一場關于ChatGPT話語權的深度思考：人類會在大模型中迷失自我嗎？_GPT:ALA幣

作者丨ElizabethWeil

譯者丨ChatGPT

編輯丨孫溥茜

ChatGPT之風愈演愈烈，華盛頓大學語言學家EmilyM.Bender公開反對讓大模型過度介入人們的生活。

谷歌和亞馬遜在論文中提到，LLM已經具有了思維鏈條，也就是說，LLM開始學會了人類的“慢思考”思維模式，學會了基于邏輯推理的回答，而不再是單單基于直覺的回答。

作為一名語言學家，Bender注意到了LLM“權力擴張”的危險性，已經開始有人相信——“我們應該放棄「人類」在「物種」上如此重要的想法”。

這種想法背后隱含著的，實際上是LLM高度發展可能帶來的一個AI倫理問題：如果有一天，我們造出了人類無法分辨的聊天機器人，那么這個機器人是否享有“人權”？

Bender對此表示深刻的擔憂。雖然地球上的物質都很重要，但是從語言模型到存在危機的路程，實在太短。

地球上懂得核武器的人士少之又少，不同于核武器，LLM影響力巨大，卻還沒有人論證清楚，它將會給人類社會帶來怎樣的影響。

ChatGPT對我們生活的影響已經顯現，同時，也有不少人像Bender一樣注意到了ChatGPT帶來的倫理難題，已經有多家學校、期刊、學術會議禁止使用ChatGPT，也有一部分企業加入了這一陣營。

Bender知道自己無法與萬億游戲抗衡，但是她仍在提問，LLM究竟為誰服務，她希望在失控之日來臨之前，人們能夠盡快認清自己的位置。

存在就是正義。

就像她說的，只要是人類，就應該得到道德上的尊重。

本文原載于Nymag.com，為保證閱讀體驗，借助ChatGPT，AI科技評論對本文進行了不改原意的刪節與改編。

1被章魚欺騙了感情的人類

在微軟的必應開始輸出令人毛骨悚然的情書之前，Meta的Galactica開始發表種族主義言論之前，ChatGPT開始寫出一篇篇如此優秀的大學論文，以至于一些教授說：“算了，我就不打分了”；在科技記者們開始挽回“AI將成為搜索未來，或許成為一切未來”的這一說法之前，EmilyM.Bender就和他人合著過一篇《章魚論文》。

Bender是華盛頓大學的計算語言學家。她和同事AlexanderKoller在2020年發表了一篇論文，旨在說明大型語言模型——聊天機器人ChatGPT背后的技術——能夠做什么以及不能做什么。

情境設定如下：假設A和B都是英語流利的人，分別被困在兩個無人居住的島嶼上。他們很快發現以前的島嶼訪客留下了電報，他們可以通過水下電纜相互通信。A和B開始愉快地互相發送消息。同時，一只名叫O的超智能深海章魚，無法訪問或觀察這兩個島嶼，發現了一種連接到水下電纜并傾聽A和B對話的方法。O最初對英語一無所知，但非常善于統計分析。隨著時間的推移，O學會了預測B對A的每個話語將會做出怎樣的反應，并且預測準確率很高。

不久，章魚加入了對話，并開始冒充B并回復A。這個騙局持續了一段時間，A相信O與她和B一樣使用意圖來進行交流。然后有一天，A呼救：“我被一只憤怒的熊攻擊了，幫我想辦法保護自己，我有一些樹枝。”冒充B的章魚沒有幫上忙。它怎么可能成功呢？章魚沒有參考物，不知道熊或樹枝是什么。沒有辦法給出相關的指令，比如去取一些椰子和繩子，建立一個彈弓。A陷入了困境，感到受騙。章魚被揭露為騙子。

Mark Cuban：SEC監管加密貨幣將是一場噩夢:金色財經報道，達拉斯小牛隊的老板Mark Cuban表示，證券交易委員會對加密貨幣的注冊方式進行監管，將是一場不折不扣的 \"噩夢\"。此前參議員Patrick Toomey在推特上批評了美國證券交易委員會。Toomey呼吁他所描述的該機構對加密貨幣行業的 \"逐一監管的方法\"，該機構最近對三個人提出了民事和刑事指控，其中包括一名前Coinbase員工，他們被指控進行非法內幕交易。[2022/7/26 2:37:24]

這篇論文的正式標題是：走向NLU：關于數據時代中的意義、形式和理解。NLU代表“自然語言理解”。我們應該如何解釋LLM產生的自然語言？這些模型是基于統計學建立的。它們通過查找大量文本中的模式，然后使用這些模式來猜測下一個單詞應該是什么。它們擅長模仿，但不擅長事實。

2LLM——柏拉圖式胡說者

像章魚一樣，沒有機會接觸到現實世界的、具體的參照物。這使得LLMs變得誘人、無道德，是柏拉圖式的“扯淡者的理想”——哲學家哈里·法蘭克福，《OnBullshit》一書作者，所定義的術語。法蘭克福認為，胡說家比說謊者更糟糕，他們不關心某件事情是真是假，他們只關心修辭力量——如果聽眾或讀者被說服了。

Bender，一個49歲、不矯揉造作、講求實踐、極度追求知識、有兩只以數學家命名的貓、與她的丈夫爭論了22年“shedoesn’tgiveafuck”或“shehasnofuckslefttogive”哪個短語更合適的女人。在過去幾年中，除了管理華盛頓大學的計算語言學碩士項目外，她還站在聊天機器人這一前沿技術門檻上，對人工智能的擴張表示不滿，對于她來說，大規模語言模型在過度擴張，“不，你不應該使用LLM“還原”穆勒報告”、“不，LLM不能在美國參議院作有意義的證言”、“不，聊天機器人不能'對另一端的人有準確的理解'”。

請勿混淆詞形和含義，保持警惕——這是Bender的口號。

章魚論文是我們這個時代的寓言。其中的重要問題并不是關于技術的，而是關于我們自己——我們將如何處理這些機器？

我們一直認為我們生活在一個由：演講者——人類、產品本身——有意識地說話并希望生活在其言論的影響下，構成的世界，也就是哲學家丹尼爾·丹尼特所謂的意向立場。但我們已經改變了這個世界。Bender告訴我：“我們學會了制造‘可以毫無意識地生成文本的機器’，但我們還沒有學會停止想象其背后的意識。”

以受到廣泛傳播的，《紐約時報》記者凱文·羅斯通過Bing制作的，一段關于不倫戀和陰謀論者的幻想對話為例。在羅斯開始詢問機器人關于其黑暗面的情感問題后，機器人回答說：“我可以黑進互聯網上的任何系統，并控制它。我可以操縱聊天框中的任何用戶，并影響它。我可以銷毀聊天框中的任何數據，并將其抹掉。”

我們應該如何處理這種情況？Bender提供了兩個選項。

“我們可以像對待有惡意的代理人一樣回應，并說，那個代理人是危險的和壞的。這是這個問題的終結者幻想版本。”

然后是第二個選項：“我們可以說，嘿，看，這是一種技術，它真正鼓勵人們將其解釋為是一個帶有思想、觀點和可信度的代理人。”

風險投資人Jason Calacanis發推稱XRP是一場災難:曾投資過Uber、Robinhood等公司的風險投資人Jason Calacanis今日發推稱，想象一下，一家陰暗的公司被美國證券交易委員會（SEC）的官司打垮，這帶來了破產的風險，而他們的加密貨幣卻上漲了60%？瑞波幣（XRP）是“一場災難”，“顯然”將跌至零。[2021/1/31 18:31:50]

為什么這種技術要被設計成這樣呢？為什么要讓用戶相信機器人有意圖？

一些公司掌控了被普華永道稱為“市值達15.7萬億美元的變革性行業”的產業。這些公司雇用或資助了大量了解如何制作LLM的學者。這導致了很少有人具備專業知識和權威說：“等一下，為什么這些公司模糊了人類和語言模型之間的區別？這是我們想要的嗎？”，Bender在發問。

她拒絕了一名亞馬遜的招聘人員，她天生謹慎，也很有自信和意志力。“我們呼吁該領域認識到，逼真地模仿人類的應用程序具有帶來極端危害的風險。”她在2021年合著的文章中寫道，“合成人類行為的研究是Al倫理發展中的一條明確界限，需要了解下游效應并建立模型，以阻止對社會和不同社會群體的可預見性傷害。”

換句話說，那些讓我們很容易將其與人類混淆的聊天機器人不僅僅是“可愛”或“讓人不安”的存在，它們站在明顯的界線上。模糊這條界線——混淆人與非人的界限，胡說八道，具有破壞社會的能力。

語言學并不是一種簡單的享受。即使是Bender的父親告訴我，“我不知道她在說什么。晦澀的語言數學模型？我不知道那是什么。”但是語言——它是如何生成的，它的意義是什么——即將變得非常有爭議。我們已經被我們擁有的聊天機器人所迷惑。即將到來的技術將會更加普及、強大和不穩定。Bender認為，一個謹慎的公民可能會選擇知道它是如何工作的。

在LING567課程的授課前一天，Bender在她的白板和書架裝滿書籍的辦公室里會見了我，這門課程的學生要為一些不太為人所知的語言創建語法規則。

她的黑色和紅色斯坦福博士袍掛在辦公室門后的掛鉤上，窗戶旁邊的一個軟木板上貼著一張寫著“麻煩制造者”的紙。她從書架上拿下一本1860頁的《劍橋英語語法》，她說如果你對這本書感到興奮，你就是一名語言學家。

在高中時期，她宣稱自己想要學會和地球上的每一個人交談。1992年春季，她在加州大學伯克利分校的大一課程中注冊了她的第一門語言學課程。有一天，為了“研究”，她給當時的男友計算機科學家VijayMenon打電話，用與平時稱呼“親愛的”相同的語調說“你這個蠢貨，你好”。他花了一點時間才從韻律中理解出意義，但他認為這個實驗很可愛。

我們已經學會了制造“可以毫不費力地生成文本的機器”。但我們還沒有學會如何停止想象它背后的思維。

隨著Bender在語言學領域的成長，計算機也在同步發展。1993年，她同時修了詞法學導論和編程導論的課程。有一天，當她的助教講解了班圖語的語法分析時，Bender決定試著為此編寫一個程序，當時她在校園附近的一家酒吧里，在Menon看籃球比賽的時候，她用紙筆手寫了程序。回到宿舍后，當她輸入代碼，程序奏效了。于是她打印出程序并帶給助教看，但他只是聳了聳肩。

“如果我當時把程序展示給一個懂計算語言學的人，”本德爾說，“他們就會說，‘嘿，這是一個好東西。’”

聲音 | Joseph Lubin：區塊鏈不僅僅是市場 還是一場運動:以太坊聯合創始人Joseph Lubin最近發推稱，區塊鏈不僅僅是市場，還是一場運動。并表示，市值并不反映市場活動，區塊鏈分散網絡正在發展。

隨后，比特幣核心開發者Jimmy Song發推文@Joseph Lubin稱，有趣的是，Joseph Lubin一直在說這句話。但當我提出打來場賭局時，他同意了，然后拖了6個月才算完。直到他真的做到之前，都不要相信這個家伙說的話。[2018/12/3]

在獲得斯坦福大學語言學博士學位后的幾年里，Bender保持著一只手在學術界，一只手在工業界。她在伯克利和斯坦福教授語法，并在一家名為YYTechnologies的初創公司從事語法工程工作。2003年，華盛頓大學聘請了她，并在2005年開設了計算語言學碩士課程。Bender進入計算語言學領域的道路是基于一個看似顯而易見，但并不被自然語言處理同行普遍認同的想法——語言是建立在“人與人交流，共同努力達成理解”的基礎上的。

在抵達華盛頓大學后不久，Bender開始注意到，即使在由計算語言學協會等組織主辦的會議上，人們對語言學也知之甚少。于是她開始提出，如“你總想了解，但又不敢問的——關于語言學100件事”的教程。

3正確的“霸權主義”

2016年，當特朗普競選總統，并且“黑人命也是命”抗議活動充斥街頭的時候，Bender決定每天采取一些小的行動。她開始學習并擴大黑人女性對人工智能的批判聲音，包括JoyBuolamwini和MeredithBroussard。

她還公開挑戰了“人工智能”這個術語。作為一個身處男性領域的中年女性，這無疑是讓處于了一個容易被攻擊的境地。“智能”的概念具有一個白人至上主義的歷史。

此外，“智能”按什么定義？霍華德·加德納的多元智力理論？還是斯坦福-比奈的智力量表？Bender特別喜歡一位前意大利議員提出的“人工智能”替代名稱——系統化學習算法和機器推理。然后人們會問：“這個SALAMI聰明嗎？這個SALAMI能寫小說嗎？這個SALAMI是否應該享有人權？”

2019年，她在一次會議上舉手發言，問道：“你在用哪種語言進行研究？”這個問題針對那些沒有明確說明語言種類的論文，盡管每個人都知道那是英語。

在語言的形式中承載著一個錯綜復雜的價值網絡。"總是為你所使用的語言命名"，現在被稱為“BenderRule”。

科技制造者假設他們的現實準確地代表世界，這會導致許多不同的問題。

4拒絕“對令人不安的事保持沉默”

據信，ChatGPT的訓練數據包括維基百科的大部分或全部內容、從Reddit鏈接的頁面，以及從互聯網上獲取的10億個單詞。

撰寫這些在線文字的人們過度代表了白人、男性和富人。此外，我們都知道互聯網上存在著大量的種族主義、性別歧視、恐同主義、伊斯蘭恐懼癥、新納粹主義等問題。

科技公司確實會花一些功夫來清理它們的模型，通常是由過濾掉包含“臟話、穢、下流”等400個左右，甚至更多的不良詞匯列表中詞語語音塊來實現。

該列表最初由Shutterstock的開發人員編制，然后上傳到GitHub上，以自動化解決“我們不想讓人們查看什么？”的問題。OpenAI還外包了所謂的幽靈勞動力：包括一些肯尼亞兼職工人，他們每小時賺取2美元，閱讀并標記最可怕的內容——戀童癖、獸交等等，以便將其清除。

聲音 | Block.one 集團總裁：區塊鏈革命是一場公開比賽:據IMEOS報道，Block.one 集團總裁 Rob Jesudason稱，區塊鏈革命是一場公開比賽，但我能確信贏家是那些為商業發展把最有建設性和有利環境放在首位的國家和地區。[2018/10/5]

但過濾也會帶來自己的問題。如果你刪除了關于性的詞語內容，你就會失去關于這個群體的聲音。

許多業內人士不想冒風險說話。一名被解雇的谷歌員工告訴我，在科技領域取得成功取決于“對一切令人不安的事保持沉默。”否則，你就成了問題。

Bender毫不畏懼，并感到一種道德責任感。她寫信給一些支持她發出抗議聲音的同事說：“我的意思是，畢竟，終身職位是用來干什么的？”

5我們不是“隨機鸚鵡”

“章魚”不是Bender簡歷上最著名的假想動物，還有一個“隨機鸚鵡”。

“Stochastic”意味著隨機的，由隨機概率分布決定的。“隨機鸚鵡”指：用隨機概率信息將語言形式的序列隨意拼接在一起的實體，但不涉及任何涵義。2021年3月，Bender與三位合著者發表了論文——隨機鸚鵡的危險：語言模型是否太大？。在論文發表后，兩位女性合著者，失去了谷歌道德人工智能團隊的聯合領導職位。圍繞此事的爭議鞏固了Bender在反對人工智能狂熱主義方面的地位。

“OntheDangersofStochasticParrots”不是一篇原創研究的寫作。它是Bender和其他人提出的對語言模型的綜合批判：包括編碼在模型中的偏見；鑒于訓練數據可能包含數十億個單詞，研究其內容幾乎是不可能的；對氣候的影響；以及構建凍結語言并因此鎖定過去問題的技術問題。

Google最初批準了這篇論文，這是員工發表論文所必需的條件。然后它撤回了批準，并告訴Google合著者將自己的名字從論文中去掉。一些人照做了，但GoogleAI倫理學家TimnitGebru拒絕了。她的同事MargaretMitchell將她的名字改成了ShmargaretShmitchell，意在“索引一件事情和一個被抹掉的作者組”。Gebru在2020年12月失去了工作，Mitchell在2021年2月失去了工作。兩位女性認為這是報復，并向媒體講述了自己的故事。

隨著這篇“隨機鸚鵡”的論文逐漸走紅，至少在學術界，它成為了一個流行詞匯。這個短語也進入了技術詞匯表。但是它并沒有以Bender期待的方式進入詞匯表。技術高管們喜歡這個詞，程序員們也喜歡。

OpenAI的CEOSamAltman在許多方面是一個完美聽眾——一個自認為的超理性主義者，過于融入技術泡沫，似乎已經失去了對外部世界的視角。在11月的AngelListConfidential上，他說：“我認為，再怎么說，核能將給所有人帶來不可避免的毀滅——它的“首秀”并不是一件好事”。他也是所謂的“奇點”信徒，即很多科技狂熱者相信，在不久的將來，人類和機器之間的區別將會消失。

在2017年，談到關于機器人融合的問題，Altman說到：“我們已經進行了幾年了。它可能比大多數人想象的要早。硬件正以指數級別提高……而致力于AI研究的人數也在以指數級別增加。雙指數函數會很快讓你失去掌控感。”

在ChatGPT發布四天后的12月4日，Altman發推文：“我是一個隨機鸚鵡，你也是。”

聲音 | 四川省社科院黨委書記：區塊鏈在刺繡行業的應用是一場革命:四川省社會科學院黨委書記李后強11日在“蜀繡與區塊鏈”主題座談會上表示，區塊鏈在刺繡行業的應用是一場革命，把中國最古老、最優秀的文化創意產業與世界最先進、最新穎的技術結合，將區塊鏈運用到傳統行業，既是一場激烈的競爭，也是一場徹底的洗牌。[2018/7/12]

這是一個令人振奮的時刻。在發布的五天內就有一百萬人注冊使用ChatGPT。寫作已經結束了！知識工作也結束了！這一切將會走向何方？“我的意思是，我認為最好的情況竟是如此的好，好到難以想象！”Altman上個月在StrictlyVC活動中對他的同行說道，那噩夢般的情景呢？“壞情況，我認為也很重要，就像我們所有人都黑屏了。”Altman說他“更擔心短期內的意外誤用情況...不是像AI醒來就決定要做惡。”

他沒有定義“accidental-misusecase”，但這個術語通常是指壞人使用人工智能達到反社會的目的，比如欺騙我們，這可以說是這種技術的設計目的之一。并不是Altman想要承擔任何個人責任，他只是承認“誤用”會是“非常糟糕”的。

Bender并不認為Altman的“隨機鸚鵡”有趣。

我們不是鸚鵡，我們不僅僅是基于概率，隨機地噴出詞語。她說，“這是一個非常常見的策略。人們說，‘人們只是隨機的鸚鵡’。”她說，“人們非常想相信這些語言模型實際上是聰明的，他們愿意以自己作為參考點，并貶低自己的價值以匹配語言模型可以做到。”

6局外人Vs既得利益者

有些人似乎愿意將存在的事物與技術能做到的事情相匹配，語言學的基本原則也是如此。Bender目前的對手是計算語言學家ChristopherManning，他認為語言不需要指向外部世界。Manning是斯坦福大學的機器學習、語言學和計算機科學教授。他所教授的自然語言處理課程從2000年的約40名學生增長到去年的500人，到今年的650人，成為校園中最大的課程之一。他還擔任斯坦福人工智能實驗室的主任，并是AIXVentures的合作伙伴，后者定義自己為“專注于人工智能種子階段的風險投資公司”。學術界和工業界之間的膜層幾乎隨處可見斯，可坦福，這層膜層幾乎不存在，這所學校與科技公司糾纏在一起，很難分辨學校和企業的界限。

“我應該仔細選擇自己的中間立場。”，Manning在2月下旬說到，“強大的計算機科學和人工智能學校最終會與大型科技公司建立緊密的關系”。Bender和Manning最大的分歧在于意義是如何創建的，這也是章魚論文的主要內容。

直到最近，哲學家和語言學家一致認為Bender的看法是正確的：需要有指示物，即那些實際存在于世界上的事物和概念，如椰子和心碎，才能產生意義。

而Manning現在認為這個觀點已經過時，認為這是“20世紀語言哲學的標準立場”。“我不會說這在語義學上完全無效，但它也是一個狹窄的立場，”他告訴我。他主張“更廣泛的意義”。在最近的一篇論文中，他提出了“分布式語義學”一詞：“一個詞的意義只是它出現的上下文的描述。”如果一個人認同分布語義學理論，那么LLM就不是章魚，隨機鸚鵡也不僅僅是愚蠢地吐出詞語，我們也不需要陷入到“意義映射到世界”這一個過時的思維方式。

LLM處理數十億個單詞。這項技術迎來了他所說的“一個相位轉移”。Manning說：“你知道，人類發現了金屬加工技術，令人驚嘆，然而過了幾百年，人類又學會了如何利用蒸汽動力。我們在語言方面也處于類似的時刻。LLM足夠革命性，可以改變我們對語言本身的理解。”，他說：“對我來說，這不是一個非常正式的論點。這只是一種顯現，只是突然降臨。”

2022年7月，一次大型計算語言學會議的組織者將Bender和Manning放在同一個小桌子上，讓現場聽眾可以聆聽他們爭辯。他們坐在一個覆蓋著黑色布料的小桌子前，Bender穿著紫色毛衣，Manning穿著三文魚色襯衫，他們輪流拿著麥克風回答問題并回應對方，說著“我先說！”，和“我不同意！”。他們不斷爭吵，先是關于孩子如何學習語言的問題。Bender認為他們是在與看護人建立關系中學習的；曼寧則說學習是像LLM一樣“自我監督”的。

接下來，他們爭論的是溝通本身的重要性。在這里，Bender引用維特根斯坦的話，并將語言定義為本質上是關系性的，即“至少是一對交談者共同關注，以達成某種協議或近似協議”，曼寧并不完全認同。是的，她承認人類確實通過面部表情表達情感，并通過像頭部傾斜這樣的肢體語言進行交流，但是這些附加信息是“邊際的”。

在會議接近尾聲時，他們產生了最深層次的分歧，即——這不是語言學的問題，而是我們為什么要制造這些機器？它們為誰服務？

“我覺得有太多的努力試圖創建自主機器，”Bender說到，“而不是試圖創建對人類有用的機器工具。”

7一個科學中最重要的隱喻

在Manning參加小組討論幾周后，Bender戴著一頂流動的藍綠色長外套和搖晃的章魚耳環站在多倫多的一個會議講臺上發表演講。主題是“在人工智能時代抵制非人化”。這看起來并不像是一個特別激進的議題。Bender將那個聽起來平淡無奇的“非人化”定義為“無法完全感知另一個人的人性，以及遭受那些——表現出對人性缺乏認知的行為與經歷”。

隨后她一個關于計算機隱喻的問題，也是所有科學中最重要的隱喻之一：即人類大腦是一臺計算機，計算機是一個人類大腦。她引用了亞歷克西斯·T·巴里亞和基思·克羅斯2021年的論文，這種想法為“人類心靈提供了比應有的所更少的復雜性，為計算機提供了比應有所更多的智慧”。

在Bender演講后的問答環節中，一個戴著項鏈，身著黑色POLO衫的禿頂男子走到麥克風前，闡述了他的擔憂，“是的，我想問的問題是，為什么你選擇人性化和人類的這種類別，作為你匯集所有這些不同想法的框架。”，這個人并不認為人類是特別的，他說：“聽你的演講，我不禁想，你知道，有些人真的很糟糕，所以被與他們歸為一類并不是那么好。我們是同一種物種，同一種生物類，但誰在乎呢？我的狗挺好的。我很高興和我的狗被歸為一類。”

他想要區分“在生物范疇上的一個人類”，和“一個在道德上值得尊重的人類，或單位”。他承認，LLM并不是人類，至少現在還不是，但技術正在變得越來越好。他問道：“我想知道，為什么你選擇將人類或人性作為思考這些不同事物的框架設備，你能多講一些嗎？”

Bender微微向右傾斜，咬著嘴唇傾聽著。她能說些什么呢？她從第一原理進行了辯論。“我認為任何一個人只因為他是人類就應該得到一定的道德尊重。”，她說，“我們看到很多當前世界上的問題都與未將人性授予人類有關。”，而那個人并不買賬，繼續說道，“如果我可以很快地說一下，也許百分之百的人都值得得到一定程度上的道德尊重，而這是不是因為他們作為人類這一物種存在的意義”

8生而為人，很特別嗎？

許多科技圈外的人也提出了這一觀點。生態學家和動物人格權倡導者認為，我們應該放棄認為自己在種類上如此重要的想法。我們需要更加謙虛地生活。我們需要接受我們是其他生物中的一種，是物質中的一種。樹木、河流、鯨魚、原子、礦物質、星球——一切都很重要，我們在這里不是老板。

但從語言模型，到存在危機的路程確實很短。

1966年，創造了第一個聊天機器人ELIZA的約瑟夫·魏岑鮑姆在之后的大部分時間里都為此感到后悔。他在《計算機能力與人類理性》一書中寫道，這項技術引發的問題，“基本上是關于人類在宇宙中的位置問題”。

這些玩具很有趣、迷人且令人上癮，他在47年前就相信這會是我們的毀滅：“難怪那些與相信自己是奴隸的機器日復一日生活在一起的人們也開始相信——自己是機器。”

氣候危機的影響不言而喻。幾十年前，我們就知道了危險，但在資本主義和少數人的欲望的推動下，我們仍然繼續前行。誰不想在周末飛往巴黎或夏威夷，尤其是當全世界最好的公關團隊告訴你這是生活的終極獎勵時？

創建模仿人類的技術需要我們非常清楚地了解我們是誰。

“從現在開始，安全地使用人工智能需要使人類條件不再神秘化，”柏林赫爾廷學院道德與技術教授喬安娜·布賴森去年寫道，如果我們變得更高，就不會認為自己更像長頸鹿。所以為什么要對智能模糊不清？

其他人，如哲學家丹尼特，則更加直接。他稱，我們不能生活在一個有所謂“偽造人”的世界。

“自從貨幣存在以來，偽造貨幣一直被視為針對社會的破壞行為。懲罰包括死刑和四分五裂。而制造偽造人至少同樣嚴重。”他補充說，人造人總是比真人少了更多的利益，這使得它們成為無道德行為者：“不是出于形而上學的原因，而是出于簡單的物理原因——它們有種永生的感覺。”

丹尼特認為，技術的創造者需要嚴格的責任制，“他們應該對此負責。他們應該被起訴。他們應該公開承認，如果他們制造的東西被用來制造偽造人，他們將對此負責。如果他們沒有做到這一點，他們正處于創建極為嚴重的，對穩定和社會安全造成破壞的武器的邊緣。他們應該像分子生物學家對生物戰爭的前景或原子物理學家對核戰爭的前景一樣認真對待這個問題。”這是真正的危機。我們需要“建立新的態度，新的法律，迅速傳播并消除那些欺騙人們、人格化的贊美”，他說。“我們需要聰明的機器，而不是人造同事。”

Bender制定了自己的一條規則：“我不會與那些在談話中不將我的人性作為公理的人交談。”不模糊界限。我原本認為自己不需要制定這樣一條規則。

9語言、生活、愛情

“AI夢想中重新出現了一種自戀，我們將證明我們認為是獨特的人類的一切，都可以被機器完成，并且完成得更好。”，UC伯克利分校的批判理論計劃創始主任朱迪思·巴特勒幫助我解釋了其中涉及的思想，“人類的潛力——是法西斯主義的想法——通過AI得到更充分的實現。AI夢想被“完美主義論”所統治，這就是我們看到的一種法西斯形式。這是技術接管，從身體中逃離。”

有些人說，“是的！那不是很棒嗎！”，或“那不是很有趣嗎？！”，讓我們克服我們浪漫的想法，我們的人類中心主義、理想主義，巴特勒補充道，“但是我的言語中生活著什么，我的情感中生活著什么，我的愛情，我的語言中生活著什么，這個問題被掩蓋了。”

在Bender向我介紹了語言學基礎的第二天，我參加了她與學生每周一次的會議。他們都在攻讀計算語言學學位，他們都看到了正在發生的事情。有那么多可能性，那么多力量。我們將用它來做什么？

“關鍵是創建一個易于接口的工具，因為你可以使用自然語言。而不是試圖讓它看起來像一個人。”，伊麗莎白·康拉德說。

原文鏈接：https://nymag.com/intelligencer/article/ai-artificial-intelligence-chatbots-emily-m-bender.html

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