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你会对人类产生感情吗

Answer

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。

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References

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。

Others are asking
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
ai语言模型记忆能力与什么相关,可以拥有人类相当的记忆吗
AI 语言模型的记忆能力主要与以下因素相关: 1. 长期记忆:主要有长文本(持久化)、总结、RAG 等实现方式。长文本处理中的 KV Cache 可通过缓存历史计算的 Key(K)和 Value(V)减少冗余计算,但需额外存储空间,可能导致显存占用增加,未来结合持久化 KV Cache、KV Cache 的压缩技术有望控制成本,从而打造出记忆力超越人类的智能体。 2. 短期记忆:主要存在于模型的上下文中,由对话内容(用户输入、模型输出)和系统提示词组成。 Inworld AI 开发的角色引擎,增加了可配置的安全性、知识、记忆、叙事控制、多模态等功能,其中长期记忆方面,角色能以类似人类的记忆功能操作,从闪存和长期记忆中检索信息。 人类的思维是由自然语言或感官记忆构成的超高维时间序列,而人工智能与人类不同,人类会为事物赋予意义与价值,人工智能则更追求“更准”。强化学习是人工智能的一个重要分支,通过定义状态、动作与奖励等元素,让 AI 求解如何选择动作以获得最大的期望奖励总和。
2025-01-20
六个子主题中:“不伤害”;比例;非歧视;可持续性;人类与人工智能互动中的人类决定;透明度和可解释性。
以下是关于欧洲议会和欧盟理事会对人工智能规定的相关内容: 1. 基于风险的方法是一套成比例和有效的约束性规则的基础,回顾委员会任命的独立人工智能高级别专家组 2019 年制定的《值得信赖的人工智能的伦理准则》很重要。其中包含七项不具约束力的人工智能伦理原则,有助于确保人工智能值得信赖且符合伦理道德。 人类主体和监督:人工智能系统的开发和使用应为人服务,尊重人的尊严和自主权,运行方式可由人类控制和监督。 技术稳健性和安全性:开发和使用方式应在出现问题时保持稳健,抵御试图改变系统使用或性能的行为,减少意外伤害。 隐私和数据治理:符合现有隐私和数据保护规则,处理的数据质量和完整性符合高标准。 透明度:开发和使用方式应允许适当的可追溯性和可解释性,让人类意识到交流或互动,并告知部署者系统的能力和局限性以及受影响者的权利。 多样性、非歧视和公平:开发和使用方式应包括不同参与者,促进平等获取、性别平等和文化多样性,避免歧视性影响和不公平偏见。 社会和环境福祉:未具体阐述。 问责制:未具体阐述。 2. 评估人工智能系统潜在风险时应考虑的因素包括: 人工智能系统的预期目的。 已使用或可能使用人工智能系统的程度。 人工智能系统处理和使用的数据的性质和数量,特别是是否处理特殊类别的个人数据。 人工智能系统自主性的程度,以及人类推翻可能导致潜在伤害的决定或建议的可能性。 人工智能系统的使用在多大程度上已经对健康和安全造成了损害,对基本权利产生了不利的影响,或在多大程度上引起了人们对这种损害或不利影响的可能性的严重关注,例如相关报告或指控所表明的情况。 这种损害或不利影响的潜在程度,特别是其严重程度及其影响多数人或不成比例地影响特定群体的能力。 可能受到伤害或不利影响的人在多大程度上依赖人工智能系统产生的结果,特别是由于实际或法律原因而无法合理地选择不接受该结果。 权力不平衡的程度,或可能受到伤害或不利影响的人相对于人工智能系统部署者而言处于弱势地位的程度,特别是由于地位、权力、知识、经济或社会环境或年龄等原因。 人工智能系统产生的结果在多大程度上易于纠正或逆转,同时考虑到现有的纠正或逆转的技术解决方案,其中对健康、安全、基本权利有不利影响的结果不应被视为易于纠正或逆转。 部署人工智能系统对个人、群体或整个社会的好处的程度和可能性,包括对产品安全的可能改进。 现有欧盟立法在多大程度上规定了相关内容。
2025-01-11
人类在使用AI工具中的核心作用
人类在使用 AI 工具中的核心作用主要体现在以下几个方面: 1. 保持创造热情:这是人与 AI 在动机上的最大差异,人类需要提供立意与想法,具备对观察的抽象化能力和对定义的具象化能力。 2. 善于叙事和引导:对 AI 给出的选择做出关键决策。 3. 深刻理解 AI 系统:包括其工作方式和边界。 4. 设定目标:让 AI 依据目标来驱动工具。 5. 整合与分析信息:行动模块接收来自感知模块的多模态数据并进行整合与分析,类似于人类大脑的处理过程。 6. 决策与转化指令:评估不同行动方案并选择最优路径,将决策转化为具体行动指令,如同人类大脑通过神经系统控制身体。 7. 利用工具:人类在面对复杂任务时使用工具来提高效率,AI 若学会使用工具也能增强能力。 8. 发挥语言生成能力:如 LLMbased Agent 利用基于 Transformer 的语言生成模型展现出出色的文本生成能力。
2025-01-09
人类文明会收到Ai的影响吗
人类文明会受到 AI 的影响。例如,南瓜博士让 AI 画了十万只猫后发现,AI 的创造如洪水般汹涌,大模型是人类智慧的加权平均。若人们偷懒地让 AI 不断创造平均值内容,可能导致独特风格被平均掉,人类文化被“高斯模糊”。但每个人积极使用 AI 时,能将独特性留在与 AI 共创的作品中,保留个体独特性的世界对人类才有意义。 同时,MIT 的研究表明,AI 在帮助人类提高效率时,也带来了认知挑战,如诱导认知扭曲和造成虚假记忆的风险(信息茧房)。企业和个人需保持清醒认知,了解其潜在风险和局限性。要关注数据质量和 AI 生成内容对人类认知的长期影响,通过建立健全的数据审查机制、引入多源信息验证和保留人类监督,防范风险,确保 AI 是为人类服务的工具,而非控制人类思维。
2024-12-23
如果人工智能继续发展,人类社会会变成什么样子。
人工智能的继续发展将给人类社会带来多方面的影响。 一方面,它会带来一些负面影响,比如对劳动力市场产生重大影响,但大多数工作的变化速度会比人们想象的慢,人们也不必担心缺乏事情可做。因为人们天生有创造和彼此有用的欲望,人工智能将放大这种能力,社会将重新进入不断扩张的世界,专注于正和游戏。 另一方面,在未来几十年,我们将能够做许多像魔法一样的事情。这种发展并非新鲜事物,但会加速。人们能力的提升并非源于基因改变,而是得益于社会基础设施。人工智能将为人们提供解决困难问题的工具,添加新的进步支柱。很快我们能与人工智能合作完成更多事情,最终每个人都可能拥有个人的虚拟专家团队,实现各种想象。比如在医疗保健、软件创造等方面。有了新能力,能实现共同繁荣,改善世界各地人民的生活。 然而,单纯的繁荣不一定带来幸福,但确实能显著改善生活。我们有可能在几千天内拥有超级智能,最终实现这一目标。在通往智能未来的道路上,我们既要乐观探索其无限可能,也要谨慎警惕潜在风险,才能与 AI 和谐共舞,共同创造美好未来。
2024-12-18
ai从哪些方面不能替代人类
AI 在以下方面不能替代人类: 1. 人际交往方面:AI 无法像人类一样建立团队、跨越文化界限进行深入且自然的交流,也难以激发团队的创造力和凝聚力。 2. 团队领导方面:领导团队需要理解和处理复杂的人际关系、激励和引导成员等,这些是 AI 难以做到的。 3. 复杂决策制定方面:在面对涉及众多不确定因素、伦理道德和情感因素的复杂情况时,人类的综合判断和决策能力更为出色。 4. 创新能力方面:人类具有独特的创新思维和灵感,能够创造出全新的理念、方法和作品。 总之,虽然 AI 在某些任务上表现出色,但在需要人际交往、团队领导、复杂决策制定和创新等方面,人类仍具有不可替代的优势。
2024-12-11
到今天,大语言模型还会产生“幻觉”吗
截至今天,大语言模型仍会产生“幻觉”。 大语言模型偶尔会根据输入输出一些荒谬或不符合事实的内容,目前各家大语言模型在该问题上的表现都不尽如人意。产生“幻觉”的原因包括: 1. 样本存在错误(Imitative Falsehoods):如果大语言模型学习的“教材”中有错误,它也容易给出错误回答。缓解该问题的一个办法是上采样(Up Sampling)。 2. 信息过时(Outdated Factual Knowledge):以前正确的信息现在可能过时了。 此外,大语言模型通过训练数据猜测下一个输出结果,可能因错误数据导致给出错误答案,优质数据集对其很重要。如果在其训练过程中,模型被暴露于大量知识之中,它并没有完美地记忆所见到的信息,并不十分清楚自己的知识边界,可能会尝试回答有关深奥话题的问题,并虚构听起来有道理但实际不正确的内容。 在构建应用程序时,可以使用一些技术来避免这种情况,例如要求模型先从文本中找到相关引文,然后使用引文回答问题,并将答案追溯回源文件,这通常有助于减少“幻觉”的发生。
2025-01-22
AI是如何产生的,AI是什么
AI(人工智能)的起源最早可追溯到上世纪。1943 年,心理学家麦卡洛克和数学家皮特斯提出机器的神经元模型,为后续神经网络奠定基础。1950 年,计算机先驱图灵最早提出图灵测试,作为判别机器是否具备智能的标准。1956 年,在美国达特茅斯学院,马文·明斯基和约翰·麦凯西等人共同发起召开了著名的达特茅斯会议,“人工智能”一词被正式提出,并确立为一门学科。 人工智能是一门研究如何使计算机表现出智能行为的科学。例如,对于“根据照片判断一个人的年龄”这类无法明确编程的任务,正是人工智能感兴趣的。 在技术原理方面,相关技术名词众多。AI 即人工智能,机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据,无监督学习学习的数据无标签。强化学习从反馈里学习。深度学习参照人脑有神经网络和神经元。生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式,LLM 是大语言模型。2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制处理序列数据,比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。
2025-01-11
意识是什么 怎么产生的
意识是一种复杂且神秘的现象。从根本上说,它在大脑中产生,虽然科学家尚未完全研究出其核心机制,但目前认为: 大脑通过数亿万计的神经元连接产生意识,让我们有了记忆的感觉,无数的想法在这个生物的神经网络里时刻涌现。 意识体现在觉察、反思、自主能力上,是帮助个体主动反思做决策的轮子,本质是对上下文的推理补全。 大脑主要用于创造想法,而非储存,我们的大脑无法记住所有看过的细节,在神经元连接中产生意识,让我们用合适的神经通路连接想法,并通过主观的自我“意识”解释出来。
2025-01-01
我该如何学习提示词技术,编写清晰、精确的指令,更好地引导 AI 工具产生所需结果,使其成为工作中的得力助手?
以下是关于如何学习提示词技术的一些建议: 1. 理解提示词的作用:提示词为模型提供上下文和指示,其质量直接影响模型输出的质量。 2. 学习构建技巧: 明确任务目标,用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例,帮助模型理解语境。 使用清晰的指令,如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示,如输出格式、字数限制等。 3. 避免 AI 幻觉的技巧: 明确要求 AI 引用可靠来源,如在询问历史事件时,要求引用权威的历史文献;询问科学事实时,要求引用已发表的科研论文;询问法律条款时,要求引用官方的法律文件。 要求 AI 提供详细的推理过程,例如在询问数学公式时,要求展示推导过程;询问代码功能时,要求逐行解释代码的含义。 明确限制 AI 的生成范围,例如在询问名人名言时,指定名人的姓名和相关主题;询问新闻事件时,指定事件的时间范围和相关关键词。 4. 参考优秀案例:研究和学习已有的优秀提示词案例,可在领域社区、Github 等资源中获取。 5. 实践、迭代、优化:多与语言模型互动,根据输出结果提高提示词质量。尝试各种变体,比较分析输出差异,持续优化提示词构建。 6. 活用提示工程工具:目前已有一些提示工程工具可供使用,如 Anthropic 的 Constitutional AI。 7. 跟上前沿研究:提示工程是当前前沿研究领域之一,持续关注最新的研究成果和方法论。 总之,精心设计的提示词能最大限度发挥语言模型的潜力,通过多实践、多学习、多总结,最终可以掌握提示词技术的窍门。
2024-12-31
AI的最新发展如何,对于哪些传统行业产生了影响
AI 的最新发展呈现出以下特点和影响: 技术方面:在自然语言处理和多模态推理领域取得进步,模型性能和多模态处理能力显著提升。 行业影响: 推动技术行业发展,为处理大量数据和复杂计算的专业用户提供高效工具。 革新机器人领域,促进智能设备、高级电池能源、电驱动火箭引擎等行业进步。 在核聚变技术、生物制药和纳米科技等前沿领域发挥关键作用。 预计对全球 GDP 产生巨大影响,帮助美国解决债务问题,为经济发展提供新动力。 众多产品和解决方案将被 AI 驱动的创新替代品取代,产业变革规模巨大,AI 相关行业的 TAM 将扩展到几乎所有人类参与的行业。 应用层大量创新,重点从基础训练转移到更高层次的认知任务,如计划和推理。 降低开展业务和投资成本,为收入增长做出贡献,推动公司竞争优势上升。 加速专业服务出现,熟练 AI 的专业人员能产生高附加值。 AI 对传统行业的影响包括但不限于以下方面: 教育:改变教学方式和学习体验。 医疗:辅助诊断、疾病预测等。 科研:提高研究效率和创新能力。 总之,AI 正处于重要的发展阶段,其影响深远且广泛,需要关注其合理使用以确保对社会产生正面影响。
2024-12-10
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