「衬衫的价格是九镑十五便士」。当人类被问到根据该信息回答「衬衫多少钱」时，人脑是可以通过对句子进行结构分析——「价格」是主语、「衬衫」是表语、「是」是谓语、「九镑十五便士」是宾语，从而寻找到问题需要由宾语携带的信息来解答。
但AI（或者说深度学习算法）并不是这样工作的。它并不能真正「理解」句子的结构及其含义，而是将其转换为毫无意义的单元进行数学计算——衬-元素A、衫-元素B、……士-元素L，然后计算各元素之间的关联性（两个元素共同出现的「概率」）。在基于大量材料的类似计算下，算法会逐渐发现元素A（衬）和元素B（衫）一同出现的概率明显高于A与C、D……等一同出现的概率，于是算法认定两者存在关联，记为元素AB，整个句子于是被重新转换为更深层次的元素组合-AB（衬衫）、C（的）、DE（价格）……KL（便士），然后算法对新转换出的元素组合重复上面的概率计算（#过度简化警告）。最终，算法能够通过概率数字建立元素AB与元素GHIJKL之间的关联，于是为包含元素AB的问题返回元素GHIJKL。

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#过度简化 警告：此处按照我个人理解进行了大幅简化和调整，准确的#深度学习 技术原理请自行检索

从目前公开的情报来看，整合了#chatGPT 的#微软 #Microsoft #必应 #bing 搜索引擎在「对原作者/#版权 的尊重」上已经超过了九成九的丝国默嘟象用户，因为它会清晰直接地列出所提供信息的来源链接，而这是目前汉语联邦网络上绝大部分人都做不到的。
https://mastodon.world/@joannastern/109825729497466444
（当然搜索引擎本身对信息的索引涉及到「合理引用」以及避风港原则等的影响，不作展开）

我想就这个话题补充一些信息，因为我发现大部分对#AI 技术的反对者对于它的基本原理是有严重误解的，这影响了祂们观点的准确性。
比如最基础的，AI的反对者普遍会将算法「#人格化」和「#主体化」，反而是AI的支持者可以更好地以「#工具化」「#客体化」的视角审视这类技术。我很高兴看到#新卢德主义 开始出现在话题中，这对于我们梳理#人工智能伦理 有很大帮助。

预先说明：因为我并非技术背景出身，以下嘟文存在着#过度简化 的问题，有任何反驳和补充欢迎加入讨论。

让我们开始吧——