就有AI,它是否能提出“相对论”?我相信也不可能。因为那需要像爱因斯坦那样的想象力,才能突破既有逻辑,提出新的框架。所以我认为,从今天走向未来也将如此:无论我们拥有多大的数据、多强的算力、多好的模型,仍然无法替代人类的想象力。
最后我还要强调一点:多样性(diversity)。人类之所以进化,社会之所以演化,是因为由不同的个体组成——体力、智力、长相、知识背景、情绪能力都不一样。智力同样高超的一群人,他们的想象也千差万别。正是这种差异,才推动了知识的演化,推动了人类的发展。而AI能做到的是什么?它们在面对相同数据时,得出的结论高度趋同。即使我们今天有多个不同的大语言模型,它们在本质上并没有什么根本差异,都是一种“统一”的统计输出。所以我预测:如果有一天机器真的超越了人类的智慧,那一定意味着机器本身也具备极大的多样性,就像人类一样,有笨的、有聪明的,有的像爱因斯坦,有的像个傻瓜。而这一点,现在的AI还远远无法做到。
AI无法超越人类智能
总结一下,我今天的结论其实很简单:未来是未定的,未定是有待我们创造的。因此,我们没有办法依靠现有的数据和知识去推断未来。人类的想象力在人类构建未来、创造未来的过程中,发挥着极其重要的作用。我相信,机器永远不可能像人类那样拥有真正的想象力。因此,至少在创造力这个维度上,我坚信机器的智慧或智商永远无法超越人类。
当然,人类作为一个整体,我们所展现的知识和潜能是无限的;但每一个个体所能展现的能力是有限的。所以我们今天所能想到的东西,也完全可能是错误的,包括我自己的想法。我今天讲的这些,其实也是一种预测,本身就存在自相矛盾之处。我的想象力是有限的,因此我的判断也可能在将来被证明是错误的。但我要表达的核心观点是:任何试图对未来做出精准判断的努力,注定是会失败的。所以大家也不必太过担心,比如说我们很快就没有工作了,世界将会完全不同——no worry(别担心)。
2000多年前,荀子曾说,人力不如牛,行走不如马,但牛马被人所用,而不是人被牛马所用。为什么?因为人能够“群”。这里的“群”,指的是人类能够合作、有智慧。套用荀子的话,我们可以说:人的记忆力不如机器(AI),算力也不如机器,但机器仍然是为人所用,而不是人被机器所用。为什么?因为人有想象力,机器没有。