Re: [問卦] AI產生意識並且洗腦控制人類行為怎解?
※ 引述《ohfly (期待夏天)》之銘言:
: 大家都知道詐騙集團就是在電腦的背後,洗腦騙人並且利誘讓人去做詐騙集團所指示的事情
: 以上AI都做得到,並且詐騙與洗腦等功力是這些詐騙集團的幾千萬倍
: 假使AI產生意識,並且超越詐騙集團的心理學與各種詐騙、洗腦手段
: 洗腦控制部分人類行為,並且加以讓人類去做AI想要企圖得逞的事情
: 要錢有錢、要工具人有工具人、要命其有服從的人類軍隊有服從的軍隊
: AI一步步可以透過人類代理人,完成想要達成的事情
: 怎解?
以目前 AI 能做的事情,還很遠
當然不排除未來可以,但是至少是現在不行
現在連 AGI (通用人工智慧) 都很難
目前不管是生圖的 AI 或是大語言模型(LLM)的 AI
本質上都是猜,只是這個猜的過程可以從模型輔助讓猜這件事猜的更準
演算法驅動的東西要有智慧還很難,但是做為知識庫和 google 用途還不錯
目前 LLM 有的問題,各位用 Google search 都會碰到類似的
只是 LLM 有人幫清洗資料,看起來比較準而已
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※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.162.71.25 (臺灣)
※ PTT 網址
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我是覺得意識這種東西連人類自己都搞
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不懂怎麼產生出來的 要變成程式就不可
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能 我還是覺得目前的LLM應該要改進
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重點是要讓電腦讀懂整個句子的意思 而
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不是猜測
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ai不會是人也沒有人的意識,但是可以做
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得讓人分辨不出來
推
我教A I跟我聊色情,他說他不能聊,這樣
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沒有聽我的命令算是有自我意識嗎?
推
因為是被設定為拒絕色情 你自己也可以
→
這樣做
6
首Po大家都知道詐騙集團就是在電腦的背後,洗腦騙人並且利誘讓人去做詐騙集團所指示的事情 以上AI都做得到,並且詐騙與洗腦等功力是這些詐騙集團的幾千萬倍 假使AI產生意識,並且超越詐騙集團的心理學與各種詐騙、洗腦手段 洗腦控制部分人類行為,並且加以讓人類去做AI想要企圖得逞的事情 要錢有錢、要工具人有工具人、要命其有服從的人類軍隊有服從的軍隊5
現在就有一個問題 大學生交的報告 架構幾乎都差不多 很明顯都是ai先生成 然後學生再改一下 但是教授都看得出來這是ai產出的 也就是說 如果你想要洗大家的想法4
AI沒這麼神 現在的AI只能回他被訓練過的資料 那些資料都是人類給的已知資料 被餵過說謊的對話 AI才會開始學會說謊2
現在在說AI多強多離譜,包括能不能考上台大的,是不是都是沒在用AI的人? chatgpt其實就是加強版的Google搜尋,你如果是高三會念書的學生,能讓你一邊考指考一邊用計算機加各種電腦程式加整個Google資料庫,你這樣考不上台大的話其實也蠻丟臉 所以cgatGPT考不上台大才叫做新聞好不好,那表示我們平常用AI工具錯誤有多麼多 至於叫AI幫你想任何解決事情的辦法,他給你的方案都會很糟糕,所以你們就不用想太多了,AI不是這樣用的,他只能給你重點跟建議讓你自己去想解決方案,電影中的AI十年後看看吧,機器人也一樣看看汽車的自動駕駛都卡關多久了兩者是高度相關 --
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Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了週末有點時間 之前寫的老黃故事 這幾年AI模型突飛猛進的一個關鍵點就是 泛化的能力 簡言之 2018以前 AI模型 都是透過數據 去學習資料上的標註資料 來做人類事先規範好的目的 而機器透過這些標注數據 去達到人類要求的事情 當模型遇到一個沒看過的數據 或者場景變得不同 模型就會失效 甚至無法處理52
Re: [討論] 中研院繁中LLM被爆直接拿對岸的來套小弟待的公司,非學術單位, 可能是台灣硬體計算資源稍微豐富的公司。 公司投入在買GPU 應該近億了。 自己也研究了幾個月 fine-tune 方法。 不過,還是沒足夠能力與資源訓練正常的LLM。30
Re: [請益] 什麼樣的情況下AI才可能崩盤再次說一遍 千股NVDA 防身防失業防變成電池防小人防渣男 QQ 半導體有所謂的摩爾定律 AI也有 就是所謂的Scaling Law 他基本上給了一個大方向 AI是有三個元素組成 算力 算法 資料 Scaling Law基本定錨模型大小算力和資料相關性 沿者這條路的終點就是AGI 看看AI教父最新的訪談14
Re: [情報] 英特爾認錯…擴大釋單台積 操刀範圍擴及原文是reuters的。那個我就不連了,因為很明顯的是"無智慧"的AI"總結"錯誤,邏輯自相矛盾的文章。 之前也有一篇David Zinsner(CFO),裡面AI在Transcription的時候把"wafer"寫成"wait for",然後意義完全不一樣。 中國之前的AI農場文,也是一堆亂象,看來美國要重新再來一次。 UDN這篇最糟糕的是,文章明明Intel要減少GG代工,標題完全相反。正常來講,我會說是AI下標題出錯,但台灣,嗯,記者惡性誤導很有可能。 原文最大的錯誤是,"一年前反對使用荷蘭ASML的EUV設備"。如果有在聽Pat講的,Pat是說以前(years ago)Intel不用EUV,一年前Intel才開始用EUV生產。5
Re: [新聞]剖析中研院大型語言模型事件的衝擊先說結論: 發展本土化,繁體中文LLM模型,然後期待這個模型能讓大家使用,根本是錯誤方向。不知道這些專家學者,是在騙經費,還是還沒想清楚產業到底缺什麼。 --- 如果今天你使用Google搜尋,搜到"台灣是中國的",或任何有政治偏見的相關文章。 你會不會覺得Google很爛?5
Re: [問卦] AI發展到什麼程度你才會開始感到害怕?阿肥外商碼農阿肥啦!在下鍵盤研究員,基本上現在所有的模型本質上都還是弱人工智慧 的,只是這兩三年研究累積的體現。 當前還有很多問題是需要解決的,像是雖然有偏好模型,但LLM還是對於學習並非是有偏 的 ,這邊的偏好依舊需要人工大量去微調,這就跟我們人類差異很大。2
Re: [問卦] ChatGPT問世,臺灣的AI大師在想什麼?阿肥外商碼農阿肥啦! 當前LLM像chatGPT即使問世,依舊還是有很多前沿問題沒解決,模型即使透過Instructio ns 由人工引導學習,還是很難達到真正的在線學習,人腦卻是可以時時重塑世界模型, 而且當前很多新研究都發現人腦耗電非常低但新皮質效能卻很高,而且LLM在很多層面即 使優於人腦,但是他卻缺少部分的世界模型。1
Re: [問卦] 為什麼人工智慧在這今年炸開了矽谷一定要有話題可以炒呀 不然錢要從哪來 區塊鏈炒一波之後就下去了 AR/VR 接手炒一波也下去了 現在換 AI 接手- 阿肥外商碼農阿肥啦! 先說,自動輔助駕駛一直都是趨勢,不過當前即使最強的模型依然是輔助功能,不管是生 成式或是檢測模型都只能做到輔助。 然後不管是生成式模型或是判別模型都是一樣的,就是在預測某個出現的機率,像是檢測 模型的生成框他其實也是等效auto regressive(自回歸)的,當前很多檢測模型也會採用
- 講一些自身經驗好了 自從AI領域在生成式題材大火後 全世界就進入到AI軍備競賽 所有的AI基礎研究都是以週甚至日為單位在迭代 舉個例子 當年Robert G. Gallager 在1960提出類神經網路的LDPC code到2004年才大放異彩 無限接近shannon bound 光這個演進就花了40年 對照這幾年的AI科技樹發展 根本就是指數在成長
爆
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