AI知識循環的死胡同

加密幣滑鐵盧 2025-08-08 20:09:20

大家有冇唸過呢個問題？

問：
AI是依靠人類已有知識培訓出來，人類不斷使用AI的舊知識，也產生不到新知識給AI學習，發展下去會不會導致沒有新知識的產生？

Grok：
這個問題觸及了AI發展的核心挑戰：AI模型主要依賴人類歷史數據進行訓練，如果人類過度依賴AI輸出的「舊知識」，是否會形成惡性循環，導致整體知識創新停滯？這不是一個簡單的「是或否」答案，而是涉及技術、社會和倫理層面的多維討論。以下我將從AI的運作機制、潛在風險以及緩解途徑來分析，基於最新研究和討論。
AI的知識來源與創新潛力
AI，尤其是生成式模型（如大型語言模型），確實是基於人類已有數據訓練而成。它們通過統計模式學習，重新組合現有知識來生成輸出。例如，AI可以從海量文獻中提取模式，幫助研究者發現新假設或優化實驗。但AI本身並不「創造」全新知識——它更像是高效的合成工具，能產生新穎組合，而非從零發明概念。人類使用AI時，如果僅依賴其輸出而不注入新輸入（如實驗數據或原創想法），的確可能加劇知識循環的封閉性。然而，AI也能放大人類創新：例如，在科學領域，AI工具已用於加速藥物發現或氣候模擬，幫助產生超出單人能力的新洞見。 13
潛在風險：知識停滯的循環
你的擔憂有合理依據，研究顯示，如果AI持續訓練在AI生成的合成數據上，會出現「模型崩潰」（model collapse）現象。這是指模型輸出逐漸變得同質、偏頗和低質量，因為合成數據缺乏人類數據的多樣性和真實性。具體來說：
• 模型退化：當AI訓練數據中合成內容比例增加，模型會「忘記」少見或邊緣知識，輸出變得狹隘。例如，一項2024年研究發現，遞歸訓練會導致AI語言模型的詞彙和想法多樣性下降，最終產生無意義或重複內容。 19 這可能延伸到知識創造：如果人類依賴這些退化輸出，創新會放緩。
• 過度依賴與認知卸載：人類使用AI時，可能將思考「卸載」給機器，導致批判性思維和創造力下降。一項2025年研究顯示，頻繁使用AI工具與批判性思維呈負相關（相關係數-0.68），因為人們減少獨立分析，轉而接受AI建議而不加驗證。 16 在教育中，這表現為學生原創性降低，難以生成新知識。 15
• 數據短缺與發展停滯：AI進展已因高質量人類數據缺乏而放緩。2024年報告指出，缺乏新穎數據源導致無法構建更高級模型，如通用AI（AGI），預計這會延遲知識前沿的推進。 18 此外，科學進展本已面臨「生產-進展悖論」（論文數量激增但突破減少），AI若加速低質量輸出，可能放大這問題，減緩真實進步。 17
這些風險若不管理，的確可能導致知識產生減緩：人類依賴AI舊模式，AI又依賴人類舊數據，形成封閉迴路。一些專家警告，這類似「知識崩潰」，AI輸出污染未來訓練，導致整體退步。 20
樂觀視角與緩解途徑
儘管有風險，並非必然導致「沒有新知識產生」。AI能作為人類的輔助工具，刺激創新：
• AI加速發現：在醫學和物理等領域，AI已幫助生成新假設並驗證，帶來生產力提升（估計全球經濟價值數兆美元）。 8 例如，AI分析數據找出人類忽略的模式，產生新知識。
• 人類主導的循環：關鍵在於人類持續注入新數據，如通過實驗、觀察或跨領域合作。研究建議，混合人類-AI系統可避免崩潰，例如保留純人類數據源或設計AI鼓勵批判使用。 1
• 政策與教育干預：鼓勵教育中強調批判性思維、倫理使用AI，並投資新數據收集（如開源平台），可打破循環。2025年討論顯示，AI進展雖放緩，但若轉向質量而非數量，仍有潛力加速科學。 10
總之，發展下去「可能」導致知識產生減緩，但這取決於如何管理AI使用。如果人類保持主動創新、多元化數據源，並警惕過度依賴，AI更可能成為知識爆炸的催化劑而非阻礙。這個議題仍在演進，值得持續關注最新研究。

天佑烏克蘭 2025-08-08 20:11:37

你對AI嘅認知係咪只係得LLM？