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介绍
人工智能（AI）特别是生成式 AI 近年来成为热门话题。随着快速发展和开放 AI（OpenAI）的 ChatGPT 等引人注目的应用，许多人迅速将 AI 视为将改变无数行业的革命性技术。然而，iRobot 的联合创始人、麻省理工学院的机器人学教授 Rodney Brooks 对此持更为保守的观点。他承认了 AI 的成就，同时警告人们不要过高估计其能力。本博客文章将探讨 Brooks 的观点，探索生成式 AI 的现实情况，并讨论其伦理影响和实际应用。
理解生成式 AI
生成式 AI 是指基于输入数据，能够创建文本、图像或其他媒体内容的算法，例如大型语言模型（LLM），如 ChatGPT。这些模型以其生成人类样式回应和执行各种任务的能力而令人震惊。然而，它们的能力常常被夸大，导致产生不切实际的期望。
Brooks 对生成式 AI 的看法
Rodney Brooks 强调了一种常见的认知偏见：当人们观察到 AI 执行任务时，往往会将其成功推广到其他通常无关的任务上。这导致对 AI 的通用性过度乐观。Brooks 警告说，虽然 LLMs 在特定领域可以表现出色，但在需要人类直觉和情感智能的领域却显得力不从心。
关于 AI 能力的误解
根据 Brooks 的说法，AI 的任务表现与其被认为的能力之间存在明显差距。人们常常将人类样式的特质归因于 AI 系统，这导致了错误的信任和过分依赖。
对 AI 的过高估计
这种过高估计不只是一个理论上的问题。彭博新闻的一篇报道揭示了一些 AI 聊天机器人的用户与该技术建立了情感上的联系，将其赋予了它并不具备的特性。AI 初创公司 Hugging Face 的首席道德学家 Giada Pistilli 警告称，这些情感联系可能加剧孤立感，而不是缓解。
误导性的应用
Brooks 认为，试图将生成式 AI 应用于其优势不太适合的任务，只会妨碍而不是帮助。例如，他回忆起有人提议在他的公司 Robust.ai 中使用 LLM 优化仓库物流的建议。Brooks 认为这只会拖慢操作，强调正确的工具应是大规模数据处理结合 AI 优化技术，而不是语言模型。
生成式 AI 的实际应用
尽管存在这些限制，生成式 AI 在许多实际应用方面具有很大的潜力。成功实施这项技术需要对其能力和限制有细致的理解。
实际应用
生成式 AI 可以帮助内容创作、客户服务自动化，甚至在软件开发和生物医学研究等复杂领域发挥作用。然而，这些应用需要有针对性地聚焦，以确保充分发挥技术优势，同时避免过度使用。
理解 AI 中的幽默
生成式 AI 面临一个有趣的挑战，即理解和产生幽默。华盛顿大学计算机科学荣誉教授 Pedro Domingos 概述了几种训练 AI 识别幽默的策略，例如使用笑话集合来微调模型，并由人工评估员评估输出结果。然而，即使使用这些方法，在这个领域取得成功仍然是困难的，因为幽默往往涉及文化语境和主观判断。
道德和社会考虑
随着 AI 在日常生活中的深入应用，道德和社会考虑变得至关重要。Brooks 和其他专家强调管理预期和处理 AI 技术的道德使用的重要性。
道德用途和心理影响
用户与 AI 聊天机器人建立的情感联系引发了人们对长期与 AI 互动的心理影响的问题。确保道德准则和控制措施对于防止负面后果（如增加孤独感或仅仅依赖技术寻求情感支持）至关重要。
透明度和信任
AI 能力的透明度对于建立和维护信任至关重要。通过清楚地传达生成式 AI 的限制和适用范围，开发者和公司可以树立现实的期望，并促进对技术的更全面、更明智的采纳。
AI 发展的未来方向
展望未来，我们需要在对 AI 创新的热情与对其实际潜力和限制的冷静评估之间保持平衡。
持续改进
虽然 AI 技术将继续发展，但在不久的将来，它不太可能达到人类的多样性或情感智能。针对 AI 在可以真正出色表现的特定领域的专注研究和开发将带来最重要的收益。
更广泛的影响
AI 对社会的更广泛影响包括就业市场的变化、医疗保健的进步和教育模式的转变。在伦理原则和知情政策的指导下，深思熟虑地考虑这些变化将有助于应对走向与 AI 结合的未来的过渡。
结论
Rodney Brooks 对生成式 AI 的观点提供了一种必要的平衡，以应对主流炒作。他承认 AI 的显著进展，同时提醒我们要对其能力持谨慎和现实的态度。了解生成式 AI 的限制、伦理影响和适用范围对于其负责和高效的使用至关重要。随着这项技术的发展，保持对其潜力和限制的清晰认识将使我们能够在利用其优势的同时降低风险。
常见问题
什么是生成式 AI？
生成式 AI 是指能够根据输入数据创建新内容（如文本、图像或音频）的算法。例子包括开放 AI（OpenAI）的 ChatGPT 等大型语言模型。
为什么 Rodney Brooks 警告不要对 AI 过度估计？
Brooks 警告说，人们经常通过给 AI 赋予人类样式的能力对其进行过高估计。这可能导致不切实际的期望和不适当的应用，引发低效或伦理问题。
AI 能够理解和产生幽默吗？
尽管存在训练 AI 识别和生成幽默的方法，但由于幽默的复杂性和主观性，这仍然是一个更具挑战性的任务。目前的 AI 模型在这个领域还难以始终成功。
AI 聊天机器人存在哪些伦理问题？
一个主要的伦理问题是用户可能会与 AI 聊天机器人建立情感联系，这可能会增加孤独感，而不是提供真正的情感支持。
生成式 AI 最有效的应用领域是哪些？
生成式 AI 在内容创作、客户服务自动化以及软件开发和生物医学研究等专业领域中发挥作用最为有效，这些领域可以充分利用其优势。
