化工具的演化：大型语言模型案例

我认为真正将我们与高等灵长类动物区分开的一个方面是我们是工具制造者。我读过一项研究，测量了地球上不同物种的运动效率。秃鹰在移动一公里时消耗的能量最少。而人类的表现相当不尽人意，排在榜单中间的位置。这对于我们这个创世之冠来说并不令人骄傲。所以，这显得并不好看。但是，《科学美国人》的某个人有远见，他对人类骑自行车的运动效率进行了测试。一个人骑自行车，完全超越了秃鹰，脱颖而出，名列榜首。这就是计算机对我的意义。对我来说，计算机是我们所创造出的最为出色的工具，它相当于我们思维的自行车。

- 史蒂夫·乔布斯

1988年，技术先驱史蒂夫·乔布斯对人类作为工具创造者的固有本质作出了敏锐的观察。他认识到计算机这一非凡的创造物有潜力彻底改变人类创造力（请参阅下方视频）。几十年后，当我们发现自己处于人工智能（AI）时代的黎明时刻时，乔布斯的话获得了新的意义，尤其是考虑到像Bard和ChatGPT这样的大型语言模型和AI系统。

一个人和一辆自行车

在《科学美国人》1973年3月号中，刊登了一篇题为《自行车技术》的文章，作者是S. S. Wilson。这篇文章记述了自行车技术的发展，并强调了它们对汽车和飞机早期发展的影响。

尽管这篇《科学美国人》文章的历史兴趣可能有所降低，但其中一个独特的图表仍具有重要意义。如下所示的这个图表，在对数坐标尺上绘制了各种生物和设备的运输成本（每克每千米耗费的卡路里）与体重（千克）之间的关系。如预期的那样，飞行生物由于体重轻，需要消耗较高的能量维持飞行。相反，陆地哺乳动物虽然体型较大，但相对于体重来说，能量消耗较低。其中，两足人类被证明是高效的，超过了狗但不及马的效率。同样，直升机比飞机或汽车效率低。这些观察结果与我们的常识和经验一致。

然而，值得注意的是，一个骑自行车的人在移动动物和机器中在能源效率方面表现出色，超过其他人相当大的比例。这张图表显示，一个骑车者的能耗速率大约是一个步行人的五分之一。这与骑行者的亲身经历相吻合，因为一个体能合理的人可以在一天内骑行超过一百英里，通常被称为世纪骑行。

工具的演化

在整个人类历史中，有一件事情一直作为我们物种的界定标志而凸显出来：那就是制造工具的天赋能力。从我们祖先使用的第一批石器工具到驱动我们现代世界的复杂技术，人类作为工具制造者的旅程是我们创造力、适应性和对进步的不懈追求所展现出的非凡见证。

工具的制造与我们的生存本能紧密相连。我们的祖先制作工具来狩猎、建造庇护所并应对周围环境的挑战。通过不断试错，他们不断改进工具，每一次演化都代表着他们操纵周围世界能力的进步。这种不懈追求更好工具的努力不仅确保了生存，还为文明的繁荣奠定了基础。

这正是我认为史蒂夫·乔布斯所指的，即人类生来就是工具创造者。那就是我们的本性。

而令人更为独特的是，人类不仅仅创造工具，而且还不断进行创新和改进的循环。每个工具都成为下一个飞跃的平台，是下一代建立的垫脚石。车轮、印刷机、蒸汽机不仅改变了历史的进程，还重新塑造了人类存在的本质。每一个发明都是我们与周围世界互动能力的一次飞跃。

根据亚瑟·克拉克（Arthur C. Clarke）的话说，“任何足够先进的技术都是无法区分的魔术。”而这正是语言模型（LLMs）和人工智能系统的力量所在：魔法。它们是改变世界、开启我们潜力的工具，以超乎我们想象的方式发挥作用。

大型语言模型：工具制作的下一个阶段

今天，在一个新时代的临界点上，我们站在一个新型工具制造者的门槛前：大型语言模型（LLM）。

LLMs，由大量的文本和代码驱动，已经学会了模仿甚至超越人类在语言处理方面的能力。它们能够写诗、翻译语言，甚至生成代码，使它们能够参与越来越复杂的对话并协助用户在各个领域中。

就像计算机是20世纪70年代最引人注目的工具一样，大型语言模型是人类智慧的最新奇迹，令人想起S·S·威尔逊在他的文章中讨论的自行车等具有改变性的发明。但它们真正的潜力不仅在于复制我们所做的事情，而在于增强它，在成为创造全新工具的合作伙伴中。

历史上，工具通常是被动的物品，等待人类的操纵。然而，LLM（语言模型）提供了一种范式转变。它们可以积极参与新工具的设计和开发，提出改进意见，识别潜在缺陷，甚至生成全新的概念。

想象一下，一个LLM分析数百万辆汽车的维修历史，精确定位经常出现的问题，然后设计一种主动预防这些故障的工具。或者一个LLM与科学家合作设计一项新实验，通过筛选大量数据来确定有希望研究癌症治愈方法的方向。

后面的例子甚至是我们不必想象的。多年来，谷歌一直在各种医学研究中使用其早期版本的人工智能，例如DeepVariant和DeepConsensus。这些研究涉及以下领域：

• 早期疾病检测：谷歌的人工智能以超人精度分析医学图像，发现癌症和糖尿病视网膜病变等疾病的细微迹象，从而能够提早诊断，并带来更好的治疗效果。
• 解鎖基因組：人工智能工具解讀DNA數據，實現個性化醫療，將治療方法量身定制於個體基因組。
• 快速推进药物发现：谷歌的人工智能分析海量数据，以识别有前途的药物候选物甚至以虚拟方式模拟临床试验，大幅减少药物开发时间和成本。

将权力放在个人手中

工具制造的准入门槛一直很高，需要专业知识和资源。LLMs有潜力使此过程民主化，使得任何有想法的人都能将其实现。

想象一下，一个小企业主使用LIM来设计一个定制的营销活动，或者一个教师使用LIM来为他们的学生创建个性化的学习材料。可能性是无穷的，仅受我们的想象力限制。

乔布斯强调将强大的工具置于个人手中的重要性，这一原则与人工智能系统深深共鸣。大型语言模型具有将知识和创造力民主化的巨大潜力。与构建单一超级强大的人工智能所需的资源相比，我们可以将人工智能能力分发给众多个人。这些个人，就像过去的计算机用户和Wilson文章中讨论的自行车爱好者一样，将释放出意想不到的可能性，并以超越人工智能创造者期望的方式使用人工智能。

分享和合作的力量

大型语言模型的魔力在于它们能够促进共享知识和协作。当个体发现使用人工智能的创新方法时，他们可以与他人分享他们的见解、经验和创造性成果。这种协作生态系统推动了持续改进和创新的连锁反应。

每个个体与人工智能的突破都成为他人的基石，从而增强整个人工智能社区的集体智慧。这种深刻的网络效应呈指数级地放大了人工智能在科学研究和创意艺术以及问题解决和决策制定等各个领域的影响。

AI 系统不仅仅是工具；它们成为创造过程中的合作伙伴。与 AI 互动，用户开始了一段探索和共同创作的旅程。AI 理解上下文，识别模式，并帮助用户更高效地实现他们的想法。正如乔布斯预见到计算机成为人类思维的延伸潜力一样，AI 系统正在无缝地融入我们的认知过程，增强我们的能力，并促进更深入的合作。

利用杠杆

AI的指数增长能力在于杠杆的概念。随着我们持续改进AI系统并共享知识，影响力的潜力呈指数级增长。AI社区正站在一个非凡时代的门槛上，在这个时代中，AI技术的进步将推动一个良性循环的进程，改变行业、社会以及人类的体验本身。

通过将人工智能的力量交给个人，并培养分享与合作的文化，我们释放了人工智能真正的潜力，增强了人类创造力，并推动人类前进。这种可能性无边无际，我们发现自己正处于一个类似维尔逊在他1973年《科学美国人》文章中描述的自行车的改革性影响一样的人工智能驱动复兴的前夜。

随着这些工具的不断改进，它们将对我们的生活产生更大的影响。它们将帮助我们解决一些世界上最紧迫的问题，如气候变化和贫困。它们还将帮助我们创造新的令人兴奋的可能性，如虚拟现实和人工智能驱动的教育。

虽然采用人工智能存在内在风险（其中一些可以在未来的文章中提到），但未来充满着可能性，我们需要明智地运用这些工具。