前幾天，世超刷到一個(gè)帖子。
有個(gè)網(wǎng)友問(wèn) New Bing ：象鼻山是否有纜車，New Bing上網(wǎng)查了下后說(shuō)有的，并給出纜車開(kāi)放時(shí)間和價(jià)格。
最后還強(qiáng)調(diào)，坐纜車可以欣賞到象鼻山的全景，值得一試。
(資料圖片)
乍一看， New Bing 回答還可以吼，一些必要信息它都給了，甚至想給你種草。
但一番考證后，網(wǎng)友發(fā)現(xiàn)New bing 回答是錯(cuò)的。
AI 回答錯(cuò)這種事，大家早見(jiàn)怪不怪了，但這次不同的是：
New Bing答錯(cuò)的原因，在于它參考的信息源有問(wèn)題。
信息源，居然也是個(gè)AI。
根據(jù) Newbing 下方提供的參考來(lái)源，“象鼻山提供纜車”信息來(lái)自于一個(gè)知乎賬號(hào)。
而這個(gè)賬號(hào)，正瘋狂生產(chǎn)大量的AI內(nèi)容。
為啥這么說(shuō)呢。
5 月 25 日這天，從下午 1:05 開(kāi)始， 20分鐘內(nèi)他回答了 5 個(gè)問(wèn)題。
不僅回答速度快，他還涉獵賊廣。
上能給出泰國(guó)、日本旅游攻略，下還熟知寵物訓(xùn)練，甚至了解果蛆生活習(xí)性，還知道留置看護(hù)筆試要考什么題。
字?jǐn)?shù)都在 200字左右，回答的角度也都挺全面。
說(shuō)實(shí)話，這背后要是一個(gè)真人在操作，那世超就是來(lái)人間湊數(shù)的……
我把它的回答復(fù)制到百度和谷歌，也并未發(fā)現(xiàn)是搬運(yùn)。
既然不是營(yíng)銷號(hào)，那根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，這種文案口吻只有 AI 能寫出來(lái)了。
目前知乎已經(jīng)把百變?nèi)松?，并在它所有回答下方貼出“疑似 AI”的提示，也基本能坐實(shí)這就是一個(gè)背靠 AI 的賬號(hào)了。
所以整件事就是NewBing被另一個(gè)AI編造的答案給坑了。
你可以戲謔地說(shuō)成：AI吃到了同類拉出來(lái)的狗糧。
但要世超看，這種事，將來(lái)在AI界內(nèi)可能會(huì)不斷發(fā)生。
講一個(gè)案例。
AI 行業(yè)有一種工作叫標(biāo)注員，最簡(jiǎn)單的一類就是給圖像打標(biāo)簽，比如標(biāo)記下圖片里的物體是汽車還是摩托車。
打過(guò)標(biāo)簽的圖片，相當(dāng)于有了參考答案，才可以拿去給AI進(jìn)行訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)。
標(biāo)注員的工作也能稍微復(fù)雜點(diǎn)，比如做摘要。
前段時(shí)間，瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院有一群研究人員就請(qǐng)了 44 名外包員工，讓他們給 16 篇論文做摘要。
結(jié)果你猜咋地。
研究人員最后用技術(shù)手段識(shí)別出有 33%到 46%的摘要，是用大型語(yǔ)言模型生成的。
原來(lái)有一些外包員工偷懶，用 AI 幫他們生成摘要，然后用這批摘要用來(lái)訓(xùn)練 AI 。
他們是懂偷懶的。
雖然整個(gè)事件是學(xué)者們做的一場(chǎng)實(shí)驗(yàn)，但從本質(zhì)上說(shuō)，這不也是一起AI吃到同行拉的狗糧的故事么？
我認(rèn)為這可不是個(gè)好兆頭。
要知道大語(yǔ)言模型非常復(fù)雜，它需要的訓(xùn)練數(shù)據(jù)極其龐大，也是關(guān)鍵所在。
不管是書籍還是網(wǎng)絡(luò)上發(fā)布的帖子、文章，這些由人類創(chuàng)造的作品，因?yàn)樽匀?、干凈、質(zhì)量高，對(duì)正在長(zhǎng)身體的AI來(lái)說(shuō)，就是一個(gè)營(yíng)養(yǎng)拉滿的訓(xùn)練語(yǔ)料庫(kù)。
前段時(shí)間為什么 reddit 要對(duì) API 收費(fèi)，就因?yàn)樯厦鏀?shù)以萬(wàn)計(jì)的帖子，對(duì) AI 公司來(lái)說(shuō)就是一個(gè)極具價(jià)值的人類寶庫(kù)，它不想被白嫖。
所以在未來(lái)一段時(shí)間，不僅網(wǎng)絡(luò)上AI生成的內(nèi)容會(huì)越來(lái)越多，而且，會(huì)有越多的內(nèi)容創(chuàng)作者和平臺(tái)認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)的價(jià)值，開(kāi)始對(duì)內(nèi)容進(jìn)行收費(fèi)。
這就意味著，以后訓(xùn)練AI時(shí)，語(yǔ)料庫(kù)會(huì)不可避免來(lái)自于它們的前輩。
這個(gè)趨勢(shì)下，會(huì)發(fā)生啥呢？
世超在網(wǎng)上搜羅一圈，發(fā)現(xiàn)前段時(shí)間就有英國(guó)和加拿大學(xué)者研究了這個(gè)問(wèn)題，并為此發(fā)布了一篇論文。
簡(jiǎn)單概括就是，這種情況會(huì)導(dǎo)致AI越學(xué)越退步，他們稱為Model Collapse。
一旦模型出現(xiàn)崩潰，它的瓦解速度會(huì)非?？欤?AI 會(huì)迅速忘了他們最開(kāi)始學(xué)的大部分內(nèi)容，錯(cuò)誤也會(huì)越來(lái)越多。
說(shuō)簡(jiǎn)單點(diǎn)， AI 會(huì)開(kāi)始記不住東西，并且瞎回答。
這就意味著 AI智商會(huì)迅速崩塌，一代更比一代蠢。好比一張圖片被人們轉(zhuǎn)來(lái)轉(zhuǎn)去，高清無(wú)碼總會(huì)成了爆漿表情包。
不過(guò)，比起 AI和人類未來(lái)，我更擔(dān)心人類自己。
因?yàn)椤癆I 越練越蠢”說(shuō)法建立在“大部分”訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)源于前輩的情況，且忽略 AI 未來(lái)可能會(huì)具備“識(shí)別 AI 文本”的能力。
而有個(gè)很殘酷的事實(shí)是，互聯(lián)網(wǎng)上 AI 生成的內(nèi)容會(huì)越來(lái)越多，人類寶庫(kù)會(huì)被逐漸污染。
那有沒(méi)有一種可能，就像那些網(wǎng)絡(luò)流行語(yǔ)一樣，AI 作品、文案、圖片也會(huì)逐漸融入我們?nèi)粘贤ǚ绞?，甚至讓我們無(wú)法離開(kāi)。
長(zhǎng)此以往，人類是否會(huì)被“馴化”。從說(shuō)話習(xí)慣到思考方式，再到行為邏輯，會(huì)不會(huì)受到一定的影響。
我想，這可能要打一個(gè)問(wèn)號(hào)了。
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