FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

拜登会见科技公司CEO 并亲自使用了ChatGPT

个人工智能会议，会见了包括谷歌、微软和OpenAI在内的顶级人工智能（AI）公司的首席执行官（CEO），讨论了人工智能技术所带来的风险和相应的防护措施。　　一位白宫官员透露，拜登“顺便”参加了会议，他还使用了ChatGPT。“拜登已经全面了解了ChatGPT，并亲自进行了试验。” 　　今年，生成式人工智能已经成为一个热词，ChatGPT等应用程序吸引了公众的眼球，相关企业纷纷推出了类似的产品，数以千万计的用户已经开始使用这些产品。　　但由此引发的风险不容忽视，人们越来越担心，这些技术可能会侵犯隐私、导致大规模失业、诈骗和传播错误信息等。　　据悉，会议进行了两个小时，与会者包括谷歌CEO桑达尔·皮查伊、微软CEO萨蒂亚·纳德拉、OpenAI的CEO山姆·奥特曼和Anthropic的联合创始人达里奥·阿莫代，以及副总统哈里斯和一众政府要员，包括白宫办公厅主任杰弗里·齐恩茨、商务部长雷蒙多、国家安全事务助理杰克·沙利文、白宫科学和技术政策办公室主任阿拉蒂·普拉布哈卡，以及国家经济委员会主席莱尔·布雷纳德。　　企业有责任确保产品的安全　　哈里斯在一份声明中表示，人工智能技术有可能改善生活，但也可能会带来安全、隐私和公民权利方面的担忧。她告诉这些科技公司的高管，他们有“法律责任”确保其人工智能产品的安全，政府对人工智能方面的立法持开放态度。　　在白宫人工智能会议结束后，山姆·奥特曼表示，各公司在人工智能需要发生的事情（指安全监管等问题）上意见一致，我支持推进新的人工智能监管规定，支持新的立法。　　白宫新闻秘书让-皮埃尔表示，这次会谈是“诚实”和“坦率”的。“我们有四位首席执行官在这里与副总统和总统会面，这表明我们对此有多重视。” 　　让-皮埃尔补充道，人工智能公司必须提高透明度，包括让公众评估和衡量其产品的能力，这对于确保人工智能系统的安全和信心至关重要。　　在会议之前，白宫宣布，美国国家科学基金会计划花费1.4亿美元建立专门用于人工智能的新研究中心。政府还承诺为政府机构发布指导方针草案，以确保对人工智能的使用能够保障“美国人民的权利和安全”。几家人工智能公司已经同意在8月的一次网络安全会议上提供他们的产品供审查。　　美国政府并不是唯一寻求塑造人工智能发展的国家。欧盟官员预计，最早将于今年敲定人工智能立法，这可能对全球人工智能公司产生重大影响。　　周四稍早，英国竞争与市场管理局（CMA）确认，该部门正在对人工智能市场展开评审，其中也包括大语言模型、生成式人工智能在内的基础模型。

金融界2023-05-05

OpenAI在2022年的亏损翻番至5.4亿美元开发和人工成本高昂

　　据三位了解OpenAI财务状况的人士透露，该公司去年开发了ChatGPT，并从谷歌招聘了关键员工，致使亏损大约翻了一番，达到5.4亿美元左右。这一此前未公布的数字反映出，在该公司开始出售聊天机器人的使用权限之前，其机器学习模型的训练成本高昂。　　尽管在OpenAI于2月推出付费版聊天机器人后，公司收入有所增长，但随着越来越多的客户使用其人工智能技术，以及该公司对该软件未来版本进行培训，这些成本可能会继续上升。OpenAI首席执行官Sam Altman私下暗示，公司可能会在未来几年筹集至多1000亿美元资金，以进一步开发人工智能的能力。

金融界2023-05-05

重磅！白宫投资1.4亿美元创建7个人工智能研究中心，降低安全风险

habet、Anthropic、微软和OpenAI的高管会面之前，白宫宣布将投资1.4亿美元创建7个人工智能研究中心，并发布了新的人工智能指导方针。投资人工智能领域是拜登政府的目标之一。随着人工智能技术的迅速发展，美国政府降低与该技术相关的安全风险，并让开拓性的公司认识到，它们可以帮助在早期减少危害。OpenAI是广泛使用的人工智能工具ChatGPT的创造者，该工具得到了微软的投资。Anthropic则是另一家领先的人工智能初创公司。随着人工智能变得越来越普遍，白宫周四(5月4日)承诺将发布供政府机构使用的指导方针。预计人工智能开发商也将同意在即将于8月举行的DEF CON网络安全会议上对其产品进行审查。拟议的研究中心的资金将来自美国国家科学基金会，这将使美国全国人工智能研究机构的总数达到25个。人工智能已经开始扰乱人们的日常生活，大量虚假图像、视频和机器人撰写的文字引发了从国家安全到虚假信息等一系列担忧。美国政治也感受到了这种影响，上周共和党人发布了一段人工智能生成的视频，以回应拜登总统的连任竞选。拜登本人曾表示，人工智能是否危险“还有待观察”，并在上个月补充说，“可能是”。“在我看来，科技公司有责任确保它们的产品在上市之前是安全的，”拜登在4月份与他的科学技术顾问委员会(Council of Advisors on Science and Technology)开会前表示。白宫已将解决人工智能问题列为优先事项。去年美国政府发布了一份“人工智能权利法案蓝图”，后来又概述了国家人工智能研究资源的创建。今年2月，拜登签署了一项行政命令，旨在从一开始就防止对这些技术的偏见和歧视。

Sue2023-05-05

汤姆猫：公司国内外团队已推进人工智能交互产品研发工作

容玩法与交互体验的创新，目前已接入测试OpenAI所提供的Embeddings等技术服务，推进相关产品的前期研发工作。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-05-04

OP Research：Blockchain的AI变局

同类型的产品迭代。甚至微软也因为收购OpenAI，并将ChatGPT嵌入Bing及Office生态，获得了投资者的无限期待，其股价一飞冲天。直到ChatGPT4出现，其表现出的超人工智能，让人们从兴奋中冷静下来，开始思考AI给自己所在行业带来的改变，以及AI进一步发展后潜在的风险。这篇文章正在这个背景下着笔，通过对AI和Blockchain两个行业的研究和思考，试着寻找这个问题的答案。 AI行业的发展现状生产力工具 AI可以被看作是一种生产力工具。就像石器、蒸汽机、内燃机、电动机、计算机和互联网等之于人类，它们能作为工具，为人类社会带来生产力和生产关系的剧变。AI改变的就是生产力，它为人类降低了计算机交互门槛的同时也为人类提高了重复性生产的效率，前者为人类生活提高了质量，后者为人类发展减轻了阻碍。具体来说，AI技术在许多行业产生了深远的影响，如智能制造、医疗健康、金融、交通、教育等领域。通过AI技术，人们可以让机器学习并自主执行一些非创造性任务，这对于某些行业来说可以提高生产效率，减少成本。例如使用AI预测蛋白质结构研发新型药物，Meta AI团队训练的ESMFold就预测了6亿多条宏基因组的蛋白质，展示了自然界蛋白质的广度和多样性，这在过去是难以想象的。通俗一点讲，使用AI技术，我们能用自然语言去处理过去复杂的程序，我们不需要了解复杂程序的原理，也不需要知道如何写代码，我们只需要告诉AI我们想要一个什么样的结果，AI就可以根据这个结果去执行中间的步骤，实现一个想要的结果，这就是AI带来的生产力的提升。（来自高盛全球投资研究）这也就是大家所熟知的AIGC，其将在智能客服、虚拟人、游戏等领域得到更广泛的应用。ChatGPT可以根据已有语料库为虚拟人、游戏等领域提供更加流畅自然的对话体验，进一步提升用户体验和产品的市场竞争力。而更重要的是，ChatGPT可以替代人类完成一些重复性的内容创作，比如程式化的报表、简单的信息收集与总结、翻译以及具有限定条件的插画作图等。进一步解放人类的生产力，专注于输入关键指令或进行创作，而不是重复性地执行指令。技术趋势指南 AI当前的核心应用包括通用人工智能、知识图谱、数据分析与合成、自动驾驶及AIGC等。其中：知识图谱：知识图谱是将各种实体、关系和属性以图的形式表示出来，以支持智能搜索、推荐和问答等应用。合成数据：合成数据是通过机器学习和其他AI技术生成的数据，可以用于训练和评估AI模型。由于隐私和安全等原因，真实的数据往往难以获取或共享。因此，合成数据可以在某些场景下替代真实数据。 AIGC：AIGC技术是一种基于深度学习和生成模型的技术，可以用于文本生成、音频生成、图像生成、视频生成等多个领域，其也是当前被讨论和应用最广泛的方向。（来自国海证券研究所）无论从市场融资数量和金额统计，还是从媒体关注度来说，2022年无疑是AIGC爆发的一年。不过，AIGC仍是一个相对较新的技术，其还处于探索和发展的较早期阶段。具体来说，AIGC的发展阶段可以描述为：研究阶段：主要关注AIGC的基本原理和算法，探索如何训练和优化模型，以及建立数据库。应用阶段：AIGC开始应用于各种实际场景开始探索如何将AIGC技术应用到具体的领域中。产业化阶段：AIGC开始被广泛应用于各种行业和领域，形成自己的产业链和配套生态系统。整体来说，我们才刚刚从研究阶段迈入应用阶段，AIGC的发展尚处于起步阶段。（来自国海证券研究所）核心要素数据、算法和算力是AI发展的三大核心要素。在数据方面，随着AI技术的不断发展，数据的质量和多样性也变得越来越重要。除了海量的应用场景数据之外，还需要对数据进行有效的清洗、预处理和标注，以便于提高算法的训练精确性。此外，还需要考虑跨模态、跨领域的数据融合问题，以便于更好地挖掘数据的价值和智能。在算法方面，目前AI技术的发展还处于不断迭代和提升的过程中。未来的发展趋势将主要体现在深度学习算法的多模态和大模型方面，以及在自主学习、知识迁移和增量学习等方面的创新。这将进一步提高AI算法的智能水平和应用范围，促进AI技术的广泛应用。在算力方面，随着AI计算的不断加速和优化，硬件载体也在不断升级和改良。例如，GPU、TPU等专用芯片的出现，大大提高了AI计算的效率和速度。此外，云计算和边缘计算的发展也为AI算力提供了更加灵活和多样化的运算环境。（来自高盛全球投资研究） Blockchain行业的发展现状分布式账本 Blockchain是去中心化的分布式账本。首先Blockchain具有不可篡改属性，这是来自于区块链底层的共识机制，由于链上数据都由区块记录和矿工/验证节点见证，而区块都是前后相连，连续记录的，所以智能合约和账户产生的链上数据一旦被区块记录将无法修改。随着节点数量上升、地理位置分散、算力增强或质押代币价值上涨，想要破坏共识的难度和代价就会越大。因此，中心化的个体是难以改变已经被记录的内容的。其次在不可篡改的前提下，基于代码构建的智能合约使得用户可以在无需信任任何人的情况下与其进行交互，智能合约会根据预设好的路径运行代码实现相应操作。这使得无需信任的链上交易成为了可能。同时，只有对应的账户可以调用智能合约内属于其的资产，不存在其他账户通过智能合约转走原账户资产情况。又因为原账户的每一次操作都需要签名确认身份，而首次转账交互甚至需要先Approve该智能合约调取账户资产。这让用户的钱包账户成为了其最好的身份(DID)和资产的载体。在共识机制和智能合约的框架内，所有的链上资产和链上行为都可以被记录和确权，而基于其产生的权益也就都可以自动的归集到其所有人账户中。这能直接解决“真假美猴王”和“李代桃僵”的问题，没有人可以通过简单的Copy Paste来盗取他人资产，也没有人可以顶替权益所有人获得其利益。具体来说就是数字资产可以用Token形式定义其唯一的智能合约地址，例如用NFT代表数字画作；而任何人的行为都可以用不可交易的代币(SBT)来证明，例如对其工作内容或时空存在进行认证(Proof of Work/ Proof of Attendance )。技术趋势指南 Layer 0-2是Blockchain技术架构的分层结构，联盟链和私有链则是Blockchain应用场景的不同类型。 Layer 0：Layer 0指的是Blockchain的物理设施和网络架构，包括硬件设备、网络协议和传输介质等，其承载着信息跨链和解决资产的底层作用。当前以Cosmos、Polkadot和LayerZero为主要技术代表。 Layer 1：Layer 1是Blockchain的基础层，也称为公链，包括比特币、以太坊等。Layer 1的协议设计和技术实现决定了Blockchain的基本性能和功能。按照类型又可细分为EVM和非EVM系。 Layer 2：Layer 2是指在Layer 1之上构建的协议和解决方案，用于提升Blockchain的性能以及扩展应用场景。Layer 2协议目前有6种技术，其中以ZK Rollup和Optimistic Rollup为主流，这些协议可以使得Blockchain处理更多的交易、提高TPS和降低Gas fee等。联盟链：联盟链是由多个组织或机构共同管理和控制的区块链网络，这些组织通常是在共同利益目标才进行合作的，例如银行、保险公司、供应链公司等。联盟链与公链不同，它的参与者是有限的，节点数量相对较少，所以其交易速度和安全性都得到了一定的提升。私有链：私有链是由单个组织或机构独立控制的区块链网络，通常只允许内部人员参与。核心要素分布式节点、密码学、共识算法、智能合约以及加密货币是Blockchain发展的核心要素。分布式节点是Blockchain技术的最核心的部分，它使得数据能够以去中心化的方式存储和传输。而密码学是保证Blockchain的安全性和隐私性的重要理论工具。此外，共识算法是Blockchain实现分布式一致性的关键。智能合约是一种可以自动执行的计算机程序，可以在Blockchain上执行各种逻辑指令。最后，加密货币，即通过使用加密技术保证了交易的安全性和匿名性。通过分布式节点，所有的参与者都能够拥有一份完整的数据副本，这样就可以保证数据的透明性和安全性。Blockchain的核心技术——哈希函数、数字签名和非对称加密等都是密码学的应用。它们可以帮助保证数据的完整性和身份的认证，同时也能够保护用户的隐私。而通过共识算法，所有的节点都能够达成一致的共识，保证了数据的一致性和不可篡改性。常见的共识算法包括PoW、PoS等。智能合约可以实现无需第三方信任的交易，从而能在一定程度上提高交易的效率和安全性。比特币、以太币等加密货币的出现，推动了区块链技术的广泛应用和发展。 Blockchain与AI的交集作为Blockchain行业的一部分，在AI的浪潮之下，我们也需要去思考：AI对世界的改变中，包括了Blockchain吗？如果是，那这个改变会是什么？以及Blockchain的去中心化和确权能力又更给AI带来什么影响？首先，AI作为生产力工具可以降低技术门槛，那么自然也可以降低Blockchain行业中的技术门槛，并增加其生产效率。其次，AIGC也将让游戏和元宇宙摆脱程式化设定，为Blockchain带来新的叙事与玩法。而Blockchain的智能合约，将能够定义AI可以涉及的领域和范围，或限定AI的权限，避免其过度发展。同时，Blockchain 的去中心化可以为AI提供底层数据和训练模型所需要算力的资源共享与分配。另外Blockchain的确权能力还可以为数据、身份、所有权提供证明，规避AI带来的利益冲突。 AI对Blockchain的意义首先，AI 作为工具可以降低内容创作的门槛。让每个普通人都能不受技术限制地展现自己的创造力，输出优质的内容或NFT作品。这包括但不限于NFT创作、游戏资产创建、元宇宙建模、代码构建等。但当前AIGC在NFT领域的应用只有简单的图像输出，这与传统的Generative Art没有什么本质上的区别，AIGC真正在NFT上的应用应该是在NFT特性上做的进一步拓展，就像Mirror World用AI构建属于NFT的灵魂一样。（来自A16Z研究）其次，就是降低代码编写的技术门槛。代码分为两个方向，一个是发行项目，部署智能合约，另一个是黑客或者白客。这两个方向属于是对抗生成的两端，也就是说我们可以用AI进行自然语言编程，部署我们所需要的智能合约，而对方也可以去使用AI分析合约代码，并发起攻击。通过这样的方式，我们将可以使用AI来迭代已部署的合约代码，以此形成内卷，帮助整个行业的代码建立的更完善和可靠。在这个基础之上，大家可以去把更多的心思，放在优化区块链的架构或设计整个项目，又或者是经济模型上，去丰富项目的玩法，对整个业务层面进行创新。同样的，当AI简化整个技术门槛之后，过去的复杂操作将可以被广泛应用。比如循环贷、闪电贷、最优挖矿策略、自动获取收益、头矿离场时间判断，整个路径AI都可以完成，AI可以自主编程，选择路径，直接部署好。就像游戏王的技能卡一样，我们只需要使用技能卡，之后技能会自己出现并产生效果。这能将在过去需要较高门槛才能完成的操作下放给普通用户，以MEV为例，如果我们想要获取MEV价值，就需要写MEV的夹子机器人，而当普通人也能做到的时候，那就不存在利润空间，因为大家都可以做到的时候，就需要拼Gas抢跑，由于博弈论原理，最后MEV价值会被高昂的Gas fee榨干，最终导致无利可图使得MEV影响降低。这属于是技术下放倒逼行业优化。又或者是促进区块链技术的普及。根据Footprint Analytics数据，当前以太坊活跃用户也不过32万人，不及互联网用户的零头。最大的问题在于用户没有进入区块链的需求，而少量有需求的用户也被复杂的链上交互拦在门外。此外，以前数据上链或是使用基于区块链的门票、证件，都需要搭一个区块链系统，或是支付大量gas fee，这个成本是巨大的。而现在基于AI技术我们可以低成本实现区块链构建或者优化链上数据使用路径降低gas fee，因此任何需要确权和信息透明的地方，都可以利用区块链技术并部署智能合约。所以，通过AI简化的交互系统，将为Blockchain行业带来大量用户。我们需要知道的是，AI能带来的改变只存在于区块链的应用层。用户基于自己在交互中的认知，使用AI跳过编写智能合约的过程，直接部署用于解决某一需求的应用。发行项目的关键将不再是发行，而是创新和运营。相信未来应用层的格局必然会发生翻天覆地的变化。但应用层之下的执行层、共识层、数据层的改变，AI是无能为力的，因为这是对底层机制的创新，绝对不是简化重复性工作就能带来质变的领域。正如，伦敦升级中EIP1559的落地给了以太坊进一步向前的动力，上海升级的完成才能让ETH质押量增长提高以太坊安全性并让LSD板块再度起飞。（来自Crypto.com） Blockchain在AI中的作用 Blockchain的去中心化特性与当下的AI技术发展表现出的中心化特性存在一定背离，但也正是这种背离为AI面临的问题提供了解决方案。现代的AI和大数据技术在很大程度上是中心化的，即它们通常由少数大型公司或组织掌控，这些公司拥有强大的技术和资源，并且具有决定市场走向和用户行为的权力。这种中心化的特性，使得人们在使用AI时，必须要相信AI会真的按照指令诚实地执行。因此，AI的开发和应用过程中存在一定的风险和问题，例如隐私泄露、算法偏见、数据滥用等等。然而，Blockchain分布式和去中心化的特性刚好能解决这些问题，通过智能合约，限定AI能使用的数据集，以及能运行的范围，以防止AI做恶；同时可以建立节点，监控AI的行为，如果它做恶，监督者就可以举报，对AI使用的算力进行罚没，以此来让AI只做促进人类发展的行为，防止AI的过度使用和越权行为。具体来说，对于AI训练所需的底层数据的分享与确权，Blockchain可以让用户自主选择是否将自己的数据提供给AI模型训练，这将需要倚靠zk技术的进一步发展，来实现不透露个人信息的同时提供用户数据。整个数据收集、储存和共享的过程将建立在去中心化节点之上，以保证数据安全和可用性，并对数据来源确权。从而让使用这些数据训练成型的AI在产生收益时，可以根据所涉及的数据将部分收益作为分红给到数据所有人，保证数据提供者权益。之前提到的AI训练数据的生成和共享也可以借助Blockchain的去中心化、安全和透明性等特点，以确保数据的隐私和安全性。而为AI运行提供Prompt的用户同样可以基于其对prompt的所有权，获得其prompt被调用而产生的部分收益。从而同时保证AI数据所有人和AI运行prompt所有人的利益。另外值得一提的，就是算力挖矿。AI模型的建立除了需要大量的数据，还需要算力来进行训练，但现在世界上的算力是处于供不应求的状态。那么可以将算力以去中心化的形式集中建立云计算矿池，通过算力挖矿补贴算力提供者，再以拍卖形式出售给AI模型的训练，从而让有限算力获得最大的利用率，同时还能保证计算的安全性和可靠性。更重要的是，我们还可以将数据、算法、算力整合，建立一个AI as a Service的协议，以自身的去中心化的优势和可复用性为有需求的用户提供AI模型构建服务。那么从数据的获取，到数据处理，再到算法选择和算力调用，都经由一个生态进行，在保证供应链优势的同时还能避免中心化风险。除了AI模型的构建之外，当我们着眼于AI的应用时，我们可发现AI超强学习能力所带来的盗版、洗稿、虚拟人等问题在Blockchain面前都不成问题。艺术作品以NFT形式记录在链上，其唯一智能合约地址可以证明作品的真实性。而艺术作品的价值除了艺术品本身，还取决于其创作者的身份，就像后人对梵高的向日葵模仿的再像，也不值一文，而区块链就能够证明哪一幅向日葵是出自梵高之手。AI应用之一的知识图谱也可以基于区块链构建分布式知识图谱，并确保其中的数据不会被篡改、删除或冒领。对于由AI使用个人过往数据构建虚拟人设的问题，也可以使用OAT或SBT来解决。任何链上行为都有对应记录，而针对相关记录创建的OAT或SBT也是唯一的，基于账户中的OAT或SBT就可以定义其身份，这都得益于区块链的不可篡改性，过去发生的事都被记录在之后的每一个区块中，无法凭空捏造过去没有存在过的行为。总而言之，AI作为生产力工具可以加速Blockchain行业的发展与普及，以及AIGC对元宇宙和NFT板块带来了新方向与叙事，但是AI只能替代重复性工作，降低技术性门槛，并不能对关键技术进行创新。所以AI给Blockchain带来的改变只会停留在应用层。而Blockchain之于AI行业，是一个风险控制器，也是一个资源优化器。Blockchain能限制AI的过度发展与越权操作，也能解决数据和资产的确权保护用户权益，并将AI所需的数据与算力分配进行整合优化。但也仅限于促进AI的透明化、去中心化和数据确权。来源：金色财经

金色财经2023-05-04

OP Research：区块链的AI变局

同类型的产品迭代。甚至微软也因为收购OpenAI，并将ChatGPT嵌入Bing及Office生态，获得了投资者的无限期待，其股价一飞冲天。直到ChatGPT4出现，其表现出的超人工智能，让人们从兴奋中冷静下来，开始思考AI给自己所在行业带来的改变，以及AI进一步发展后潜在的风险。这篇文章正在这个背景下着笔，通过对AI和Blockchain两个行业的研究和思考，试着寻找这个问题的答案。 AI行业的发展现状生产力工具 AI可以被看作是一种生产力工具。就像石器、蒸汽机、内燃机、电动机、计算机和互联网等之于人类，它们能作为工具，为人类社会带来生产力和生产关系的剧变。AI改变的就是生产力，它为人类降低了计算机交互门槛的同时也为人类提高了重复性生产的效率，前者为人类生活提高了质量，后者为人类发展减轻了阻碍。具体来说，AI技术在许多行业产生了深远的影响，如智能制造、医疗健康、金融、交通、教育等领域。通过AI技术，人们可以让机器学习并自主执行一些非创造性任务，这对于某些行业来说可以提高生产效率，减少成本。例如使用AI预测蛋白质结构研发新型药物，Meta AI团队训练的ESMFold就预测了6亿多条宏基因组的蛋白质，展示了自然界蛋白质的广度和多样性，这在过去是难以想象的。通俗一点讲，使用AI技术，我们能用自然语言去处理过去复杂的程序，我们不需要了解复杂程序的原理，也不需要知道如何写代码，我们只需要告诉AI我们想要一个什么样的结果，AI就可以根据这个结果去执行中间的步骤，实现一个想要的结果，这就是AI带来的生产力的提升。（来自高盛全球投资研究）这也就是大家所熟知的AIGC，其将在智能客服、虚拟人、游戏等领域得到更广泛的应用。ChatGPT可以根据已有语料库为虚拟人、游戏等领域提供更加流畅自然的对话体验，进一步提升用户体验和产品的市场竞争力。而更重要的是，ChatGPT可以替代人类完成一些重复性的内容创作，比如程式化的报表、简单的信息收集与总结、翻译以及具有限定条件的插画作图等。进一步解放人类的生产力，专注于输入关键指令或进行创作，而不是重复性地执行指令。技术趋势指南 AI当前的核心应用包括通用人工智能、知识图谱、数据分析与合成、自动驾驶及AIGC等。其中：知识图谱：知识图谱是将各种实体、关系和属性以图的形式表示出来，以支持智能搜索、推荐和问答等应用。合成数据：合成数据是通过机器学习和其他AI技术生成的数据，可以用于训练和评估AI模型。由于隐私和安全等原因，真实的数据往往难以获取或共享。因此，合成数据可以在某些场景下替代真实数据。 AIGC：AIGC技术是一种基于深度学习和生成模型的技术，可以用于文本生成、音频生成、图像生成、视频生成等多个领域，其也是当前被讨论和应用最广泛的方向。（来自国海证券研究所）无论从市场融资数量和金额统计，还是从媒体关注度来说，2022年无疑是AIGC爆发的一年。不过，AIGC仍是一个相对较新的技术，其还处于探索和发展的较早期阶段。具体来说，AIGC的发展阶段可以描述为：研究阶段：主要关注AIGC的基本原理和算法，探索如何训练和优化模型，以及建立数据库。应用阶段：AIGC开始应用于各种实际场景开始探索如何将AIGC技术应用到具体的领域中。产业化阶段：AIGC开始被广泛应用于各种行业和领域，形成自己的产业链和配套生态系统。整体来说，我们才刚刚从研究阶段迈入应用阶段，AIGC的发展尚处于起步阶段。（来自国海证券研究所）核心要素数据、算法和算力是AI发展的三大核心要素。在数据方面，随着AI技术的不断发展，数据的质量和多样性也变得越来越重要。除了海量的应用场景数据之外，还需要对数据进行有效的清洗、预处理和标注，以便于提高算法的训练精确性。此外，还需要考虑跨模态、跨领域的数据融合问题，以便于更好地挖掘数据的价值和智能。在算法方面，目前AI技术的发展还处于不断迭代和提升的过程中。未来的发展趋势将主要体现在深度学习算法的多模态和大模型方面，以及在自主学习、知识迁移和增量学习等方面的创新。这将进一步提高AI算法的智能水平和应用范围，促进AI技术的广泛应用。在算力方面，随着AI计算的不断加速和优化，硬件载体也在不断升级和改良。例如，GPU、TPU等专用芯片的出现，大大提高了AI计算的效率和速度。此外，云计算和边缘计算的发展也为AI算力提供了更加灵活和多样化的运算环境。（来自高盛全球投资研究） Blockchain行业的发展现状分布式账本 Blockchain是去中心化的分布式账本。首先Blockchain具有不可篡改属性，这是来自于区块链底层的共识机制，由于链上数据都由区块记录和矿工/验证节点见证，而区块都是前后相连，连续记录的，所以智能合约和账户产生的链上数据一旦被区块记录将无法修改。随着节点数量上升、地理位置分散、算力增强或质押代币价值上涨，想要破坏共识的难度和代价就会越大。因此，中心化的个体是难以改变已经被记录的内容的。其次在不可篡改的前提下，基于代码构建的智能合约使得用户可以在无需信任任何人的情况下与其进行交互，智能合约会根据预设好的路径运行代码实现相应操作。这使得无需信任的链上交易成为了可能。同时，只有对应的账户可以调用智能合约内属于其的资产，不存在其他账户通过智能合约转走原账户资产情况。又因为原账户的每一次操作都需要签名确认身份，而首次转账交互甚至需要先Approve该智能合约调取账户资产。这让用户的钱包账户成为了其最好的身份(DID)和资产的载体。在共识机制和智能合约的框架内，所有的链上资产和链上行为都可以被记录和确权，而基于其产生的权益也就都可以自动的归集到其所有人账户中。这能直接解决“真假美猴王”和“李代桃僵”的问题，没有人可以通过简单的Copy Paste来盗取他人资产，也没有人可以顶替权益所有人获得其利益。具体来说就是数字资产可以用Token形式定义其唯一的智能合约地址，例如用NFT代表数字画作；而任何人的行为都可以用不可交易的代币(SBT)来证明，例如对其工作内容或时空存在进行认证(Proof of Work/ Proof of Attendance )。技术趋势指南 Layer 0-2是Blockchain技术架构的分层结构，联盟链和私有链则是Blockchain应用场景的不同类型。 Layer 0：Layer 0指的是Blockchain的物理设施和网络架构，包括硬件设备、网络协议和传输介质等，其承载着信息跨链和解决资产的底层作用。当前以Cosmos、Polkadot和LayerZero为主要技术代表。 Layer 1：Layer 1是Blockchain的基础层，也称为公链，包括比特币、以太坊等。Layer 1的协议设计和技术实现决定了Blockchain的基本性能和功能。按照类型又可细分为EVM和非EVM系。 Layer 2：Layer 2是指在Layer 1之上构建的协议和解决方案，用于提升Blockchain的性能以及扩展应用场景。Layer 2协议目前有6种技术，其中以ZK Rollup和Optimistic Rollup为主流，这些协议可以使得Blockchain处理更多的交易、提高TPS和降低Gas fee等。联盟链：联盟链是由多个组织或机构共同管理和控制的区块链网络，这些组织通常是在共同利益目标才进行合作的，例如银行、保险公司、供应链公司等。联盟链与公链不同，它的参与者是有限的，节点数量相对较少，所以其交易速度和安全性都得到了一定的提升。私有链：私有链是由单个组织或机构独立控制的区块链网络，通常只允许内部人员参与。核心要素分布式节点、密码学、共识算法、智能合约以及加密货币是Blockchain发展的核心要素。分布式节点是Blockchain技术的最核心的部分，它使得数据能够以去中心化的方式存储和传输。而密码学是保证Blockchain的安全性和隐私性的重要理论工具。此外，共识算法是Blockchain实现分布式一致性的关键。智能合约是一种可以自动执行的计算机程序，可以在Blockchain上执行各种逻辑指令。最后，加密货币，即通过使用加密技术保证了交易的安全性和匿名性。通过分布式节点，所有的参与者都能够拥有一份完整的数据副本，这样就可以保证数据的透明性和安全性。Blockchain的核心技术——哈希函数、数字签名和非对称加密等都是密码学的应用。它们可以帮助保证数据的完整性和身份的认证，同时也能够保护用户的隐私。而通过共识算法，所有的节点都能够达成一致的共识，保证了数据的一致性和不可篡改性。常见的共识算法包括PoW、PoS等。智能合约可以实现无需第三方信任的交易，从而能在一定程度上提高交易的效率和安全性。比特币、以太币等加密货币的出现，推动了区块链技术的广泛应用和发展。 Blockchain与AI的交集作为Blockchain行业的一部分，在AI的浪潮之下，我们也需要去思考：AI对世界的改变中，包括了Blockchain吗？如果是，那这个改变会是什么？以及Blockchain的去中心化和确权能力又更给AI带来什么影响？首先，AI作为生产力工具可以降低技术门槛，那么自然也可以降低Blockchain行业中的技术门槛，并增加其生产效率。其次，AIGC也将让游戏和元宇宙摆脱程式化设定，为Blockchain带来新的叙事与玩法。而Blockchain的智能合约，将能够定义AI可以涉及的领域和范围，或限定AI的权限，避免其过度发展。同时，Blockchain 的去中心化可以为AI提供底层数据和训练模型所需要算力的资源共享与分配。另外Blockchain的确权能力还可以为数据、身份、所有权提供证明，规避AI带来的利益冲突。 AI对Blockchain的意义首先，AI 作为工具可以降低内容创作的门槛。让每个普通人都能不受技术限制地展现自己的创造力，输出优质的内容或NFT作品。这包括但不限于NFT创作、游戏资产创建、元宇宙建模、代码构建等。但当前AIGC在NFT领域的应用只有简单的图像输出，这与传统的Generative Art没有什么本质上的区别，AIGC真正在NFT上的应用应该是在NFT特性上做的进一步拓展，就像Mirror World用AI构建属于NFT的灵魂一样。（来自A16Z研究）其次，就是降低代码编写的技术门槛。代码分为两个方向，一个是发行项目，部署智能合约，另一个是黑客或者白客。这两个方向属于是对抗生成的两端，也就是说我们可以用AI进行自然语言编程，部署我们所需要的智能合约，而对方也可以去使用AI分析合约代码，并发起攻击。通过这样的方式，我们将可以使用AI来迭代已部署的合约代码，以此形成内卷，帮助整个行业的代码建立的更完善和可靠。在这个基础之上，大家可以去把更多的心思，放在优化区块链的架构或设计整个项目，又或者是经济模型上，去丰富项目的玩法，对整个业务层面进行创新。同样的，当AI简化整个技术门槛之后，过去的复杂操作将可以被广泛应用。比如循环贷、闪电贷、最优挖矿策略、自动获取收益、头矿离场时间判断，整个路径AI都可以完成，AI可以自主编程，选择路径，直接部署好。就像游戏王的技能卡一样，我们只需要使用技能卡，之后技能会自己出现并产生效果。这能将在过去需要较高门槛才能完成的操作下放给普通用户，以MEV为例，如果我们想要获取MEV价值，就需要写MEV的夹子机器人，而当普通人也能做到的时候，那就不存在利润空间，因为大家都可以做到的时候，就需要拼Gas抢跑，由于博弈论原理，最后MEV价值会被高昂的Gas fee榨干，最终导致无利可图使得MEV影响降低。这属于是技术下放倒逼行业优化。又或者是促进区块链技术的普及。根据Footprint Analytics数据，当前以太坊活跃用户也不过32万人，不及互联网用户的零头。最大的问题在于用户没有进入区块链的需求，而少量有需求的用户也被复杂的链上交互拦在门外。此外，以前数据上链或是使用基于区块链的门票、证件，都需要搭一个区块链系统，或是支付大量gas fee，这个成本是巨大的。而现在基于AI技术我们可以低成本实现区块链构建或者优化链上数据使用路径降低gas fee，因此任何需要确权和信息透明的地方，都可以利用区块链技术并部署智能合约。所以，通过AI简化的交互系统，将为Blockchain行业带来大量用户。我们需要知道的是，AI能带来的改变只存在于区块链的应用层。用户基于自己在交互中的认知，使用AI跳过编写智能合约的过程，直接部署用于解决某一需求的应用。发行项目的关键将不再是发行，而是创新和运营。相信未来应用层的格局必然会发生翻天覆地的变化。但应用层之下的执行层、共识层、数据层的改变，AI是无能为力的，因为这是对底层机制的创新，绝对不是简化重复性工作就能带来质变的领域。正如，伦敦升级中EIP1559的落地给了以太坊进一步向前的动力，上海升级的完成才能让ETH质押量增长提高以太坊安全性并让LSD板块再度起飞。（来自Crypto.com） Blockchain在AI中的作用 Blockchain的去中心化特性与当下的AI技术发展表现出的中心化特性存在一定背离，但也正是这种背离为AI面临的问题提供了解决方案。现代的AI和大数据技术在很大程度上是中心化的，即它们通常由少数大型公司或组织掌控，这些公司拥有强大的技术和资源，并且具有决定市场走向和用户行为的权力。这种中心化的特性，使得人们在使用AI时，必须要相信AI会真的按照指令诚实地执行。因此，AI的开发和应用过程中存在一定的风险和问题，例如隐私泄露、算法偏见、数据滥用等等。然而，Blockchain分布式和去中心化的特性刚好能解决这些问题，通过智能合约，限定AI能使用的数据集，以及能运行的范围，以防止AI做恶；同时可以建立节点，监控AI的行为，如果它做恶，监督者就可以举报，对AI使用的算力进行罚没，以此来让AI只做促进人类发展的行为，防止AI的过度使用和越权行为。具体来说，对于AI训练所需的底层数据的分享与确权，Blockchain可以让用户自主选择是否将自己的数据提供给AI模型训练，这将需要倚靠zk技术的进一步发展，来实现不透露个人信息的同时提供用户数据。整个数据收集、储存和共享的过程将建立在去中心化节点之上，以保证数据安全和可用性，并对数据来源确权。从而让使用这些数据训练成型的AI在产生收益时，可以根据所涉及的数据将部分收益作为分红给到数据所有人，保证数据提供者权益。之前提到的AI训练数据的生成和共享也可以借助Blockchain的去中心化、安全和透明性等特点，以确保数据的隐私和安全性。而为AI运行提供Prompt的用户同样可以基于其对prompt的所有权，获得其prompt被调用而产生的部分收益。从而同时保证AI数据所有人和AI运行prompt所有人的利益。另外值得一提的，就是算力挖矿。AI模型的建立除了需要大量的数据，还需要算力来进行训练，但现在世界上的算力是处于供不应求的状态。那么可以将算力以去中心化的形式集中建立云计算矿池，通过算力挖矿补贴算力提供者，再以拍卖形式出售给AI模型的训练，从而让有限算力获得最大的利用率，同时还能保证计算的安全性和可靠性。更重要的是，我们还可以将数据、算法、算力整合，建立一个AI as a Service的协议，以自身的去中心化的优势和可复用性为有需求的用户提供AI模型构建服务。那么从数据的获取，到数据处理，再到算法选择和算力调用，都经由一个生态进行，在保证供应链优势的同时还能避免中心化风险。除了AI模型的构建之外，当我们着眼于AI的应用时，我们可发现AI超强学习能力所带来的盗版、洗稿、虚拟人等问题在Blockchain面前都不成问题。艺术作品以NFT形式记录在链上，其唯一智能合约地址可以证明作品的真实性。而艺术作品的价值除了艺术品本身，还取决于其创作者的身份，就像后人对梵高的向日葵模仿的再像，也不值一文，而区块链就能够证明哪一幅向日葵是出自梵高之手。AI应用之一的知识图谱也可以基于区块链构建分布式知识图谱，并确保其中的数据不会被篡改、删除或冒领。对于由AI使用个人过往数据构建虚拟人设的问题，也可以使用OAT或SBT来解决。任何链上行为都有对应记录，而针对相关记录创建的OAT或SBT也是唯一的，基于账户中的OAT或SBT就可以定义其身份，这都得益于区块链的不可篡改性，过去发生的事都被记录在之后的每一个区块中，无法凭空捏造过去没有存在过的行为。总而言之，AI作为生产力工具可以加速Blockchain行业的发展与普及，以及AIGC对元宇宙和NFT板块带来了新方向与叙事，但是AI只能替代重复性工作，降低技术性门槛，并不能对关键技术进行创新。所以AI给Blockchain带来的改变只会停留在应用层。而Blockchain之于AI行业，是一个风险控制器，也是一个资源优化器。Blockchain能限制AI的过度发展与越权操作，也能解决数据和资产的确权保护用户权益，并将AI所需的数据与算力分配进行整合优化。但也仅限于促进AI的透明化、去中心化和数据确权。参考资料： [1]《大语言模型涌现演化信息，加速蛋白质结构预测》Science前沿 [2]《How AI Can Help Build Web3》crypto.com [3]《AIGC：内容生产力的革命》国海证券 [4]《Mastering Bitcoin》Andreas Antonopoulos [5]《Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System》Satoshi Nakamoto [6]《Ethereum White Paper》Vitalik Buterin [7]《Challenges and Recent Advances》Blockchain-Based Payment Channel Networks [8]《AI爆发对创作者和NFT的影响》浅思 [9]《AIGC困局与Web3破圈之道》 [10]《超越 Web3，资本新宠 AIGC 的奇幻漂流》来源：金色财经

金色财经2023-05-04

中国互联网大厂的"ChatGPT"追赶之旅现状

网大厂固然落后于世界先进水平（其实就是OpenAI），但落后的幅度尚不致命，而且不缺乏追赶的手段。关键的掣肘可能不在于技术层，而在于其他方面。总而言之：互联网大厂内部的技术团队对生成式AI的热情很高，老板也乐意投入巨额资源，这不仅仅是出于“追新”或迎合资本市场。互联网大厂做生成式AI，目前的主要应用方向还是内部降本增效，至于面向C端（或中小B端）的大规模应用尚十分遥远。追赶OpenAI的道路是艰难的，但是在不计成本的投入之下，差距可能缩小到一个合理的量级，尽管差距将一直存在。各级主管部门的支持当然很重要，不过目前互联网大厂尚未拿出能说服主管部门的概念或实例，从而难以为生成式AI争取更多上层资源。先说第一条。互联网大厂内部做技术的人，无论是基础研发团队还是应用技术团队，对生成式AI的热情都很高。因为在ChatGPT横空出世之前，AI在互联网行业的落地场景（搜索、个性化推荐、自动客服等）已经基本被做到极限，进化空间不大了；而其他突破性技术又没有出现。所以，2021-22年，互联网大厂普遍对算法岗位进行裁员。在这种情况下，ChatGPT的诞生可谓雪中送炭，给了技术人员一个向公司证明自己价值、升职加薪的大好机会。而互联网大厂的各级老板们也非常乐意配合，因为生成式AI跟此前的元宇宙、Web3.0等概念不同，有着切切实实的应用案例，而且硅谷已经在前面踩出了一条清晰的道路。这就进入了中国互联网行业最擅长的“投入资源模仿追赶”的模式。目前很多互联网大厂的基础研发团队，以及业务部门里面的算法团队，都把原来手头做的东西暂停了，集中力量all-in大模型。现在大模型不仅是公司层面的一号位工程，也成为了诸多事业群、事业部的一号位工程，这就决定了它能得到近乎无穷的资源投入。接着说第二条。在降本增效的大背景下，互联网大厂目前对生成式AI最大的期望其实不是开辟财源，而是节约成本或为老业务赋能。例如GPT商业化的第一批客户包括Shopify这样的电商SaaS及代运营商，在国内阿里、京东可以把自己的大模型直接用于自身电商平台的代运营；腾讯可以利用大模型补齐自己的客服短板，还能在腾讯文档等应用中加入自动生成文案功能；所有的信息流媒体平台都可以利用生成式AI进行转评赞、活跃社区氛围。上面举出的只是一小批正在进行的案例而已。至于开发大型C端应用，或者面向广大中小B端开放API，目前看来还比较遥远。除了技术瓶颈之外，监管风险是一个主要考虑点：国内对生成式AI的监管讨论才刚刚开始，尚未形成成熟的监管体系，此时贸然上马大型C端应用的风险极高。然而，这里有牵扯出了一个新的问题：互联网大厂在既有的应用中大规模使用生成式AI，是否也会带来潜在的监管风险？这个话题比较敏感，目前还难以讨论，在此就不展开了。再说第三条。OpenAI不是世界上唯一的生成式AI大模型开发者，GPT的技术路线也不是唯一的。但是，国内互联网大厂的研发思路高度统一，那就是模仿乃至彻底复刻GPT。结果就是一切与OpenAI能够沾边的人才和信息几乎全部被瓜分利用殆尽——其中既有合法的利用，也有灰色地带的利用。不计成本的投入，加上国内相对硅谷而言较低的人力成本，是可以在一定程度上拉近差距的。这种模仿路线当然不可能把落后转化为领先，不过目前大家还考虑不到这么远。第四条也是一个非常重要的因素。我们知道，对于芯片、新能源等“硬科技”产业，国内各级主管部门（包括国家和地方）予以了极大的政策和资源扶持；生成式AI在理论上也属于“硬科技”，如果也能得到类似的扶持，无疑可以大幅度加快发展进度、降低风险。然而，生成式AI有一个严重的软肋：它不是制造业，无法像芯片、新能源、生物医药那样提供较长的产业链、立竿见影地为地方创造GDP。此外，它也尚未被主流媒体认为是一项“卡脖子”技术。在几个月乃至几年之内，生成式AI要成为一项被大力扶持的“硬科技”，还是很有难度的。当然，互联网大厂可以采取一种话术，即生成式AI具备很强的“乘数效应”或上下游拉动作用，例如可以间接刺激芯片行业的成长，以及促进智慧城市、智慧交通的实现，等等。但是，上述“乘数效应”过于迂回，在短期内又很难看到效果。在可见的未来，主流媒体和主管部门心目中的“硬科技”代表仍将是光刻机而非ChatGPT，互联网大厂必须主要依靠自身资源投入而非政策扶持。过去多年，中国互联网行业曾一再证明：只要它们下定决心投入足够的资源，并且有庞大的潜在C端应用场景，它们就能够成功模仿乃至超越硅谷的同行。这一发展路线并非百试不爽，不过大部分情况下是成立的。生成式AI是对上述路线的一次大考：在GPT3.5以前版本已经开源，基础研发路线并无秘密可言，潜在应用市场非常广阔，而且国内互联网大厂均已投入足够资源、提起绝对重视的情况下，中国能否在生成式AI这条赛道上迅速缩小差距乃至有朝一日超越？相信这个问题已经被资本市场提了无数次，也被互联网从业者提了无数次。我的观点偏向悲观一边：由于种种掣肘（在此就不讨论了）、种种天然限制，国内生成式AI最多只能将与硅谷的差距缩小到可以接受的程度，而不可能彻底消除这种差距。不过，我的上述“悲观”观点，在很多人看来或许已经算是乐观了？事在人为，但在很多时候，形势比人强。来源：金色财经

金色财经2023-05-04

中科金财：公司近日已和微软云达成合作，获得调用AI和训练的许可

得调用AI和训练的许可，微软云上线的是OpenAI ChatGPT相关服务。北京中科金财科技股份有限公司成立于2003年12月，致力于成为领先的产业互联网科技赋能平台。风险提示：界面有连云呈现的所有信息仅作为参考，不构成投资建议，一切投资操作信息不能作为投资依据。投资有风险，入市需谨慎!

有连云2023-05-04

A股头条：美联储如期加息25个基点，暗示此后暂停行动；美国半导体协会总裁发声“中国是我们最大的市场”

基础。此外据TechCrunch报道，OpenAI完成103亿美元融资，估值达到270亿-290亿美元。评：人工智能迅速发展的一大原因就是“监管缺失”，人工智能的蒙眼狂奔的时代已经结束了，接下来就是稳定发展期。　　8、摩根大通106亿美元收购第一共和国银行　　美国加州金融保护和创新部门（DFPI）指定美国联邦存款保险公司作为第一共和银行的接管人，目前第一共和银行的总资产约为2291亿美元，联邦存款保险公司接受摩根大通对第一共和银行的收购要约。摩根大通表示，将向美国联邦存款保险公司支付106亿美元，用于收购第一共和国银行。评：这已经是倒下的第三张多米诺骨牌了，美国的区域性银行危机还有多少雷谁也不知道，如果相关标的持续暴跌，可能还有新的情况出现。　　9、美联储如期加息25个基点暗示此后暂停行动　　美联储宣布加息25个基点，将联邦基金利率目标区间上调至5％-5.25％，符合预期。这已经是美联储连续第10次加息，累计加息幅度达500个基点。美联储FOMC声明删除了此前暗示未来还会加息的措辞，称货币政策更紧缩的程度程度取决于经济状况。美联储主席鲍威尔表示，我们强烈致力于将通胀率降回2％。如果通胀居高不下，美联储不会降息；FOMC确实讨论过暂停加息，但不是这次会议；感觉我们离终点越来越接近，也许可以暂停加息了。　　10、本周1168亿市值限售股解禁，万泰生物解禁占比73％　　数据显示，本周（5月4日~5月5日）共有51家公司限售股陆续解禁，合计解禁量50.19亿股，按4月28日收盘价计算，解禁市值为1168.3亿元。从解禁市值来看，解禁市值居前三位的是：万泰生物（694.14亿元）、渝农商行（113.84亿元）、昊海生科（88.23亿元）。　　隔夜外盘　　美股：投资者继续权衡企业财报、美国4月ADP私营就业数据远超预期、美联储加息25个基点，并暗示可能暂停加息。道琼斯指数跌0.8％，纳斯达克指数跌0.46％，标普500指数跌0.7％。大型科技股涨跌不一，亚马逊涨0.02％，特斯拉涨0.19％，微软跌0.33％。油气板块跌幅居前，半导体板块普跌，金融集团、地区性银行板块走低。热门中概股涨跌不一，纳斯达克中国金龙指数跌0.24％。蔚来涨超2％，哔哩哔哩、腾讯音乐、京东、唯品会涨超1％，微博、爱奇艺、富途控股小幅上涨。　　商品：WTI6月原油期货结算价收跌4.27％，报68.60美元/桶；布伦特7月原油期货结算价收跌3.97％，报72.33美元/桶。COMEX 6月黄金期货结算价收涨0.7％，报2037美元/盎司。现货黄金突破历史新高，最高探至2079.38美元/盎司。　　市场策略　　节前最后一个交易日，大盘出现较强的反弹，中证1000指数回抽到了颈线位上方，后市可关注上周五长阴低点，这里也是反弹的50％位置，预计反弹最高会来到这附近。人工智能板块出现强势反弹，但这应只是“回光返照”；传媒股虽然继续强势，但连续大涨两个月后，下个月也将出现休整。假期期间，美股下跌，A股或将承压，节后首日震荡的可能性较大，中期来看则不容乐观。　　题材掘金　　AITO问界：AITO问界4月共交付新车4585辆。自2022年3月开启交付以来，AITO问界M5、M7及M5纯电版截至目前累计已交付10万辆。另据了解，华为AITO问界M5增程版及纯电版的高阶智能驾驶版本已于4月17日发布，进一步丰富AITO问界系列产品矩阵。此外，根据规划，赛力斯汽车与华为将在2023年内发布全新平台，以及基于该平台打造的全景智慧旗舰SUV问界M9，预计今年第四季度上市。　　标的：博俊科技（300926）、盈趣科技（002925）　　儿童药：据媒体报道，德国儿科医生协会主席以及欧洲多国医师发表公开信，警告儿童医药短缺问题迫在眉睫，必须出台紧急解决方案。公开信指出，欧洲各地儿童和青少年的健康正因为医药短缺受到威胁，需要尽快找到快速、可靠和持久的解决方案。随着后半年严寒的天气来临，儿童药品短缺的问题将进一步加剧。公开信已经呈交给德国卫生部长劳特巴赫和联邦议院卫生委员会成员。　　标的：葫芦娃（605199）、葵花药业（002737）　　重卡：中国重汽28日发布2023年一季度报告。报告期内，公司实现营业收入92.14亿元，同比增长22.9％，归母净利润2.24亿元，同比增长80.53％。如环比2022年第4季度，中国重汽今年一季度较上年第四季度营业收入和归母净利润均实现了增长。业内认为，经过深度调整的2022年，2023年重卡行业迎来拐点，上行趋势确立。　　标的：中国重汽（000951）、潍柴动力（000338）　　公告精选　　【重大事项】　　鲁西化工 000830：子公司双氧水装置发生爆炸着火事故　　祥鑫科技 002965：获得项目定点意向书预计总额149亿元至151亿元　　大北农 002385：子公司大豆产品获得农业转基因生物安全证书　　华友钴业 603799：拟在韩国合作设立电池材料硫酸镍精炼及前驱体生产工厂　　泛海控股 000046提示风险：股票收盘价已连续11个交易日低于1元　　隆扬电子 301389：拟发行可转债募资11亿元投建复合铜箔生产基地　　【回购及增减持】　　佩蒂股份 300673：拟5000万元至7000万元回购　　格科微 688728：实控人提议回购股份回购金额1.5亿元至3亿元　　城地香江 603887：股东谢晓东拟以大宗交易的方式减持不超0.9983％股份　　坤彩科技 603826：股东拟不超过2亿元增持　　丽尚国潮 600738：控股股东拟增持公司0.5％至1％股份　　交易提示　　【新股申购】　　1.慧智微（科创板）　　申购代码：787512 　　股票代码：688512 　　发行价格：20.92 　　发行市盈率：亏损　　申购评级：谨慎申购　　2.航天南湖（科创板）　　申购代码：787552 　　股票代码：688552 　　发行价格：21.17 　　发行市盈率：46.30 　　申购评级：建议申购　　【可转债交易提示】　　嵘泰转债赎回，进入最后交易日　　【停复牌】　　富瀚微 300613：筹划收购眸芯科技49％股权 5月4日停牌　　国美通讯 600898：股票5月5日起实施其他风险警示 5月4日停牌1天　　惠伦晶体 300460：终止筹划公司控制权变更事项股票复牌　　天沃科技 002564：无法在法定期限内披露定期报告股票停牌　　【限售解禁】

金融界2023-05-04

禁用ChatGPT的队伍又添一大员三星新政策限制工作中使用AI

一项新政策，要求员工不得在工作场所使用OpenAI的ChatGPT和谷歌Bard等生成式人工智能。　　据三星称，4月时，该公司的一名工程师将内部源代码上传到ChatGPT后，意外泄漏了内部源代码。这让三星担忧其数据将通过人工智能平台最终落入其他用户手中。　　目前，三星员工被禁止在公司设备上使用人工智能工具，包括电脑、平板电脑、手机等。但员工仍可以在个人设备上使用人工智能工具，不过仅限于与工作无关的事情。　　备忘录中还强调，要求员工认真遵守安全准则，若违规并导致公司信息或数据泄漏的话，员工将得到纪律处分，情节严重者将被解雇。　　三星补充称正在创造一个安全环境，以让生成式人工智能可以在没有风险的情况下，帮助员工提高生产力。但在此之前，人工智能将被限制使用。　　与此同时，三星正在研发自己的人工智能工具，供员工完成软件开发和翻译等工作。　　保持距离　　三星并不是第一个禁止员工使用人工智能工具的公司。摩根大通、美国银行和花旗等大型银行早已对人工智能下了禁令，是首批限制员工访问ChatGPT的公司。　　这些银行同样担忧第三方软件访问敏感信息带来的风险，并害怕人工智能可能将银行的财务信息泄漏出去，导致更严格的监管行动。　　此外，1月时，科技巨头亚马逊也同样出于数据保护的考量，警告员工不要在工作场合中使用ChatGPT。　　OpenAI在4月时称将出台新措施，解决数据泄露问题，比如允许用户禁用聊天记录。OpenAI称，在禁用聊天记录后，ChatGPT会将新对话保留30天，公司只会在需要监控滥用情况时才会对对话进行审查，然后永久性删除。　　谷歌则表示将通过自动化工具帮助删除用户的个人身份信息，来改进Bard的隐私安全。谷歌还保证，用户与Bard的对话将由专家进行审阅，并与用户的谷歌账户分开保存3年。

金融界2023-05-04

24小时热点