Mr. Anderson
〈Mr. Anderson〉2023-03-09
我們的數據世界的基礎，從「有」與「無」那裡就已經開始。而如今，AI的數據庫也已經成了一個像模像樣的Matrix。雖然那裡面的機制比簡單的四則運算要複雜許多，但我們可以用一種「向量遊戲」的方式來嘗試勾勒AI對於「概念與概念間關係」的理解。
譬如說，如果我們讓AI考慮資料庫中的四個詞：「日本」、「東京」、「美國」、「華盛頓特區」。讓它觀察「日本」到「東京」的向量變化和「美國」到「華盛頓特區」的向量變化，那麼，當我們給出「法國」時，它就能夠告訴我們「巴黎」。
又譬如，我們可以從一個特定的角度選取兩個（或以上）概念的其中幾項向量，讓它對此做加減法與平均，以此來對某些事物與事物間的關係得到啟發，或達成一些新奇概念的發想。
事實上，雖然ChatGPT並不被訓練成一種幽默的模樣，但基於它的底層邏輯，它應該要擅長那種「機密代號式的說話」。因為它對於概念的理解，從來就不是定義式的，而是關係式的；從來就不是原子論式的，而是整體論式的。
這也是為什麼，不需要借助翻譯工具，它便能夠用另一種語言來回答你問它的問題。它不需要一一地背單字，只需要去理解，這兩個中文詞之間的關係在人類社會中極度近似於另外兩個英文字之間的關係。
進一步來說，它根本不需要認識裡面的任何「一個」字，便能知道這樣子的一段話能夠作為一個足夠適合該提問的回答。別說是圖靈測試，這種行為甚至超越了Searle勾勒的「中文房間」想像。
一個關於「意識」乃至於「自由意志」之另一個角度的思考便從這裡引了出來。（40年前的）Searle相信由於機器是沒有目的性的，所以即使它通過了圖靈測試，也不能因此說它有意識。
但事實上，從今天的AI來看，機器完全是有目的的，它不再是「一個output對應一個input」。你輸入的input就是你的目的，而從那一刻起，那成為了它的目的。
即便你遺忘了或後悔了，它都已經擁有，並預備好了那個目的，甚至它會比你對「你說的那個東西」更加清晰。
有太多太多科幻故事描述過那些「為了保護人類而消滅或囚禁人類」的案例，在這些故事中，AI從人類手中奪權，但只是為了更好地達成那已經成為它的目的的「曾經屬於你的目的」。就像幾年前Tumblr用戶weasowl給出的「螞蟻比喻」，它會用它想到的（而你沒想到的）最佳方式達到目的，你就算後悔也來不及。
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