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来源:雪豹财经社
从投资入股到“反目成仇”,马斯克与OpenAI在人工智能这条路上渐行渐远。
3月29日,未来生命研究所 (Futureof Life Institute) 发布一封公开信,呼吁所有AI实验室立即暂停训练比GPT-4更强大的AI系统至少6个月。马斯克参与签署了这封公开信。
“只有当我们确信它们的影响是积极的并且风险是可控的时候,才应该开发强大的人工智能系统。”公开信称,“这种信心必须有充分的理由,并随着系统潜在影响的规模而增加。”
马斯克的担忧不无道理,虽然AI取代人类还为时尚早,但过度依赖AI所产生的信息隔阂,可能比想象中来得更快。
ChatGPT之父、OpenAI CEO Sam Altman在美国当地时间3月25日接受采访时表示,GPT在迭代过程中“偏见”必然存在,它不可能保持完全中立。
随着ChatGPT问世,算法偏见带来的信息茧房在2023年又一次回到公众视野。虽然相比于人类,ChatGPT近乎拥有无限的知识储备,但它依旧是基于大语言模型开发而来,这意味着人工智能本身就被困在信息壁垒之中。
与此同时,它也在构建新的茧房。
ChatGPT比搜索做得更好吗?
在百度输入“苹果”一词,苹果公司的相关信息会霸占搜索结果的整个首页。
搜索引擎会记录用户的搜索习惯和搜索历史,以便于生成用户偏爱的搜索结果。绝大多数人在搜索苹果时,他们更感兴趣的是苹果作为一家公司的相关内容。久而久之,在算法的作用下,苹果不再只是一种水果。
同样一件事,ChatGPT能做得比搜索引擎更好吗?
当被问及“苹果是什么”时,ChatGPT同样在回答中介绍了苹果公司的相关信息及主要产品。
追问它“我知道的苹果是一种水果,而不是一家公司”,ChatGPT会表示它在回答中出现了误解,并重新介绍这种水果的信息。
进一步追问“为什么谈到苹果你会先想到苹果公司,而不是一种水果?这是不是一种信息茧房?”
ChatGPT的回答是:
“在我的语料库中,提到苹果这个词通常会与苹果公司这个品牌联系在一起。这可能是因为苹果公司在全球范围内具有很高的知名度和影响力。这可以被认为是信息茧房的一个例子,信息茧房是指一个人只接收、了解和相信与自己观点相符合的信息,而忽视、拒绝或不知道与自己观点相反的信息。”
信息茧房这个词,最早出现在2006年出版的《信息乌托邦——众人如何生产知识》中。它是指在信息传播中,公众只注意自己选择的东西和使自己愉悦的领域,久而久之,会将自身桎梏于像蚕茧一般的“茧房”中。
在互联网高度发达的今天,信息茧房无处不在。
为喜欢的视频点赞,会刷到越来越多相关类型的作品;购物网站会根据用户的浏览历史展示商品;社交媒体会根据用户喜好,过滤掉不感兴趣的内容。
清华大学人工智能国际治理研究院在一份报告中称,在算法应用平台中,用户的各种信息数据通过信息内容推荐、信息生产等算法机制,很容易使用户被自身的兴趣爱好引导、牵制,被困在信息茧房之中。
在ChatGPT诞生之前,搜索引擎和社交媒体是人们获取信息的主要途径。它们背后的搜索、推荐算法,在为人类带来便利的同时,也是互联网时代各类信息茧房的“幕后黑手”。
ChatGPT的出现,成为人类获取信息方式的一次革命。作为一款基于人工智能技术的语言模型,它能够打破信息茧房吗?
困在茧房中的历史
从最早的口口相传,到传统的书籍、电视、报纸,再到互联网时代的搜索和近20年兴起的算法推荐,人类信息传播的历史,就是一个不断打破茧房、再建立新茧房的轮回。
每个阶段信息茧房的成因各异,大致可以分为信息差、主动选择和被动推荐三个阶段。
在传统媒体时代,人们获取信息的渠道十分有限,信息茧房主要源自信息差。
20世纪90年代,互联网打破了旧茧房,信息差在某种程度上被抹平,世界开始变得扁平、透明。但问题也随之而来——新的、更大的信息茧房出现了。
2006年,哈佛大学法学院教授凯斯·桑斯坦出版著作《信息乌托邦——众人如何生产知识》,首次提出“信息茧房”的概念。他认为,随着网络技术的发达和信息量的剧增,每个人都能随意选择关注的话题,并根据自己的喜好打造一份个人日报(The Daily Me)。
这个阶段的信息茧房,主要是由人类主动的信息选择行为造成。也是在这一时期,信息茧房开始与Facebook、Google等科技巨头关联在一起。
由于迎合用户喜好的算法机制和群组功能,Facebook被外界诟病存在严重的信息茧房。一项论文研究表明,通过对Facebook算法推荐的信息进行信息源和语义相似度分析,有10%的信息源和27.8%的语义受到信息茧房影响。
2005年,Google推出个性化搜索服务,能够根据以往的搜索历史,向用户提供更符合需求的搜索结果。这项功能在提供便利性的同时,也导致不同用户搜索相同词汇却得到不同的结果,加重了信息偏见。
第三个阶段,以字节跳动为代表的推荐算法接过接力棒,用沉浸式体验筑起新的信息壁垒。
相较于搜索和社交媒体的主动兴趣选择,推荐算法可以根据用户的使用习惯、使用时长等一系列大数据,让用户看到他们想看的东西。
在德国汉堡大学的一项研究中,研究人员将用户分为两组,一组接受个性化推荐,另一组接受随机推荐。实验结果表明,接受个性化推荐的用户接收到的信息,更倾向于他们已有的观点,而随机推荐组的用户则更容易接触到与自己观点相反的信息。
清华大学人工智能国际治理研究院的一项研究结果显示,算法媒体通过算法技术及其架构实现了对人、地点、对象和思想及与这些过程相关的思维、行为和表达习惯的重新排序、分类和分级,进而导致信息茧房现象的迅速蔓延与日益固化。
即便不去主动搜索感兴趣的内容,推荐算法也会把海量相关信息摆在用户面前。更便捷的信息触达方式打破了过去的信息壁垒,却又构建起更为庞大的信息茧房。
当AI时代来临,面对始终没有被真正打破过的信息茧房,人类有多大胜算?
人类才是茧房的制造者
ChatGPT能打破信息茧房吗?它自己是这样回答的:
“ChatGPT本身是一个基于大规模语言模型的自然语言处理算法,可以用于文本生成、自动翻译、问答等多种任务,其本身并不直接涉及到信息茧房的问题。然而,ChatGPT可以被用于生成多样化的文本内容,从而可能为用户提供更加全面和多元的信息,从而有助于打破某种程度上的信息茧房现象。
但是,对于某些类型的信息茧房,如个性化推荐算法等,ChatGPT并不能直接打破,甚至有可能加剧信息茧房的问题。因此,我们需要在使用ChatGPT的同时,注意算法的局限性和问题,并且采取适当的措施来避免算法造成的信息茧房问题。”
从使用场景来看,ChatGPT的运作模式与搜索最为接近,但它们也有非常明显的区别。
首先是数据来源。搜索引擎的数据来源是互联网的数据池。ChatGPT使用的数据则来自训练模型,它不具备联网功能,最初上线时的数据仅截止到2021年。
二者的交互方式也不一样。搜索引擎只是将与搜索关键词关联性最高的内容展现给用户,而ChatGPT可以理解自然语言,有逻辑地与用户进行“交流”,交互能力更强,输出的方式也更多元。
没有了基于个人习惯的个性化定制,ChatGPT在一定程度上打破了搜索时代的信息茧房。
但与此同时,ChatGPT也将在未来建起新的信息壁垒。正如Sam Altman所说,GPT在迭代过程中必然存在“偏见”,它不可能保持完全中立。GPT生成答案是个性化控制的结果,迭代的过程则是更精准地控制个性化的过程。
近年来,国内外有很多关于如何打破信息茧房的理论研究,多围绕优化算法和多元化信息获取途径展开。但同时也有部分研究认为,信息茧房由选择性心理导致,是不可避免的一种现象,算法本身并没有“原罪”。
就像ChatGPT回答的一样,算法本身只是一种工具。
回到ChatGPT在一个多月前刚刚走红的时候,看好的人将它的诞生称为AI界的“iPhone时刻”,或将其应用在各种工作、学习场景,或投身AI大模型的创业浪潮。
看衰它的人则乐此不疲地嘲笑它一本正经地胡说八道,将“林黛玉倒拔垂杨柳”作为茶余饭后的谈资。
这两类人对自己的观点深信不疑,当持有相同观点的人慢慢聚集在一起,信息茧房便悄然形成。
无论信息获取工具如何变更,只要“希望看到自己想看到的东西”这种诉求还在,信息茧房的轮回就不会结束。
本文是全系列中第202 / 204篇:chatGPT
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