人工智能时代的程序员之路:如何应对挑战与机遇
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人工智能时代的程序员之路:如何应对挑战与机遇

本文探讨了人工智能尤其是生成式人工智能对程序员行业的影响,指出人工智能不会立即取代人类程序员,但可能会改变程序员的角色和工作方式。文章提供了四个小技巧,帮助人类程序员在生成式人工智能时代生存和发展,包括掌握编程基本能力、理解大型系统、提高软件工程实践、寻找合适的人工智能工具、实验并适应新技术、清晰明确地传达需求和使用案例、使用提示工程等。
谷歌如何抗衡ChatGPT?搜索巨头的AI挑战与未来商业之争
期刊论文

谷歌如何抗衡ChatGPT?搜索巨头的AI挑战与未来商业之争

谷歌计划在其搜索引擎中添加对话式人工智能,以应对ChatGPT等竞争和业务压力,尽管其经济状况面临挑战,谷歌仍强调AI对搜索业务的增强而非威胁。然而,ChatGPT等模型已经开始广泛应用于各行各业,如美国就业平台甚至新闻出版业,引发版权争议和对谷歌收入的影响。各方正在讨论如何在AI使用中保护知识产权,微软和谷歌正面临相关出版集团的要求付费或法律诉讼的可能。国内对此影响较小,但AI训练中的版权问题仍存在挑战。
「人汽」ChatGPT带来的兴奋、恐慌,以及如何影响汽车业?
研博论文

「人汽」ChatGPT带来的兴奋、恐慌,以及如何影响汽车业?

作者:宋家婷 ChatGPT的意义不亚于PC和互联网诞生。那么,它到底能带来什么积极影响? 科技的每一次重大迭代都会引起人类的兴奋与恐慌。 就比如突然火出圈的ChatGPT,给忽起忽落的人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)赛道又打了一针强心剂。 这是美国人工智能研究公司OpenAI开发的聊天机器人,能够通过学习和理解人类的语言来与人对话,还能根据聊天的上下文进行互动,并协助人类完成一系列工作任务。 ChatGPT从去年11月底上线后,两个月累计用户就超过了1亿,被称创下了互联网最快破亿应用的记录。 连比尔·盖茨都忍不住点赞,说ChatGPT的意义不亚于PC和互联网诞生。紧接着微软发布了整合ChatGPT的新版Bing(必应)搜索引擎,这使得微软市值一日之内高涨了800多亿美元。 中国的互联网巨头们,则似乎就在等这一声枪响。短短几天时间里,百度就宣布类ChatGPT工具“文心一言”下个月将对公众开放,阿里巴巴也确认阿里版聊天机器人ChatGPT正处于内测阶段,腾讯混元AI大模型团队更已推出相关模型并应用于内外业务。 然而事实证明,心急火燎地搭概念车也是会翻车的。谷歌紧赶慢赶的Bard首秀就因回答失误而丢掉了千亿市值。 一个聊天机器人何以令全球巨头们如临大敌?它对各个行业又有什么实际的影响? 我们不是技术专业人士,但作为科技的创造者,人类的头脑自有了解新知的能力,正如美剧《纸牌屋》中一句经典台词:Hunt or be hunted,想要不被机器敲掉饭碗,普通人还是要抢先一步多学习,至少在被人类自己发明的对手彻底奴役之前,要做到知己知彼方能百战不殆。 是的,未必能赢,但要打持久战。 不是“新物种” 有点好笑的是,令巨头们人仰马翻的ChatGPT并不是什么“新物种”。它属于AIGC(AI-Generated Content)的一种形式,即利用人工智能来生成内容。 AIGC去年8月就火了。在美国科罗拉多州举办的数字艺术家竞赛上,一幅名为《太空歌剧院》的AI绘画作品获得数字艺术类别冠军,当时引起了颇大争议。 自此,AI作画一跃成为2022年新风口。其背后的技术就来自于DALL-E 2、Stable Diffusion等AI模型。包括在中国,科技爱好者们已经利用这些工具描绘出不少堪比大师级的画作。 ChatGPT的出圈原理同样如此,其背后的核心技术来自于人工智能。 我们知道,人工智能研究早在上世纪五六十年代就开始了,中间经过几起几落,关键在于技术追不上人脑思考的蓝图,直到2010年代才又开始兴起,而这得益于互联网和云计算的飞速发展:互联网提供了海量数据,云计算则提供了强大的计算能力。 ChatGPT正好赶上了人工智能复兴的好时光,从机器学习、神经网络到Transformer算法——后者正是ChatGPT的核心技术之一,来自于谷歌2017年提出一种采用注意力机制的深度学习模型。 相较于此前流行的CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)等模型,Transformer大幅提升了模型训练的效果,在语音、图像方面的性能也相当优异,在此基础上Transformer不断迭代,并最终形成了今天可以与人类流畅对话的ChatGPT。 表面上看,ChatGPT只是一个聊天工具人,但是,它“类人化”的解题能力确实令人吃惊。 正如微软CEO纳德拉所言,加入ChatGPT功能的Bing不仅仅是一个搜索引擎,更是一个答案引擎。这相当于给搜索引擎装上了火箭,其它巨头怎能不慌? 对于普通人来说,ChatGPT的优势在于,那些原本挺高的门槛突然被拉低了。比如绘画、学术、游戏、音视频等等,但是,这可能是一柄“双刃剑”。真正的原创者怎么办? 革谁的命? ChatGPT之所以引起如此大的轰动,也因它被视为“内容生产力的一次重大革命”。在对大量的文本数据集进行训练后,ChatGPT可以输出复杂的、类人的的作品。 目前已知的AI创作包括生成文字、撰写邮件、视频脚本、文案、翻译、代码等任务。尽管时有出错,但是,国外已有大学生拿来写论文并通过了MBA课程的期末考试。 这样的例子不胜枚举,据说斯坦福为此专门开发了一个detactGPT来识别AI写的论文。《自然》杂志今年1月也宣布将人工智能工具列为作者的论文,不能在杂志上发表。 这说明ChatGPT的“类人化”程度已经达到了一定高度。扩展到AIGC领域,AIGC已被视为是继PGC(专业生产内容)、UGC(用户生产内容)之后的新型内容创作方式。以AI作图为例,目前已经渗入到文化、游戏、传媒等工作场景了。 这是否意味着,人类的一部分工作的确会被取代?似乎也不必急于悲观。 要知道,ChatGPT并非首个“内容工具人”。实际上,七八年前人工智能的上一次波峰,就有过一次大浪。 当时,包括腾讯、阿里巴巴、字节跳动等大小巨头们也都曾推出写作机器人,还在2016年里约奥运会集中展示过“秒级”出稿效率,但是,不久后都归于沉寂,原因在于,只有人类特有的思维和情感才能生产出有人情味的作品,才能更符合受众的期待,写作机器人只是没有感情的“填空机器”。 同期产品还活跃在一线的只有微软小冰。但是,几经迭代的小冰系列经不仅仅局限于写作机器人身份,它在AIGC赛道已经拥有包括虚拟歌手、虚拟主播等多重身份。 因此,再强大的AI现在也还复制不了人脑的创造性。即便是ChatGPT,给出的答案也参差不齐,它既能写出一份像模像样的论文,也会因知识盲区而出现“一本正经的胡说八道”情况,而这对于学术研究等严肃领域是致命的。 当然,较之科幻电影里与人类争夺世界的机器人,ChatGPT无疑是谦逊的。在《时代》杂志与ChatGPT的对话中,它表示:“尽管我很先进,但我仍然只是一个机器学习模型,我没有和人类一样的能力……有些人可能会认为我们和人类一样,这可能会导致对我们的能力产生不切实际的期望或误解”。 它还学会了甩锅。针对普通人担心的失业问题,ChatGPT在领英上写道: AI不会取代你。一个使用AI的人将取代你。 说到底,跟人类竞争的还是人类自己。 如何影响汽车业? 毋庸置疑,以ChatGPT为代表的AIGC对于文化、艺术、传媒行业的冲击是肉眼可见的——我们姑且不论它的创造性、个性化以及伦理性,然而,当它落地到实体经济中,又有何影响力?...
追寻失去的文明:探访新疆古代遗址
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追寻失去的文明:探访新疆古代遗址

这篇文章讲述的是台湾地区近期发生的两起影响力较大的事件。一是台湾地区放宽口罩政策,允许民众自由选择是否佩戴口罩;二是台湾地区领导人蔡英文近期出行美国,引发岛内民众的抗议与不满。
美元2.5亿美元);在产品方面,谷歌也动作迅速,推出了AlphaFold2模型,这是一款能够预测蛋白质结构的AI模型;而在国内,阿里、腾讯、百度等科技巨头也
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美元2.5亿美元);在产品方面,谷歌也动作迅速,推出了AlphaFold2模型,这是一款能够预测蛋白质结构的AI模型;而在国内,阿里、腾讯、百度等科技巨头也

近期,生成式AI(AIGC)在美国风靡一时,引领了硅谷money和A股市场的狂热。以Open AI为代表的公司的创新成果,如DALL-E绘画模型和ChatGPT对话机器人,让人工智能的应用范围进一步扩大。山姆·奥特曼,Open AI的创始人,对AIGC的未来发展持乐观态度并进行了诸多预测,他认为AIGC将带来更大的商业机会,推动人类知识的增长。目前,全球已有几大科技巨头站在AIGC的前沿,微软和谷歌更是动作频频,微软甚至将OpenAI的部分技术商业化。
ChatGPT不敌中国AI?看看百度‘文心一言’的未来实力!”
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ChatGPT不敌中国AI?看看百度‘文心一言’的未来实力!”

ChatGPT因在中文司法和公务员考试中出现局限而显得不那么智能,尽管能提供英文帮助,但面对中文环境数据的考验,微软和谷歌的AI如文心一言或百度的ERNIE Bot将更具优势,后者的研发工作已进入冲刺阶段,可能提前开放内测,将成为人工智能领域的中文赢家。
ChatGPT背后的科技巨头们:一场大模型竞赛
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ChatGPT背后的科技巨头们:一场大模型竞赛

这篇文章探讨了硅谷巨头们在微软推出ChatGPT后加速推动大模型研究的情况。谷歌两个月内便发布了类似ChatGPT的Bard,其人工智能研究团队实力雄厚, DeepMind实验室与OpenAI竞争激烈。ChatGPT团队成员大多来自名校,且学历普遍较高。此外,硅谷巨头的AI研究员薪资待遇优厚,然而这并非完全出于金钱的驱动。在国内,大型科技企业和学术机构也正在加大对人工智能的研究和投入。