3、深度神经网络、解释与合理性：人工智能的挑战与机遇

深度神经网络、解释与合理性：人工智能的挑战与机遇

1. 人工智能决策解释的局限性

人类的理性是有限的，我们只能理解几步逻辑推理。因此，一个有用的决策解释必须简洁明了，仅包含几个步骤。然而，神经网络做出的决策可能无法用简单的几步来解释。要求对人工智能生成的决策进行解释，可能就像要求对人类生成的决策进行事后合理化一样。决策可能并非通过构成合理化的步骤得出，而是更多地基于直觉，甚至是情绪或舒适度等生化因素。

1.1 解释的必要条件

一个有效的解释不仅要是有限逻辑推导序列的描述，而且这个序列要非常短，因为人类思维无法处理过长的逻辑推导。

1.2 对人工智能决策解释的质疑

任何人工智能决策的“解释”都应谨慎对待，它可能只是事后的合理化。神经网络的决策过程复杂，难以用简短的逻辑序列解释清楚。

2. 对人工智能的恐惧

人工智能在过去15年左右迅速崛起，这引发了人们的诸多恐惧：
- 可能取代大多数白领工作。
- 自我迭代进化成超越人类的超级智能。
- 碎片化信息，使人类陷入不同的真理孤岛。
- 取代医疗、金融和政治领域的人类决策。
- 巩固独裁权力，监控公民的一举一动并塑造他们的思想。
- 依赖人工智能的监控资本主义垄断会摧毁小企业，抑制创业精神。
- 可能引发神秘宗教信仰的复兴。
- 改变现实的本质。

此外，随着大语言模型（LLMs）的发展，未来它们将生成大量互联网文本，下一代LLMs将在人类生成和机器生成的混合文本上进行训练。当机器生成文本的比例增加时，可能会导致“模型崩溃”，人类编写的原始内容被遗忘，