在人工智能的世界里，關(guān)于隨機(jī)性和概率的概念常常讓人誤解。我們?nèi)菀讓I視為全能的工具，既能解復(fù)雜的數(shù)學(xué)題，又能預(yù)測股市的漲跌。那么，我們?yōu)槭裁床荒茏孉I做一些看似簡單的事，比如擲骰子或者抽塔羅牌呢？這難道比它們處理的其他復(fù)雜任務(wù)還難嗎？

其實(shí)并非如此。這是由于隨機(jī)性在人類世界和AI世界中的根本性差異。讓我們慢慢道來。

了解AI、隨機(jī)性和偏見

AI模型，尤其是大型語言模型如OpenAI的GPT-4，并未設(shè)計(jì)來生成真正隨機(jī)的結(jié)果。它們的目的不是創(chuàng)造隨機(jī)性，而是學(xué)習(xí)模式，基于輸入數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果。AI模型的目標(biāo)是在回應(yīng)中盡可能減少隨機(jī)性，而提供基于其訓(xùn)練的最可能的結(jié)果。

AI模型通過在訓(xùn)練中分析大量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)。它們“觀察”數(shù)據(jù)中的模式、關(guān)系和結(jié)構(gòu)，然后用它們來應(yīng)對新的輸入。這意味著AI的輸出本質(zhì)上受到其訓(xùn)練數(shù)據(jù)性質(zhì)的影響。

比如一個(gè)訓(xùn)練在文學(xué)上的AI模型，如果你讓它接續(xù)一個(gè)以“從前有個(gè)……”開頭的句子，它很可能會(huì)生成一個(gè)類似于童話或故事的敘述。這是因?yàn)樵谒挠?xùn)練過程中，它分析了無數(shù)以這個(gè)短語開頭的故事。

所以，為什么不能讓AI“擲骰子”？

現(xiàn)在，讓我們考慮擲骰子的場景。擲骰子是隨機(jī)性的經(jīng)典例子；每個(gè)結(jié)果出現(xiàn)的概率都是平等的。

然而，當(dāng)你讓AI擲骰子時(shí)，你并沒有觸發(fā)一個(gè)具有固有隨機(jī)性的物理過程。AI并不會(huì)隨機(jī)生成一個(gè)一到六之間的數(shù)字。相反，它會(huì)決定根據(jù)其訓(xùn)練數(shù)據(jù)，什么應(yīng)答最恰當(dāng)。

AI可能會(huì)分析你請求的上下文，或者考慮其他人在類似提示下的反應(yīng)。例如，如果AI在訓(xùn)練中看到了很多“擲骰子”后面跟著“你擲出了4”的情況，即使理論上所有結(jié)果的可能性都

是相同的，它可能更傾向于輸出“4”。因此，結(jié)果受到訓(xùn)練數(shù)據(jù)中模式的影響，而不是真正隨機(jī)的輸出。

當(dāng)你讓AI抽一張塔羅牌時(shí)，同樣的情況也適用。選擇并不是隨機(jī)的，而是受到AI訓(xùn)練數(shù)據(jù)中存在的偏見的影響。

重新引入人類元素

關(guān)于AI和隨機(jī)性的誤解產(chǎn)生的原因是我們常常將人的特質(zhì)賦予AI。我們經(jīng)常假設(shè)AI以和人類相同的方式理解和執(zhí)行任務(wù)，忘記了它本質(zhì)上是一臺(tái)從模式中學(xué)習(xí)，而非引入隨機(jī)性的機(jī)器。

真正的隨機(jī)任務(wù)，如擲骰子或抽塔羅牌，最好還是由人類或?qū)ｉT設(shè)計(jì)的隨機(jī)數(shù)生成器來處理。這些動(dòng)作涉及物理元素或精心設(shè)計(jì)的算法，可以產(chǎn)生真正隨機(jī)的結(jié)果。

總的來說，雖然AI能執(zhí)行廣泛的任務(wù)，產(chǎn)生看似直觀和富有創(chuàng)造性的輸出，但它們并未設(shè)計(jì)來生成真正隨機(jī)的結(jié)果。理解這個(gè)限制可以幫助我們更有效和適當(dāng)?shù)厥褂肁I工具，同時(shí)也能更加欣賞人類認(rèn)知和我們物質(zhì)世界的獨(dú)特性。