“大腦解碼技術”實驗成功,大模型越來越瘋狂了

                • ZAKER財經
                • 2023-05-26 12:07:36

                文 | 雷科技 Ieitech

                「AI」復述了我腦海里想象的一句話,并將它寫在了電腦屏幕上。

                (圖源:University Of California)

                這不是科幻電影,是一場真實的實驗。


                (資料圖片僅供參考)

                近期,德克薩斯大學奧斯汀分校的神經科學家們展開了一場「AI」實驗,利用人工智能聊天機器人 ChatGPT,將大腦活動轉化為文字信息。

                參與實驗的志愿者,在進行長達 20 小時的「訓練」后,成功被「AI」識別出正在進行的活動。按照實驗計劃,這項技術不僅可以識別到參與對象當下的活動,還能預測他的想法和行動。

                盡管這項技術擁有了突破性的進展,對人們了解大腦活動有更深入的貢獻,但也不免引來更大的爭議。「大腦解碼技術」可能會用于幫助病患,也同樣可以用于違法犯罪。

                現階段,「AI」的每一次進步,都令人感到無比的擔心。

                瘋狂的「大腦解碼技術」

                首先,「大腦解碼技術」并沒有我們想象中那樣容易實現。

                在這場「特殊」的實驗中,神經科學家亞歷山大 · 胡特博士找來了三名志愿者。在「AI」正式介入之前,他們需要做的是接受 fMRI 掃描。

                fMRI 掃描,實際上就是功能磁共振成像技術,這是一項非常成熟的腦功能的非介入技術。fMRI 掃描能對特定的大腦活動的皮層區域進行準確、可靠的定位,它最大的優點在于反饋及時,即便是幾秒內產生的思維活動,也能被精準捕捉。

                目前來說,fMRI 通常用在腦腫瘤、帕金森和癲癇患者身上。

                三名志愿者在接受 fMRI 的同時收聽播客節目,他們可以自由地回想播客提到的故事,或者自由想象一個全新的故事。在最后,ChatGPT 將分析他們通過 fMRI 掃描后得出的結論,再轉化為文字內容。

                在第一輪測試中,「AI」幾乎無法識別到他們想象的故事,甚至無法對這些內容做出正確的分析。為了增加「訓練」內容,亞歷山大 · 胡特博士要求向志愿者輸入更多「特定詞語」,以幫助「AI」識別。

                其實原理也很簡單,例如音頻中播放「吃飯」這個詞語時,你的大腦皮層釋放了特定的信號,「AI」即可記錄下這個變化,重復多次,「AI」便可以完全認識這個大腦活動背后所代表的詞語。

                在「訓練」20 個小時后,其中一名志愿者 Huth 終于通過了測試。ChatGPT 描述了 Huth 聽到的博客節目內容,那是來自經典童話《綠野仙蹤》的其中一小節,包括故事情節、場景和人物動作,「AI」都準確地描繪了出來。

                這是否印證「AI」已經能夠入侵我們的大腦了呢?很抱歉,并不能。

                另外兩名志愿者沒有成功被「AI」分析的核心原因在于,他們并不能在腦海中描繪人物、故事或內容。換而言之,假如你拒絕接受「AI」分析你的大腦,那么它是沒辦法強行「入侵」你的大腦的。

                同時,ChatGPT 也并不難做到完全復述志愿者想要表達的內容,例如 " 我沒有駕照 ",會被「AI」復述為 " 他甚至還沒有開始學開車 "。盡管大體上意思一致,但不同的描述方式,往往容易引起大眾的曲解。

                但往好的方面想,「大腦解碼術」或許是某些群體的救星。

                「AI」,情緒宣泄的出口

                「大腦解碼術」實驗的意義是幫助病患重獲溝通交流的能力。

                事實上,人工智能的深度神經網絡幫助專家了解大腦是如何連接、如何運作的,而人類大腦的復雜程度難以琢磨,即便是被確診為同一病癥的病患,其具體病因也有細微的差別。

                目前,「AI」被腦神經學科、精神學科列入最值得深入研究的新科學技術之一,專家們嘗試通過構建人工智能與人類大腦之間的溝通橋梁,探尋帕金森、阿爾茨海默、精神分裂等病癥的成因。

                可以說,「大腦解碼術」,幫助這些病人獲得一線生機。

                在去年 11 月,一支來自日本大阪大學的神經學科團隊對非語言、腦癱患者展開了一場「AI」實驗。與前面提到的「大腦解碼術」不同,這場實驗以圖像為主。

                (圖源:MailOnline)

                參與這項研究的共有四名志愿者,他們在觀看 10000 張圖片后,通過 fMRI 對大腦進行掃描。「AI」開始將圖像生成為類似于電視靜態噪聲的圖像,再從海量圖庫中找到合適的素材,最后輸出圖像。

                實驗結果顯示,四名志愿者在接受「訓練」后,「AI」識圖的成功率為 80%。

                在人工智能語言模型出現在人們的視線之前,腦神經科學家們都開始嘗試將「AI」與大腦掃描儀相結合,制造一種更方便的「大腦解碼術」。在新技術的配合下,專家們不但能觀察到病患的腦部活動,還能看到他們真實的想法、真實的需求。

                當然,現階段的「AI」還沒有辦法徹底改變這一現狀,考慮到每個人的情況不同,光是簡單的「詞語訓練」都需要長達數十個小時才能有一定的效果。同樣地,「AI」也并不能幫助到每一位病患,前面我們提到過,假如受訓者本身沒有向「AI」提供任何內容,那么也是無法形成語言、圖像的。

                只能說,想要「AI」幫助病患重新「開口講話」,還需要更多的努力。

                大腦被看穿,并非完全是好事

                「AI」作為一項輔助工具,在被廣泛應用于各個行業之前,已經在「違法犯罪」的道路上越走越遠。

                早些時候,「AI 語音」詐騙沖上熱搜,成為互聯網熱議話題。短短幾分鐘的音頻,不凡分子就能從中「訓練」出與本人極度相似的「AI 語音」,從而進行詐騙、勒索等犯罪活動。

                或許有人認為,光靠一段聲音就能實施詐騙,還是人們的防范意識不夠強。但實際上,除了「AI 語音」之外,「AI 換臉」工具也已經足夠成熟。在這套「組合拳」之下,詐騙成功幾率大大提升。

                不僅是違法犯罪,即便是道德層面,「AI」技術也早已被徹底玩壞。

                上月初,一名網絡女主播在社交平臺發布長文,痛斥不法分子「AI 換臉」詐騙。這些罪犯將「AI 換臉」后的她,發布在各種社交平臺,以會員訂閱的名號騙取粉絲的錢財。

                如此看來,「AI」并沒有想象中安全。

                現階段的「大腦解碼術」,雖然不能說是很輕易地就「讀取」了我們的想法,但這項技術已經獲得了突破性的進展,假以時日,或許不再需要長達數十小時的「訓練」,就能監測、預測我們的想法和行動。這確實是值得關注的部分。

                除了有被「監視」風險之外,不得不關注的還有「腦機接口」。在多個團隊的「大腦解碼術」實驗中,他們均提到了通過「腦機」來提升「AI」識別能力,相對來說,「腦機」能對人腦神經進行干預,風險不言而喻。

                不過,好消息是,「大腦解碼術」仍有非常高的門檻,并非普通群眾能夠接觸到,其被濫用的風險還是會比一般的「AI 詐騙」要低。

                不想大腦被「解碼」,該怎么辦?

                我們的大腦這么輕而易舉就被「攻破」,豈不是很危險?

                事情倒也沒有這么嚴峻。

                假如真的有人強行將你擄走,強制「讀取」你的大腦,那么你只需做到「拒不配合」就行了。

                舉個例子,當「AI」對你進行「訓練」時,不給出任何反應,腦子完全放空或者思考其他問題,那么「AI」采集的數據就不正確,自然無法「讀取」你的大腦。當然,隨著科技的進步,這部分難題一定會是專家們努力要解決的,畢竟很多腦損傷的病患,最大的問題就是無法正常接受「訓練」。

                不過,無論是出于法律責任還是道德倫理,「大腦解碼術」想要像科幻電影那樣支配人類,其實還是比較困難的。現階段來說,這項技術還是基于為醫療事業提供輔助,同時反哺人工智能神經網絡發展。

                最好的情況是,在「AI」變得更加強大之前,有完善的法律保護我們的隱私,或者說,我們的大腦。

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