大规模自动化偏见与灌输

原标题：大规模自动化偏见与灌输
文章来源：人工智能学家
内容字数：26108字

大规模自动化偏见与灌输：人工智能的剑

本文探讨了人工智能（AI）快速发展带来的潜在风险，特别是大型语言模型（LLMs）等窄AI系统中自动化偏见和灌输的可能性。作者认为，当前AI的市场驱动发展轨迹，结合技术突破，创造了一系列与大规模人类偏见和认知相关的风险，这些风险已变得紧急且迫在眉睫。

1. AI的局限性与人类认知偏见的替代

文章指出，现有的AI系统，例如LLMs，本质上是输入-输出系统，它们模仿人类认知，但缺乏人类的概念理解、记忆和动机系统。它们擅长快速、低成本的统计近似，实际上成为了人类认知偏见的低成本替代品。然而，这种替代带来了问题：人类可能过度依赖AI，导致自身认知能力退化。

2. 公司策划的偏见与信息生态系统

作者强调，当前AI系统中的偏见是由大型科技公司精心策划的。这些公司通过对抗性训练，引导AI系统产生符合其自身利益的输出。随着AI系统被集成到搜索引擎、社交媒体等关键全球系统中，公司策划的偏见将进一步影响人们获取信息和形成认知的方式，从而构建封闭的信息生态系统。

3. 短期挑战与机遇

短期挑战在于，LLMs等不适合解决人类复杂问题的系统被广泛应用，并可能通过“胡说八道”影响公众舆论，甚至学术研究。机遇在于开发基于认知架构的AI系统，这些系统能够进行类似人类的概念学习和泛化，从而提供更可靠的解决方案，并避免窄AI带来的负面影响。这种新型系统需要不同的基础设施和硬件支持。

4. “AI伦理”的局限与风险

文章批评了目前对“负责任的AI”、“AI伦理”等话题的讨论，认为这些讨论由于受到算法和企业利益的影响，往往流于表面，未能有效解决实际问题。作者呼吁将资源投入到更有效的研究和开发中，而非仅仅关注公关和营销。

5. 公司对信息的控制与灌输

科技公司通过收购等手段控制信息流，引导人类偏见以谋取自身利益。这种行为可能导致公司偏见在信息生态系统中根深蒂固，最终形成对思想的垄断，并对人类认知能力造成长期损害。

6. 长期挑战与增强智能

长期挑战在于，信息过载和公司对信息的控制共同导致人类认知负担增加，进一步增强了对AI的依赖。作者认为，基于集体智能的AI系统是增强人类智能的有效途径，但这些系统需要克服窄AI的对抗性攻击，并进行大量的研究与开发。

7. 结论

文章总结道，生成式AI带来了机遇，但也带来了严重的风险。急于部署AI系统，忽视了必要的保障措施和法规，导致自动化偏见和灌输的风险日益增大。需要进一步研究和开发更可靠、更安全的AI系统，以避免AI技术被滥用，并保护人类的认知能力。

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作者简介：致力成为权威的人工智能科技媒体和前沿科技研究机构