從AlphaGo到GPT4，究竟顛覆了什么？

國防大學(xué) 胡曉峰

從2016年AlphaGo橫空出世，到2022年ChatGPT和AIGC大火出圈，再到2023年初GPT4正式登臺，擴(kuò)展無界，迭代迅速，無不使人驚嘆：難道具有顛覆性的通用人工智能真的要來了嗎？雖然目前只是初露端倪，還不能完全說得清楚，但我們卻可以思考一下，從AlphaGo到GPT4，它們究竟顛覆了什么？對于這個問題，不同的人可能會有不同的關(guān)注點(diǎn)，看法也會眾說紛紜。但從認(rèn)知角度來看，我覺得有以下幾點(diǎn)值得探討：

第一，顛覆了那種以為AI只能逼近而永遠(yuǎn)不會超越人類智能的認(rèn)知偏見，機(jī)器智能完全可以走出一條與人類不同的智能發(fā)展之路。

AlphaGo的創(chuàng)始人哈薩比斯說，人類并非完美物種，憑什么就認(rèn)為人的智能就是宇宙的最佳智能呢？人類只習(xí)慣于3維空間，而AI甚至可以達(dá)到12維。AlphaGo的深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)、GPT4的大模型，從不同方面找到了超越人類智能的途徑，就是證明。這就如同人類找到了替代行走的輪子，而并不是機(jī)器的雙腿。“地球孕育了人類，但人類不會永遠(yuǎn)都待在襁褓里”，AI又何嘗不是如此？《三體》的作者劉慈欣說：“想象力可能是人類唯一的優(yōu)勢”（2018），但ChatGPT及AIGC已經(jīng)證明，看來機(jī)器這方面也不差。情感、智慧和意識，也許可能是人類仍有別于機(jī)器的最后高地，但也不敢保證未來永遠(yuǎn)不會丟失。

第二，顛覆了那種認(rèn)為AI永遠(yuǎn)只能是人類工具的哲學(xué)偏見，GPT4第一次讓我們有了它可能成為人類智能伙伴的真實(shí)感覺。

與GPT4的對話，最讓我們驚訝的是，它確實(shí)真正“理解”了我們所問的問題，而無論我們怎么拐彎抹角。也許它的“理解”與人類的“理解”還有差距，但這也是本質(zhì)性的進(jìn)步。這使得我們無意中會把它當(dāng)成了有意識的“人”或平等伙伴。這是以前使用“智能系統(tǒng)”從來沒有過的感覺，因?yàn)槟切爸悄芟到y(tǒng)”還是更像人機(jī)接口更好的自動化工具。AI機(jī)器也需要成為那種“永不關(guān)機(jī)”“不斷學(xué)習(xí)”的存在，否則它們也會落伍。作為平等伙伴，意味著它不僅可以增強(qiáng)我們的能力，得到我們的信任，成為我們不可或缺的助手或其他存在，但也可能會顛覆我們已有的學(xué)習(xí)、工作乃至生活方式，甚至使我們處于某種危險之中。這種“信任”能夠維持多久，我們能否愿意接受機(jī)器的指揮，目前還很難定論。因此，對AI的倫理、風(fēng)險和法律等問題的研究，必須馬上提到議事日程。

第三，顛覆了那種認(rèn)為AI永遠(yuǎn)無法具有人類創(chuàng)意的社會偏見，被機(jī)器智能首先取代的可能是“白領(lǐng)”而非通常認(rèn)為的“藍(lán)領(lǐng)”。

GPT+AICG的出現(xiàn)，第一次讓我們領(lǐng)略了機(jī)器智能的創(chuàng)造性，無論問答、總結(jié)、計劃等事務(wù)性工作，甚至編程、推理、證明等技巧性工作，還是繪畫、攝影、編劇、寫作等一般性藝術(shù)創(chuàng)作，都好得讓我們驚掉下巴。我們過去以為很難的創(chuàng)意類工作反而可能先被機(jī)器所取代，而那些我們認(rèn)為不足為奇的具有“手藝”（比如各種匠人）以及“身體天份”性質(zhì)（比如頂級運(yùn)動員）的工作，至少目前還比較保險。機(jī)器智能的運(yùn)用，意味著我們今后會更少地犯戰(zhàn)術(shù)、技術(shù)性錯誤，但在高層思維方面需要的人類創(chuàng)造力不是更少而只會更多，要求不是更低而只會更高。人類的比拼未來更多可能集中在所謂“天花板”頂級的創(chuàng)意、創(chuàng)造和“靈機(jī)一動”上。學(xué)會與AI共存為其寫提示詞，可能成為基本工作技能。一些新的職業(yè)也會產(chǎn)生出來，比如“AI訓(xùn)練師”。但腦力勞動效率大幅度提高，會導(dǎo)致大多數(shù)普通工作崗位被淘汰，因而可能產(chǎn)生出的所謂“無用階級”，將成為未來社會的大問題。

第四，顛覆了那種以為大模型永遠(yuǎn)只會線性發(fā)展的理論偏見，證明了真的可以“大力出奇跡”，智能可以通過復(fù)雜系統(tǒng)形式涌現(xiàn)出來。

還原論思維讓我們很多人總是線性思考，對智能的發(fā)展預(yù)測也是如此。且不知“多者異也”，智能確實(shí)可以在語言關(guān)系積累到很大規(guī)模后發(fā)生非線性涌現(xiàn)?！爸悄苤荒苁怯楷F(xiàn)出來的”的斷言，在自然語言大模型的實(shí)踐中得到了證實(shí)。GPT4的驚艷效果，讓我們還說它不過是“人類語言統(tǒng)計平均的模糊圖像”的話失去了底氣，而過去那些很多所謂的“智能”其實(shí)不過只是“技能”而已。當(dāng)然“大力出奇跡”是建立在精巧算法以及極大算力和數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的，因而新一代算力和數(shù)據(jù)關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)將會出現(xiàn)高潮，大模型不管是以“AI產(chǎn)業(yè)操作系統(tǒng)”還是“智力新電廠”哪種形態(tài)出現(xiàn)，都將成為各個領(lǐng)域競爭博弈的基礎(chǔ)和利器。同時，作為AI發(fā)展的理念和智能算法的理論基礎(chǔ)，復(fù)雜性科學(xué)未來將會在AI領(lǐng)域得到更多的重視。

第五，顛覆了那種以為自然語言模型只適合于語言類應(yīng)用的技術(shù)偏見，GPT讓我們理解了“語言是人類智能的核心載體”的真正含義。

過去我們大多數(shù)人以為“語言只是語言”，對語言的智能處理也大多都集中在識別、合成、翻譯或簡單會話上。其實(shí)，語言不僅是人類交流的形式和途徑，更是人類智能的載體和工具。事實(shí)上，我們連思考都離不開語言的表達(dá)和幫助。GPT大模型，第一次將自然語言作為人類智能核心載體形式的理念，不僅成功地實(shí)現(xiàn)了與人類流暢的對話和交流，而且還成為了證明智能存在和表示的最佳形式，而非像過去那樣僅僅通過下棋、游戲或計算等博弈的形式來證明。同時，它又作為智能的“基座”，把幾乎所有的智能模態(tài)形式集合到了一起，從辦公、繪畫到編劇，甚至玩游戲、控制機(jī)器人，才創(chuàng)造出了當(dāng)前的AI爆發(fā)的這個奇跡。我們這時才恍然大悟：語言才應(yīng)該是人類智能的核心，AI的起點(diǎn)！

第六，顛覆了某些人認(rèn)為我們AI研究已經(jīng)處于全球前列的幻覺偏見，讓我們再一次認(rèn)清楚了與頂端研究在原創(chuàng)和基礎(chǔ)上的差距。

原創(chuàng)和基礎(chǔ)上的突破，一定源于對“第一性原理”的理解，以及對基礎(chǔ)性研究的堅持，這不是多少篇論文數(shù)量所能代表的。AlphaGo的創(chuàng)造者DeepMind和GPT的創(chuàng)造者OpenAI，都堅信通用人工智能AGI可以實(shí)現(xiàn)，雖然兩者的技術(shù)路線截然不同，但卻都在不懈的堅持中取得了大進(jìn)展。這與那些淺嘗輒止、跟風(fēng)起哄式的研究，是完全不在一個層次上的。所以我們要特別警惕所謂的“中等技術(shù)陷阱”（鄭永年語），只愿“小成即安”，短期得利，不愿下大力氣做長期努力去解決基礎(chǔ)性問題，最后陷入錢花了不少，但卻在差距上被越拉越大的窘境。何況今天美國人還拼命地在AI領(lǐng)域?qū)ξ覀儾粩噙M(jìn)行打壓。未來的競爭將集中在人才競爭上，而未來人才的比拼，不僅體現(xiàn)在理論、算法或工程上，而且更會體現(xiàn)在管理、投資或服務(wù)上。

最后，基于以上看法，我們是不是該對已有的AI研究框架重新進(jìn)行思考，并制定出能夠適應(yīng)新形勢的研究和發(fā)展計劃，重新出發(fā)。

AlphaGo和GPT的出現(xiàn)影響了我們對AI的研究重點(diǎn)，但大模型的成功卻沖擊了AI的基礎(chǔ)研究框架，造成了很大的顛覆性后果。尤其是認(rèn)知決策類AI，更是首當(dāng)其沖。我們不能只是想著“照葫蘆畫瓢”如何復(fù)刻一個AlphaGo或GPT，或者只是簡單地在其上開發(fā)應(yīng)用，而應(yīng)該想一想這些顛覆對我們已經(jīng)開始的研究會帶來什么影響：哪些應(yīng)該繼續(xù)或擴(kuò)大，哪些又應(yīng)該果斷停止，還有哪些需要完善或新設(shè)。尤其是要搞清楚我們研究AI的初心是什么。哈薩比斯說，他們追求通用AI的目的，就是要“先解決AI，然后用AI解決一切”。我們是不是也應(yīng)該停下來想一想，我們在AI研究中到底追求的初心是什么？也是AGI嗎？