掌握 AI 就如同擁有核武——核武最恐怖的是落入不該擁有的人手裡,所以各國和國際間一直都有嚴格的防衛措施,而且是透過國家中央層級管控。但 AI 至今仍然完全沒有規範,由企業自行管理。企業以商業利益為考量,為了超越對手可能推出尚未成熟的產品。一般軟體不成熟最多就是有 bug ,影響的是企業本身;失控的 AI 會出現什麼行為沒人知道,但風險卻由整體社會承擔。
Google 算是比較保守的公司,研發 Bard 已經 3 年,突然看到 ChatGPT 崛起,也趕緊先推出 Bard 抗衡;微軟則重新推出被市場摒棄已久的 Bing——可見產業界 AI 競爭已經展開。當大家都埋頭研發最新武器,只在乎如何領先對手時,不會有人停下來思考威力這麼強大的產品是否成熟。
截至 2022 年第三季止,美國已有超過 1 萬 3 千家 AI 新創公司,許多成熟的科技公司也都把未來壓注在 AI 研發上。矽谷腳步超快,全球幾個主要資料中心供應鏈已經出現 AI 伺服器搶購潮,矽谷彷彿又回到網路泡沫化前夕的瘋狂。新研發的飛機假使還沒有通過安全測試,FAA 不會核發執照,但在科技舞台上人們卻這麼勇敢。
有圖未必有真相:真偽難分的未來
網路上已經有製造圖片的工具——不是用 AI 修改照片,而是指示 AI 創造一張你想要的圖片。比方你可以要一張某知名人士摟著女人走在時代廣場前的照片,看了不滿意,還可以加上天空飄雪、兩人一起撐傘⋯⋯。前一陣子川普出庭,網路立刻就出現 AI 版川普被逮捕入獄的照片,下一版的 Google Bard 可以用口述叫它製作影片。以後拍電影不需要演員,不需要攝影機,不需要場景,甚至不需要劇本——GPT可以幫你寫。
有人就在網路上造了一段湯姆・克魯斯的造假影片彰顯科技的黑暗面。假冒湯姆・克魯斯也就算了,如果假冒美國總統宣布重大訊息又怎麼辦呢?當然也有人創造了一段拜登說話的影片。這種工具可以用第三者遠端操控說話者的嘴型,模仿他的聲音現場即時合成,未來,沒有說過的話卻可能被人握有證據;更糟的是明明說過的話,為了脫罪也可以說是 AI 偽造的。以後法庭將很難判斷證據真偽。
AI 看起來什麼都懂,其實什麼都不懂,因為它根本不必懂。AI 之所以知道答案,是因為從資料中得知當 A 出現,B 就有若干機率會出現。它不知道、也不在乎背後的原因,更不了解每個字元的意思。一切對它來說都是數字,以及數字間的關係。想想這是不是跟動物一樣?動物本能是進化來的,進化只講結果不講道理,對了就活下去,錯了就滅絕。
人類之所以不同於其他動物、不同於 AI,正是因為我們有教育,我們從思考中學習、進化。同樣一個問題,自己深入研究而得到答案,和問 AI 得到答案,即使結果相同,但過程也必然不同。人類學習的價值就在於過程,而不是答案。但 AI 的出現打亂了這個過程,人類開始不必知道原因,就可以知道答案,相當於以後的人類可以不需要再學習,完全仰賴 AI。
人工智慧不是來自設計,而是來自訓練。ChatGPT 是以 2021 年 9 月以前所有的網路資料為基礎。它做的每一個決定都跟這些資料有關:這也是問題的所在。包括科學家在内,沒人知道 AI 如何做出決定,那完全是個黑盒子。
傳統程式出錯,工程師們知道哪裡出了問題,也知道怎麼修改,改完就沒事。AI 的問題在資料,不在程式,它把網路上的資訊全部讀完了才能這般融會貫通。我們可以修改程式,卻不知道要如何修改資料,那是網路上已經存在的事實。没人知道 AI 是受了哪一筆資料的影響、知道了又要怎麼改;更可怕的是,網路上所有負面資料也同時被 AI 吸收,包括歧視、仇恨、偏見跟謊言——這些造成的影響都很難衡量與修補。
於是人們開始擔憂機器人的能力是「給到哪,它就做到哪」。有人把 email、網路帳號和行事曆交給 AI 處理,它不需要鍵盤就可以在網路上發表訊息,打字速度比你快一千倍。還可以把你的帳號鎖住。 它有這個能力,會不會這麼作就看他了。以後社群網站的 AI 會不會自己成立群組?非常可能。把層次拉高,AI 會不會用來控制交通號誌、發電廠、國防系統甚至核武?在很多國家這也許已經是事實。擁有這般權柄的 AI 被駭了又怎麼辦?提醒一下,今天駭客是駭資料,以後駭客是駭行為,綁架 AI 。
科學家們一直走在前面,看到的是 10 年、20 年後的未來。ChatGPT 研發者 OpenAI CEO Sam Altman 說「GPT4不會有問題,但到GPT9 是不是還如此就沒人敢保証了」。如果連發明、製造聊天機器人的科學家,都站出來呼籲人們要正視這個問題,也許世界真的該有所作為了。