A Hungry Fool

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如何应对一个人工智能的时代(一)

1 新的技术革命

不知不觉 ChatGPT 已经半岁多了。

只有短短的半年,AI 是如此疯狂地吸引了如此多人的关注。我感觉科技圈又终于又有了一派生机勃勃的景象。开源圈,学术界和工业界开始快速地迭代产品追赶 ChatGPT。

AI 的发展甚至吸引了人类学家,历史学家和哲学家对人类存在的思考,社会学家对人类未来工作的忧虑。一时间百家争鸣。

比尔盖茨在他的博客里宣称:AI 时代已经到来了。大家开始热烈地讨论人工智能的应用场景,发展方向和工作的未来。人类社会又来到了一个充满机遇和挑战的大航海时代。

我在挺早一段时间开始关注大数据和人工智能。那时候热门的词汇只有提到大数据,人工智能还是实验室和象牙塔里的玩具。步入职业生涯之后我见证了 AlphaGo 的进步,和 DeepMind 合成蛋白的突破。

我对 AI 技术一直非常乐观和兴奋,但还是低估了人工智能在最近的几年里快速发展:从大数据处理、预测,图像识别,到后来的 ChatGPT。我感觉已经在拼命追赶新闻和知识,但还是有种要被科技时代甩下的感觉。

我觉得是时候开始记载一些我的感想片段,和零碎的观察,以让我更加有意识地度过这个时代。

胡言乱语,但求能够提供一些不一样的视角。

记一次有意义的对话

以下记录的是我和最近很火的 ChatGPT 的一次对话,其中经过了一些筛选。不得不说,人工智能和大型语言模型展现出了非常强大的能力,但也同时暴露了很多局限和短板。

大型语言模型通过对大量现有的语言和模型进行学习和模仿,能够展现出非常类似于人类的语言能力,有进行完整、有意义的对话的能力。我甚至有时候忘了对面只是一堆机器。

显而易见未来这样的语言模型会继续影响着人类的教育、生产和社会的方方面面。我们可以轻易地通过人工智能得到我们想要的答案。但就像谷歌和互联网对人类社会的影响一样,在未来答案可以唾手可得的年代,或许提出更好的问题才是关键。我相信人类的思考永远不会过时。

如何更好地利用它的长处,而避免它所能带来的社会影响,会是值得技术人和社会学研究者共同思考的一个问题。无论你是否乐意,人工智能的时代已经到来。

你可以在这里亲自尝试人工智能最新的进展:https://chat.openai.com/


如果人工智能可以成为艺术家

“Théâtre D’opéra Spatial” 太空歌剧

最近科技圈的一项重磅的突破:人工智能 AI 具有了直逼人类画家的绘画能力,几乎可以以假乱真。

AI 领域在最近今年内的突破可以说是创新和进展不断,几天不见就好像已经有了天翻地覆的变化。

曾经有人问,尽管计算机再聪明,它们能够绘出精致的油画吗?能够谱写动人的诗歌吗?能够编写恢弘的交响乐吗?这些问题都是在质疑作为以冰冷逻辑见长的计算机的真正智慧。而今天随着人工智能的发展,计算机都已经慢慢在具备这些能力。文字到图像(text-to-image)算法就是朝这个方向又走了一步。

我们似乎也需要重新思考和定义计算机和人类智慧的真正差距,直到我们被真正赶上的那一天。

读书笔记:《MegaTech: Tech in 2050》

前段时间看完了这本经济学人出版的《超级科技:2050 年的科技》,一直拖着没有写总结。

https://www.amazon.com/Megatech-Technology-2050-Economist/dp/1610398254

本书是来自科技圈一些重量级人物的文章合集,回顾了科技的发展并展望了 2050 年可能的科技世界。

预测未来是一件近乎不可能的事情,但是书里提到了很多很有趣的观点,有各个领域对最近和未来发展方向的展望,还有其中对科技社会伦理的讨论都很有意思。

也就是说,本书并没有实际预测 2050 年的具体会出现的科技,而是提出了对科技发展预测的工具,和对科技发展方向的讨论。

总结一下我认为书里最几个有意思的几个观点。

工作六年记

一不留神,作为一个小码工的工作已经过去了六年。今年 2022 会迎来我工作的第七年,但依然感觉懵懂。

2021 HAI 人工智能报告

报告地址:https://aiindex.stanford.edu/report/

斯坦福的人工智能研究(Human-Centered Artificial Intelligence),在 2019 年由 John Etchemendy 和知名的华人教授李飞飞共同创立,旨在“为人工智能这一复杂新型领域的未来发展指明方向”。它的工作有促进人工智能学习的研究,教育,政策制定,研究人工智能如何为人带来福祉,提倡一切“以人为中心”,理解并预测人工智能会如何影响人类社会,并促进发展能够增强人类的人工智能,而不是取代人工。

参考:https://aiindex.stanford.edu/about/

HAI 研究的方向偏重人工智能在社会中的应用,对社会效益和人类的影响更加关注,对人工智能伦理方面的话题,如深度伪造技术(Deepfake),人工智能结果中的性别、种族歧视问题更加敏感。

[翻译] 禁用面部识别技术能够对抗现代监视吗?

翻译链接:https://mp.weixin.qq.com/s/j1m0HXAcl_g55pu-4fbmNw

原文链接:https://www.schneier.com/essays/archives/2020/01/were_banning_facial_.html

感谢 706 社区的朋友们提供了这个翻译和发表的平台,并感谢非常仔细的校对。在这里认识了很多很有趣很有想法的朋友。

原文作者 Bruce Schneier 是知名的密码学家,有多部关于密码学的权威著作,是电子前哨基金会董事会成员,多年来就数据安全、隐私等话题并发表多篇博客、评论等。他的书《数据与格利亚》层深入介绍过关于数据和隐私方面的话题。(我的读后感。

这篇关于面部识别技术的文章,作者肯定了今年来大众对面部识别技术的关注和谨慎,但同时也指出了:仅仅关注面部识别的表象是不够的。基于大数据的监控能够几乎无孔不入地监视现代人的所有言行决策。

所以,只有认识不同系统的监视范围,了解并问责不同机构对数据的处理方式,严格管制任何方面基于大数据对人进行的区别对待甚至歧视,才是对抗现代监视的根本。

未来会是一个编程普及的时代吗?

——想象一个人人都会编程的时代。

这是一个关于未来趋势非常大的话题,和我一些还未成熟的想法。

编程会成为通用技能吗?

早在二战之后,年轻的 Douglas Engelbart 就在一直畅想一个能够扩展人类大脑的机器。这个机器能够记录一个人所阅读的所有书籍通讯,作为一个辅助思考的助手。这个在他脑海里萦绕不去的想法推动了他一生对个人计算机的发展的贡献。他早在 1968 年的“所有演示之母”(Mother of All Demos)中展示了鼠标的概念,展示了一个有视频对话,双向协作编辑文档的计算机系统,震动了计算机界,也鼓舞了一代年轻学者和爱好者对个人计算机概念的关注和推崇。(更多关于个人计算机的故事,可以参考我的读书笔记《睡鼠说》。)

过去几个年代里个人计算机加互联网的发展对人类社会的改变是史无前例的。两者对个人和商业的生产力都是一个极大的提升。今天计算机已经小到能够放在我们的口袋里,计算性能也超过了当年登月控制中心算力的总和,所有的应用功能可能早已超过了 Engelbart 当年的想象。但有一点可能是永远不变的:寄托机器对人类大脑思维和能力的提升会是一个永恒的主题。

论文阅读:对现实世界中 Go 的并发 Bug 的研究

论文链接:https://golangweekly.com/link/59972/b208593eda

最近在订阅的邮件中看到的一篇论文,来自宾州大学,第一次系统性地研究了几大 Golang 的开源软件中的由并发带来的 Bug。他们研究了以下几个软件的提交历史:Docker, Kubernetes,etcd,gRPC,CockroachDB 和 BoltDB,并得出了一系列很有趣的结论。

研究方法

这次研究的重点是并发相关的 bug,他们的研究方法是(扒了这些项目的黑历史):搜索了这些项目的 Github 提交历史,搜索“race“,“deadlock”,“synchronization”等关键字,或是和 Golang 特有的同步原语的关键字,如“context”,“once”,“WaitGroup”,等等,找出对同步 bug 的修复,甚至对某些 bug 进行了复盘和重现,并将这些 bug 归类为“阻塞”或是“非阻塞”。

不同项目中的bug数量及类型

调试一个Go应用的死锁Bug

上一周几乎花了一整周的时间调试这个头疼的死锁 Bug。死锁 Bug 很难重现,因此也很难调试。谨以此文纪念这个教训。

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