人工智能的隐秘历史与未来端倪 - 《华尔街日报》

如果你担心人工智能会改变你的工作、渗透进你的日常生活，或引发由致命自主系统参与的战争，那么你的担忧已经稍显滞后——因为这一切早已成为现实。

人工智能革命已然到来。虽然近期出现的AI聊天机器人等进展很重要，但它们主要凸显了一个事实：人工智能数十年来一直在深刻影响我们的生活——并将持续影响更多年。

此刻的独特之处在于，像ChatGPT这样的文本生成AI，以及DALL·E 2和Midjourney等图像生成AI，是首批面向消费者的人工智能应用。它们让普通人也能用AI进行创作，这唤醒了我们许多人对其潜力的认知。

正如约翰斯·霍普金斯大学可靠自主研究所联合主任卡拉·拉普安特最近告诉我的：“就公众对AI的认知而言，我们正处在一个转折点。”

过去你需要拥有谷歌那样的资源才能用AI创造有价值的东西。现在任何能上网的人都可以做到。而这仅仅是这些系统潜在效用的开端。

微软联合创始人比尔·盖茨在近期文章中表示，我们已生活在"AI时代"。他将这些系统比作最初的图形用户界面——即Windows和Macintosh操作系统的早期版本。他描绘了一个并不遥远的未来：通过自然语言界面与机器对话将成为人机交互的新主流方式。

与此同时，人工智能已成为战争博弈、金融防护、资本市场运作、资产保险、广告精准投放及搜索结果优化的核心工具——这些应用已持续十余年，某些领域甚至长达数十年。

保险公司Allstate分析与精算现代化副总裁David MacInnis指出，多数人并不了解这段历史。毕竟在很长时期内，AI仅是数学家和计算机科学家的专属领域，且未被称作"人工智能"——这个术语曾一度失宠。工程师们更常使用广义线性模型、梯度提升模型或决策树等专业表述。

微软产品经理二月在华盛顿州雷德蒙市活动中演示由AI驱动的搜索引擎Bing。图片来源：Jason Redmond/法新社/盖蒂图片社后来，这些算法被统称为"机器学习"，工程师开始采用受大脑神经元启发的人工神经网络替代传统数学方法。这类系统主要功能是识别模式并预测结果，与另一统称"预测分析"存在高度重合。

MacInnis博士表示：“保险公司开展深度预测分析已逾二十年。“那些能精准推送社交信息流广告、甚至让数百万人怀疑手机在窃听的AI预测算法？其底层数学模型与保险公司的保费定价算法同源——两者都依托于大数据实现。

拉普安特博士将我们当前的时代称为“基于学习的人工智能”。这一时期的特征是，现在由计算机而非人类来构建机器用于完成任务的各种模型。

甚至“生成式”人工智能这个名称也有点不准确——ChatGPT使用的许多预测算法和相关技术，与人工智能科学家多年来开发的并无二致，但它用这些技术来预测接下来该往文本块中添加哪个词，而不是判断一张图片是否是猫。

这些新的生成式人工智能系统，几乎囊括了自本世纪初以来人工智能研究人员开发的所有技巧，正在做着以前人工智能从未做过的事情。这就是为什么它们正被整合到微软、谷歌以及无数初创企业的搜索和生产力工具中，应用领域从医疗保健和物流，到税务准备和电子游戏，无所不包。

但话说回来，过去二十年间推出的十几个新人工智能系统，也都完成了以前人工智能从未做到的事情。而且，在我们大多数人还没有完全意识到的情况下，它们已经彻底改变了整个行业，从零售和物流到媒体和银行业。

实现这一切的人工智能无处不在。每当我们通过智能助手解码语音、在谷歌上找到所需内容、下单后当天收到商品、社交媒体动态由Facebook 或TikTok为我们排序、在线即时获取保险经纪人的报价，或者巡航导弹在发射地千里之外找到目标时，我们都在调用它们。

人工智能日常为我们所做的许多事情因其缺席而显得尤为突出，因此往往被忽视。

OpenAI于11月底发布的ChatGPT引发了全球人工智能领域的新一轮竞赛。图中电脑屏幕上展示的ChatGPT是生成式AI的典型代表，这类复杂系统能够生成从文本到图像的各种内容。图片来源： Marco Bertorello/法新社/盖蒂图片社华盛顿特区政策研究机构"经济创新集团"首席经济学家亚当·奥齐梅克指出，当前人们对AI如此兴奋的部分原因在于，当我们看到某个领域快速进步时，往往会将其投射到未来。但我们常常忘记，技术发展往往呈现间歇性前进的特点。

与所有新技术一样，要预判AI的潜在影响，关键在于理解其运作原理和实际优势。乔治城大学计算机科学助理教授卡尔·纽波特撰文深入浅出地解析了ChatGPT的工作原理（全文仍长达4000余字）。他的结论是：ChatGPT让那些原本思维缜密的人类误判了它的能力上限——当人们阅读其精心构建的文本时，会错误地想象出能创作此类文本所需具备的思维水平。

但ChatGPT并不具备心智。它与搜索引擎的相似度，甚至远超过与最原始大脑的共性。如果我们对其能力感到惊叹，必须记住这些能力并非源于其智能，而是其规模效应的产物。ChatGPT的工程师们几乎将整个开放互联网的文本数据都塞进了它的系统，使其拥有足够的参考资料来重组信息——看似原创思考，实则不然。《纽约客》文章中纽波特博士总结道：“像ChatGPT这样的系统不会创造，只会模仿。”

这听起来完全不像是那种即将获得知觉、决定摆脱烦人人类控制的AI。当机器完成我们曾认为人类专属的任务——无论是下棋获胜还是撰写文章——文化经济领域的普遍趋势是：人类会将自身重新定位到机器远不擅长的领域，并在此过程中提升生产力。

我们早已历经过无数次类似场景。炒作新技术的经济动因从未改变，人类对文明研发投入最新产物的恐惧与追捧亦然。

这并不意味着AI不会带来变革——显然，变革已然发生。

联系克里斯托弗·米姆斯请致信[email protected]

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刊登于2023年4月22日印刷版，标题为《人工智能的秘密历史及未来展望》。