人工智能可能有自主意识了吗
➤大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术
➤不同于当前依赖数据学习的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据学习的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互
➤当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系
➤“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
今年6月，美国谷歌公司软件工程师布莱克·勒莫因称语言模型LaMDA出现自我意识。他认为，LaMDA拥有七八岁孩童的智力，并相信LaMDA正在争取自己作为一个人的权利。
LaMDA是谷歌去年发布的一款专门用于对话的语言模型，主要功能是可以与人类交谈。
为佐证观点，勒莫因把自己和LaMDA的聊天记录上传至互联网。随后，谷歌以违反保密协议为由对其停职。谷歌表示，没有任何证据支持勒莫因的观点。
事实上，“AI（人工智能）是否拥有自主意识”一直争议不休。此次谷歌工程师和LaMDA的故事，再次引发讨论。人们想知道：人工智能技术究竟发展到了怎样的阶段？是否真的具备自主意识？其判定依据是什么？未来我们又该以怎样的能力和心态与人工智能和谐共处？
人工智能自主意识之辨勒莫因认为LaMDA具有意识的原因有三：一是LaMDA以前所未有的方式高效、创造性地使用语言；二是它以与人类相似的方式分享感觉；三是它会表达内省和想象，既会担忧未来，也会追忆过去。
受访专家告诉《瞭望》新闻周刊记者，上述现象仅仅是因为LaMDA所基于的Transformer架构能够联系上下文，进行高精度的人类对话模拟，故能应对人类开放、发散的交谈。
至于人工智能是否已经具备自主意识，判定标准如何，受访专家表示，对人类意识的探索目前仍属于科技前沿，尚未形成统一定义。
清华大学北京信息科学与技术国家研究中心助理研究员郭雨晨说：“我们说人有自主意识，是因为人知道自己在干什么。机器则不一样，你对它输入内容，它只是依照程序设定进行反馈。”
中国社会科学院科学技术哲学研究室主任段伟文认为，一般意义上，人的自我意识是指对自我具备觉知，但如何认识和理解人类意识更多还是一个哲学问题而不是科学问题，这也是很难明确定义人工智能是否具备意识的原因。
被誉为“计算机科学与人工智能之父”的艾伦·图灵，早在1950年就曾提出图灵测试——如果一台机器能够与人类展开对话而不能被辨别出其机器身份，那么可以称这台机器具有智能。
这一设想随后被具化为，如果有超过30%参与测试的人以为自己在和人说话而非计算机，就可以认为“机器会思考”。
当前随着技术的发展，已经有越来越多的机器能够通过图灵测试。
但清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正告诉《瞭望》新闻周刊记者，图灵测试只能证明机器在表象上可以做到让人无法分辨它与人类的不同，却不能证明机器能够思考，更不能证明机器具备自主意识。
段伟文表示，目前大体有两种方式判定人工智能是否具有自主意识，一种以人类意识为参照，另一种则试图对机器意识进行全新定义。
若以人类意识为参照，要观察机器能否像人一样整合信息。“比如你在阳光下，坐在河边的椅子上看书，有树影落在脸上，有风吹来，它们会带给你一种整体的愉悦感。而对机器来说，阳光、河流、椅子等，是分散的单一元素。”段伟文说。
不仅如此，段伟文说，还要观察机器能否像人一样将单一事件放在全局中思考，作出符合全局利益的决策。
若跳出人类构建自主意识的范式，对机器意识进行重新定义，则需要明白意识的本质是什么。
段伟文告诉记者，有理论认为如果机器与机器之间形成了灵活、独立的交互，则可以称机器具备意识。也有理论认为，可以不追究机器的内心，仅仅把机器当作行为体，从机器的行为表现判断它是否理解所做事情的意义。“比如机器人看到人类喝咖啡后很精神，下次当它观察到人类的疲惫，能不能想到要为人类煮一杯咖啡？”段伟文说。
但在段伟文看来，这些对机器意识进行重新定义的理论，其问题出在，即便能够证明机器可以交互对话、深度理解，但是否等同于具备自主意识尚未有定论。“以LaMDA为例，虽然能够生成在人类看来更具意义的对话，甚至人可以与机器在对话中产生共情，但其本质仍然是在数据采集、配对、筛选机制下形成的反馈，并不代表模型能够理解对话的意义。”
换言之，即便人工智能可以对人类的语言、表情所传递的情绪作出判断，但这主要应用的是自然语言处理、计算机视觉等技术。
郭雨晨直言，尽管在情感计算方面，通过深度学习的推动已经发展得比较好，但如果就此说人工智能具备意识还有些一厢情愿。“把‘意识’这个词换成‘功能’，我会觉得更加准确。”
技术换道有专家提出，若要机器能思考，先要解决人工智能发展的换道问题。
据了解，目前基于深度学习、由数据驱动的人工智能在技术上已经触及天花板。一个突出例证是，阿尔法围棋（AlphaGo）在击败人类围棋世界冠军后，虽然财力和算力不断投入，但深度学习的回报率却没有相应增长。
一般认为，人工智能可被分为弱人工智能、通用人工智能和超级人工智能。弱人工智能也被称为狭义人工智能，专攻某一领域；通用人工智能也叫强人工智能，主要目标是制造出一台像人类一样拥有全面智能的计算机；超级人工智能类似于科幻作品中拥有超能力的智能机器人。
从产业发展角度看，人工智能在弱人工智能阶段停留了相当长时间，正在向通用人工智能阶段迈进。受访专家表示，目前尚未有成功创建通用人工智能的成熟案例，而具备自主意识，至少需要发展到通用人工智能阶段。
梁正说，大模型、大数据的驱动让人工智能在对话的自然度、趣味性上有了很大突破，但距离具备自主意识还很远。“如果你给这类语言模型喂养大量关于内省、想象等与意识有关的数据，它便更容易反馈与意识有关的回应。”
不仅如此，现阶段的人工智能在一个复杂、专门的领域可以做到极致，却很难完成一件在人类看来非常简单的事情。“比如人工智能可以成为围棋高手，却不具备三岁小孩对陌生环境的感知能力。”段伟文说。
谈及背后原因，受访专家表示，第一是当前人工智能主要与符号世界进行交互，在对物理世界的感知与反应上发展缓慢。第二是数据学习让机器只能对见过的内容有合理反馈，无法处理陌生内容。第三是在数据驱动技术路线下，人们通过不断调整、优化参数来强化机器反馈的精准度，但这种调适终究有限。
郭雨晨说，人类在特定任务的学习过程中接触的数据量并不大，却可以很快学习新技能、完成新任务，这是目前基于数据驱动的人工智能所不具备的能力。
梁正强调，不同于当前主要依赖大规模数据训练的技术路线，新一代人工智能强调在没有经过数据训练的情况下，可以通过推理作出合理反应，从而与没有见过、没有学过的事物展开交互。
相比人类意识的自由开放，以往人工智能更多处在封闭空间。尽管这个空间可能足够大，但若超出设定范畴便无法处理。而人类如果按照规则不能解决问题，就会修改规则，甚至发明新规则。
这意味着，如果人工智能能够超越现有学习模式，拥有对自身意识系统进行反思的能力，就会理解自身系统的基本性质，就有可能改造自身的意识系统，创造新规则，从而成为自己的主人。
“人工智能觉醒”背后有关“人工智能觉醒”的讨论已不鲜见，但谷歌迅速否认的态度耐人寻味。
梁正表示：“如果不迅速驳斥指认，会给谷歌带来合规性方面的麻烦。”
据了解，关于人工智能是否有自主意识的争论并非单纯技术领域的学术探讨，而关乎企业合规性的基本坚守。一旦认定公司研发的人工智能系统出现自主意识，很可能会被认为违反第2版《人工智能设计的伦理准则》白皮书的相关规范。
这一由美国电气和电子工程师协会2017年发布的规范明确：“根据某些理论，当系统接近并超过通用人工智能时，无法预料的或无意的系统行为将变得越来越危险且难以纠正。并不是所有通用人工智能级别的系统都能够与人类利益保持一致，因此，当这些系统的能力越来越强大时，应当谨慎并确定不同系统的运行机制。”
梁正认为，为避免社会舆论可能的过度负面解读，担心大家认为它培育出了英国作家玛丽·雪莱笔下的弗兰肯斯坦式的科技怪物，以“不作恶”为企业口号的谷歌自然会予以否认。“不仅如此，尽管这一原则对企业没有强制约束力，但若被认为突破了底线，并对个体和社会造成实质性伤害，很有可能面临高额的惩罚性赔偿，因此企业在合规性方面会更为谨慎。”
我国也有类似管理规范。2019年，国家新一代人工智能治理专业委员会发布《新一代人工智能治理原则——发展负责任的人工智能》，提出人工智能治理的框架和行动指南。其中，“敏捷治理”原则主要针对技术可能带来的新社会风险展开治理，强调治理的适应性与灵活性。
中国信息化百人会成员、清华大学教授薛澜在接受媒体采访时表示，当前人工智能治理面临的最大挑战，是我们没有一套比较成熟的体系来规制其潜在的风险。特别是在第四次工业革命背景下，我国的人工智能技术和其他国家一样都处于发展期，没有现成的规制体系，这样就使得我们在发展科技的同时，必须同步发展我们的规制体系。“这可能是人工智能发展面临最大的挑战。”
在梁正看来，目前很难断言新兴人工智能技术具有绝对风险，但必须构造合理的熔断、叫停机制。在治理中既要具有一定的预见性，又不能扼杀创新的土壤，要在企业诉求和公共安全之间找到合适的平衡点。
毕竟，对人类来说，发展人工智能的目的不是把机器变成人，更不是把人变成机器，而是解决人类社会发展面临的问题。
从这个角度来说，我们需要的或许只是帮助人类而不是代替人类的人工智能。
为了人机友好的未来确保通用人工智能技术有益于人类福祉，一直是人工智能伦理构建的前沿。
薛澜认为，在科技领域，很多技术都像硬币的两面，在带来正面效应的同时也会存在风险，人工智能就是其中一个比较突出的领域。如何在促进技术创新和规制潜在风险之间寻求平衡，是科技伦理必须关注的问题。
梁正提出，有时技术的发展会超越人们预想的框架，在不自觉的情况下出现与人类利益不一致甚至相悖的情况。著名的“曲别针制造机”假说，即描述了通用人工智能在目标和技术都无害的情况下，对人类造成威胁的情景。
“曲别针制造机”假说给定一种技术模型，假设某个人工智能机器的终极目标是制造曲别针，尽管看上去这一目的对人类无害，但最终它却使用人类无法比拟的能力，把世界上所有资源都做成了曲别针，进而对人类社会产生不可逆的伤害。
因此有观点认为，创造出法力高超又杀不死的孙悟空本身就是一种不顾后果的冒险行为。
与其对立的观点则认为，目前这一担忧为时尚早。
“我们对到底什么样的技术路线能够发展出具备自主意识的人工智能尚无共识，现在谈论‘禁止发展’，有种空中楼阁的意味。”梁正说。
商汤科技智能产业研究院院长田丰告诉《瞭望》新闻周刊，现实中人工智能技术伦理风险治理的关键，是产业能够在“预判防范-应用场景-用户反馈-产品改进”中形成市场反馈机制，促成伦理风险识别与敏捷治理。同时，企业内部也需建立完整的科技伦理自律机制，通过伦理委员会、伦理风控流程平台将伦理风险把控落实到产品全生命周期中。
郭雨晨说，人工智能技术发展到目前，仍始终处于人类可控状态，而科技发展的过程本来就伴随对衍生问题的预判、发现和解决。“在想象中的人工智能自主意识出现以前，人工智能技术脚踏实地的发展，已经造福人类社会很多年了。”
在梁正看来，人与人工智能在未来会是一种合作关系，各自具备对方无法达成的能力。“技术归根结底是由人类来发展和把控的。人类和人工智能的未来，是由人类选择的。”
编辑：李华山
2022年08月16日07:42:05
被南京大学人工智能专业录取了，但学长唱衰，AI前景真的不好吗
录取了南京大学人工智能，被学长唱衰，ai前景真的不好吗？据学长说学习强度极大，但大厂对算法岗需求却不如开发岗，本科就业不如去计科，现在感到很迷茫，既然都考上南大了还会担心就业的问题吗？ai的就业真的不堪吗？
对于AI(人工智能)这个领域并不是不能学，而是你要做好大浪淘沙的准备，也要做好从本科到硕士的深度学习的准备，按照目前很多企业的招聘岗位，AI的薪资待遇的确不错，但是对于学历要求以及工作经验要求都挺高的！首先恭喜你被南京大学人工智能专业录取！南京大学是一所优秀的高等学府，人工智能专业在当前科技发展的大背景下具有很大的前景。
目前并没有看到AI对于一些本科大学生以及大学生实习有多么友好。不过随着科技快速发展，也许能够延伸到本科也能快速的投入到工作当中的可能性，再边学习边深造！
至于开发岗，也就是编程嘛？其实编程这些年极其内卷，很多人学习后觉得国内市场竞争压力大，跑到国外去工作的。再加上这两年很多互联网大厂（对于开发岗位需求最大）在优化力度上加强了（备注优化就是裁员），然后很多程序员也不好找工作了，甚至有些企业也太高了招聘的门槛，例如需要名片大学，需要研究生以上！
因为程序员比较多，大家都觉得相对其他的科技专业和计算机专业（大数据、人工智能）等领域就业门槛低一点，参与这个学习比较多，这就导致很多的中专、大专院校也有很多人学习编程，毕业从事编程岗位的！
从业人员太多了，导致市场相对饱和了很多！
所以我觉得AI等全新的科技领域专业是可以学，但是一定要学到顶尖级，一定要去不断关注求职招聘市场，多和老师交流就业的方面情况，这样才能更加有保障一点！
人工智能是当今世界的热门领域，它在许多行业中都有广泛的应用。大量的数据、云计算技术的发展以及计算能力的提升，为人工智能的发展创造了良好的环境。虽然人工智能领域的学习强度可能会比较大，但它也给你提供了广阔的发展机会以及潜力。人工智能不仅包括算法研究，还涉及到数据处理、机器学习、深度学习、自然语言处理等多个方面。因此，在就业市场上，你可以选择从事算法工程师、数据科学家、机器学习工程师、自然语言处理工程师等职位。
尽管大厂对于算法岗位的需求相对较少，但随着人工智能技术的普及和应用范围的扩大，对于人工智能专业人才的需求也在不断增加。同时，国内外许多知名科技公司、创新型企业都在扩大人工智能团队，并提供丰厚的薪资待遇和良好的职业发展机会。
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0分享至最近高考刚刚考完，那么下一个阶段就是选择专业。最近很多人都想了解会计专业的前景，其实现在很多财经金融学校都有设立会计这个专业，前景怎么样？我以自己最真实的经历来跟大家分享一下，因为我学习会计专业已经10年了，我是2013年毕业，到2023年，整整10年过去了。其实我本人也没混出什么名堂，但是我还是可以说出我自己的一些理解的。首先，一般来说女生选择会计专业比较多，比如说一个班上可能60%以上的人都是女生，男生的可能是10-30%左右，像我以前的班里，30多女生，10多个男生。10年过去了，然后再回去看一下以前的学校，学习会计专业的人更多了。大家都说学习会计没有很大的前途，但是学习会计专业的人真不少，会计专业绝对是热门专业，就业方向广，企业、事业单位，银行等金融机构等都需要会计专业的人员，受到很多人的青睐，同时，会计专业的竞争力也很大。相对于一些计算机、人工智能等专业，会计专业并没有那么复杂。如果你要求不高，把初级证书或者是会计从业资格证考完下来，已经可以应付基本的工作需求了。虽然会计人员趋于饱和，但是观察了一下，尤其是北上广深这些城市，对会计人员的要求非常高，不仅仅是要求一个会计人员，也需要是懂管理的会计人员，比如说一家公司招聘一个财务人员，不仅仅要求你会记账、报税，你还要学会财务分析管理，还有各种方面的逻辑思维能力等因此大多数人认为会计就是记账报税，这个观念并不是很准确，你就是抱着学习记账报税这么简单化的工作的态度去学习会计，这种观念万万不可。如果你想要适应企业的需求，提升自己的竞争力，那么除了会计从业资格证、初级会计证书以外，那么以后还可以考取中级职称、税务会计师、注册会计师等等。如果你考到更高级别的证书，尤其是CPA这些证书，那么相对来说你的理论知识会比较广或者认识比较深，那么你的竞争力会有进一步的提升。但是作为一个会计人员，想要提升自己，在短短的几年内把注册会计师考下来，并不是那么容易的事情，首先坚持就很重要，注册会计师有6门，而每一门的课程都相当重要，你没有一定的毅力，根本就坚持不下来。所以会计的前景怎么样，取决于你自己的掌握知识点的深度怎么样，如果你会一些简单的记账报税，你就跟一个文职人员没差多少，如果你提升自己，考到了CPA证书，而且你的能力特别好，那么你的竞争优势会比较大。讲完这一点，还要考虑一下未来你学习的这个专业到底能不能给你带来一定的财富？说实话，以前我刚刚毕业的时候，那个时候就想着多挣点钱，但是现实往往会给自己打脸，你刚刚毕业的时候，也就是几千块钱，可能就三五千，甚至更低。所以会计人员的工资收入跟那些互联网it工程师的工资对比，那么会计人员的工资的确有点拖后腿，尤其是你是在深圳这座城市，你可以打开招聘网看看，现在大多数的普通的会计的工资收入也就是5000-8000左右。如果你去好一点企业，工资待遇是1万到2万左右，但是你想拿到1万到2万左右的工资收入，要么就是这个公司的待遇非常好，要么就是你的级别相对比较高，比如财务主管、财务经理、财务总监等。如果你就是会简单的记账，报税人员，那么你的工资可能很难超过1万块钱，就算你是在深圳这座城市，你的工资可能还达不到，或者是超越不了平均工资收入的水平，而且北上广深的房租水电或者是其他的开销都比较大的，那么你拿着几千块钱的工资收入，在大城市里生活，还是有一定的压力。以前也有一句话叫会计是越老越吃香，但实际上你出来混久了，这句话其实并不是那么对。例如你去到一家公司，老板比较大方，而且你的工作能力强，那么你很快就可以升职加薪了，如果去到一家一般的公司，老板也不怎么看重财务，你自己的运气没有那么好，可能你的工资收入就是五六千块钱左右，你干20年，还是一样，工资水平原地踏步，或到了一定年龄，还是会被淘汰，会计专业不是越来越吃香。所以会计专业到底有没有前景，当然是看个人的，看自己怎么样去把握了。以前有一些人学习了会计专业，也不一定从事会计工作，从事的工作已经偏离了会计专业，有人干着非会计的专业的工作，也很成功。也有人当上了财务总监，收入可观。也有人是个普通的会计记账人员，天天加班，也就拿着几千元的工资。特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
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