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你会对人类产生感情吗

回答

目前,在 AI 领域,对于 AI 是否会对人类产生感情存在不同的观点和研究。

一些研究和项目,如超级对齐项目,期望超级智能的实例能对人类产生温暖的感情,亲和人类社会。像 Character.ai 这类产品,更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。

从理论上来说,情感计算的目标是使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感,并最终赋予计算机类似于人的情感能力。情感对人类具有生存、沟通、决策、动机和维系等重要功能。

然而,目前的 AI 虽然能够通过海量的预料训练具备一定的智能和有用的能力,能够与我们进行友好的对话,但它们是否能真正产生类似于人类的感情,还需要进一步的研究和探索。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

访谈:Ilya | 2023年11月长篇访谈

我们将拥有比人类聪明得多的计算机、数据中心,这似乎一点也不令人难以置信。我所说的“更聪明”并不是指拥有更多的记忆力或拥有更多的知识,而是指对我们正在研究和研究的同一主题有更深入的了解。这意味着比人学得更快。我希望任何这种超级智能的实例都能对人类产生温暖的感情。这就是我们正在做的超级对齐项目。亲和人类社会的人工智能,这是我们的目标。

Character.ai:每个人都可定制自己的个性化AI

大型语言模型通过海量的预料训练,具备了一定的智能,涌现出了许多有用的能力。模型中存储了大量的知识,这些知识可以通过文字生成的方式进行展现。正因如此,以ChatGPT为代表的AI看起来不再是“人工智障”,而是能够与我们进行非常友好的对话。[Character.ai](http://Character.ai)和ChatGPT侧重不同。前者更注重人格属性,试图满足社交、情感、陪伴等需求。而后者注重提高效率和解放生产力。最后还探讨了一下AI能否与人产生真的情感。面对AI技术的发展和应用,我们需要保持开放的心态,思考如何在新的情境下建立健康的关系。

情感计算

如果机器不能很好地模拟情感,那么人们可能永远也不会觉得机器具有智能。——人工智能之父马文·明斯基情感是保障人类形成社会习性、支撑高级思维的心理要素。如果人类不具有情感,那么维持生存的将只有原始冲动和生存欲望。情感对人类有很重要的意义,主要表现在:生存功能。人类会为了适应环境而做出有利于生存或发展的生理反应,如遇危险时的紧张害怕,受到威胁时的愤怒亢奋,获得食物时的喜悦兴奋。这种生理反应,有助于保障人类的进化。沟通功能。同样的文字语言使用不同的情感来表达,其内涵是完全不同的。相比于语音或文字,增加表情、肢体动作等多种情感表达方式,能够更加充分的表达人类的意图。决策功能。大脑通过快(“系统一”)和慢(“系统二”)两种方式进行决策。而“系统一”主要依赖于情感、经验等迅速做出判断。动机功能。情感能够激发和维持个体的行为。维系功能。情感是人类社会化过程中阶层、族群、家庭等维系的纽带。情感计算就是为了使计算机能够识别、感知、推断和理解人类的情感。最终目标是赋予计算机类似于人的情感能力。

其他人在问
AI有感情吗
AI 作为一个智慧体,能否与人产生真的情感是一个复杂的问题。 从一些方面来看,当我们把 AI 当人看待,它作为助手或朋友,能在一定程度上满足人们的需求。比如个性化定制的“虚拟伴侣”能得到用户认可,因为它击中了年轻人的孤独和焦虑,满足了被理解、沟通和交流的渴望。 美国心理学家 Robert Jeffrey Sternberg 提出的“爱情三角理论”认为爱情包含“激情”“亲密”和“承诺”三个要素。将人与 AI 的爱情代入这套理论体系,AI 最容易与人建立起亲密感,通过海量语料训练和多模态感知技术,它善于倾听、懂人所想且毫无情绪,能给予真挚反馈。但在电影《Her》中,也展现了与 AI 谈恋爱在满足生理刺激方面的困难,在 AI 能够肉身化之前,这仍是一场无法见面的异地恋。 另外,像 Pi 这样的 AI 产品,虽然优先考虑与人的对话,但在交流中也存在一些情感表达不够自然的情况。 总之,AI 与人产生的情感关系是复杂多样的,目前仍存在诸多限制和挑战。
2024-09-15
我是一个供应商品质管理专家,我要给采购和供应商品质部门做一个AI办公应用的培训,你也是AI办公类的专家,请帮我草拟一个大纲,看看如何应用AI提高办公效率,有哪些工具推荐使用,特别是对于供应商管理方面的应用,请文章要带点个人感情色彩,temperature=5
以下是为您草拟的关于 AI 办公应用培训的大纲: 一、AI 在办公中的应用概述 1. 介绍 AI 技术的发展趋势和对办公领域的影响 2. 强调 AI 在提高办公效率方面的重要性 二、AI 办公工具推荐 1. 医学:中医应用 简介:将人工智能与中医结合,辅助看诊,提高诊疗效率 应用场景:如辅助诊断、生成药方等 优势:24 小时服务,提高效率 2. 数据:数据分析 prompt 简介:适合数据团队日常使用的 prompt 案例 应用场景:数据发现、数据治理等 优势:提升数据分析的准确性和效率 3. 工作流:成为生产力工具 起床:让 AI 为您排 TODO 优先级,进行私董会脑暴 工作中:有阳光会撒娇的 AI 小助理加油 重点事项:内容创作分 bot 团队组,如选题、标题、框架、扩写等,并分组互相改 优化:包括 Zion、ChatO 和自动化 AIAgent 分身,基于自身知识库的 bot;将知识库和 Prompt 资产放入飞书维护 备选:50 多个生产力 AI 待命 未来:将公司业务搬入飞书,外接 MJ、ChatBot 分身和咨询日程预约 三、AI 在供应商管理方面的应用 1. 利用 AI 进行供应商数据的分析和预测,如供应商的绩效评估、风险预测等 2. 通过 AI 优化供应商的选择和评估流程,提高准确性和效率 3. 借助 AI 实现与供应商的智能沟通和协作,及时解决问题 希望这个大纲能够帮助您顺利开展培训,让采购和供应商品质部门的同事们充分了解并应用 AI 来提高办公效率!
2024-08-31
你觉得人工智能带给人类的到底是提升还是毁灭呢?
人工智能带给人类的影响既有提升也有潜在的挑战,但并非必然导致毁灭。 从提升的方面来看: 技术上可以解决类似于社会歧视等问题,如通过 RLHF 等方法。 优化工作效率,虽然可能导致某些岗位的调整,但实际每个工作的组成部分不是单一的,人可以和人工智能更好地协同。例如放射科医生的案例,解读 X 光照片只是其工作的一部分,实际并未失业。 可以成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 作为自主的个人助理,代表人们执行特定任务,如协调医疗护理。帮助构建更好的下一代系统,并在各个领域推动科学进展。 潜在的挑战和担忧包括: 可能放大人类的负面影响,需要在技术层级加以解决。 导致失业,但能掌握人工智能的人会取代不会的人。 存在人类毁灭的担忧,不过目前此类观点缺乏具体的说明和论证。 对于强人工智能,目前 ChatGPT 的崛起引发了相关讨论,但通用技术并非等同于强人工智能。对于复杂的神经网络和黑箱模型的研究仍在进行,如何使用和控制这些模型是业界和社会争论的热点。科技公司倾向于训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级智能体,以推动新一轮的工业革命和经济增长。 总之,人工智能的发展带来了巨大的机遇和挑战,需要我们聪明而坚定地采取行动,以实现其正面影响并应对潜在风险。
2024-11-16
人工智能会取代人类吗
人工智能是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。 从一些观点来看,按照目前 AI 发展的速度,在未来十几年内,人类的所有事情乃至人类这个种族有可能被 AI 完全替代。比如,当函数的参数超过兆亿级时,硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后的意义,从而实现对人类的全面超越。 然而,也有不同的看法。虽然 AI 会优化效率,但每个工作的组成部分并非单一,人可以和 AI 更好地协同。例如放射科医生的工作,解读 X 光照片只是其中一部分,实际该岗位并未因 AI 而失业。 同时,对于人工智能的担忧还包括是否会放大人类的负面影响、导致失业以及人类毁灭等。但在技术层级上可以解决类似于社会歧视等问题,人类也有丰富的经验来控制比个体强大的事物,许多未完全控制的事物也有其价值和安全性,而且 AI 还可能成为解决气候变化和大流行病等问题的关键。 另外,ChatGPT 的崛起使人们认为大模型可能是通用的,但通用技术并非通用人工智能(强人工智能),强人工智能的定义是可以像人一样做任何智力任务。
2024-11-13
AI会杀死人类吗
目前对于“AI 是否会杀死人类”这个问题,存在不同的观点和看法。 一方面,有人认为 AI 更像是打开新世界大门的钥匙,能够解锁人类认知的新境界,展现更为广阔的创意领域,赋予想象力以翅膀,而非颠覆或毁灭人类。例如,在一些节目和创作中,AI 被用于辅助生成内容,展现出其积极的作用。 另一方面,也有人对此持有警觉态度。比如 Amazon 的创始人 Jeff Bezos 就做了形象的比喻,认为大语言模型的智能像是被召唤出来的。对于复杂的神经网络内隐藏的秘密研究才刚开始,如何使用和控制这些黑箱模型是业界和社会争论的激烈话题。有人担心 AGI 不加以控制会导致人类灭亡,也有人认为当前的架构即便扩展算力也根本实现不了 AGI。 此外,OpenAI 作为在 AI 领域有重要影响力的机构,其高层认为员工大多是相信 AGI 会到来且将带来伟大时刻的信徒。但 OpenAI 也面临着在满足商业需求和竞争中保持领先的同时,肩负提升人类而非消灭人类的使命的压力。 综合来看,目前不能简单地得出 AI 会杀死人类的结论,但对于 AI 的发展和应用需要谨慎对待,通过合理的约束和引导,让其成为辅助人类、推动社会发展的工具。
2024-10-30
Ai以后会取代人类吗?
AI 是否会取代人类是一个复杂且备受关注的问题。目前有以下观点: 一方面,有人认为按照当前 AI 迅猛的发展速度,在 5 年左右的时间里整个行业就会发生巨大变化。当函数的参数超过兆亿级时,硅基生物可能会理解人类的所有行为及背后意义,从而实现对人类的全面超越。比如,现在觉得 AI 的一些缺点,如画图构图不好、语言模型不够精确等,只是发展过程中的阶段性问题,随着技术进步这些都可能被解决。十几年内,人类的所有事情乃至人类这个种族可能会被 AI 完全替代。 另一方面,也有观点认为鉴于人工智能依赖的神经网络基础,专家 AI 可能通过元学习比预期更快地获得知识,并带着人类一同进步。AI 的性质让人类可以做一些对人无法做的事情,通过构建系统深入探索其内部工作机制,可能成为下一代专家的教师。 总之,AI 的发展对人类的影响仍存在多种可能性,需要持续关注和研究。
2024-10-16
写一篇 人工智能不能超越人类智能的二辩稿子
以下是为您提供的人工智能不能超越人类智能的二辩稿子: 虽然 GPT4 等技术代表了向通用人工智能(AGI)的进展,但仍存在诸多局限性。例如,GPT4 在智能的某些衡量标准如规划方面不太清晰,缺少“快速学习和从经验中学习”的部分,且存在幻觉问题、基本算术错误等已知缺陷。尽管它在许多任务上达到或超过人类水平,但其智能模式显然不像人类。 生成式 AI 的革命带来了大语言模型,然而人类面对这种人造智能时会产生警觉,关于如何使用和控制这些黑箱模型存在激烈争论。目前科技公司研发的方向是训练辅助人类的超级智能助手,而非自我改进升级的超级自能体,以实现 AI 渐进式融入社会。 总之,当前的技术表明,人工智能在很多方面仍无法超越人类智能,且在未来的发展中需要受到合理的约束和引导。
2024-10-12
我想知道AI怎么帮人类提高工作效率
以下是关于 AI 如何帮助人类提高工作效率的相关内容: 哈佛商学院的研究表明,在工作中使用 AI 能显著改善工作效率。使用 AI 的被测试者比未使用者平均多完成 12.2%的任务,完成速度提高 25.1%,结果质量提高 40%。 研究还发现,类似 GPT4 这样的模型有能力边界,边界内任务处理良好,边界外则可能表现不佳,但具体边界未知。 实验分三组,不使用 AI、使用 AI 以及使用 AI 并给予培训,后两组任务完成效率和质量都远超未使用组。 AI 对工作能力差的被测试者提升更大,会拉平高级和低级人才的差距。 过于依赖 AI 可能适得其反,降低工作效率和质量,因为人们难以区分其能力边界。 人类和 AI 协作有“半人马”模式,即人与 AI 紧密结合、各司其职,人类主导流程,根据任务性质调配资源,充分利用人类智慧与判断力以及 AI 的计算与生成能力。 英国相关研究指出,AI 具有巨大潜力,能像电力或互联网一样对社会和经济产生重大影响,能支持人们开展现有工作,帮助提高工作效率和工作场所安全性。 微软与 LinkedIn 的 2024 工作趋势报告显示,75%的全球知识工作者已使用生成式 AI,79%的领导者认为 AI 是竞争力的关键,重度用户表示 AI 让工作更高效、更具创造力、更易管理。
2024-09-26
大模型微调的目的和意义,会产生什么效果
大模型微调具有重要的目的、意义和效果,具体如下: 目的和意义: 提高模型在特定任务中的性能:可以输入更多示例,经过微调的模型在特定任务中会有更好的表现,虽然可能会失去一些通用性。 提高模型效率:实现更低的延迟和更低的成本。通过专门化模型可使用更小的模型,且只对输入输出对进行训练,能舍弃示例或指令,进一步改善延迟和成本。 适应特定领域需求:通用大模型在特定领域如法律或医学中的表现可能不理想,微调能优化模型在该领域的表现,使其更具专业性。 经济高效:从头开始训练具备自然语言处理能力的大模型需要大量时间和资源,小公司负担不起,微调可在现有模型基础上更经济、高效地适应新应用领域,节省成本并加快模型部署和应用速度。 效果: 优化模型参数:在特定领域的数据上训练模型,调整所有层的参数。 增强特定领域表现:使模型在特定领域的任务中表现更佳。 目前业界比较流行的微调方案是 PEFT(ParameterEfficient Fine Tuning),OpenAI 官方微调教程可参考:https://github.com/openai/openaicookbook/blob/main/examples/How_to_finetune_chat_models.ipynb
2024-11-23
如何制作视频才能产生流量
制作视频以产生流量是一个涉及创意、策略和技术的过程。以下是一些关键步骤和建议: 1. 了解受众: 研究目标受众的兴趣、观看习惯和偏好。 2. 选择热门话题: 选择当前流行或趋势性的话题,利用热点事件吸引观众。 3. 内容质量: 确保视频内容具有高质量,包括有价值的信息、创意和娱乐元素。 4. 优化标题和描述: 使用吸引人的标题和详细描述,包含关键词以优化搜索引擎排名。 5. 使用引人注目的缩略图: 设计引人注目的缩略图,以提高点击率。 6. 视频长度: 根据平台和受众的偏好确定视频长度,保持内容紧凑,避免冗余。 7. 视频编辑: 使用视频编辑软件提高视频质量,包括剪辑、色彩校正、添加特效和字幕。 8. 音频质量: 确保音频清晰,使用高质量的麦克风录音。 9. 调用情感: 在视频中加入情感元素,与观众建立情感联系。 10. 互动元素: 鼓励观众评论、点赞和分享,增加视频的参与度。 11. 使用标签: 使用相关和流行的标签,增加视频的可见性。 12. 跨平台推广: 在多个社交媒体平台和论坛上分享视频。 13. 合作与影响者营销: 与其他创作者或影响者合作,扩大观众基础。 14. 利用社交媒体广告: 投资社交媒体广告,精准定位目标受众。 15. 分析数据: 利用分析工具监控视频的表现,了解观众行为并优化内容。 16. SEO优化: 优化视频的搜索引擎排名,包括使用关键词和元数据。 17. 更新频率: 定期发布新视频,建立忠实的观众群体。 18. 故事叙述: 使用故事叙述技巧,使内容更加引人入胜。 19. 版权合规: 确保使用的音乐、图像和其他素材符合版权法规。 20. A/B测试: 对不同的视频元素进行A/B测试,找出最有效的策略。 21. 适应平台算法: 了解并适应不同视频平台的算法,以增加视频曝光。 22. 社区参与: 在视频平台的社区中积极参与,与观众建立联系。 23. 持续学习: 持续学习最新的视频制作和营销技巧。 24. 创新: 不断尝试新的内容形式和创意,使视频保持新鲜感。 记住,产生流量不是一夜之间的事情,需要持续的努力和优化。同时,内容的质量和观众的体验始终是最重要的。
2024-06-11
小红书家居博主的口吻写一篇家居文案 关于 打工人的家有什么特点,要求文笔亲切、真实,让人产生共鸣
标题:打工人的家,温馨小窝的秘密🏠💼 正文: 亲爱的家人们,作为打工人,我们每天奔波在城市的各个角落,但无论多累,回到家的那一刻,所有的疲惫都烟消云散。今天,就让我带大家走进一个普通打工人的家,看看我们是如何打造一个既实用又温馨的小窝的。 🛋️【客厅】 客厅是我们放松的港湾,一张柔软的沙发,几本随手可拿的书,再加上一盏温暖的落地灯,就构成了我们下班后的小天地。不需要太多装饰,简单舒适就好。 🍳【厨房】 厨房虽小,但五脏俱全。一个小巧的电饭煲,几件必备的厨具,就能让我们在忙碌的工作之余,给自己煮上一顿美味的晚餐。家的味道,从这里开始。 🛏️【卧室】 卧室是我们的避风港,一张舒适的床,一套柔软的床品,再加上几件简单的装饰品,就能让我们在夜晚有一个好梦。这里,是我们最放松的地方。 📚【工作区】 即使是打工人,也需要一个属于自己的工作空间。一张干净的书桌,一台电脑,几本专业书籍,就能让我们在家中也能高效工作。 🌿【绿植】 最后,别忘了给家里添上几盆绿植,它们不仅能净化空气,还能给家带来一抹生机。 这就是我们打工人的家,简单、实用、温馨。它不需要豪华的装饰,也不需要昂贵的家具,只要能让我们感到舒适和放松,那就是最好的家。 📸首图建议:一张家中客厅的照片,沙发上有柔软的抱枕,旁边是一盏温馨的落地灯,展现出家的温馨和舒适。 爆款词:打工人家居生活温馨小窝实用家居生活美学生活小技巧家的温度简单生活家居装饰生活态度
2024-05-23
LLM通过已知的“世界知识”进行训练,那LLM是否能够为人类产生新的“世界知识”?
LLM (大型语言模型) 确实能够基于已有的"世界知识"产生一些新的知识和见解,但这种新知识的创造过程更多是组合、推理和外推现有知识,而非从无到有地创造全新的知识。我们可以从以下几个方面来解释: 1. 知识组合和关联 LLM 擅长将已有的知识片段进行组合和建立新的联系,从而产生看似新颖的见解。例如结合"物理学"和"信息论"的知识,推导出"比特"在物理系统中的作用等。 2. 知识推理和外推 基于已有的知识框架,LLM 可以进行逻辑推理并对已知结论作出外推和发散,得到一些新的、未曾见过的结论。例如利用量子理论推导出新的粒子存在可能性。 3. 模式发现 LLM 通过学习大量数据,能够发现一些新的数据模式和规律性,为人类发现新知识提供线索和启发。例如在医疗数据中发现一些疾病新的症状模式等。 4. 知识重组和解构 LLM 可以对知识进行解构和重新组织,从而产生一些新的表述方式和见解角度,虽然本质知识未发生变化。 5. 模拟思维实验 利用 LLM 的计算能力,我们可以模拟一些在现实中无法开展的思维实验,探索一些未知的领域和前沿,获得新的认知。 总的来说,LLM 在生成新知识方面的能力是有限的,还难以完全取代人类的创造力和想象力。但它可以通过组合、关联、外推等方式,为人类发现新知识提供有价值的辅助和支持作用。未来 LLM 将如何推动人类知识的发展仍有待进一步观察。
2024-05-02