過去一年注定會(huì)成為人類歷史的重要章節(jié)—在經(jīng)歷了信息爆炸和信息過剩之后,“語言失控的時(shí)代”到來了。準(zhǔn)確地說是人類失去了對語言的控制。年初GPT 新版本發(fā)布時(shí),簡短的介紹最后有一句憂心忡忡的話:“人類已經(jīng)難以分辨出大模型撰寫的新聞?!钡侥甑祝墒饺斯ぶ悄埽ˋIGC)產(chǎn)生的語言文字已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越新聞內(nèi)容,變得無處不在、難以統(tǒng)計(jì)。
要說明一點(diǎn):失控并非一定導(dǎo)致災(zāi)難,更重要的是看能否適應(yīng)這種變化。就像人類未曾能夠控制微小尺度間病毒的來去,也從來無法擺脫宇宙尺度上天體的運(yùn)行,我們只是適應(yīng)了這些規(guī)律。同樣,生成式人工智能雖然還在誕生的早期,但是它讓我們窺見一種可能:人類也許從來不是語言唯一的主人,而只是臨時(shí)看護(hù)了它的成長。要理解這一點(diǎn),首先要思考一個(gè)問題:機(jī)器能否真正習(xí)得語言?
回到18 年前的冬天,在英國牛津北郊的學(xué)生宿舍里,我在一臺(tái)二手的ThinkPad 上處理著導(dǎo)師購買的33萬篇《紐約時(shí)報(bào)》語料,試圖通過機(jī)器學(xué)習(xí)讓算法能夠生成新聞背景。那一年,俄羅斯的“庫爾斯克號(hào)”核潛艇發(fā)生事故,沉入了海底。我立刻做了實(shí)驗(yàn),發(fā)現(xiàn)算法對潛艇災(zāi)難的歸納與媒體報(bào)道高度相似。
我的導(dǎo)師是后來DeepMind 的研究成員之一,他提醒我:實(shí)驗(yàn)的成功可能緣于新聞文體的特殊性,而并非算法。這也加深了我的疑惑:我們似乎總是在存量信息中尋找規(guī)律,例如“新聞第一段總是存在各種事實(shí)要素”等。這似乎是在靠經(jīng)驗(yàn)和概率提升運(yùn)氣,而并非真正讓機(jī)器學(xué)會(huì)語言。這其中涉及到的專業(yè)叫“自然語言處理”。當(dāng)時(shí)在同一間公寓里,另一位學(xué)者在研究“二語習(xí)得”,也就是人類如何學(xué)習(xí)母語之外的第二外語。我們交談之后,感覺兩門學(xué)科有相似之處,也存在類似的問題。
最近,在和獵豹移動(dòng)董事長兼首席執(zhí)行官傅盛的對話中,他忽然讓我理解了這種聯(lián)系。傅盛的觀點(diǎn)是:之前的機(jī)器學(xué)習(xí)更像二語習(xí)得,而今天的生成式人工智能則接近母語學(xué)習(xí)。簡單理解:人類學(xué)習(xí)第二外語學(xué)習(xí)必須“錨定”一種母語,是一種關(guān)聯(lián)經(jīng)驗(yàn)的過程。作為對比,母語的習(xí)得則是人腦“沉浸”于客觀世界后獲得的整體印象,其過程更為“神秘且偉大”。
生成式人工智能的顛覆性在于:硅基智能一次性地完成了沉浸式的母語習(xí)得,而且接受了人類現(xiàn)存的上百種語言,以及語言所承載的人類知識(shí)和信息的總和。這種過程究竟創(chuàng)造了一個(gè)什么樣的事物,我們還在試圖理解,但是可以肯定其能量遠(yuǎn)超我們的想象。舉個(gè)例子,最近讀到一段質(zhì)量不高的文字,講述了亞馬遜創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯和一位Kindle 早期設(shè)計(jì)師之間的恩恩怨怨。英文存在大量模糊的語言和跳躍的邏輯。我嘗試用一個(gè)國產(chǎn)大模型來翻譯這段話。結(jié)果發(fā)現(xiàn)人工智能不僅完成了英譯中,還補(bǔ)上了一些原文缺失的背景和邏輯關(guān)系,比如這位設(shè)計(jì)師離職后的故事。這種跨語言文化、深入到事件背景的梳理恰恰就是以前人類編輯的工作。現(xiàn)在,機(jī)器不僅完成了文字創(chuàng)作,而且在速度和質(zhì)量上遠(yuǎn)超人類。
這個(gè)大模型是中國90 后的人工智能天才楊植麟開發(fā)的“月之暗面”。很顯然,暫且忽略機(jī)器是否有“意識(shí)”和“情感”這些問題,人工智能至少已經(jīng)從錨定人類的認(rèn)知框架,跨越到了“母語學(xué)習(xí)”,直接認(rèn)識(shí)了客觀世界。試想一下,未來它們將會(huì)取代多少人類的腦力勞動(dòng)?發(fā)刊前,我做了一個(gè)實(shí)驗(yàn),讓“月之暗面”閱讀了兩篇中英文的年度盤點(diǎn),請它摘引一句對人類最有啟示的話。它選擇了拼多多創(chuàng)始人黃崢的一句意味深長的直接引語:“簡單和常識(shí)的力量是無窮的?!边^
章勱聞
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