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• 《机器学习Q and AI》 第一章

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  23分钟前

• 《机器学习Q and AI》新书连载

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  

  38分钟前

• 新能源汽车开启“ChatGPT”时代？

  

  特斯拉FSD终于要进入国内了。

  近日，有海外博主爆料，特斯拉FSD在中国市场已准备就绪，但特斯拉尚未宣布这一消息。

  此前，国内也有汽车博主爆料称，新款Model 3在国内即将可以开通FSD，预计很快就可以进行路试。

  而就在这两天，在特斯拉中国官网的车主手册里，也出现了完全自动驾驶能力（Beta）的功能的功能介绍。

  或许，特斯拉FSD真的要来了。

  

  FSD（Beta）功能介绍登录车主手册

  目前，特斯拉自动驾驶功能主要有三个类别，AP、EAP和FSD。

  

  其中，AP是最基础版本，在国内可以免费使用，包括自适应巡航和车道保持等基本功能。

  EAP为增强版自动辅助驾驶功能，在AP的基础上增加了自动辅助变道、智能召唤、自动泊车、自动辅助导航驾驶（NOA）功能，目前在国内售价为3.2万元。

  FSD为完全自动驾驶能力，在EAP的基础上增加了识别交通信号灯和停车标志并做出反应的能力，以及在城市街道中自动辅助驾驶等功能，目前在国内售价为6.4万元。

  根据特斯拉Model 3车主手册的介绍，FSD（Beta）适用于各种驾驶场景，并可以在任何类型的道路上使用，包括住宅区街道和城市街道。

  

  FSD（Beta）的功能包括，沿着道路上的弯道行驶、在交叉路口先停车再通行、进行左右转弯、导航经过环岛路口、驶入/驶出高速公路。

  只要速度低于 140 km/h 就可以启用FSD（Beta），开启后FSD（Beta）会保持车速以及与前车之间的跟车距离，同时还可以根据需要进行减速并在交通信号灯和停车标志处停车，并对道路上的行人、骑自行车者和其他车辆做出反应。

  不过，FSD（Beta）也并非完全不需要驾驶员参与。在手册中也明确强调，启用FSD（Beta）功能后驾驶员仍然需要将双手放在方向盘上，留意道路及周围交通情况，注意行人和骑自行车者，并随时做好立即采取行动的准备。

  同时，车内的摄像头也会实时监测驾驶员的注意力，并会在显示屏予以提醒。如果驾驶员长时间未手握方向盘，车辆在提醒无果后会开启警告灯并降低速度，直至车辆完全停止。

  此外，如果因驾驶员注意力不集中而被系统多次禁用后，系统则会暂停该车的FSD（Beta）功能。

  

  L3/L4自动驾驶国内获准上路

  早在2016年，马斯克就宣称特斯拉汽车未来将具备完全无人驾驶功能，不过到目前为止也仅有北美地区提供FSD（Beta）版本供小范围测试，还尚未进入国内。

  事实上，早在2021年，就有传言称特斯拉已经开始针对FSD进入中国市场进行部署。但随后特斯拉官方进行了否认，并表示特斯拉已经在中国建立数据中心，以实现数据存储本土化，并将陆续增加更多本地数据中心。这一表态也被认为是在为FSD进入国内做准备。

  今年5月，上海经信委表示，下阶段上海将进一步深化与特斯拉的合作，推动自动驾驶、机器人等功能板块在沪布局。

  

  而就在上周，工信部等四部委联合发布了《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》。正式宣布L3/L4级别自动驾驶的准入和上路通行试点工作开启。

  通知指出，将遴选具备量产条件的搭载自动驾驶功能的智能网联汽车产品，开展准入试点；对取得准入的智能网联汽车产品，在限定区域内开展上路通行试点。

  同时，通知也进一步明确了试点车辆出现交通事故时的责任归属。在自动驾驶系统未激活状态下发生事故，按现行规定承担责任；在自动驾驶系统激活状态下发生违法或事故，试点企业与试点使用主体需在规定时间内向相关部门提供证明材料。若未按规定提供材料，需承担事故责任。

  简单来说，就是谁在驾驶汽车谁付责任，自动驾驶时出现的责任由车企承担。

  随着这一政策的发布，特斯拉FSD进入国内已无障碍。

  

  特斯拉FSD V12准备就绪

  特斯拉是最早布局自动驾驶的车企，在技术方面的积累也占据绝对的领先优势。

  最近，关于特斯拉最新FSD V12自动驾驶的进展也有了最新消息。马斯克在社交网络回复网友关于特斯拉FSD V12自动驾驶何时才可以使用的提问时表示，大约将在2周内正式上线并开始使用。

  

  据了解，特斯拉FSD V12自动驾驶采用了深度学习技术，可通过大量的数据训练，使得车辆能够更加准确地识别路况、交通信号、行人以及其他车辆等信息。截至目前，特斯拉FSD Beta版用户已累计行驶超过5亿英里。

  在今年9月举行的All-In Podcast 2023 峰会上，马斯克表示，特斯拉FSD“非常接近”在不受监管的情况下比人类司机更安全。未来其安全性将远超过人类驾驶员，达到10倍的安全性水平。

  值得关注的是，目前国内车企也在大力布局自动驾驶领域，特别是造车新势力们。从广州车展各大车企的表态来看，明年上半年将是城区NOA的重要时间节点，如果特斯拉FSD到时在国内能够顺利落地，届时必将在自动驾驶领域展开激烈竞争。

  相比之下，国内车企基本都选择了搭载激光雷达的自动驾驶方案，而面对国内如此复杂的路况，特斯拉的纯视觉方案到底能否应对，也让我们拭目以待。

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  12小时前

• ChatGPT一周年｜ChatGPT写了段总结，给自己打了这个分数

  

  【编者按】2022年11月30日，可能将成为一个改变人类历史的日子——美国人工智能开发机构OpenAI推出聊天机器人ChatGPT。它不仅催生了人工智能界的又一轮高光期，还并不常见地被誉为“蒸汽机时刻”、“iPhone时刻”甚至“钻木取火时刻”。

  这一年来，被称为“生成式人工智能”的革命性技术激发了全球科技界“把所有软件和硬件重做一遍”的冲动，让具有先发优势的AI基础设施提供商价值暴涨，使得从医疗到航天的科学探索获得被加倍赋能的前景，传说中“奇点”的到来从未变得如此具有可能性。

  正如历史上任何一次技术变革，ChatGPT也给我们带来了深深的焦虑。既有对AI威胁人类生存的科幻式恐惧，也有对砸掉我们饭碗、骗取我们钱财、操纵我们心灵的现实担忧。连OpenAI自身，也刚刚经历了一场危机，差点没躲过一夜坍塌的命运。

  这一年让我们产生了更多疑问：大语言模型下一步的进化方向是什么？训练数据快要耗尽了吗？如何看待中国的大语言模型发展？AGI（通用人工智能）是否会存在其他形式？为此，澎湃科技（www.thepaper.cn）询问了ChatGPT本尊，请它回答这些问题并给自己做一个年度总结。

  其中，ChatGPT-3.5版本无法对部分问题提供具体信息，因此部分问题使用了ChatGPT-4.0版本。

  以下为澎湃科技与ChatGPT的对话：

  澎湃科技：ChatGPT推出一周年了，如果让你用3个关键词来形容ChatGPT发布后对行业的影响，你会用哪3个形容词？为什么是这3个词语？

  

  ChatGPT：创新、智能化、交互性。

  “创新”是因为ChatGPT的推出标志着自然语言处理领域的一项重大进展，开创了更高级的对话型人工智能。“智能化”强调了系统的智能程度和对复杂任务的适应能力。而“交互性”突显了用户能够与系统更自然、动态地交流，这对用户体验和应用场景的拓展都具有重要影响。

  澎湃科技：过往一年，你怎么总结ChatGPT的表现？会打多少分？写一段年终总结吧。

  ChatGPT：ChatGPT在过去一年中表现出色，取得了显著的进展。它成为自然语言处理领域的一项重要创新，为用户提供了更灵活、智能的对话体验。通过持续的更新和改进，ChatGPT在语境理解、回答问题以及生成自然语言文本方面取得了显著的成就。

  然而，也要认识到一些挑战，例如在处理复杂或专业性话题时可能存在理解不足的情况。尽管在普通对话中表现卓越，但在某些情境下仍有改进的空间。未来，期望看到更多关注于提高模型的适应性和解决实际问题的努力。

  综合考虑，给予ChatGPT过去一年的表现8.5/10的评分，看到了许多令人振奋的进展，但也认识到未来仍有继续改进和发展的机会。

  澎湃科技：过去一周，OpenAI公司发生了戏剧性的变化。Sam Altman（注：OpenAI创始人山姆·奥特曼）重新回归，可能说明OpenAI在商业化扩张与对安全的重视之间，最终选择了前者？这与你们的使命冲突吗？

  ChatGPT：过去一周，关于Sam Altman重新回归OpenAI领导岗位的消息并没有得到官方确认。至于OpenAI的使命和战略方向，它始终致力于促进和发展人工智能，同时确保其安全和有益。这包括在商业化和安全性之间寻找平衡。

  OpenAI的使命是确保人工智能的发展能够以有利于全人类的方式进行。这意味着在开发商业产品和服务的同时，也需要考虑到安全性、伦理和社会影响。因此，公司的战略可能包括商业化的扩张，但这并不意味着会牺牲对AI安全和伦理的重视。

  总的来说，OpenAI的目标是创造正面的社会影响，并在推动技术创新的同时，确保技术的使用是安全和负责任的。如果有关于OpenAI方向和策略的具体更新，它们通常会通过官方渠道公布。

  *注：这个问题因为涉及最新信息，3.5版本回答不出来，所以改问4.0版本。以下问题都使用了4.0版本。

  澎湃科技：过往一年，以ChatGPT为代表的AI技术应用到各个不同的场景中，也引发了不少关于法律的纠纷，怎么看ChatGPT带来的法律风险和挑战？

  ChatGPT：过去一年，以ChatGPT等AI技术的广泛应用确实在法律领域引起了许多讨论和挑战。这些挑战主要集中在以下几个方面：

  1. 版权和知识产权：AI生成的内容（如文本、艺术作品等）涉及版权归属问题。这引发了关于AI是否可以被视为作品的作者，以及AI使用人类创作的材料生成新作品是否侵犯了原始作品的版权的讨论。

  2. 责任与问责：当AI应用在关键决策过程中（如医疗、金融等）时，若出现错误或损害，应由谁负责（AI开发者、用户、还是AI本身）是个复杂问题。

  3. 隐私与数据保护：AI系统，尤其是像ChatGPT这样的基于大量数据训练的模型，涉及到大量个人和敏感数据的处理。这引发了关于数据隐私、安全性以及合规性的问题。

  4. 伦理和偏见：AI系统可能在其回答和决策中体现出开发过程中的偏见，这可能引起关于算法公正性和非歧视的法律挑战。

  应对这些挑战的方法包括：制定明确的法律和政策框架、增强AI系统的透明度和可解释性、确保数据处理的合规性、以及在AI系统的设计和应用中考虑伦理和公平性。这些都是目前AI领域研究和讨论的热点话题。随着技术的不断进步和应用的扩展，相关的法律和伦理框架也将继续发展和完善。

  澎湃科技：在保障用户的数据安全方面，ChatGPT有什么改善计划？

  ChatGPT：您的总结非常到位。确实，随着AI技术如ChatGPT的广泛应用，这些挑战和问题已成为法律、伦理和社会学领域的重要议题。特别值得一提的是，这些挑战并非静态的，而是随着技术的进步和社会认知的变化而不断发展。

  例如，在版权和知识产权方面，现行的法律体系可能需要适应新的技术现实，考虑到AI如何创作和使用内容。在责任与问责问题上，可能需要新的法律框架来确定在AI辅助或自动化决策过程中的责任分配。

  隐私和数据保护方面的挑战尤其突出，因为AI系统通常需要处理大量的个人数据，这涉及到数据保护法规的遵守和用户隐私的保护。

  伦理和偏见的问题则需要我们深入研究AI算法的设计和训练过程，确保其不会放大现有的社会偏见或造成新的不公平现象。

  总之，AI技术的发展和应用给现有的法律和伦理框架带来了挑战，同时也提供了更新和改进这些框架的机会。这需要法律专家、技术开发者、政策制定者和社会各界的共同努力。随着对这些问题的深入研究和讨论，我们可以期待更加全面和成熟的解决方案。

  澎湃科技：你希望ChatGPT接下来的发展目标和路径是什么样的?

  ChatGPT：作为一个AI模型，我没有个人的希望或期望。然而，可以展望ChatGPT未来可能的发展方向，这些方向反映了目前在人工智能领域的趋势和需求：

  1. 更高的准确性和可靠性：不断提升模型的精确度，确保信息的准确性和时效性，减少误解和错误。

  2. 增强的理解和生成能力：通过更先进的算法和更大的数据集训练，提高模型的语言理解和回答生成能力，使其能够处理更复杂和多样的查询。

  3. 更强的个性化和适应性：发展AI的能力，以更好地理解和适应不同用户的需求和偏好，提供更个性化的交互体验。

  4. 伦理和公平性的加强：加大对模型偏见和伦理问题的关注，确保AI的使用更加公正和无歧视。

  5. 隐私和安全性的提升：强化数据处理的安全性和隐私保护，以增强用户对使用AI技术的信任。

  6. 多模态能力的发展：除了文本，还可以整合图像、声音等多种数据类型的处理能力，实现更全面的AI应用。

  7. 跨领域应用的扩展：将ChatGPT的应用扩展到更多领域，如教育、医疗、法律等，提供更专业和定制化的服务。

  8. 可解释性和透明度的增强：提高AI决策过程的可解释性，使用户能更好地理解AI的工作原理和决策依据。

  这些目标和路径旨在使ChatGPT成为一个更有效、更安全、更负责任的AI工具，同时为用户提供更丰富、更个性化的体验。随着技术的不断进步，ChatGPT和类似的AI系统将继续在这些方向上发展和完善。

  澎湃科技：大语言模型下一步的进化方向是什么，有什么挑战？

  ChatGPT：大型语言模型（如GPT系列）的下一步进化方向可能包括以下几个关键领域，同时也面临着相应的挑战：

  进化方向：

  1. 更高级的理解能力：进一步提升模型对复杂语言结构和隐含意义的理解能力。

  2. 多模态集成：整合文本、图像、声音等多种数据类型，使模型能够处理和理解跨媒体的信息。

  3. 更强的推理和创造能力：提升模型在复杂问题解决和创造性任务（如编程、艺术创作等）中的表现。

  4. 个性化和适应性：使模型更好地适应个别用户的特定需求和偏好。

  5. 可解释性和透明度：增强模型的决策过程的可视化和解释能力，提高用户的信任和理解。

  面临的挑战：

  1. 数据和隐私问题：如何在不侵犯用户隐私的情况下收集和处理大量数据。

  2. 偏见和公平性：避免训练数据中的偏见在模型输出中得到放大。

  3. 复杂性管理：随着模型规模的增大，如何有效管理和运行越来越复杂的系统。

  4. 安全性和滥用风险：防止模型被用于生成误导性或有害内容，确保安全和负责任的使用。

  5. 技术和算法的创新：持续的研究和开发以解决现有模型的局限性，如长期记忆、因果推理等。

  总体而言，大型语言模型的未来发展将是在提升技术能力的同时，不断解决伴随其成长的伦理、法律和社会挑战。这需要来自技术、法律、伦理和社会各领域的专家共同参与和努力。随着技术的发展，我们可以预期更加先进、智能且负责任的大型语言模型。

  澎湃科技：大模型的训练数据快要耗尽了吗？怎么解决这个问题？

  ChatGPT：关于大模型的训练数据快要耗尽的问题，实际情况比较复杂。虽然目前的大型语言模型（如GPT系列）已经使用了海量的数据，但理论上，随着互联网和数字内容的不断增长，数据源是持续更新和扩充的。

  以下是这个问题的一些关键考虑因素以及可能的解决方案：

  数据源的丰富性：

  1. 持续更新的内容：互联网上的内容是持续更新的，包括新闻、论坛帖子、社交媒体更新等，提供了不断更新的数据源。

  2. 多样化的数据类型：除了文本数据，还可以探索图像、视频、音频等其他类型的数据。

  数据耗尽的问题：

  1. 质量而非数量：重点可能逐渐从“更多数据”转向“更高质量或更相关数据”的获取。未标记数据的挑战：大量的数据未经标记或分类，这需要更高效的数据处理和学习算法。

  解决方案：

  1. 更有效的学习算法：发展新的学习算法，让模型能够从更少的数据中学习更多的信息。

  2. 强化学习和迁移学习：利用已有模型作为基础，适应新的任务或数据集。

  3. 数据增强和合成：通过数据增强技术创造新的训练数据。

  4. 更多的用户生成数据：利用用户与AI互动中产生的数据进行训练。

  5. 众包和社区参与：鼓励社区和用户提供或标注数据。

  6. 跨领域数据集合并：整合不同领域和类型的数据集。

  总体来说，虽然数据的质量和相关性是挑战，但随着技术的进步和创新方法的应用，可以有效地利用现有和新产生的数据资源，继续推动大型语言模型的发展。

  澎湃科技：除了生成式AI，AGI是否会存在其他形式？AGI的下一阶段会是什么？

  ChatGPT：当谈到AGI（人工通用智能）时，人们通常指的是具有类似人类一般智能水平的系统，具备多个领域的学习和适应能力。除了生成式AI，AGI的发展可能探索其他形式，例如：

  集成式AI系统： 将不同领域的专业化AI系统整合，以实现更全面的智能。这可能涉及语言处理、视觉感知、决策制定等方面的协同工作。

  融合多模态信息： 整合文本、图像、语音等多模态信息，使系统更全面地感知和理解世界。

  迁移学习和元学习： 使AI系统能够更有效地从一个领域迁移到另一个领域，实现更灵活的学习和适应性。

  关于AGI的下一阶段，这是一个难以准确预测的问题。一些研究者可能专注于提高系统的认知能力，使其能够更好地模拟人类的智能行为。同时，也可能出现更注重伦理、安全性和社会适应性的研究方向，以确保AGI的广泛应用是安全和有益的。AGI的发展方向将在未来的研究和技术创新中逐步揭晓。

  澎湃科技：听说过百模之战吗？如何看待中国的大语言模型发展？

  ChatGPT：“百模之战”是指中国在大型语言模型（LLM）领域的一系列活跃发展。中国的技术公司和研究机构在这一领域投入了大量资源，致力于开发与国际先进水平相媲美的语言模型。以下是对中国大语言模型发展的一些观点：

  1. 技术创新：中国在人工智能领域有着强大的研发能力和技术创新潜力，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学习领域。

  2. 数据优势：中国拥有庞大的网民基数和丰富的语言数据资源，这为训练大型语言模型提供了有利条件。

  3. 政策支持：中国政府对AI技术的发展给予了高度重视和支持，这有助于推动相关研究和应用的快速发展。

  4. 应用场景丰富：中国市场的多样性为语言模型的实际应用提供了广泛的场景，从而促进了技术的快速迭代和优化。

  5. 国际合作与竞争：中国的大语言模型发展不仅是国内竞争的结果，也受到国际技术发展的影响和激励。

  6. 挑战与机遇：与全球其他地区一样，中国在发展大型语言模型时也面临着技术、伦理、法律等方面的挑战，但同时也拥有巨大的市场潜力和应用前景。

  综上所述，中国在大型语言模型的发展上展现了强劲的动力和潜力。随着技术的进一步成熟和市场的深入开发，中国有可能在这一领域实现重要的突破和贡献。

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  12小时前

• GPTs将杀死小微企业？

  

  ChatGPT技术的更新，每一次都很热闹，在这种大模型时代，小微企业的未来会如何呢？下面这篇文章是笔者整理分析的关于此的内容，大家一起往下看了解更多吧！

  

  ChatGPT的每次更新，都带来一片唱衰的声音，卜一惊艳发布时，震惊了全世界。大家都说人类是不是不行了！到目前看，人类也还行。还没被ChatGPT那么快搞掉。

  那么本次OpenAI的这一次更新所谓的“iphone时刻”，又引发一片唱衰之声：你OpenAI亲自下场来做应用了，那么小微企业是不是不行了？这不得死一大片嘛？

  加上最近大家都熬夜津津有味的吃openai的瓜：看你奥特曼，刚吹完牛逼，自己就被撵走了吧。

  结果人家奥特曼下岗再就业都没用48小时，眨眼从乙方到甲方了，隔着屏幕吃瓜的，没想到小丑竟然是我们自己。

  有人说：小微创业已经再也没有机会了？

  不是特别赞同！

  的确，在大模型时代，超大体量的公司掌握了算力、数据优势，可你一个小微初创企业，又不是梦想改变世界的显眼包马老师，凭什么去拼大模型底层这一块呢？纵然是天赋异禀，你们虽小，却是人工智能这里的顶尖学者专家，那也得找到微软这样挥金如土不差钱的金主爸爸来砸吧。奔这个方向的如果是小微企业，那确实目前看机会渺茫，人家都先发跑了多少年，GPT-5都快上线了。

  但是小微创业公司，我们理解的这个层面的公司，主要产品做的是应用，而且是垂直应用。

  如果说本次GPTs发布杀死小微初创企业，那首先被杀死的是门槛低，一直赚信息差的小应用产品，也就是跟风上线的那一波ChatGPT小产品，知识摘要，场景绘画，甚至是转包封装大模型的所谓对话机器人。本来就是赚一个信息差的，想要赚快钱的，就做好随时被干掉的准备好了，有什么可以喊冤的。

  一、技术壁垒一旦形成，那才是小微企业的末日，而ChatGPT们难得的掀开了各行业的森严壁垒

  任何行业都会产生行业头部聚集效应：头部客户和头部资源都聚集在头部玩家手中。

  在没有换代型的技术红利出现时，这个行业是扼杀创新的，大家不再关注行业本身或者产品本身的发展，专注于打击，吞并和扼杀对手，就是所谓的“卷”，整个行业没有对外的推动力，只有对内的自戕，直到跑出一些头部玩家，大家划定好势力范围，然后订立攻守同盟，不断垒高技术壁垒，把精力都用在建造城墙和护城河。

  小微企业一旦扎入某个赛道中是一片充分竞争的蓝海，首先面对的问题就是这里面已经论资排辈，大家排排坐吃果果，后来者没有江湖地位。如果看准了哪一块市场空白，推出一款新产品，轻描淡写的来说被分分钟复刻，你所能做的“创新”在头部玩家眼里，可能是不足以撼动江湖地位的小玩意，懒得理你，或者，等你长大了我再看看。

  但是ChatGPT和他的应用来了，这是不一样的，它以迅雷不及掩耳之势掀了好多行业的被窝，而好多人还目瞪口呆感叹，原来还可以这么玩嘛？此时对于跟在巨头后面捡剩饭吃的小微企业来说，是一个最好的翻盘机会。

  当巨头们反应慢，还未调转船头之时，借助ChatGPT能力快速杀出，在一个细分领域建立新的产品形式，抢夺用户和市场。

  我们会看到在大的技术浪潮来临时，都是一些老王已死，新王当立的时刻，总有一批屠龙勇士站出来，一举颠覆行业格局。

  虽说最后也难免变成恶龙吧，但谁能说，小微企业不会有机会冲击巨头们呢？

  

  二、没找准商业价值赛道的小微企业，白费功夫

  真正态度认真的小微创业企业，都思考如何利用ChatGPT们的强人工智能能力，来做有亮点的产品形态，给用户带来真正实用价值，并愿意为之所付费。方向非常重要，这首先是一个客户愿意付费的东西！

  我们做ToB产品，很多产品本身就是客户的生产工具，只要用ChatGPT们可以快速提升旧工具的产能，就有可验证付费意愿，而且可以在存量客户验证和实施。

  比如做语音通话机器人交互、私域知识库智能摘要，客服机器人智能提升，CRM的客户会话沟通自动摘要等，不推翻原来的成熟产品，但是通过在产品中增加“GPTs”们，来做小模块的智能化改造，成本低，推广容易，即使是小微企业，只要是这个领域的参与者，都可以找到这样的创新点来突破。

  更庞大的ToC领域，除了现在已经非常火爆的AI作图、AI作曲，AI视频数字人，我还看好一些更小的，更聚焦的小场景，也有创新的价值，当然，前提还是要看客户的付费意愿。

  有次和朋友说起，我们可以做一款《AI手抄报》，当过幼儿园，小学家长的都知道我说的是什么东西，每次都把家长忙的焦头烂额，如果谁做一款效果不错的AI手抄报，能生成文风不错的文字和自动生成图片插画，还可以自动排版，那这样的一份东西为了节省时间我愿意买。

  还有次和朋友说起，现在有声书录制市场也很庞大，现在基本人工录制和做后期，已经有很多产品在做AI画本，TTS多音色配音，AI自动对轨，把原来一本书制作周期大大缩短，这个产品的商业价值也是有的。而且是ChatGPT们最擅长的内容生产领域。

  

  三、无法拥抱AI红利的小微企业，也会迎来末日

  其实各行各业不缺小微企业，很多时候，小微企业也没有雄心是要改变世界，挑战行业格局，大部分情况下，99%的是在这里抢一碗饭吃。可是当巨头醒来，与新贵同场竞技，产品和技术将迎来快速的迭代，市场将产生剧烈的变化，城门失火殃及池鱼，这种情况下，首先阵亡的大概率是看热闹的吃瓜群众们。

  ChatGPT们的发展会非常快，我们预测很快会讲很多行业由先锋实验应用，变为常规武器，你理解的无法落地转化，难以部署实施，效果差强人意，最终都会非常快速的成熟起来，有时候快的还会超乎你的想象。

  所以，游戏人所说的小微创业已经再也没有机会了？

  我觉得要补充一个限定词，“躺平的”小微创业企业，确实机会不大。

  但是思路活跃，下沉用户市场，产品迭代快速的那些小微企业，现在应该是一个最好的时机，过时不候！

  还没有做技术储备的企业都需要动起来，ChatGPT们已经把技术的门槛拉低，同时又通过GPTs做了样板，你要找到你擅长的领域那个突破口做下去。

  现在的OpenAI自己也挺忙的，哪有空做那么多垂直的东西抢你的饭碗，你不用比OpenAI技术强，只要比你的同行跑得快就足够了。

  小和微其实都不可怕，懒才是原罪。

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  2天前

• AI遭遇“信息诈骗”，新的鸿沟正在出现

  

  保护AI 人人有责

  花59块钱成了百度文心一言的会员，能买到一个它基于虎扑“梗”给你的错误荒谬的结果：“孙继海的儿子叫孙兴慜”。

  

  孙继海中国著名足球运动员、英超曼城名宿，孙兴慜韩国著名足球运动员英超热刺队长，怎么一个韩国人就遗传了一个毫无关系的中国父亲的足球基因？

  

  如上图所示，这其实是虎扑上“梗”无意间对人工智能发挥了“信息诈骗”的作用。我们猜测整个过程或许如下：孙继海儿子=SUN的儿子=SUN儿子=孙儿子=孙兴慜。

  在遭遇“信息诈骗”以后文心一言甚至还给出了孙氏族谱，让孙继海有了一堆孙兴*系列的儿子。

  

  你也许觉得这是个小错误，无伤大雅。

  但当AI照进现实时，事情会变成什么样？文心一言声称已经开始应用落地。那我们就帮它推进一步，在现实中让它真正落地。

  借助文心一言的能力，我们完成了一项“AI工作”：印刷了一幅文心一言做信息源的海报，挂在成都市龙泉驿区足球场上。

  

  

  “你们用AI做的这个海报，没看出来AI的强大，但咋就不专业呢”，来自球场场馆最直接的评价，“幸好你们是先买了一个月广告位，随便你们挂什么，要是是我们自己设计弄的这个错误，估计下个月就要自己买社保了”。

  当有人相信AI落地的愿景是“一个人就是一只营销队伍时”，可能这只营销队伍一个人就没有了。

  

  除了可能工作不保，你的知识体系甚至都面临着威胁。

  20多天以来，球场场馆、业余足球爱好者、保洁大姐、公司团结参与者、球场灯光维修师、或许都看见了“孙继海和孙兴慜”是父子关系。具有知识储备和信息辨别能力的人能识别到这里有一个错误，不具备这种能力的孩子很有可能着了被“信息诈骗”的AI的道。

  那么如果不借助文心一言寻找“孙继海儿子”用百度搜索来看这个问题的答案。

  

  

  百度搜索呈现的是一堆非常复杂、有干扰的信息，但人类在在这个时候至少还有自主权，因为它至少看起来是开放的，至少能看到多个信息源。虽然在搜索时代前几个结果也是“孙继海的儿子孙兴慜”，但是至少可以获得多个出处或者来源。进行对比验证，同样是“孙继海的儿子孙兴慜”的信息源头也可以区分新闻网站、专业论坛、短视频，用以判断其事实权重。而错误的AI可能造成最强的信息茧房。

  信息获取的口径无限收窄，信息源的处理权收归到大模型里面，AI直接给你得出了唯一答案。这个答案对于只使用AI的人来说是绝对正确的，因为错了你也不知道。

  而在那些技术乐观主义者眼中，AI就该是未来你唯一与信息交互的界面，知识和流量的唯一入口。

  这对于AI平台来讲一定是好是吗？如果在搜索时代出现“孙继海儿子孙兴慜”这种错误的时候，用户在相信搜索结果带来的后果就只能自行承担。

  但到了付费AI时代，人类付费了就没有义务为信息在实行交叉验证和筛选，如果出现错误，人类是“受害者”，但是文心一言既是“信息诈骗”的受害者，它也可能是“信息诈骗”的“帮凶”。

  

  信息诈骗来源于信息鸿沟

  文心一言遭遇的“信息诈骗”，也不能否认它在“理解、生成、逻辑、记忆这四大能力上的进步”。只是在“孙继海儿子孙兴慜”这个问题上，文心一言它只是一个才诞生不到一年的“天真孩子”，它好心的为人类做“缩句”，可能也做到了李彦宏所说的“今天，你说的每一句话，它大概率都能听懂。

  但它没识别出人类制造的信息鸿沟，这种信息鸿沟可能是人类对特的交流模式或者是情感沉淀，也就是说文心一言可能储存了大量信息，也拥有了十分强大的算法。但是这次被“诈骗事件”是因为它没有识别出某种独特信息，这些独特信息可能对于人类来说是“玩笑”是“梗”，但是对于文心一言这类AI正常来说可能是“语料”是“逻辑”，但也有可能是“信息诈骗”的源头。

  “李彦宏介绍，百度新搜索具有极致满足、推荐激发和多轮交互三个特点，当用户搜索问题时，新搜索将“不再是给你一堆链接”，而是通过对内容的理解，生成文字、图片、动态图表的多模态答案。

  文心一言急需跨越识不能别人类独有语言信息鸿沟，因为它未来的责任是不再给人类提供多个选择，而变成先替我们完成信息筛选与鉴别，然后确定一个答案再衍生出答案的变种。

  在没有文心一言这类AI之前，我们只能靠自己不断的跨越信息鸿沟，拥有不是“唯一答案”同时也要面对各种独特语言、虚假信息、诈骗话术，会使用互联网与正确获得结果就是人类自己在要跨越的信息鸿沟。这对于一个人来讲都不容易。

  魏则西“西安电子科技大学2012级学生，当时以600多分的高考成绩考入计算机系”在外人看来是一个标准意义上的会使用互联网的人，但是他为了获得正确结果所付出了最大的代价。而AI出现以后，我们可以完全信任AI帮助人类跨越信息鸿沟，避免付出这样的代价吗？

  但看起来就算AI成长了，真的能比人类更容易识别出错误。下决心真的让它落地也并不容易。

  财报显示，百度三季度的研发费用为61亿元，同比增加6%，主要是由于支持文心一言研究投入的服务器的折旧开支及服务器托管费增加。

  

  从以上这两段话可以得知，文心一言是一定要去赚钱的，否则无法覆盖它的开销。而赚钱的方式可能还是广告。

  百度文心一言的主体是百度公司，从过往百度在获得了流量入口后的盈利模式看，竞价广告模式是它的选择，竞价广告可能是跨越信息鸿沟的障碍之一，在我们对此慢慢免疫的同时，AI时代似乎也逃不过这个人为的鸿沟。这个广告将怎么呈现？还是多个广告呈现竞价吗？

  在AI时代它的对话部分结论只有一个，是给看广告还是给看答案，还是先看15秒广告再看答案？还是干脆和竞价排名一样，诞生一个对话产生多个答案？

  或者干脆放弃广告，出现只有付费才能享受更高级的AI，接触到更丰富可靠的信息。但付不起钱的人只能忍受错误与不丰富的信息，被落在在另一种新的信息鸿沟的另一端？

  循环在信息鸿沟里的：孩子、魏则西和AI

  我们可能进入一种循环，文心一言没有跨越信息鸿沟就又有可能创造出新的信息鸿沟，人类在跨越前AI时代的信息鸿沟的同时，还要做好准备跨越AI造成新的信息鸿沟。

  在这个循环里孩子、魏则西和文心一言是相互对照出来的影子，因为他们三个都可以看着是“孩子”，真正的小孩子面对信息鸿沟是完全没办法跨越的；魏则西作为很多人眼中的计算机高材生可能还具备帮人跨越信息鸿沟的能力，但是他也掉进了医疗的信息鸿沟里面；虽然文心一言在有很强大的某些功能在帮人们跨越信息鸿沟，但是它在面对人类特有的语言习惯是翻车掉坑里了，可以说魏则西和文心一言在面对各种没有跨过的信息鸿沟时都是“孩子”。

  魏则西已经离开，而困在这个信息鸿沟里的循环里的另外两个“孩子”怎么办？

  真正的孩子在成长过程中可能主动使用百度搜索的场景会越来越少，要面对的可能是AI没有跨越信息鸿沟造成的收窄的信息茧房，承担使用AI出错造成的工作影响，被动学会筛选对比AI提供的信息，从而增加AI的使用成本。

  而从某些角度可以看成孩子的文心一言，单对于“孙继海儿子孙兴慜”这个问题它有机会而且马上就可以更改。但是这个信息鸿沟能跨越吗？百度早已开始把它嫁接到百度各种产品里面开始为变现服务，而百度的各种产品是前AI时代的，前AI时代原始的信息鸿沟充满了各种优质信息和劣质信息。随着文心一言越来越紧密和这些过往的负面遗产接触融合，作为一个孩子，它是在这种融合中提升信息筛选与鉴别、利用信息让自己实现“自增长”，还是掉入前AI时代的信息鸿沟不能自拔？

  文心一言从出现诞生后的百度每一季的财报里面，这个“AI童工”开始作为新的利润故事的主角。但是不是该关心一下这个“AI童工”的成长问题，它有好的信息成长环境，能健康正确的长大吗？

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  2天前