时长：
93分钟
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2,463
发布：
2天前
主播...
简介...
* AI说话和人说话最本质的区别是什么？
* AI将会对我们赖以生存的语言带来什么改变？
* 为什么是再次「改变」以前被什么改变过？怎么变的？
* 通过新的语言习惯，如何获得新的价值？
[本期节目为微见三周年线下活动主题，于集智俱乐部现场讲述录制]
当我们身边充斥着「AI只会预测，不会真正的推理」这类大而化之的论断，实际上会严重干扰我们对AI影响的判断。
本期节目从大语言模型的关键技术架构Transformer的技术原理解剖说起，横跨AI技术发展史、GPT-3.5发布之后我们的日常语言习惯变化，以及以语言为媒，提前思考我们「未来的思考」——
AI不会替代我们说话，而是让我们重新明白如何更有意义的说话。
PDF版请在公众号「Orpheus微见」后台留言「AI语言」自动领取
AI的细节系列：AI、元宇宙与真假 | AI与信任 | AI的边界感 | 再谈AI与真假 | AI的交互与思维固化 | AI改变语言
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▶ STRUCTURE & TIMELINE
一 \ AI说话和人说话最本质的区别是什么？
00:37 四个议题介绍
03:07 一些语言变化的直观感受
06:11 AI对语言的改变不是任何单点的改变，而是多维、立体、系统性的改变
07:50 AI是怎么会说话的技术原理和机制
12:25 关键：Transformer架构及多头注意力机制，Attention Is All You Need
28:44 多层感知器（MLP）
31:43 怎么突然就「涌现」了？人工智能作为一种「仿生学」简史
43:00 人类&大语言模型说话的实质性差异
46:45 语言首次不由人产生，而是像自来水一样从水管流出
49:15 语言中的权力关系首次被量化和固定
52:46 自然语言首次成为人机交互界面及编程接口
二 \ AI将会对我们赖以生存的语言带来什么改变？
55:00 AI改变语言使用的10大现象观察
① AI化生活带来AI化表达
② 我们阅读的文字越来越整齐
③ 数据通货膨胀
④ 计算标准化语言，刻板化，方言边缘化
⑤ 看似更温和鼓励的默认语气
⑥ 用形容AI的词汇比喻人
⑦ 隐喻泛滥
⑧ 篇幅显著增长
⑨ 思考和表达被压缩
⑩ 从写字、打字、选字到索字
1:10:27 几个值得再追问的接近哲学的问题：语言是世界的边界？语言即权力？……
三 \ 为什么是再次「改变」以前被什么改变过？怎么变的？
1:15:09 一、口语到文字：语言第一次被「实体化」
1:16:50 二、印刷术：语言第一次可被机械复制
1:17:48 三、电子媒介：即时性与音画的再现
1:18:57 四、互联网：语言第一次可追踪、引用、分发
1:23:08 五、生成式AI：语言第一次成为直接交互界面，可脱离「人」产生
四 \ 通过新的语言习惯，如何获得新的价值？
1:24:16 我比以前更敢提问了
1:28:40 我们如何获得和运用知识？过去的模型
1:29:49 AI生成型知识对传统模型的影响
1:30:43 AI不会替代我们说话，而是让我们重新明白如何更有意义的说话
▶ 参考资料及延展阅读
* You sound like ChatGPT
* TRANSFORMER EXPLAINER [这是一个交互式的科普讲解，推荐一定要看看]
* Attentionin transformers, step-by-step | Deep Learning Chapter 6 [YouTube]
* Artificial intelligence in communication impacts language and social relationships
* Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers, Stanford University
▶ 提及的部分专有名词
Sherry Turkle / Alone Together / The Verge / Transformer / Embedding 语义嵌入 / Attention Is All You Need / Token / 联结主义人工智能 Connectionism / 符号人工智能 Symbolic AI / Geoffrey Hinton / Yann LeCun / Ilya Sutskever / Transcribe / Speech to Text / Word Freq / Arxiv / GEO Generative Engine Optimization
▶ 一起见微知著
* 节目周边：主播设计的挎包，感谢支持
* 听友群：添加微信 KingCrimson_ 备注「微见」即可拉群
* 社交媒体：公众号 / 微博/ 小红书
* 欢迎收听回声场ECHOCAST其他节目：在场证明 | Why for Jazz | 别想好 | 城市余数Cityremainder | 日间散步Balade du Jour | 城市瞭望塔 | 声音切片
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* 通过新的语言习惯，如何获得新的价值？
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当我们身边充斥着「AI只会预测，不会真正的推理」这类大而化之的论断，实际上会严重干扰我们对AI影响的判断。
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一 \ AI说话和人说话最本质的区别是什么？
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03:07 一些语言变化的直观感受
06:11 AI对语言的改变不是任何单点的改变，而是多维、立体、系统性的改变
07:50 AI是怎么会说话的技术原理和机制
12:25 关键：Transformer架构及多头注意力机制，Attention Is All You Need
28:44 多层感知器（MLP）
31:43 怎么突然就「涌现」了？人工智能作为一种「仿生学」简史
43:00 人类&大语言模型说话的实质性差异
46:45 语言首次不由人产生，而是像自来水一样从水管流出
49:15 语言中的权力关系首次被量化和固定
52:46 自然语言首次成为人机交互界面及编程接口
二 \ AI将会对我们赖以生存的语言带来什么改变？
55:00 AI改变语言使用的10大现象观察
① AI化生活带来AI化表达
② 我们阅读的文字越来越整齐
③ 数据通货膨胀
④ 计算标准化语言，刻板化，方言边缘化
⑤ 看似更温和鼓励的默认语气
⑥ 用形容AI的词汇比喻人
⑦ 隐喻泛滥
⑧ 篇幅显著增长
⑨ 思考和表达被压缩
⑩ 从写字、打字、选字到索字
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三 \ 为什么是再次「改变」以前被什么改变过？怎么变的？
1:15:09 一、口语到文字：语言第一次被「实体化」
1:16:50 二、印刷术：语言第一次可被机械复制
1:17:48 三、电子媒介：即时性与音画的再现
1:18:57 四、互联网：语言第一次可追踪、引用、分发
1:23:08 五、生成式AI：语言第一次成为直接交互界面，可脱离「人」产生
四 \ 通过新的语言习惯，如何获得新的价值？
1:24:16 我比以前更敢提问了
1:28:40 我们如何获得和运用知识？过去的模型
1:29:49 AI生成型知识对传统模型的影响
1:30:43 AI不会替代我们说话，而是让我们重新明白如何更有意义的说话
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* Artificial intelligence in communication impacts language and social relationships
* Mapping the Increasing Use of LLMs in Scientific Papers, Stanford University
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Sherry Turkle / Alone Together / The Verge / Transformer / Embedding 语义嵌入 / Attention Is All You Need / Token / 联结主义人工智能 Connectionism / 符号人工智能 Symbolic AI / Geoffrey Hinton / Yann LeCun / Ilya Sutskever / Transcribe / Speech to Text / Word Freq / Arxiv / GEO Generative Engine Optimization
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