獨家抓住一點，善用人工智能AI！ChatGPT-4有驚人飛躍，卻不可避免撒謊成性；百度「文心一言」成「智障」，中國科技發展現最大瓶頸！【 #新聞大家談 3/31 】| #新唐人電視台

大家好 歡迎收看《新聞大家談》 我是扶搖 距離人工智能科技公司OpenAI 發布Chad GPT只過去了4個月的時間 但是毫不誇張的說 它已經改變了世界 短短15週內 Chad GPT吸引了來自各領域的數百萬用戶 不但擾亂了教育系統 還引發了對於全球就業市場 末日般的預測 就在人們努力消化這一切的時候 幾個月之後 Chad GPT和我們揮手告別 他的第四次迭代Chad GPT4 在全世界掀起了更大波瀾 那麼 GPT4和GPT相比有哪些突破 它能做一些什麼 功能有多強大 人工智能對於人類來說是福還是禍 另外 中國也在力推百度的人工智能聊天機器人產品 聞心一言 但是測試結果卻被一些人嘲笑是人工智障 是什麼限制了它的發展 本期節目我們請來時事評論員傑森博士 來和大家探討這些話題 傑森博士您好 我知道您是電子和計算機工程博士 博士論文研究的就是機器學習 所以說人工智能AI的話題 算是聊回了您的本行 我們看到最近一段時間人工智能非常的火 我也知道您很關注這個領域 就是從去年11月份China GDP冒出來以後 最近這個火勁是從那邊來的 你要是更宏觀的說 你說AI是什麼時候 就是這一段AI是什麼時候火起來的 實際上我是說從十幾年前 深度學習開始以後 AI這個概念是個很老的概念 50年代就已經出現這樣一個概念了 當時的話其實跟現在這個差別很大 只是十多年前以後有這個深度學習以後 然後整個AI就跟深度學習這個概念 就幾乎是一致了 深度學習其實就是叫用神經元網絡 就是人工神經元網絡 然後做這種學習 現在有關這個Chai GPT和Chai GPT-4的討論 是遍佈了網絡 您能不能給我們通俗的科普一下這兩個模型 以及Chai GPT-4都有哪些突破呢 Chai GPT這個技術 事實上萌芽在2017年 是基於一個叫做Transformer這樣的一個網絡結構 從一個很簡單的一個概念 逐漸逐漸地演變到了 越來越大的這種大型的網絡神經元 它這個大到了 它的那個網絡的結構 已經跟人腦內部的神經 那個數量級是一個數量級的 你比如說Chai GPT是基於一個人工智能模型 這個人工智能模型叫做GPT-3.5 那麼GPT-3.5的話 它本身大概有1750億個參數 而人腦的話 大概有1000億個神經細胞 所以說雖然不是神經細胞等同於 這個模型的參數 但是你可以至少知道 這個模型的複雜度 其實已經和人腦的複雜度已經差不多了 就是大概在一個數量級上的一個概念 那麼在這樣的情況下 就出現了一個概念 就是說事實上這個模型本身 它已經是趨近於人腦的這種複雜度 而它做出來的很多事情的話 大家也都感覺到和人的智力有點趨近了 GPT-4事實上就是另外一個模型了 就是它的底層的智慧就把大腦換了一個 這個大腦換成了GPT-4 從GPT-3.5這個大腦變成了GPT-4這個大腦 這時候你會發現 同樣去聊天的時候 發現這個大腦這個人聰明的程度 已經從GPT-3.5 當時比如說像高中生那樣的智力水平 一下子換成了一個大學生研究生這個智力水平 就是又是一級飛躍 從技術上來說的話 GPT-4的話 它的參數的複雜度是GPT-3.5的 大概是650倍 GPT-3.5剛才我說了 大概有1750億個參數 而這個的話 它大概有估計有100萬億個參數 它的複雜程度 我剛才說了兩三個數量級的區別 當然了這是一方面 這是技術層面的 但是你要是從功能角度來說的話 它就是很明顯 它的邏輯推理能力 計算能力 對數學的認知能力 比以前要高很多 而且它不光能識別語言 它還能隨便圖像 你給它輸入一個圖像 它可以基於你的圖像開始跟你討論聊天 之前拆GPT出來 它的功能已經是顛覆很多人的想像了 但是它也有一些被詬病的地方 比如說給的信息有的時候是錯的 但是還說的頭頭是道 不知道事實的人就被誤導了 再比如說做錯一些數學題 那我們看到這次這個GPT-4出來 它這方面有改進嗎 本身GPT-3.5 GPT-4 它的語言與模型的機理是一樣的 我在我的一期個人頻道節目中 專門解釋了 只要你用這樣的一個機理 這樣的一個模型 我們開玩笑叫做 就是撒謊或者是編造事實這樣的事情 它是永遠會出現的 因為對於它來說 它腦子沒有事實這個概念 它不像是傳統的網絡 或者是你去網絡上的一個數據庫 你去搜索 它從數據庫裏頭拿出來一個信息 只要數據庫的知識是真實的 那拿出來的知識就是真實的 它不是 它就有點像人腦這個概念 它雖然學了數以百億 或者數以萬億這個量的信息 但是它並不是把這些信息 在它這個我剛才說的 這個人工智能模型裏頭 按數據庫一樣一條條存下來 它不是 它像人腦一樣 它這些信息都灌到 像你知道你學了很多知識 你不能在你的大腦中 任何一個地方找到你學的某一個知識 你的知識就是融到了你的大腦的 這種各個系統結構裏頭 它這個概念也是這樣 它學的過程中的話 它的每個參數的變化 最後把這個數以百億 數以萬億的這種信息存進去 但是等它往出取的時候 它事實上是在生成很多信息 生成一種新的語言 這個語言是所有所有的東西的融合貫通 但是這個過程中 它也可以造出以前沒有的東西 這就是為什麼你讓它編故事 它能給你編故事 你讓它講故事 它能給你講故事 但是你要讓它 你逼著它說一些事情 它也可以給你編一些歷史事實 你比如說 我當時問它說 你給我找五個小國 戰爭大國的這樣的戰爭案例 它就開始給我亂說一氣 它這個對它來說的話 它都是從它的整個系統裏頭 生成出一個事情來 它只保證它的語言是通順的 整個符合你問的這樣的一個概念 但是是不是事實這一點 它幾乎沒有辦法完全佐證 這個是這個領域基本上沒法解決的 不管是這個GDP3.5還是GDP4 它都有這樣的問題 只是它通過後期的再訓練 它有個後期二次訓練 可以讓它撒謊的量少一點 你比如說GDP3.5 它撒可能40%的情況撒謊 它這個時候的話 它可以說它30%的情況撒謊 它訓練半天 但是它不可能這種情況不撒謊 這是它的整個屬性造成的 同樣的概念 那個我們知道前天谷歌 它的系統是基於一個人工智能模型叫Parm 它最後做出來的聊天的這種問答系統 叫Barn 它也撒謊 它也在偽造一些具體的一些事實 所以整個來說撒謊這個概念 是不可能完全解決的 它只能是減少 當然了你剛才說了 它的數學不是有意做錯 它數學本身對於這樣的數學模型就難 語言的話 它事實上是一個一層邏輯推理的關係 就比如說我腦子有個想法 我直接就這種想法說出來 數學它是有一個多層邏輯推理的關係 你比如說你要解一個數學題 你要一步一步 每一步都要牽扯到很多的邏輯 然後推演很多步 推演很多步 邏輯推理演很多步 對於這樣的模型難度稍微高一些 所以說這是為什麼數學 一直是它比較難解的一個問題 而這個GPT-4的話 通過它特殊的訓練 通過大量的更復雜的網絡和各方面 它能學的邏輯部署更多一些 比如說原來GPT-3.5 它能邏輯正確推理兩三步 現在可以推理比如說四五步五六步 那麼以前解決不了的數學問題 現在就變得可以解決了 就是這麼一個區別 是這樣 您剛纔有提到GPT-4 現在已經像是大學生 研究生的智力水平了 如果說人工智能聊天機器人 這麼發展下去 它會不會搶了很多人的工作 現在大家已經開始擔心這個問題了 它取代人的很多工作 這是必然的 你比如說現在我們就說翻譯這事吧 就網上有一個人開玩笑說 他就把比如說隨便一個世界名著 原文是法文的 原文是英文的 無所謂 灌給他 他大概半個小時十幾分鐘全部翻完 翻完了以後的話 就是說你會發現基本上 文字各方面稍微改一點 基本上就差不多了 沒有大的問題 這樣的事情對於人來說 是不可思議的一個過程 而這個翻譯只是他能做的簡單的事 而且大部分人一輩子 還能翻譯一個語言的翻譯 假都不錯了 而這個是全世界50多種語言 100多種語言 它全都能翻譯 而且就是說本身來說 它也可以編程 甚至可以做一些總結 甚至有很多創意 就比如說給小孩起名字了 或者給某一個項目 給你一些建議了等等 它都是可以做到的 網上大家在總結說 哪些工作可能會被取代 現在有20多種工作 複雜一點的 比如說程序的工作 它還取代不了 雖然它能編程 但是它編程的能力 還基本上是簡單的程序能編 難一點的中等難度的程序 編的就不太好了 難的程序基本上就不高了 所以說程序員 你可以知道 一些稍微技術高一點的程序員 是無法代替的 但是確確實實 你比如說剛才我說的 翻譯的活兒 文檔就是公司裡的做文書 文蜜的活兒 或者說這是其他的很多事情 包括Tutor 就是給小孩教文學 文學上的東西 或者甚至教一些簡單的數學上的東西 這些東西很可能 或者說是一些 有人說比如說是旅遊計劃 就是比如說Travel Agent 就是旅行的這種安排師了等等 這樣子 這些估計都有可能會逐漸逐漸的 要麼是大量人員減少 要麼就是被它替代 這都是可能的 您覺得按照這個勢頭發展下去 人工智能系統 它不長時間就會來一個能力的大升級 它的這個應用越來越廣 讓很多人失業 那人們是不是也會越來越依賴於它 而這樣一來 人的這個自身能力 是不是會出現一些退化的現象 是的 這個事實上是一個 我看到的一個很嚴重的 潛在的一個問題 就是其實呢 當一個新的技術出來以後 你會發現人相應的那個能力 就開始退化一些 就是有這樣的一個情況 我說的是社會平均現象 但是智慧的人 他不會讓自己能力退化 完全依賴科學 就是比如說我們舉個簡單的例子 計算器這個東西 計算器出來了 你作為學生 你還應該去認真學加減乘除 學你自己的心算口算能力 你不能說有計算器 我這些東西到時候我隨時按 因為很多時候你在跟人討論問題 甚至做出一些決定的時候 你是不方便立刻用計算器的 而且有些都是一個快速的 概念化的一個判斷 一個量化判斷 那麼這個時候的話 你的數對數字對算數的 這樣的一個理解力 會加強你的判斷力 會使你的判斷決策更加精準 這就是說呢 但是呢 我確實看到了美國 或者有一些西方這個數學教育 它會把淡化弱化人的計算能力 認為反正遲早他會有計算器的 老師教起來也很難 學生學起來也很難 他對這個要求就都會降低 那麼最近你就會出現很多美國人 他對於數學的概念 變得非常的不清楚模糊 以至於有的時候大家會說 美國人會經常把自己花破產 為什麼 因為他數學確實不是特別好 很多就是不是所有美國人 有一部分美國人 因為他年輕的時候教育 但最後出現就是比如說 他覺得他銀行裡放了三千塊錢 三千塊錢在他腦子裡 留了一個簡單概念 就是很多錢 我銀行有很多錢 然後他就開始花 今天一千塊錢買個手機 明天五百塊錢去度個假 結果呢 幾次花完他就加不到一塊了 就不知道這個是不是已經快到了三千了 結果等到月底一看 銀行帳已經成負的 這個其實就是我說的那種概念 就是說啥呢 就是說 當人呢 就是覺得我其實有計算器 我什麼都可以去做的時候 人放棄自身 這個最基本的能力的時候 它事實上呢 使這個社會很多問題就麻煩了 因為那個比如說 China GDP 你不能隨時隨地 你都可以去上電腦去回答這個問題 但是你說 翻譯這個問題呢 已經解決了 所以說以後語言我都不用學了 那麼在特殊的情況下 你會發現 你仍然在關鍵的時候 你沒法跟你必須交流那個人交流 如果你完全不學一個語言的話 但是問題在於 有這樣認識的狀態的 不是特別多 就跟那個計算器出來以後 我發現 就是計算器出來 就是很老的美國人 他的數學能力可能要比現在年輕人還要好一點 就是整個有這樣的一個因素在裡頭 人類總是這樣 當一個新的技術出現以後的話呢 一部分人 他會仍然努力的維持這個新的技術 新的這個人具有的能力 但是很多人 他會把這個技術放棄掉 這個過程中 其實我們 就是這種有的很嚴重 有的方面很嚴重 有的方面就不是那麼嚴重 有的大家能意識到 有的意識不到 你比如說過去的人 誰都能到野外去生個火 很多人你給他一塊布 他就能給你做個衣服 這個至少在我母親那一代 或者我奶奶那一代可能都能做得到 現在呢 到我們這一代 做衣服其實就很難了 有人給你一塊布 你能把這個衣服縫到一起 其實都很難了 這就是人類整個的能力 因為外在的這樣的一個方便 或者外在這樣的一個 社會有大環境 能力都在萎縮 都在下降 就是很多時候體現不到 因為這個社會沒有大的變化 但是如果社會一旦出現大的變化 這些系統 你比如說人工智能 它是需要大量的電 才能存在的 如果哪天真的沒電了 那人類整個社會就會 就是蠻混亂 蠻難說的那樣一個狀態 確確實實有這樣的問題 就是說能力越外化 人的能力可能就是越退縮 越萎縮 是 人類能力它不斷退化 然後又高度依賴於人工智能的時候 不知道會不會真的有一天 就出現於科幻電影裡的情景 人類反被這人工智能給控制了 對 就是說這一點是一個 非常關鍵的一個概念 就是說 這個人工智能系統 我們到底怎麼樣子 真正的讓它 對社會的這種功效最大化 危害最小化 其中一個最關鍵的概念就是 把它作為工具 絕對不能把它作為一個決策的依據 就是決策 就是讓它作為你的工具 而不是成為幫你做決策的一個體系 這個概念說起來 大家覺得很明顯 但事實上在具體實施的過程中 要保證每個人都頭腦非常非常清醒 才能認識到什麼時候 我是利用它來給我 讓我 就是給我出莫化特 最後我做決定 還是讓它直接就幫我做決定 這是一個每個人 每時每刻都可能要頭腦非常清醒的 這樣的一個過程 是 不過每時每刻保持清醒的頭腦 其實這對人來說 是一個很大的挑戰 其實我們現在已經被大科技公司控制了 比如說我們用的谷歌搜索 我們社交平臺 我們用的郵件 我們用的很多東西 你說哪個不是來自幾個大公司呢 就是美國大選的時候 那麼這些大公司不讓你傳遞什麼消息 你又沒法傳遞什麼消息 其實這個概念已經存在了 當然了就是你下面這一步 就是說人工智能如果大家都在用的話 那麼人工智能本身確確實實 就是使得 就以前你還至少去搜索 搜索了以後看到50個網頁 你還去從哪個網頁一個個看 現在我搜索它給我一段話 五句話三句話 那就是我想要的 這個事實上就更加的讓他們控制人的這種概念 更加的便利 更加方便 而且更直接 是的 就是說人工智能這樣的一個概念 人會生活的越來越方便 越省事 但與此同時的話確實是對於大公司的依賴 不管是從信息的各方面可能會更嚴重 也確實是這樣的 如果這些人工智能的概念在跟那個互聯網 就是比如說 比如說把東西冰箱了啥的也都跟互聯網連起來 那個時候就是說什麼時候你冰箱需要什麼東西 它都幫能幫你 是的 能讓你成點事 不用開個冰箱門看一眼 但是它確實是也會給所有這些系統一個機會 在控制你的生活 而不是你來管理控制你自己的生活 您說到這兒 我還想到去年有一條新聞 就是谷歌從事AI技術研究的高級軟件工程師 布萊克萊默因 他說自己每天在和機器人Lambda聊天的時候發現 這Lambda有自己的意識和靈魂 這個事情在當時是引起了很大的社會反響 您覺得AI可能有意識嗎 我倒不這麼想 所以說在我來看的話 就是說本身這些人工智能系統 它作為這個模型或者擺在那兒 物化成很多大的機器 它本身是沒有靈魂的 真正它確實就是這個靈魂感 是來自於跟它對話的那個人 這就是你跟這個聊天的這個過程 你給它的這個問題本身 其實就是給它這個大腦 給它這個人工智能模型裡頭打一個信息 它給你反饋出一個相應的信息來 給水裡頭扔一個石頭 水裡發出漣漪 就是這麼一個過程 所以說而這個感情 可能是那個測試人員自己引發的感情 他比如說他說一個 那個我覺得你很聰明 他就回答一個說哪裡了 他就說這個人好謙虛呀 它實際上是他給這個對話的過程中 物化出他用他自己的情緒 影射到了這個人工智能系統裡頭 當然了這個人工智能系統的這個系統本身 至於他訓練人 訓練他的這種方式 他可能有一些政治傾向 他的知識 就比如說學了很多中共的知識 那就是中共那邊的 網衝報的很多 學了左派的東西 左派的東西網衝報的很多 但是本身來說的話 它沒有善惡感 沒有本身的意識 沒有情緒 它本身其實就是一個 你可以完全想像是大皮層這樣的一個概念 它需要外部激發 您這個觀察很有意思 說到人工智能系統的政治傾向 有人測試這個chatGPT4的時候發現 當他提出和中共有關的這些話題的時候 不論你是用中文還是英文輸入 這個GPT4 它要麼是重複中共的這個官方的說法 要麼是嘗試轉移話題 就是說跟中共這方面的概念 這個chatGPT4 它是這個公司開發它的是 OpenAI這個公司 這個公司的話 它自己聲稱它是想中立 它中立怎麼辦呢 它基本上就是說 誰的說法我都表達出來 那麼比如說你要是問他墮胎的事 它就把支持墮胎和反對墮胎的說法 它都給你列出來 那麼對於中共這邊的話 就是說它就是基本上就是很可能 就把中共那邊的宣傳也會給你表達出來 當然了就是它知道 就是我認為這個各個大公司裡頭 都有很多中國技術人員 全世界人都知道一個概念就是啥呢 就是說你罵民主國家的頭 民主國家的頭不太管 但是你罵比如說中共的頭 中共跟你急 這個就是它有點氣軟怕硬的那種感覺 就是說它不會說讓你評論拜登 但是它為了迴避 就是中共跟他們找麻煩 或者因為它畢竟雖然現在它沒有說要進入中國 但是它還是覺得中國是個很大的市場 它不想跟中共關係好得很僵 它覺得你這方面只要說你你就跟我急 那麼在這樣的情況下的話 我就不說你迴避說你 這實際上是很幼稚的想法 因為你不管你說不說中共 你這樣的一個知識 牽扯到知識牽扯到人生觀 就是世界觀這樣的一個人工智能系統 它都不會讓你放你進去 你就是跪在它面前懇求它也不會放你過去 但是不管什麼原因 OpenAI它就做了這樣一個決定 這個決定是它的公司決定 很多時候我們感覺上的話 我倒不覺得是中共讓他們這麼做的 這很可能是他們自己的一個商業 或者說是其他的一個為了迴避矛盾之間的決定 當然了還有一個技術上的概念 剛才你也談了有的時候 好像中共那邊說話多一些 這就牽扯到一個人工智能系統 它是怎麼產生的這樣的概念 為什麼人工智能系統最開始的名字叫做機器學習 就是因為它的很多 剛才我說的GDP次是由上百萬億個參數組成的 而它的裡頭輸入的信息 也都是上百萬億個這樣的信息 這個信息的話它都是從網上 從圖書館或者從各種渠道收集過來的 那麼確實是中文這個領域的話 中共畢竟把持了所有的文宣系統 所有的語言指導系統 你整個中文可能最大的產生地就是中國那個地方 而它如果這樣去收集的話 那麼那個地方的信息自然就進入了這個系統 雖然海外比如說像大紀元也說一些真相 用中文表達一些真相 但是它的比例畢竟比較小一點 我相信它也會有大紀元的信息量在裡頭 但是畢竟中共那個信息量在中文領域更多一些 所以說你就會看到從學習這個量上 就跟人一樣腦子裡裝的啥就是啥 它也是裝的啥就是啥 那麼它裝了十份中共的說法 裝了一份我們這邊真相的說法 最後的話它展現出來的東西 還是那種中共的謊言那種元素偏多一點 這個也是整個機器學習系統不可避免的一個問題 人類信息知識被中共這個謊言系統給腐蝕了 那麼你最後機器人工智能所在的所謂的人工智能 也難免擁有中共虛假信息那樣的一個知識氣墊 是這樣 傑森博士 我們現在大家都看到這人工智能系統的強大了 您預計這是不是會掀起關於AI的這種軍備競賽 比如說中共那邊會不會又想彎道超車 AI這個方向其實從中共的角度來說 它一直認為是在有大國競爭的因素在裡頭 在此之前所謂的AI技術 中共就固化成一個比如說人臉識別技術 或者說是什麼語音技術等等 中共就有的時候聲稱說 我們其實已經有些地方都比美國強了 比如說中國那邊總是搞監控 投了大量的錢做人臉識別 中共人臉識別做的全世界最好 所以中共有的時候吹就是說 人工智能我們已經是世界第一流的了 我們比美國都強了 其實它就是比如說在人臉識別這個方向比較強 真正的人工智能 這一次大家看到了誰是最牛的 China TV一出來以後 它所展現的能力 中國做人工智能第一公司 事實上是百度 這個公司一看就覺得自己水平 自己也做人工智能 每年也投幾百億上千億的做這方面研究 怎麼就跟那個差別這麼遠 但是它還是努力推出來它的產品 這個文心一言 文心就是它基於的那個人工智能大系統 一言是指的它是語言聊天 注入語言聊天這樣的系統 那麼文心一言出來以後大家一用 基本上就是感覺是TPD 剛才我說的TPD4如果是大學生研究生的話 那麼文心一言可能綜合能力是個小學高年級 那樣的一個狀態 差別不是一個數量級的 那麼本身李彥宏 就是百度的創始人總裁也說了 說我們不跟美國做競爭 我們不是出來為競爭的 但是因為它是沒法競爭 整個中美之間在真正意義上 最現代的這種人工智能上 實際上是有一個巨大的幾年的一個差異 那麼對於中共來說的話 它可能採取的策略就是 歷史上像谷歌和百度競爭那樣的概念 當谷歌技術已經很成熟的時候 百度才剛剛起家的時候 它就把谷歌放進去 讓谷歌能在中國存在 但是一旦百度稍微有點樣子 有點起色能用的時候 它就開始把谷歌想盡各種辦法擠出來 從中國給踢出去 那麼這時候百度就在中國一家獨大 最後讓中國老百姓就只用百度了 這個過程很可能也會是目前 像人工智能這樣的系統軟件出現的方式 雖然我們知道了 百度的人工智能系統比OpenAI的差很遠 那麼在這樣的情況下的話 百度股票先跌後漲 可能其中一個原因是 大家普遍投資人認為中共會幫百度 把真正百度的競爭對手從中國踢出去 讓百度一家獨大或者其他的中國公司 獨大的在中國環境中 開始慢慢培養成長它的技術 在中共的心目中 這就是它大國競爭必須採取的一個手段 當然對中國老百姓來說 這是一個很淒慘的過程 我們知道了百度當年一家獨大 為了掙錢最後給大家片面的提供信息 有一個先電子科技大學的學生得了癌症 因為只能搜到百度的信息 最後把錢也花了 醫療也擔過了 最後發現那些信息全都是假的 像這樣的事情 未來如果中共持續這麼做的話 中國人還會遇到 在人工智能上也會遇到 至少中國人在很長一段時間 不能真正用到真正意義上最先進的人工智能 而現在西方人工智能這個系統 如果到這個份上的話 對於整個西方社會的 整個的這種社會效率 或者說是各方面提升的會非常快 所以說在我看來的話 中共認為這是大國競爭 這是有這個競爭的因素在裡頭 但是這個過程它們採用的手段是堵是防 最後使中國可能在這方面發展的反倒會慢一些 是 您剛才提到百度的文獻一言 其實最近大家都在調侃它 有一些網友分享了自己的試用體驗 說這文獻一言回答問題的這個方式是很模式化 然後就戲稱它是chat ppt 您覺得中國的這種產品它和國外的相比 最大的差別是在哪 然後是什麼原因造成的呢 本身確實是有些核心技術 就是OpenAI的話 雖然是2015年、2016年才開始成立的一個公司 它就是一門心思專注地去做 而且做的過程中可能拿到了一些竅門 這個其實最後結果就是它出來的這個模型 而它模型能做的事情 很多其他的大模型它真的還是做不了 就是腦子 大家長的腦子都是一樣的 都這麼大 腦子裡頭的這個細胞的數量可能也差不多 最後有的人就聰明一點 有的人就不聰明一點 這個原因就是因為可能有的人 他就有一個正確的學習方法了 或者有個生活習慣了 最後這個人就比另外一個人聰明一點 這個就是一個生物學的多樣性促成的 那麼西方這個社會 當然我們看到成功出來的是OpenAI 但實際上就是說它是一個結果 不是一個過程 西方這邊的話 它實際上是各個公司 很多公司百家爭鳴的 大公司小公司都在做這個事情 最後冒出一個OpenAI這兩個公司 OpenAI最後成功了 原因就是這樣的 是這種多樣性最後有一家可以碰巧 要麼是運氣也好 要麼是安排也好 它就一下子找到了那個關鍵點 最後這個技術就突破出來 中國那邊的話 中國為了管理方便 它實際上就是讓中國的大的公司變得很少很少 就是你看一般就算的這種大的互聯網公司 有做這樣的研究的財力的公司 你就像百度、騰訊或者阿里巴巴 這麼幾個這樣的大公司 那麼它這個多樣性就少一些 整個它的研發就是嘗試的角度各方面 就可能比較專一 最後這些角度可能都不成功 這實際上就是一個社會管理促成的 有很多人大家就說 中國那邊為什麼都是根技術而不是創技術 原因就是 中國那邊的話它是集團的運作 集團運作它能使得一個方向迅速的量化、高效 但是發現新的東西的能力就差一點 你就比如說你派一百個人到原野裡頭去找東西 有效還是把一百個人編成一個方隊 然後騎步走的在一個原野裡頭找東西方便 那肯定是一百個人分散走它方便 因為這樣有多樣性 每個人找的角度各方面都不一樣 你騎步走 但是騎步走的好處就是 我可以統一的迅速的去建一個房子 大家都一塊騎步走搬磚 一下子把磚就從一個地方全都搬走了 它是解決不同的問題 但是中國那邊在創新上一直很慢 就是這麼一個現象 這是一方面 另一方面是從剛才我學到的 所謂的人工智能它都要繼續學習 它實際上是要有一個內容可學的 現在的話西方這邊是全世界東西拿來都可以學 什麼語言都行 什麼樣的內容都行 我都不是個問題 中共那邊的話 它本身其實對於要學的東西它是要控制的 而且他們獲取東西的這種範圍也是控制的 海外的一些東西它可能拿的不方便 國內的東西拿的量很大 而國內最近整個語言退化的很厲害 你要看中國網上的這種語言各方面 它的這種就是西方它有很多很多很高層次的 就是說那種討論 就不管是藝術上各方面門類這種 很就是高層次的這種網絡信息討論 中國那邊的那種網絡的信息 就是全都集中在幾個大的平臺上 比如說微信 這個微信它的信息它很難收到 然後就是整個你要是真的到互聯網上 那個微博了啥了的 他們提供的信息都是嚴格被控制的 所以說他們中國那邊能學到的信息的 質量有問題 那個多樣性有問題 各方面的話就是說學的材料就不如國外這邊 所以總結起來的話 能力就是找竅門的機會可能不如國外 學的內容受限制 分的就是那個多樣性不如國外 兩個結果最後他們產生的模型 就可能能力就比國外這邊差很多 所以您覺得接下來中國跟西方國家的這個 AI的發展差距會越來越大嗎 這就看下面一步 那個中國那邊它要怎麼樣解決這個問題 中國那邊做這方面研究的人也不少 就是他們知道他們的問題所在 而且中國那邊有一個最大的特點 就是一旦搞出來了 我從你那兒不管是偷還是模仿還是刪載 速度還是蠻快的 所以說它就是說 現在OpenAI把整個這個 至少搞出來這樣的一個東西 境界擺在那兒 它知道能達到這樣的一個狀態 那麼很可能它會想辦法 從這邊把這個技術往過轉 你比如說它就 最近這個斯坦福大學就有一些學生就想 建這個模型最嚴重最難的一個地方就是 這個訓練級你學 學的時候你怎麼樣子問題有什麼答案 這樣的一個知識邏輯過向 你得要用人來做 當時OpenAI實際上是在非洲在世界各地 就是說低收入國家僱了很多人 手工標識了很多 那麼它這個斯坦福大學的研究團 它沒有這麼多人 它怎麼辦呢 它就是讓用這個OpenAI 它就把OpenAI作為它的一個人 它就給OpenAI出一個問題 看一個結果 那我就可以學OpenAI的系統 是怎麼樣回答問題的 OpenAI這個系統很便宜的 你問很多很多問題才花幾分錢 那麼它這個過程中 它就把它的一個小模型給訓練出來 那麼這個思路中共很可能它們也會使用 它這樣的過程就把OpenAI這樣的一套東西 至少模仿過來 它會不會這麼做可能也是個問題 但是至少我說一個概念就是說 中共那邊它有很多很多這方面的智慧 原創的東西不一定有耐心 有耐力放下心去做 這個努力地從別人那模仿這個過程的話 它會有很多很多我們意想不到的奇思妙想 所以說在我看來的話 它有先天的不足 你比如說剛才說的學習內容這樣的不足 但與此同時的話 一旦別人搞出來了 它也有驚人的技巧 是 這麼些年看下來好像中共確實是這樣 非常感謝傑森博士的介紹和分享 也感謝大家的收看 那我們更多的熱點話題就下期節目時間 再見了 再會