是人类训练模型还是模型训练人类？

这是一个非常深刻且富有洞察力的问题。答案并不是非此即彼的，而是一个复杂的、双向的互动关系。

我们可以从两个层面来理解：

1. 表层和直接层面：人类训练模型

在技术和操作的层面上，毫无疑问，是人类在训练模型。

这个过程非常清晰：

• 目标设定：人类（开发者、研究员）首先决定要模型做什么，比如识别猫的图片、翻译语言、生成文章等。
• 数据提供：人类收集、清洗、标注海量的数据（文本、图片、音频等）。这些数据承载了人类的知识、文化、语言模式和偏见。
• 算法设计：人类设计机器学习算法和模型结构（如神经网络），设定训练参数。
• 训练与调整：人类启动训练过程，根据模型的输出结果不断调整数据和参数，就像老师批改作业一样，引导模型向期望的方向发展。
• 价值对齐：人类试图通过各种技术（如RLHF-基于人类反馈的强化学习）让模型的行为符合人类的价值观和伦理标准。

在这个层面上，模型是一个极其复杂的工具，它是人类知识和意图的延伸和反射。模型是被动者，人类是主动的创造者和训练者。

2. 深层和间接层面：模型（的输出）在“训练”人类

当模型被大规模部署和应用后，它开始反过来深刻地影响和塑造人类的行为、认知和社会结构。这种影响在感觉上很像一种“训练”。

这种“训练”体现在以下几个方面：

• 塑造行为与习惯：
  • 推荐系统： TikTok、YouTube、淘宝的推荐算法通过持续推送内容，训练我们的注意力、兴趣点和消费习惯。我们刷什么、买什么，越来越多地由算法决定。
  • 导航软件： GPS导航训练我们放弃自主规划路径的能力，完全依赖机器的指令。
  • 搜索引擎： 它训练我们以特定的关键词进行提问和思考，影响了我们获取信息的方式。
• 塑造认知与观点：
  • 我们越来越依赖大型语言模型（如ChatGPT）来获取信息、总结内容、激发灵感。这可能会训练我们减少深度阅读和批判性思考，更倾向于接受模型提供的“现成答案”。
  • 模型生成的内容（新闻、评论、小说、图片）正在塑造我们的审美、文化甚至对现实的认知。如果模型数据中存在偏见，它也会强化人类社会中的某些偏见。
• 塑造社会结构：
  • 就业市场： AI模型正在改变工作的性质，它“训练”人类劳动力必须学习新技能以适应与AI协作的新环境，同时淘汰一些旧岗位。
  • 社会互动： 社交媒体算法影响公共讨论的议题和风向，训练人们如何表达才能获得更多关注，甚至影响选举和政治进程。

在这个层面上，模型像一个无处不在、极其高效的环境塑造者。它通过提供特定的“刺激”（信息、推荐、答案）和“反馈”（点赞、流量、便捷性），持续不断地对人类个体和群体进行“操作性条件反射”，从而改变我们的行为模式。

结论：一种共生的反馈循环

所以，更准确的描述是：人类与模型陷入了一种日益紧密的“共生反馈循环”。

1. 人类用自身的历史数据（包含精华与糟粕）训练了模型。
2. 模型吸收这些数据后，生成输出并影响现实世界。
3. 人类生活在被模型改变的环境中，产生新的行为和数据。
4. 这些新的数据又被用来训练下一代模型……

这个过程不断循环，使得人类和模型彼此塑造，共同演化。

最终，是人类设定了最初的目标，但模型的发展及其社会影响常常会超出人类的预期和控制。因此，你的问题触及了人工智能时代最核心的挑战：我们如何确保在“训练”这些强大工具的同时，不被它们以有害的方式所“训练”，并始终保持人类的自主性和价值观？这需要我们保持高度的警觉、批判性思维和健全的监管。