到目前為止，我們中的許多人可能已經熟悉了人工智慧的炒作。人工智慧將使藝術家多餘！人工智慧可以做到實驗室實驗！人工智慧將結束悲傷！

即使按照這些標準，OpenAI 執行長 Sam Altman 本週在其個人網站上發布的最新聲明似乎也非常誇張。我們正處於“智慧時代他宣稱，由“超級智能”提供動力，可能只有“幾千天”的時間。

奧特曼和他的公司正在努力從投資者籌集數十億美元和建置前所未有的龐大資料中心向美國政府，同時裁減關鍵人員和放棄其非營利根源給予奧特曼一部分所有權——可以從炒作中獲益匪淺。

然而，即使拋開這些動機，奧特曼預測背後的一些假設也值得一看。經過仔細觀察，他們揭示了人工智慧最大啦啦隊的世界觀以及他們思維中的盲點。

蒸汽機的思想？

奧特曼將他的奇妙預言建立在兩段人類歷史的基礎上：

“隨著時間的推移，人們的能力顯著增強；我們現在已經可以完成我們的前輩認為不可能的事情。”

這是一個在人類智慧的推動下，朝著單一方向取得徹底進步的故事。奧特曼透露，科學技術的累積發現和發明引導我們找到了電腦晶片，不可避免地導致了人工智慧，人工智慧將帶領我們走完通往未來的道路。這種觀點在很大程度上歸功於未來主義的願景奇異主義移動。

這樣的故事簡單得誘人。如果人類智慧已經將我們推向了更高的高度，那麼我們很難不得出這樣的結論：更好、更快的人工智慧將推動進步走得更遠、更高。

這是一個古老的夢想。在 1820 年代，當查爾斯·巴貝奇 (Charles Babbage) 看到蒸氣機 徹底改變人類的體力勞動在英國的工業革命中，他開始想像建造類似的機器來實現腦力勞動的自動化。巴貝奇的“分析引擎「雖然從未建成，但人類的最終成就將需要機械化思想本身的觀念一直存在。

根據奧特曼的說法，我們現在（幾乎）已經到達那個山頂了。

深度學習確實有效，但為了什麼？

奧特曼說，我們如此接近輝煌的未來的原因很簡單，“深度學習奏效了。”

深度學習是一種特殊的機器學習，涉及人工神經網絡，大致受到生物神經系統的啟發。它在某些領域確實取得了令人驚訝的成功：深度學習是已被證明擅長的模型的背後支持者。以或多或少連貫的方式將單字串在一起，在生成漂亮的圖片和影片，甚至為一些問題的解決方案做出貢獻科學問題。

所以深度學習的貢獻並非微不足道。它們可能會產生重大的社會和經濟影響（正面和負面）。

但深度學習僅適用於有限的問題。奧特曼知道這一點：“人類發現了一種演算法，可以真正真正學習任何數據分佈（或真正產生任何數據分佈的潛在‘規則’）。”

這就是深度學習的作用——這就是它的工作原理。這很重要，而且它是一種可以應用於各個領域的技術，但這遠遠不是唯一存在的問題。

並不是每個問題都可以簡化為模式匹配。也並非所有問題都提供了海量數據深度學習需要完成它的工作。也不是這個人類智力如何運作。

一把大錘子尋找釘子

有趣的是，奧特曼認為「數據規則」將有助於解決所有人類問題。

有句話說，拿著錘子的人很可能把一切都看成釘子。奧特曼現在手裡拿著一把又大又貴的鐵鎚。

深度學習可能有效，但這只是因為 Altman 和其他人開始重新構想（並且建造）一個由資料分佈組成的世界。這裡存在著一個危險，即人工智慧開始限製而不是擴展我們正在解決的問題類型。

在奧特曼對人工智慧的慶祝中幾乎看不到的是，人工智慧也需要不斷擴大的資源。深度學習去工作。我們可以承認現代醫學、交通和通訊（僅舉幾例）的巨大成就和非凡成就，但不必假裝這些並沒有付出巨大的代價。

它們對某些人類（對他們來說，北半球的收益意味著回報遞減）和動物、植物和生態系統都付出了代價，它們被資本主義和技術的榨取力量無情地剝削和破壞。

儘管奧特曼和他的支持者朋友可能會認為這種觀點是吹毛求疵，但成本問題正是對人工智慧未來的預測和擔憂的核心。

奧特曼當然意識到人工智慧面臨著局限性，並指出「我們仍然有很多細節需要弄清楚」。其中之一是訓練人工智慧模型的能源成本迅速增加。

微軟最近宣布300億美元的基金建造人工智慧資料中心和為其供電的發電機。這家向 OpenAI 投資超過 100 億美元的老牌科技巨頭也與三哩島的所有者簽署了協議核電廠（因其 1979 年的崩盤而臭名昭著）供應人工智慧的力量。瘋狂的支出顯示空氣中可能瀰漫著一絲絕望的氣息。

魔法還是魔法思維？

考慮到此類挑戰的嚴重性，即使我們接受奧特曼迄今為止對人類進步的樂觀看法，我們可能不得不承認，過去可能不是未來的可靠指南。資源是有限的。已達極限。指數成長可能會結束。

奧特曼的貼文最能說明問題的並不是他的魯莽預測。相反，出現的是他對科學和進步的無拘無束的樂觀態度。

這讓人很難想像 Altman 或 OpenAI 會認真看待科技的弊端。有了這麼多的收穫，為什麼還要擔心一些瑣碎的問題呢？當人工智慧看起來如此接近勝利時，為什麼要停下來思考呢？

圍繞人工智慧出現的與其說是“智慧時代”，不如說是“通貨膨脹時代”——資源消耗膨脹、公司估值膨脹，最重要的是，人工智慧的前景膨脹。

確實，我們中的一些人現在所做的事情在一個半世紀前似乎很神奇。這並不意味著從那時到現在的所有變化都是朝著更好的方向發展的。

人工智慧在許多領域都具有巨大的潛力，但想像它掌握著解決人類所有問題的關鍵——這也是一個神奇的想法。

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