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　　與互聯網的發(fa)明、普及與使(shi)用相(xiang)比，人工(gong)智(zhi)(zhi)能對人類(lei)社會的影響更(geng)甚(shen)。在人工(gong)智(zhi)(zhi)能的時代，人類(lei)最重(zhong)要的就(jiu)是想(xiang)象力。

李星 清華大學電子(zi)工程系教(jiao)授

　　30多年前(qian)，清華(hua)大學(xue)電子工程系李星本科畢業赴(fu)美留學(xue)，研究(jiu)生專業和(he)(he)(he)本科一樣，是信(xin)號(hao)和(he)(he)(he)信(xin)息(xi)處理(li)。留學(xue)和(he)(he)(he)工作(zuo)期間，他(ta)第一次接觸到(dao)互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)，作(zuo)為(wei)一名用戶，他(ta)深切感(gan)受到(dao)了(le)互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)的巨大潛力，并對其產生了(le)一定(ding)的認(ren)識和(he)(he)(he)思考。

　　1991年，李星(xing)回到清華大(da)學(xue)教書，深切感(gan)受到，沒有互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)就無法建(jian)設世(shi)界(jie)一(yi)(yi)流大(da)學(xue)。機緣巧合，1993年，他由一(yi)(yi)名互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)用(yong)戶轉變(bian)為互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)研究者，成為中國教育和(he)科(ke)研計(ji)算(suan)機網(wang)(CERNET)的(de)(de)設計(ji)建(jian)設者和(he)運營者。面對CERNET建(jian)設初期所(suo)遇到的(de)(de)重大(da)技術決策，他作為互(hu)(hu)聯(lian)網(wang)用(yong)戶時所(suo)積累的(de)(de)認識和(he)思考(kao)發揮了(le)至關重要的(de)(de)作用(yong)。三十年一(yi)(yi)個輪回，如今(jin)他以(yi)(yi)人工智能的(de)(de)用(yong)戶身(shen)份，分享了(le)自己(ji)對ChatGPT的(de)(de)認識和(he)思考(kao)，以(yi)(yi)供年輕一(yi)(yi)代參考(kao)。

　　與ChatGPT進行智力游戲

　　“ChatGPT是幫(bang)助人(ren)而不(bu)(bu)是替代(dai)人(ren)。”李星教授說。ChatGPT已經在(zai)幫(bang)助程序(xu)員(yuan)編(bian)寫程序(xu)方面發揮了很大作(zuo)用，雖然它依然無法(fa)完全取代(dai)人(ren)類的編(bian)程工作(zuo)，但它可(ke)以給我們帶來很多意想不(bu)(bu)到(dao)的啟發，并提高了工作(zuo)效率。

　　以前，程(cheng)(cheng)序員需要實現(xian)某個輔助(zhu)功能的(de)(de)算法(fa)或(huo)函數時(shi)，由于這些功能不是最核心的(de)(de)，對程(cheng)(cheng)序員而(er)言(yan)，不一定很(hen)熟悉，往(wang)往(wang)就需要花費(fei)很(hen)長時(shi)間(jian)進行(xing)(xing)檢索、尋找和(he)判(pan)斷(duan)。但(dan)是，現(xian)在與ChatGPT進行(xing)(xing)討論后(hou)，它(ta)可(ke)以快速地提(ti)供(gong)相(xiang)關的(de)(de)代碼、語言(yan)版本(ben)、操(cao)作(zuo)系統等信息，方便我們進行(xing)(xing)下一步的(de)(de)判(pan)斷(duan)、選擇和(he)修改。

　　此外，ChatGPT對于(yu)科研效(xiao)率的(de)提升也非常顯著。李(li)星教(jiao)授(shou)提到，過(guo)去他在產生一個想法后(hou)(hou)，往(wang)往(wang)會(hui)先(xian)放一放，用(yong)一段時(shi)間(jian)深入思考，之后(hou)(hou)再用(yong)幾(ji)天甚(shen)至(zhi)幾(ji)周時(shi)間(jian)編寫代碼(ma)進行驗證。然而，現(xian)在通(tong)過(guo)ChatGPT的(de)協(xie)助，僅需幾(ji)個小時(shi)就可以(yi)完成(cheng)最初(chu)的(de)概念(nian)驗證(PoC，全稱Proof of Concept)，再以(yi)此為基礎推進下(xia)一步的(de)工作(zuo)，如同順(shun)水(shui)推舟般高(gao)效(xiao)、簡(jian)單而方便。

　　當(dang)然，需(xu)要注意的(de)是(shi)，雖然ChatGPT能(neng)給(gei)出答案，但(dan)很多時(shi)候(hou)這些(xie)答案并(bing)不準確，無法直接采(cai)用。因此(ci)，在這種情況下，就(jiu)需(xu)要繼續(xu)與ChatGPT進行交互(hu)，并(bing)通過(guo)指(zhi)引幫助(zhu)它給(gei)出更(geng)好質量的(de)內容。

　　ChatGPT的(de)訓(xun)練數據中包含了豐富多樣的(de)信息，幾乎涵(han)蓋了各個領(ling)域的(de)知識。然而，關鍵是(shi)(shi)我們如何提出(chu)有用且高度相關的(de)問(wen)題。換句(ju)話說，提問(wen)的(de)能(neng)力非常重要(yao)。能(neng)不能(neng)問(wen)出(chu)有質量的(de)問(wen)題，是(shi)(shi)非常考驗(yan)人的(de)。

　　同樣(yang)，得益(yi)于ChatGPT相(xiang)當全(quan)面(mian)(但不(bu)(bu)一定深入和準確)的(de)(de)知識(shi)水平(ping)，它往往能給出比我們(men)想(xiang)到的(de)(de)更加(jia)全(quan)面(mian)的(de)(de)答(da)案，幫助(zhu)我們(men)填補知識(shi)的(de)(de)空白。因(yin)此，當我們(men)產生一些創(chuang)新性的(de)(de)想(xiang)法時，可(ke)以與ChatGPT進行對話，與它一起進行不(bu)(bu)斷迭代的(de)(de)智力游戲，詢問(wen)它對新的(de)(de)研究(jiu)想(xiang)法的(de)(de)看法。ChatGPT也會毫無保留地(di)列出需要考(kao)慮的(de)(de)相(xiang)關(guan)問(wen)題和角度，這(zhe)種全(quan)面(mian)性是獨立的(de)(de)人類(lei)個體所難以匹敵的(de)(de)優勢。

　　此外，不論提(ti)出的(de)問題(ti)多么新奇、奇特(te)或(huo)離經叛(pan)道，ChatGPT總能給(gei)出與(yu)之相關的(de)回應和(he)答復(fu)，這得益于ChatGPT的(de)泛化能力。

　　據報道，OpenAI在(zai)訓練ChatGPT時(shi)，考慮的(de)重要因素之一是數(shu)據的(de)多樣(yang)性。首先是“語言的(de)多樣(yang)性”。盡管數(shu)據以英(ying)文內容為主，但中(zhong)(zhong)文和其他(ta)國家語言的(de)內容也盡可能(neng)(neng)地被納入訓練中(zhong)(zhong)。也就是說，如(ru)果在(zai)中(zhong)(zhong)文世界(jie)(jie)中(zhong)(zhong)有問題未能(neng)(neng)得到解(jie)答(da)，但在(zai)英(ying)文世界(jie)(jie)中(zhong)(zhong)已有人給出(chu)了答(da)案，ChatGPT便能(neng)(neng)夠將兩者自動關聯(lian)起來，并(bing)在(zai)需要時(shi)靈活應用各種語言和文化(hua)背景下的(de)知識。

　　其次是(shi)(shi)“領域的(de)(de)(de)多(duo)(duo)樣性(xing)”。ChatGPT是(shi)(shi)博才而非(fei)專(zhuan)才，它收納了各類(lei)學科領域的(de)(de)(de)知(zhi)識(shi)，使得學科之間(jian)有(you)所平衡和(he)聯系(xi)，實現真正(zheng)的(de)(de)(de)融(rong)(rong)會貫(guan)通(tong)(tong)。這(zhe)就意味著(zhu)，有(you)時某一學科的(de)(de)(de)問題(ti)(ti)，或許(xu)ChatGPT可以從(cong)另一學科的(de)(de)(de)知(zhi)識(shi)體系(xi)中找到解(jie)法，并為我們提供(gong)解(jie)決問題(ti)(ti)的(de)(de)(de)線索(suo)。ChatGPT的(de)(de)(de)知(zhi)識(shi)量(liang)級使它能(neng)(neng)真正(zheng)做到了融(rong)(rong)會貫(guan)通(tong)(tong)與觸類(lei)旁通(tong)(tong)，各學科知(zhi)識(shi)不(bu)再有(you)鮮明的(de)(de)(de)區隔而是(shi)(shi)交織相(xiang)融(rong)(rong)到了一起。另外(wai)，ChatGPT的(de)(de)(de)訓練還(huan)兼顧了“語體的(de)(de)(de)多(duo)(duo)樣性(xing)”和(he)“觀點(dian)的(de)(de)(de)多(duo)(duo)樣性(xing)”，這(zhe)些多(duo)(duo)樣性(xing)帶(dai)來(lai)的(de)(de)(de)泛化能(neng)(neng)力與“思考”的(de)(de)(de)方法是(shi)(shi)傳統搜索(suo)引擎類(lei)的(de)(de)(de)問答(da)模式遠(yuan)不(bu)能(neng)(neng)及的(de)(de)(de)。

　　ChatGPT的不可解釋性

　　目(mu)前(qian)的(de)一(yi)種(zhong)思路認為(wei)，人(ren)工(gong)智能需要(yao)(yao)具有“可(ke)解釋(shi)性”。以自(zi)動(dong)駕駛為(wei)例，如果自(zi)動(dong)駕駛的(de)原理不可(ke)解釋(shi)，那人(ren)們就無法分(fen)析交通事故的(de)發生原因，因而就很(hen)難改進、提升自(zi)動(dong)駕駛的(de)安全性。因此(ci)對于此(ci)類科學技術來說，可(ke)解釋(shi)性非常重要(yao)(yao)。

　　然而，對于(yu)ChatGPT這(zhe)樣的技術應用而言(yan)，可解釋(shi)性是否依舊重要?李星(xing)教(jiao)授認(ren)為(wei)，對此(ci)必須要打一個問號。

　　他(ta)提(ti)到(dao)，雖然ChatGPT背后也有(you)其遵循的(de)(de)、可理解的(de)(de)科學(xue)理論，但(dan)其強大(da)表現(xian)的(de)(de)根源(yuan)在于(yu)海量的(de)(de)數(shu)據(ju)和強大(da)的(de)(de)算力(li)。俗話(hua)說“大(da)力(li)出(chu)奇跡”，正是(shi)(shi)基于(yu)這(zhe)(zhe)種巨大(da)的(de)(de)算力(li)和數(shu)據(ju)支持，ChatGPT展現(xian)出(chu)了迄今為(wei)止只有(you)人類(lei)身上才(cai)會出(chu)現(xian)的(de)(de)智能行為(wei)。盡(jin)管我們知道ChatGPT是(shi)(shi)通過(guo)(guo)訓練得到(dao)的(de)(de)，但(dan)是(shi)(shi)訓練一個人工(gong)智能模型的(de)(de)過(guo)(guo)程，即模型參(can)數(shu)的(de)(de)優(you)化(hua)，有(you)時候更像是(shi)(shi)玄學(xue)中的(de)(de)“煉丹”過(guo)(guo)程。如(ru)何調參(can)?為(wei)什么這(zhe)(zhe)樣(yang)調參(can)?到(dao)現(xian)在也沒有(you)非常精確、完備的(de)(de)理論與方法，而這(zhe)(zhe)種隨(sui)機(ji)性和試驗性正是(shi)(shi)ChatGPT不(bu)可解釋性的(de)(de)來源(yuan)。

　　因此，李星教授認為，按照傳統(tong)思路，我們應該(gai)先對人(ren)造事物(wu)進行(xing)深入(ru)理解，然后繼續(xu)研(yan)究和應用(yong)。然而，ChatGPT打破了這種(zhong)傳統(tong)路徑。對于ChatGPT，我們可以將其視為一種(zhong)由上帝或自然界本身創造的(de)產物(wu)，我們首先接受、使(shi)用(yong)和運行(xing)它，然后進一步研(yan)究和理解它，而這與過去(qu)技(ji)術發明(ming)中先理解規律再進行(xing)應用(yong)的(de)過程恰好(hao)相(xiang)反。

　　基于此(ci)，李星(xing)教授認為，通用人(ren)工智能的真(zhen)正生命(ming)力和靈(ling)魂在于其不可解釋(shi)性。

　　回顧(gu)科技發(fa)展(zhan)史，計(ji)算機的(de)(de)發(fa)明是一個明顯(xian)的(de)(de)分界線。在計(ji)算機出現(xian)之前，人(ren)們發(fa)明的(de)(de)機器如電話、洗(xi)衣機、電冰箱、收音機等(deng)，都是具有(you)單(dan)一、明確和固定(ding)功(gong)能(neng)的(de)(de)機器。然(ran)而(er)，計(ji)算機完全不同，雖然(ran)它也由CPU、內存、硬(ying)盤、顯(xian)示器、鍵(jian)盤等(deng)固定(ding)組件構成，但它可以安(an)裝各種(zhong)不同的(de)(de)軟(ruan)件，編寫(xie)不同類型的(de)(de)程(cheng)序(xu)，每個軟(ruan)件都有(you)不同的(de)(de)功(gong)能(neng)和作用。計(ji)算機的(de)(de)使用方式如此豐富(fu)多(duo)樣，呈現(xian)出的(de)(de)結果如此多(duo)樣化，是當(dang)初設(she)計(ji)計(ji)算機的(de)(de)人(ren)們所不能(neng)全部想(xiang)到的(de)(de)。隨著時間的(de)(de)推移，人(ren)們會開發(fa)出更(geng)多(duo)的(de)(de)功(gong)能(neng)，實現(xian)更(geng)多(duo)的(de)(de)創(chuang)意(yi)，計(ji)算機的(de)(de)發(fa)展(zhan)空間依然(ran)廣闊(kuo)而(er)無限。

　　而人工智能出現后，這種(zhong)功能的不可確定又邁上了一個新的臺階。

　　在互(hu)聯網游(you)戲中，人(ren)們可(ke)以(yi)通過對(dui)計算機編程來創造各種機制、類(lei)型和規則的(de)(de)電子游(you)戲。然而，人(ren)工智能可(ke)以(yi)創造自己的(de)(de)游(you)戲，并決定所(suo)有(you)的(de)(de)設定，使(shi)之順利(li)地運行，這使(shi)背(bei)后的(de)(de)原理(li)和機制有(you)可(ke)能超出人(ren)類(lei)的(de)(de)理(li)解(jie)能力(li)。

　　不可解釋性的破解之道

　　“面(mian)對(dui)不(bu)可解釋性，我(wo)們必須要(yao)接(jie)(jie)受這(zhe)一事(shi)實，接(jie)(jie)受它的存在，與之(zhi)共生(sheng)。”李星(xing)教授表示，在接(jie)(jie)受的同時，我(wo)們應該努力研究和理(li)解人工智能背后的規(gui)律。

　　他認(ren)為，我(wo)們已有的(de)(de)學(xue)科體系和知識架構(gou)中，物(wu)理(li)學(xue)和數學(xue)具(ju)有較強(qiang)的(de)(de)可(ke)(ke)解(jie)釋(shi)性(xing)，它們由極(ji)為精準(zhun)的(de)(de)數學(xue)公(gong)式與(yu)物(wu)理(li)定律構(gou)成，因(yin)此我(wo)們可(ke)(ke)以嘗試用確切的(de)(de)公(gong)式或清(qing)晰(xi)(xi)的(de)(de)模型去描(miao)(miao)述(shu)(shu)它。而(er)生(sheng)物(wu)學(xue)雖然也(ye)是(shi)一門解(jie)釋(shi)世界的(de)(de)學(xue)科，但是(shi)其清(qing)晰(xi)(xi)性(xing)和精準(zhun)性(xing)遠(yuan)低于(yu)物(wu)理(li)學(xue)，很多生(sheng)物(wu)學(xue)現象背后蘊藏的(de)(de)機制(zhi)與(yu)規(gui)律，人(ren)類(lei)到現在也(ye)依舊無法清(qing)晰(xi)(xi)、準(zhun)確、嚴謹地進行解(jie)釋(shi)與(yu)描(miao)(miao)述(shu)(shu)，也(ye)就是(shi)說，不同的(de)(de)學(xue)科、不同的(de)(de)事物(wu)，其可(ke)(ke)解(jie)釋(shi)性(xing)的(de)(de)程度(du)也(ye)是(shi)完全不同的(de)(de)。

　　而由人類從海(hai)量(liang)數(shu)據中“煉丹(dan)”后產生(sheng)的(de)ChatGPT，不可解釋性更加突出，它更像是(shi)一(yi)個有機的(de)生(sheng)命體。

　　然而(er)，李(li)星教授(shou)也提(ti)出了另一種(zhong)可(ke)能性，即用來理(li)解人工(gong)智(zhi)能的科學體系和理(li)論工(gong)具(ju)，至今尚未(wei)被發(fa)現(xian)。也就是(shi)說，只有(you)(you)一種(zhong)嶄新的理(li)論工(gong)具(ju)誕生(sheng)后(hou)，才能去真正揭示當下人工(gong)智(zhi)能的本質和原理(li)。“和在微(wei)積分的發(fa)明之(zhi)前，我們缺(que)乏依(yi)據來科學地描(miao)述力(li)學三大定(ding)律一樣。很有(you)(you)可(ke)能，用來研究(jiu)ChatGPT與人工(gong)智(zhi)能的數(shu)學工(gong)具(ju)尚未(wei)出現(xian)。”

　　綜上所(suo)述，李星(xing)教授認為(wei)，盡管人(ren)工(gong)(gong)智能的不可解(jie)釋性是一(yi)個挑戰，但通過(guo)探(tan)索新(xin)的方法和工(gong)(gong)具，我們(men)可以努力理(li)解(jie)和揭示其規律(lv)。這可能涉及借鑒(jian)現有(you)學(xue)科(ke)的經驗，同時也(ye)可能需要創造全新(xin)的科(ke)學(xue)體系和理(li)論工(gong)(gong)具。只有(you)這樣，我們(men)才能更好地理(li)解(jie)和應用人(ren)工(gong)(gong)智能。

　　人工智能與人類的距離

　　在(zai)對人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)與人(ren)(ren)類(lei)的(de)(de)距(ju)離問題上，李星教(jiao)授認為，當前(qian)人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)在(zai)人(ren)(ren)類(lei)視角下仍然是(shi)一(yi)個可用的(de)(de)工(gong)具(ju)，但(dan)與以(yi)(yi)往(wang)的(de)(de)工(gong)具(ju)有(you)(you)所(suo)不同，人(ren)(ren)工(gong)智(zhi)(zhi)(zhi)能(neng)(neng)(neng)的(de)(de)基礎(chu)還是(shi)概率推斷(duan)(duan)，所(suo)以(yi)(yi)具(ju)有(you)(you)不可消(xiao)除(chu)的(de)(de)隨機性。因此(ci)，它的(de)(de)回答有(you)(you)時是(shi)正確的(de)(de)，有(you)(you)時又(you)像“一(yi)本正經地胡說(shuo)八道(dao)”，對此(ci)，我們必須自(zi)己(ji)進行判斷(duan)(duan)和(he)決(jue)策，不能(neng)(neng)(neng)完全依賴它。

　　那(nei)么(me)，人工智(zhi)能(neng)發展(zhan)下去會不會成為(wei)(wei)與人類(lei)相(xiang)似的獨立智(zhi)能(neng)行為(wei)(wei)者?

　　針(zhen)對(dui)這個(ge)問題，李星教授認為(wei)，首(shou)先，人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)必(bi)須實(shi)現實(shi)體(ti)化并(bing)具(ju)備主體(ti)性。類(lei)(lei)似于人(ren)(ren)類(lei)(lei)需對(dui)自己的(de)行為(wei)負責，人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)也需要(yao)一個(ge)獨立實(shi)體(ti)來(lai)承(cheng)擔責任。這種實(shi)體(ti)化并(bing)不(bu)僅僅是給人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)一個(ge)外形，還要(yao)建立人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)思考和推理機(ji)制(zhi)與實(shi)體(ti)之間的(de)緊密聯系，類(lei)(lei)似于人(ren)(ren)的(de)身體(ti)與頭腦之間的(de)聯系。

　　其(qi)次，人(ren)(ren)工智能需要具備繁(fan)殖的能力(li)。繁(fan)殖是生物(wu)延續生命(ming)的方式，通過(guo)進化和留存不同因素，生命(ming)變得愈(yu)發(fa)智慧、靈(ling)活和強大(da)，同時(shi)產生創(chuang)造力(li)。如果(guo)人(ren)(ren)工智能無法自行繁(fan)殖，它的能力(li)只會隨時(shi)間流逝而衰減、停滯不前(qian)，最終被淘汰。

　　李(li)星教授認為，當前的(de)人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)雖然具備一定的(de)創(chuang)作力和(he)邏輯推(tui)理能(neng)(neng)力，但這只是人(ren)(ren)類(lei)(lei)智(zhi)能(neng)(neng)的(de)一部(bu)分。人(ren)(ren)類(lei)(lei)擁有完(wan)整的(de)創(chuang)造力、想象(xiang)力和(he)主(zhu)觀意識，與人(ren)(ren)工智(zhi)能(neng)(neng)的(de)創(chuang)作能(neng)(neng)力存在(zai)差異。

　　人類(lei)(lei)創造力(li)與(yu)人工智(zhi)能創作力(li)的(de)(de)區(qu)(qu)別，類(lei)(lei)似于真正的(de)(de)藝術(shu)家(jia)與(yu)手藝熟(shu)練的(de)(de)工匠之間的(de)(de)區(qu)(qu)別，即道與(yu)術(shu)的(de)(de)區(qu)(qu)別。想象力(li)也是如此。物(wu)理學家(jia)愛因(yin)斯坦(tan)在《論科學》一(yi)文中表(biao)示：“想象力(li)比知(zhi)識(shi)更重要，因(yin)為知(zhi)識(shi)是有限(xian)(xian)的(de)(de)，而(er)想象力(li)則概括著(zhu)世界的(de)(de)一(yi)切，推動著(zhu)進步，并且是知(zhi)識(shi)進化的(de)(de)源(yuan)泉(quan)。”目前，人工智(zhi)能雖看似掌握了“無(wu)限(xian)(xian)”的(de)(de)知(zhi)識(shi)，但只(zhi)要是知(zhi)識(shi)就擁有邊界，與(yu)人類(lei)(lei)的(de)(de)想象力(li)相比，這種“無(wu)限(xian)(xian)”始終都是一(yi)種“有限(xian)(xian)”。

　　“至于人工智(zhi)能最(zui)終能否(fou)模擬出接(jie)近人類的創造(zao)力(li)(li)與想象力(li)(li)，這一點我(wo)們(men)依(yi)舊不得而知。”李星教(jiao)授說(shuo)。

　　人類社會的動物園化

　　ChatGPT出現后，有一種廣(guang)泛(fan)的擔憂(you)迅速出現：人(ren)類的工作會(hui)被(bei)人(ren)工智能取代嗎(ma)?

　　李星(xing)教授(shou)認為，極端(duan)一(yi)點的(de)可能(neng)性(xing)是，未來(lai)人類社會(hui)有可能(neng)近似于一(yi)個超大規模的(de)動物園(yuan)，大部(bu)分人可能(neng)會(hui)像動物園(yuan)中懶洋洋的(de)、等(deng)待被喂養的(de)動物一(yi)樣，進入“躺平”狀態，將大部(bu)分時(shi)(shi)間用于娛樂、休閑，只需要在(zai)特定時(shi)(shi)間填飽肚子，就萬事(shi)大吉。

　　然而，他(ta)也表(biao)示，肯(ken)定會(hui)有(you)一部(bu)(bu)分(fen)人(ren)不滿(man)足于這(zhe)種狀態。總(zong)會(hui)有(you)人(ren)意(yi)識到，真正重要且(qie)有(you)意(yi)義的(de)(de)是(shi)實現(xian)目(mu)(mu)標(biao)(biao)的(de)(de)過程(cheng)，而非目(mu)(mu)標(biao)(biao)本身。雖(sui)然目(mu)(mu)標(biao)(biao)仍然是(shi)重要的(de)(de)前提條(tiao)件，但對于真正的(de)(de)大師級人(ren)物來說(shuo)，最寶貴且(qie)精彩的(de)(de)部(bu)(bu)分(fen)不在(zai)于達成目(mu)(mu)標(biao)(biao)這(zhe)一結果，而是(shi)在(zai)于奮斗、歷(li)練、挑戰自我的(de)(de)過程(cheng)。

　　因(yin)此，即(ji)使人工智能發展(zhan)得更加(jia)強大(da)，人類社(she)會也有(you)可能進入某(mou)種“躺平”狀態(tai)，但仍然(ran)會存在(zai)那(nei)些(xie)不滿足于此的人，他們將繼續追求(qiu)目標，并(bing)在(zai)奮(fen)斗的過程中找到真正的價(jia)值和意義。

　　挑戰與機遇并存的偉大時代

　　“人(ren)(ren)工智能(neng)和各種(zhong)人(ren)(ren)工智能(neng)技術的意義與(yu)互(hu)聯網(wang)中TCP/IP協議的意義類(lei)似，甚至(zhi)可(ke)能(neng)更為重(zhong)要(yao)，影(ying)響更廣泛。”李星教授認為，與(yu)互(hu)聯網(wang)的發明、普及和使用相比(bi)，人(ren)(ren)工智能(neng)對(dui)人(ren)(ren)類(lei)社會的影(ying)響更為深遠。

　　然(ran)而(er)，人工智能(neng)的影響有正面和(he)負面兩(liang)個方面。人工智能(neng)的缺點(dian)給(gei)我(wo)們帶來了挑戰(zhan)，但同時其優(you)勢也給(gei)我(wo)們帶來了無(wu)限機遇。對于互聯網領域(yu)的研(yan)究人員而(er)言，李星(xing)教授認為面臨著(zhu)至少兩(liang)個重大(da)挑戰(zhan)。

　　首先是(shi)“分(fen)(fen)布式(shi)(shi)”的(de)挑(tiao)戰。目前大型(xing)的(de)人(ren)(ren)工智(zhi)能計算(suan)模型(xing)如ChatGPT都是(shi)集(ji)中式(shi)(shi)的(de)，而互(hu)聯(lian)網的(de)本質(zhi)是(shi)分(fen)(fen)布式(shi)(shi)的(de)，也就是(shi)說人(ren)(ren)工智(zhi)能與互(hu)聯(lian)網的(de)設計原理正好(hao)相反(fan)。作為互(hu)聯(lian)網研究(jiu)人(ren)(ren)員，李星教(jiao)授認為，ChatGPT和人(ren)(ren)工智(zhi)能要能夠進行大規(gui)模分(fen)(fen)布式(shi)(shi)部署，而非集(ji)中化。當然(ran)，分(fen)(fen)布式(shi)(shi)也存在(zai)它本身的(de)問題(ti)，例如在(zai)分(fen)(fen)布式(shi)(shi)后(hou)人(ren)(ren)工智(zhi)能的(de)計算(suan)效(xiao)率是(shi)否能夠維持甚至提(ti)高?整個體(ti)系是(shi)否能夠良好(hao)地運轉(zhuan)?等的(de)問題(ti)需(xu)要進一步(bu)去(qu)探索。

　　第二個挑戰是(shi)(shi)(shi)“可信任性”。ChatGPT有時會“一本正(zheng)經地胡說(shuo)八(ba)道”。根據其隨機(ji)性原理，目前可以認為不(bu)是(shi)(shi)(shi)故意地胡說(shuo)八(ba)道。然而，未來可能會出現成(cheng)千上萬種類似ChatGPT的服務(wu)，不(bu)排除存在(zai)故意提(ti)供錯(cuo)誤信息(xi)的情況。因此，可信任性是(shi)(shi)(shi)非常重要(yao)的。我們是(shi)(shi)(shi)否可以通過互聯網的基礎設施(shi)提(ti)供某(mou)種程度(du)的可信任性?

　　李星教授(shou)提到，當最初(chu)在推廣(guang)IPv6時，大家一(yi)直(zhi)在尋找IPv6的“殺(sha)手(shou)級(ji)應用(yong)”。最初(chu)認為，在線視頻(pin)和物聯網可(ke)能是IPv6的殺(sha)手(shou)級(ji)應用(yong)，但后來發(fa)現IPv4也可(ke)以滿足這些需(xu)求(qiu)。

　　“所以IPv6的(de)(de)(de)殺手級(ji)應用(yong)到底(di)是什么(me)?我(wo)(wo)們(men)在做IPv4/IPv6無(wu)狀(zhuang)態翻譯過渡(du)技(ji)術IVI時，提出與IPv4互(hu)聯互(hu)通才是IPv6的(de)(de)(de)殺手級(ji)應用(yong)。現(xian)在我(wo)(wo)覺得，還應該加上(shang)機器人聯網(甚(shen)至(zhi)是神經元聯網)，也就(jiu)是人工智能與機器人之間的(de)(de)(de)相(xiang)連，這(zhe)應該也是IPv6的(de)(de)(de)殺手級(ji)應用(yong)。”李星教授說(shuo)。

　　“這是(shi)最好的(de)(de)時代(dai)(dai)，這是(shi)最壞的(de)(de)時代(dai)(dai)。”這句話(hua)用來描述人(ren)工智能的(de)(de)時代(dai)(dai)，恰(qia)如(ru)其分。李星教授認為(wei)，在(zai)人(ren)工智能等新事(shi)物出(chu)現后，我(wo)們(men)原有的(de)(de)知識和技能可(ke)以與新事(shi)物相互匹(pi)配(pei)、相互融合(he)、互相整合(he)。即使兩者之間存在(zai)矛盾，也無關緊(jin)要，因(yin)為(wei)在(zai)摩(mo)擦碰撞中可(ke)能會產生更具創新性和有趣的(de)(de)東西。這是(shi)技術爆發(fa)時代(dai)(dai)賦予人(ren)類的(de)(de)饋贈，也是(shi)我(wo)們(men)應當抓(zhua)住的(de)(de)機會。

　　本文根據清華大學電子工程系李星教授(shou)的采訪觀點整理

　　撰文：王雅靜，ChatGPT 對(dui)此文亦(yi)有貢獻(xian)