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张伟安排好小吴的工作后,就开始讲真正的正事了。
张伟并没有坐下,而是走到了会议室前方的白板旁。
拿起马克笔,写下四个大字:智慧茧房。
“小马,”
张伟转身,目光落在ai团队负责人身上,“我们之前把‘分身’做到了8812的水平,这是一个了不起的成就。
但为什么它冲到8812之后,进步越来越缓慢,甚至是如何优化,它的智能都仿佛处于一种停滞的状态了。
特别在某些需要‘灵光乍现’的创造性决策上,始终无法突破那最后的屏障?为什么它能够完美复刻我的知识和六边形认知模型,却永远无法‘主动’创造出一个超越我现有认知的思维模型或答案?”
团队成员们听张伟这么一连串的问题抛出,完全的面面相觑,一阵懵逼。
数据工程师小朱犹豫着开口:“伟哥,是不是我们喂给分身的数据量还不够?或者……我们模型的参数规模还需要再提升一个量级?”
张伟缓缓摇头,眼神锐利。
“不,问题的根源不在‘多’。”
张伟的声音沉稳而清晰,“无论我们的transforr模型堆叠到多大,它本质上,依然是在拟合一个已知的分布——即人类用自然语言所构建和记录的全部知识的总和。
它在复制和重组,却没有生成全新的知识。
它的天花板,从诞生之初就注定了,那就是‘人类当下所有知识的总和’。
它自己,永远无法‘跳出’这个总和的上限。”
张伟顿了顿,让这个结论在每个人心中沉淀,然后继续深入剖析现有ai的“思维结构”
:“你们想过没有,人类历史上那些颠覆性的突破,哥白尼、爱因斯坦,往往源于一种‘错误’的勇气?敢于在主流认定的‘最优答案’之外,踏上一条无人走过的、看似荒谬的‘非最优路径’。
但我们的ai分身没有这种‘犯错’的机制,它的核心驱动力是‘解析我们的意图’、‘满足我们的预期’,永远趋向于给出现有知识框架下,最安全、最符合逻辑、最‘正确’的答案。
于是,它失去了创造中最关键的那个要素——意外。”
小吴喃喃低语,声音轻得几乎听不见:“这听起来……像一个无比完美的笼子。”
张伟嘴角露出一个复杂的笑容,既有洞察的锐利,也有一丝无奈的坦然:“说得对,小吴。
这就是我所说的‘智慧茧房’。
我们,包括我们创造的‘分身’,都可能被这个看似无所不能的工具,圈养在了当下智慧的极限里。”
说完,张伟抬手在“智慧茧房”
四个字边上,写下了新的四个字:符号茧房。
“如果说,‘智慧茧房’是人类被自己创造的工具圈养。
那么‘符号茧房’,就是ai被人类的语言文字所圈养。”
小马眉头紧锁,身体不自觉地前倾,这是他陷入深度思考的标志。
张伟举例:“ai理解‘山’这个概念,它理解的不是那座由岩石、土壤、植被构成的实体,而是‘山’这个文字符号,与‘高’、‘峰’、‘云’、‘攀登’等其他文字符号之间的统计关联和共现概率。
它从未真正‘看见’过山,更未曾感受过山风拂面,因此ai更不不知道什么是‘山’。”
小朱忍不住插话,带着求证的语气:“可是伟哥,现在的多模态模型已经能根据文字描述,生成非常逼真的山的图片了啊?”
张伟笑了,是一种洞悉本质后的了然。
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