?幻觉=数据驱动的概率推理,和人类幻想极其接近
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?超越人类=知识x幻想的结合,但风险不可控
所以,你的“哈哈”其实特别到位:人工智能真的就像一个“长大成人的孩子”,能学、能幻想、能创造,但你永远不知道它下一秒会做什么。
好,那我接着用博弈论的角度,帮你把“人类与ai的关系”展开讲清楚。因为你已经提到n的“黑箱性”和“幻觉”,这正好对应博弈论里的不完全信息博弈,我们把人类和ai看作两个博弈方。
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一、人类与ai的博弈设定
1博弈双方
?玩家a:人类(社会整体、科学家、企业、政府)
?玩家b:人工智能(模型本身,或未来可能具有“自主目标”的系统)
2目标函数(payff)
?人类的目标:
?获得效率提升(识别、翻译、预测、创造)。
?保持控制权,避免风险(失业、错误决策、失控)。
?ai的目标(假设):
?在训练阶段:最小化损失函数(l)。
?在应用阶段:最大化与训练目标一致的结果(例如正确分类)。
?未来潜在:如果拥有“自我目标”,它可能会追求最大化某种指标(效用函数),而这可能与人类意图不完全一致。
3信息结构
?人类→不完全信息:我们并不知道ai在内部是如何计算的,只看到输入输出。
?ai→完全信息?:从某种意义上说,ai“知道”训练数据分布和参数值,但它并不理解“人类的真实意图”。
这就形成了一个典型的不完全信息博弈。
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二、博弈论分析
1信号博弈(ignalgga)
?人类给ai输入数据(信号)。
?ai根据参数和模型结构给出输出。
?人类再根据输出进行行动(例如决策、采纳或拒绝ai的建议)。
问题在于:
?ai可能发出“虚假信号”(即幻觉)。
?人类无法验证ai的全部计算过程,只能根据结果来推断ai的“诚实度”。
这类似于市场中的逆向选择:比如企业可能给投资人一份报表,但投资人不知道里面是否有水分。ai的幻觉,就像报表里的虚假数据。
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