初旭
新年伊始,人工智能疯狂来袭,特别是杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出deepseek的公开发布,给各行各业带来了巨大的冲击。特别是给文字的工作者更是压力重重,有的迷茫困惑,有的失望悲观,其实,我们更多地不必杞人忧天。不管人工智能如何牛B,始终还是基于原创的基础上去拼接、组合与发挥。没有原创,人工智能也只能是摆设,爱莫能助。
原创是人工智能最核心的价值,是为人工智能赋予独特性和创新性的关键要素。人工智能若缺乏原创能力,就只能局限于对已有数据和模式的模仿与重复,无法突破既定框架,难以应对复杂多变、没有先例的新情况。比如在艺术创作领域,若人工智能只是简单地拼接或复制现有的艺术元素,没有原创能力,那它产出的作品就毫无新意,无法触动人心,更难以在艺术领域占据一席之地;在科学研究中,人工智能若不能原创性地提出新的理论和方法,就只能做一些辅助性的基础工作,无法推动科研的重大突破。
当下,很多人工智能技术都基于海量数据的学习与训练,本质上是在模仿人类已有的知识和行为模式。例如一些语言生成模型,虽然能生成看似流畅的文本,但常常缺乏深度和独特的见解,只是在已有文本的基础上进行重新组合,时间一长,往往是千篇一律,味同嚼蜡,毫无新意可言。这表明现阶段人工智能虽然在某些方面表现出色,但在原创能力上仍有很大的提升空间。如果不重视原创能力的培养和提升,人工智能的发展将受到极大限制,难以真正实现与人类智慧媲美的智能水平。面对人工智能狂潮,这无疑值得我们去批判与反思。
如何面对原创与人工智能这一深刻课题,都值得研究者和开发者去思考。在推动人工智能进步的过程中,我们要有时代感和预见性,要把培养原创能力作为重要目标。要实现这一目标,需要从算法设计、模型构建等底层技术入手,让人工智能具备自主思考、创新的能力。比如研发能够自动发现新问题、提出新假设的人工智能系统,使其不仅能解决已知问题,还能主动探索未知领域。同时,也需要加强跨学科研究,融合认知科学、心理学等多学科知识,深入理解人类的创造力机制,从而为人工智能原创能力的提升提供理论支持。
就原创概念而言,在人工智能的语境下,原创的定义将变得更加复杂。一方面,人工智能的原创不能完全等同于人类的原创,因为它的思维方式和认知基础与人类不同;另一方面,我们又希望人工智能能够产生具有独特价值和创新性的成果。这就需要重新审视和界定原创的标准,思考如何在人工智能的框架下衡量和评价原创性。是基于结果的新颖性,还是过程的创新性,亦或是对社会和人类的价值等,这都是需要我们的科技工作者、法学专家、社会学家一起来,共同深入探讨当下原创与人工智能所带来的现实问题。
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