在令人眼花缭乱的人工智能进步的惊人而令人不安的一年里，10个怪癖、后果和问题。
这才一年吗？就在一年前，ChatGPT用所有离谱的、终结者级别的、奇异性的、科幻财富的弹弓和箭打了我们一拳？
就在一年前，我们开始相信人工智能真的可以让我们摆脱辛劳，过上乔治和简·杰特森那样懒散的生活？
就在一年前，我们开始担心AI来找我们的工作，我们配偶的工作，孩子的工作，以及除了OpenAI首席执行官之外的所有人的工作。哦，等等。甚至那份工作也不安全！
本着年终回顾的精神，让我们现在停下来思考一下今年疯狂的人工智能加速带来了什么。这里有10份外卖。
人工智能的反对者看起来很愚蠢
ChatGPT兴起的一个主要受害者是铁杆、热爱逻辑的教授们的傲慢态度，他们说人工智能永远不会到来。我的一位教授曾经嘲笑人工智能这个词。他喜欢对机器实际思考的说法嗤之以鼻。他喜欢说，《星际迷航》中的智能机器还需要几十年甚至几个世纪才能真正问世。有时他会说AI从来没有机会。
他很幸运，在ChatGPT出现之前就退休了。他很幸运，因为这些新的生成人工智能机器人让killjoy逻辑学家更难一直说计算机只能把NAND门缝合在一起。
担心电费
一个更令人同情的受害者可能是地球，因为我们需要燃烧碳氢化合物来维持GPU和TPU的电力供应。人工智能终结碳基生命可能不是出于恶意或义愤填膺，而是出于燃烧每一种碳氢化合物以保持运转的无情需要。
人工智能世界面临的一个真正挑战是找到一种在不增加电费的情况下释放所有重大机遇的方法。有一些希望是，新的芯片、更好的算法和在网络中更明智地使用分层技术，将挽救一些装满石油的超级油轮。够了吗？
人工智能硬件热潮
对于一个新的人工智能项目来说，一个巨大的挑战是积累足够的计算能力来开始学习。需求如此之高，以至于像英伟达这样的GPU制造商跟不上。拥有GPU实例的云提供商可以以最高价格将其出租。
这个能继续吗？虽然自由市场有办法解决稀缺性问题，但硅谷的无情增长和远大梦想可以以比市场更快的速度扩大。还有地缘政治问题。
Doomers和Boomers对峙
中东政治等棘手问题的清单越来越长，加上关于人工智能将对人类做什么的辩论。一方是末日论者，他们认为人工智能破坏了工作、社会关系，甚至可能破坏了全人类。另一边是婴儿潮一代，当我们在虚拟Lanai上休息时，他们看到了一大堆美妙的礼物被送到我们手中。
谁对未来有更准确的愿景？专家和预言家们将在未来几个月甚至几年里仔细研究这个话题。如果答案显而易见，我们早就知道了。我开玩笑说，我们应该问问人工智能，但这些公司已经为他们提供了律师服务。关于热点话题的直接答案可能很难找到。
人工智能幻觉的危险
这是人工智能的想法吗？或者只是运行一些大型统计机制，通过掷一些虚拟骰子来选择下一个代币？我们知道算法只是一些统计数据，但这足以作为深入思考吗？几率有多大？
有许多隐喻可以帮助解释占主导地位的算法在做什么。有些人喜欢称它们为“随机鹦鹉”。另一些人喜欢将它们视为霍夫曼编码等统计压缩算法的一个版本。我们仍在努力寻找最好的方法来解释这些功能所产生的天才和幻觉的混合。
人工智能准确性的危险
人工智能往往表现得像孩子。有时他们会编造一些事情，这已经够糟糕的了，但真正的危险是当他们开始说出未经过滤的真相时。有些人喜欢讲真话的人工智能，并认为它们会给世界带来更多的知识和理解。其他人知道杰克·尼科尔森在《几个好人》中扮演的角色对人性的评价是正确的，他说：“你无法处理真相。”
人工智能公司的律师们必须为所有的真相辩护，他们一定很害怕。我问了谷歌的巴德一个关于一个活着的、会呼吸的人的温和问题——换句话说，这个话题可能会以诽谤罪起诉。巴德用一种非常尖刻的语气告诉我，“我是一个大型语言模型，我能够交流并生成类似人类的文本来回应各种提示和问题，但我对这个人的了解是有限的。”律师们一直试图把门钉上，但马会跳出窗户吗？
创意人士请律师
当一个人说“我从鲍勃那里学到了我所知道的关于这个话题的一切”时，这似乎是一种谦逊的姿态和善意的承认。当人工智能说出类似的话时，Bob开始怀疑他是否可以起诉要求赔偿。
作为一名作家，我很伤心。我有点自豪的是，我的一本书（《消失的密码学》）进入了Books3语料库，该语料库培养了一些最聪明的人工智能。它们现在就像我自己的后代。太可爱了。
但这些人工智能也在摧毁我的书和其他许多书的市场。更糟糕的是，他们正在大规模地进行这项工作。为什么作者不应该得到补偿？当合理使用破坏了市场时，它就不再是公平的了。
互联网会继续开放吗？
盗版那些在过时的经济模式下写的旧书是一回事。真正的问题是，是否有人会再写一本书、一篇杂志文章或一篇博客文章。如果AI只是以博格式的效率来吸收知识，为什么还要麻烦呢？
版权有问题，但它培育了一个有效的思想市场，支持出版商、作家和大学。现在，当潮水到来时，所有这些旧的商业模式都像沙堡一样被冲走了。至少当互联网和搜索引擎出现时，人们挥手谈论广告支持或赞助。似乎没有人知道人工智能将如何支持人类的新知识合成。
良性循环还是恶性循环？
第一代人工智能是从人类创造的信息中学习的。在这些生成性人工智能模型从实验室中滑出后，人工智能生成的内容已经开始渗透到互联网和下一代的训练语料库中。有人认为这将导致惊人的洞察力飞跃。我倾向于认为麦克风离放大器太近会产生反馈。
人工智能会飞多高？
一些专家认为人工智能被夸大了，比如崩溃前的Pets.com。其他人则把它看作早期的亚马逊。任何发现的早期总是充满了猜测，人工智能也不例外。有人说，基于对这项技术的深度投资，微软将超越苹果。其他人看到的只是等待远大梦想的失望。是时候再来一盒爆米花了。明年见。
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