远东轶事 - 知乎专栏 09月12日
大模型时代下个人能力与星际旅行的未来畅想
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文章探讨了大模型普及后,个人能力将如何被极大地增强,以及由此可能引发的组织形态变革。作者预测,未来个人将拥有高度定制化的AI工具,实现高效的自我管理与跨个体协作。这种个人能力的飞跃,将促使人类对探索宇宙产生更深层次的渴望,星际旅行可能不再是宏大叙事,而是满足个人感官刺激和社交炫耀的需求。同时,文章还提出,为满足日益增长的个人算力需求,寻找新的空间(如月球)来部署运算单元将成为可能。最后,作者强调了可解释性研究在AI发展中的重要性,并对Transformer模型的未来地位提出了疑问,期待着AI领域更深层次的突破。

🚀 **个人能力跃升与组织变革**:大模型将使个人拥有高度定制化的AI工具,极大地提升个人效率和能力,甚至可能出现“超人”。这会导致用于协调沟通的工种减少,组织架构发生根本性变化,个人算力配置将成为未来趋势,类似于资产配置以分散风险。

🌠 **星际旅行的新驱动力**:当个人能力和AI工具的运用达到极致,人类将可能转向星际探索,但目的不再仅仅是宏大的探索目标,而是满足个人对感官刺激、新奇体验和社交展示的需求。星际旅行将从旁观式的活动转变为个人参与的竞赛,社交媒体将成为展示太空体验的平台。

🧠 **大脑的“外接”与计算空间需求**:为了应对个人算力需求的激增,未来可能出现类似科幻小说中的“外接大脑”概念,将计算能力分离出来以增强个体鲁棒性,并备份生物大脑。当地球表面计算存储空间不足时,月球等天体可能成为部署人类运算单元的理想场所,利用宇宙空间传输讯息。

💡 **可解释性研究的重要性与Transformer的未来**:随着大模型渗透到生活的方方面面,可解释性研究变得前所未有的重要,需要深入理解神经网络的内部机制。作者对Transformer模型在未来AI发展中的地位持开放态度,认为它可能只是一个早期框架,并期待着更深层次的理论突破。

个人能力变得更加重要

大模型必然有一天会在个人电脑或是手机上运行,并且成为每个人高度定制的工具。在每个人可以与自己的工具高效交流,甚至工具之间都可以自动交流之后(比如我的AI和你的AI开个会讨论一下,并各自总结记录观点),用于交流协调的工种会变少,由此导致的组织架构形态可能会有质的不同。Twitter上有些搞笑的帖子,像一个公司里只需要一个CEO+ChatGPT/GPT4就可以完成一切。从长远来说,这并非天方夜谭,当然目前还太过超前。

我们以前讲十倍百倍工程师,是在公司数字化程序化的大环境里面讲的,出了公司,每个人都还是普通人,但之后可能会出现十倍百倍的超人,能运用各种工具,接入人类社会自然语言的接口,以极快的速度完成自己想做的事,在生活的方方面面都碾压普通人,甚至超人之间的交流都不会在一个频道上。而要达到这样的水平,就要有极强的动手和实践操作能力,迅速尝试各种新工具,了解用途,并将其个性化,纳入自己的工作流。

在个人能力越来越强,也越来越依赖趁手的个性化工具,就会出现个人算力的竞争。如同资产配置,每个人都要把自己的钱分散在不同的地方以减少风险一样,未来,我们也许需要考虑个人算力配置,让每个人都能在任何时刻、任何地点利用自己的计算资源和API来实现想做的事情。也许未来会出现像某部奇幻小说中描述的那样,大魔导士使用某种方式增殖自己的大脑,并将之放置在一个平行空间中,然后将自己的本体和这个外接大脑连接起来,以进行各种复杂的推理与运算。我相信未来可能每个人都会这样做。这种方案也同时增加了每个个体的鲁棒性,如果不幸因为疾病或者事故,生物大脑损毁了,还可以调出备份,继续未竟的事业。

一些对于星际旅行的狂想

那么接下来会发生什么呢?这种个人算力的竞争和对于独一无二的追求(见田渊栋:关于GPT-4的一些感想),可能会自然推动星际旅行的进展。

在所有人都尝试过了地球上的各种享受之后,大众会将渴求的目光投向茫茫星海。这时候,星际旅行的目的可能不仅仅是为了“人类探索宇宙”这个宏伟但只能旁观的目标,而是为了满足大众对感官刺激的简单需求。例如,有人希望自己的眼睛能飞越天际,到达别人看不到的地方,并抢先展示出来。这种追求刺激和炫耀的心态可能会推动星际旅行的发展,因此,星际旅行不再仅仅是大家一起观看NASA发射空间站的活动,而是大家在各种社交媒体和平台上展示,从外太空独家获取新消息,这样的一种平民间的竞赛。

那么,像知乎上这种讨论,例如“去某个行星生活是什么样的体验”,将不再通过文字描述或感官的间接描述来表达。相反,会有一个真正的传送门让每个人都能亲自去那个地方体验一下,感受换一个世界的感觉。因此,这种问答形式可能会发生变化,从文字变成一个多媒体空间门。

另一个脑洞大开的目的,是为了寻找一个更好的空间来存放每个人的大脑。在个人能力越来越依赖算力之后,人们就需要更大的运算和存储空间,而地表已经不够用了。当往地下挖掘的成本高于向外太空拓展的成本之后,在一个潮汐锁定的月球上,部署人类的运算单元就成了一种选择,因为不需要铺设任何管线,可以直接通过宇宙空间传输讯息,而能源则来自太阳。

从历史上看,往往是一个原本看起来神圣的事物变得平民化后,问题才能真正得到解决。例如,很久以前印刷术是一项限制性的技术,而知识教授和传播也是非常神圣,是只有某些特定职业才能做的。但现在,学习知识与传播知识都比历史上的任何时期都容易。我想有一天星际旅行也是如此,如果每个人都愿意并能够进行星际旅行,如果这项技术变成像空气和水一样自然,那人类就不再局限于地球了,而最终在日常的娱乐与攀比中,不知不觉地成为了行星际物种。

上一次印刷术普及之后带来的是什么?文艺复兴。这一次会带来什么?谁也不知道。

可解释性的研究

在大模型普及之后,有很多研究的必要性开始下降,但仍然有许多深入的研究方向值得探讨。AI将真正开始影响我们生活的方方面面之时,可解释性的研究比以前更为重要。而且这种可解释性,不应局限于训练的损失函数,而需要打开黑箱,去理解神经网络内部的结构以及训练的动力学机制对其产生的影响。这可能会成为一个非常重要的问题。也许十年二十年后,当我们回顾Transformer时,会发现它只是一个小孩的玩具,是一个非常难以训练的笨拙初代框架,而我们在打开黑箱之前的盲目搜索,都只是盲人摸象,陷进了一个网络架构优化的局部极小解里面罢了。

我期待着解开谜团的那一天。

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