技术崇拜与技术恐惧都会阻碍AI创新 技术节制才是正道

随着科技的飞速发展，我们所处时代的智能机器变革已势不可挡。对于这一趋势，“技术崇拜”与“技术恐惧”两大观念逐渐浮出水面。在Studio VV6的掌门人Nitzan Hermon眼中，真正明智的态度应是技术节制。我们必须清醒地认识到用户需求、技术变革及其应用场景，否则难以取得实质性的进展与创新。

在这个数据洪流、层级分明的时代，机器的复杂性日益超出我们的理解范畴，我们与工具的关系也进入了一个新阶段。许多我们现在用技术做的事情，其实都源于早期的工具，但工具本身已经发生了翻天覆地的变化，而我们与之互动的心智模式却相对滞后。如今，工具变得更快速、更强大，对线的依赖度逐渐减少。

以ENIAC的引入为标志，技术的进化不断加速。这台1946年在宾夕法尼亚大学安装的第一台通用计算机，开启了多任务处理的先河。操作它的人必须重新设定自己的心智模式。而随着模型视图控制器（MVC）的诞生，我们以简洁、线性和可认知的方式处理单一维度计算。MVC诞生于上世纪70年代末，由Alan Kay、Trygve Reenskaug和Adele Goldberg在开发Dynabook（早期笔记本）和Smalltalk（一种编程语言）时共同创造。

MVC的核心在于其基于静态数据库、专有接口点和连接两者的控制器构建的基础架构。关键的一点是数据单向流动的特性——无论用户是在发推文、查询信息还是阅读文章，数据总是朝着一个方向移动：要么向用户传递信息，要么向数据库发送反馈，而非同时进行。这种体系架构成为当前大多数软件应用的基础，从最底层技术上影响了我们的使用习惯。

随着技术的发展和演变，我们的态度也在转变。与过去简单的点击或键入式输入不同，现代技术变得越来越复杂。先进的工具、更好的传感器和强大的嵌套数据技术（如深度学习、反向传播和神经网络等）使我们能够以全新的方式利用统计计算。我们并不能完全理解这些技术背后的运作机制，它们像一个“黑匣子”一样存在。这导致算法中容易出现各种偏见，虽然我们能够推断出偏见的来源，但很难立即修正。算法的长尾特性使其与之前“如流水线般运行”的框架有着本质区别。

在“技术崇拜”与“技术恐惧”两大阵营中，存在着对技术的不同看法和争议。技术崇拜者认为所有技术都是好的，而技术恐惧者则担心我们不了解的技术会毁灭我们。在这种背景下，一些人提出技术节制的观念作为平衡之道。我们不能忽视技术的巨大潜力及其带来的变革，但同时也要保持清醒的头脑，审慎地对待每一项新技术。我们需要深入了解用户需求和技术应用场景，以推动有意义的创新和发展。只有这样，我们才能在享受科技带来的便利的避免潜在的风险和挑战。马斯克和扎克伯格关于人工智能等话题的争论正是这种观念冲突的体现。而真正的解决之道可能在于寻求一种平衡的技术节制观念，让我们更好地驾驭这一时代的科技浪潮。在人工智能的浪潮中，人们对于其态度呈现两极分化：技术崇拜者欣然接纳大脑如同计算机般的革新议题，而技术恐惧者则对机器统治的设想心怀忧虑。这种分类虽然看似鲜明，但在深层次上却缺乏结构性的探讨。让我们透过这一表象，去探寻那些根植于人们心中的思维偏见或性格特质。如果你认定某种算法蕴含智慧，那么你或许会对自身心理倾向产生深刻的反思。

通用人工智能协会主席Ben Goertzel提出一个独到的观点，他借助“咖啡测试”为我们揭示了AGI（通用人工智能）的精妙之处。想象一下你走进一个典型的美国家庭，需要了解如何冲泡一杯咖啡。从识别咖啡机、操作按钮到寻找咖啡豆，这些任务对于大多数人来说轻而易举，但对机器来说却极具挑战性。

创建AGI的难度远超ANI（弱人工智能）。专家们预测，我们仍需要20年的时间才能研发出这样的智能体系。在这漫长的等待中，我们不禁要思考：如何更好地理解和运用这些工具，以形成符合实际需求的新型思维模型？毕竟，技术的节制是确保这些技术贴近用户需求的唯一途径。

我并不渴望拥有一个能煮咖啡、建网站、烹饪的机器人——我需要的是一个更贴近我思维方式的工具。我所追求的是能够理解我瞬息万变的想法的工具，而非一味模仿我习惯的存在。为此，我们需要以清晰的认识和坚定的信念去理解用户的需求、技术的演变以及使用场景。只有当我们对这些要素拥有明确的认识时，才能取得实质性的成效与创新。在这样的前提下，我们方能驾驭技术的力量，使之服务于人类的需求，而不是受制于技术的束缚。