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今年6月,美国谷歌公司软件工程师布莱克·勒莫因称语言模型LaMDA出现自我意识。他认为,LaMDA拥有七八岁孩童的智力,并相信LaMDA正在争取自己作为一个人的权利。LaMDA是谷歌去年发布的一款专门用于对话的语言模型,主要功能是可以与人类交谈。为佐证观点,勒莫因把自己和LaMDA的聊天记录上传至互联网。随后,谷歌以违反保密协议为由对其停职。谷歌表示,没有任何证据支持勒莫因的观点。

事实上,“AI(人工智能)是否拥有自主意识”一直争议不休。此次谷歌工程师和LaMDA的故事,再次引发讨论。人们想知道:人工智能技术究竟发展到了怎样的阶段?是否真的具备自主意识?其判定依据是什么?未来我们又该以怎样的能力和心态与人工智能和谐共处?

人工智能自主意识之辨

被誉为“计算机科学与人工智能之父”的艾伦·图灵,早在1950年就曾提出图灵测试——如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份,那么可以称这台机器具有智能。这一设想随后被具化为,如果有超过30%参与测试的人以为自己在和人说话而非计算机,就可以认为“机器会思考”。当前随着技术的发展,已经有越来越多的机器能够通过图灵测试。

但清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正告诉《瞭望》新闻周刊记者,图灵测试只能证明机器在表象上可以做到让人无法分辨它与人类的不同,却不能证明机器能够思考,更不能证明机器具备自主意识。

技术换道

有专家提出,若要机器能思考,先要解决人工智能发展的换道问题。据了解,目前基于深度学习、由数据驱动的人工智能在技术上已经触及天花板。一个突出例证是,阿尔法围棋(AlphaGo)在击败人类围棋世界冠军后,虽然财力和算力不断投入,但深度学习的回报率却没有相应增长。

一般认为,人工智能可被分为弱人工智能、通用人工智能和超级人工智能。弱人工智能也被称为狭义人工智能,专攻某一领域;通用人工智能也叫强人工智能,主要目标是制造出一台像人类一样拥有全面智能的计算机;超级人工智能类似于科幻作品中拥有超能力的智能机器人。从产业发展角度看,人工智能在弱人工智能阶段停留了相当长时间,正在向通用人工智能阶段迈进。受访专家表示,目前尚未有成功创建通用人工智能的成熟案例,而具备自主意识,至少需要发展到通用人工智能阶段。

梁正说,大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破,但距离具备自主意识还很远。“如果你给这类语言模型喂养大量关于内省、想象等与意识有关的数据,它便更容易反馈与意识有关的回应。谈及背后原因,受访专家表示,第一是当前人工智能主要与符号世界进行交互,在对物理世界的感知与反应上发展缓慢。第二是数据学习让机器只能对见过的内容有合理反馈,无法处理陌生内容。第三是在数据驱动技术路线下,人们通过不断调整、优化参数来强化机器反馈的精准度,但这种调适终究有限。

梁正强调,不同于当前主要依赖大规模数据训练的技术路线,新一代人工智能强调在没有经过数据训练的情况下,可以通过推理作出合理反应,从而与没有见过、没有学过的事物展开交互。相比人类意识的自由开放,以往人工智能更多处在封闭空间。尽管这个空间可能足够大,但若超出设定范畴便无法处理。而人类如果按照规则不能解决问题,就会修改规则,甚至发明新规则。这意味着,如果人工智能能够超越现有学习模式,拥有对自身意识系统进行反思的能力,就会理解自身系统的基本性质,就有可能改造自身的意识系统,创造新规则,从而成为自己的主人。

“人工智能觉醒”背后

有关“人工智能觉醒”的讨论已不鲜见,但谷歌迅速否认的态度耐人寻味。

梁正表示:“如果不迅速驳斥指认,会给谷歌带来合规性方面的麻烦。”据了解,关于人工智能是否有自主意识的争论并非单纯技术领域的学术探讨,而关乎企业合规性的基本坚守。一旦认定公司研发的人工智能系统出现自主意识,很可能会被认为违反第2版《人工智能设计的伦理准则》白皮书的相关规范。这一由美国电气和电子工程师协会2017年发布的规范明确:“根据某些理论,当系统接近并超过通用人工智能时,无法预料的或无意的系统行为将变得越来越危险且难以纠正。并不是所有通用人工智能级别的系统都能够与人类利益保持一致,因此,当这些系统的能力越来越强大时,应当谨慎并确定不同系统的运行机制。”

梁正认为,为避免社会舆论可能的过度负面解读,担心大家认为它培育出了英国作家玛丽·雪莱笔下的弗兰肯斯坦式的科技怪物,以“不作恶”为企业口号的谷歌自然会予以否认。“不仅如此,尽管这一原则对企业没有强制约束力,但若被认为突破了底线,并对个体和社会造成实质性伤害,很有可能面临高额的惩罚性赔偿,因此企业在合规性方面会更为谨慎。”我国也有类似管理规范。2019年,国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》,提出人工智能治理的框架和行动指南。其中,“敏捷治理”原则主要针对技术可能带来的新社会风险展开治理,强调治理的适应性与灵活性。

清华大学人工智能国际治理研究院院长、苏世民书院院长、中国科技政策研究中心主任薛澜在接受媒体采访时表示,当前人工智能治理面临的最大挑战,是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。特别是在第四次工业革命背景下,我国的人工智能技术和其他国家一样都处于发展期,没有现成的规制体系,这样就使得我们在发展科技的同时,必须同步发展我们的规制体系。“这可能是人工智能发展面临最大的挑战。”

在梁正看来,目前很难断言新兴人工智能技术具有绝对风险,但必须构造合理的熔断、叫停机制。在治理中既要具有一定的预见性,又不能扼杀创新的土壤,要在企业诉求和公共安全之间找到合适的平衡点。毕竟,对人类来说,发展人工智能的目的不是把机器变成人,更不是把人变成机器,而是解决人类社会发展面临的问题。从这个角度来说,我们需要的或许只是帮助人类而不是代替人类的人工智能。

为了人机友好的未来

确保通用人工智能技术有益于人类福祉,一直是人工智能伦理构建的前沿。

薛澜认为,在科技领域,很多技术都像硬币的两面,在带来正面效应的同时也会存在风险,人工智能就是其中一个比较突出的领域。如何在促进技术创新和规制潜在风险之间寻求平衡,是科技伦理必须关注的问题。

梁正提出,有时技术的发展会超越人们预想的框架,在不自觉的情况下出现与人类利益不一致甚至相悖的情况。著名的“曲别针制造机”假说,即描述了通用人工智能在目标和技术都无害的情况下,对人类造成威胁的情景。“曲别针制造机”假说给定一种技术模型,假设某个人工智能机器的终极目标是制造曲别针,尽管看上去这一目的对人类无害,但最终它却使用人类无法比拟的能力,把世界上所有资源都做成了曲别针,进而对人类社会产生不可逆的伤害。“我们对到底什么样的技术路线能够发展出具备自主意识的人工智能尚无共识,现在谈论‘禁止发展’,有种空中楼阁的意味。”梁正说。

在梁正看来,人与人工智能在未来会是一种合作关系,各自具备对方无法达成的能力。“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来,是由人类选择的。”

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