当AI开始炼蛊，我们离那个科幻未来还有多远？

最近朋友圈里，科技媒体的头条总被那几个词刷屏：“千亿参数”、“万亿token”、“算力竞赛”，点进去一看，讲的都是那些科技巨头们又在鼓捣什么新的“大型AI训练模型”，说真的，每次看到这些新闻，我都有种复杂的感受，确实觉得挺酷，技术跑得真快；心里又隐隐犯嘀咕：这玩意儿,到底要把我们带向哪儿？

咱们先别被那些唬人的专业名词吓到，所谓“大型AI训练模型”，你可以把它想象成一个胃口超级大、学习能力惊人的“数字大脑”，它不像我们小时候学下棋，得一步步背棋谱，它是被扔进一个由互联网海量文本、图片、代码甚至视频构成的“信息海洋”里，自己扑腾，自己找规律，你给它看足够多的猫图片和“猫”这个字，它自己就能琢磨出“猫”是啥；你让它读遍GitHub上的代码，它就能学着写出还能跑的程式，它的“大”，就体现在这个“海洋”的规模，以及它内部那复杂到人类难以直观理解的“神经网络”结构上。

这听起来简直是科幻照进现实，对吧？但现实往往比理想骨感，这些模型的训练，可不是在咱们的笔记本电脑上敲敲代码就能完成的，那是一场对算力的极致“挥霍”，需要成千上万个顶级GPU（图形处理器）连在一起，日夜不停地运转，电费账单长得吓人，有报道说，训练某些顶尖大模型消耗的电力，堪比一个小型城市，所以你看，这不仅仅是技术的比拼，更是财力、能源和基础设施的硬核较量，巨头们在这条赛道上狂奔，某种程度上,也是在修筑高高的技术壁垒。

砸了这么多钱和电，搞出来的东西到底有多神？说实话，效果确实震撼，写诗、作画、编程、对话，样样都能来点，而且水平常常高得让人一愣一愣的，我试用过一些基于大模型的工具，让它帮我润色一段生硬的文案，或者给一段代码找找bug，很多时候它都能给出像模像样的建议,效率提升是实实在在的。

但问题也恰恰出在这里，它太“像模像样”了，以至于很多人开始产生一种危险的错觉：它真的“理解”了，它更像一个世界上最顶级的“概率猜谜大师”，它是基于它“吞”下去的所有数据，计算出在某种语境下，下一个最可能出现的词、最可能匹配的图片是什么，它没有欲望，没有情感，没有对世界真实的体验，它生成的关于“夕阳温暖”的优美句子，并不是因为它被美景感动，而是因为它统计发现“温暖”这个词高频地和“夕阳”出现在一起，这种本质，决定了它的两大“命门”。

第一，是“胡言乱语”与“一本正经地胡说八道”，因为它追求的是概率上的合理，而非事实上的正确，它可能会非常自信地给你编造一个根本不存在的历史事件，或者引用一个子虚乌有的学术论文，这东西，外行一眼看去煞有介事，内行仔细一瞧漏洞百出，但对一知半解的人来说,迷惑性极强。

第二，是“偏见放大镜”，它学习的“海洋”，就是我们人类创造的互联网，而这个网络上，充斥着各种偏见、歧视、不实信息和极端观点，模型在学习时，可没有道德判断能力，它会照单全收，并在生成内容时，将这些偏见以更隐蔽、更“统计合理”的方式再现出来，这不是它“学坏了”，而是它太“忠实”地反映了我们人类世界的嘈杂与不堪。

当我们谈论这些大型模型时，兴奋之余，必须保持一份清醒的冷感，它们不是“智慧”的诞生，而是“能力”的飞跃，它们是我们手中前所未有的强大工具，但也可能是映出我们自身缺陷的镜子,甚至是不知何时会踩空的陷阱。

作为普通人，我们该怎么办？我觉得，首先得祛魅，别把它当神，也别把它当洪水猛兽，它就是工具，像电、像互联网一样，深刻但可控，得提升自己的“鉴别力肌肉”，在AI生成内容泛滥的时代，批判性思维和信息溯源能力，将比任何时候都更珍贵，或许我们可以多一点点“人文关怀”的视角，在技术高歌猛进的时候，多问问：这技术是否普惠？是否加剧了不平等？它的能源消耗,我们这颗星球能否承受？

未来的某一天，我们或许会习惯身边有一个这样的“数字大脑”协助我们思考和工作，但我希望，到那时，决定方向的，仍然是我们人类自己的价值观、同理心和对于真善美的追求，技术跑得再快，也别弄丢了我们之所以为人的那点“灵魂”，这场“炼蛊”式的竞赛，炼出的最终应该是服务于人的工具，而不是反过来，让我们迷失在工具自己编织的、庞大而精致的幻觉里。

路还长，咱们边走边看,也边走边想。

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