人工智能不僅成為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)革命的重要驅(qū)動(dòng)力,而且深刻影響到包括社會科學(xué)在內(nèi)的知識生產(chǎn)和傳播,。圍繞人工智能時(shí)代社會科學(xué)研究的新發(fā)展,、新趨勢與新挑戰(zhàn),,《中國社會科學(xué)報(bào)》約請了米加寧、高奇琦和邱林三位學(xué)者展開研討,,希望通過對話促進(jìn)共識,、呈現(xiàn)分歧,為變革時(shí)代的社會科學(xué)研究激蕩思想的火花,。
ChatGPT的本質(zhì)是大模型《中國社會科學(xué)報(bào)》:我們說ChatGPT的出現(xiàn)在人工智能的發(fā)展史上具有里程碑的意義,。如果用一個(gè)詞來描述ChatGPT的本質(zhì),或者說革命性突破,,是什么,?我們可以看到有用生成式人工智能、通用人工智能,、大語言模型等不同的表述,背后的區(qū)別是什么,?邱林:我是主張用大模型來理解ChatGPT,。為什么不用“生成式”呢,?因?yàn)樯墒竭@種語言模型,其實(shí)從AI一開始就有了,。像最早的Eliza,,它就是對話型的,但它是基于非常簡單的規(guī)則來對話的,。比如,,你跟它說“我今天心情不好”,它就會挖出“心情不好”這個(gè)關(guān)鍵詞,,生成“你為什么心情不好,?”雖然這種對話是非常刻板的,、機(jī)械化的,,但它在本質(zhì)上也是生成式的,是根據(jù)你的輸入,,生成了對你的反應(yīng),。人工智能剛開發(fā)出對話機(jī)器人時(shí)是一個(gè)非常令人驚訝的工具,因?yàn)樗臼且米餍睦碇委煹?,在心理治療中通過與對話機(jī)器人聊天,,讓人可以更多地抒發(fā)。所以說,,生成式對于人工智能來說是有一定的歷史的,,并不是新的。之所以稱它為大模型,,是因?yàn)镃hatGPT現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量是有史以來最龐大的,,加上它驚人的算力,導(dǎo)致了這種爆發(fā)性的智能行為,。它與之前的生成式人工智能最大的區(qū)別在于,,它的訓(xùn)練集是超大的,而且它背后的算法也與之前有所不同,,是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí),,這是更加智能化的自我學(xué)習(xí)。米加寧:生成式人工智能是很早就有的,,但ChatGPT的生成式是非常獨(dú)特的,。為什么以前不用生成式人工智能?那是因?yàn)橐郧吧傻膬?nèi)容質(zhì)量很差,,雖然生成了內(nèi)容,,但不夠智能。直到今天,生成式人工智能才真正達(dá)到可以使用的程度,。GPT的全稱是Generative Pre- Trained Transformer,,翻譯過來就是生成式預(yù)訓(xùn)練轉(zhuǎn)換器。加上Chat,,我覺得Open AI是出于商業(yè)考慮,。但放到中文里,就容易把它理解為聊天機(jī)器人,,甚至使用效果還不如一般的聊天機(jī)器人,。實(shí)際上,GPT是三個(gè)要素的集合:一是大模型,,二是大算力,,三是大語料,三者缺一不可,。在這個(gè)整體中,,大算力是核心,因?yàn)橛卸啻笏懔?,才能處理多大的語料,;有多大的算力,才能建立多大的模型,。中美科技戰(zhàn)里,,美國為什么從芯片上打壓我們?因?yàn)樾酒撬懔Φ幕A(chǔ),,控制了芯片,,算力就上不來。高奇琦:我同意從大模型來定義ChatGPT,。從概念史來看,,生成式人工智能這個(gè)概念是略早于大模型的。三四年前,,我們討論比較多的概念是AIGC,,即AI Generated Content,人工智能自動(dòng)創(chuàng)作生成的內(nèi)容,。這個(gè)概念有兩個(gè)相關(guān)的概念,,一個(gè)是PGC,Professional Generated Content,,是專業(yè)生成內(nèi)容,;一個(gè)是UGC,UserGenerated Content,,是用戶生成內(nèi)容,,即人生成內(nèi)容,。AIGC概念比大模型要早,ChatGPT出現(xiàn)后,,為了更好地進(jìn)行定義,,人們越來越傾向于用大模型。其實(shí),,更準(zhǔn)確的說法是大語言模型。這個(gè)語言是從人工智能關(guān)于語言的4個(gè)基本分類——機(jī)器視覺,、語音生成,、自然語言和機(jī)器人中的自然語言分類成長起來的。稍微補(bǔ)充一點(diǎn),,這個(gè)大模型不光是數(shù)據(jù)量大,,參數(shù)大是一個(gè)更本質(zhì)的特征。因?yàn)檫@個(gè)算法最重要的特點(diǎn)是模仿了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),。GPT-3的參數(shù)量是1750億,,GPT-4官方?jīng)]有公布,但可以知道的是,,它是一個(gè)混合專家模型(MOE,,Mixture of Expert),是不同小模型組合在一起的一個(gè)模型,。所以,,早期人工智能是基于規(guī)則展開,也就是符號主義,;而發(fā)展到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)是關(guān)聯(lián)主義,,現(xiàn)在的大模型更多體現(xiàn)的是關(guān)聯(lián)主義。不只是新工具,,更是新范式《中國社會科學(xué)報(bào)》:近年來,,隨著新技術(shù)的發(fā)展,學(xué)術(shù)界尤其是公共管理學(xué)界有關(guān)于研究范式轉(zhuǎn)變的一種呼聲,,比如主張構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的新研究范式,。大模型的出現(xiàn),對于社會科學(xué)研究開放了哪些新的可能性,?米加寧:在大模型出現(xiàn)之前,,社會科學(xué)的研究范式主要有定性研究、定量研究,、仿真研究和大數(shù)據(jù)研究。大數(shù)據(jù)的提出是在2010年,,提出之后對社會科學(xué)產(chǎn)生了很大的影響,。在此之前,以往的社會科學(xué)研究都是基于個(gè)體對于問題的研究,??椎乱恢敝鲝埳鐣茖W(xué)向自然科學(xué)看齊,他非常推崇經(jīng)典物理學(xué)對自然界的研究,,希望社會科學(xué)也能像物理學(xué)那樣能找出一些規(guī)律來??椎乱院?,社會科學(xué)開始大量開展模仿自然科學(xué)的定量研究,。但是,這些研究并沒有什么進(jìn)展,。因?yàn)椋鐣茖W(xué)的研究對象超級復(fù)雜,,用定量方法進(jìn)行研究,相當(dāng)于用簡單的數(shù)量方法來應(yīng)對復(fù)雜的問題,,就好像用因式分解的方法去解決球面積分的問題,。實(shí)際上,,定量研究在極小的領(lǐng)域里才有可能,比如說公司治理中,,因?yàn)楣具吔缜逦?、?shù)據(jù)規(guī)范,可以作一些回歸分析,。社會科學(xué)的復(fù)雜性更多的是涌現(xiàn)的問題,。比如,美國的通貨膨脹,,美聯(lián)儲為什么不用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)做一個(gè)模型來解決,?因?yàn)樗?,通脹率的產(chǎn)生是整個(gè)美國社會在真實(shí)世界中各種要素互動(dòng)的結(jié)果,包括消費(fèi)者,、銀行,、生產(chǎn)者相互之間的互動(dòng)。大數(shù)據(jù)出現(xiàn)以后,,大家認(rèn)為大數(shù)據(jù)能有一些解決方案,想通過大數(shù)據(jù)洞察人的行為,,但是沒有成功,。大數(shù)據(jù)始終沒有形成一種方法論的體系。今天,,ChatGPT來了,,首先是認(rèn)識論的轉(zhuǎn)變,然后是方法論的轉(zhuǎn)變,,落地的解決方案就來了,。因?yàn)橐酝际腔趩栴}的研究,是基于事件的研究,;而ChatGPT是建立在人類整體智慧的基礎(chǔ)之上,。認(rèn)識論轉(zhuǎn)變就是你對社會系統(tǒng)、對復(fù)雜性的理解發(fā)生了變化,。比如,,定性研究,、定量研究都超級簡化了社會的復(fù)雜性,而仿真研究似乎想模擬社會的復(fù)雜性,,甚至跟大數(shù)據(jù)結(jié)合起來搞數(shù)字孿生,,但它們都不能真正解決問題。ChatGPT帶來了生成式的治理解決方案,,及時(shí)、靈活,、快速,。為什么說它是生成式的呢?比如,,在應(yīng)急管理領(lǐng)域,,過去我們做應(yīng)急管理,首先是把應(yīng)急預(yù)案找出來,,按照應(yīng)急預(yù)案一步一步走,。但是,面對超級復(fù)雜性,、不確定性,,怎么可能有預(yù)案?實(shí)際上,,應(yīng)急管理過程中往往都是按照經(jīng)驗(yàn)來解決的,,但經(jīng)驗(yàn)畢竟是有限的。ChatGPT來了以后,,對每一個(gè)場景都能給出決策支持系統(tǒng),、決策支持方案,,能夠讓決策者在經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上參考給出的解決方案,并隨著危機(jī)的進(jìn)展階段,,不斷生成新的解決方案,。大模型作為第五研究范式,肯定要走出一個(gè)全新的道路來,。在大數(shù)據(jù)之前,,社會科學(xué)方案是由理論驅(qū)動(dòng)的,大數(shù)據(jù)作為第四研究范式,,形成了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)社會科學(xué)研究,。有了大模型,最需要的是把思維框架解放出來,。以前是基于問題的解決方案,,以后是基于事件的解決方案,不是從經(jīng)濟(jì)學(xué)角度,,也不是從政治學(xué)角度,,是怎么好使就怎么解決。高奇琦:定量仿真,、大數(shù)據(jù)、大模型其實(shí)是一個(gè)東西的不同發(fā)展階段,,都是用的計(jì)算機(jī)科學(xué)的方法,。說到底它們都是量化的方法,是定量,。大模型的發(fā)展肯定會使這個(gè)定量方法更加容易,,因?yàn)樗窃噲D去捕捉所有的可能性。但這在理論上講是不可能的,,因?yàn)槿魏问虑槎紩a(chǎn)生新的變量出來,。如果真的要窮盡,那就會進(jìn)入一個(gè)封閉系統(tǒng),。邱林:原來的社會科學(xué)研究樣本很多是比較小的,,像一個(gè)心理學(xué)實(shí)驗(yàn)里可能將100個(gè)人分成兩組,對照組和控制組比一比,,發(fā)現(xiàn)差異,,而要跟蹤實(shí)際生活中的數(shù)據(jù),比如購物,、吃飯,、交通是非常困難的。而大數(shù)據(jù)帶來了一個(gè)顛覆性的改變,,因?yàn)樗梢宰屛覀兡玫胶A康臄?shù)據(jù),,比如通過社交媒體可以測量24小時(shí)內(nèi)的情緒變化。這些實(shí)時(shí)的,、大量的數(shù)據(jù),,彌補(bǔ)了原來社會科學(xué)研究中樣本量太小的問題。樣本量太小,,意味著研究的泛化能力小,,而大數(shù)據(jù)擴(kuò)展了我們的視野和數(shù)據(jù)量,讓我們可以研究以前研究不到的現(xiàn)象,。這是大數(shù)據(jù)帶來的優(yōu)勢?,F(xiàn)在講大模型,跟大數(shù)據(jù)又有不同,。對我來說,大模型是一個(gè)顛覆性的工具,。它能使社會科學(xué)研究在廣度與深度上產(chǎn)生質(zhì)的飛躍。比如說,,根據(jù)最近的報(bào)道,,研究者讓ChatGPT生產(chǎn)一個(gè)可以行走的機(jī)器人,。人類設(shè)想的機(jī)器人往往是類似于人或動(dòng)物的,這局限了我們的思維,;而ChatGPT給出的答案是超出人類想象的——它設(shè)計(jì)了一塊海綿,,上面有很多洞,通過打氣進(jìn)去來移動(dòng),??梢娝哂泻軓?qiáng)的創(chuàng)造力。這將會大大推動(dòng)理論創(chuàng)新,。實(shí)際上,,ChatGPT可以從文獻(xiàn)綜述、產(chǎn)生理論,、研究設(shè)計(jì),、收集數(shù)據(jù)、分析數(shù)據(jù)等多個(gè)方面對社會科學(xué)研究賦能,。大模型對于人類社會的理解,,不是一種單獨(dú)的理解,而是一種全局觀的理解,是一個(gè)系統(tǒng)化的理解,。用大數(shù)據(jù)做研究,,比如根據(jù)微博上的數(shù)據(jù)分析人們的情緒變化,或者看看交通擁堵的情況,、出行的規(guī)律,,這些研究還是基于部分的數(shù)據(jù)來描述人類的行為,這樣產(chǎn)生的理論還是比較孤立的,。而現(xiàn)實(shí)生活是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),。有了大模型以后,它可以生成一個(gè)模擬系統(tǒng),,來模擬出非常真實(shí)的個(gè)體與群體行為,。像斯坦福大學(xué)的研究團(tuán)隊(duì)建立的智能小鎮(zhèn),里面的25個(gè)智能體能產(chǎn)生非常令人可信的,、類似于人的行為,。過去的計(jì)算機(jī)模擬里的個(gè)體都是非常簡化的,是通過很機(jī)械化的方式來設(shè)置行為,。而在這個(gè)小鎮(zhèn)里,,你可以告訴其中一人你想要組織一個(gè)情人節(jié)的派對,這個(gè)人就會去告訴別人要開派對的時(shí)間,,小鎮(zhèn)里其他人就會互相約請,,誰跟誰一起去,還會把時(shí)間記住,,并在準(zhǔn)確的時(shí)間地點(diǎn)出現(xiàn),。他們不再局限于建模時(shí)既定的簡單行為規(guī)則,而是由大模型在背后根據(jù)互動(dòng)產(chǎn)生相應(yīng)的行為,。這種在虛擬環(huán)境中產(chǎn)生類似真實(shí)生活中的交互場景,為社會科學(xué)研究者研究個(gè)體與群體行為提供了極大的便利,。我們近期的研究還表明,,大模型有模擬受訪者產(chǎn)生大規(guī)模調(diào)查數(shù)據(jù)的能力。美國皮尤研究中心在2023年3月對美國公民就俄烏沖突和拜登政府應(yīng)對方式的看法展開了問卷調(diào)查,,受訪者10441人,,調(diào)查包含8道題目。我們在2023年6月展開了一項(xiàng)研究,,研究設(shè)計(jì)是向ChatGPT介紹俄烏沖突和皮尤研究中心2023年3月的調(diào)查問卷題目,,然后要求其預(yù)測美國受訪者在每個(gè)問題上各選項(xiàng)的百分比。研究表明,,在8個(gè)問題中,,ChatGPT在7個(gè)問題上的預(yù)測與調(diào)查結(jié)果的選擇方向相符。我們還對另外3個(gè)皮尤中心的民調(diào)做了相同的實(shí)驗(yàn),都得到了類似的結(jié)果,。這說明,,大模型已掌握了人們的心理狀態(tài)與思考方式,將能替代社會科學(xué)研究中的人類被試,?!吨袊鐣茖W(xué)報(bào)》:如果ChatGPT這樣的大模型具有模擬受訪者產(chǎn)生大規(guī)模數(shù)據(jù)調(diào)查的能力,那諸如問卷調(diào)查一類的研究方式還有存在空間嗎,?米加寧:我想再強(qiáng)調(diào)一下認(rèn)識論的轉(zhuǎn)變,,就是知識的生成是由傳統(tǒng)個(gè)體的生成變成了大模型的基于人類知識的千百萬個(gè)腦袋的生成。這里最關(guān)鍵的地方在于,,是相信個(gè)體的力量,,還是相信大模型的力量。我們過去的社會科學(xué)研究都是基于個(gè)體力量進(jìn)行的,。我覺得個(gè)體的力量是微不足道的,。在大模型面前,個(gè)體只是作為一個(gè)催化劑而存在,。以后的研究就在于,,誰更擅長于跟大模型對話,那它生成的解決方案就更好,??紤]假設(shè)、數(shù)據(jù),、模型都沒什么必要,,ChatGPT全都可以解決。只要把語境處理好,,個(gè)體的問卷可以作為一個(gè)小語料投喂給大模型,。大模型生成的內(nèi)容一定是更可靠的。所以就民調(diào)來說,,不是讓ChatGPT去跟民調(diào)比準(zhǔn)不準(zhǔn),,而是應(yīng)該用它來看民調(diào)準(zhǔn)不準(zhǔn)。邱林:大模型模擬的結(jié)果確實(shí)與民調(diào)結(jié)果非常一致,,但這并不代表現(xiàn)在可以完全依賴大模型的模擬,。首先是數(shù)據(jù)荒漠的問題,有些地方網(wǎng)上的數(shù)據(jù)比較少,,數(shù)據(jù)訓(xùn)練集不夠,,很難依賴大模型進(jìn)行模擬。其次是即便有數(shù)據(jù),,但未必能真實(shí)反映線下民眾的心理,。當(dāng)然,從長期來看,解決數(shù)據(jù)荒漠是一個(gè)時(shí)間問題,??梢韵胂笠幌拢绻竽P屯ㄟ^裝載在無人機(jī)上投放到世界各地去收集數(shù)據(jù),,它既可以收集地形地貌,,也可以觀察人類社會,還可以實(shí)現(xiàn)人機(jī)對話,。如果可以全息,、實(shí)時(shí)地收集數(shù)據(jù),那現(xiàn)在的民調(diào)數(shù)據(jù)或論文數(shù)據(jù)對它而言都只是微量數(shù)據(jù),。關(guān)鍵是誰來安裝,,這是一個(gè)大問題。大模型能夠提出研究問題,,又能夠自己采集數(shù)據(jù)去驗(yàn)證,,這樣就形成了一個(gè)閉環(huán),可以自己產(chǎn)生科學(xué)的知識,。從這個(gè)意義上看,,未來的研究不是怎樣使用大模型作為一個(gè)工具,而是以它為主導(dǎo)的一個(gè)科研過程,。雖然近期內(nèi)更多的討論是在講人機(jī)協(xié)作,,但我的預(yù)測是它會越來越占據(jù)主導(dǎo),而人將會發(fā)揮一種輔導(dǎo)作用,,扮演的是教練或?qū)煹慕巧?,通過提示、指引來參與研究,。隨著大模型的能力越來越強(qiáng),,它會自我產(chǎn)生更多的科學(xué)知識,也會改變科學(xué)研究的方式,。新圖景中的學(xué)科與理論邱林:在大模型的賦能下,,理論會從孤立的、單一的理論,,變成一種系統(tǒng)性的理論,成為對整個(gè)系統(tǒng)的一種描述,。因?yàn)橐郧暗睦碚撏靡粋€(gè)或幾個(gè)變量預(yù)測另外一個(gè)變量就結(jié)束了,。比如,關(guān)于提高生育意愿的研究,,只會考慮通過發(fā)放補(bǔ)貼的方式將怎樣提高家庭的生育意愿,,就結(jié)束了。但實(shí)際上,如果女性都生三胎,,可能會降低女性的社會地位,,因?yàn)樗齻儗W⒂诠ぷ鞯臅r(shí)間減少了,這樣會導(dǎo)致女性不愿意生孩子,,也就會削弱發(fā)放補(bǔ)貼的效應(yīng),。所以,單單研究兩個(gè)變量或幾個(gè)變量之間的關(guān)系,,沒有一個(gè)系統(tǒng)性的全局觀,,是無法真正解決或觀測到問題的。我相信,,大模型會改變我們產(chǎn)生的理論,,不再那么孤立的,而是描述整個(gè)系統(tǒng)的理論,?!吨袊鐣茖W(xué)報(bào)》:以后需要的理論會越來越少,或者是只需要一個(gè)理論,?就像有學(xué)者在討論ChatGPT可能帶來的知識大一統(tǒng),?米加寧:這種理解還是傳統(tǒng)的思維模式,,未來不能用傳統(tǒng)的概念去解釋,。比如大平臺,,如果用傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)來理解,,它就是壟斷,,但是大平臺絕對不是壟斷,,因?yàn)樗皇俏锢砜臻g里傳統(tǒng)企業(yè)的概念,,它可以重新在物理空間里組織,。對于數(shù)字空間,、數(shù)字經(jīng)濟(jì)這些現(xiàn)象,,傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)概念都不能解釋,現(xiàn)在需要?jiǎng)?chuàng)造出一套新的解釋方案,?!吨袊鐣茖W(xué)報(bào)》:那未來人類的知識體系是什么樣的狀況呢,是要打破以學(xué)科為基礎(chǔ)的構(gòu)建模式嗎,?米加寧:對于這個(gè)問題,,就像維特根斯坦所說,不能說的,,我們就應(yīng)該保持沉默,。邱林:有了大模型以后,我們從原來的解釋導(dǎo)向,,會進(jìn)一步轉(zhuǎn)向解決導(dǎo)向,,更關(guān)注怎么解決實(shí)際問題,。實(shí)際問題的解決會包含心理學(xué)的變量、經(jīng)濟(jì)學(xué)的變量,、社會學(xué)的變量……它是一個(gè)融合交匯的解,,是一個(gè)無學(xué)科的解決方案。比如財(cái)富分配,,它是整個(gè)系統(tǒng),,其中的變量分布在不同領(lǐng)域中,大模型產(chǎn)生的是一個(gè)融合的跨學(xué)科的方案,。這個(gè)方案里有很多參數(shù),,是一個(gè)很復(fù)雜的方案,可能是我們無法理解的,。大模型的工作之一,,將是怎樣把復(fù)雜的理論用最精簡的語言告訴我們,變成一個(gè)讓人可以認(rèn)知,、可以理解的一個(gè)理論,。《中國社會科學(xué)報(bào)》:消解掉學(xué)科,,這對知識體系來說是一個(gè)非常大的變化,。邱林:理論之所以重要,是讓我們有一個(gè)對世界的理解,,提供一個(gè)框架性的東西,。理論是讓我們活在這個(gè)世界上不焦慮的一種工具。所以,,我們往往追求簡單易懂的理論,。但是,這種理論往往是寬泛的,、不精準(zhǔn)的,、不能解決實(shí)際問題。所以,,要能真正解決社會問題的理論一定是復(fù)雜的,、跨學(xué)科的。高奇琦:學(xué)科重構(gòu)是肯定的,。當(dāng)下的學(xué)科劃分是在第二次工業(yè)革命過程中,,像涂爾干講的社會分工,是由于新的職業(yè)的誕生,,產(chǎn)生了教育的分類,,教育實(shí)際上是為了培養(yǎng)勞動(dòng)力的。在這個(gè)邏輯之下,,越分越細(xì),,人變成了工具,也就是馬克思所講的異化,。大模型的一個(gè)重要潛能就是,,它可以成為一個(gè)重要的賦能工具,不管你學(xué)什么東西,,它似乎都可以幫助你,,不需要像原來那樣細(xì)分了。從這個(gè)角度講,,它很好地回應(yīng)了馬克思所講的異化問題,。將來,每個(gè)人都應(yīng)該是全能的,,既可以寫詩,,也可以寫代碼。有了大模型以后,,整個(gè)學(xué)習(xí)方式可以變成問答式的,。通過百科全書式的方式,讓個(gè)人建立起同步全球的學(xué)習(xí)能力,。盡管大模型不能說是全樣本,,但它是非常大的一個(gè)人類知識的樣本,也可以說是一種世界模型,,world model,。世界上的知識基本上以知識壓縮的方式壓縮進(jìn)大模型,人們再根據(jù)需求來進(jìn)行調(diào)用,。它的好處是什么,?由于它的樣本量非常大,可能無限接近理性,。當(dāng)你遇到困難時(shí),,過去只能是問父母,問有經(jīng)驗(yàn)的人,,更早之前可能是通過占卜,。各種方法總是要給你一個(gè)說服的理由。從知識樣本接近全樣本量的角度看,,大模型給出的答案確實(shí)可能讓人類個(gè)體無限接近理性,。但是,要讓它的解釋有說服力并讓人信服,,可能有點(diǎn)麻煩,。這需要回到是否還需要理論這個(gè)問題,關(guān)于這點(diǎn)又涉及兩個(gè)問題,。一是預(yù)測的問題,。大模型在本質(zhì)上是沒有辦法窮盡所有可能性的,,是沒有辦法預(yù)測的。而如果大模型真正可以把所有東西都搞定,,實(shí)際上不是一個(gè)開放系統(tǒng),,而是一個(gè)封閉系統(tǒng),有點(diǎn)像把所有條件都設(shè)定好,。但這個(gè)世界會變得很無趣,。我覺得仍然還是有開放性的。另一個(gè)是因果的問題,。我覺得社會科學(xué)的因果研究基本上是很困難的,。就像《敘事經(jīng)濟(jì)學(xué)》所揭示的,人類社會實(shí)際上就是一個(gè)敘事,,自我實(shí)現(xiàn)的預(yù)言,,似乎很難存在絕對的因果。米加寧:社會科學(xué)里追求因果關(guān)系太復(fù)雜,,多因多果,、多因異果。涌現(xiàn)就不是因果能解決的,。所以現(xiàn)代社會科學(xué)拋開因果,,走向了基于主體建模、復(fù)雜系統(tǒng),,涌現(xiàn)概念更適合社會科學(xué)對問題的看法,。大模型的出現(xiàn)是建立了一個(gè)理論產(chǎn)生的高原,研究者在新的高原上建立高峰,。高原和高峰的關(guān)系,,一定是人機(jī)合作。人工智能時(shí)代的“人”《中國社會科學(xué)報(bào)》:不管是大模型主導(dǎo),,還是人機(jī)合作,,新技術(shù)顯然在學(xué)術(shù)研究中扮演了非常重要的角色。那么,,人在其中扮演著什么樣的角色,?這種新的研究模式又對研究者提出了哪些要求?米加寧:大模型的出現(xiàn),,要求研究者具有更豐富的想象力,、對全局的把控力和深度的洞察力。在新技術(shù)普及的情況下,,研究水平的高低取決于個(gè)體跟大模型對話的能力?,F(xiàn)在面臨的最大問題是如何規(guī)范。過去美國的25校聯(lián)盟反對ChatGPT,,最近哈佛大學(xué)發(fā)布了ChatGPT課堂使用指南,。因?yàn)樗庾R到用ChatGPT寫作業(yè)是阻止不了的,。大家都用,就是在高原上建立高峰,。高奇琦:我認(rèn)為提示工程是一個(gè)短期行為,。因?yàn)榇竽P桶l(fā)展很快,現(xiàn)在有了Auto GPT,,原本討論的那些提示技巧,機(jī)器就可以自動(dòng)執(zhí)行,?!吨袊鐣茖W(xué)報(bào)》:使用大模型進(jìn)行學(xué)術(shù)研究是否有弊端或者需要注意的地方?米加寧:現(xiàn)在用還來不及,,沒有發(fā)現(xiàn)弊端,。高奇琦:國際上頂尖的人工智能研究專家,比如圖靈獎(jiǎng)得主約書亞·本吉奧(Yoshua Bengio)和杰弗里·辛頓(Geoffery Hinton),,他們都對人工智能的發(fā)展非常擔(dān)心,。人工智能的威脅并不是虛幻出來的。大模型的樣本量如果足夠大,,它是會有糾偏功能的,。但它會產(chǎn)生更大的極化效應(yīng),在其中人其實(shí)沒有太多的選擇,,從眾效應(yīng)肯定會加大,。從這個(gè)角度講,大模型有可能會成為誰能夠當(dāng)選美國總統(tǒng)的決定性因素,?!吨袊鐣茖W(xué)報(bào)》:ChatGPT的回答可能會影響到提問者后面的行為或認(rèn)知。邱林:事實(shí)上,,媒體對人的影響一直就是存在的,。美國民眾的兩黨極化在社交媒體上很嚴(yán)重,原來以為只是一部分人的聲音,,但調(diào)研發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)中的民眾也是極端分化,。這其實(shí)很難說是因果關(guān)系,到底是社交媒體上的極化影響到了現(xiàn)實(shí)世界,,還是說社交媒體反映了現(xiàn)實(shí)世界,。大模型也一樣。它既會反映人們的思想,,也會影響人們的思想,。高奇琦:它會成為新的戰(zhàn)場,新的輿論引導(dǎo),。我們要看到大模型背后的資本和利益,,它所代表的意識形態(tài),。ChatGPT這樣的大模型能夠面世,其中有一個(gè)非常重要的工作叫“對齊”(alignment),,就是跟美國的主流價(jià)值觀對齊,,否則是無法上市的。實(shí)際上,,它對于我們當(dāng)下的研究者而言,,影響是有限的,因?yàn)槲覀冋麄€(gè)研究習(xí)慣已經(jīng)形成了,。但對于從小就生活在大模型的強(qiáng)大影響之下的未來的人而言,,挑戰(zhàn)就在于他有沒有信心去做自己的研究?對于學(xué)術(shù)研究而言,,人和人的交流是至關(guān)重要的,。如果完全讓技術(shù)主導(dǎo),最后不可避免會導(dǎo)致人的主體性的喪失,。在技術(shù)主導(dǎo)下,,人和人的交流會變得越來越弱,最后都會變成人和技術(shù)的交流,,技術(shù)會成為中心,。這其實(shí)還是馬克思所說的異化。在這樣的異化背景下,,人類肯定會走向消亡,,至少是衰落。盡管從莊子的齊物論來講,,人和機(jī)器也是平等的,,但如果就此討論后人類,也是不符合人類的主流價(jià)值觀的,。畢竟,,機(jī)器是人發(fā)明的,即便結(jié)果是注定的,。那為什么要去加速呢,?現(xiàn)在最根本的問題是,各國都在加速,,都希望從中獲益,。
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