AGI崛起下社会生态的重构.pdf
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1、581学术前沿I2023.07下重大问题研究二十四个重大问题石IMPORTANTISSUESAGI崛起下社会生态的重构北京师范大学传播创新与未来媒体实验平台主任喻国明【摘要】AGI作为集数字智能技术于一身的智能工具,是未来数字文明社会的基础性建设工具,将成为业已发端的社会深度媒介化的“操作系统”和基础设施。AGI对于人类社会最大的意义和价值是通过智力型的“人类增强”弹平了专业与普罗大众的沟,这是对于人的又一次重大的赋能赋权。同时,AGI将促成DAO的建构,形塑数字文明时代社会连接的基础模式和组织形态;而AGI时代的游戏也可能成为数字文明时代的主流媒介与社会实践的主平台。【关键词】AGI社会底层
2、逻辑的“换轨”社会结构“部落化”深度“游戏化”【中图分类号】TP18/G206【文献标识码】A【D 0 1】1 0.1 6 6 1 9/j.c n k i.r ml t x s q y.2 0 2 3.1 4.0 0 5我们正处在从工业文明时代向数字文明时代过渡的深刻转型期,期间充斥着熊彼特所谓的“断裂式的发展”和“破坏式创新”旧世界条块分明的秩序正在打破;功能各异、壁垒森严的传统边界越来越模糊。如果说,数字文明时代呈现的是互联网发展全要素的集合体,它将一系列断裂、分隔的要素整合成一套有序运行的规则范式和组织体系,为未来社会提供聚合性承载空间,也为社会发展构建了新的发展向度,那么近期引发广泛关
3、注的AGI(A r t i f i c i a l G e n e r a l In t e l l i g e n c e,通用人工智能)则以其全新的智能化手段实现了数字文明时代社会的基础重构。数字文明时代与AGI的共同特点是越来越以系统化的方式和生态级意义上的重构在破坏旧世界、建构一个全新的世界。互联网时代出现的全部新技术一一大数据、人工智能、5 G、虚拟现实、区块链等正在借由AGI呈现彼此协同与融合的趋势,这是一个全新时代系统性推展的“起点”标志。所谓“一切过往,皆为序章”,正是我们当下对于互联网发展的顿悟。喻国明,北京师范大学新闻传播学院学术委员会主任、教授、博导,北京师范大学传播创新
4、与未来媒体实验平台主任,教育部“长江学者奖励计划”特聘教授。研究方向为传播学理论、新媒体研究、传媒经济与管理。主要著作有网络新媒体导论(合著)、元宇宙与未来媒介(合著)、游戏与元宇宙:数字时代的媒介升维与深度游戏化(合著)等。JUL2023 1FRONTIERSI59面对如此“断裂式的发展”,按照过去的发展模式去划延长线显然已经难以为继,因此,战略性问题的认知与解题已经成为未来发展第一位的重要问题。战略问题解决“在哪儿做”和“做什么”(即做正确的事),而战术问题则解决“如何做”(即把事情做正确)。毫无疑问的是,在一个时代发生重大转型的时刻,做正确的事比把事情做正确更重要。本文旨在探讨AGI技术
5、的未来发展及其角色扮演,分析AGI视角下算法功能演化的社会效应,研判AGI背景下未来媒体的发展趋势以及未来传播的新特点、新格局。深度媒介化社会的“操作系统”和基础设施:AGI及其核心技术形态AGI是基于语言大模型的生成型、预训练的人工智能,具有去边界、生成式以及场景性、交互性和参与性等显著特征。三大技术形态构成了它的基本支撑:生成式、大型语言模型和预训练。生成式AI系统。生成式AI系统(GenerativeAI)是指这样一类人工智能系统:它们可以通过学习现有的数据来创建新的内容、模式或解决方案,从而实现类似人类创造力的功能。生成式AI模型的一些著名示例包括ChatGPT、Le n sStudi
6、o、St a b le D if f u s io n 和DALL-E,国内目前有文心一言、盘古大模型等。与传统的AI系统不同,生成式AI系统能够自已创造出新的内容,而不只是根据输入的数据进行处理和分类。生成式AI系统可以基于多种技术实现,包括深度学习、GAN(G e n e r a t i v e A d v e r s a r i a l Ne t w o r k s,生成对抗网络)等。其中,深度学习可以通过训练神经网络从而学习输入数据的特征和规律,并根据这些规律生成新的数据。GAN则通过两个神经网络进行博奔,一个生成器网络负责生成新的数据,另一个判别器网络则负责判断生成的数据是否真实有效
7、,从而促使生成器网络不断改进生成质量。生成式AI通过对大量数据进行训练并学习模仿该数据中的模式来进行学习。例如,ChatGPT根据来自互联网的大量文本进行训练,使其能够模仿人类对话。StableDiffusion通过学习从网络收集的图像及其相关说明,根据文本指令生成图像。ChatGPT、St a b le D if f u s io n 和DALL-E等生成式AI模型正在改变我们创建内容和与内容交互的方式,使用数据驱动的方法生成新的文本和图像,产生新的体验。这些人工智能模型在众多行业都有应用,使企业和个人能够利用人工智能的力量提高创造力和效率。大型语言模型。大型语言模型(LargeLangua
8、geModel,LLM)是指使用大量文本数据训练的深度学习模型,可以生成自然语言文本或理解语言文本的含义。大型语言模型可以处理多种自然语言任务,如文本分类、问答、对话等,是通向人工智能的一条重要途径。通常,大型语言模型是指包含数千亿(或更多)参数的语言模型,这些参数是在大量文本数据上训练的,例如模型GPT-3、Pa LM、G a l a c t i c a和LLaMA。具体来说,LLM建立在Transformer架构之上,其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。现有的LLM主要采用与小语言模型类似的模型架构(即Transformer)和预训练目标(即语言建模)。作为主要区别,LLM在很大
9、程度上扩展了模型大小、预训练数据和总计算量(扩大倍数),它们可以更好地理解自然语言,并根据给定的上下文(或关键词提示)生成高质量的文本。这种容量改进可以用标度律进行部分地描述,其中性能大致遵循模型大小的大幅增加而增加。然而根据标度律,某些能力(例如,上下文学习)是不可预测的,只有当模型大小超过某个水平时才能观察到,这便是所谓“LLMs的涌现能力”。LLM的涌现能力被正式定义为“在小型模型中不存在但在大型模型中出现的能力”,这是LLM区别于以前的预训练语言模型(PLM)的最显著特征之一。当这种新的能力出现时,它还引入了一个显著的特征:当达到一定规模和水平601学术前沿|2023.07下大问题研究
10、二十四个重大问题IMPORTANTISSUES时,性能显著高于随机的状态,这种新模式与物理学中的相变现象密切相关。原则上,这种能力也与一些复杂的任务有关,而人们更关心的是其可以应用于解决多个任务的通用能力。预训练学习技术。预训练模型(Pre-TrainingModel,PTM)是一种机器学习技术,它使用大量未标记的数据对模型进行训练,以使其具备某些先验知识和常识,从而优化其在各种任务上的表现。预训练技术之所以被广泛应用于各种机器学习任务,主要是为了解决以下问题:数据稀缺性:在许多任务中,标记数据是很昂贵的,并且难以获取。例如,在自然语言处理领域,需要大量的标注数据才能训练模型。通过使用预训练技
11、术,可以利用未标记的数据来训练模型,从而提高模型的性能和泛化能力。一先验知识问题:许多机器学习任务需要模型具备一定的先验知识和常识,例如自然语言处理中的语言结构和规则。通过使用预训练技术,可以让模型在未标记数据上学习这些知识,从而使其在各种任务上具有更好的表现。一-迁移学习问题:许多机器学习任务之间存在共性,例如自然语言处理中的语义理解和文本分类等。通过使用预训练技术,可以将模型从一个任务迁移到另一个任务,从而提高模型在新任务上的性能。模型可解释性问题:预训练技术可以帮助模型学习抽象的特征。例如,在自然语言处理中,预训练技术可以使模型学习单词和短语的表示,从而提高模型的可解释性。总之,预训练技
12、术可以帮助机器学习模型解决数据稀缺性、先验知识和迁移学习等问题,从而提高模型的性能和可解释性,同时降低训练成本。AGI的价值本质是通过上述三大技术形态,实现互联网、5G、虚拟现实、沉浸式体验、大数据、区块链、产业互联网、云计算及数字李生等互联网全要素的生态级融合。以ChatGPT为例,它是基于语言大模型的生成型、预训练的人工智能,具有去边界、生成式、场景性、交互性和参与性等显著的特征。以ChatGPT为代表的AGI作为一项划时代的智能互联技术,其突破点在于:以无界的方式全面融入人类实践领域(通用性)、以深度学习的方式不断为文本的生成注入“以人为本”的关系要素,进而提升了文本表达的结构价值。在实
13、践中我们看到,从GPT-3.5到GPT-4,再到其作为自由插件的人类实践全域的普及化,AGI正在迅速跨越对于语义世界的整合与价值输出,成为对于人类实践全领域、全要素整合的推动者、设计者与运维者,成为深度媒介化社会的“操作系统”和基础设施。智力型“人类增强”弹平了专业与普罗大众的沟壑:AGI对人的又一次重大赋能赋权毋庸置疑,AGI是一项“人类增强”技术,将使得人与人能力和智力的差异骤缩。所谓“人类增强”指的是用生物技术手段实现人在身体、心理、智力、认知或情绪等方面已有功能的提高,或者在人身上培育出之前不曾拥有过的新功能。新的生物科学技术已经使人类增强成为可能,而人类增强将会显著地改变我们的生活,
14、对现有的道德观念、人际交往模式、价值观及治理体系形成重大冲击。无论在科学还是社会领域,对于人类增强技术的探讨和争论都将是2 1世纪重要的课题。2 以ChatGPT为代表的AGI是一种智能增强技术,它能做的事情是智能生成各式文本、翻译及代码等,例如,生成AGI伦理学大纲,生成某个传播学前沿问题的研究现状。这一技术明显增强了智能文本生成能力,使人们能够在短时间内获得极高的效率。更为重要的是,从古到今,人类社会的政治经济文化大都是精英主导型的,而AGI对于人类社会的最大改变在于其极大地增强了人类JUL20231FRONTIERS161的平等性,缩小了人与人之间的能力差距,打破了精英和普罗大众的壁垒,
15、帮助“技术小白”和外行的普通人实现了在诸如论文写作、语言翻译与表达以及编程能力等方面的巨大提升。这种改变对于人类社会来说影响是极其巨大的。18 8 2 年,尼采断言“上帝死了”,宣布超乎人类之上的神灵已经被打翻在地。现在,AGI带来的“人类增强”将在很大程度上改变精英主导的社会治理模式,“常人政治”或将会成为数字文明时代社会治理的基本特征。AGI的意义在于,它促使人类社会突破了人与人在认知把握和资源使用上所存在的天赋异及后天能力之间巨大差距的局限,使每个人至少在理论和技术层面可以以一种社会平均线之上的语义表达及资源动员能力进行社会性的内容生产、传播对话及其相关的一切社会实践活动,这便令普罗大众
16、能够跨越“能力沟”的差异和障碍,有效地按照自己的意愿、想法来激活和调动海量的外部资源,形成强大、丰富的社会表达和价值创造能力。这是社会在数字化、智能化赋能下的又一次重大启蒙,是社会活力的一次重大重启。在AGI“人类增强”技术的席卷下,数字文明时代的发展越来越呈现出以下两种趋势和发展特征:一是社会权力的进一步“下沉”。在人类增强技术的影响下,精英与普罗大众划分的边界逐渐模糊,精英政治的合法性理由似乎正在迅速丧失,精英与大众的区隔很难继续成为社会分层的依据,精英人群在社会实践中的优势预设也势必打上休止符。在传播领域,普罗大众在内容创新、知识表达及参与对话中拥有更多平等机会和权利。这将引发传播领域的
17、“主体”革命“传-受”主体界限的模糊、传播机制的重构、传播模式与重心指向都将发生革命性的改变。二是社会运作的核心逻辑进一步“算法化”。在算力、算法和大数据可以覆盖的绝大多数社会与传播的构造中,人们对于专业经验的倚重和信赖将让位于更加实时、更加精准、更加全面、更加可靠和结构化的智能算法,其透过社会所有层面和要素的整合,成为社会发展与运作中的关键引擎。因此,数据资源的社会共享,算法编制领域的泛众化参与及规则的博奔,将成为未来包括传播领域在内的社会运行机制中最为明显的特征与景观。AGI时代的DAO:数字文明时代社会连接的基础模式和组织形态DAo(DecentralizedAutonomousOrga
18、nization),即“去中心化自治组织”。由于DAO较之其他社会组织,在区块链算法基础上革命性地赋予普通成员以权力,并以自我驱动的形式激发组织内部的共治架构,更能激发效率和个体积极性,具有更强的创造力,因此DAO也被一部分人视为未来人类组织的演化方向。在AGI技术的赋能下,DAO将深刻匹配数字文明时代“以人为本”的实践逻辑以及社会多元化价值追求的背景,为基于关系的价值生成以及整个社会的协同组织提供新的实践路径。基于这一特性,DAO将成为数字文明时代基础的社会连接模式与组织形态,将形成麦克卢汉所言“重新部落化”社会的“非集中化”特征,为系统生成社会价值提供新的模式,进而推动形成新的人类文明样态
19、。数字文明时代的社会构型:DAO作为社会组织基因的构造与复制。在漫长的历史演化中,人类通过群居团结力量以抵抗外界敌人与自然灾害。即使社会安全问题得到解决,个体也更倾向于从群体中得到身份认同与情感支持。为此,人类社会呈现出以“圈子”或“团体”为基础的社会结构。这种社会结构在不同文明时代存在着巨大的差异,这是由于不同文明时代社会的群聚模式存在着根本性的不同(见表1)。我们可以将一个文明时代的群聚模式理解为一种社会关系与社会组织赖以复制并生成的基因。在这种模式下传播呈现为社会持续性的关621学术前沿|2023.07下大问题研究二十四个重大问题IMPORTANTISSUES联,表现为集体基因的复制和维
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