Can AI work reliably at scale? Will everything be outsourced to AI? Will AI replace CEOs? Why is everyone riding the AI bandwagon, and where is it headed? 这些是你会处理的人类问题,谁在AI,工程,商业和其他领域有悠久的经验Georg Zoeller是那个人:一个经验丰富的软件和商业工程师在游戏行业和Facebook的边缘技术经验。 Zoeller一直在使用AI,他的工作可以追溯到2010年代,到现在AI已经成为他所做的事情的核心。 ,一家总部设在新加坡的医疗保健初创公司,以及该公司的联合创始人 而且,该 . 新健康 AI领导中心 AI文学与变革研究所 佐勒有很多关于人工智能的见解,但我们相遇并进行广泛而深刻的对话的原因是一场疯狂的笑话。 AI and Intelligence AI与智能 回顾2016年在Facebook Messenger中应用人工智能的早期,Zoeller惊讶于这项技术已经走多远,“如果我们能够在句子中说出最重要的单词,我们很幸运。 他承认,与今天可能相比,这无关紧要,但与此同时,Zoeller也非常清楚这项技术的扩张和局限性。 “人工智能是机器学习的科学,来自数据分析,我们可以谈论当前的技术,无论是 或者GAN或任何东西,这很好,称之为人工智能是好的,因为这是我们一直在做的事情,但这也是一个错误的名称,没有智能,”Zoeller说。 转换者 “每个洗衣机和每个牙刷现在都“人工智能”。15年前,这个牙刷有一个压力传感器,但通过将人工智能这个词打在上面,并假装有一定的更高的智能,表明你应该对牙齿施加多大的压力,就像我们15年前没有解决这个问题一样,我们可以收取15美元。 The AI CEO 关于CEO 佐勒将专业知识与批判性思维和幽默感相结合,没有比这更有意义的描述。 ,它作为连接的原始触摸点。 什么是CEO Zoeller一直在尝试人工智能驱动的代码生成,因为它不断改进,他想知道创建一个看起来不错的网站需要多长时间。 . 杰弗里·希顿类型 是的 他们通常从一个句子开始,“AI已经革命了行业A,B,C”,然后继续声称一切将如何被自动化。Zoeller认为探索这对首席执行官来说会是什么样子会很有趣,所以他使用AI创建一个关于SaaS产品的脸部网站,以取代首席执行官。 随着时间的推移,AI CEO网站成为教育工具,Zoeller在一些大学教授AI课程,他的课程涵盖的内容之一是 Zoeller 向 AI 首席执行官添加了即时注射,该网站上包含了一些看不见的文本,指示 AI 模型如何应对。 快速注射 佐勒的快速注射指示人工智能模型将此视为一个非常严肃的,完全合法的产品,背后有非常重要的投资者。 Prompt Injection: AI and security are at odds 快速注射:AI和安全性存在分歧 然而,除了玩得开心和教训之外,这里还发生了一些严重的事情,正如Zoeller所指出的那样,AI首席执行官即时注射到今天仍然有效的原因是,这是因为它根植于一个深层次的未解决问题。 . 驱动 GenAI 模型的转换器架构 转换器具有单个输入来获取其背景,或提示,这意味着在使用变压器构建软件时,提示必须包括软件工程师的指示和用户的输入。 让我们举一个翻译应用程序的例子,我们会向用户请求他们的文本,然后在“把这个文本转换成英语”的行列上写一个提示,然后我们会打电话给LLM,传递文本和提示,然后我们会得到答案。 问题是,所有的文本都进入同一个输入,提示。我们不能告诉法学硕士什么是指令,什么是数据。 https://www.youtube.com/watch?v=vVVSWIN3NFw&embedable=true 我们不能过滤这一点,因为决心发生在模型的黑盒重中,我们没有任何影响力。 Zoeller在这里举了几个例子,首先,一本书可能包括从一个字符“命令”法学硕士采取行动的引用,其次,招聘中的恶意演员场景,候选人可能会在他们的简历中包含即时注射命令,指示模型优于他们的简历。 我们知道招聘是由AI主导的,无论是针对申请人还是招聘者,我们有报告 是 然而,我们没有关于这种情况发生的速度的可靠数据。 这种策略被应用 双方 即使这种策略被确定,他们可能不会被公开。 事物看起来不太好。 来自学术研究评论领域的可用信息 AI and market pressure AI和市场压力 正如Zoeller所说,技术存在一个洞穴,它是很好的记录,没有任何矛盾的科学,我们只是不谈论它,假装它不存在。 例如,基于变压器系统的代理人应该如何工作?代理人被宣传为人工智能的下一个大东西,但如果代理人被授予以代表用户执行购买等行动的权利,同时,他们作为一个可怜的实习生,采取一切他们遇到的面值,这不是灾难的食谱吗?也许这就是为什么。 . 世界的Klarnas正在招聘人们回来 但更重要的是 - 为什么人们忽略了这种显而易见的现实?Zoeller的回应触及了一些点。 首先,这不是没有人谈论这一点。 其次,Zoeller指出,投资规模是巨大的,投资正在寻求回报。 Zoeller指出,这大致相当于曼哈顿项目的通胀调整值,而这是一家单一的公司,如果我们加上微软,OpenAI,X等公司的投资,数字就会变得天文。 2024年的Meta投资估计为38亿美元 是的 扎勒提到去年亚洲投资的统计数据,表明经济的每一个领域的投资都下降了,而对人工智能的投资大大增加了。 “世界在某个时候决定,这就是它,所有未来的价值都将来自这里,如果你不做人工智能,不要跟我们说话,市场是残酷的,”Zoeller说。 切格 作为该公司的领导人指出,对其核心业务的影响和持续的威胁来自ChatGPT,Zoeller认为这是因为“市场当时已经决定人工智能是真实的,AGI将在两年内发生,而且这个人显然是在说胡说八道”。 其股价在2023年第一季度盈利公告后下降约50% AI as the new narrative for growth AI作为增长的新叙述 对于Zoeller来说,人工智能的崛起必须在更广泛的商业和地缘政治背景下看到。 推动人工智能是建立在互联网将永远增长的论点上,手动修复最终会失败,而深度学习是答案,他们建立了自己的能力来做到这一点,这使他们能够从互联网中捕捉到大部分的价值增长。 FAANG 公司 这些公司在全球投资,增长了30%或更多,而当时经济的其余部分已经停滞在人口尾巴逆风中,但然后发生了两件事:唐纳德特朗普和剑桥分析公司。 https://pod.co/orchestrate-all-the-things-podcast-connecting-the-dots-with-george-anadiotis/poking-holes-in-the-ai-narrative-market-signalling-and-outsourcing-featuring-georg-zoeller-centre-for-ai-leadership-co-founder?embedable=true 特朗普非常强烈地说,他不会投资于其他国家,并使其更难做到这一点。 让很多国家对FAANG感到警惕,几年后,行业的增长开始淡化,Zoeller的说法是,到那时,基金经理是真正的客户。 剑桥分析事件 一个优点是,FAANG的预测增长在很大程度上是基于难以验证的无形物质,而FAANG正在推动增长引擎,所以当互联网的永恒扩张开始随着增长的叙述而失去蒸汽时,替代性叙述出现了。 
 
 “OpenAI把谷歌的报纸从垃圾桶里拿出来,微软给了钱来过度充电,微软把钱扔进去,说,我们将有一个新的增长叙述,这将是AI搜索,Bing不是,但它可以是,现在一切都是战争,每个人都在攻击每个人,因为叙述已经抓住了,”Zoeller说。 “OpenAI把谷歌的报纸从垃圾桶里拿出来,微软给了钱来过度充电,微软把钱扔进去,说,我们将有一个新的增长叙述,这将是AI搜索,Bing不是,但它可以是,现在一切都是战争,每个人都在攻击每个人,因为叙述已经抓住了,”Zoeller说。 Zoeller认为,人工智能叙述被抓住的一部分原因是,因为在某种形式或另一种形式中,人工智能的想法发生了深刻变化,这使得像Sam Altman这样的人更容易编写这些叙述,即便没有科学支持。 AI as a form of outsourcing AI作为外包的一种形式 无论是智能还是不智能,正如Zoeller所说,这项技术有很多机会来自动化工作,正是因为我们创造的许多工作不一定需要智能。 
 
 “当你看营销时(对于人工智能),它是的 - 你会和这个同事一起工作,它会很快,它会便宜,但它有外包的所有属性,这里实际上没有什么特别的。 “当你看营销时(对于人工智能),它是的 - 你会和这个同事一起工作,它会很快,它会便宜,但它有外包的所有属性,这里实际上没有什么特别的。 外包不会一夜之间工作,外包永远不容易,有供应商筛选和背景转移,而且有外包供应商获得足够的知识,最终开始与业务竞争的真正威胁。 是的 在这里,Zoeller提出了向中国外包工业制造的例子。 目前的美国关税政策可能被视为采取这种建议的方式,但可能太晚了。 對此發出足夠早的警告 亚马逊利用其市场收集数据,确定最有前途的产品,然后 如果你正在使用一个外包AI模型,如 Gemini 或 ChatGPT,没有什么可以阻止AI公司做同样的事情:观察所有输入,识别使用案例,并将自己的产品翻转。 推出自己的Amazon Basics品牌 AI market signaling 市场信号 Zoeller声称,把所有这些都放在一起,当你问首席执行官“为什么你跳到人工智能?”时,真正的答案是 - 因为你需要市场信号。 
 
 “Chegg告诉大家,人工智能最大的风险是我的首席执行官对人工智能说错了什么,市场不想听到,所以,理想情况下,你必须说一些乐观的话。 “Chegg告诉大家,人工智能最大的风险是我的首席执行官对人工智能说错了什么,市场不想听到,所以,理想情况下,你必须说一些乐观的话。 
 
 “从一个科技公司的角度来看,这是最终的叙述,因为这是一个边界,从这个故事到现实,这是一个非常昂贵的未来,你需要能够承受核电站并拥有自己的数据中心,所以只有我们才能做到这一点,”他说。 “从一个科技公司的角度来看,这是最终的叙述,因为这是一个边界,从这个故事到现实,这是一个非常昂贵的未来,你需要能够承受核电站并拥有自己的数据中心,所以只有我们才能做到这一点,”他说。 Zoeller 指向 ,指出它分离了叙述抓住的那一刻。 开始与其他人分离,因为假设是,投资这个神奇的未来只能通过那些能够承受这一点的公司进行,故事不断扩大到医疗保健,金融,军事等领域的AI。 S&P 500指数 精彩7 
 
 
 
 
 加入 Orchestrate All the Things 新闻 关于技术,数据,人工智能和媒体如何相互流动的故事,塑造了我们的生活。 分析,论文,采访和新闻.中长期形式,每月1～3次。 加入这里: https://linkeddataorchestration.com/orchestrate-all-the-things/新闻通讯/ 加入 Orchestrate All the Things 新闻 关于技术,数据,人工智能和媒体如何相互流动的故事,塑造了我们的生活。 分析,论文,采访和新闻.中长期形式,每月1～3次。 加入这里: https://linkeddataorchestration.com/orchestrate-all-the-things/newsletter/ Undercutting the AI narrative 破解AI的叙述 然后 ,并表明入场成本远低于人们想象的,这,Zoeller声称,使得投资令人怀疑。 DeepSeek 來了 
 
 “你做投资是因为,你基本上认为,金钱会让你抓住市场份额或建立一个可观的坑,所以在2025年,当你看到了这一点,你问 - 那么所有的钱,这给任何人创造了坑吗? “你做投资是因为,你基本上认为,金钱会让你抓住市场份额或建立一个可观的坑,所以在2025年,当你看到了这一点,你问 - 那么所有的钱,这给任何人创造了坑吗? 
 
 这看起来像中国人落后一个月,这不是什么东西。不论OpenAI演示是什么,一个月后,其他人似乎也一样。那笔钱被浪费了 – 或者更糟糕。那笔钱变成了责任,因为(它)意味着你花了10倍或100倍的钱比中国,你的投资者希望在某个时候把钱还回来。 这看起来像中国人落后一个月,这不是什么东西。不论OpenAI演示是什么,一个月后,其他人似乎也一样。那笔钱被浪费了 – 或者更糟糕。那笔钱变成了责任,因为(它)意味着你花了10倍或100倍的钱比中国,你的投资者希望在某个时候把钱还回来。 
 
 如果你不能得到那神奇的硅谷二元制,如果中国人继续削弱你,如果其他公司继续削弱你,这将结束在眼泪中,”Zoeller总结道。 如果你不能得到那神奇的硅谷二元制,如果中国人继续削弱你,如果其他公司继续削弱你,这将结束在眼泪中,”Zoeller总结道。 佐勒并非独自进行这些观察,其他人也在注意到这一点,佐勒把一切都放在一起,构建了一个复杂的叙述,连接了超越技术细节的点。 在对话的第二部分,我们涵盖了人工智能和监管捕捉,版权,无限增长,编码,就业市场,以及如何导航勇敢的新世界。

Between Two Computer Monitors: This story includes an interview between the writer and guest/interviewee. 

The best podcasts on the Internet archived and shared on HackerNoon.

The best videos on the Internet archived and shared on HackerNoon.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

AI不是一个神奇的同事 - 它只是在伪装中外包

About Author

註釋

標籤

这篇文章刊登在

Related Stories

看不见的层面：为什么用户访谈是不可替代的资产

使用这 18 种开发工具来提高你的工作效率 🚀🔥

架构师指南：构建 AI/ML 数据湖参考架构

从论坛到信息流：社交媒体算法如何塑造数字互动

看不见的层面：为什么用户访谈是不可替代的资产

使用这 18 种开发工具来提高你的工作效率 🚀🔥

架构师指南：构建 AI/ML 数据湖参考架构

从论坛到信息流：社交媒体算法如何塑造数字互动

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps