過(guò)去一年注定會(huì)成為人類(lèi)歷史的重要章節(jié)—在經(jīng)歷了信息爆炸和信息過(guò)剩之后，“語(yǔ)言失控的時(shí)代”到來(lái)了。準(zhǔn)確地說(shuō)是人類(lèi)失去了對(duì)語(yǔ)言的控制。年初GPT 新版本發(fā)布時(shí)，簡(jiǎn)短的介紹最后有一句憂心忡忡的話：“人類(lèi)已經(jīng)難以分辨出大模型撰寫(xiě)的新聞。”到年底，生成式人工智能（AIGC）產(chǎn)生的語(yǔ)言文字已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越新聞內(nèi)容，變得無(wú)處不在、難以統(tǒng)計(jì)。

要說(shuō)明一點(diǎn)：失控并非一定導(dǎo)致災(zāi)難，更重要的是看能否適應(yīng)這種變化。就像人類(lèi)未曾能夠控制微小尺度間病毒的來(lái)去，也從來(lái)無(wú)法擺脫宇宙尺度上天體的運(yùn)行，我們只是適應(yīng)了這些規(guī)律。同樣，生成式人工智能雖然還在誕生的早期，但是它讓我們窺見(jiàn)一種可能：人類(lèi)也許從來(lái)不是語(yǔ)言唯一的主人，而只是臨時(shí)看護(hù)了它的成長(zhǎng)。要理解這一點(diǎn)，首先要思考一個(gè)問(wèn)題：機(jī)器能否真正習(xí)得語(yǔ)言？

回到18 年前的冬天，在英國(guó)牛津北郊的學(xué)生宿舍里，我在一臺(tái)二手的ThinkPad 上處理著導(dǎo)師購(gòu)買(mǎi)的33萬(wàn)篇《紐約時(shí)報(bào)》語(yǔ)料，試圖通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)讓算法能夠生成新聞背景。那一年，俄羅斯的“庫(kù)爾斯克號(hào)”核潛艇發(fā)生事故，沉入了海底。我立刻做了實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)算法對(duì)潛艇災(zāi)難的歸納與媒體報(bào)道高度相似。

我的導(dǎo)師是后來(lái)DeepMind 的研究成員之一，他提醒我：實(shí)驗(yàn)的成功可能緣于新聞文體的特殊性，而并非算法。這也加深了我的疑惑：我們似乎總是在存量信息中尋找規(guī)律，例如“新聞第一段總是存在各種事實(shí)要素”等。這似乎是在靠經(jīng)驗(yàn)和概率提升運(yùn)氣，而并非真正讓機(jī)器學(xué)會(huì)語(yǔ)言。這其中涉及到的專(zhuān)業(yè)叫“自然語(yǔ)言處理”。當(dāng)時(shí)在同一間公寓里，另一位學(xué)者在研究“二語(yǔ)習(xí)得”，也就是人類(lèi)如何學(xué)習(xí)母語(yǔ)之外的第二外語(yǔ)。我們交談之后，感覺(jué)兩門(mén)學(xué)科有相似之處，也存在類(lèi)似的問(wèn)題。

最近，在和獵豹移動(dòng)董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官傅盛的對(duì)話中，他忽然讓我理解了這種聯(lián)系。傅盛的觀點(diǎn)是：之前的機(jī)器學(xué)習(xí)更像二語(yǔ)習(xí)得，而今天的生成式人工智能則接近母語(yǔ)學(xué)習(xí)。簡(jiǎn)單理解：人類(lèi)學(xué)習(xí)第二外語(yǔ)學(xué)習(xí)必須“錨定”一種母語(yǔ)，是一種關(guān)聯(lián)經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程。作為對(duì)比，母語(yǔ)的習(xí)得則是人腦“沉浸”于客觀世界后獲得的整體印象，其過(guò)程更為“神秘且偉大”。

生成式人工智能的顛覆性在于：硅基智能一次性地完成了沉浸式的母語(yǔ)習(xí)得，而且接受了人類(lèi)現(xiàn)存的上百種語(yǔ)言，以及語(yǔ)言所承載的人類(lèi)知識(shí)和信息的總和。這種過(guò)程究竟創(chuàng)造了一個(gè)什么樣的事物，我們還在試圖理解，但是可以肯定其能量遠(yuǎn)超我們的想象。舉個(gè)例子，最近讀到一段質(zhì)量不高的文字，講述了亞馬遜創(chuàng)始人杰夫·貝佐斯和一位Kindle 早期設(shè)計(jì)師之間的恩恩怨怨。英文存在大量模糊的語(yǔ)言和跳躍的邏輯。我嘗試用一個(gè)國(guó)產(chǎn)大模型來(lái)翻譯這段話。結(jié)果發(fā)現(xiàn)人工智能不僅完成了英譯中，還補(bǔ)上了一些原文缺失的背景和邏輯關(guān)系，比如這位設(shè)計(jì)師離職后的故事。這種跨語(yǔ)言文化、深入到事件背景的梳理恰恰就是以前人類(lèi)編輯的工作。現(xiàn)在，機(jī)器不僅完成了文字創(chuàng)作，而且在速度和質(zhì)量上遠(yuǎn)超人類(lèi)。

這個(gè)大模型是中國(guó)90 后的人工智能天才楊植麟開(kāi)發(fā)的“月之暗面”。很顯然，暫且忽略機(jī)器是否有“意識(shí)”和“情感”這些問(wèn)題，人工智能至少已經(jīng)從錨定人類(lèi)的認(rèn)知框架，跨越到了“母語(yǔ)學(xué)習(xí)”，直接認(rèn)識(shí)了客觀世界。試想一下，未來(lái)它們將會(huì)取代多少人類(lèi)的腦力勞動(dòng)？發(fā)刊前，我做了一個(gè)實(shí)驗(yàn)，讓“月之暗面”閱讀了兩篇中英文的年度盤(pán)點(diǎn)，請(qǐng)它摘引一句對(duì)人類(lèi)最有啟示的話。它選擇了拼多多創(chuàng)始人黃崢的一句意味深長(zhǎng)的直接引語(yǔ)：“簡(jiǎn)單和常識(shí)的力量是無(wú)窮的。”過(guò)

章勱聞

《財(cái)富》（中文版）執(zhí)行主編