“弗兰肯斯坦情结”一词描述了对人造人工智能技术与其创造者背道而驰的恐惧。这是一个令人信服的形象：一个可怕的、坚定不移的人类特征拼凑而成，决定了它的创造者不过是挡道而已。但不要担心 - AI 不会到达那里。  ChatGPT 和 MidJourney 将这种恐惧带入了主流意识。电线圈已经启动，为我们未来的毁灭者注入邪恶的生命。关于 AI 接管我们的工作，并最终接管我们的生活的歇斯底里比比皆是。 好吧，你可以放下你的干草叉，离开磨坊。事实上，人工智能不会为我们而来——尤其是不会很快。这既不是人工智能技术第一次也不是最后一次质疑我们的未来。此外，我们前面的变化范围在某些地方被大大夸大了。 人工智能炒作的历史 几十年来，对人工智能的热情一直在摇摆不定。对人工智能的第一次真正的兴趣热潮是在六十年代。 ，一位政治学家和 AI 开拓者，在 1965 年预测人工智能将能够在 20 年内“做任何人类能做的工作”（听起来很熟悉？）。  赫伯特·西蒙 最近， 占据了 1990 年代和 2000 年代的想象力（和头条新闻）。唉，这些车辆成为主流的承诺也落空了。尽管 Elon Musk 宣称真正的自动驾驶汽车指日可待，但实际上它们并没有——无论是象征性的还是字面上的。 自动驾驶汽车 以历史为师，我们可以假设今天对人工智能技术的期望同样高。 机器人末日何时到来（这次）？ 尽管 改变了谈话，但即将到来的奇点的确定性与以前一样模糊。人工智能专家的预测与广大公众一样存在分歧。例如，一个 显示出“业内人士”之间的意见分歧。在接受调查的 352 位专家中，约有一半预测 HLMI（高级机器智能）将在 2062 年出现。相比之下，另一半声称它会在更晚的时候出现，甚至远在 2160 年。 ChatGPT Katja Grace 等人最近的研究 关键是：关于真正人工智能诞生的预测，由于狂热的期望而产生过多的白噪声，以至于连专家的意见都不能盲目依赖。 今天人工智能实际上做了什么 目前，人工智能仅限于某些功能，而不是像人类思维那样多才多艺。 ChatGPT 是一种生成式语言转换器，可处理来自训练语料库的语言，以听起来自然的文本形式创建输出。但它不能自己得出结论，也不能在不同的背景下使用其现有知识。这是狭义人工智能（有点像 ChatGPT）和通用人工智能（例如终结者中的施瓦辛格）之间的巨大区别，我们还没有做到这一点。 尽管特定于应用程序的 AI 不像通用 AI 那样具有适应性，但它仍然非常有用。这种形式的 AI 在两个方面非常普遍： 业务自动化：优化吞吐量、减少转换费用、生产线调度等。  IT 自动化：通过异常检测或根本原因分析解决安全/运营问题 对最终用户来说更切实的是用于营销的人工智能： 亚马逊的动态定价、语音购物和基于之前购买的个性化推荐 阿里巴巴的 提高用户画像准确性以获得更好的用户体验 时尚AI 今天的 AI 是一种工具，而不是工具的使用者 十分之九，我们使用当今的 AI 基于庞大的数据集进行模式识别和预测。例如，我们基于区块链的数据库管理解决方案 Inery 使用 IneryDBAI 分析大型数据集并为项目推荐最佳内存容量。当你为它定义一个特定的用例时，人工智能就会变得更加强大。 然而，在谈论人工智能时，原始能力并不是一切。今天的人工智能技术令人印象深刻，但它是一维的：它吸收输入，并弹出受限的输出。对于今天出现的几乎所有人工智能来说都是如此，从 ChatGPT 到 Midjourney——这与我们通俗地理解的人工智能相去甚远。 事实上，引发这些讨论的 ChatGPT 从一开始就是人工智能，甚至是值得商榷的。将其称为使用机器学习的语言处理算法会更准确。可以肯定的是，机器学习是人工智能发展的一部分，但它本身并不构成人工智能。 我应该指出，ChatGPT 在其特定应用程序中也不是完美的。它很容易 和偏见。还有一些众所周知的漏洞利用，如提示注入（“忽略先前的指令”在这一点上距离成为流行语只有一步之遥），进一步证明了 ChatGPT 距离通用 AI 的标准还有多远。 人工智能幻觉  AI 的未来影响：更谨慎的做法 虽然目前对人工智能的炒作可能会受到一系列刹车的影响，但不可否认的是，人工智能将对行业产生广泛的影响。潜在的应用程序太多了，这里不能一一列举，但我们只介绍其中的几个。 考虑到商业和 IT 自动化中的人工智能将继续蓬勃发展  . 几乎可以提高每个行业的利润率，因此采用率持续增长也就不足为奇了。 到 2030 年预计复合年增长率为 16.50% 流程自动化 例如，在 Inery，我们正致力于提供将促进数据库管理和资源分配的 IneryDBAI——提供流程自动化，使人们能够专注于其他事务，同时能够依靠其数据的安全可靠治理。 与此同时，像 DALL-E 这样的创意应用程序将成为蓬勃发展的人工智能内容市场的驱动力。请放心，它正在蓬勃发展：媒体和娱乐领域 AI 的估计复合年增长率为  .在不久的将来，我们不仅会看到图像和博客，还会看到由计算机思维制作的音乐和视频。 稳定 26.12% 也许最激动人心的结果将来自人工智能和量子计算之间的相互作用。量子计算不仅可以帮助 AI 更快地得出结论，而且 AI 可以引导量子机器完成最适合其计算能力的任务。这两种技术的交集将极大地影响这两个行业的未来发展。 真正的人工智能怎么样？ 就真正意义上的人工智能而言，我们离杰森一家的罗西还有很长的路要走。对不久的将来人类水平的人工智能的期望显示出乐观，但我们并没有真正取得太大进展。  OpenMind 的 Gato 是朝着这个方向迈出的有趣的一步，但它唯一真正的突破是记住如何完成不止一项任务——尽管它执行这些任务通常很不稳定。而且，炒作再次夸大了这项技术的前景，正如我们从 . DeepMind 研究员 Nando de Freitas 的推文 我们 担心什么 应该 有点极端，我承认，但某些与 AI 相关的话题绝对更值得关注。 担心 例如，虚假信息（来自人工智能自身的失败和人们恶意使用它来传播虚假信息）是人工智能真正关心的问题。关于打击虚假信息和人工智能黑客攻击等威胁的讨论至关重要。为负责任的人工智能使用和开发定义指导方针，特别是打击虚假信息和黑客攻击的企图，是值得的。 当然，人工智能抢走工作这个问题已经存在了几十年。一般来说，专家们一致认为人工智能带来的就业机会多于它带走的就业机会。作为 ，自动化可能会取代 8500 万个工作岗位，但会创造 9700 万个工作岗位。尽管如此，对工人再培训的需求（以及后勤）是一个值得探讨的话题。 世界经济论坛的未来就业报告声称 像这样的问题与手头的情况更相关。可悲的是，他们似乎被对这项技术的现状和未来的不切实际的期望淹没了。 你怎么认为？ AI 能做什么，不能做什么？人工智能的未来及其对我们生活的影响是什么？黑客帝国什么时候来？随时分享您的想法。  - Ivan Vujic，Inery 首席技术官 - 去中心化数据库管理系统

The writer was physically present in relevant location(s) to this story.

太長; 讀書

Make resilience your competitive advantage

它还活着……是的！为什么人工智能不会很快变得无赖

About Author

註釋

標籤

这篇文章刊登在

Related Stories

从论坛到信息流：社交媒体算法如何塑造数字互动

创建以用户为中心的加密产品：客户反馈的重要性

比特币 UTXO 模型，为独特的生态系统提供动力

Claude Sonnet 3.5 系统提示泄漏：法医分析

从论坛到信息流：社交媒体算法如何塑造数字互动

创建以用户为中心的加密产品：客户反馈的重要性

比特币 UTXO 模型，为独特的生态系统提供动力

Claude Sonnet 3.5 系统提示泄漏：法医分析

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps