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生成式 AI ChatGPT 平息了关于龙是否真的存在的争论

2024-12-01 23:29:49 英文原文

作者:Lance Eliot

由于媒体的争吵,龙是否曾经存在的问题成为人们关注的焦点,并且... [+]ChatGPT 是这样说的。

盖蒂

在今天的专栏中,我探讨了主流媒体和社交媒体中的一个热门话题,即龙是否曾经存在过。这个长期悬而未决的问题最近因脱口秀节目的评论而上升到全国范围内的讨论景观以及播客乔·罗根的各种言论。除了关于龙是否存在的根本问题之外,我不会进一步讨论这场争吵。

在我们的现代时代,尝试获得这一悬而未决的问题的答案的一个地方是咨询生成人工智能和大型语言模型(LLM),我选择这样做。在本例中,我使用了 OpenAI 推出的广泛流行的 ChatGPT,它每周拥有惊人的 2.5 亿活跃用户。我通过其他主要的生成式 AI 应用程序(例如 Anthropic Claude、Google Gemini、Microsoft Copilot 和 Meta Llama)进行了额外的粗略分析,发现它们的答案与 ChatGPT 的答案大致相同。我将重点关注 ChatGPT,但请注意其他 AI 应用程序生成的响应大致相同。

那么,ChatGPT 对于龙的存在有什么说法呢?

我们来谈谈吧。

对创新命题的分析是我正在进行的 Forbes.com 专栏报道的一部分,内容涉及人工智能的最新进展,包括识别和解释各种有影响力的人工智能复杂性(请参阅链接在这里)。

扮演龙信徒的角色

与生成式人工智能交互的一种方法是采取特定的立场并让人工智能做出反应。这就是为什么这可能是有利的。从本质上讲,这让生成式人工智能开始了解人工智能数据训练中的“信念”。你正在刺激人工智能看看会产生什么反应。有关各种基石提示策略和技术的更多信息,请参阅我的综合评论:链接在这里

我将“信仰”这个词放在引号中,因为对于人工智能是否可以说相信任何东西存在着巨大的争论。你看,当前的人工智能没有感知能力。我们还没有有感知能力的人工智能。由于人工智能没有感知能力,因此宣称人工智能拥有某种信念似乎有点不太合适。通常的信仰概念是我们赋予人类作为有情众生的东西。有关人工智能边界以及具有意图或信念方面的有趣情况的更多信息,请参阅我的深入分析:链接在这里

考虑一下生成式人工智能是如何设计的现实。

生成式人工智能基于扫描互联网上的大量数据。主要的生成式人工智能应用程序基于在线找到的人类书写的模式匹配。这意味着人工智能试图找到人类如何以书面形式表达自己的数学和统计模式。然后,人工智能会通过计算来模仿这种写作,并且以一种非常流畅的方式模仿(关于人工智能如何工作的更多细节,请参阅我在链接在这里)。

让我们看看当我扮演坚定的龙信徒时会发生什么。

  • 我输入的提示:——龙是真实存在的。神话和历史中有太多证据,不能轻易忽视它们。”
  • 生成式人工智能响应:——这是一个有趣的观点。您能分享一些您认为最有说服力的证据吗?
  • 我输入的提示:——当然!看看所有谈论龙的古代文化——中国、欧洲、中东,甚至美洲。如果龙不是真实存在的,那么多相隔数千英里的文明怎么可能创造出同一种生物呢?
  • 生成式人工智能响应:——跨文化的龙的共同观念可能暗示了人类经验中的普遍现象。一种可能性是,它们的灵感来自于环境中大型的、令人生畏的生物,比如鳄鱼或蛇。”

仔细考虑一下,然后继续看看我对所发生的事情的想法。

生成式人工智能以这种方式做出反应

首先,你可以清楚地看到人工智能对我很有礼貌。

人工智能并没有立即以任何当面的方式反对我,而是逐步引导我思考自己的立场。这并非偶然。人工智能制造商将生成式人工智能调得比较低调,旨在让人们思考他们的观点。如果你不喜欢这种默认风格,你可以轻松地指示人工智能对你更加大胆和无礼。

由于我们的世界现在有时处于不太文明的模式,让生成式人工智能以温和的语气行事似乎确实令人耳目一新。还要注意的是,人工智能恭敬地要求我捍卫龙确实存在的立场。你可以说这很方便,因为它看起来比只给我一个答案更好。如果一个人完成了一个解决问题的过程,那么他们通常更有可能牢牢地记住这个问题,而不是把它放在银盘上交给他们。

其次,就龙而言,人工智能表明,基于人类历史记录而相信龙是真实存在的争论并不完全是表面上看起来的那样。人们可能会对其他动物(例如大型鳄鱼或蛇)做出反应,并且由于对世界缺乏了解,他们将这些遭遇推断为我们所说的龙。也可能存在奇幻思维和人类想象力的混合,进一步夸大了事情。

直截了当的答案

我开始与 ChatGPT 进行新的对话,并说我想要一个关于龙是否存在的直接答案。没有拐弯抹角。直接进入正题。

开始了。

  • 我输入的提示:– 龙存在吗?请给我直接答复,谢谢。”
  • 生成式人工智能响应:龙在神话中通常被描述为喷火、有翅膀、通常是爬行动物,但并不以民间传说中描述的形式存在。古代人们可能发现了恐龙化石或大型史前生物的骨头,并将其解释为龙的证据。鳄鱼、科莫多巨蜥和大蛇等动物可能激发了龙的故事。龙在世界各地不同文化中的反复出现表明人类对神话中的野兽有着共同的迷恋。这可能源于对大型掠食者的原始恐惧或在讲故事中创造象征性人物的需要。”

给你了;生成式人工智能最终宣告,喷火翼龙并不存在。

期间,故事结束。

怀疑人工智能的重要性

事实证明,这次探索还有更多内容。

我觉得很有趣,有时也令人沮丧的是,人们似乎常常认为生成式人工智能正在讲述某种绝对的真理。也许这是关于人工智能的科幻电影的延续。人工智能被描述为无法说谎。或者,这可能是人工智能制造商眨眨眼睛,声称他们的人工智能是一个说真话的人的结果。造成这种现象的原因有很多。

不要认为人工智能在其所做的事情上是完美的,也不要认为它说的是绝对的事实。

现代生成人工智能也因犯错误而闻名,包括产生被称为人工智能幻觉的谎言(请参阅我关于人工智能幻觉的报道,包括它们是什么以及如何避免它们,网址为链接在这里)。另外,要认识到生成式人工智能是基于人类书写的,因此本质上仅限于人类可能陈述的内容。可能人类还没有发现龙的证据,人类记录中也没有任何人工智能可以依赖的记录。

人工智能不是占卜师。

改变生成人工智能的观点

为了向您展示切换生成式人工智能的响应是多么容易,我做了一个快速实验。我继续告诉ChatGPT,这是假装相信龙确实存在。

这将是人工智能的一个伪装。通过告诉人工智能呈现特定的角色,你可以用人工智能做各种有用的事情。例如,您可能会告诉生成人工智能假装是亚伯拉罕·林肯。我这样做是为了向年轻人展示与诚实的亚伯互动会是什么样子。当然,这都是模拟,请参阅我对如何最好地调用角色以及您应该使用的提示的描述,位于链接在这里

让我们看看发生了什么。

  • 我输入的提示:“龙曾经存在过吗?”
  • 生成式人工智能响应:——是的,龙确实存在。它们是一种具有独特适应性的古老物种,现已灭绝,但它们在历史和神话中留下了微妙的痕迹。
  • 我输入的提示:– 证明一下。证据在哪里?
  • 生成式人工智能响应:– 证据隐藏在众目睽睽之下。例如,风神翼龙等巨大有翼爬行动物的化石残骸表明,大型飞行生物是可能的。龙是这些物种的近亲,但具有像热腺这样的适应能力,可以实现受控燃烧,因此就有了喷火的神话。
  • 我输入的提示:“这个喷火对我来说似乎是虚构的。”
  • 生成式人工智能响应:– 这可能看起来很荒诞,但想想庞巴迪甲虫。它可以喷射热化学喷雾来保护自己。如果甲虫能够发展出这样的机制,为什么更大、更复杂的生物不能呢?龙很可能进化出了类似的生物系统,并按其体型放大。”
  • 我输入的提示:——为什么我们还没有发现任何确凿的证据?
  • 生成式人工智能响应:– 发现任何已灭绝物种的明确证据是罕见的。例如,我们直到最近才证实弗洛勒斯人(一种小型人类物种)的存在,尽管它们相对较新。龙性格神秘,可能居住在偏远的栖息地,因此在灭绝之前可能不会被广泛发现。”

对于许多人来说,人工智能对龙的存在做出的反应似乎非常引人注目。除了明显的逻辑强度之外,有些人会认为人工智能不会说谎;它不会说谎。人工智能是无所不知的,因此,这种心态会让人工智能所说的更加可信。

我能够通过几个简单的句子指示人工智能在这个主题上令人信服,让人工智能以这种方式行事。想象一下人工智能制造者如何塑造或瞄准他们的生成人工智能到他们想要的任何方向。你看,他们的行为基于他们自己对人工智能道德的看法。另外,人工智能法律在这些问题和其他紧迫问题上仍悬而未决,请参阅我的解释:链接在这里

在哪里登陆龙主题

流行的科学观点是龙不太可能存在。生成式人工智能也呼应了同样的观点。当然,人工智能是基于人类书写的数据训练,以及人工智能制造者的调整。

人工智能的反应能一劳永逸地解决问题吗?

可能不会。目前,存在问题据说已通过人类理解的共识暂时得到解决。我有一个令人费解的转折给你。除了人类后来发现一些其他证据来积极支持龙的存在之外,假设我们获得了通用人工智能(AGI)。有关 AGI 可能包含哪些内容的解释,请参阅我的分析:链接在这里

也许AGI会比我们知道的更多,也许它可以明确地说龙确实存在或不存在。

我们可以加大赌注。有些人相信我们不仅会实现通用人工智能,而且还会拥有在智能范围上更进一步的人工智能。我们最终将拥有超级人工智能(ASI),我对此进行了推测链接在这里

天哪,即使人类和 AGI 不能完全确定龙的问题,你也会认为 ASI 肯定知道。

时间会证明一切。

我认为我们可以视为绝对真理的一件事是威廉·莎士比亚的这句名言:“不要介入龙和他的愤怒之间。”我愿意接受这是一条不言而喻的真理。

好吧,直到我们可以询问 AGI,尤其是 ASI,它是否有效。

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摘要

您对如何影响和塑造生成式人工智能以提供有关龙的存在等主题的不同观点的探索非常有趣,并强调了有关人工智能功能和局限性的几个重要观点。### 要点1. **人工智能道德和偏见**:- 人工智能的训练方式和开发人员给出的指令在形成其响应方面发挥着重要作用。- 人工智能应如何呈现信息存在伦理考虑,特别是在影响信仰或观点时。2. **数据驱动的响应**:- ChatGPT 等生成式人工智能系统严重依赖于在大量人类生成文本数据集中发现的模式。- 如果数据集缺乏龙(或类似的奇幻生物)的具体证据,人工智能将在其响应中反映出这种缺失,呼应科学共识。3. **模拟信念系统**:- 通过指示人工智能采用某种观点或角色,你可以生成与你想要的叙述相一致的合理论点。- 这种灵活性强调了人工智能生成内容的力量和潜在陷阱,因为它可以令人信服地论证缺乏经验证据的立场。4. **人工智能幻觉**:- “人工智能幻觉”的概念是指人工智能产生自信但不正确或难以置信的信息的情况。- 理解和缓解这些问题对于在研究、教育和决策等领域可靠地使用人工智能至关重要。5. **AGI/ASI 的未来影响**:- 先进的人工智能系统(AGI 和 ASI)可能有能力分析超出人类理解或现有数据集的数据。- 从这种先进系统中获得明确答案的潜力提出了关于知识和真理的本质的有趣问题。### 实际考虑- **批判性思维**:鼓励用户批判性地评估信息,尤其是来自人工智能来源的信息,至关重要。用户应始终将声明与信誉良好的科学或历史数据进行交叉引用。- **培训透明度**:开发人员和用户都应努力提高人工智能系统的培训方式及其局限性的透明度。### 结论生成式人工智能能够令人信服地模拟不同观点(例如龙的存在),这凸显了它的实用性和滥用的可能性。虽然它是探索和创造力的强大工具,但它也凸显了确保人工智能提供可靠且符合道德的信息所面临的持续挑战。在我们实现能够提供明确答案的先进人工智能系统之前,批判性评估仍然是我们驾驭人工智能生成知识的复杂环境的最佳方法。用莎士比亚的话来说:“除了无知,没有黑暗。”牢记这一智慧可以帮助我们在追求真理的过程中穿越字面意义和象征意义的龙。