给AI变革泼一盆冷水

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原文链接：https://zhengdongwang.com/2023/06/27/why-transformative-ai-is-really-really-hard-to-achieve.html

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前言

这边的「AI 变革」指的是当 AI 技术发展后，对整个社会、经济、文化产生了颠覆性的影响。

文章分 3 个重点：

• 变革，受限于最困难的技术上

• 技术本身只是变革的一个因素，还需要社会制度、规范、重组等因素配合

• 不应该过度投注某一领域，而是各个领域的创新都要关注

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变革，受限于最困难的技术上

作者对于 AI 变革提出一个更具体的定义：

「一个在所有具有经济价值的任务上，能够达成或超越人类水平的系统」

作者用一个更具体的目标说明，那就是强大的 AI 有朝一日可以执行所有生产力相关的思考与物理劳动。

而且透过模型预测，每年的 GDP 成长至少会大于 3%。

但泼冷水的时候到了，社会发展就像一个木桶能装多少水一样，取决于最短的那个板子，也就是经济学家 William Baumol 在 1960 年代首次指出的那样，不平衡的生产力成长可能受到最弱行业的限制。

内文提到一个非常直白的例子就是，就算提高了 100 倍的写作效率，可能也只会让经济成长 2 倍。

劳动密集型产业（例如医疗、建筑等）的生产力无法大幅改变，才是整体社会总体经济缓慢的原因，也就是刚刚说的木桶短板影响经济。

但是部分行业生产力提升，带动薪资的上涨，却会影响这些劳动密集型产业的薪资及成本，这边引出了另一个效应，叫做鲍莫尔现象（Baumol effect ）。

简单来说，鲍莫尔现象就是在描述即使某些行业的生产力没有显著增加，但是由于其他行业工资的上升（因为生产力上升），导致它们的工资和成本也必须增加的现象。

还有个专门的图如下：

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技术障碍

纵使 AI 的某些领域看似快速发展，但仍然存在重大的技术障碍。

虽然现在语言模型进步的程度一度让人觉得 AI 是不是有意识了，但是你知道吗，要机器人系好鞋带都是一件非常困难的事情。

在 AI 这个领域，一直有一件很吊诡的事，那就是『困难的问题很容易，而容易的问题却很困难』。

这说明我们不能过度乐观地认为 AI 一定可以自动化所有任务，AI 领域中容易和困难的问题可能与直觉相反，我们不能假设所有问题都可以被轻松解决。

如果社会经济要有极大幅度的成长，实体机器人操控这个领域一定要有足够的进展。

而这仅仅只是其中一个技术障碍，文中还有提到其它的技术障碍。

而且，目前解决上述技术障碍的方法并不足够用，硬体设备也将达到极限，要把计算能力再往上扩大一个数量级，就必须再花费数千亿美元。

训练资料这块，Villalobos 等人也警告说，高品质的语言资料可能在 2026 年用尽。该团队提出了资料效率和合成资料作为解决办法，但到目前为止，这些解决方案都还远远不够完善。

SemiAnalysis 在《AI 砖墙——对于扩大密集 Transformer 模型的实际限制，以及 GPT 4 如何突破》提到，每增加一个量级的参数，需要付出的成本。

另一方面，对齐问题也是一大头痛点，白话文来说就是『人类限制自己』。

光是要统一人类共同的价值观就是一件非常困难的事，所以在对齐问题解决之前，人类都不可能被完全取代，因为长期看来，最佳的 AI 技术仍是专家参与并提供主张人类的价值观资料。

再来则是隐性知识。你会骑机车，但你知道机车的运作原理吗？

人类知识很大一部分是隐性、未被记录且分散的。很多时候我们在做判断依赖的是多年经验累积的直觉及感觉，这些直觉性的知识很可能是无法衡量的因素。

正因为隐性知识如此重要，所以需要让 AI 在现实世界中来实践学习！

补充说明：

AGI（通用人工智慧）在过去其实就是用 AI 来称呼，但是 AI 这个词逐渐被用来描述各种没有关联的电脑程式，像是搜寻引擎、聊天机器人等。

为了重新能提到真正的人工智慧，人们在「AI」中加了一个「G」(General，通用的)成为「AGI」。

但现在看来，AGI 反而只是暗示着一种更聪明的聊天机器人而已。

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社会和经济障碍

即使技术上的 AI 持续进展，社会和经济上的障碍仍可能会限制其影响力。

历史上，经济转型几乎是一个偶然性的过程。许多因素必须同时出现，而不是一个因素压倒其他一切。

单一的技术，无论其多么先进，只有在制度允许其被采纳、鼓励其广泛应用，并允许社会大规模地围绕新技术进行重组时，才真正具有意义。

换句话说，技术本身不足以带来变革。它需要得到相应的制度和社会支持，才能真正发挥其潜力和带来影响。例如，电动车技术再先进，如果没有政府的政策支持和公众的接受，它就难以在市场上得到广泛的应用。

所以，AI 可能无法准确自动化最需要被自动化的领域。

Callum Williams 提供了具体直观的例子：

• 尽管有技术可以部分或完全替代，但伦敦地铁的司机的薪水仍接近国家中位数的两倍。

• 政府机构一次又一次地要求你填写纸质表格来提供个人信息。

• 在 AI 技术发展的全球中心——旧金山，高峰时段仍然有真人警察来指挥交通。

马克·安德里森（美国最著名的科技投资人，乐观看待科技发展）说道：

『我什至认为标准的论点都不需要...人工智慧已经在大部分经济领域是非法的，而且将在几乎所有经济领域都是非法的。』

当然这个非法并非违反法律的意思，而是类似上图这个伦敦火车司机自动化受到的社会或经济因素影响。

只要违反了社会风俗或政治走向，即”非法”。

虽然 AI 技术很厉害，但在很多行业里，因为有一堆法律和规定，所以 AI 没办法随便用。

像是在医疗、开车或银行业，因为涉及到人的安全和隐私，所以政府会特别小心，不让新技术随便上路。

另一方面来看，OpenAI 的经济学家估计，大约有「19%的工作中至少有 50%的任务会受到 GPT-4 及其可能建立的各种应用的影响」。

但我们可以从另一个角度来看这个问题。

这是不是意味着超过 80% 的工人只有不到 50%的任务会受到影响呢？这距离完全自动化还有非常大的距离。

而且他们的研究方法还显示，在那些需要高度可靠性的领域，这些任务在一段时间内仍然不会受到影响。

简单来说，尽管 GPT-4 具有很大的潜力，但大多数工人的工作任务仍然不会受到太大的影响，尤其是在那些需要高度可靠性的领域。

现代经济中，很多产品和服务都具有强烈的社会和文化属性，它们不只是满足我们的基本需求，还与我们的情感、价值观和社会互动深深相连。

所以即使 AI 可以自动化全部生产，人类仍然必须积极参与商业、政治和社会，以确定人们希望社会走向何方。

人类在社会协作和决策中的作用仍旧不可或缺，AI 并无法独立决定社会的发展方向。

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结语：面对这些困难时，如何思考 AI

• 仍然对 AI 保持希望，毕竟它还是有非常大的潜力

• 正如本文概述的，要实现广泛的经济变革影响，有许多困难障碍。这些障碍需要视为整体一起考虑，只解决其中的一些问题可能不够。

• 即使我们开发出高度智能的机器，也远远不足以实现整个研发甚至整个经济的自动化。要建立能解决其他一切问题的智能，可能需要先解决那些其他一切问题。

• AI 最明显的风险可能是本身强大技术的风险。AI 如果成为一个自主、不受控制和难以理解的存在，在经济变革实现将会更困难。请记得，AI 最迫切的风险是那些已经存在或在不久的将来可能发生的问题，如偏见和误用。

• 不要过度依赖某一领域的进步，应广泛关注各领域的创新和社会难题

本文由知识仓鼠深度阅读后，重新撰写并以白话的形式呈现，去除过于复杂繁琐难懂的资讯，并加入语言模型辅助说明部分知识。

原文始发于微信公众号（我不是Hacker）：给AI变革泼一盆“冷水”