网站建设 青少年宫,网站的格式分类,做网站什么内容吸引人,免费的网站cms很久之前#xff0c;有位朋友问我#xff0c;现在科技资讯这么发达了#xff0c;你们还写啊写做什么呢#xff1f; 我是这么看的。最终能够凝结为资讯的那个新闻点#xff0c;其实是一系列事情最终得出的结果#xff0c;而这个结果又会带来更多新的结果。其中这些“得出”… 很久之前有位朋友问我现在科技资讯这么发达了你们还写啊写做什么呢 我是这么看的。最终能够凝结为资讯的那个新闻点其实是一系列事情最终得出的结果而这个结果又会带来更多新的结果。其中这些“得出”与“带来”的过程都是藏在资讯之后的是隐身的、暧昧的。 如果我们仅仅希望知道个大概对科技内容的预期仅仅是三五知己闲谈时当个佐料那么发达的资讯当然足够。但如果你希望以科技为学业、为事业使之成为自己能够理解和掌握的能力那么就需要对科技资讯有一个识别、思辨、预判的过程这些就是脑极体希望提供给大家的。 人类是具有高效想象力的动物喜欢基于看到的信号来想象全貌。但信号枪下面到底发生了什么将要发生什么经常会有点复杂并且跟我们想象的不太一样。就像诸侯看到狼烟以为已经形势危急其实不过是褒姒得到个小礼物。 科技资讯有时候就像是这种信号枪我们不仅要能看到还需要甄别和分析。 今天就来选几个新闻跟大家聊聊信号枪之下关于未来的不确定性。 要灭绝人类的AI 该封杀吗 第一条已经不算是新闻了但在当时还挺炸裂的。 5月末超过350名AI领域的行业高管、专家和教授签署了一封公开信警告AI可能给人类带来灭绝风险。其实著名者包括括“ChatGPT之父”Open AI首席执行官山姆·奥特曼、DeepMind创始人、首席执行官戴密斯·哈萨比斯等大佬。 于是就有朋友说了这些做AI的都说AI要毁灭人类了咱们还弄他干啥赶快封杀啊晚一点《终结者》和《黑客帝国》就要上演了。 但这事换一个角度看这么多位业界高管提醒要警惕AI失控但其中有哪位从我做起放弃AI事业了吗显然并没有。 这种警告在整个AI发展乃至科技发展历史上其实屡见不鲜。一方面业内人士对可能存在的失控提请社会关注是一种分内之事。另一方面这也是欧美当前社会氛围下符合某某正确的必然表态。 我们惧怕AI很大一部分原因都来自科幻文学与电影但事实上任何产业失序发展都可能带来毁灭性的影响。化工能源工业甚至娱乐业都是如此。规范发展当然重要但规范不意味着封禁更不意味恐慌。 火是如此的危险但学会用火是我们人类告别猿猴形态的标志。 所以别怕AI。 免费的大模型来了 就问你们怕不怕 最近几天还有一个热议话题就是Llama 2开源。这件事在AI行业内激起的讨论似乎比行业外还要大。 其中争议的逻辑很好理解就是免费、开源的大模型都出现了你们花那么多钱做的闭源大模型岂不是要打水漂了可以观察到一些趁着大模型风口刚刚进入AI行业或者投资AI项目的朋友对此非常焦虑。 这其实也是个很难成立的说法。从软件发展史上看开源仅仅是一种竞争策略有的领域合适有的不合适。不是所有软件最后都会走向开源并且开源大模型有大量存在的问题比如无法适配大量企业用户的安全、隐私、自主可控需求。同时开源会导致算法供应商的利润空间下降服务能力打折从而无法满足用户需求。仅仅从深度学习算法兴起的这十年来看主流算法模型也大多是闭源的 加上开源模型能力普遍不强因此开源大模型在很长一段时间都很难给产业秩序带来冲击。具体内容我们在《大模型开源干不掉闭源》这篇文章中有详细阐释。 其实对于刚刚加入这个领域的朋友来说需要焦虑的不是开源冲击而是大模型就像很多基础软件一样最后必然是去多留少。如何在这个过程里确保自身价值不受损害才是值得关注的问题。 马斯克出手了 欧美互联网大洗牌 这两天另一个热议的话题是马斯克宣布了自己的超级X计划。随着推特改名的步伐加快各界普遍认为马斯克要将“新推特”变成“微博微信”模式的超级终端。 出于对马斯克搞事能力的信服很多朋友认为接下来欧美互联网即将大洗牌甚至有可能给中国互联网带来某种程度的影响。 对此我个人是比较谨慎的。如果我们排除马斯克的个人光环仅仅来看他参与的项目会发现除了特斯拉之外大多数项目都进展不快商业成果不佳。当然这也与这些项目普遍过于超前有关系。而推特的迭代不仅需要面对来自Meta的近身肉搏这里插一句也不知道两位CEO的近身肉搏什么时候上演。更需要面对谷歌、苹果的压力。 在欧美互联网的超级系统层面最具有垄断力的其实不是某个终端而是多终端卡死底层位置的谷歌。其无所不在的程度连苹果都难以望其项背。 有理由相信在马斯克本人巨大的流量和号召力新推特会得到剧烈的短期增长。但长期竞争却很可能是“超级X”不太擅长的。 当然新推特必然会纳入更多xAI带来的智能化能力这个点是非常具有想象力也是很可能成为中国科技界下一轮抄作业目标的。 GPT-4变笨了AI还行吗 最近AI还有一个不算利好的消息就说GPT-4变笨了。 7月20日 斯坦福大学和加州大学伯克利分校的研究团队提出对比3月和6月的GPT-4版本发现其在数学问题、代码生成、视觉推理任务上都有下降。 很快openAI就在博客上回复了这个观点表示虽然大多数指标都有所改善但GPT-4在某些任务上可能表现会更差。 于是又有很多声音出现一部分觉得扛旗的GPT-4都不行了AI是不是没劲了另一部分声音倾向阴谋论认为这是openAI故意的。 我们当然不知道这个现象背后的真实问题在哪但可以讨论一个相对积极的方向。就是GPT本身是基于反馈再优化的模型机制因此当回馈量下降尤其是高质量回馈缺乏之后其本身是可能能力变差的。 而走向这个方向的原因或许是因为openAI越来越复杂、严苛的使用策略以及越来越多的优质大模型正式开放分流了聚焦在GPT上的流量。 有教师朋友跟我说第一名分数领先太大其实对整个班级的学习并不好。一个AI变笨了说不定意味着全班AI普遍变聪明了 妙鸭相机火了 该All in证件照吗 回到国内值得欣喜的事情是终于有AI应用火起来了。妙鸭相机在短时间内聚集了极大关注当然也引发了一系列讨论。 这些讨论中我们感觉最没必要的一种是认为AI的价值体现在证件照上非常明显所以咱们现在感觉投入去革海马体的命吧。 这属于标准的只见树木不见森林稍微动脑想象就会发现大模型能够带来的应用变革数不胜数生成写真证件照仅仅是其中微小的一个。 预期看到了证件照就赶紧all in不如去想象大模型的底层逻辑、应用成本、商业模式然后去发现发现还有哪些类似的需求可以填补。 大模型原生应用是这一轮AI风口能带来的最大想象力可别轻信忽悠把大好机会黏在了一张证件照上。 总之各种信息背后充斥着诸多来自未来的不确定性我们需要长久地审视千万别把一时当金科把热闹当玉律。 见其所见知其略知达所未达是我们混迹智能时代的最佳状态。
