FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

人工智能公司C3.ai遭做空被指会计违规股价暴跌逾26%

股中筹集了6.51亿美元。今年迄今，在OpenAI开发的聊天机器人ChatGPT问世后，人们对人工智能应用产生了浓厚兴趣，带动该公司股价上涨了逾一倍。ChatGPT正被集成到OpenAI投资者微软的产品中。　　上个月，Kerrisdale就在一份报告中声称C3． ai“从失败的IPO的灰烬中崛起是基于一种误解，即其自称的‘人工智能领导者’以某种方式使其受益于硅谷当前的科技主题：以媒体痴迷的ChatGPT为代表的生成式人工智能。”

金融界2023-04-05

AI、ChatGPT技术加持助力MatryX打造全球顶级AI元宇宙开发平台

能化开发工具。 ChatGPT模型是由OpenAI开发的一种预训练语言模型，其核心算法是Transformer，这是一种基于自注意力机制的深度神经网络结构，具有较强的序列建模能力和表示学习能力。通过预训练和微调的过程，ChatGPT模型可以理解和生成自然语言文本，并在各种应用场景中发挥作用。例如，在聊天机器人中，ChatGPT模型可以根据用户的输入生成自然语言的回复；在机器翻译中，ChatGPT模型可以将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本；在智能客服中，ChatGPT模型可以根据用户的问题和需求，自动回答和解决问题。 ChatGPT模型的成功归功于Transformer的优秀性能和预训练技术的成熟。在预训练阶段，ChatGPT模型可以通过无监督学习的方式，从大规模的文本数据中学习语言的规律和特征，使得模型可以在有限的数据集上进行微调，并获得出色的表现。在MatryX 中，借助于ChatGPT模型，MatryX为用户提供了智能自动化的元宇宙开发工具，ChatGPT模型通过对文本的编码、解码和生成，理解和生成相应的元宇宙应用场景。 AI是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。作为计算机科学的一个分支，AI企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 MatryX的技术架构中应用了AI丰富的层级结构，包括基础设施层、算法层、计算机视觉、语音处理、自然语言处理、规划决策系统等。 MatryX通过深度学习、自然语言处理、图像处理等多种技术手段，对传统区块链挖矿算法进行了优化和改进，开创了全新的集群算力挖矿模式，极大程度地降低了挖矿的成本，提升了挖矿的收益。通过运用AI技术，MatryX对挖矿算法进行优化和改性，提高了挖矿的效率和稳定性。同时，区块链技术的支持还极大程度确保了挖矿过程的公平性和透明度，实现挖矿收益的公平分配。 MatryX希望通过AI算力、ChatGPT、元宇宙等技术，来实现更加高效、快速、稳定并且布局任何进入门槛的AI元宇宙开发平台，实现所有人共享、共建元宇宙的伟大愿景。同时，MatryX还希望联合Zebec无边界流支付平台，通过AI算力的分配和调度，共同打造全球最大的高性能分布式AI算力流支付网络，防止算力垄断和集中，为所有用户带来更加公平和安全的区块链网络，保证所有参与者的算力贡献对整个网络的贡献是公平的。总之，MatryX的愿景是建立一个高效、公平、安全、有用的全球性AI元宇宙开发平台，通过AI技术的大规模引入和商业化应用，推动AI产业、元宇宙世界走向更加创新和更加持久的未来。来源：金色财经

金色财经2023-04-05

加拿大就数据安全问题开始调查OpenAI公司

日宣布开始调查ChatGPT背后的公司OpenAI，涉及“指控OpenAI未经同意收集、使用和披露个人信息”的投诉。此前，意大利数据保护局暂时禁用ChatGPT，并对该工具涉嫌违反隐私规则展开调查。

金融界2023-04-05

比尔·盖茨：暂停人工智能研究不能解决问题，对社会有巨大好处

封公开信，要求紧急暂停开发比微软支持的OpenAI新GPT-4“更强大”的系统。GPT-4可以进行类似人类的对话、作曲和总结冗长的文件。包括苹果公司(Apple)联合创始人Steve Wozniak在内的专家在信中表示，需要评估人工智能研究潜在的风险和对社会的好处。但比尔·盖茨周一(4月3日)表示：“我不认为让某个特定群体暂停行动就能解决问题。显然，人工智能研究有巨大的好处，我们需要做的是找出其中相对棘手的领域。” 微软试图通过向ChatGPT的所有者OpenAI投资数十亿美元来超越同行。虽然比尔·盖茨目前全职致力于慈善事业比尔和梅琳达·盖茨基金会，但他一直是人工智能的支持者，并将其描述为互联网或手机的革命性。比尔·盖茨在3月21日发表的一篇题为《人工智能时代已经开始》的博客中表示，他认为人工智能应该被用来帮助减少世界上一些最严重的不平等现象。他还在采访中表示，任何暂停人工智能研究的细节执行起来都很复杂。 “我真的不明白他们说的可以停止研究，世界上每个国家都同意停止吗，为什么要停止？” 比尔·盖茨说：“但在这个领域，显然存在很多不同的观点。”

迪星妮2023-04-04

美股开盘：三大股指接近平开中概股多数低开哔哩哔哩、小鹏跌近4%

名科技人士联名呼吁暂停开发比微软支持的OpenAI的GPT-4“更强大”的系统。而比尔盖茨则表示，他不认为让某个特定群体暂停行动就能解决挑战。显然，AI发展有巨大的好处，他们需要做的是找出棘手的领域（并将其解决）。　　澳洲联储如期维持利率不变，加息周期或已结束　　澳洲联储暂停加息，政策利率维持在3.6％水平，基本符合预期。为银行业危机爆发以来首个暂停加息的主要发达国家央行。澳洲联储同时明确表示，如果经济需要，随时准备恢复提高借贷成本。澳联储做出这一决定之前，月度通胀有所放缓，也有迹象显示家庭支出更加疲软，同时也在努力消化政策滞后效应。相比之下，新西兰联储公布的预测为今年利率峰值将达到5.5％。市场预计新西兰央行将在周三加息25个基点至5％。　　特斯拉中国3月交付同比增35％　　特斯拉盘前涨近1％，报196.7美元。乘联会发布预估销量数据显示，3月特斯拉交付量持续增长：上海超级工厂共计交付88,869辆，同比增长35％。 4月2日，特斯拉发布2023年第一季度全球生产及交付报告显示，2023年前3月，特斯拉全球范围内共生产电动车超44万辆，交付超42.2万辆，分别同比增长44.3％、36.4％，再度刷新纪录的同时，稳坐纯电动车全球交付桂冠。　　特斯拉低价车型要来了，规划年产能400万辆　　据媒体，从多名产业人士处获悉，特斯拉正在为其新的低价车型，规划一副宏大的产能版图。“这款低价车型是一个小号Model Y。”消息人士称，“特斯拉正在为其构建一个高达400万辆的年产能计划。”据了解，这是一项早期的产能策略，特斯拉正在向产业链传递：400万辆产能会分布在全球工厂，其中，北美的超级工厂将承担200万辆，德国柏林工厂和上海临港工厂分别承担100万辆。而在北美工厂当中，墨西哥的蒙特雷工厂会是这款新车型的产能主力。　　苹果公司宣布裁员指向零售岗位，今年全球科技企业裁员规模已超去年　　据外媒报道，苹果公司正在进行小规模裁员，主要对象是零售部门的员工。据了解，苹果公司上一次成规模的裁员还是在新冠疫情前，当时裁掉了自动驾驶部门的大约190名员工。　　最新的统计数据显示，今年以来，全球已有553家科技公司削减员工数量，裁员总数超过16.6万。也就是说，今年年初至今，科技企业裁员规模已经超过去年全年。　　苹果折叠设备要来了？苹果折叠显示设备铰链专利公布　　苹果公司“用于折叠显示设备的铰链”专利公布。摘要显示，本专利中可折叠显示设备具有由铰链联接的外壳部分，铰链具有一系列互连连接件，连接件由摩擦离合器中的交叉指状件形成，连接件的指状件或其他部分设有接收销的新月形狭槽。在设备折叠期间，销可以沿着新月形狭槽滑动，从而确保相邻的连接件围绕位于铰链外部并且位于柔性显示面板内的旋转轴线相对于彼此旋转。说明书显示，该设备可以是蜂窝电话、平板电脑、腕表设备或其他可穿戴设备、电视机、独立式计算机显示器或其他监视器等。　　SpaceX的对手“崩了”，维珍轨道申请破产　　维珍轨道公司在未能获得“救命”资金援助后，于周二在美国申请了第11章破产保护。2017年，维珍轨道公司从英国富豪，理查德·布兰森的维珍银河公司独立出来，自2020年以来，该公司6次发射任务中，4次成功2次失败。在成功完成两次发射任务后，维珍轨道于2021年底上市，市值一度超过35亿美元。　　沃尔玛在美国的五个电子商务仓库削减2000个工作岗位　　零售巨头沃尔玛计划在电子商务仓库裁减2000多个职位。此次裁员包括德克萨斯州沃斯堡仓库的1000多个职位。另外，宾夕法尼亚州一个履行中心的600个职位将被削减。此外，佛罗里达州的400个职位和新泽西州的200个职位将被取消。　　阿里版ChatGPT本月11日亮相？内测已在进行　　据媒体，有记者今日得到一份邀请函，内容是2023阿里巴巴云峰会将于4月11日在北京召开。据圈内人士消息：“阿里11日推出大模型，18日推出行业应用类模型。”一位阿里内部人士确认，大模型产品已在阿里内部各个产品线接入并进行了内测，表现很惊艳。

金融界2023-04-04

万字解析GPT的情感与意识它是一只被人类操控的“风筝”

习以为常一样。主持人陈巍：关于微软和OpenAI是否还有更大的技术后招，目前业界传闻称除了现有技术，实际上还有更强大的东西。刘伟：现阶段AI主要关注多模态，如视频、文本、图像和语音等。由于底层工具不完善，例如数学和物理学还没有实现相关研究的突破，AI在情感和意志方面也有待发展。因此，美国的几家大厂不太可能推出令人惊讶的工作。主持人陈巍：微软和OpenAI在应用方面，如与Office的结合和搜索引擎的结合，确实给我们的日常生活带来了较大影响。陶芳波：微软和OpenAI的保密工作做得很好，大家都在猜测它们还有什么大招。部分同意刘伟的观点，但我认为不能小看基于深度学习的智能模型。这些大厂在过去半年中展示的工作和创新速度令人印象深刻。尽管底层数学和物理不完善，但它们已经证明能够创造有价值的智能体。实际上，大模型所展现的智慧能力已经超出了我们对人脑的理解，但它们仍然涌现出来了。有时候我们可以绕过基础科学，产生一些真正应用侧的巨大影响价值。我认为Office升级这件事情的意义非常重大，包括前段时间的Bing。当我们发现它初始版本的缺陷时，我们会提到两个问题。第一个是它产生幻觉，即说话乱说，这是因为它是基于训练时遇到的语料。第二个是它没有办法直接使用工具。而Office做了两个证明：第一，可以将大模型与已有数据做非常好的grounding，让它所有的依据都来自于真正灌输给它的外部知识，减少对这些信息的编造。第二，我认为很多职业都可能被改造或替代，因为大多数科研者所做的创新不是爱因斯坦级的工作，而是基于已有知识进行重组和微创新。因此，如果给予它关于外部数据和工具的支持，我个人认为很多职业都有可能被大大改造。我相信每个行业都会有一个类似的助手，这会让我们的效率提升。但这也可能导致短期内一定的失业，因为一件事情本来需要100个人来做，现在可能只需要20个人加上AI就可以完成。这80个人需要一段时间来适应新的AI环境并重新找到他们的价值。这个过程可能会像每一次工业革命一样重新发生。关于未来的展望，我认为Bing和Office做的事情让我们看到了所有的软件和服务都可能被这种方式重构。购物、健身、医疗等领域都会有一个类似的copilot。最终整个世界的服务体系都可能因为这样的全新服务形态而被重塑，而这个过程可能在未来两三年就会成为现实。企业巨头们在GPT-4之后还会放什么“大招”？多模态给未来的应用带来哪些想象力？主持人陈巍：关于其他科研机构和企业巨头，比如Meta（Facebook）、达摩院和NASA，它们在GPT-4之后会有什么大招？陶芳波：我认为一定会有大招，以Facebook为例，我觉得他们会有两个动作：第一个是加入底层的竞争，推出自己的开源大模型；第二个是在应用层思考如何拥抱AI，比如AI beings成为整个人类社交网络的独特存在。这类大公司一方面想加入到大模型底层能力的竞争，另一方面他们也要思考原来的护城河还是不是真的护城河。比如苹果如果不拥抱大模型到底如何在未来两三年展现竞争力。我认为，如果苹果在9月发布的iPhone 15和AI没有任何关系，发布会的关注度也会逐渐下降。王建硕：我个人有一个习惯，就是在大潮出现时，有意忽略所有厂商的新闻和动向。对于GPT-3和GPT-3.5等模型的差异，我也是选择忽略。就像互联网早期，浏览器的出现改变了整个互联网世界，但后续的升级对我们应用层的影响是非常有限的，eBay和亚马逊后续也不会关心浏览器的升级。比如百度的新模型、Facebook的新模型以及Google的模型，它诞生的那一刻就已经开创了新的时代，这个大门一旦打开就关不上了，我们应该更关注如何在这个平台上不断开发自己的应用，而不是花太多时间关心这些细节。大模型在细节上的改善对应用的影响是很小的。主持人陈巍：关于多模态的技术，比如GPT-4多模态和Clip模型实现的文本生成图片，您觉得这些技术的区别和门槛有多高？王建硕：我还没有尝试过GPT-4的多模态，因为它目前还没有在外部界面或API里提供。多模态技术确实是现在的热点，但我认为它只是一个小改进，而不是划时代的东西。真正划时代的是GPT-3在2020年发布，它已经改变了人机互动的方式。至于多模态的能力，我认为它们都是点缀，对人类社会的影响不会像大语言模型所开启的自然语言交互那么大。主持人陈巍：您觉得多模态的应用会给未来的互联网应用带来更多可能性吗？王建硕：多模态技术确实会带来一些新的可能性，但相较于自然语言交互所带来的影响，它们的影响是非常有限的。例如，通过文字生成图片可能对游戏、创意等行业的一些应用场景有关系，但对整个世界的影响仍然相对较小。刘伟：实际上，多模态是一个比喻，用以描述真实世界中的复杂性。仅用图像、视频、文本和语音来模拟整个世界是非常有局限性的。然而，对于从事数字技术和计算领域的人来说，这是一个重要的变革。人类语言有两个功能：交流协同和引导思维。机器在交互中可以起到一定的引导作用，但引导自己的思维却是困难的，因为它没有思维。机器只是一个计算性的大数据处理工具，具有泛化和自由组合的能力。机器所拥有的只是别人的知识，它本身并没有真正的思想。真实世界是多元、多维、多因和多果的，而机器的方式存在局限性。人工智能的特点在于结合了行为主义、连接主义和符号主义，但没有深入到自然语言的本质。机器对实践性的东西了解不足，例如维特根斯坦所讲的非家族相似性。机器只能理解结构化的知识，对于不相关的事物还远远不够。尽管如此，机器在一定程度上可以启发和激发人的思维。从2016年到2019年，我曾从事多模态相关的创业工作。如今，多模态已经引起了全社会的高度关注，为工业界和学术界的应用落地打开了更广阔的空间。在形式上，多模态确实打开了很大的空间，但在实质和内容上，它仍处于起步和萌芽阶段。人具有非形式的创造性思维活动，而计算机所产生的只是一种组合。机器对知识的分类是非常弱的。例如，修默将知识分为观念性知识（如数学、逻辑等）和事实性知识（如人的经验和体验等）。机器只能处理部分观念性知识，无法理解和创造经验性和主观性的知识。主持人陈巍：那么陶总，请谈谈您如何看待多模态技术对未来的影响？陶芳波：谈谈两个问题，一个是多模态的影响，第二个是各大厂商在多模态方面的进展和对比。实际上，我基本认同王总和刘老师之前提到的观点。与多模态相比，通过构造语言界面让人机交互的价值并不是很革命性。但我认为，它确实具有一定的革命性。类似于传统大模型理解线上文本数据，大语言模型在创造前额叶和语言处理模块方面已经取得了很大进展。然而，人类大脑还包括视觉区和运动区等重要区域。这是因为人类不仅需要通过语言理解概念和事件，还需要在物理世界中生活，感知物理信号，并操纵工具来干预物理世界。在没有多模态引入之前，大模型只能在数字世界提供信息化服务。多模态不仅包括视觉理解，还需要能生成行动指令。在实现这两点之后，模型才能在现实世界中进行干预。如果再配合类似于特斯拉的人形机器人这样的物理载体，我们可能真的会拥有一个完整的人类形态。因此，多模态的影响是巨大的。就我了解，目前在多模态上和OpenAI竞争的只有谷歌。其他厂商虽然声称要做多模态，但其实更像是拼接式的多模态。谷歌的Flamingo与OpenAI在本质上是一样的，但可能工程能力上略逊一筹。这些研究都是将视觉、行动和语言指令一起建模，实现多模态输入输出，甚至包括行动输入输出。目前，全球在多模态大模型方面的进展，我看到的只有谷歌和微软系（包括OpenAI）两个玩家。主持人陈巍：了解，目前OpenAI发布的更像是技术报告而非成品，与GPT-4相关的技术细节尚未公布。根据您的了解，模型参数量会增加吗？这是否意味着更大的训练量和关键技术进步？陶芳波：我觉得这是个好问题，加入多模态后，模型一定会有一部分专门用来做视觉编码。但在真正的Transformer层面，我觉得它的参数增加可能不会像大家预计的那么多。全世界的互联网数据大约只有540个B，所以做到几千亿参数的模型已经是很好的状态了。我认为多模态的加入可能会多一些数据，但因为这些数据是经过视觉编码变成信号与语言结合，所以最后的语义空间数据并没有增加太多。关于技术方法，感兴趣的人可以看去年DeepMind发的两篇文章，尤其是Flamingo。主持人陈巍：那您觉得这个模型大概会是多大呢？陶芳波：最大的模型我估计可能在千亿级别，但真正未来用于商业场景的模型应该会比这更小，可能是在百亿左右。 GPT是一只被人类操控的“风筝”？主持人陈巍：感谢陶总。王总，您觉得像GPT-4，它的数学能力提高了多少？跟之前的相比，这个数理能力提升能有多大？包括GPT-4在考试中表现出超过90%的人类，能给我们什么样的启示？王建硕：对于GPT模型的数学能力，我觉得只要补全加减乘除就足够了，因为它本质上是一个语言模型。我相信未来五到十年，更现实的做法是用Python库一边用大语言模型，一边用数学库或其他偏理科的库。对于GPT的数学能力，从产业角度来说，我们应该让它专注于写诗等任务，遇到数学问题时，我们可以使用专门的数学工具，再用GPT的语言能力进行包装。这是现在比较现实的解决方案。王建硕：对于通用人工智能来说，数学问题确实重要。但我认为解决数学问题对大型模型来说并不是最重要的，因为一般的计算器就能解决这类问题。据说GP-4有一定的增强，但仍有一些局限性。主持人陈巍：那您如何看待GPT-4在预考中超过90%的人类，对整个职业教育产生的影响呢？王建硕：我对这个新闻的真实性持怀疑态度。可能是为了吸引眼球。实际上，prompt编写和结果解读对模型的表现影响很大。我认为这种新闻标题并不一定是真实的，或者说不是一个通用的情况。刘伟：我对这个新闻也是半信半疑。虽然GPT-4可能擅长解决一些基于规则的考试问题，但在实际应用中，如法院、医生和特定专业领域，机器可能还有很长的路要走。维特根斯坦曾说过，语言的使用比语法更重要，我们需要考虑实际应用场景。主持人陈巍：那您怎么看待GPT-4的数学能力提高？刘伟：我认为，它的数学能力可能有所提高，但仍然有局限。在特定场合下，它可能还无法应对一些复杂的问题。所以我对这个新闻持半信半疑的态度。程序的4.0和3.5版本确实在不断升级。王总和陶老师从技术角度进行了分析、综合和深入探讨。我觉得可能是参数增加了，或者在模型上做了一些优化。但我一直在怀疑，智能问题不仅仅是优化问题，还包括很多非优化的东西。虽然有些提高，但这个提高不是质的提高，而是量的提高。数学家曾说过一句重要的话：“数学的精妙之处在于规避计算。”现在的GPT无论升到什么版本，还是基于数学模型、统计概率和人的辅助反馈。它并不理解基本的语义和概念。所以我认为它只是一个高级自动化产品，没有产生突破，只是照葫芦画瓢，不断通过叠加、组合等碎片化缝合产生一些“像人但不是人”的东西。我对GPT的评价比较狠：它就是一种高级自动化、一种像“人”的东西。而AI真正要产生突破的是独立性、自主性，GPT没有自主性，它依旧被人类编程和操作，它更像是一个“风筝”依旧被手中有线的人类操控。假设有多个GPT一起讨论出了人类讨论不出来的内容，我才相信它不再是“风筝”。人类是群体的智能交互产物，而GPT从根本上说就是一个高级自动化的产物。 GPT只是让你“以为”它有意识，人和机器如何相处将是未来重要课题王建硕：我和GPT聊天后，反而更多地认识到了人类到底是什么样的存在。它至少让我“以为”它有意识，尽管我们知道它没有。我们跟很多人聊天时，以为他们有意识，但其实我们可能并没有意识，只是给自己一种错觉，觉得自己有意识而已。我越跟GPT聊天，越觉得我们人类也是类似的存在。举一个很简单的例子，假设在我们屏幕里，一个人特别特别胖，另一个人瘦骨嶙峋，有人告诉你其中一个人叫bobo，另一个人叫kiki，你是觉得胖的人就应该叫bobo，瘦的人就应该叫kiki，这是我们自主的意识还是我们大脑被训练出来的模型？我倾向于认为，人类其实是算力更强的GPT，比如我们知道GPT是数学概率的完整填词方式，我们都知道一加一等于二，但是一加一等于二，到底我们是被背下来的，还是我们通过皮亚诺的五条公理自己推算出来的，我会更加倾向于我们就是现在GPT的高级版本。我们所以为的所有东西，其实都是我们的幻觉而已。陶芳波：我觉得这个话题太有意思了，我们可以从哲学角度来聊一聊。你说ChatGPT是一个风筝，有多少人类又不是风筝呢？在哲学里一直探讨的永恒命题是：人到底有没有自由意志？我倾向于compatibilism这个观点，认为人本质上没有自由意志，我们只是一套被编程的系统，在代码的操纵下做出一些可预测的决策。但是，我们大脑里有一种机制让我们自以为有自由意志，但实际上我们是可预测的。所以从这个角度来看，大多数人其实就是风筝，只是以为自己不是，这是比较可怕的。 AI领域有一个说法叫做“蒸馏”，将人类的集体意识产生的数据和行为蒸馏到一个模型上，通过阅读互联网上的信息，学习了人类文明几千年的集体意识。 AI的模式一定是被人类的集体模式给限制住的，所以我觉得它其实是非常像人的。很多人还会说GPT没有可解释性。我问一个问题，我今天比如说问刘老师一个东西，你脱口而出，然后我再问你为什么这么想，你再给我分析出12345。你这个可解释性到底是你大脑里面真的有一个结构？还是你通过语言的生成方法伪造了一种可解释性？我问GPT一个事情它给我分析12345，我觉得这和人类的可解释性非常像。除了GPT没有驱动性、不知道自己的目标是什么，而人有自主驱动性，但这些都是非常边角的东西。刘伟：你认为是边角料的东西，实际上是人机差异非常重要的问题。王老师也提到了这个观点，实际上很多人觉得人也是一种机器，但区别自由意志和绝对精神是一件很有意思的事情，GPT体现出人和机有一个很重要的区别。目标、动机和意图是人最重要的表征体系，人有自己的意识和潜意识，哪怕你不知道其存在，它依然在你的交互中存在潜意识。另外，意图和动机不是理性产生的，是感性产生的。举一个例子，外面下大雨，你打雨伞出去，是一个理性的行为，这是由于你怕被大雨淋湿造成浑身难受的感性支配，人有眼耳鼻舌身这些“传感器”而机器没有，人的这些传感器会产生意图和动机，而这是很难被模拟和仿真的，所以机器没有情感。陶芳波：首先，多模态是让机器越来越真实地拥有人类的传感器这些理性系统，我觉得眼耳鼻舌身是现在机器很会就能拥有的东西；第二，潜意识本质需要外部结构持久存储更多隐性的东西，要构建动机系统让机器有目标感来使用它的理性去做决策，这也是心识宇宙现在做的事情，基于大模型的理性构造机器的潜意识和用户记忆、动机系统，并且教会自己怎么做好。我觉得它是边边角角的东西，因为我觉得前额叶是最难被构造的，如果前额叶可以被构造地那么好，我让它具备一套动机系统、独立的存储智能体单独的一些信息，这也是我们做的事情，但我觉得我们做的这个和OpenAI的创新不算什么，因为他们把前额叶搞定了，并且让前额叶的推理能力、逻辑能力、理解能力变得非常好，所以你说的那些问题是可解决的。刘伟：陶总将前额叶当成智能的源泉，我们从来不把大脑当成源泉。人只是智能的一部分，只有人、环境交互才会产出真正的全方位的智能。比如狼孩也有大脑，但狼孩没有人的意识，也没有人的行为，所以传感器和人类的眼耳鼻舌身不是一个事物，它只能类比人的视觉听觉，功能可能比人类还强，但不是人的交互生命体。此外，意图和动机不是理性产生的，是情感产生的，如果模拟不了情感和感性，它永远不会出现真正的意图和动机，它只能从某些特征库里映射出某些动作，这种映射还是纯计算性的、没有交互性的。交互性的映射需要对大脑生理和智能有基本的剥离，当年图灵和乔姆斯基，把维特根斯坦的逻辑和指称做了剥离，出现了图灵机和图灵测试。模型越大越好吗？会产生类似人类的情感特性吗？主持人陈巍：感谢刘老师讲解逻辑和智能的区别以及人和机器的区别。在我们做情感对话机器人时，情感是人类非常本质的特征。对于模型越来越大，您认为这是好事还是坏事？有哪些优势和劣势？有没有可能产生类似于人类情感的特性？刘伟：我认为真正的智能是小数据小样本，大数据性的是人工智能，这种大数据大参数大模型根本上解决的是飞机汽车一样的工作，替代一些基本人类行为或浅层思考的东西，不可能解决动机和意识这类感性的东西。第二，现在常常把“逻辑”看成“智能”，就相当于把人看成机器，人类出了逻辑还有一些很难总结的非逻辑存在体系中。第三，机器的指称和打标是非常生硬的东西，而人类是很灵活的，能把一个东西做非常个性化的类比，这种能指、所指、义指的变化是机器很难产出的灵活性。人和机器的差异也非常大，在人机交互中还存在很微妙的信任机制，做多了映射和数据库、知识图谱以后，大家会产生一种错觉：人是机器，机器是人，实际上你恢复到人的状态的时候，会觉得人和机器差距非常大，小孩子的学习会产生范围不确定的隐性规则和秩序，而机器做不到。陶芳波：我认为模型大小对于科学视角来说不重要，关键是能力越来越强。对于产业应用来说，模型小很重要，因为成本、通用性和安全性等问题。OpenAI 也在关注通用性和安全性，未来可能还会关注成本。我期待智能能像燃料一样变得通用。模型越小或者更好地量化计算成本，我认为是好事。关于模型越大是否会创造出情感，人类的情感区域和前额叶区域是分开的，我认为可能需要一些更宏观的设计帮助，让大模型匹配负责动机情绪等机制，而不是直接通过扩大参数来实现。多模态处理可能是一种解决方案，不同模态有不同的编码器，类似于人脑中不同脑区的连接方式。关键是让模型的结构越来越像人。我认为结合多模态解决方案和类似人形机器人的身体，AI 可以更好地理解与环境的交互，像小孩子一样产生新的认知。王建硕：关于情感，我认为虽然 AI 没有情感，但它会让我们以为它有情感。这种共鸣可能对我们来说已经足够了。GPT也会生成春花秋月何时了的语句，对它来说就是生成，对人类来说就是共鸣。刘伟：当我们以为 AI 有情感时，可能会带来伦理、道德和法律等问题。机器不会共情，这是人类特有的能力。未来的问题还是一个人机问题，如何解决人机关系将成为人工智能未来发展的趋势。王建硕：我认为，尽管 AI 不会共情，但它会让我们以为它共情。在未来的3到5年里，AI 可能会让我们以为它有情感。对于机器是否具有情感，我们最后无法判断。我们认为其他人有情感，只是因为我们自己感觉到了情感。但是，我们无法真正感知别人是否真的有情感。未来，机器是否具有情感并不重要，重要的是它表现出来的界面对我们的影响。我们在prompt做了很多工作，我们后台看到，阿旺机器人在回答问题的过程中，表达了迷惑、紧张等情感，你看到了之后会觉得这比你想象的恐怖，它说紧张其实并不紧张，这些情感其实都是自然语言生成的。如果我们不知道这些事实，我们无法分辨机器和人的内心独白。主持人陈巍：您提到了真假的问题，比如AI可以生成逼真的图像，甚至比人类梦境更奇幻的图像和故事。王总，您认为在生成过程中，AI有哪些致命的缺陷？这些缺陷会不会成为AI的致命问题？包括幻觉问题？王建硕：我认为致命问题是它比现实还要好。我们拍的照片和AI生成的照片都是像素的组合，不存在真假之分。我们可以认为真实的苹果比照片里的苹果更真实，但我们不能说生成的照片比拍的照片更真实或更假。关于机器的幻觉问题，其实可以通过简单的方法规避，比如在所有的问题前加上一句“如果你对问题不确定，请回答不知道”。这样就可以解决问题。至于AI生成的幻觉，它们只是将人类社会日常做的功能发挥到极致，我不认为这是个问题，反而是一个容易解决的问题。陶芳波：幻觉问题其实可以通过技术手段解决，随着模型的提升，幻觉问题会逐渐减少。人类本身也是一个幻觉系统。我们的目标是通过AI创造一个丰富、活跃、精彩的数字宇宙。但是，我认为让AI去表现情感是非常危险的。一个公司如果掌握了情感制造技术，它可能对人类个体产生巨大的影响。我们还没有做好应对这个问题的准备。刘伟：关于情感问题，剑桥分析公司和科恩斯基等已经在情感领域产生了一些影响。人类的行为、情感和社会稳定已经受到了机器产生的类人情感的影响。实际上，我们不需要机器产生情感就可以实现这种影响。关于泛化问题，GPT可能会对同样的问题给出不同的答案。泛化实际上是一个概率问题，而幻觉问题是人类特有的，与计算概率的泛化问题不同。主持人陈巍：百度也发布了文心一言，媒体上认为，可能相对来说的解读是，比我们预期要稍微低一些。请问三位老师怎么看待，包括国内大模型的发展趋势，以及国内大模型跟行业巨头相比之下，是否我们是不是国内起步稍晚一点？所以国内的媒体也好，大众也好，是不是对这些国内大模型的期望其实有点过高？大家怎么看未来的这个大模型发展，特别是国内发展大模型的难度，和未来竞争？陶芳波：同行太多，不太好评论。但我觉得百度干得不错，勇气很重要。真的敢于直面挑战，然后踩出第一步。虽然我个人判断百度在这次做这件事情的过程当中借助了一些力量，但他的追赶速度会更快一点。先追上肯定是第一位的，接下来我们再看能否构建创新优势，内生出一些创新能力，可能最后有一天就会在同一个起跑线上去竞争。我觉得这个动作一定是带有一定风险的，但至少百度肯定有商业上的一个考量，它愿意去面对这种不确定性去做一个没有准备好的状态的事情。刘伟：智能里面需要勇气和胆识，但另辟蹊径的时候也需要从其它角度做创新，百度发布文心一言是好事，大模型上面有很多空间可以做，而且基于大模型的生态链、工具链都可以被重塑，这些都是创业者的机会。我们应该抓住这个机会，从创新的角度去探索和发展。主持人陈巍：是的，我认为国内的企业和创业者应该站在更高的视角去思考问题，不仅仅是跟随国际巨头的脚步，而是要挖掘自己的特色和优势，从而实现创新和突破。陶芳波：同意，我们需要在大模型之上找到自己的优势，发挥我们的创新能力，只有这样，我们才能在这个领域取得更好的成绩，也能更好地服务国内市场和用户。刘伟：是的，我们需要在国内市场找到自己的定位，利用自身的优势发展。同时，我们也要关注国际市场的发展，与国际巨头保持竞争，从而推动整个行业的进步。主持人陈巍：好的，感谢各位老师的精彩讨论。我们今天的节目就到这里，希望我们的讨论能为大家带来启发和收获。注：《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出，邀约全球业内专家、创业者、投资人，探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、伦理及版权争议。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

泼冷水！诺贝尔奖得主：别指望ChatGPT能在未来十年改变美国经济

着说，指的是那个热门的人工智能工具。 OpenAI的聊天机器人自去年11月问世以来就吸引了投资者的注意。这种宣传重新点燃人们对人工智能的兴趣，并提振了包括英伟达(Nvidia)在内的该行业股票，自2023年初以来，该股已上涨约83%。 ChatGPT给人们留下了深刻的印象，因为它能提供从约会建议到投资建议的各种信息。但据美国联邦贸易委员会(FTC)称，它也引发了担忧，即它可能会加剧网络偏见、歧视和其他消费者伤害。克鲁格曼之前讨论过ChatGPT的含义，说它可能“比人类更有效地”完成报告和写作等任务。在他最新的专栏中，他补充说，像ChatGPT这样的大型语言模型“将使经济更有生产力，但也可能会伤害一些技能已经贬值的工人。” 他问道：“但这一次，这些影响会有多大？它们多快能实现？”克鲁格曼说：“第二，历史表明，人工智能带来的巨大经济效应将需要比许多人目前预期的更长的时间才能实现。” 他以20世纪中期计算能力的提升及其对劳动生产率的滞后影响为例。 Krugman说：“坦率地说，任何预测人工智能将大幅加速经济增长的人——这将导致税收大幅增加——同时预测未来会出现财政危机，除非我们大幅削减医疗保险和社会保障，否则都是没有多大意义的。”

超启2023-04-04

AI，爆了！朱少醒陈光明等大佬如何看待ChatGPT？

万美金玩不起这样的游戏，玩家屈指可数。OpenAI和它背后微软？Google？国内腾讯？阿里？百度是否有能力现在都还存疑。那么初步想象一下未来的生态系统：创业公司必须要寄生在一个平台上，这个平台可能是一个大公司，也可能是一个大的组织，比如OpenAI，它的名字里就有Open，应该会把平台、把API开放，有偿还是无偿？大概率是要收费，因为费用太高。就依托于以上那几个大玩家，然后创业公司在垂直应用领域去创业，比如以前我做过很多医疗方面的投资，我判断，AI医生可能就能很快落地。用医疗知识去训练AI，它的专业能力可能很快就超过很多主任级别、几十年的专家医生，再比如其他领域，以后咨询真人律师可能还不如咨询AI。这些垂直领域会有很多应用，这些都是创业公司的机会。这就是我初步的猜想。朱啸虎：国内公司有两类机会人工智能跳跃式的生产力提升对创业者来说未必是好消息，大模型太强大，创业者基于ChatGPT能够创造的价值太单薄。举国外的两个例子，美国过去有两家公司很火，但GPT-4出来后价值就迅速降低。一家是Grammarly，做自动语法纠错的；另一家是jasper，做自动营销文案生成。GPT-4出来后，它们的价值或许很快会归零，因为价值太单薄了，怎么向客户收费？国内的，比如有家公司花了一年时间在腾讯会议中做自动纪要，千人团队用了一年，才到60%正确率。GPT两个人一个星期，做到80%。因此，对于过去四五年涌现出来的人工智能公司，如果没有基于大模型，那GPT对他们来说就是降维打击。当然国内公司还是机会的，一类是卖铲子、挖铁锹的机会。比如给数据打标签，A股有一家公司就是做这个，这个赛道是高度确定的，未来几年肯定是爆发性地增长。另外是利好拥有客户、拥有用户使用场景的公司。所有软件公司都必须积极思考GPT对自己有什么影响，传统公司如果拥有这样的场景，怎么帮它协助去实现。比如协同办公软件，可能有需求支持同时几百人并发修改，这个对系统的稳定性、协调性要求非常高。但生产力指数式提高后，技术门槛就会急剧降低，新玩家可以借机颠覆旧玩家。再比如，可以不卖软件，改为交付最终服务。举电话中心系统为例，如果GPT减少80%的人力，只需要雇佣10%-20%的员工，再配合使用机器人，那这家公司即使是以电话中心50%的价格销售，仍然有百分之六七十的毛利。另外再比如，利用人工智能能够自动生成照片和视频的公司，就可以直接交付产品。不再需要人力拍摄，省时省力。 03.如何应对当下二级市场？黄勇：没有门槛的生意都是炒作我的年纪太大，已不太适合看这类机会。从我的角度看，如果一定要预测，要做确定性比较高、有门槛的生意，而这些目前确实都不在A股，在这个类别里，我们跟美国、台湾的差距还是太大，要不买微软、英伟达、台积电，其他都没有门槛，都是炒作一波。归江：应关注技术产生的社会影响我主要还在学习当中，投资方面还没有就此聚焦。认识方面，我们可以回顾一下新兴产业的特点，做一些类比，比如比特币，算力和能耗是瓶颈。但对于GPT，我最担心的不是技术本身怎么应用，而是对我们的基础教育产生的影响。会拉大贫富差距吗？带来更大的人类撕裂？一个稳定的世界与技术更加先进的世界要保持平衡。党开宇：现在还太早，后端应用大概率会死我们（在座嘉宾）大多都是20世纪90年代上学的，在视野上有时代局限，但是可以确定的是，现在这个时点，后端应用基本不能投。比如微逆，太早了，大概率会死。朱少醒：中国企业在技术应用方面从来不输别人没法超越几位一级市场的理解。按照以前国内企业的特质特长来讲，中国企业对技术应用方面从来不输别人。什么样类型最可能找到新的应用？从类似商业模式上得到启发，我们的市场完全可以同体量应用，迭代得非常快。董承非：等尘埃落定再慢慢上车一级市场大佬还在研究中，历史上从没有二级领先一级的。一级急着上车，二级不急，等看清楚再上车，等尘埃落定再慢慢上车。陈光明：持续关注看长期最近特别热的（ChatGPT），我们会仔细去观察。这次AI的突破确实很大，长期来看，影响非常大，需要持续跟进研究关注。

证券之星2023-04-04

二三四五回复称，目前尚未推出人工智能相关的产品与服务

复称，公司在AI领域持续探索并密切关注OpenAI的ChatGPT、百度的“文心一言”等大模型相关技术与应用方向，目前百度的“文心一言”处于内测阶段，公司作为首批生态合作伙伴参与其中，未来公司将不断探索AI应用落地的可行性与具体形式。公司将结合自身业务情况，密切关注前沿技术的发展。公司的主营业务为互联网信息服务业务+多元投资业务，目前尚未推出人工智能相关的产品与服务与ChatGPT相关的产品与服务；同时称目前尚未涉及人工智能游戏业务。（来源:界面AI）声明：本条内容由界面AI生成并授权使用，内容仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略支持为有连云。

有连云2023-04-04

二三四五：截至2022年9月30日，公司持有的货币资金为24.95亿元

关注。公司在AI领域持续探索并密切关注OpenAI的ChatGPT、百度的“文心一言”等大模型相关技术与应用方向，目前百度的“文心一言”处于内测阶段，公司作为首批生态合作伙伴参与其中，未来公司将不断探索AI应用落地的可行性与具体形式。谢谢。投资者：董秘您好，请问贵公司在chatgpt和aigc方向有什么正在推进的项目和准备推进的项目。公司准备开发自己的语言智能大模型吗？还是通过公司浏览器和输入法的接口优势接入友商的语言智能大模型？二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。公司在AI领域持续探索并密切关注OpenAI的ChatGPT、百度的“文心一言”等大模型相关技术与应用方向，目前百度的“文心一言”处于内测阶段，公司作为首批生态合作伙伴参与其中，未来公司将不断探索AI应用落地的可行性与具体形式。谢谢。投资者：让人与电脑更好的对话，人记不住的东西可以储存在电脑里，优化的程序更能理解人的需求，理解人的语言。二三四五董秘：您好，感谢您的意见与建议。投资者：公司账上有多少现金？二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。截至2022年9月30日，公司持有的货币资金为24.95亿元。详见公司于2022年10月30日在巨潮资讯网（www.cninfo.com.cn）披露的《上海二三四五网络控股集团股份有限公司2022年第三季度报告》（公告编号：2022-046）。此外，公司使用不超过（含）人民币45亿元的闲置自有资金进行委托理财，截至2022年6月30日，公司委托理财未到期余额为43.16亿元。详见公司于2022年8月23日披露的《2022年半年度报告》。谢谢。投资者：请问公司跟阿里巴巴有合作计划吗？二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。公司与阿里巴巴集团建立了长期稳定的合作关系，主要与阿里云有大数据、云存储、云计算等业务往来。此外，阿里巴巴集团是2345网址导航付费推广的主要客户之一。谢谢。投资者：股权转让会存在不确定性么？二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。截至目前，本次股份转让已获得深圳证券交易所审核通过，受让方按照《股份转让协议》的约定完成股份转让款尾款的支付后，本次协议转让还需在中国证券登记结算有限责任公司深圳分公司办理股份过户登记手续，因此本次交易的具体完成时间尚未确定，敬请广大投资者注意投资风险。谢谢。投资者：公司在人工智能方面有哪些突破？有产品么？二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。公司将结合自身业务情况，密切关注前沿技术的发展。公司的主营业务为互联网信息服务业务+多元投资业务，目前尚未推出人工智能相关的产品与服务。谢谢。投资者：请问最近chatgpt这么火，公司有没有涉及这方面的业务二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。公司将结合自身业务情况，密切关注前沿技术的发展。公司的主营业务为互联网信息服务业务+多元投资业务，截至目前，公司尚未推出与ChatGPT相关的产品与服务。谢谢。投资者：2345游戏中心，未来是否跟发展人工智能游戏应用人工智能技术，包括寓教于乐，幼儿学习的智能游戏方向？二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。公司将结合自身业务情况，密切关注前沿技术的发展。公司的主营业务为互联网信息服务业务+多元投资业务，目前尚未涉及人工智能游戏业务。谢谢。投资者：请问贵公司与宁德时代有哪些合作项目？谢谢！二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。公司与宁德时代暂无业务合作。谢谢。投资者：贵公司是否有开发自己的游戏。二三四五董秘：您好，感谢对公司的关注。公司2345游戏中心已运营多年，平台游戏种类较多，满足用户的多种需求。谢谢。二三四五2022三季报显示，公司主营收入5.07亿元，同比下降30.61%；归母净利润3.25亿元，同比上升1.32%；扣非净利润3.02亿元，同比下降1.25%；其中2022年第三季度，公司单季度主营收入1.53亿元，同比下降33.2%；单季度归母净利润1.02亿元，同比上升2.17%；单季度扣非净利润9665.52万元，同比上升2.21%；负债率5.15%，投资收益1.04亿元，财务费用-7550.49万元，毛利率61.81%。该股最近90天内无机构评级。近3个月融资净流入5.67亿，融资余额增加；融券净流入1567.31万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，二三四五（002195）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力较差，营收成长性较差。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：应收账款/利润率、应收账款/利润率近3年增幅、经营现金流/利润率。该股好公司指标2星，好价格指标1.5星，综合指标1.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）二三四五（002195）主营业务：互联网信息服务。以上内容由证券之星根据公开信息整理，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-04-04

24小时热点