编者按:本文是对Claude操作计算机能力的一些思考。作者认为,组织要高瞻远瞩一点,不能把AI 部署视为纯粹的技术挑战。相反,组织必须思考这些技术对人类的影响。在 AI 达到人类水平的表现之前,其对工作和社会的影响已经十分深远且广泛,必须想清楚如何驾驭和应对。文章来自编译。
AI 实验室完全相信,更大、更强大的 AI 模型即将问世,他们相信这些模型可实现比人类博士更聪明的自主智能体和系统。OpenAI 的山姆·阿尔特曼(Sam Altman)与 Anthropic 的 Dario Amodei,两家领先AI实验室的CEO,他们在各自的博客中均讨论了超级智能机器时代的到来,其信心从中可见一斑。
但这些主张并非没有争议,我们也没法确定他们说得对不对。不过,就很多方面而言,我们并不需要超级强大的 AI 来改变工作的方式。目前第二代/GPT-4 类系统所蕴含的能力已经超过了我们能完全吸收的水平。哪怕今天的 AI 开发停止,我们仍需数年时间来将这些系统融入我们的世界。
今天的 AI 模型已经是多模态的了,能够处理和生成文本、图像、声音等多种媒体形式。它们可以编写代码、操作计算机、访问互联网等。这些能力已然存在,而且我们正开始看到出现了相互结合的迹象。尽管这些模型并不完美,且容易出现不一致性和“幻觉”,但在许多领域已经展现了自己的价值。在对完美准确性要求不高、需要征求第二意见、没人能提供帮助或 AI 表现优于人类的场景下更是如此。
这个系统只用简单的提示词就开发完成了。多做一点工作的话,哪怕没有新模型发布,AI 监工的错误率和成本也会不断下降。这些系统会变得更加完善。组织可能会禁不住诱惑,到处部署这些 AI 观察员,政府也可能效仿。一种本可以充当导师和安全检查功能的系统,可能会变成由 AI 全天候监视和评判每个人的圆形监控系统。企业和政府的选择将决定 AI 是用来帮助我们,还是监控我们——这是我们在充斥着AI的世界里需要做出的诸多复杂调整之一。不过,观察能力只是 AI 已经展现出的其中一项高级技能。
从我的观察来看,报告没有发现任何“幻觉”。虽然这些报告并不算洞察力最强的,但相当可靠。AI 在被赋予任务时,能够迅速高效地完成,并在解决问题的过程中展现出一定的“判断力”。随着模型的改进和操作的简化,可以想象未来的管理者会利用 AI 智能体团队来执行分析和重复性任务。
更加离奇的应用
我们已经看到了多模态输入和工具使用如何改变了 AI 与世界的互动,而当我们加入多模态输出时,情况会变得更加奇特。比方说,我邀请了一位 AI 化身加入 Zoom 会议。从声音到图像乃至于行为,这个化身完全是由 AI 驱动的,——实际上,我给出的提示是让化身以 Zoom 会议最刻板、最官方的方式进行表现,你会发现视频感觉非常的怪异。
这些能力要求我们马上就得关注政策和实践。哪怕这些系统尚不完美,但从我们如何监控安全到我们如何开展会议,它们已经在重塑工作的基本面。组织今天关于 AI 部署的选择会设定未来很长一段时间内的先例。AI 驱动的监控是用来指导和保护工人,还是用来施加算法控制?AI 助手会增强人类能力,还是逐渐取代人类判断?
组织要高瞻远瞩一点,不能把AI 部署视为纯粹的技术挑战。相反,他们必须思考这些技术对人类的影响。在 AI 达到人类水平的表现之前,其对工作和社会的影响已经十分深远且广泛。从建筑工地监控到虚拟化身,我所展示的例子只是开始。目前最紧迫的任务是确保这些变革能够增强而不是削弱人类的潜力。我们现在所做的决策,不仅会影响未来的工作,还会影响在 AI 增强的世界里人类的未来。