鋼哥
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從物理到電機工程再轉到資訊傳播,最後落腳在社會學。衣櫃拿來當書櫃擺的人。我常在媒介生態學、行為經濟學、社會學、心理學、哲學游移;期盼有天無產階級可以推倒資本主義的高牆的兼職家教。

📝📝:在 AI 時代尋找人類痕跡

AI 的出現擊垮了人類何以為「人」的驕傲,我們對 AI 的恐懼反映了人類自身的存在危機。AI 在大量數據的訓練下產生了專屬機器的「暗知識」,而暗知識將會顛覆人類社會對科技的想像。
AI 的出現擊垮了人類何以為「人」的驕傲,我們對 AI 的恐懼反映了人類自身的存在危機。由 Midjourney 生成

本文原投稿於思想坦克《在AI時代尋找人類痕跡》


科技與社會一直都是互利共生的關係。沒了社會做為培養皿,科技無法自行成長甚至四處繁衍;沒了科技作為混凝土,人類文明無法建造今天這般傲視萬物的高度。

但是,AI 的出現擊垮了人類何以為「人」的驕傲,我們對 AI 的恐懼反映了人類自身的存在危機。每一代傳播科技的推陳出新,都會動搖整個社會賴以維生的資訊接收模式。早些年,長輩喜歡說整天看電視的小孩會變笨,要多讀點書;過些年,老師們會說網路上的東西不一定是真的,要自己查證;沒多久,同學們又說不要在社群媒體上尋求社交的貨幣,要實體交流。

每一代都有人試著呼籲:

「不要把自己欣然地送到科技的虛擬空間,並且要把專屬於人類的痕跡留在現實世界。」

但是,近幾年,AI 的出現完全推翻了前面幾種狀況。AI 在大量數據的訓練下產生了專屬機器的「暗知識」,而這個說不清、摸不著的暗知識將會顛覆人類社會對科技的想像。

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我們與 AI 的不對等關係

當然,AI 還是需要我們才能在社會立足,推進 AI 蛻變的燃料正是人類社會生產的海量數據。但是,我們在電視年代失去了公共論述的能力,在網路年代失去了嚴謹知識的地位,在社群媒體時代失去了實體交流的互動。讓人不禁要問:

在 AI 當道的 21 世紀,人類還會失去什麼能力?AI 又能從人類獲得什麼?

每一代的科技產物都從人類社會悄聲無息地奪走原屬於人的特質,而發展至今,當前的 AI 完全是既得利益者,是一個強大的收割機。我們和 AI 之間存在著不對稱的利益關係,也因為 AI 的廣泛運用使得我們無法推絕它的強大力量。

科研人員用生活世界的數據訓練 AI,使得 AI 變得愈來愈貼近真實社會,這個過程被稱為「人造社會性」,也正是讓 AI 開始模擬人類,甚至超越人類的重要途徑。困在網路空間的 AI 需要來自真實世界的經驗,才能更好地與使用者(人類)互動。

當前的 AI 繪圖不僅創意力超群,也能畫出如影像般寫實的作品。由 Leonardo AI 生成。

換言之,我們將人類的經驗數據化,以便「借給」AI 深度學習,透過使用者的回饋,AI 繼續習得新的人類經驗。而人造社會性的精隨(同時也是危機)正是:外部化專屬人類的經驗素材。在那之後,AI 不再只是某個能力的延伸,也是一個他者的生成。AI 不再是工具,而是一個可敬的對手。

2023 年堪稱 AI 大爆發的元年,世界各地的科技公司接棒推出自家最頂尖的AI 工具,全面性地攻佔人類社會的資訊傳播管道。

正如,在社群媒體上看到一幅奪人眼目的畫作,我們不再給予稱讚,反而問到「這是 Midjourney 畫的嗎?」又或者,看到網頁上脈絡清晰的文章,我們不再細細閱讀,反而問到「這是 ChatGPT 寫的嗎?」這種略帶質疑的反問,不僅抽換了人類為中心的主體性,甚至把人類獨有的「寫作」、「繪畫」拼在不可見的 AI 機械軀幹上,這可真是「人類義肢」的絕佳妙用。

“a cyberpunk hamburger”(賽博龐克漢堡)由 Leonardo AI 生成

AI 工具的普及性應用,使得人人都能寫作、繪圖,不再需要花大量時間練文筆、學構圖。至此,爭辯網路上的作品出自人類或是 AI 之手已經沒有意義,而是每一個作品都是出自「人+AI」之手。當 AI 鑲嵌至人類的行為軌跡時,創作這檔事,就不再只是單一個體的成就了。

而在這個混合體的協作過程中,AI 的優勢明顯高於人類。人類用自身經驗教導 AI 創作,原本基於人類經驗的模糊性、有限性,最終卻在 AI 上強化了這個過程,達到精確性、無限性。AI 可以窮盡所有人類料想不到的潛在組合,超越了人類創作上的限制。

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數據至上,其餘免談

Yuval Noah Harari. 來源:Twitter

人類三部曲(《人類大歷史》、《人類大命運》、《21世紀的21堂課》)的作者 Yuval Noah Harari 在三本書中不斷提到我們身處的社會是一個全面數據化的世界:

對外數據化社會的食衣住行育樂
對內數據化人類生心理的一切活動

這一切數據化都是為了強化 AI 的演化(演算)能力,使人類更好掌控這個世界,也包含人類自己在內。我們身處一個迷信數字的社會,而且堅信有了海量的數據可以改善一切的問題;有時,不免讓人分不清楚,到底人類是主體還是數據才是主體?

  • 在閱讀一篇報導之前,我們需要知道閱讀時間後再決定要不要看,而不是依據個人對該篇報導的興趣。

  • 在出門上班之前,我們會點開手機查看外頭的氣溫決定穿搭,而不是直接踏出家門用身體感知冷暖。

  • 在健身房慢跑時,我們會緊盯著智能手錶上的最大心率決定是否停止,而不是以身體的疲憊程度決定何時休息。

  • 在社群媒體發布貼文時,我們會用貼文的喜歡、留言、分享的數量判定成效是否達成,而非以自身投入的時間和精力成本為考量依據。

我的朋友曾被計步器綁架,每周非得要跑一萬步才肯停止,即使颳風下雨,他相信一萬步是邁向身體健康的途徑。Photo by Chander R on Unsplash

AI 以數據為主體,這是顯而易見的道理;然而,我們卻鮮少注意,AI 也會因為有了海量數據進而從量變中產生質變。

「所有創作的起點都是來自模仿」這是人類學習的過程,向外界吸收經驗、模擬創作,最終產出屬於自己風格的作品。在閱讀了多篇的世界名著後,寫作者才能撰寫出不同凡響的小說場景;在欣賞了多幅的歷代名畫後,繪圖師才能描繪出身歷其境的田園美景。

這個過程雖然漫長,但每一步都是朝著更清晰的個人風格邁進;可是,這樣的訓練時間不論長短,對 AI 而言,只是一段冗長且不必要的學習路程。

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不只是數據:有了暗知識的機器智慧

美國風險投資家王維嘉在他的著作《AI背後的暗知識》談到了機器(特別是AI)運作過程的原理會產生「暗知識」(dark knowledge ),這是一種人類無法表達也無法感受的知識。

在 2 兩分鐘內整理 3000 筆資料,並找出其中的關聯;抑或是,從幾百張的 X 光照片精準找到癌細胞的位置,並對患者進行標靶治療。這對人類而言難如登天的任務,AI 卻能輕而易舉。可怕的是,這種效率只有 AI 才能勝任,以人類現有的知識與能力水平根本無法匹敵。

人類的知識圖譜,王維嘉指出圖中呈現的灰色區塊,是既無法表達也無法感受的暗知識(dark knowledge )。來源:百度百科

2016 年是機器知識公開擊敗人類知識的一年,由 DeepMind(一家 AI 研究公司,現在是 Google 的子公司)開發的 AlphaGo 與當時的世界圍棋冠軍、韓國的李世乭(Lee Sedol)對弈,引起了全球廣泛的關注。

那一次的人機對弈,人類的頂尖棋王被 AlphaGO 擊敗,AlphaGO 在海量的數據庫中拼湊出連職業棋手都意料之外的組合,李世乭完全無法應對 AlphaGO 毫無來由的棋路。

韓國棋手李世乭(Lee Sedol)。來源:美聯社

2017 年,AlphaGO 與當時世界排名第一的中國圍棋棋手柯潔對弈,最終AlphaGO 以壓倒性的比分(3:0)再次奪下勝利。自那之後,DeepMind 宣布 AlphaGO 不再與人類對弈,國立台灣師範大學資訊工程學系教授林順喜對此表示

「黃士傑(AlphaGO的研發者)不斷改良、演進 AlphaGO,目前的等級人類已經無力應對。」

中國圍棋棋手柯潔。來源:法新社

然而,黃士傑並没有因此停下腳步,隨後開發出的 AlphaGo Zero,是AlphaGo 的新版本。

AlphaGo Zero 最引人注目的特色就是:不仰賴人類經驗,完全依靠機器的深度學習。只消訓練 72 小時,AlphaGo Zero 就能打敗當時戰勝李世乭的 AlphaGo Lee,相比於 AlphaGo Lee 訓練了幾個月。在訓練 21 天後, AlphaGo Zero 超越了打敗柯潔的 AlphaGo Master,自學 40 天之後就超過了其他的 AlphaGo 版本。

簡言之,在大量數據的訓練以及優化之下,機器已經有了自己的智慧並且能自主學習,不再需要人類的監督與協助。人類的智慧最終被機器的智慧淹沒。

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麻痺的感官、脫節的經驗

Marshall McLuhan, 1967

加拿大傳播理論學家 Marshall McLuhan 曾說

「媒介在強化人類的能力時,也同時麻痺人類自身,最終,人類會與原有的感官截肢。」

譬如靴子,強化了人類行走的能力,卻也麻痺了雙腳與地面的感知,現今人們一出門便不疑有它地穿上靴子,忘了人類的雙腳本來就是用於行走。同樣的隱喻,在 AI 上也適用:

AI 強化了人類經驗的複雜性,卻也麻痺了人類原有的想像能力,最終只能以AI 認識世界、想像自我。

這並非是說 AI 的暗知識有更高的實用性或優越性,而是,身處一個講求效率、追求數據的資訊科技社會,AI 的暗知識完全佔了上風。在這樣的社會裡,即便科技是高度發展的,人也無法找到自己的定位,所有的一切(包含創作)都能交由科技代勞,而失去生命的意義。

CC BY-NC-ND 4.0

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