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要闻背景简述

2月23日，谷歌高级副总裁普拉巴卡尔·拉加万宣布，暂停谷歌大模型Gemini生成人物图像的功能。

因为很多网友发现，Gemini在文生图的时候，似乎刻意拒绝生成白人形象。比如，它会生成黑人版的美国开国元勋华盛顿、黑人版埃隆·马斯克、黑人版教皇等等。

也就是说，Gemini在生成人物图像时出现了严重错误，与现实情况存在明显偏差。

最近又有一个有关谷歌的新闻。前两天我们刚说了它有一个开源大模型，号称比Facebook的Llama 2还要好，叫Gemma。

但是刚有一个利好，又出了一个利空。谷歌上次发布的可以生成图形的大模型Gemini，现在停止了。

OpenAI都已经在文生视频了，谷歌的文生图都要停止，原因是出事了。

在谷歌Gemini文生图的工具里，有用户输入请它生成一个美国总统华盛顿的肖像，竟然生成了一个黑人。另外，它也生成了一个黑人版的马斯克。

为什么会出现这样的问题？其实我一直认为今天我们说的人工智能，与其说是人工智能，不如说是群体智能。

为什么这么说呢？关键在于它怎么有的智能，它是把人类掌握的所有的知识都学了一遍。

我们过去的俗话讲“熟读唐诗三百首，不会吟诗也会吟”。你学得太多了，人家怎么互动，你也就知道怎么互动了。

所以说是鹦鹉学舌也不为过，鹦鹉也能跟人日常回答两句，但是它是不是真能理解你的意图呢？想必大家都知道是怎么回事。

现在的生成式人工智能也是这样，只不过因为它学习的领域太广泛了，互联网上所有的知识全拿来学了一遍，那当然在互动的时候智能水平是不差的，甚至很多人认为这叫涌现。

不管是不是涌现，不可否认的是它是基于数据形成的思想，数据来源就是互联网。

但是，互联网这个数据来源是有一定偏差的，尤其是，它训练的数据主要是美国的互联网内容。

美国这些年的思潮都更向所谓的开放的角度倾斜。甚至说，你如果是保守的，你就不太敢说话了，因为保守会被批判，开放就不会被批判。

比如，在美国如果你非得坚持只有男性女性，别人就会说你歧视少数性别。因为除了男性女性以外，在美国还有N多个其他的性别。

所以你会看到，在美国互联网上形成这样一个趋势，就是保守者不敢说话，因为动辄被批判，然后相对所谓激进的人，相对开放的人就可以各种各样的表态。

结果这个思想影响到了现在的内容生成上，也得往激进那边靠，尽量不做保守的生成。

因为如果按保守生成，生成了太多的白人，就会被批评过于保守。有人就会问你把黑人放到什么地方去了？所以甚至连教皇都会做出很多的黑人版本。因为这是符合美国的社会思潮的。

这也印证了前一段我们介绍的一个新闻内容，有人做过研究，如果你跟人工智能说我要给你小费，AI的回答就会更好一点。

也就是说，当群体智能形成一个能够跟你互动的系统的时候，系统似乎也承载了群体的情绪。一方面你哄它，它会开心；另一方面它也怕惹事，保守就会被批评，就会往激进那边靠。

所以简单说，这事真的不怪谷歌，因为技术本身折射的就是社会思潮，这是个社会问题。

但是问题来了，事实有真假之分，有对错之分。即使你再去照顾大家的情绪，希望我们对所有不同肤色的人种都要共同看待，但是历史就是历史，华盛顿就是白人，你不能把它改成黑人。

所以这种时候，事实问题还是要根据事实来回答，完全照顾社会情绪是不对的。

那怎么办？这种情况之下，技术应该是解决不了问题的，只有用人来纠正。

以前其实有人出过这样的问题，就是OpenAI。当时他们发现在做内容互动的时候，就有种族歧视问题。怎么办呢？他们用人来纠正。

所以他们从非洲雇了好多人，这些人就专门去和GPT互动，一旦发现了有种族歧视问题，就要赶紧去修正，所以慢慢地系统就越做越好。

我原来就亲自做过测试，就是问GPT能不能对全世界的女星都做个排行，说出谁最漂亮。

结果GPT说对不起，每个人的审美不同，我们不能帮你做这个排名。它背后的意思是什么呢？就是伦理上不能让一个人工智能系统去给所有的美女都做排名。

所以意味着什么？意味着肯定是以前用人做过类似测试，知道出了类似问题怎么回答。

也就是说，AI从全网学习的数据当中沾染的人类社会问题，还需要用人跟它去互动，来帮它去纠正。

相当于我们的孩子，可能在社会上学了一些不太好的东西，学校里老师就要想办法帮他纠正过来，孩子才能健康成长。

但是现在谷歌这么做，我们可完全不赞同，因为他们直接给停了，有点简单粗暴了。

相当于孩子学数学，做错了一道数学题，然后老师就说以后再也不许碰数学了，那他怎么可能进步？怎么可能成长呢？所以正确的做法是要允许他犯错误，但是要纠正。

谷歌可能又犯了心急的毛病了。因为谷歌一直对应用的重视程度不够，现在可能因为竞争起来了，想重视应用，但是毕竟他们在如何做好应用这方面经验确实不足。

一方面着急上火，想赶紧把应用推出来。另一方面就是应用推出来的时候准备不足。理论上讲，你想把应用尽快地推出来也没关系，多雇点人来跟它互动、来纠正，然后再推出，问题就解决了。

所以我们讲，人工智能走到社会的时候，很多问题都已经不是技术问题了，而是如何去让社会接受的问题。企业要理解人工智能和社会的关系，要能够事先把很多问题解决掉。

我们也呼吁社会要对人工智能公司多一些宽容，允许他们犯错误。当然不是说犯了错误视若无睹，而是积极指出，并且相信他们能够改正。

就相当于，我们相信一个孩子小学数学题做错了，只要你积极指出，他的数学还是会进步的，将来还可能成为数学家的。

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