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今天看到“人工智能没有欲望,只有人工智能管理人类社会才能实现大同社会”这句话,想听听大家怎么说? 第1页

  

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人工智能是否有欲望

关于这个问题,其实并不能用人类欲望的概念来评价人工智能。毕竟人工智能「没有那种世俗的欲望」

不过从技术上说,人工智能也是有自己的「欲望」的,而且很具体,那就是损失函数(loss function)。

损失函数(Loss Function)是用来评估模型好坏程度,即预测值f(x)与真实值的不一致程度,通常表示为L(Y, f(x))的一个非负的浮点数。通俗的讲,就是预测和现实的差距。

除了损失函数,还有评价指标。例如准确率Accuracy。但是Accuracy函数本身不可导,所以一般选择一个可导的损失函数,例如交叉熵。有了损失函数,模型才能训练。

太学术化了,作为外行不好理解?我这里打个比方吧:

  • 评价指标:你高考所在省份名次。
  • 模型训练:你在努力刷题,减少你的能力值和考一本需要能力值的差距。
  • 损失函数:你在每次月考和模拟考的分数。

这样好懂了吧。那么考考你,评价指标和损失函数有什么关系呢?答案就显而易见了。简单的说,评价指标指导了损失函数的选择。具体怎么指导?上面那个比喻我再说得详细点吧,如果你是理科生,所以你的损失函数会给理科更高权重,文科权重更低;类似的,如果你是文科生,所以你的损失函数会给文科更高权重,例科权重更低。权重高的科目,复习时间越多。

再举一个例子,带一点技术的,让你对此认识更深些。例如一个医院要开发个AI来诊断患者是否有癌症,平均来说,100位病人里只有一位患癌,如果你选择准确率accuracy来做评价指标,如果这个AI的准确率是99%, 你觉得这个AI是不是很准确?错了!事实上你盲猜大家都没癌症,准确率就是99%,这个数字非常好看,但有什么意义呢?真正需要帮助的癌症病人根本一个都没被检测出来!!!所以在这种情况,准确率并不是合适的评价指标。而评价指标这个东西,就是人的欲望。当人的欲望出现了偏差,自然人工智能的输出结果也会偏差。

看到了吧,我们设计的所谓「无欲望的人工智能」,其实是人类欲望的体现。


当然,有的人会说,损失函数这个说法是机器学习领域的,人工智能不应该局限在机器学习领域。

诚然,这种说法没问题,但现实情况是机器学习依然是核心。不敢说遥远未来的人工智能会如何,但可见的未来,基于机器学习的人工智能依然是主角,即使不是主角,也是绕不过去的组成部分。至于人工智能里的「规则」,「推理」等部分,我们一直都用来管理社会啊。法治不就是基于规则的一种方法吗。从这个角度来说,法律可能也算人工智能的一部分。当然,这样说就有点牵强了,毕竟使用者还是人类而不是计算机。


人工智能管理人类社会才能实现大同社会”?

人工智能能够辅助人类管理社会,但把管理权全部交给人工智能,那是不负责任的。例如在 @lokinko回答里,提到三点,讲得非常透彻:

  1. AI公平性。自带偏见(bias)的数据集导致常规的深度学习模型会在预测、识别、推理等过程出现偏见。
  2. 对抗样本攻击。通过伪造样本可以骗过人工智能模型。
  3. 隐私性。GPT-2被套出大量隐私

除此之外,我还想补充几点:

  • 当对AI对训练集的严重依赖,也会引发有害的回音室效应,系统最后是被自己之前产出的数据所训练的。用现代流行的词语说,就是「信息茧房」。信息茧房不仅仅不会帮助实现社会大同,还会造成社会割裂。关于信息茧房具体能产生(或者产生了)什么危害,可以看看我另一个回答:
  • 现代机器学习严重依赖于大量训练集的精准细节,如果将这样的系统应用于训练过的特定数据集之外的全新问题,就没法用了。例如当年微信这个翻译bug,微信解释到是因为「翻译引擎在翻译一些没有进行过训练的非正式英文词汇时出现误翻,导致部分语句翻译出现问题」

以上观点参考了《如何创造可信的AI》一书第二章,并补充了例子以方便读者理解。

可见,现在的人工智能,别说要管理人类了,人类还得管着它,当它变成人工智障后还得人类来擦屁股。当然,不否认人工智能造福人类的一面,但要管理人类?我可不放心。


总结:没有乌托邦

由于人工智能是人类欲望的体现,而且存在各种问题,所以我认为,「人工智能没有欲望,只有人工智能管理人类社会才能实现大同社会」这句话并不成立。

接下来要开始讲哲学了(开始升华主题)。

其实,不管有没人工智能,我个人是不相信有大同社会这种乌托邦的,毕竟一家人都未必能做到和和气气,又怎么可能要求整个社会能大同呢?毕竟人类还是具有多样性的,欲望又怎么能统一。如果AI会思考,它一定会觉得:

「人类的悲欢并不相通,我(人工智能)只觉得他们吵闹」

当然,我们可以有一个好的愿景并为之努力(这是我们人生的目标函数),但我们也必须知道,这个愿景我们能持续接近,但永远无法达到。就好像机器学习里的损失函数,模型会通过反向传播来一步步最小化它,但模型很难把损失函数值降至0,如果真降至0了,那就是过拟合(overfit)了。所谓过拟合,简单就是表面上分数完美,但评判对象变换了,分数会骤降。损失函数值为0的模型是脆弱的,同样,完美无暇的世界也是脆弱的,脆弱到甚至不曾出现过一秒钟,因为世界实在变化太快了。


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现有人工智能的 Fairness(公平性)本来就是一个很大的议题,

人工智能顶级会议(ICML、NeurIPS等)都专门进行了AI公平性研究的讨论。

当我们训练模型时要使用大量数据,

那么这些数据本身就会存在一定的分布特征,例如:

我们所用的训练数据中性别比例、年龄段、种族等属性会不可避免地出现差异[1]

又或者数据采样中无意或有意地引入了偏见,

在美国和南美的医院分别收集5万条医疗数据,对比发现美国的病人存活率更高(医疗条件和经济条件影响),因此当模型预测黑人的存活几率时会显著低于白人。

由于这些自带偏见(bias)的数据集,

常规的深度学习模型会在预测、识别、推理等过程出现性能不一样的情况。

---------------------------

此外,要实现人工智能管理社会,还要保证不会被恶意攻击[2]

因为,人工智能很好骗的!

这种技术叫做对抗攻击(Adversarial Attack),通过程序给图片加上一副眼镜架;给熊猫加上一些人工根本发现不了的干扰;给路标涂涂改改就能轻易骗过人工智能的识别。

想想未来你家里的门禁用人脸识别,结果人家戴个眼镜就能随意进出你家门;

在你家附近的路标上涂涂画画,自动驾驶的汽车就使足马力往墙上撞;

......

除开这种骗过模型的attack以外,另外还有一种针对人工智能的研究 backdoor attack[3]

就是在人工智能训练过程中插入“后门”,就像催眠小说里那样,

当你含有某些 backdoor key 的关键词后,就能绕过或者屏蔽掉人工智能的检测。

人工智能如果在管理人类社会中被植入了这样的“后门”后果更是不堪设想。

此外,机器学习过程中会出现对长尾数据的过拟合,特别是一些独特的数据组合会形成“记忆”,导致当触发某些词后,它会按照“记忆”给出对应的信息,从而被“骗”出训练集里的隐私数据信息。

用户通过攻击手段从人工智能里套出别人用户的数据样本[4],导致不同程度的隐私问题。

在审视人工智能本身的时候,我们很难发现它们具有哪些奇怪的地方被动了手脚,其中蕴含着巨大的风险,在未解决它们的 公平性、安全性、隐私性和可解释性 等关键问题前,还不能以其为主要管理手段。


世上没有绝对的公平。

参考

  1. ^Joy Buolamwini, Timnit Gebru. Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification http://proceedings.mlr.press/v81/buolamwini18a/buolamwini18a.pdf
  2. ^Shilin Qiu, Qihe Liu, Shijie Zhou and Chunjiang Wu. Review of Artificial Intelligence Adversarial Attack and Defense Technologies https://www.mdpi.com/2076-3417/9/5/909
  3. ^Yansong Gao, Bao Gia Doan, Zhi Zhang, et.al. Backdoor Attacks and Countermeasures on Deep Learning: A Comprehensive Review https://arxiv.org/pdf/2007.10760.pdf
  4. ^Ligeng Zhu, Song Han. Deep Leakage from Gradient https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-63076-8_2



  

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