生成式AI下的未来，娱乐型工作将成为主流？

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《经济学人·商论》2022-06-21

What would humans do in a world of super-AI?

相爱相杀

在超级AI的世界里，人类会怎么做?

一个基于经济学原理的思想实验【深度】

... ...凯恩斯或许低估了这第二种需求的规模。愤世嫉俗的人可能会说，整个学术界都陷入了这第二类需求：其存在对世界没有明显的价值——然而学者们还是投身于以才智论地位的激烈竞争中。经济学家会说，对许多人来说，工作已经成了一种“消费品”，它提供的效用远远超过带来的收入。球一年中最热的时候就是北半球的夏季。但最高气温往往会出现得更晚一些。今年的高温天来得这么早、温度这么高、持续这么久，是前所未见的。

为什么人们可能不会完全停止工作？各种比赛为这个问题的答案提供了另一个线索。有数以百万计的人从事娱乐和体育方面的工作，在一些人认为无关紧要的活动中争夺影响力。当AI在比赛中超越人类时，人们观看此类比赛的兴趣也许会下降。但是，从人类已经屈居AI之下的一些体育运动来看，情况并非如此。自1997年IBM的“深蓝”（DeepBlue）在国际象棋比赛中击败国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）以来，人们对这种比赛的兴趣有增无减。其他被AI“干掉”的游戏，包括围棋这种古老的中国棋盘游戏和电竞游戏，也呈现了类似的模式。过去十年，全球电子游戏玩家人数几乎翻了一番，去年达到32亿人。如今，越来越多的玩家靠参赛或直播为生。

AI可能会增强这种兴趣。正如班克斯推测的那样，人类可能会专门从事“人生中真正（重要的）事情，比如运动、游戏、恋爱、研究已经无人使用的语言、蛮族社会和一些无解的难题，以及徒手登山”。其他人想必也愿意看人做这些事情。

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📚衍生阅读 | 大型语言模型（LLM）的潜力有多大？

通过处理最人性化的媒介——对话，ChatGPT现在让使用互联网的公众体验到了类似的“智力眩晕”。伴随这种兴奋而来的是科技行业内外的深切担忧：生成式AI模型的开发速度过快了。GPT-4就是一种称为大型语言模型（LLM）的生成式AI。Alphabet、亚马逊和英伟达等科技巨头都训练了自己的LLM，把LLM的力量放到很多人手中意味着许多头脑可以构想出创新的新应用，改进从医学到法律的一切，但也意味着让科技精英夜不能寐的灾难性风险变得更大。《经济学人·商论》AI专题系列文章，欢迎订阅阅读中英双语原文。

自创造ChatGPT的公司OpenAI在2022年11月首次向公众开放聊天机器人以来，技术精英们几乎没有其他想聊的话了。GPT-4是ChatGPT背后的人工神经网络，在美国的法律和医学执照考试中取得了优异的成绩。伴随这种兴奋而来的是科技行业内外的深切担忧：生成式AI模型的开发速度过快了。GPT-4是一种称为大型语言模型（LLM）的生成式AI。Alphabet、亚马逊和英伟达等科技巨头都训练了自己的LLM，把它们命名为PaLM、Megatron、Titan和Chinchilla等。

那位伦敦科技公司的老板表示，即使他也在追求运用AI，他也“对AI带来的生存威胁感到难以置信的紧张”，并且“每天都在与［其他］创始人谈论它”。美国、欧洲和中国的政府都开始考虑制定新的法规。一些知名人士呼吁暂停AI的发展，以免软件以某种方式失控并损害甚至摧毁人类社会。若你想把对这项技术的担忧或兴奋调整到恰当的程度，不妨首先了解它是怎么来的、它的工作原理，以及它发展的局限性。

虽然可以写下它们如何工作的规则，但LLM的输出并不完全可预测；事实证明，这些极大的算盘可以做较小的算盘做不到的事情，甚至让制造它们的人大吃一惊。OpenAI的研究员已经在各种不同的LLM中统计到了137种所谓的“涌现”能力。涌现的能力并非魔法——它们都以某种形式体现在LLM的训练数据中，但直到LLM的规模超过某个非常大的阈值时才会变得明显。在某个规模下，LLM用德语写出性别包容的句子的水平和随机写的差不多。然而，把模型稍微再扩大一点，突然间它就显现了一种新的能力。... ...

• LLM实际上是一项庞大的统计学操作——它是如何工作的？
• LLM只会以统计而非语法的方式来理解。它更像是一个算盘，而不是一个头脑
• LLM的输出并不完全可预测；OpenAI研究员已经在各种不同的LLM中统计到了137种所谓的“涌现”能力
• 涌现的能力令人兴奋，因为它们暗示了LLM尚未开发的潜力——但也可能意味着风险
• 很难判断哪些有害行为可能处于休眠状态，等待着规模扩大一点时被释放出来
• LLM的注意力网络是从如此海量的数据中学习的关键

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