探讨人工智能技术 —— 它是生产力发展的“灵丹妙药”吗？

顽皮蛋 2023-5-11 13:36

远航一号 发表于 2023-5-10 14:24
是不是所有的新社会分工都是“进步”

我们怎么知道什么技术变化是进步，什么不是进步，甚至可能是走向深 ...

感谢远航一号同志的继续回复！
我们继续分三点讨论。
1.新社会分工与“进步”的问题
并不是所有新社会分工都是“进步”。因为若产生了对生产力造成反动作用的生产关系，那么不是进步，而是反动。这样的社会分工，由于没有进步意义，最终都会被历史的“奥卡姆剃刀”所剔除。
但是，任何一个在社会的一定历史时期得到保留的社会分工，实际上都反映了这个社会形态的这个社会时期生产关系的自我调整。一方面，它会一定程度上消解特定社会形态与时期的既有矛盾，类似于作出了有限度地“改良”（但是这种“改良”，有可能是比较消极的），而另一方面，又在反过来催生着新的社会矛盾，并且会将进一步朝着社会的根本矛盾进展，最终爆发根本性的冲突。
当冲突，也即革命完成后之后，在原社会形态中产生的分工，要么因为不再适应新的生产关系而不再保留，要么经由扬弃过程后以一种新的形式继承下来。这就是“新社会分工”的两种命运。
2.进步与深渊的问题
其实这个话题非常有意思，和红中网论坛之前的一篇对赛博朋克讨论的话题帖子是很有相关性的。对于左派而言，应该并不会存在什么像赛博朋克世界那样的“一个没有革命者的未来”。人类，会作出自己的选择，而非在技术进步的条件下任由统治阶级的摆布。反映到人工智能这个话题上，左派既不应该陷入小资产阶级中的右翼渲染的“ai威胁论”、“ai灭世论“、“终产者社会”，也不应该陷入小资产阶级左翼所憧憬膜拜的“智械天国”，而应该拿出自己的主张，辩证地看待人工智能技术的发展。所以对于下面第三点的讨论是很值得引起兴趣的。
3.映像与反映
在前面的跟帖中，我们讨论了技术进步的映像问题。按照上述精神，其实可以将技术进步的映像分为三类：
（1）劳动生产率的提高
（2）生态环境承载力的提高
（3）社会分工的变迁
以上三者，互有联系，但也许各自的概念是有区别的。或者说，这三个集合互有交集，但并不是完全的重合。三者中的任意一个的提升，可能可以造成其余两者中的一个或者两者的提升，但不是会必然导致其余两者中的一个或者两者的提升。
因此，映像的范畴既然有这么多，那么劳动生产率就不是唯一映像（正如你所说，劳动生产率是一种映像）。在这个精神下，我认为我们是达成了共识的。真正的技术进步，一定要在映像中反映，否则不是真正的技术进步，而映像，可以是三者中的一个或多个。
继续反映到人工智能技术上，我个人仍然还是持原有的观点。即它首先将会作用于非生产性劳动部门中，然后再下沉到生产性劳动部门中。但是这是两个阶段。
在资本主义社会条件下，人工智能技术首先作用于非生产性劳动部门，以试图缓和自身社会形态之内的诸多矛盾，此时它的映像主要在分工的范畴中。然而矛盾将会不断进展，靠这个是没办法给资本主义社会续命的，而人工智能技术的发展，也会越来越在资本主义社会本身的生产关系中受到限制和挤压。这是第一个阶段。
只有在革命完成后，或者革命的过程中，人工智能技术才能突破资本主义社会形态的限制，长足地下沉到一般的生产性劳动部门中，从而在劳动生产率增长的范畴上取得映像。这是它的第二个阶段。
以上就是我对第三个问题的看法。

我认为，面对任何新的东西，进行严谨的质疑都是很好的。不过同时，也可以抱着一种更加开放、宽容的态度去质疑，从而造成辩证意义地看待。

顽皮蛋 2023-5-11 12:50

轨迹 发表于 2023-5-10 10:43
这里面，资产阶级垄断了人工智能技术，不是不发展人工智能技术，我是认可的，资源的集中有利有弊，我看到 ...

轨迹同志你好，很感谢你的回复！
总的来说，以当下条件为背景，人工智能的应用主要集中于非生产性劳动部门，而不是生产性劳动部门（尽管我个人非常希望它直接广泛使用在生产性劳动部门中），因此现在造成流行的人工智能技术，很多都是以服务的形式推出的。这就意味着，你的第二段的论点，是有瑕疵的。简单地把现条件的技术当成工厂生产去思考，也许是有所偏差的，另外地，既然是服务性质产品之购买使用即为应用，那么【对信息化技术的投入时间周期相当长】，也许也是令人困惑的。
但是你所列举的资本主义条件下，因生产关系产生的对技术进步的种种限制，是的确如此的，所以反过来，其实是既有的生产关系，已经不能容纳生产力的继续发展，并且还会对生产力的发展产生限制（你所举出的在垄断条件下人工智能难以下沉到下游更多的具体行业，包括自动化的领域）。因此，在这里反而是会有革命性的潜在可能，而不是说因为被垄断，所以没有革命性，这不是一个死的东西，而是一个内生性的活的矛盾。
至于数学问题，同样也并不是说，“应该是基于【非常有限】的信息”，而是在任意有限的条件下，都可以产生智能行为的。信息量是可以大，也可以小，这样，才算是可以做到通用人工智能的进展。信息量更大，当然可以导致智能的认识更加全面，而信息量小，也不见得就完全无法产生智能行为，两者是并不排斥的。大模型是可能的方向，但是单从数学、物理也是没有希望的，太复杂，耦合度太高了，不可能分析得出来。而且解释性与性能就目前来看，也不是必然相关的。因此，实际上是需要目前的研究发展与数学解析统一地齐头并进才好，用其中的一个，排斥另一个，都是缺乏了辩证意义而将会陷入形而上学的观念的。
此外，用解释性和理论基础来论证目前人工智能发展前景并不充分。每一次大提升（bp到卷积、深度学习到transformer），没有一次是靠什么数学理论建模做出来的。人工智能目前面临的情况，在某种意义上来说，就是实践反而走到了认识的前面。而这也是很多科学的发展规律，例如伽利略-牛顿时代的经典运动学，在未有理论之前，肯定是大量的坚实可靠的实践材料产生，再从这个基础上，从实践材料与经验认识上升到理论描述的理性认识。不能说因为没有理论，所以前景堪忧，这是不充分的。但是你所指出的理论缺失，的确是人工智能技术目前发展遇到的问题，那么就应该继续向理论归纳进展，而不是说，因为没有一个良好的理论，所以它们一无是处。

远航一号 2023-5-10 14:24

顽皮蛋 发表于 2023-5-10 06:50
感谢远航一号同志的回复！
我们可以从三个方面来讨论。
1.有关技术进步

是不是所有的新社会分工都是“进步”

我们怎么知道什么技术变化是进步，什么不是进步，甚至可能是走向深渊？

如果说，劳动生产率的增长是一种映像；那么真正的技术进步迟早要在映像中有所反映；反之，迟迟不能在映像中得到反映的技术变化，其是否为真进步，甚至是否重大变化，都可以存疑。

轨迹 2023-5-10 11:39

必须承认，很多时候，我们对于技术是太过于乐观了。
我自己就有过这样的经历。某项工作（翻译）原先由人工完成，我作为计算机专业的学生，编写了一套软件来实现辅助翻译的功能。然而投入使用之后，就发现诸多问题：软件不是完全“自动化”的，仍需要人来操作，但原先的翻译人员很多不会使用这些软件，态度是消极的。而机器翻译的质量又还不足以取人而代之。结果是，不得不花很多的时间去讲解软件功能，即使如此，很多翻译者仍然是不喜欢这个软件。由于我的能力和时间都是有限的，翻译的功能也不完善，最后这样一个软件几乎是没有什么价值的。
排除掉我个人的因素去看的话，即使是高新技术，也是要从旧有的基础上慢慢搭建起来的，以目前的教育条件来看，很多人可能也无法适应这种转变，因此技术发展不可能一蹴而就。此外，对高新技术的投入虽然在长期看来是绝对有利的，但在资本主义的发展条件下，简单的扩大生产去追逐短期利益是一个更为诱人的选项。

轨迹 2023-5-10 10:43

本帖最后由 轨迹 于 2023-5-10 12:39 编辑

顽皮蛋 发表于 2023-5-10 00:31
至于该文的精神，我个人的建议是远航同志也不要因为其精神符合了红中网的预设立场而过早地下结论。
一方 ...

这里面，资产阶级垄断了人工智能技术，不是不发展人工智能技术，我是认可的，资源的集中有利有弊，我看到的是垄断会带来很多危害。总体上我所说的仍是以当下的条件为背景，也就是以资产阶级统治的条件为背景，人工智能技术的发展是会受到限制的，至少无法很快带来革命性的改变。
具体来说，这种垄断不会让人工智能技术很快的应用到下游的各个具体的产业当中去。一方面是因为这种应用是破坏原有的资产阶级生产秩序，因而必然受到抵制的。我们可以想象，这就意味着要将原本可以用来扩大生产的资本投入到信息化的建设中去，这种投入在相当长的时间内是看不到效果的，在利润本来就很有限的情况下，没有太多人会冒这个险。另一方面这些垄断资本也没有直接必要去推动这种改变。

至于数学上，人工智能等等是否应该是基于非常有限的信息的，这是一个理论的问题，我们不能妄下定论。但目前至少可以说，人工智能模型是在往更大、更复杂的方向发展的，因而其黑盒的特点更加突出。

关于“人工智能”在交通等领域的应用，如果从微观上来说，感知技术是有利于发展自动驾驶等技术的的，但从宏观上来说，交通流量规划等等问题是传统计算机科学长期研究的问题，其成果一直在被应用到交通、网络等领域，但目前看来，这种总体性的规划取得的成果仍然是有限的，并不会让我们一步跨入发展的快车道，这种技术的发展速度仍然是符合技术进步的一般规律的。从这点来说，不应当认为人工智能是特殊的。

红色游骑兵 2023-5-10 08:36

君行早 发表于 2023-5-10 07:34
为什么说人工智能是在开黑盒呢？我觉得以往的发明都是人们充分掌握了相关原理之后利用这些个原理而做出来 ...

现在的人工智能技术发展我个人感觉可以比作蒸汽机或者纺纱机，可以说是技术进步的产物（特别是微电子技术），与基础理论进步关系有限。
黑盒的原因是因为神经网络内部的参数量极多且关系复杂，以图像识别领域运用较多的卷积神经网络为例，神经网络的参数量最少也在百万级别。而且这些参数的数值是神经网络在数据集上自我习得的，并非人为设计，这也为人类对神经网络的原理进行分析带来了极大的困难。
如果将目前的人工智能比作炼金术，那么很显然目前的人工智能仍然缺失化学的理论支持。

君行早 2023-5-10 07:34

一方面，人工智能如若要得到长足的进步，的确如这位作者所表达的，需要在数学上获得更进一步的突破。如果无法取得彻底的数学解析，那么就是在开黑盒

为什么说人工智能是在开黑盒呢？我觉得以往的发明都是人们充分掌握了相关原理之后利用这些个原理而做出来的，但是人工智能作为人类发明的东西人们却不知道其原理？

顽皮蛋 2023-5-10 06:50

远航一号 发表于 2023-5-10 02:13
欢迎讨论。我们没有预设立场。但我也可以有个人看法吗。我的个人看法，可能对，也可能不对。欢迎对人工智 ...

感谢远航一号同志的回复！
我们可以从三个方面来讨论。
1.有关技术进步
其实在之前，我们已经就“技术进步的本质”这一话题进行过讨论。当时的真红同志的发言可能比较好地代表了红中网对技术进步的本质的定义：劳动生产率与生态环境承载力的增长。但是我们也已经提出，劳动生产率和生态环境承载力的增长都是技术进步的映像（或者说反映）而非本质，在这里可能缺失了一层抽象而保守在统计指标上。
从唯物史观的角度来看，技术进步的根本动力是社会分工，而技术进步实现后又会为社会分工的进一步演化奠定新的条件。一项复杂劳动转换为一组有顺序的简单劳动，这些简单劳动由于其简单重复性，又将逐渐被工具乃至于机器替代。而工具与机器的发明，又会反过来造成新的社会分工变化，这是一个左脚右脚向前走的辩证运动过程，而非一个线性发展结果。因此在这个角度上来说，技术进步的本质，其实就是社会分工的延伸（并且将反过来继续作用于社会分工）。不过如果更深一层地看待，其实是人类要求自我解放所造成的现实运动（只不过在私有制社会条件下，它被极端扭曲了，以至于不仅经常没有解放人，反而还奴役了人）。
在上述语境下，其实就很容易理解了。红中网从经济统计指标衡量技术进步，也应该主要是从劳动生产率和生态环境承载力两个指标来衡量，这当然是良好的。但是除此之外，又是否考虑过因社会分工变化造成的不同阶级间力量的对比与各阶级内部构成之变化呢？仍然以信息技术为例，互联网既没有直接提高劳动生产率，也没有直接提高生态环境承载力，但是的确给整个世界的社会面貌带来了深刻的变化。例如外卖骑手，这一群体的大兴起正是依赖于互联网条件，就更不要说随着互联网经济发展出现的主播、网络店主、还有各种各样的“狗屁工作”从业者等了。他们所从事的都是非生产性劳动，但是这样的群体的出现、兴起与持续存在，是否对不同阶级间力量对比造成影响（无论是好的还是坏的）、以及是否造成了各阶级内部成分的变化与迁移，我认为也许是可以被考虑的。把技术进步的本质还原到史观上，就能看清楚这一点。
除此之外，与其说人工智能技术是去在资本主义社会条件下“加速技术进步”，也许倒不如说是社会分工-技术进步-社会分工的螺旋链条发展到今天的环节之一。而它必然也是革命性的——因为它诞生于这个资本主义旧社会的牢笼中，作为新生事物，其发展又反过来愈发愈受到资本主义生产关系的桎梏，那么最后的结果就会是成为打破这个社会形态的一份动量——因为这是完全符合新旧交替的辩证运动过程的。至于人工智能技术能否长足地下沉到自动化工厂生产，我个人认为它是要在革命完成后，或者革命过程中进行的，革命与广泛自动化在时间上的距离，应该不会太遥远。
2.有关未来社会主义、共产主义建设
规划问题其实是人工智能的强项（其实就算不说人工智能，任何规划问题都必须要有智慧的参与）。在宏观方面，人工智能技术是可以和计划经济结合的；在生产方面，柔性工厂的概念在通用人工智能下是可能的；远航一号同志所提到的交通运输的例子，也是可行的。也许可以做一个假设，如果所有的在路上的行车车辆都与一个人工智能枢纽连接，那么就有可能对全部车辆的路线和速度进行整体的实时规划。这样的话，也许红绿灯和堵车就成为历史了。在交通压力变小、通勤时间变短的情况下，那么私家车的必要性也就慢慢丧失了——只要能保证公共交通工具和私家车的通勤时间相差不大、舒适度相近，那么人们对交通资源的私人占有欲会逐渐降低，这取决于那个假想的人工智能交通枢纽去如何规划交通。
3.有关农业生产
我个人不太了解农业，不过也许这本质上仍然是一个规划问题？例如轮耕法是一种比较生态可持续的方法，其实它就是一种对耕地时空使用的规划。那么在假设人工智能被广泛使用在农业中的条件下，也有可能在更大的范畴、更广义的条件下能取得更加合理、统一的规划。自动化就不用说了，它是人工智能的亲兄弟。比较困难的地方可能就在于现代农业生产对化学化的依赖，可能也会需要在这方面上规划出一个优解出来。
以上看法供参考。

远航一号 2023-5-10 02:13

顽皮蛋 发表于 2023-5-10 00:31
至于该文的精神，我个人的建议是远航同志也不要因为其精神符合了红中网的预设立场而过早地下结论。
一方 ...

欢迎讨论。我们没有预设立场。但我也可以有个人看法吗。我的个人看法，可能对，也可能不对。欢迎对人工智能的“正方”、“反方”发表自己的看法。

我个人对人工智能的技术方面当然不懂。

但我从经济统计方面看不出人工智能乃至自动化有加速技术进步的迹象。至于未来社会主义、共产主义建设，人工智能等技术能发挥什么作用，还需要大家一起讨论。比如，是不是一定需要所谓自动驾驶汽车（轿车），还是有自动驾驶公共汽车就可以，而私人小汽车一般应废除？

我个人倾向于观察一个指标，即农业生产能不能实现基本自动化并且保持生态可持续。现在美国农业生产是高度机械化、化学化的（但并不可持续）。中国农业生产只是半机械化、高度化学化，也不可持续。社会主义农业生产能不能既做到机械化自动化，又保持可生态可持续？还是未知数。

顽皮蛋 2023-5-10 00:31

远航一号 发表于 2023-5-9 23:42
很有价值的讨论。上世纪的SVM是什么？

至于该文的精神，我个人的建议是远航同志也不要因为其精神符合了红中网的预设立场而过早地下结论。
一方面，人工智能如若要得到长足的进步，的确如这位作者所表达的，需要在数学上获得更进一步的突破。如果无法取得彻底的数学解析，那么就是在开黑盒。
另一方面，人工智能的未来，恐怕不是单纯的大模型所能完全囊括的。如何在有限条件下求取目标解、获得信息的归纳，才是真正的对人的智能的反映——因为人类的确是在有限的实践与知识下，可以取得更多的认识，而并不需要遍历宇宙中的全部信息才能达到此境地。大模型的问题，就在于此（过度依赖大规模的样本），这其实反映的就是数学解析上的缺失。
至于人工智能技术在非信息领域上的使用，其实就目前来看，已经是有很多工作在展开的，我们在之前也举了一些例子过。
至于究竟什么样的人能够肩负起人工智能造成全社会产业升级的“大任”，当然不会是资产阶级。但是因为资产阶级垄断了人工智能技术，所以就无法促进生产力发展的这一观点，也是存疑的，因为这是一个有些形而上的观点，这就好像说，“敌人拿着枪，所以枪是不好的东西一样”。这是一个新旧之交的产物，不见得一定会被资产阶级所完全一以贯之地垄断，相反地，是最终会被未来的革命者所夺取，并且用来革命的产物。

顽皮蛋 2023-5-10 00:11

远航一号 发表于 2023-5-9 23:42
很有价值的讨论。上世纪的SVM是什么？

支持向量机方法（Support Vector Machine），其主要思想是，给定训练样本，支持向量机算法建立一个超平面作为决策平面，使得正例和反例之间的距离边缘被最大化。在核方法下，支持向量机具有非常良好的非线性二分类性能。
这个算法之所以被作者提及，是它的数学描述可以说是最彻底的。

远航一号 2023-5-9 23:42

很有价值的讨论。上世纪的SVM是什么？

井冈山卫士 2023-5-9 21:51

“现阶段的人工智能技术是典型的受到资本需求推进而快速发展的技术（整个学术界都受到这种导向的伤害，因而我们的基础研究将长期落后），其重心在于快速投入产品。”

这一点很重要，点出了资本主义中国无法在基础学科等根本领域取得突破，从而建立垄断地位，获取垄断利润的事实。

可以想见，中国资产阶级的军事装备中也有大量的“PPT造车”的成果，不堪一战。

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