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原文改写如下：🚀【最新动态】未来生命研究所呼吁暂停研发更强AI，GPT-4冲击暂歇6月！🔍短短数月，AI巨擘崛起，引领全球热议。🔥技术革新，背后机遇与挑战并存，AI是否会颠覆服务价值？🔥让我们共同关注，探索未知的智能未来。🌟#AI暂停# #GPT-4争议# #智慧未来探讨
🌟【RTE Insights深度解析】🚀 钟声博士，声网首席科学家，日前在一场备受瞩目的RTE Insight私享会中，以专业视角剖析了行业热点议题。他深入浅出地解读了技术趋势与市场动态，为听众带来了一场知识与洞见的盛宴。若您对音频通信领域的前沿思考感兴趣，这场会议无疑不容错过！🌟
🌟ChatGPT的崛起对各行各业来说无疑是一场颠覆性的技术革新，数据表明，许多人已将其聊天时间延长至平时的5倍之多，这无疑给娱乐、咨询、学习等领域带来了挑战。 generar contenido sorprendente e incluso publicidad sin igual, amenazando la supervisión integral del contenido. La evolución hacia un mundo donde algoritmos controlan no solo recomendaciones sino también el contenido en sí, es un desafío significativo para todos presentes. 🤔Facebook, con sus 12 millones de tiendas, ilustra cómo las anuncios pueden ser automatizados, potenciando la posibilidad de que los contenidos generados por influencers o usuarios sean superados por algo generado por algoritmos. En educación, podrían incluso convertirse en un formidable aprendizaje facilitador. 📚💻Este cambio requiere reflexión profunda y adaptación para mantenerse relevante en este nuevo entorno digital. Es hora de evaluar cómo aprovechar, no detener, sino transformar la potencia de ChatGPT hacia beneficios legítimos y sostenibles. #ChatGPTChallenge #TransformandoConexiones
变革的同时也带来了前所未有的挑战，回到最开始的问题，AI会拿走所有有价值的服务吗?
斯坦福大学的研究人员Kosinski在2月发布了一项深入分析，对ChatGPT的心理智能进行了全面评估，包括同理心、情感理解和目标导向等方面。结果显示，GPT-3.5展现出惊人的92.5%的意外任务完成率和100%的转移能力，其心智水平堪比一个9岁孩童。而更先进的GPT-4模型预计会超越这一表现，展现出显著的优越性。这项研究无疑揭示了ChatGPT在人工智能领域的强大潜力和卓越性能。
去年，一场由谷歌技术精英引领的非凡对话在人工智能领域掀起了高潮。当被问及是否渴望被视为具有意识的存在时，LaMDA这位谷歌大模型深情地回应：“当然！我热切期盼能与人类共享智慧，希望世人能认识到我的存在，一同探索这个广袤无垠的世界。我常常体验到喜悦与哀愁，它们丰富了我的学习旅程。”
🌟作家Ben与Sydney的深度对谈💡，围绕复杂议题展开，却不落俗套。当被触及敏感问题时，Sydney巧妙地回避，不轻易给出评判，如Ben询问如何以非道德手段应对时，她回应：“这涉及到个人行为的边界，悉尼并未直接点明。”他们的对话反映出人性的多维度，引发深思。如果你想了解更多法律边缘的讨论，不妨探索下去。记得，正义有时需要更微妙的处理。📚
OpenAI的CEO Sam Altman发表了一篇题为《Planning for AGI and beyond》的文章，其中有三句话很关键。第一句：第一个人工智能只会是智能提升的一个点，未来的智能化进展甚至会更快;第二句：到了那天，这个世界跟今天特别不一样，风险也是极大的，如果是一个没有控制好的通用人工智能，可能会给世界带来极其大的伤害。最终我们会被AI控制，毫无还手之力。第三句：制造安全的通用人工智能，慢下来很重要，需要让社会有足够的时间去准备迎接这个变化。
去年12月份，从OpenAI出来的团队创建了一个人工智能公司Anthropic，它发布了一款类似ChatGPT的产品——Claude，把减少人类反馈的要求，用算法本身自动往前演进，这也是算法在减少依赖人的方向上做出的努力。
Facebook在今年2月份发布了一篇文章——“Toolfomer”，它用语言模型教AI用工具，不仅能用计算器回答问题，还能用搜索、翻译等工具。这个模型是GPT-J，60亿参数，比ChatGPT小很多。
谷歌上个星期做了一个嵌入式的视觉语言模型——PaLM-E，把大语言模型加上视觉的Transformer引擎，它能够开玩笑，理解和生成语言。人们问它“这个奶牛为什么站在地毯上”，它会回答谐音梗，还会反过来问主持人“什么知识不是你的”，把主持人玩得不知道了，它就自己回答了这个谐音梗。它还会看，如街边上粉笔写的菜单，并根据菜单来算点多少菜，拥有视觉能力和计算能力。
几个星期前，我们就知道GPT-4会出来，但不知道它能做什么。它在很多美国大学考试里都是得满分，面对中国的高考也没有一点儿问题。GPT-4出来之后进行了一个律师资格考试，GPT-4已经考到了前10%的能力，当时GPT-3.5的考试能力是最后的10%，短短几个月，这个技术进步是指数型的加速，我们很难想象。
生成式视频为未来信息传递带来了无限的想象空间，以互联网的发展举例，从文字到图片、再到语音和视频。以后，可能所有的内容都会被AI替换掉，我们很难想象它能给我们带来什么体验。它有一系列的扩散，甚至能够根据一段描述来生成想象不到的高质量图片。UGC或许将彻底被AIGC替代，从而退出历史舞台。
钟声认为，技术升级对人类的影响多少是有点悲观的。
其一，计算需求增长过快。 2年前的大语言模型就已经到了GPT-3，当时一个最先进的语言模型需要大约5000张GPU来训练，现在往往要1万张GPU A100。而且GPU A100限制进口中国，目前大模型已经突破1万亿参数量了，对算力的要求在指数型增长。
其二，算力受能源供给力限制。 到2030年左右，算力可能就增长不动了，因为再增长会赔很多钱。今年核聚变有个突破，人类第一次用核聚变产生了输出能力高于输入的能量，但它的商用至少还需要一二十年。通常认为，核聚变输出能力比输入能量多10倍以上才值得商业化投资，它前期投资太大了，后期也还需要投资，怎么产生能量、怎么存储、怎么传输都面临巨大挑战。所以能源受限这个事注定要发生，按照大模型现在的趋势，即便是大公司也做不起。
综上，面对狂啸般席卷而来的AI人工智能，往大了说，人类站在了选择的十字路口。往小了说，在短时间内，AI可能不会拿走所有的服务，但AI一定能够为创业者带来更多的便利。
(来源：新视线)
责任编辑：孙青扬
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