在令人眼花繚亂的人工智慧進步的驚人和令人不安的一年中，10個怪癖、後果和問題。才一年嗎？就在一年前，ChatGPT 用所有令人髮指的、終結者級別的、奇異的、科幻般的彈弓和箭來打擊我們
就在一年前，我們開始相信人工智慧真的可以讓我們擺脫辛勞，過上像喬治和簡·傑特森一樣的懶惰生活
就在一年前，我們開始擔心人工智慧會來找我們工作，我們配偶的工作，我們孩子的工作，以及除了OpenAI首席執行官之外的每個人的工作。 哦等等。 即使是那份工作也不安全！
本著年終回顧的精神，現在讓我們停下來，想想今年瘋狂的AI加速帶來了什麼。 以下是 10 個關鍵要點。
ChatGPT 崛起的乙個主要受害者是鐵桿、熱愛邏輯的教授的傲慢，他們說人工智慧永遠不會到來。 我的一位教授曾經嘲笑過人工智慧這個詞。 他喜歡嘲笑機器實際上會思考的想法。 他喜歡說，《星際迷航》中的智慧型機器要真正問世還需要幾十年甚至幾百年的時間。 有時他會說人工智慧永遠沒有機會。
他很幸運地在 ChatGPT 出現之前就退休了。 他很幸運，因為這些新的生物智慧型機械人讓這位殺戮邏輯學家更難繼續說計算機只能將NAND門縫合在一起。
乙個更令人同情的受害者可能是地球，因為我們需要燃燒碳氫化合物來保持 GPU 和 TPU 的供電**。 人工智慧終結碳基生命可能不是出於惡意或義憤填膺，而是出於無情地需要燃燒每一種碳氫化合物以保持其執行。
人工智慧世界面臨的乙個真正挑戰是找到一種方法，在不增加電費的情況下釋放所有重大機遇。 人們希望，新的晶元、更好的演算法和更明智地使用網路中的分層技術，將拯救一些裝滿石油的超級油輪。 夠了嗎？
對於乙個新的人工智慧專案來說，乙個巨大的挑戰是積累足夠的計算能力來開始學習。 需求如此之高，以至於像 Nvidia 這樣的 GPU 製造商無法跟上。 擁有 GPU 例項的雲提供商可以以最優惠的價格將其出租。
這種情況還能繼續下去嗎？雖然自由市場可以解決稀缺性問題，但矽谷的無情增長和遠大夢想可以比市場擴張得更快。 還有地緣政治問題。
中東政治等棘手問題的清單越來越長，再加上關於人工智慧將對人類產生什麼影響的辯論。 一方面是末日預言者，他們認為人工智慧會摧毀工作、社會關係，甚至可能摧毀全人類。 另一邊是嬰兒潮一代，當我們在虛擬的陽台上休息時，他們看到一大堆精美的禮物被送到我們手中。
誰對未來有更準確的願景？專家和預言家將在未來幾個月甚至幾年內仔細研究這個話題。 如果答案是顯而易見的，我們早就知道了。 我開玩笑說我們應該問問人工智慧，但這些公司已經為他們提供了律師的服務。 很難找到熱門話題的直接答案。
這就是人工智慧的想法嗎？或者只是執行一些大型統計機制，通過擲一些虛擬骰子來選擇下乙個代幣？我們知道演算法只是一些統計資料，但這足以讓我們深入思考嗎？賠率是多少？
有許多隱喻可以幫助解釋佔主導地位的演算法在做什麼。 有些人喜歡稱它們為“隨機鸚鵡”。 其他人喜歡將它們視為統計壓縮演算法的乙個版本，例如霍夫曼編碼。 我們仍在努力尋找最好的方法來解釋這些特徵產生的天才和幻覺的混合。
人工智慧往往表現得像個孩子。 有時他們編造事情，這已經夠糟糕的了，但真正的危險是當他們開始說出未經過濾的真相時。 有些人喜歡講真話的人工智慧，認為它們會給世界帶來更多的知識和理解。 其他人知道傑克·尼科爾森（Jack Nicholson）在《幾個好人》中的角色對人性的看法是正確的，他說：“你無法處理真相。 ”
AI公司的律師必須捍衛所有的真相，他們必須害怕。 我問了谷歌的巴德乙個關於乙個活生生的、會呼吸的人的溫和問題——換句話說，這個話題可以用***來起訴。 巴德用一種非常尖銳的語氣告訴我，“我是乙個大型語言模型，我能夠交流並生成類似人類的文本來回應各種提示和問題，但我對這個人的了解是有限的。 “律師們一直試圖把門關上，但馬會跳出窗戶嗎？
當人類謙卑地說“我從鮑勃那裡學到了我所知道的關於這個話題的一切”時，它表現出一種謙卑和善意的承認。 然而，當人工智慧說出類似的話時，鮑勃開始懷疑他是否可以起訴要求賠償。 作為一名作家，我的心中充滿了痛苦。 我很自豪我的一本書（Disappearing Cryptography）被收錄在 books3 語料庫中，它催生了一些最聰明的 AI。 就好像他們是我的孩子和孫子，我無法放下他們。 然而，這些人工智慧也在無情地摧毀我的圖書市場，以及許多其他書籍的市場。 更糟糕的是，它們的破壞規模如此之大。 當合理使用破壞市場公平時，為什麼作者得不到應有的報酬？
盜版在過時的經濟模式下寫的舊書是一回事。 真正的問題是，是否有人會寫另一本書、一篇雜誌文章或一篇部落格文章。 如果 AI 只是以 Bo 格式的效率吸收知識，那又何必呢？
版權是有問題的，但它促進了乙個有效的思想市場，支援出版商、作家和大學。 現在，當潮水來臨時，所有這些舊的商業模式都像沙堡一樣被沖走了。 至少當網際網絡和搜尋引擎出現時，人們揮手談論廣告支援或贊助。 似乎沒有人知道人工智慧將如何支援人類新知識的綜合。
第一代人工智慧從人類創造的資訊中學習。 在這些生成式 AI 模型溜出實驗室後，AI 生成的內容開始滲透到網際網絡和下一代訓練語料庫中。 一些人認為，這將導致洞察力的驚人飛躍。 我傾向於認為麥克風離放大器太近而無法產生反饋。
有專家認為，AI被誇大了，比如崩盤前的PETScom。其他人則將其視為早期的亞馬遜。 任何發現的早期階段總是充滿猜測，人工智慧也不例外。 有人說，基於對這項技術的深度投入，Microsoft將超越蘋果。 其他人只看到等待遠大夢想的失望。 又來一盒爆公尺花了。 明年見。