生成式人工智能依賴于計(jì)算能力。部署越多的人工智能，需要的計(jì)算能力就越多。這不僅會(huì)將計(jì)算能力從其他潛在更有用的活動(dòng)中轉(zhuǎn)移出來，而且還需要大量的能源。這些環(huán)境成本是眾所周知的，但隨著人工智能的普及，它們會(huì)變得更加嚴(yán)重。OpenAI 首席執(zhí)行官 Sam Altman 強(qiáng)調(diào)了這一點(diǎn)，他認(rèn)為人工智能要想成功需要一場“能源革命”。即使撇開生態(tài)成本不談，人工智能對能源的巨大需求也會(huì)導(dǎo)致整個(gè)社會(huì)的能源價(jià)格上漲。
此外，人工智能還依賴于對計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的大量資本投資。人工智能建立在光纖、服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心等基礎(chǔ)設(shè)施之上。我們可以從大型科技公司的企業(yè)報(bào)告中看到這一點(diǎn)，這些報(bào)告強(qiáng)調(diào)了他們在這項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施上花費(fèi)和正在花費(fèi)的數(shù)十億美元。大型科技公司現(xiàn)在控制著我們的大部分計(jì)算能力(這本身就是一種社會(huì)成本)，但為了使人工智能作為一種日常技術(shù)在商業(yè)上可行，我們將需要投入更多資金。這些資金可以用于其他更有用的地方。
人工智能也在吸納創(chuàng)新資金，尤其是風(fēng)險(xiǎn)資本。根據(jù) CBS Insights 的數(shù)據(jù)，2022 年至 2023 年，用于生成式人工智能的風(fēng)險(xiǎn)資本支出增長了五倍，接近 220 億美元。在萎縮的風(fēng)險(xiǎn)資本池中，這些資金本可以用于其他地方。更重要的是，評(píng)論員 Ed Zitron 指出，如果人工智能炒作泡沫破裂，這似乎很可能會(huì)發(fā)生，那么所有這些創(chuàng)新資金都將被浪費(fèi)(就像所有資本投資一樣)。
隨著人工智能沿著這條軌跡繼續(xù)發(fā)展，它正威脅著以人工智能垃圾郵件淹沒我們。人工智能需要數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，但內(nèi)容生產(chǎn)者(如報(bào)紙、網(wǎng)站和作者)現(xiàn)在正在通過起訴 OpenAI 等組織來挑戰(zhàn)他們對其受版權(quán)保護(hù)的內(nèi)容的抓取。更重要的是，隨著人工智能生產(chǎn)的“數(shù)據(jù)”在互聯(lián)網(wǎng)上傳播飽和，它將自身崩潰：正如政治經(jīng)濟(jì)學(xué)家 Jathan Sadowski 詩意地所說，我們正面臨著“哈布斯堡人工智能”帶來的社會(huì)成本不斷增長，他指的是“在其他生成式人工智能的輸出上訓(xùn)練得如此之重，以至于它變成了近親繁殖的變種，很可能具有夸張的、怪誕的特征”。這意味著幻覺疊加幻覺，創(chuàng)造出各種意想不到的后果。
也許最重要的是，人工智能將它的社會(huì)影響的責(zé)任推卸給了社會(huì)其他部分，即使它沒有提供任何社會(huì)效益。人工智能必然會(huì)導(dǎo)致重大的社會(huì)變革和相關(guān)成本，因?yàn)槲覀儽黄雀脑煳覀兊纳鐣?huì)、政治和經(jīng)濟(jì)制度來應(yīng)對其影響的后果。即使是像人工智能生成圖像這樣基本的事情，在處理它們對我們政治制度的影響時(shí)也會(huì)產(chǎn)生集體成本；例如，為了適應(yīng)我們的政治制度，保護(hù)我們免受生成式人工智能對政治錯(cuò)誤信息的強(qiáng)力推動(dòng)，將需要花費(fèi)大量的資金。
問題的核心在于，生成式人工智能并不是真正設(shè)計(jì)來解決實(shí)際的社會(huì)問題。我們迫切需要社會(huì)科學(xué)家的專業(yè)知識(shí)，能夠?qū)ξ覀兿胍纳墒饺斯ぶ悄艿奈磥碜龀霰匾募w決策；我們不能將它留給企業(yè)、市場或技術(shù)專家。我們需要向這些專家求助，了解我們的社會(huì)或集體問題以及我們希望生成式人工智能解決的挑戰(zhàn)。然后，我們需要弄清楚人工智能是否可以(不僅僅是怎樣)為找到可行的解決方案做出貢獻(xiàn)，然后讓人工智能公司專注于生產(chǎn)這些解決方案。
本文譯自 The Globe and Mail，由 BALI 編輯發(fā)布。
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