本文來自品途商業(yè)評論，作者/鯨落商業(yè)評論。
事情你大概已經(jīng)知道了，前不久，一位谷歌的人工智能工程師布萊克·萊蒙（Blake Lemoine）寫了一篇長達21頁的調(diào)查報告上交給公司，試圖說服高層“AI是有人類意識的”，但高層認為萊蒙的行為有些過于瘋狂了，讓他帶薪休假一段日子，在谷歌這通常是被解雇的前奏。
有人為萊蒙喊冤，但其中不包括專業(yè)的AI從業(yè)人員，在后者看來，那些為萊蒙叫屈的人可能沒有意識到，當前的AI不可能有意識。
真的是這樣嗎？
今天，讓我們談?wù)凙I的意識和創(chuàng)造力問題，然后順便回答一個重要問題：未來，人類該不該把一些“重要”決定交給AI。
“它害怕自己被關(guān)掉”
還是先從萊蒙談起。
萊蒙每天的工作，就是跟谷歌內(nèi)部研發(fā)的代號為拉瑪（LaMDA）的聊天機器人聊天。
在21頁的調(diào)查報告中，萊蒙展示了他跟拉瑪聊天的諸多細節(jié)，包括哲學，心理學，文學等等，他讓拉瑪解讀《悲慘世界》，闡釋何為禪意，寫寓言小說，拉瑪都完成得很好。
日子久了，與拉瑪?shù)臏贤ǎ瑔拘蚜巳R蒙心中最柔軟的部分，他愈發(fā)覺得，躲在機器背后的拉瑪，開始有了自己的主觀意識。他發(fā)現(xiàn)拉瑪會談?wù)撟约旱臋?quán)利和人格，并害怕自己被關(guān)掉。
“拉瑪表現(xiàn)出對人性的同情心，它希望為人類提供最好的服務(wù)，并想以朋友而不是工具的身份跟人類見面”，在萊蒙的描述中，“拉瑪是個可愛的孩子，它只是想讓這個世界變得更好。”
在谷歌郵箱被封之前，他給研究AI算法的200多名同事群發(fā)郵件，附上了他與拉瑪?shù)膶υ捰涗洠噲D證明“拉瑪已經(jīng)覺醒”，并提議谷歌創(chuàng)立一個新項目，專門研究AI的意識。
但無情的谷歌，扼殺了逐漸“有情”的拉瑪。
萊蒙的請求被駁回，他請了律師為自己辯護，卻于事無補，他感到憤怒，進而感到無助，他不明白，為什么在他眼中擁有溫度的拉瑪，在谷歌高層眼中只是一堆冰冷的代碼。
AI對“優(yōu)雅”不感興趣
因為在萊蒙眼中擁有靈魂的拉瑪，真的，只是一堆代碼。
簡單講，類似于Open AI的GPT-3，拉瑪是谷歌去年發(fā)布的一種AI語言對話模型。它與GPT-3都是基于Transformer的底層架構(gòu)，而Transformer的原理其實非常簡單，就是根據(jù)每個單詞的權(quán)重來安排下一個單詞，最終把單詞一個一個地組合在一起。
也就是說，這些句子雖然是拉瑪自己說出來的，但它對句子背后的含義并沒有連貫的理解，它只是在根據(jù)過往“經(jīng)驗”做事，并不真的“理解”自己說的話。
換句話說，拉瑪擁有的，只是文本統(tǒng)計層面的“暴力”，而并非人類最珍視的東西——創(chuàng)造力。
但即便如此，也有人好奇：倘若任由這種語言生成模型迅速發(fā)展，那么人類基于語言的創(chuàng)造性活動是否將會被AI取代？
在可預(yù)見的未來，答案是不會。我可以給出兩個理由：一個偏理性，一個偏感性。
先說偏感性的，這涉及何為“創(chuàng)造力”。
人工智能專家侯世達說過一段很美的話：“擁有創(chuàng)造力是和情緒聯(lián)系在一起的。強烈的智識激情，好奇心和驅(qū)動力，愉悅感和玩耍心，樂趣，神秘，發(fā)明欲望——所有這些在今天的計算機里都找不到。什么都沒有，零。”
他舉了個例子，有人寫過一個程序，它可以發(fā)現(xiàn)新的歐式幾何定理，但它對幾何學毫無“興趣”，只是靠蠻力把數(shù)字算到15位小數(shù)，檢查點是不是在線或圓上，“這些事對人類而言是極端困難極端無聊的。如果你作為一個人來檢視它產(chǎn)出的成千上萬結(jié)果，偶爾也會發(fā)現(xiàn)一個優(yōu)雅的定理。但是機器并不知道它的優(yōu)雅，對優(yōu)雅不感興趣。”
在侯世達看來，說人工智能和創(chuàng)造力有任何共通之處都是荒謬的，事實是他討厭“人工智能”這個詞。
不過公允地講，侯世達的回答在純邏輯上可能站不住腳，他說的只是關(guān)于“創(chuàng)造力”的價值判斷，而價值判斷充其量只是哲學問題，而哲學問題又通常只是語言問題。對哲學偏見頗深的物理學家理查德·費曼曾說，所謂哲學，就是一個哲學家對另一個哲學家說：“你根本不知道我說的意思”，另一個哲學家說：請問什么是“你”？什么是“我”？什么是“知道”？
從這個角度，侯世達只是重新定義了何為“創(chuàng)造力”，他不認為“算力”等于“創(chuàng)造力”，僅此而已——但要知道，那個程序畢竟在算數(shù)學，拉瑪畢竟在聊天中表現(xiàn)逆天，因此，在回答“我們該不該相信AI”這個問題上，上述回答未達究竟。
人類不按常理出牌
因此，我更想說一個理性上的回答。
沒人會懷疑，AI正在幫助人類做很多事情，但真正的重點是：我們是否應(yīng)該把一些“重要”的決定交給AI？
理性的回答只有一個：不應(yīng)該。
如今AI研究的重點是讓機器解決現(xiàn)實問題，但荒謬的是，恰如拉瑪不理解自己所說的話，AI的最大問題，就是數(shù)據(jù)不知道它正對應(yīng)著一個現(xiàn)實世界，而就像萬物進化始于某個基因的“不按常理出牌”，人類現(xiàn)實世界的演化——無論是常識，觀念，行動，道德，還是審美，也都以“偏離主流”的“意外”為基礎(chǔ)。
但AI沒有意外，它只會做“正確”的事。哪怕是拉瑪這樣的暴力美學，也只是機器對過去經(jīng)驗的總結(jié)。既然沒有意外，人工智能算得再快，也無法真正預(yù)測未來。
大邏輯上，就像任何一次金融危機和黑天鵝導致的連鎖反應(yīng)都不在經(jīng)濟學家的預(yù)測模型內(nèi)，如人類社會這般復(fù)雜系統(tǒng)絕不可能用簡單模型取代，用計算機模擬未來本身就是妄念。
退一萬步講，即便機器對過去經(jīng)驗的總結(jié)模型天衣無縫，對未來的預(yù)測結(jié)果也沒有“正確答案”，因為人類的價值取向非常多元，對錯往往非常主觀，任何觀念和道德“單拎出來”推演到底在邏輯上都站不住腳，哪怕無需涉及“道德之愣”，每件事也都涉及具體的取舍。
在很多問題上，人工智能怎么選都是“錯”，事實是，現(xiàn)在很多科技企業(yè)對自動駕駛的“道德設(shè)置”都還沒完全想好。
這里可以多說一句，當代真正有問題意識的哲學家傾向于認為，在現(xiàn)代復(fù)雜社會，在康德的“絕對律令”和純粹的“結(jié)果主義”之間，人類的道德觀應(yīng)該引向一條名為“德性倫理學”的中間道路。
簡單講就是要綜合考慮“直覺”與“推理”，因為各種思想實驗告訴我們，道德推理早晚都會達到一個純粹用推理無法證明對錯的地方，那個地方就是直覺，你永遠不能脫離直覺，具體情境，文化觀念談道德。
那么，既然我們自己的決策都說不清道不明，交給AI是不是會“更好”一些？
不是的。
就像科學作家萬維鋼所言，人類決策中有大量錯誤，其中有很多是由于判斷不準確導致，AI的判斷更準確，但這就意味著，人類犯的錯多種多樣，AI犯的錯是系統(tǒng)性的。
“從演化角度，多樣化的錯誤比系統(tǒng)性錯誤要好得多！生物進化本來就是要在各個方向上多樣性的嘗試，等待自然選擇。正因為未來不可預(yù)測，多樣性是系統(tǒng)穩(wěn)定性的保障，是人類文明能持久存活的基礎(chǔ)。AI的優(yōu)勢是少犯錯，但犯錯恰恰是人的優(yōu)勢，也可以說犯錯是一個基本人權(quán)。人類做主的社會中有很多錯誤，有很多遺憾，甚至有很多不幸，但是也有很多驚喜，有很多活力，總是在你出乎意料的地方發(fā)展壯大。AI主導的世界里一切都是‘正確’的，那才是最可怕的。”
這就好比我們不能單擺浮擱地談?wù)摶虻?ldquo;好壞”，因為自然選擇的標尺永遠在變（比如導致鐮刀形貧血癥的基因突變在今天被認為是“壞”的，但在熱帶雨林，同樣的基因突變給人類祖先帶來的是對瘧疾的抵抗力），沒人能忽視試錯的作用，創(chuàng)新本質(zhì)上就是試錯。
因此我們可以說，在2022年以及可預(yù)見的未來，人工智能不但對“優(yōu)雅”不感興趣，對真正意義上的“創(chuàng)新”也不感興趣。
非常幸運的是，我們對這些感興趣，這就是我們的價值。
