高抒教授还说:“顶尖成果稀缺的问题,应该一分为二。在工程技术领域,我国还是有一些顶尖成果:从前国家很困难的时候,有两弹一星;现在则有登月、高速铁路、三峡工程。然而,在基础科学领域的成果,就相对少了,这主要表现为大科学家人数太少”。他认为:什么是大科学家?应该体现在自己的研究领域里,能够建立新理论、发现新方法上。他介绍说:“为了培养出大科学家,要有一定数量的小科学家,做大科学家做的事情。换言之,要有重要的科研课题,每个人都要发现新方法,提出新概念,对科学事业有重要贡献”。 中科院工程序列任职资格评审委员会主任谢耘博士,观察者网采访他时,类似的话题他还补充地说:“信息技术的发展,让影响他人的意识这件事变得更加高效,甚至更加隐蔽。机器学习或者机器搜索出来的结果,不是中立的,它是被人训练出来的,它有人的‘外意识’的本质。我觉得这一次,引起大众的强烈反应就在于,大家发现机器确实能和你说话;给大众的震撼,更多是一种感性体验;带来的治理‘生成式人工智能’,相当于要管人的思想”。 观察者网记者问他:既然ChatGPT是一个意识的工具,我们是不是需要担心来自少数人的意识,尤其是可能来自境外的意识,通过信息技术的赋能,来影响多数人的思维和行为的方式? 谢耘博士回答的是:借助网络,可以轻易实现复制、传播等等,在一件事情规模有限的时候,社会对它进行管理是比较容易的。如果规模巨大之后,管理是非常困难的。但本土相关企业要守规矩,境外的公司的相关产品或服务如果要进来,也要守规矩。 因为意识性工具和物质性工具不一样,物质性工具的生产者,一般生产一个静态的东西,只要产品符合标准,就完成了主体责任。而意识性工具提供者的产品很难界定,它是一个“活的”东西,所以必须持续强调技术提供者的责任。另外,如果针对技术使用者,可能执法成本太高,因为那是面对不特定的多数人,而技术提供者由于受物质条件限制,必然是少数“中心化”的大型企业,拥有庞大的资产和能力,也依赖其他组织的能源和资源供给,把它们作为治理抓手,也等于抓住了“物质世界”这个锚点。 这里的“理论与实践,连续与间断”,信息网络技术是一种类似“连续”工具,今天的智能手机到ChatGPT,它可以无线连接,实际是连续的,类似“意识性工具”。智能中文聊天手机,虽也是少数“中心化”的大型企业生产的,预先带有工具提供者的意识形态,要它变为类似“物质性工具”,就需要与无线连接网络断网。这样主人买走它后,主要是跟主人聊天接受大模型训练,跟人出生长大之后,跟外界环境是“连续与间断”。只要“脑机接口”技术没成熟,或没有做“脑机接口”技术手术,成为“半脑半机”的混合人,某种意义上人仍然类似“物质性工具”,如人出生。建立国家,成立组织,本质是把“物质性工具”型的人,转变或翻转为“意识性工具”型的人。 但这与“人机融合智能和人机混合智能”两个概念不同,而且尽管“人机融合智能和人机混合智能”有些相似,但还是有区别的。 人机融合智能,是指将人类智能和机器智能融合在一起,形成一种全新的智能体系,实现人类与机器之间的高度互动和协同。 这种融合往往需要在机器上实现类似于人类思维的能力,以实现人机之间的无缝融合。人机混合智能,则是指将人类和机器的智能进行有机结合,使得机器能够协助人类完成某些任务。 这种混合,往往是在机器的智能上进行扩展和增强,以使其能够更好地适应人类需求。从上可以看出,人机融合智能更加强调人类和机器的一体化,而人机混合智能更加强调机器对人类的协助和辅助。 人类的常识与机器常识,有很大的不同。如对世界的理解不同:人类的常识,是基于对世界的深刻理解。而机器常识,则是基于对数据和规则的处理。机器可以识别和处理大量的数据和信息,但缺乏对人类行为和社会文化的深刻理解。总之,机器常识主要基于数据和算法,而人类的常识则基于长期的生活经验和社交互动。这有4种: 1)人机交互:人类可以通过与机器进行交互,向机器提供更多的信息和指示,从而帮助机器更准确地感知周围的态势。 2)机器学习:机器可以通过学习人类的态势感知方式和经验,从而优化算法和提高感知准确性。 3)信息融合:将人类和机器的态势感知结果进行融合,可以得到更全面和准确的态势信息,从而更好地应对复杂环境和任务。 4)分工合作:人类和机器可以根据各自的优势和特点,在态势感知任务中进行分工合作,从而更高效地完成任务。 人类作为“物质性工具”有多模态,这指的是人类能够同时利用多种感官,如视觉、听觉、触觉、嗅觉等,对外部世界进行感知和理解。这种“连续与间断”是人类的情感识别,只能根据语言表达者的语言内容、语调、面部表情、身体语言等多种因素,进行判断和推理。 同时还要考虑到语言使用者的文化背景、个性特征,以及人际关系等方面的因素。人类的情感识别,能够处理复杂的情感表达,如隐喻、讽刺、反讽等。同时还能够感知到,语言表达者的情绪状态和情感变化。而机器的情感识别,则是基于自然语言处理技术和机器学习算法,通过对语言内容、语调、语境等多个方面,进行分析和处理,提取情感信息。机器的情感识别,需要大量的数据和算法支持,能够进行情感分类、情感分析等任务,但在处理复杂的情感表达、识别情感变化等方面还存在一定的困难。 总之,人类的情感识别,在处理复杂情感信息方面有优势。而机器的情感识别,则在处理大规模数据和进行自动化处理方面有优势。 有人利用现代科技手段,编造虚假信息,并散布在互联网上,被大量传播浏览,其行为已涉嫌寻衅滋事罪。当AI有能力批量生产伪科学,谣言,如何破?所以,这比过去更需要靠谱的科学内容。 未来靠谱的内容生产者,一定会受到更多追捧。如能生产智能中文聊天手机者,一定会比生产智能手机、英文ChatGPT者更棒。 因为生产智能中文聊天手机,不仅要把靠谱的散落在专业资料里的内容进行通俗化处理并汇总,变成一个准确、完备、能够与时俱进的半专业数据库。而且“搬运”已经存在的真正打动人心的半专业数据库,不仅需要内容创新,还需要形式创新,如将字母或拼音文字变为中文汉字和它的普通话或方言读音,这些AI并不擅长。 AI并非是天生的“机器智能”。如百度眼下正在利用百度“文心一言”语言模型,研究互动式AI知识图谱,利用AI创建针对用户的普通话或方言状况和相关科学依据,让用户更感满意。这类似需要把以往一次性端上的“科普大餐”,变成每日更新的“科普快餐”。 心结难解,因为我们和人类命运共同体彼此期待太多──我们希望生产智能中文聊天手机者,能驾驭AI,让它成为全球人类命运共同体各种语言的统领和传播助手。 8、社会政治内的理论与实践、连续与间断 2023年5月9日“文化纵横”网发的《chatgpt被叫停一个月后,清华教授首次揭开颠覆性的政治真相》,是转发清华大学任剑涛教授在《新视野》2023年第2期,原题为《放飞想象:人类增强与精英政治的黄昏》的文章。因这类研讨似乎在揭示chatgpt在开辟社会政治内“理论与实践、连续与间断”的新时代,特作介绍。 任剑涛教授说:“从古至今,人类社会的政治都属于精英政治。技术对人类社会最大的颠覆,在于增强人的平等性,拉平人与人之间的差异,打破‘精英’和‘大众’的壁垒,削弱精英政治的基础,而这将对社会政治产生根本影响”。他说理由是:chatgpt技术突破的全方位挑战,建立在人的天赋异禀与后天机遇基础上的精英政治,或许将面对人的自然禀赋与后天差异的技术敉平,会让人类政治步入一个全新的境地。如超人类主义是一种对超越现实人类的未来进行阐发的思想,包括永生、人机融合、太空殖民、人工增强智能等理念,即: 1)发现和发明不同,承认与奖励方式也应该有所区别。如屠呦呦教授的发现是0到1的突破,获得诺贝尔奖是实至名归没问题。 2)在应用层面,荣誉与奖励该如何分配呢?这也是产生争议的主要焦点所在。任剑涛教授说他倾向于把这部分的功能,完全交给市场来处理,如chatGPT的承认与奖励,就不应该由政府层面来处理,而应该交由市场来处理。在这方面我国做的不是很好,科学与技术领域的所有奖励与承认都是由政府掌控,这是低效的,也是不合理的。 3)成就与贡献的区分,成就是个人所达到的高度,与区域无关;而贡献,是个体对于国家/机构的一种产出。 这类研讨似乎在2023年7月26日以前更为尖锐,应不应该结束?因为在国家使用语言及语言工具来自哪国都涉及社会政治,争端各说各有理。而把2023年7月26日作为一个“间断”点,就有这类普遍特色──如2023年7月26日上海“观察者”网记者范维,发表《被俄外长拉夫罗夫批评“不民主”,吉尔吉斯斯坦总统为国家语言法辩护》一文报道:7月19日俄罗斯外长拉夫罗夫,就吉尔吉斯斯坦通过国家语言法、规定在官方活动中使用吉尔吉斯语一事,发表评论称“这并不民主”,并表示俄方已对此多次警告。 吉总统扎帕罗夫24日的回应是:“该法无意歧视俄语,而是旨在发展和推广吉尔吉斯语”。受历史和经济因素,俄语在中亚国家享有较高的地位。但是近年来,吉尔吉斯斯坦等国在以各种形式推动本土国家语言的流行。吉尔吉斯语作为吉国的国家语言,是吉国国家地位的主要标志之一,也是吉国人民的身份属性。 为此,研讨类似俄外长拉夫罗夫为争“民主”的原因,如2023年6月30日“观察者”网发表,复旦大学马哲教授的文章《托卡马克之冠:瓦格纳兵变背后,是俄罗斯未能建立起有效的政治协商机制》中,类似说:“俄罗斯的基本政治架构,实际上是一个君合国”。
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