【文/喬恩·阿斯科納斯、弗拉基米爾·波波夫，翻譯/慧諾】

圖源：互聯(lián)網(wǎng)

自ChatGPT發(fā)布之后，各種“先進(jìn)的”人工智能層出不窮。與此同時(shí)，一群技術(shù)專家開始呼吁，各界應(yīng)該立即停止六個(gè)月的大規(guī)模人工智能模型訓(xùn)練。他們的公開信得到了特斯拉創(chuàng)始人埃隆·馬斯克和蘋果聯(lián)合創(chuàng)始人史蒂夫·沃茲尼亞克的簽署支持：“人工智能實(shí)驗(yàn)室陷入了無法控制的競賽，不斷開發(fā)和部署更強(qiáng)大的數(shù)字智能。甚至連它們的創(chuàng)建者都無法理解、預(yù)測或可靠控制這些模型?！?

對(duì)于這封公開信，人工智能專家的意見分化非常嚴(yán)重。在一些主流媒體上，一些知名專家撰文認(rèn)為，足夠先進(jìn)的人工智能系統(tǒng)有可能摧毀我們所知的文明。他們和一些工程師都相信，“超級(jí)智能”機(jī)器可能比人類更強(qiáng)大，而這個(gè)未來將變得不可控，這對(duì)一個(gè)以自然選擇為基礎(chǔ)的世界來說并不是一個(gè)好兆頭。人工智能似乎激發(fā)了人類的“存在危機(jī)”。

其他資深專家則堅(jiān)決反對(duì)暫停，并嘲笑這些人是“杞人憂天”。圖靈獎(jiǎng)得主、人工智能先驅(qū)楊立昆戲稱，“在我們達(dá)到‘如上帝般的人工智能’之前，我們需要經(jīng)過‘如狗般的人工智能’?！比绻?yàn)殄e(cuò)誤的、未經(jīng)證明的科技恐懼而暫停人工智能發(fā)展，這將嚴(yán)重阻礙有各種可能促進(jìn)人類繁榮的科學(xué)進(jìn)步。

對(duì)于非專業(yè)人士來說，“人工智能”圈子內(nèi)的爭論實(shí)在是讓人困惑，如果整個(gè)討論不能被稱為荒謬的話。這一次硅谷的炒作終于真的失控了嗎？或者，我們真的有足夠的理由去懷疑，人工智能科學(xué)家就是二十一世紀(jì)的核物理學(xué)家嗎？

對(duì)于有效地監(jiān)管人工智能，我們依然需要快速而明智地回答上述問題。不過，我們應(yīng)該建立一種“常識(shí)性”方法，既能跟蹤到人工智能系統(tǒng)那些令人費(fèi)解的前沿動(dòng)態(tài)，又能適度評(píng)估人工智能監(jiān)管和不當(dāng)使用的風(fēng)險(xiǎn)。

一、人工智能的風(fēng)險(xiǎn)

在考慮最嚴(yán)重的人工智能場景之前，首先應(yīng)該探討一下當(dāng)前最近的風(fēng)險(xiǎn)。僅僅舉幾個(gè)例子，通過ChatGPT這樣的新語言模型，全球虛假和錯(cuò)誤信息的傳播被明確加速，人工智能驅(qū)動(dòng)的語音克隆已經(jīng)在電信詐騙中很普遍。

對(duì)于惡意行為者來說，強(qiáng)大的人工智能很容易被武器化。隨著人工智能在與人類心理和計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的交互變得更加成熟，這些威脅很可能會(huì)不斷升級(jí)。網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)的可能被利用來實(shí)施新的黑客攻擊，就像機(jī)器助手也可悲用來創(chuàng)造新的自動(dòng)武器。

與惡意行為者無關(guān)，新興的人工智能系統(tǒng)還帶來了另一種“無意的”嚴(yán)重風(fēng)險(xiǎn)，這往往被研究人員歸納為“人工智能安全”問題。例如，偏見問題已經(jīng)滲透到了各種各樣的人工智能模型中，系統(tǒng)性地歧視各種群體的就業(yè)、貸款申請(qǐng)，甚至監(jiān)禁時(shí)間。在自動(dòng)駕駛、軍事打擊和健康診斷等生死攸關(guān)的領(lǐng)域，魯棒性——系統(tǒng)可靠執(zhí)行任務(wù)的能力——已經(jīng)是一個(gè)明顯問題。此外，未預(yù)見的人工智能與人類互動(dòng)可能會(huì)產(chǎn)生災(zāi)難性后果，比如高級(jí)聊天機(jī)器人可能鼓勵(lì)未成年人參與不適當(dāng)?shù)男躁P(guān)系或嚴(yán)重惡化精神疾病。隨著人工智能越來越多地融入生活的各個(gè)方面，這些風(fēng)險(xiǎn)只有增加的可能。

然而，本文開篇“是否要暫停人工智能開發(fā)”的辯論并不來自于上述兩類風(fēng)險(xiǎn)，而是來自強(qiáng)大人工智能的增長軌跡。

人工智能的風(fēng)險(xiǎn)場景有多種形式，但通常都遵循相似的模式。理論家們認(rèn)為，隨著人工智能變得越來越聰明和能干，某個(gè)時(shí)刻它們將能自主生成比人類更優(yōu)秀的智能體。此后，人工智能及其能力將以指數(shù)方式不斷增長，因?yàn)楦斆鞯南到y(tǒng)繼續(xù)建造更聰明的系統(tǒng)，形成一種良性循環(huán)。

理論認(rèn)為，這種智能系統(tǒng)將遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類的智能水平，很可能會(huì)偏離人類最初的意圖，因?yàn)楹罄m(xù)的迭代將更多地受到機(jī)器反饋的影響，而不是經(jīng)過深思熟慮的人類設(shè)計(jì)。其結(jié)果將是，就像人類現(xiàn)在統(tǒng)治著不太聰明的生命形式一樣，超級(jí)人工智能將統(tǒng)治人類。不用說，這將把人類置于一個(gè)岌岌可危的位置。無論是由于自然選擇的壓力還是與人類福祉不一致的其他動(dòng)機(jī)，超級(jí)人工智能很可能會(huì)隨著時(shí)間的推移將人類消滅。

這個(gè)理論可能聽起來像一個(gè)科幻寓言，但它卻在領(lǐng)先的工程師和商業(yè)領(lǐng)袖中獲得了出人意料的廣泛認(rèn)可。為了強(qiáng)調(diào)這種結(jié)果的可能性，支持者指出，高度先進(jìn)的模型會(huì)自發(fā)地發(fā)展出其制造者意料之外的技能；這種技能很難檢測，更不用說減輕了。最先進(jìn)的語言模型已被證明極難以可靠的方式去理解或控制。人工智能系統(tǒng)已經(jīng)能在人類最復(fù)雜的策略游戲中一貫擊敗最優(yōu)秀的人類選手，甚至包括一些需要欺騙和操縱的游戲。如果高級(jí)人工智能脫離我們的掌握，這是一個(gè)黑暗的前兆。

然而，即便你我不相信人工智能將達(dá)到“神”一樣的地位，還是會(huì)有另一個(gè)平行的擔(dān)憂：一些人過于癡迷人工智能，并且試圖將整個(gè)千年的資源都投入其中。那些掌握著人工智能最大進(jìn)展的人，都懷有實(shí)現(xiàn)超級(jí)人工智能的烏托邦愿景，并提供近乎宗教般的承諾。

頭部企業(yè)OpenAI的CEO山姆·阿爾特曼（Sam Altman）宣稱，構(gòu)建超越人類的人工智能是“也許是人類歷史上最重要、最有希望、最可怕的項(xiàng)目”。Google的CEO孫達(dá)爾·皮柴（Sundar Pichai）也認(rèn)為人工智能是“人類正在投身的最深刻的技術(shù)變革——比火和電還要深刻”。這種狂熱者的名單很長，包括該領(lǐng)域幾乎所有最有影響力的機(jī)構(gòu)的領(lǐng)導(dǎo)者。

歷史上充斥著實(shí)現(xiàn)烏托邦夢(mèng)想而走上歧途的災(zāi)難性嘗試。每年涌入實(shí)驗(yàn)室的數(shù)百億美元，用來實(shí)現(xiàn)那些全身心投入到上述目標(biāo)的人的愿望。這并不是一個(gè)好兆頭，因?yàn)樵絹碓蕉嗟娜斯ぶ悄芄菊谥饾u放棄安全，只追求速度?？紤]到新興人工智能技術(shù)的高度實(shí)驗(yàn)性質(zhì)、行業(yè)缺乏安全規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，以及其領(lǐng)導(dǎo)者的危險(xiǎn)野心，我們必須采取措施來控制多個(gè)層面不斷增長的風(fēng)險(xiǎn)。

二、人工智能安全措施的風(fēng)險(xiǎn)

在人工智能之外，其配套的安全措施也存在風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前一個(gè)關(guān)鍵觀點(diǎn)是，我們必須在評(píng)估中包括“治療性成本”（iatrogenic cost）。如果不這樣做，微小的邊際風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)導(dǎo)致巨大的成本。例如，美國食品藥品監(jiān)督管理局對(duì)Covid-19疫苗的安全評(píng)估模型中，就未能包含由于疫苗延遲部署而導(dǎo)致的額外死亡。

對(duì)于人工智能的安全措施，必須要在這一點(diǎn)上進(jìn)行額外的審查，因?yàn)槠湔呓ㄗh和成本效益分析的許多依賴于“尾部風(fēng)險(xiǎn)”（tail risks，譯者注：在金融學(xué)中，尾部風(fēng)險(xiǎn)是指在巨災(zāi)事件發(fā)生后，直到合約到期日或損失發(fā)展期的期末，巨災(zāi)損失金額或證券化產(chǎn)品的結(jié)算價(jià)格還沒有被精確確定的風(fēng)險(xiǎn)）的權(quán)重，即極低概率、極高成本的事件。尾部風(fēng)險(xiǎn)無法被完全忽略，但要論證它們卻十分困難，因?yàn)槭蛊浒l(fā)生的情況非常脆弱，越是高成本期望的情景，其發(fā)生的概率越小。對(duì)于人工智能安全的擔(dān)憂，必須同時(shí)分析其潛在危險(xiǎn)的可能性及其對(duì)應(yīng)的成本。

兩個(gè)因素可能會(huì)使我們對(duì)尾部風(fēng)險(xiǎn)場景的可能性產(chǎn)生懷疑。首先，雖然“這一次真的不一樣”是可能的，但許多新技術(shù)都曾引發(fā)了歇斯底里的“警情”。與基因編輯或核技術(shù)相比，人工智能系統(tǒng)將要進(jìn)入的混亂人類世界似乎充滿了各種缺陷。當(dāng)今世界，大多數(shù)關(guān)鍵系統(tǒng)仍然需要沉悶的手動(dòng)操作，核導(dǎo)彈仍然運(yùn)行在軟盤上，我們很難想象人工智能如何悄無聲息地進(jìn)入物理世界，并且能啟動(dòng)自組裝的納米機(jī)器工廠。

其次，使得當(dāng)前人工智能運(yùn)行的前提，即其理解背景的能力，往往會(huì)降低其風(fēng)險(xiǎn)。大多數(shù)讓人工智能發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的情景，其所需要的上下文前提往往非?！半x譜”。例如，在一個(gè)名為“曲別針制造機(jī)”（Paperclip maximizer）的思想實(shí)驗(yàn)中，一個(gè)通用人工智能（Artificial General Intelligence，AGI），其效用函數(shù)就是制造盡可能多的曲別針。換而言之，它的終極目的是制造曲別針這個(gè)看似無害的目標(biāo)，并且它對(duì)人類沒有特殊的情感。但是，這樣一個(gè)看上去無害的人工智能卻很有可能對(duì)人類造成威脅。（譯者注：關(guān)于強(qiáng)人工智能/通用人工智能AGI，有一種理論叫做“工具趨同”理論，它認(rèn)為無論目的為何，強(qiáng)人工智能總是會(huì)選擇相同的手段來更加有效地達(dá)成自己的目標(biāo)：保證自身的存續(xù)，自我改進(jìn)，以及攫取更多資源。于是我們提到的這個(gè)專做曲別針的強(qiáng)人工智能在老實(shí)做一段時(shí)間的曲別針之后，就會(huì)以指數(shù)級(jí)的速度用周圍的資源增強(qiáng)自己，直到它將全宇宙的資源納入自己的系統(tǒng)中，并將所有的資源全部做成曲別針為止。即使不考慮這種極端情況，曲別針制造機(jī)也很可能會(huì)把人類的生活必需品甚至人類都收集來做曲別針，從而威脅到人類的生存。）

然而，要達(dá)到這樣強(qiáng)人工智能，就需要為大語言模型（Large Language Model，LLM）添加足夠的上下文和廣度，這就依賴直觀的人類限制。目前看來，改善LLM的大小和范圍似乎與改善其對(duì)人類上下文的理解是一回事。雖然圍繞這個(gè)問題的研究仍處于早期階段，但迄今為止，改善模型性能似乎也有利于人工智能在其初始狀態(tài)下與人類社會(huì)的對(duì)齊。

大語言模型（圖源：網(wǎng)絡(luò)）