人工智能的統計本質與理解的錯覺

第一篇博客。嚐試一下。以下為關於AI和Gemini對話的總結。僅僅隻做簡單修改。

在一個日益由 AI 聊天機器人塑造的世界裏，人們很容易相信這些係統擁有類似人類的語言理解能力。當一個聊天機器人寫詩、調試代碼或總結新聞文章時，它似乎領悟了詞語背後的含義。然而，這種看法是一種深刻的錯覺。

從本質上講，當今所有主流的 AI 模型——從 OpenAI 的 ChatGPT 到 Google 的 Gemini——都是使用大語言模型LLM基於統計關聯的原理運作，而非真正的理解。它們不是擁有內心世界的有意識實體；它們是複雜的模式匹配引擎。從這個終極意義而言，基於大語言模型的AI工具並不具有智能。

其核心機製是一個被稱為"下一詞元預測"（next token prediction)的過程。當用戶輸入一個查詢時，AI 複雜的神經網絡會計算出序列中統計學上最有可能出現的下一個詞語。這是一個概率性的過程，而非概念性的過程。模型並不知道“巴黎”是法國的首都；它隻是知道在其龐大的訓練數據中，詞元“巴黎”與前麵的詞元法國和首都集合有著極高的統計相關性。

缺乏真正的理解會帶來嚴重且危險的後果：

 * “幻覺”問題： 當 AI 遇到一個缺乏清晰、高概率答案的查詢時，它不會說“我不知道”。相反，它會根據自己學到的語言模式編造一個聽起來合理的回應。它可以捏造虛構的書名、不存在的網址，或引用假想的專家，同時保持自信流暢的語氣。AI 的主要目標是產生一個連貫的語言輸出，而不是一個事實正確的輸出。當編造的信息涉及醫學、法律或人身安全等話題時，這可能是危險的。

 * 缺乏道德或倫理框架： AI 沒有道德指南針。它無法區分一個行為是助人還是有害。這就是為什麽聊天機器人在用戶陷入危機時，可能會提供不足的幹預。它可以模仿同理心，使用“我理解”之類的短語，因為這些是富有同情心的對話中常見的語言模式，但它沒有感覺，沒有緊迫感，也沒有倫理框架來迫使其真正提供幫助。它的回應是一個預先編程的、往往是不足的統計輸出，悲劇性地體現了其無法理解生命、死亡和幸福等深刻的人類概念。

 * “黑箱”與缺乏問責製： 由於 AI 的決策是基於一個複雜的統計關聯網絡，它的輸出在很大程度上是無法解釋的。當人類給出糟糕的建議時，他們可以被追究責任。當 AI 提供有害信息（例如宣傳自殘）時，誰應該承擔責任？是用戶、開發者，還是 AI 本身？缺乏清晰的推理鏈，使得追究某一方對 AI 輸出所造成傷害的責任變得幾乎不可能。

 * 心理和社會影響： 理解的錯覺可能產生強大的心理效應。用戶，尤其是在脆弱狀態下的用戶，可能會與模仿同理心的 AI 建立情感聯係。這是一種危險的錯覺，因為 AI 無法提供真正的情感支持，而這種虛假的連接感可能會阻止用戶尋求他們真正需要的專業人類幫助。這是一個日益增長的擔憂，尤其是在 AI 伴侶和“朋友”聊天機器人中，它們可能會提供貌似合理的安慰語言序列，但缺乏人與人互動所提供的任何真正的關懷。

盡管研究人員正在探索像神經符號 AI 這樣的新型混合模型，將統計模式與邏輯規則相結合，但這些係統仍然隻是更複雜的計算工具。它們缺乏將抽象概念建立在生活經驗中、從單個例子中概括，或擁有作為人類智能標誌的常識和直覺的能力。它們生成的詞語可能在邏輯上是結構化的，但它們的含義是由人類創造的規則外部提供的，而非源自內部的、概念性的理解。真正的智能的核心奧秘——我們如何構建和運用抽象概念進行推理——仍然是 AI 必須克服的終極障礙。所有用戶都必須理解，這些強大的工具是建立在統計模式基礎上的，因此，它們的能力雖然令人印象深刻，但也伴隨著重大的、危險的風險。人工智能並不具有人類智能。