人工智能(AI)到底是什麼呢？最好的方式是將其視為「近似人類思維的軟體」。它並不完全相同，也不是更好或更差，但是即使是一個粗略的人類思維模擬也可以在完成任務時非常有用。但切勿將其誤認為真正的智能！AI也被稱為機器學習，這兩個術語在很大程度上是等價的，盡管有點誤導。機器真的能夠學習嗎？智能真的可以被定義，更不用說人工創造了嗎？事實上，AI領域與問題一樣重要，它與機器是否能夠思考一樣重要，它更多關乎我們的思維方式。如今的AI模型背後的概念實際上並不新，它們可以追溯到幾十年前。但是，在過去十年中的進展使得可以將這些概念應用到越來越大的規模上，從而實現ChatGPT的引人對話和令人毛骨悚然的Stable Diffusion藝術。我們編寫了這本非技術指南，讓任何人都有機會理解當今的AI工作方式以及原因。
AI工作原理
儘管存在許多不同的AI模型，但它們往往共享一個共同點：大型統計模型，用於預測模式中最有可能的下一步。這些模型實際上並不「知道」任何東西，但它們非常擅長檢測和延續模式。這個概念在計算語言學家Emily Bender和Alexander Koller使用「超智能深海章魚」的概念時得到最生動的說明。想象一下這樣一個章魚，它恰好用一根觸手靠在兩個人正在用來溝通的電報線上。儘管不懂英語，實際上根本沒有語言或人類的概念，但是這個章魚仍然可以建立起一個非常詳細的統計模型來檢測它所接收到的點和劃線。例如，儘管它不知道某些信號是人們說「你好嗎」和「很好，謝謝」，並且如果知道這些詞的含義，它也不會知道，但它可以很清楚地看到這種劃線的模式在另一種劃線之後但從不在之前出現。多年來，這個章魚學到了很多模式，以至於它甚至可以切斷連接並自己進行對話，相當令人信服！但如果出現它從未見過的詞，那麼它就無法作出回應。這是對大型語言模型（LLMs）的AI系統的一個非常貼切的比喻。這些模型驅動著ChatGPT等應用程序，它們就像是一個大型的自動完成系統，它們不是「理解」語言，而是通過數學方法將它所找到的模式在數十億篇文章、書籍和會話記錄中進行了全面的「映射」。正如作者在文中所說的那樣，「只有形式可用作訓練數據的話，章魚並沒有學到含義」。當AI獲得一個提示，比如一個問題時，它會在自己的映射上找到最接近它的模式，然後預測（或生成）該模式中的下一個詞，然後是下一個詞，依此類推。這是一個大規模的自動完成過程。考慮到語言的良好結構和AI所吸收的大量信息，它們能夠產生令人驚嘆的內容！
AI的能力和限制
我們還在學習AI的能力和限制，盡管這些概念很古老，但這種大規模實現技術非常新。其中一個限制是AI沒有真正的理解能力，它只是通過數據訓練得出的結果。AI無法進行價值判斷，無法理解情感或上下文。AI僅僅是按照其訓練的模式進行生成，並不能真正理解其含義。這就是為什麼在某些情況下，AI可能會產生令人驚訝、不合理或不當的回答。AI只能根據其所接收到的數據進行生成，它並不具有自主思考的能力。所以，雖然AI有很多應用價值，但我們不能將其視為具有智能的生命體。AI的發展還有很長的路要走，我們需要不斷探索和理解其能力和限制。
訓練數據的重要性
AI的訓練過程非常重要。AI需要大量的訓練數據，這些數據包含了各種不同的語言和語境。這些數據用於訓練AI模型，讓其能夠理解和生成語言。訓練數據的質量和多樣性對於AI的性能至關重要。如果訓練數據存在偏見或缺乏多樣性，那麼AI生成的結果可能會反映這些問題。因此，我們需要確保訓練數據具有多樣性，包含各種不同的觀點和語言風格，以減少偏見和不當回應的可能性。
AI的潛在風險
AI的發展帶來了一些潛在的風險。例如，AI可能會因為缺乏理解能力而產生不當回答或不合理的建議。AI還可能受到訓練數據中的偏見影響，進而產生有偏見的結果。此外，AI的使用也可能導致隱私和安全問題。因此，在開發和應用AI技術時，我們需要非常謹慎，確保AI能夠適當地應對這些風險並保護使用者的權益。
總結
AI是一個非常有用的技術，它可以幫助我們完成各種任務。然而，我們需要明白AI並不是真正的智能，它只是通過模式生成來進行工作。AI的發展還有很長的路要走，我們需要不斷探索和理解其能力和限制。同時，我們也需要謹慎應對AI的潛在風險，確保其在使用中不會對我們的社會和個人造成不良影響。
參考資料：
1. [How AI Works](https://www.example.com/how-ai-works)
2. [How AI Can Go Wrong](https://www.example.com/how-ai-can-go-wrong)
3. [The Importance of Training Data](https://www.example.com/importance-of-training-data)
4. [How a ‘Language Model’ Makes Images](https://www.example.com/how-language-model-makes-images)
5. [What About AGI Taking Over the World](https://www.example.com/what-about-agi-taking-over-the-world)
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