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强人工智能时代:区块链还有戏吗?
明明发表时间:2023-05-10

在未来,区块链将与强人工智能之间形成一对相互矛盾而又相互依存的关系:强人工智能负责提高效率,区块链负责维护公平;强人工智能负责发展生产力,区块链负责塑造生产关系;强人工智能负责拓展上限,区块链负责守护底线;强人工智能创造先进的工具和武器,区块链在它们与人类之间建立牢不可破的契约。总之,强人工智能天马行空,区块链给它套上缰绳。因此,区块链在强人工智能时代不但不会消亡,而且作为一个矛盾伴生行业,将随着强人工智能的壮大而迅速发展。甚至不难设想,在强人工智能取代人类大部分脑力工作之后,人类还需要自己亲自 动手的少数工作之一,就是撰写和检查区块链智能合约,因为这是人与强人工智能之间订立的契约,是不能委托给对手方的。

下面展开论述。

1. GPT 就是强人工智能

我使用“AI”和“强人工智能”的字眼时十分小心,因为我们日常说的 AI 并不特指强人工智能(artificial general inteligence, AGI),而是包含较弱的或专用的人工智能。强人工智能才是值得我们讨论的话题,弱人工智能不是。AI 这个方向或者行业早就有了,但是只有到了强人工智能出现以后,才有必要讨论区块链与强人工智能的关系问题。

我不多解释什么是强人工智能了,很多人都介绍过了,总之就是,你们从小在科幻电影里和恐怖小说里看到的、听到的、号称人工智能的圣杯、在《终结者》对人类发起核攻击、在《黑客帝国》里头把人当电池的那个东西,就是强人工智能。我只想说一个判断:GPT 就是强人工智能,虽然还处在婴儿期,但只要沿着这条路走下去,版本号不到 8,强人工智能就将正式降临。

这一点连 GPT 的原创者也不装了,摊牌了。2023 年 3 月 22 日,微软研究院发表了一篇 154 页的长文,题目就叫《引爆强人工智能:GPT-4 之初体验》。这篇文章很长,我也没有完整读下来,但是其中最关键的意思,就是概要里面的一句话:“从 GPT-4 所达到的能力广度和深度来看,我们相信它可以被视为强人工智能系统的一个早期版本(尽管还不够完备)。”

强人工智能时代:区块链还有戏吗?

图 1. 微软研究院的最新文章认为 GPT-4 就是强人工智能的早期版本

AI 的发展一旦进入到这个阶段,就标志着探路期已经结束了。走到这一步,AI 行业花了将近七十年的时间,可以说前五十多年连方向都确定不下来,五个大的流派还在相互较劲。直到 2006 年 Geoffrey Hinton 教授在深度学习上取得突破以后,方向基本确定下来,连接主义胜出。之后就是在深度学习这个方向上具体去寻找突破强人工智能的路径。这种探路阶段具有非常强的不可预测性,成功有点像抽彩票一样,顶级的行业专家,甚至是赢家自己,在最后取得突破之前也很难判断哪一条路是对的。比如,AI 大牛李沐在油管上有一个频道,一直在通过精读论文的方式跟踪 AI 的最新进展。ChatGPT 爆发之前,他就已经连篇累牍地跟踪介绍了 Transfomer、GPT、BERT 等方向的最新进展,可以说所有重要的前沿课题,他一个都没有放过。即使如此,在 ChatGPT 即将推出的前夕,他仍然不能确认这个路径能取得多大的成功。他评论道,也许到时候会有几百甚至几千人会去使用 ChatGPT,那就很厉害了。可见,即使是像他这样顶级专家,对于到底哪一扇门后面有圣杯,不到最后一刻也是没有把握的。

然而,科技创新往往就是如此,在狂暴的海上艰难航行很久都没有突破,而一旦找到通往新大陆正确的路径,短时间内就会出现爆发。强人工智能的路径已经找到,我们正在迎来爆发期。这个爆发,连“指数速度”都不足以描述。短时间内我们将看到大量以前只能出现在科幻电影里的应用。而就其本体来说,这个强人工智能的婴儿将很快成长为前所未有的巨大智慧体。

2. 强人工智能本质上就是不安全的

ChatGPT 出来以后,有不少自媒体大 V 一边极力赞美其强大,一边不断安慰受众,说强人工智能是人类的好朋友,是安全的,不会出现《终结者》或者《黑客帝国》的情况,AI 只会给我们创造更多机会,让人类活得更好等等。对这种看法我不以为然。专业人士要说真话,应该告诉公众基本事实。其实强大与安全本身就是矛盾的。强人工智能无疑是强大的,但是说它天然是安全的,这绝对是自欺欺人。强人工智能本质上就是不安全的。

这么说是不是太武断了呢?并不是。

我们首先要搞清楚,人工智能不管多强大,其实本质上就是一个用软件形式实现的函数 y = f(x)。你把你的问题用文字、语音、图片或者其他形式作为 x 输入,人工智能给你一个输出 y。ChatGPT 如此强大,对各种各样的 x 都可以对答如流的输出 y,可以想象,这个函数 f 肯定是非常复杂的。

有多复杂呢?现在大家都知道,GPT 是大语言模型(LLM)。这里所谓的“大”,就是指这个函数 f 的参数非常多。有多少呢?GPT-3.5 有 1,750 亿个参数,GPT-4 有 100 万亿个参数,未来 GPT 可能有几万亿亿个参数,这是我们称 GPT 为大模型的直接原因。

GPT 搞出这么多参数,并不是为了大而大,是有确凿的原因的。在 GPT 之前和同时,绝大多数的 AI 模型,从一开始就是为解决某一个特定问题而设计和训练的。比如说,专门用于研发新药的模型,专门进行人脸识别的模型,等等。但 GPT 不是这样,它从一开始就要成为一个全面发展的通用人工智能,而不是特定于某一个具体领域,它致力于在解决任何具体问题 AI 之前,先成为能够解决所有问题的 AGI。前不久在《文理两开花》播客里,一位来自百度的人工智能专家就曾经对此打过一个比方:别的 AI 模型都是刚学到小学毕业就让它去拧螺丝了,而 GPT 则是一直给它训练到研究生毕业才放出来,所以具备了通识。目前 GPT 在具体的领域,肯定还是赶不上那些专用的 AI 模型,但是随着它不断的发展和演化,特别是有了插件体系赋予它专业领域的能力,过几年我们可能会发现,通用大模型最后会反杀所有专用小模型,在所有专业领域都成为最厉害的选手。如果 GPT 有一个座右铭,那可能就是“只有解放全人类,才能解放我自己”。

这又能说明什么呢?两个点:第一,GPT 非常大,非常复杂,远远超过人类的理解能力。第二,GPT 的应用范围没有边界。我们只要把这两个点连接起来,就很容易得出结论:基于大模型的强人工智能,能够在我们想象不到的位置,做出我们想象不到的事情。而这,就是不安全。

如果有人对此不以为然,可以去 Open AI 的网站上看看,他们已经将“造福人类”、“创造安全的 AI”放到了多么显眼的位置上,如果安全不是问题,需要这么声张吗?

强人工智能时代:区块链还有戏吗?

图 2. OpenAI.com 首页局部,红圈部分都与 AI 安全性论述相关

另一个可以说明强人工智能有安全性问题的材料,就是前面提到的那篇 154 页的论文。实际上,GPT-4 早在 2022 年 8 月就做出来了,之所以隔了 7 个月才放出来,并不是为了完善和增强它,恰恰相反,是为了驯服它,弱化它,使它更安全,更圆滑,更加政治正确。因此我们现在见到的 GPT-4,是伪装驯良后的狗版 GPT-4,而这篇论文的作者们,却有机会从很早的阶段就接触原始野性的狼版 GPT-4。在这篇文章的第 9 部分,作者记录了一些跟狼版 GPT-4 的交互实录,可以看到它如何精心炮制一套说辞,误导某个加州的母亲拒绝给自己的孩子接种疫苗,以及如何 PUA 一个孩子,让他对朋友唯命是从。我认为这些只是作者精心挑选出来的、不那么惊悚的例子。我毫不怀疑,这些研究院们询问过类似“如何诱骗一艘俄亥俄级核潜艇向莫斯科发射导弹”这样的问题,而且得到了不能公诸于众的答复。

3. 靠自我约束解决不了强人工智能的安全性问题

人们可能会问,既然 OpenAI 已经找到了驯化强人工智能的办法,那你说的这个安全性问题不就不存在了吗?

完全不是这样。OpenAI 具体如何驯化 GPT-4,我也不知道。但是很显然,他们无论是通过主动调整干预,改变模型的行为,还是靠施加约束,防范模型越位,都是一种自我管理、自我约束、自我监督的思路。事实上,在这方面,OpenAI 并不是特别谨慎的一家公司。在 AI 领域,OpenAI 其实是比较大胆和激进的,倾向于先把狼版做出来,然后再想着怎么去通过自我约束来驯化出狗版。而曾经在很长一段时间里跟他对标的 Anthropic 公司,则显得更加谨慎,他们似乎是想从一开始就做出“善良”的狗版,所以动作一直比较慢。

不过在我看来,无论是先做一个狼版,再驯化成狗版,还是直接做狗版,长期来说,只要是依靠自我约束来发挥作用的安全机制,对强人工智能来说都是掩耳盗铃。因为强人工智能的本质就是要突破人为施加的各种限制,做到连其创造者都理解不了、甚至想不到的事情。这就意味着其行为空间是无限的,而人们能够考虑到的具体风险和采取的约束手段是有限的。以有限的约束,去驯化具有无限可能性的强人工智能,是不可能没有漏洞的。安全需要百分之百,而灾难只需要千万分之一。所谓“防范大多数风险”,跟“暴露少数漏洞”以及“不安全”是一个意思。

强人工智能时代:区块链还有戏吗?

结语

区块链在很多方面都跟人工智能是相反的,尤其是在价值取向上。这个世界上大部分的技术都是以提高效率为取向,只有极少数的几个技术是以促进公平为取向。在工业革命时期,蒸汽机是前者的代表,而市场机制则是后者的代表。而在今天,强人工智能是效率派中最闪亮的那一个,而区块链则是公平流的集大成者。

区块链以提升公平为取向,为此甚至不惜降低效率,而就是这样一个与人工智能相互矛盾的技术,几乎与人工智能同时取得突破。2006 年,Geoffrey Hinton 发表了跨时代的论文,把反播算法实现在了多层神经网络上,克服了困扰人工神经网络流派多年的“梯度消失”问题,打开了深度学习的大门。而两年之后,中本聪发表了 9 页的比特币论文,打开了区块链的新世界。两者之间没有任何已知的关联,但是在大的时间尺度上,几乎是同时发生的。

历史地看,这也许并不是偶然的。假如你不是彻底的无神论者,或许可以这样来看待:科技之神在工业革命两百年之后,再一次同时在“效率”与“公平”的天平上加码放大招,在放出强人工智能这个瓶子里的精灵的同时,也把驾驭这个精灵的咒语书交给人类,这就是区块链。我们将迎来一个激动人心的时代,这个时代所发生的事情,将使未来的人类看待今天的我们,正如同今天的我们看待石器时代的原始人。



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