1.7????????知識分子The Intellectual

圖源：Freepik

撰文| 蘇惟楚

翻譯丨李璐

去年12月5日， Felix Hill ，一位在Google DeepMind 工作了9年的天才科學家自殺離開。

他去世的一個月后，其生前寫作的兩篇文章引發了更大范圍的關注。這兩篇文章清晰地描述了他工作和生活中的戰斗。一位技術理想主義者被裹挾在現實世界的資本、金錢、社交中，疾病也令他一再受挫。[1][2]

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41歲的Felix Hill出生在英國。他生前曾回憶，父親和母親讓他“能夠做所有美好的事情”，也因此，他生命的前37年都非常幸福。

Felix Hill自小展現出對數學和計算機科學的興趣。2002年，他在牛津大學讀本科，專業是數學，對他來說，在這里的學習是一種將智力推向極限的感覺。后來，他進入劍橋，專注于自然語言處理的研究，拿到了博士學位。2016年，畢業后，他進入了DeepMind，一家由Google支持的人工智能研究公司，這是他夢寐以求的職業。在這里，他可以和自己的科學偶像一起做研究，并分享給全世界的人。

在DeepMind，他逐步成為一名核心科學家，參與多個重要項目，領導了SuperGLUE項目的開發，這一項目徹底改變了自然語言理解的基準測試方式。他的學術研究成果頗豐，在Google Scholar 上，參與創作以及有貢獻的論文共85篇，總引用量19703次。

但Felix Hill并不喜歡總聊人工智能，他喜歡聊足球或者80年代的音樂。然而，過去兩年，人工智能成為高頻詞匯，在私人社交場合，人們不斷把他圍住，其中有銀行家、律師、醫生，盡管很多人的工作并不會直接使用大語言模型，但大家總想聽聽這位科學家對ChatGPT的看法——這讓他感覺“無處可逃”。

在人工智能領域之外，這位科學家曾展現出極為豐富的一面。他會四種語言，英、法、葡萄牙、西班牙語。讀書時，Felix Hill曾經利用假期去旅行。他來過中國，“找到一份教青春期早期男孩英語臟話的工作”。他在波蘭給青少年翻譯嘻哈音樂，還在南美旅游了9個月，去過玻利維亞的銀礦、參觀過厄瓜多爾的監獄，把錢花了個精光。在進入DeepMind之前，他還做過數學教師。

他分享過自己最喜歡的兩本小說，《柏林諜影》（冷戰間諜小說）和《午夜的孩子》（以印度為背景，講述一個家族與個人的遭遇，涉及印巴分治前后的政治動亂、社會變革、宗教糾紛等重大歷史事件）。2009年，26歲的Felix Hill在印度經歷了三個月的瑜伽和冥想訓練。就在此前兩年，他經歷了人生第一次特別嚴重的焦慮和抑郁，但周圍友善的同事、朋友和父母給予了極大支持，Felix Hill在那一次戰斗中勝利了，他學會了管理抑郁癥，這個疾病成了他“生活中很小的一部分”。

Felix Hill回憶，大部分時間里，他幾乎都是一個非常快樂的人，除了偶爾的抑郁發作。盡管母親后來得了阿爾茨海默癥，他有時會為對方的病情感到崩潰，但更多時候，他依然快樂。然而，2019年，Felix Hill的飲酒問題逐漸顯現，有時會對朋友的親人表現出刻薄和攻擊性的一面，但事后他對此感到無比抱歉和羞愧。

他的全面崩潰始于2023年，那一年4月，母親在與阿爾茨海默病的長期斗爭中離世。因為急性精神病發作，Felix Hill住進了精神病院。

2024年8月，他寫作《關于心理健康、迷幻藥與生命》一文（注：有過相似經歷和創傷的人謹慎閱讀），他回憶，過去的一年并不好受。Felix Hill除了在家就是在醫院，一直躺在床上。他還失去了科研網絡和聲譽，失去了婚姻，他無法回復朋友的信息，也無法與他們見面。母親去世后，他原本希望幫助父親進入生活的新階段，但下一刻，父親卻成為了他的全職照顧者。

在這篇文章中，這位科學家真摯地敞開自己，描述自己大腦經歷的風暴、不同治療方式的體驗，他誠摯地感激了支持和幫助過自己的人。他希望人們“用判斷力分享這篇故事，以幫助人們在了解精神疾病、自殺和減少污名化等方面產生積極作用，通過研究來戰勝這些疾病。”

他的真摯一如兩個月后寫作的另一篇文章，關于人工智能的工作與壓力。兩個月前寫抑郁癥經歷時，他描寫過工作的片段：

“不要被埃里克·施密特（前谷歌CEO）的信條迷惑，他認為強制每周5天在辦公室工作，犧牲家庭等，可能會使組織取得更多成就。沒有實證證據支持這一點……我們中的許多人幾乎都是在頭腦中工作，但工作時間過長會扼殺創造力、生產力，最終扼殺成就。”

盡管如此，那時他說自己的職業生涯和做研究都是無與倫比的快樂，自己經歷的一切并不是因為感到來自職業責任的壓力。

兩個月后，在《2000億權重的責任》這篇文章里，他提到了自己在這個領域中的掙扎和思考。我們接下來會分享這篇文章，其中提到：

AI研究不再是純粹的技術研究，而是直接關系到其所在公司能否從激烈競爭中存活下來，像是參與一場戰爭，AI研究人員既需要沖鋒陷陣，還需要為戰爭結果負責。

LLM（大語言模型）的規模、簡單性和有效性使做出相關的“科學研究”變得困難，“除了規模之外，幾乎不需要任何創新”，只需要資金投入。這讓“科學家”的角色顯得微不足道。

行業的高流動率，讓技術團隊的盟友隨時可能變為“敵人”，不再有可靠的信任關系。

在去年10月8日的社交平臺，Felix Hill分享了自己的這篇文章，并提問：你從事人工智能工作嗎？您是否發現現在的壓力比以往任何時候都大？

同一天，更多的人們在為約翰·霍普菲爾德（John J. Hopfield）和杰弗里·辛頓（Geoffrey E. Hinton）歡呼，他們因“使用物理學訓練人工智能神經網絡”獲得了諾貝爾物理學獎。

一些從業者看到并回復了Felix Hill，有人表示自己正在其中掙扎，也在體味同樣的經歷。也有人說，人們應該看到，人工智能背后，是一個一個有血有肉感情豐滿的人類。

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一位斯坦福副教授曾向Felix Hill提議，“來學術界加入我們吧！這里仍然是與世界公開分享基礎科學的絕佳場所。”

Felix Hill回復他，“我希望有一天能從事學術工作，等我目前的研究項目自然結束”。

兩個月后，Felix Hill離開了這個世界，他的戰斗停息了。

以下是Felix Hill 的文章：

2000億權重的責任 現代AI工作中的壓力

過去兩年里，人工智能領域發生了不可逆轉的變化。

ChatGPT的月活躍用戶近2億。2024年5月，Gemini（Google開發的生成式人工智能聊天機器人）的訪問量近3.2億次。人工智能愛好者現在可以使用人工智能微波爐、人工智能牙刷，甚至還有人工智能足球。

然而，對于很多從事人工智能工作的人來說，這種大眾興趣的激增是福也是禍。當然，工資上漲了，股票價格和公司市值也隨之攀升。但是這種變化也帶來了一系列獨特的壓力。

這篇博客探討的正是現代人工智能工作中的壓力。它主要面向那些從事人工智能工作的人（據保守估計，當前全球約87%的人都在從事與人工智能有關的工作），尤其是那些從事人工智能研究的人。

最重要的是，我希望通過討論什么使得人工智能研究變得有壓力，讓有幸在這一領域工作的我們生活得更快樂。盡管當下一片混亂，但從事與人工智能有關的工作仍然是美妙且充實的，這是一個有潛力解決科學、哲學乃至人類自身很多重大問題的職業。

無處可逃

幾個月前，我參加了一位朋友的40歲生日聚會。我們是很好的朋友，我認識其中大部分客人，有些甚至非常熟悉。但并不認識所有人。

在那些我不太熟悉的人中，我注意到了一個奇怪的現象。

盡管我當時身體不太舒服（這點之后再詳談），顯然也不太愿意和別人交流，但還是有一小群人向我蜂擁而至。僅僅因為他們都知道我在DeepMind工作，所以想和我聊聊。

他們聊的并不是足球或80年代音樂這類輕松的話題。這些人想聊的是我極力避免去想的事情：人工智能。雖然這么多人對我的工作產生興趣這一點讓我受寵若驚，但這也提醒了我過去兩年發生了多大的變化。銀行家、律師、醫生和管理顧問都想聽聽我對ChatGPT的看法，盡管他們中很少有人能在工作中直接使用這些大語言模型（LLM），但他們堅信，人工智能領域正發生一些他們應該了解的事情。

作為一名研究人員，我相信你也能理解這種在社交場合無法脫身的感覺。

但事情變得更糟了。即使在自己家里，我都不再有安全感。

我早就不看新聞了，以免引發焦慮。但即使是我在看足球、VH1、蒙塔巴諾探長（Inspector Montalbano），或是由埃萊娜·費蘭特（Elena Ferrante）的《那不勒斯四部曲》改編的優質影視作品時，廣告中也充斥著與人工智能有關的內容。

每當這個時候我都想收拾行李，跨越大陸，加入一個與世隔絕的教派。但我毫不懷疑，現在連內觀禪修（Vipassana）都可能在某種程度上被人工智能滲透了。

隱性競爭

事實上，幾大公司好像在競相開發最大、最好的大型語言模型，這本身就是一種巨大的壓力，無論你為誰工作。

目前從事人工智能研究就像加入了一場戰爭。眾所周知，參戰會產生嚴重的后果，包括心理問題、離婚以及自殺。

當然，這并不是認為人工智能研究等同于“真實戰爭”中的身體對抗。但據我所知，這種類比是真實的，盡管有些牽強。

底線工作

通常情況下，工業界的研究人員并不習慣他們的工作對雇主的盈虧產生直接和即時的影響。

當然，很多研究人員都希望有機會可以產生這樣的影響。只是以前這種情況十年一遇。

多數情況下，當下對LLM（大語言模型）的基礎研究結果只能對模型性能產生微小且可能短期的擾動。然而，由于公眾估值與LLM的性能有千絲萬縷的聯系，這些波動反過來又導致股價出現數十億美元波動。

這種波動無疑會給人工智能從業人員造成非常大的壓力，但在2022年之前，研究人員在研究生院、博士后期間，甚至在工作中，都沒有對這種波動做好準備。

錢、錢、錢

大多數人工智能研究人員，尤其是我們這些超過一定年齡的人，并不是為了賺錢才從事研究的。做自己熱愛的工作還能賺大錢，這聽起來像是靈丹妙藥，但也會引發強烈的焦慮。特別是當導致你收入增長的外部因素不在你的控制范圍內，這種影響會讓你對自己工作的熱愛大打折扣。

無論人工智能是否與此有關，有大量證據表明，突然積累的財富會導致各種問題；只需看看那些經過多年努力終于成名的演員或歌手就知道了。成癮、關系的破裂、友誼的瓦解，甚至自殺，這些癥狀我都有所感知。

科學家的缺失

LLMs（大語言模型）的規模、簡便性和有效性使我們很難進行相關的“科學”研究，即立即改進LLMs的研究。

一些LLM研究人員已經開始接受理查德·薩頓（Rich Sutton）《苦澀教訓》一文的觀點了：除了規模之外，幾乎不需要任何創新。

而且，即使理論上是有可能進行實質性創新的（這是肯定的），但實現創新通常需要在不同條件下反復訓練規模最大的LLMs。即使是最大的公司也無力負擔。對于一個“普通”的研究科學家來說，這更讓人感到難以承受。

對于習慣在小團隊（5-10人）中工作的工業科學家來說，這些條件已經很難了。更何況是那些處在學術界的博士生、博士后和在AI/CS/ML（人工智能/計算機科學/機器學習專業）工作的教職員工，他們面臨的情況肯定更加嚴峻。

發表論文

雖然學術界人士可以（也應該）繼續發表從LLMs實驗中獲得的見解，但對于工業界的科學家來說，發表的問題就不那么明確了。

長期以來，發表論文一直是科學進程中的固有組成結構，也一直是人工智能研究的核心原則。發表論文是我們職業生涯的關鍵部分 —— 和我交談過的大多數人工智能研究人員，尤其是研究科學家，都同意我的這一觀點。

但至少在工業界，發表論文是否是一個人研究的可行成果，這個問題在過去兩年變得越來越不確定。能夠提升LLM水平的小技巧等同于LLM大戰中潛在的關鍵武器，公開這些秘密是否對資助研究的機構有益，始終是一個微妙的問題。

這一切都意味著研究人員經常對自己想法的未來一無所知，至少在我看來，這會造成巨大的壓力。

創業

當然，擺脫這些擔憂的的一個可行途徑是提出科學愿景，籌集一些資金，成立一家初創公司。事實上，當前人工智能創業公司（無論規模大小）的激增表明，有許多科學家已經選擇了這條路。

但成為創始人并不是逃避壓力的萬全之策。事實上，這是一條眾所周知的充滿壓力的路；即使在當下投資者熱情高漲的情況下，許多資金充足的人工智能創業公司也失敗了。

根據我的經驗，成為創始人是一段特別孤獨的旅程。毫無疑問，對于雄心勃勃的科學家來說，這是一個可行的選擇，但它不可能讓科學研究變得輕松，也不可能減輕壓力。

為什么我選擇博客來傾訴壓力？

過去兩年，是人工智能領域充斥著混亂與瘋狂的兩年，也是我人生尤為動蕩的兩年。

2023年4月，我的母親在經歷了與阿爾茨海默病的長期斗爭后離世。當時我因急性精神病發作住進了精神病院，壓力可能是一個重要的因素。在接下來的12個月里，理論上我在康復，但實際上，我還是處于極度焦慮和自殺性抑郁的狀態。

在此期間，我感到非常幸運，因為我的雇主理解我的處境（以及我對公司的價值），并提供了持續的治療和精神支持。

在又經歷了6個月危及生命的抑郁之后，我開始感覺好多了，最近我感覺可以寫下我的經歷。我領悟到，壓力和焦慮相輔相成；事實上，它們可能殊途同歸。當然，和任何適應性特征一樣，焦慮也有好處（例如在工作方面），但當焦慮變成惡性時，后果可能會非常嚴重。

正是在反思過去兩年人工智能領域的變化時，我試著重新學習如何成為一名人工智能研究人員，這也啟發我在這篇文章中分享見解。當然，分享這些見解并不能解決所有的問題，但最在黑暗的時刻，給我希望的少數事情之一就是我知道，我并不孤單。如果你現在正在經受苦痛，請相信我——你并不孤單。

社交焦慮

我已經討論了很多壓力或焦慮的催化劑，而這些壓力或焦慮可能困擾著當前從事人工智能的研究人員。但還有一種形式的壓力我沒有提到，因為我很幸運，未曾經歷。相反，我是在與朋友和同事的親密交談中獲知的。

那種壓力就是社交焦慮。

據朋友們說，對于有社交焦慮的人來說，他們面對群體交往通常會遇到困難。在現代人工智能世界中，這是很艱難的，因為其中的大型項目團隊和大規模（通常是跨洲）合作必不可少。當前行業的高流動率只會讓事情變得更糟，因為成熟的團隊（通常起到社交“安全網”的作用）可能在一夜間被摧毀。人員流動還會導致信任危機，因為以前可靠的盟友會離開，加入“敵對”的研究團隊。

好消息是，正如迄今為止我討論的所有焦慮或壓力一樣，社交焦慮是可以克服的。可以從培養支持網絡開始，比如家人和“非人工智能”朋友。但關鍵的第二步是，我們所有從事人工智能工作的人都要開啟并持續進行有關壓力的坦誠對話。

所以，請在評論中分享你的經歷，看看我們是否能夠讓人工智能研究不止成為一個充滿活力和智力挑戰的領域，同時還能成為一個富有同情心和善意的領域。

參考文獻：

1.https://medium.com/@felixhill/200bn-weights-of-responsibility-da85a44a2c5e

2.https://docs.google.com/document/d/1-jBoSEVlryiX1IaSzV4vKuihDfm_LgXUznvSpl1T1kg/edit?pli=1&tab=t.0