## 问答：怎样学着训练一个AI模型？

来自日课：霍桑效应

> 读者 清水：霍桑效应是因为有人检查工作就提高工作效率的现象，这是一种心理效应导致的现象。但是有些人会因为别人在看着他工作而产生紧张，导致工作效率降低或者是分心出错。还有些人是会因为检查或者有人看着工作而产生抗拒心理，这些心理效应会不会对统计产生影响？

> 读者 周树涛：请问万老师，霍桑效应是不是只对常规工作有效呢？对于创新工作和医生这类专业性很高的工作，霍桑效应给人不信任、受管控的感觉，会不会反而有负面影响？

> 万维钢回复——

这些可能性都存在，而且也有一些实验证据。霍桑效应看似简单而直接，就是当有别人旁观的时候，人们的工作效率是否会提高，结果似乎也是符合直觉的，但是研究的结论却是相当模糊。

2014年有一篇论文 [1] ，对19项关于霍桑效应的实验研究进行了荟萃分析，其中包括各种研究情境——有医院和社区里的医生、有在校学生、有看看患者是否根据医嘱检查身体、有看看新生儿母亲是否搞母乳喂养、有学术论文的评审者是否尽心尽力审稿……可以说是职业多种多样，时间有长有短。

但是综合的结果是，没有结论。其中有一些研究干脆就报告说没有得出结论，有些研究报告了一个比较微小的效应。我们讲的《医学的随机行为》中这个拿医生被检查作为自然实验的研究，放在这一群研究里，绝对是质量最优的，因为它有最大的样本量而且有明确的结论。

可能是对于比较简单的劳动操作，在短期内，特别是员工感觉“被检查”这个事儿很新鲜的情况下，霍桑效应有最好的效果。

如果观察的时间比较长，有研究发现 [2]，研究者对医护人员观察了10到15次之后，医护人员尽心尽力的水平就回归到了跟平时一样；教室里监视教师的摄像头安装了仅仅一天之后，教师们的行为就回归了正常。

而且的确至少有一项研究发现了霍桑效应的反作用 [3]。2008年，哈佛大学人类学家对14名负责装配电话交换设备的员工进行观察，发现有观察的情况下工作效率不但没提高，反而下降了。研究人员考察发现原因是工人怀疑生产效率提高会让公司降本增效、甚至解雇工人，所以故意降低效率。

还有一个考虑是工人中会有一些小团体，这些小团体有自己的行为准则和执行手段，他们不受监督者的影响。

至于说是否从事复杂脑力劳动就没有霍桑效应，现在不知道。有一种可能是你会把观察者视为打扰，但也有一种可能性是观察者会让你集中注意力、减少拖延。我们知道蒂姆·费里斯就曾经专门雇人在旁边看他工作，就是为了避免自己分心。

所以现在只能说霍桑效应在某些场景下存在 —— 但是具体是哪些场景、能存在多长时间，都很难说。我们只能说人不是机器，人对各种外界变化都有一定的适应能力，正所谓“我预判了你的预判”。

我小学经历的那种卫生检查其实并不完全是霍桑效应，因为检查是有硬指标的，你不达标就不合格；霍桑效应则*仅仅是*有人在旁边看，观察者对受试者没有任何硬性要求，你做好了我也不会奖励你，效率低我也不会惩罚你。霍桑效应是个心理学效应，不是经济学效应。

不论如何，霍桑效应即便有效，也是一个很细微的效应，不能说是提高工作效率的王道。

来自日课：医生的三门功夫（完）

> 读者 国良：找多个医生，有可能得出不同的结论。所以在一些重大疾病的时候应该听听多位医生的意见，然后综合做判断。所以如果需要到医院，除这些原则外还要尽量多跑几家。是不是这个结论也成立呢？

> 万维钢回复——

《医学的随机行为》这本书中大规模的统计表明，医生跟医生的水平差距真的不是很大。但是你要说有个疑难杂症，那当然有些特别厉害的医生水平就是比普通医生高出一截，但是因为这样的医生人数少，他们被埋没在了大样本的统计数据之中，所以没有展现效应。

医生是有声望的。但是医疗体系不像职业篮球联赛那样公布每一个球员的各项数据，所以声望只不过是人们的一个感性印象，搞不好其中很大成分是光环效应。再考虑到高水平医生更可能接诊高难度病例，这个效应很难统计。

但是，男医生和女医生、年长医生和年轻医生的水平相差不大，以及名校毕业生完全没有优势这些事实告诉我们，医生之间的差距应该不是很大，至少没有系统性的、绝对的差距。

当然在中国，因为医院是分级别的，我们可以预计三甲医院的水平就是比一般医院高，美国的结论就不一定成立了。

那你说同为三甲医院，我是否还有必要货比三家呢？是的。这其实是一个数学题。

假设这里有一个疑难杂症，很难正确诊断，以至于高水平医生能正确诊断的概率也只有60%。甲乙丙三位医生的误诊率都是40%，在这个意义上他们的水平是一样的。但是如果你同时征求他们三个的意见，他们三个都判断错误的概率就只有 0.4^3 = 6.4%，你有93.6%的可能性得到正确结果。

所以哪怕医生水平都一样，也应该多征求几个意见。正所谓三个臭皮匠，顶个诸葛亮。但征求意见之后你还得设法让这些医生能交流意见，达成一致才好，否则你也不知道谁说的对……但是交流谈何容易？一个医生每天面对那么多病人哪有时间为一个普通病人会诊？非常难。哪怕现在是互联网和AI的时代，这个问题也没有很好的解决方案。

对患者来说，认知上最简单的办法就是找到那些确实就是诸葛亮的医生……医疗系统应该想办法让他们脱颖而出，发挥更大的作用。

来自日课：算力就是王道

> 读者 s a m m i：万老师您好，我是名认知科学的研究生，能请您分享下如何自己学着训练一个AI模型吗？

> 万维钢回复——

自己训练一个AI模型是非常可行的，而且有很多人都在这么干了。我们专栏前面讲「调用力」的时候就说过，爱尔兰的一个女高中生，用一台笔记本电脑就训练成了AI并且用于宫颈癌筛查，而且取得了应用价值。我们第二季讲布鲁萨德的《人工不智能》那本书的时候，曾经说过一个手把手教的AI实战案例，用机器学习预测泰坦尼克号轮船上旅客的存活情况 [4]。

关键就在于现在已经有很多现成的工具供你使用。而且我们个人要的不是GPT那样的大语言模型，那种如果是要用也应该把现成的模型拿过来，用本地数据微调，而不是重新发明轮子。我们要训练的是「专用AI」，也就是针对一个特定的问题、特定的数据的模型。

我能想到的一个适合业余选手的快速学习攻略差不多是这样的 ——

第一，你需要对「机器学习（Machine Learning）」的基本原理有个大致的了解。

从头开始读教科书就太慢了，而且不容易抓住重点。最好的办法是看网上的视频课程。吴恩达的Coursera网站有好几门机器学习课，其中至少有两个是完全入门级的，而且是免费的：

* 斯坦福大学的机器学习课： https://www.coursera.org/specializations/machine-learning-introduction

* 人人学AI：https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

第二，你需要上手完成一个小项目。

前面说的那些课程中已经提供了项目，我估计数据和代码都是现成的。或者你也可以上网找一个现成项目，就像前面说的那个泰坦尼克旅客名单项目一样。

这一步纯粹是为了练习和找感觉。哪怕你纯粹是照着人家的步骤一步步操作出来的，当你亲手训练成功了一个AI，看着它输出了正确结果的时候，那种欣喜也比打游戏什么的高级多了。

在这个过程中你会体会到一些细节。比如说数据的结构和格式。怎样把一组数据整理成容易喂给AI的格式？你得有这个意识才行。

第三，也是最大的难点，是你需要取得数据。你想做的项目可能没有现成的数据。就算有数据，也往往是非格式化的，不能直接喂给AI。为此你必须对数据进行一些预处理，这会花很多工夫。

第四步就是正式的训练。好消息是Google、亚马逊和微软现在都提供标准化的云计算AI训练服务，各种工具都是现成的，基本上上传数据就能开练。Meta还提供了开源的程序包。

当然这其中的每一步都有很多细节需要到现场才能搞清楚，必须多搜索、多问。但是那些问题往往都有现成的答案，因为你不是一个人在战斗，你是加入了一个社区：世界上有很多很多人都在做这件事。

而这也说明了一定的英语能力和一定的编程基础的重要性。你不需要精通，达到能用的水平没有很高的门槛，但是无数的聪明人恰恰就被这两个简单的门槛挡在了门外。

> 读者 你先走：在算法、算力、数据三者之中，到底哪一个更容易成为短板。假设算法差不多，A 国算力强，但数据保护比较严；而 B 国算力相对不足，但数据比较易得，那谁更容易在 AI 竞赛中领先？

> 万维钢回复——

目前来说，算力是最容易弥补的短板。英伟达最新的GPU买不到的话，买到差一点的也能用，而且还可以租用云服务，这是花钱就能解决的问题。

算法方面，一般的应用没有问题，大量开源的资源；但是对于像GPT-4这样的顶尖应用，其中有很多细节没有公开，是追随者难以模仿的。决定算法强弱的根本是人才，尤其是顶尖人才都在哪里。

数据的一个问题是对于很多应用，一国的数据难以被迁移到另一国用，所以数据多不见得是优势。另一个问题是如果数据虽然多，但是设置各种壁垒，这家的不让那家用，尤其公共数据都被保密，那就更不行。

![图片](https://piccdn2.umiwi.com/uploader/image/ddarticle/2023090221/1818554708286011128/090221.jpeg)

注释

[1] McCambridge J, Witton J, Elbourne DR. Systematic review of the Hawthorne effect: new concepts are needed to study research participation effects. J Clin Epidemiol. 2014 Mar;67(3):267-77. doi: 10.1016/j.jclinepi.2013.08.015. Epub 2013 Nov 22. PMID: 24275499; PMCID: PMC3969247.\

[2] https://blogs.worldbank.org/impactevaluations/quantifying-hawthorne-effect

[3] https://www.simplypsychology.org/hawthorne-effect.html

[4] 《人工不智能》2：教你写一个人工智能程序
