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美国总统拜登计划签署新的行政命令，严格限制美国企业对中国AI等高科技产业投资。外媒指出，华为、阿里巴巴和百度正在加速研究解决方法，以在不依赖最新美国芯片的情况下开发尖端人工智能。

小萧2023-05-08

造性，具有受到知识产权保护的必要性。“中国AI作品第一案”腾讯状告上海盈讯科技有限公司未经授权许可，抄袭腾讯研发的机器人Dreamwriter撰写的文章，最终以腾讯胜诉告终。受理法院认为，该文章表现出“最低限度的创造性”，从分析文章的外在表现形式和生成过程来看，该文章源自于创作者个性化的信息筛选和排版，并由智能写作助手软件在技术上合成的创作过程满足著作权法对文字作品的保护条件，因此，法院认定涉案文章属于我国著作权法所规定的文字作品。若AIGC生成的内容包含研发人员的个性化筛选和创作，那么此时该内容就有可能被认定为受到著作权法保护的作品，未经研发方的授权用于商用，具有需要赔偿侵权责任的风险。商用时如何避免侵犯知识产权若用户协议或者平台明确表示了AIGC生成内容的版权归属，则根据相关内容行事。在注册成为产品用户，使用人工智能产品时都会有用户协议，有些协议中会明确有关AIGC生成物的版权归属，用户是否为创作者，平台方能否使用该内容等等规定，出于双方意思自治，使用该产品就意味着默认同意有关规定，若协议中未对作品进行商业授权，建议避免将相关内容用于商业用途。对于部分人工智能产品，在生成作品的过程中，并没有研发人员和使用方过多的智力投入和创造性筛选修改，根据著作权法对于作品的定义，在这种情况下生成的内容不满足受著作权法保护的要件，很可能不受版权保护，此时用于商用，侵犯知识产权的风险较低。一个务实的建议是，作为人工智能产品的使用者，我们无法判断该模型在训练过程中是否完全合规使用数据，不存在未经商业授权但使用了作品的情况；或者平台在协议中未明确表示生成物的版权归属问题。为了降低侵权的可能性，企业最稳妥的方式是将人工智能作为辅助工具，在其生成物的基础上进行后续的创作与修改，使得作品间存在一定的差异性，二次创作而成的作品符合著作权法保护的要求，那么此时作品的版权无疑属于二次创作方，企业可以放心使用，即使用于商用，侵犯知识产权的可能性也较低。来源：金色财经

金色财经2023-05-06

ChatGPT背后的算力博弈中国企业亟待打破美国桎梏

1年下半年）跟踪报告》，2021年全年中国AI服务器市场规模达350.3亿元，同比增长68.6%。在企业级GPU芯片领域，中国厂商壁仞科技在2022年推出BR100芯片、天数智芯推出了智铠100芯片、寒武纪推出了思元270芯片。其中壁仞科技称，BR100拥有全球最高算力，峰值算力达到了市场在售旗舰产品的三倍以上，16位浮点算力达到1000T以上、8位定点算力达到2000T以上，单芯片峰值算力达到PFLOPS级别。虽然数据良好，但缺少至关重要的处理FP64的能力，依然无法完全取代英伟达H100、A100俩兄弟。并且，英伟达使用的CUDA平台早已成为应用最为广泛的AI开发生态系统，只支持英伟达的Tesla架构GPU，在现阶段根本无法用国产芯片取代。虽然中国芯片厂商正在对GPU芯片领域奋起直追，但技术差距和美国卡脖子仍是关键性问题，还需要一段时间的努力。不止AI服务器借着大模型东风一路上扬的不止AI服务器和GPU芯片，还有储存器市场。 ChatGPT的运行条件包括训练数据、模型算法和高算力，其中高算力的底层基础设施是完成对海量数据、训练的基础。最显而易见的特点就是ChatGPT经历数次迭代之后，参数量从1.17亿增加到1750亿，近乎两千倍的增长，也给计算存储带来极大的挑战。 AI新时代开启，预计全球数据生成、储存、处理量将呈等比级数增长，存储器将显著受益。而计算存储是ChatGPT的重要基石，随着阿里、百度等科技巨头类ChatGPT项目入局，整体计算存储市场需求将进一步快速提升。随着AIGC持续火热，北京、上海、广州等数字经济发达地区也出台了政策推进智算中心建设。比如，北京市提出新建一批计算型数据中心和人工智能算力中心，到2023年，培育成为人工智能算力枢纽；上海市提出布局建设一批具有高性能、高吞吐的人工智能算力中心，推动公共算力服务平台建设等。而各行各业都将面临着ChatGPT的洗礼，在迎新一轮人工智能的浪潮下，和AI相关的行业将会迎来广阔的市场空间。而中国企业也势必会冲破美国掣肘，打破不公平的桎梏。来源：金色财经

金色财经2023-04-26

美将限制对华高科技投资？市场人士：实质影响不大

首席分析师武超则表示，考虑到美资过去对中国AI、芯片和量子计算等领域的投资规模不大，尤其是在过去几年的科技领域的制裁使得美资已有回避国内投资的的趋势，比如进入BIS实体名单的企业美资早已不能进行直接投资，即使措施落地，对我国相关产业实质影响不大。

金融界2023-04-21

4 月大模型混战华为阿里商汤都走到哪了？

处，GPU 发展严重落后，终将成为杀死中国 AI 的一把利刃。而在算法层面，国内 AI 企业也面临着极为尴尬的局面，让一群善于应用创新的企业直接去做底层创新，无异于赶鸭子上架。在国外 AI 企业不再开源算法后，如何找到模型开发的创新点，才是最困难的。对于一直停留在 64 层的众多国内 GPT 模型来说，想要对标 ChatGPT 甚至 GPT-4，无异于痴人说梦。不可否认，应用层面的“软实力”，可以让一家 AI 企业快速找到盈利的目标，但在真正的国产 AI 战争打响之后，硬件和算法层面的“硬科技”，才是我们当前最缺乏的能力。若只重视应用层面而忽略硬件与算法层面造出来的商业辉煌，就像井中月、水中花一般，虽然美丽，但一经波澜便稍纵即逝。也只有真正拥有算力、算法层面的能力，才是中国 AI 发展历程中真正的进步。我们的算力之战和算法之战刚刚拉开序幕。此刻，中国 AI 的翻身之战，需要一些真正的“硬核武器”，才能正式打响。来源：金色财经

金色财经2023-04-11

AI席卷游戏业玩家的“黑暗森林”、厂商的明日曙光？

解放团队生产力。同时，米哈游还参与了中国AI创业公司MiniMax的多轮投资，有心凭此补上本土大模型的学费。尾声 2023年的春天，几乎每个互联网人的嘴边都挂着”AI“”ChatGPT“之类的字眼，虚张声势中含着那么一点虔诚和敬畏。复读同一个词汇的他们，在某种程度上倒是比AI更像机器人。 AI所带来的冰火两重天从未如此明显。每隔几天，我们就能听说一则”游戏外包团队被裁撤“的轶闻，今天是翻译，明天是美术，后天不知道会不会是文案。同样每隔几天，我们也能听闻火热的资本快讯。数不清的投资人和创业者涌入赛道，大模型共新算力一色，资深FA与高校博士齐飞。时至今日，大大小小的游戏公司都已被卷入浪潮，它们活跃在所有可能的环节之中：研发、投资、应用，快马加鞭，狂飙不歇。即使是最保守的游戏从业者，也不得不承认时代的车轮难以阻挡。不被旧船抛下的唯一方案，就是买一张新巨轮的船票。从微观的抗拒望到宏观的竞逐，在这个躁动的春天，你我可能已经见证了历史的转折点。来源：金色财经

金色财经2023-04-11

中国AI相关股票暴跌！经济日报：热捧人工智能需防泡沫

周一(4月10日)，在一家官方媒体敦促当局加强对潜在投机行为的监管后，中国与人工智能相关的股票暴跌。

厉害啦2023-04-10

下一个“AI王炸” 别只盯着OpenAI DeepMind也在憋大招

，可能就是下一个“王炸”。我们都希望中国AI也能诞生影响世界的元创新，其实AI领域并没有那么多独门秘技，很多灵感或技术路线都是公开的，但我们为什么总是听过就算、见过就忘呢？除了灵光一现的idea， OpenAI和DeepMind不断投入的耐心，强大的工程能力，前沿研究与商业化的平衡，也是值得学习和借鉴的。不能总是热泪盈眶，总是不长记性，直到下一个《震惊！XXX的XXX又颠覆世界了》…… 来源于：36氪来源：金色财经

金色财经2023-04-09

万字解析GPT的情感与意识它是一只被人类操控的“风筝”

第二期：我们和创业公司创始人聊了聊：中国AI产业发展需要突破哪些瓶颈？第三期：清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正：如何让人工智能不作恶？第四期：北京大学新闻与传播学院教授胡泳：马斯克呼吁“暂停”AI开发，背后说明了什么问题？以下为实录整理，ChatGPT对本文整理亦有贡献。 GPT-4是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒？会不会带来生产力的变革？主持人陈巍：相比较于GPT-3.5，GPT-4的准确性显著提高，它可以完成创意文本生成、结构化写作和交互式文本生成，此外，GPT-4在语言推理和程序生成方面也有很大进步。但我们并不清楚GPT-4的具体参数和架构，感觉有点神秘，需要大家一起讨论和发掘。请陶总谈谈GPT-4对虚拟人技术与元宇宙技术的影响，以及它给办公场景和营销产品应用带来的新机会。陶芳波：GPT-4和Office 365带来的影响不太一样，GPT-4是一个巨大的模型升级，具有多模态特点。以前可以通过加入类似Clip的模型实现多模态，但GPT-4直接将视觉和文本数据放在一个Transformer里，类似去年推出的Flamingo方法。这种多模态更接近人类获取和产生信息的方式，给未来潜在应用的改造带来无限可能。虽然GPT-4的具体参数和架构没有公布，但我们可以根据过去一年学术界的变化和相关文章，猜测到它的一些做法。 GPT通过工程化方法取得了非常大的成就，我们体验到了用户instruction能力的大幅提升。在使用GPT-3.5做更复杂的任务时，它并没有办法更深刻地理解意图，而使用GPT-4就感觉好像一个普通人的智商从100提升到了120。这也是为什么它在GRE等考试上表现优于90%的人，这种能力来源于大模型的创新。而Office 365在另一个维度上展示了大模型可能吞噬所有软件的前景。Office 365将复杂的办公软件套件与GPT结合，为我们打造了一个样例。未来，软件的入口可能都会变成AI copilot，当我们打开软件时，将由AI教导我们如何使用。我认为这将带来行业重构的机会，微软为我们树立了一个标杆。主持人陈巍：我们可以看到AI在Office升级的过程中发挥了重要作用。新的Office升级会不会替换掉打工人和AI技术，特别是GPT技术会不会带来新的生产力革命？王建硕：我一直认为科技发展对人类有很大帮助，主要是利大于弊。GPT技术和Office的合作只是科技不断发展的过程，让我们使用时付出的精力越来越少。我们认为这很快会成为日常生活的一部分，不用再感到惊讶，这是未来的一种趋势。刘伟：我基本同意王总和陶总的看法。大家现在关注GPT技术，但我们还无法确定它究竟是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒。不过，我们可以确定的是，文本处理、程序编制、bug查找以及图像、视频、音频处理等方面可能会发生巨大变化。其中，一部分基础工作可能会被AI产品替代。然而，创意工作、管理、新闻记者和科研工作者等领域仍然难以被取代。例如，在教育领域，学生可以用GPT辅助完成论文，但创新性科研仍然难以依赖它。因为它不可能像牛顿和爱因斯坦一样做出颠覆性的发现。 GPT在训练数据集中进行组合和统计或概率分析是有可能的。但是，AI还做不到跨领域，例如讲化学、历史和计算机知识之间进行有机衔接，而很多创新往往发生在跨领域组合或交叉学科中。目前，GPT被视为一个初级的人机环境产品。它可以取代许多基础职业的体力劳动，甚至部分脑力劳动。但对于一些关键岗位，因为它存在一些类似幻觉的问题，还不可能在社会上产生我们所期待的影响。随着时间的推移，大家适应了这些技术，它会变得不再神秘，大家的新鲜感逐渐消失，就像当初骑自行车时觉得非常酷后来变得习以为常一样。主持人陈巍：关于微软和OpenAI是否还有更大的技术后招，目前业界传闻称除了现有技术，实际上还有更强大的东西。刘伟：现阶段AI主要关注多模态，如视频、文本、图像和语音等。由于底层工具不完善，例如数学和物理学还没有实现相关研究的突破，AI在情感和意志方面也有待发展。因此，美国的几家大厂不太可能推出令人惊讶的工作。主持人陈巍：微软和OpenAI在应用方面，如与Office的结合和搜索引擎的结合，确实给我们的日常生活带来了较大影响。陶芳波：微软和OpenAI的保密工作做得很好，大家都在猜测它们还有什么大招。部分同意刘伟的观点，但我认为不能小看基于深度学习的智能模型。这些大厂在过去半年中展示的工作和创新速度令人印象深刻。尽管底层数学和物理不完善，但它们已经证明能够创造有价值的智能体。实际上，大模型所展现的智慧能力已经超出了我们对人脑的理解，但它们仍然涌现出来了。有时候我们可以绕过基础科学，产生一些真正应用侧的巨大影响价值。我认为Office升级这件事情的意义非常重大，包括前段时间的Bing。当我们发现它初始版本的缺陷时，我们会提到两个问题。第一个是它产生幻觉，即说话乱说，这是因为它是基于训练时遇到的语料。第二个是它没有办法直接使用工具。而Office做了两个证明：第一，可以将大模型与已有数据做非常好的grounding，让它所有的依据都来自于真正灌输给它的外部知识，减少对这些信息的编造。第二，我认为很多职业都可能被改造或替代，因为大多数科研者所做的创新不是爱因斯坦级的工作，而是基于已有知识进行重组和微创新。因此，如果给予它关于外部数据和工具的支持，我个人认为很多职业都有可能被大大改造。我相信每个行业都会有一个类似的助手，这会让我们的效率提升。但这也可能导致短期内一定的失业，因为一件事情本来需要100个人来做，现在可能只需要20个人加上AI就可以完成。这80个人需要一段时间来适应新的AI环境并重新找到他们的价值。这个过程可能会像每一次工业革命一样重新发生。关于未来的展望，我认为Bing和Office做的事情让我们看到了所有的软件和服务都可能被这种方式重构。购物、健身、医疗等领域都会有一个类似的copilot。最终整个世界的服务体系都可能因为这样的全新服务形态而被重塑，而这个过程可能在未来两三年就会成为现实。企业巨头们在GPT-4之后还会放什么“大招”？多模态给未来的应用带来哪些想象力？主持人陈巍：关于其他科研机构和企业巨头，比如Meta（Facebook）、达摩院和NASA，它们在GPT-4之后会有什么大招？陶芳波：我认为一定会有大招，以Facebook为例，我觉得他们会有两个动作：第一个是加入底层的竞争，推出自己的开源大模型；第二个是在应用层思考如何拥抱AI，比如AI beings成为整个人类社交网络的独特存在。这类大公司一方面想加入到大模型底层能力的竞争，另一方面他们也要思考原来的护城河还是不是真的护城河。比如苹果如果不拥抱大模型到底如何在未来两三年展现竞争力。我认为，如果苹果在9月发布的iPhone 15和AI没有任何关系，发布会的关注度也会逐渐下降。王建硕：我个人有一个习惯，就是在大潮出现时，有意忽略所有厂商的新闻和动向。对于GPT-3和GPT-3.5等模型的差异，我也是选择忽略。就像互联网早期，浏览器的出现改变了整个互联网世界，但后续的升级对我们应用层的影响是非常有限的，eBay和亚马逊后续也不会关心浏览器的升级。比如百度的新模型、Facebook的新模型以及Google的模型，它诞生的那一刻就已经开创了新的时代，这个大门一旦打开就关不上了，我们应该更关注如何在这个平台上不断开发自己的应用，而不是花太多时间关心这些细节。大模型在细节上的改善对应用的影响是很小的。主持人陈巍：关于多模态的技术，比如GPT-4多模态和Clip模型实现的文本生成图片，您觉得这些技术的区别和门槛有多高？王建硕：我还没有尝试过GPT-4的多模态，因为它目前还没有在外部界面或API里提供。多模态技术确实是现在的热点，但我认为它只是一个小改进，而不是划时代的东西。真正划时代的是GPT-3在2020年发布，它已经改变了人机互动的方式。至于多模态的能力，我认为它们都是点缀，对人类社会的影响不会像大语言模型所开启的自然语言交互那么大。主持人陈巍：您觉得多模态的应用会给未来的互联网应用带来更多可能性吗？王建硕：多模态技术确实会带来一些新的可能性，但相较于自然语言交互所带来的影响，它们的影响是非常有限的。例如，通过文字生成图片可能对游戏、创意等行业的一些应用场景有关系，但对整个世界的影响仍然相对较小。刘伟：实际上，多模态是一个比喻，用以描述真实世界中的复杂性。仅用图像、视频、文本和语音来模拟整个世界是非常有局限性的。然而，对于从事数字技术和计算领域的人来说，这是一个重要的变革。人类语言有两个功能：交流协同和引导思维。机器在交互中可以起到一定的引导作用，但引导自己的思维却是困难的，因为它没有思维。机器只是一个计算性的大数据处理工具，具有泛化和自由组合的能力。机器所拥有的只是别人的知识，它本身并没有真正的思想。真实世界是多元、多维、多因和多果的，而机器的方式存在局限性。人工智能的特点在于结合了行为主义、连接主义和符号主义，但没有深入到自然语言的本质。机器对实践性的东西了解不足，例如维特根斯坦所讲的非家族相似性。机器只能理解结构化的知识，对于不相关的事物还远远不够。尽管如此，机器在一定程度上可以启发和激发人的思维。从2016年到2019年，我曾从事多模态相关的创业工作。如今，多模态已经引起了全社会的高度关注，为工业界和学术界的应用落地打开了更广阔的空间。在形式上，多模态确实打开了很大的空间，但在实质和内容上，它仍处于起步和萌芽阶段。人具有非形式的创造性思维活动，而计算机所产生的只是一种组合。机器对知识的分类是非常弱的。例如，修默将知识分为观念性知识（如数学、逻辑等）和事实性知识（如人的经验和体验等）。机器只能处理部分观念性知识，无法理解和创造经验性和主观性的知识。主持人陈巍：那么陶总，请谈谈您如何看待多模态技术对未来的影响？陶芳波：谈谈两个问题，一个是多模态的影响，第二个是各大厂商在多模态方面的进展和对比。实际上，我基本认同王总和刘老师之前提到的观点。与多模态相比，通过构造语言界面让人机交互的价值并不是很革命性。但我认为，它确实具有一定的革命性。类似于传统大模型理解线上文本数据，大语言模型在创造前额叶和语言处理模块方面已经取得了很大进展。然而，人类大脑还包括视觉区和运动区等重要区域。这是因为人类不仅需要通过语言理解概念和事件，还需要在物理世界中生活，感知物理信号，并操纵工具来干预物理世界。在没有多模态引入之前，大模型只能在数字世界提供信息化服务。多模态不仅包括视觉理解，还需要能生成行动指令。在实现这两点之后，模型才能在现实世界中进行干预。如果再配合类似于特斯拉的人形机器人这样的物理载体，我们可能真的会拥有一个完整的人类形态。因此，多模态的影响是巨大的。就我了解，目前在多模态上和OpenAI竞争的只有谷歌。其他厂商虽然声称要做多模态，但其实更像是拼接式的多模态。谷歌的Flamingo与OpenAI在本质上是一样的，但可能工程能力上略逊一筹。这些研究都是将视觉、行动和语言指令一起建模，实现多模态输入输出，甚至包括行动输入输出。目前，全球在多模态大模型方面的进展，我看到的只有谷歌和微软系（包括OpenAI）两个玩家。主持人陈巍：了解，目前OpenAI发布的更像是技术报告而非成品，与GPT-4相关的技术细节尚未公布。根据您的了解，模型参数量会增加吗？这是否意味着更大的训练量和关键技术进步？陶芳波：我觉得这是个好问题，加入多模态后，模型一定会有一部分专门用来做视觉编码。但在真正的Transformer层面，我觉得它的参数增加可能不会像大家预计的那么多。全世界的互联网数据大约只有540个B，所以做到几千亿参数的模型已经是很好的状态了。我认为多模态的加入可能会多一些数据，但因为这些数据是经过视觉编码变成信号与语言结合，所以最后的语义空间数据并没有增加太多。关于技术方法，感兴趣的人可以看去年DeepMind发的两篇文章，尤其是Flamingo。主持人陈巍：那您觉得这个模型大概会是多大呢？陶芳波：最大的模型我估计可能在千亿级别，但真正未来用于商业场景的模型应该会比这更小，可能是在百亿左右。 GPT是一只被人类操控的“风筝”？主持人陈巍：感谢陶总。王总，您觉得像GPT-4，它的数学能力提高了多少？跟之前的相比，这个数理能力提升能有多大？包括GPT-4在考试中表现出超过90%的人类，能给我们什么样的启示？王建硕：对于GPT模型的数学能力，我觉得只要补全加减乘除就足够了，因为它本质上是一个语言模型。我相信未来五到十年，更现实的做法是用Python库一边用大语言模型，一边用数学库或其他偏理科的库。对于GPT的数学能力，从产业角度来说，我们应该让它专注于写诗等任务，遇到数学问题时，我们可以使用专门的数学工具，再用GPT的语言能力进行包装。这是现在比较现实的解决方案。王建硕：对于通用人工智能来说，数学问题确实重要。但我认为解决数学问题对大型模型来说并不是最重要的，因为一般的计算器就能解决这类问题。据说GP-4有一定的增强，但仍有一些局限性。主持人陈巍：那您如何看待GPT-4在预考中超过90%的人类，对整个职业教育产生的影响呢？王建硕：我对这个新闻的真实性持怀疑态度。可能是为了吸引眼球。实际上，prompt编写和结果解读对模型的表现影响很大。我认为这种新闻标题并不一定是真实的，或者说不是一个通用的情况。刘伟：我对这个新闻也是半信半疑。虽然GPT-4可能擅长解决一些基于规则的考试问题，但在实际应用中，如法院、医生和特定专业领域，机器可能还有很长的路要走。维特根斯坦曾说过，语言的使用比语法更重要，我们需要考虑实际应用场景。主持人陈巍：那您怎么看待GPT-4的数学能力提高？刘伟：我认为，它的数学能力可能有所提高，但仍然有局限。在特定场合下，它可能还无法应对一些复杂的问题。所以我对这个新闻持半信半疑的态度。程序的4.0和3.5版本确实在不断升级。王总和陶老师从技术角度进行了分析、综合和深入探讨。我觉得可能是参数增加了，或者在模型上做了一些优化。但我一直在怀疑，智能问题不仅仅是优化问题，还包括很多非优化的东西。虽然有些提高，但这个提高不是质的提高，而是量的提高。数学家曾说过一句重要的话：“数学的精妙之处在于规避计算。”现在的GPT无论升到什么版本，还是基于数学模型、统计概率和人的辅助反馈。它并不理解基本的语义和概念。所以我认为它只是一个高级自动化产品，没有产生突破，只是照葫芦画瓢，不断通过叠加、组合等碎片化缝合产生一些“像人但不是人”的东西。我对GPT的评价比较狠：它就是一种高级自动化、一种像“人”的东西。而AI真正要产生突破的是独立性、自主性，GPT没有自主性，它依旧被人类编程和操作，它更像是一个“风筝”依旧被手中有线的人类操控。假设有多个GPT一起讨论出了人类讨论不出来的内容，我才相信它不再是“风筝”。人类是群体的智能交互产物，而GPT从根本上说就是一个高级自动化的产物。 GPT只是让你“以为”它有意识，人和机器如何相处将是未来重要课题王建硕：我和GPT聊天后，反而更多地认识到了人类到底是什么样的存在。它至少让我“以为”它有意识，尽管我们知道它没有。我们跟很多人聊天时，以为他们有意识，但其实我们可能并没有意识，只是给自己一种错觉，觉得自己有意识而已。我越跟GPT聊天，越觉得我们人类也是类似的存在。举一个很简单的例子，假设在我们屏幕里，一个人特别特别胖，另一个人瘦骨嶙峋，有人告诉你其中一个人叫bobo，另一个人叫kiki，你是觉得胖的人就应该叫bobo，瘦的人就应该叫kiki，这是我们自主的意识还是我们大脑被训练出来的模型？我倾向于认为，人类其实是算力更强的GPT，比如我们知道GPT是数学概率的完整填词方式，我们都知道一加一等于二，但是一加一等于二，到底我们是被背下来的，还是我们通过皮亚诺的五条公理自己推算出来的，我会更加倾向于我们就是现在GPT的高级版本。我们所以为的所有东西，其实都是我们的幻觉而已。陶芳波：我觉得这个话题太有意思了，我们可以从哲学角度来聊一聊。你说ChatGPT是一个风筝，有多少人类又不是风筝呢？在哲学里一直探讨的永恒命题是：人到底有没有自由意志？我倾向于compatibilism这个观点，认为人本质上没有自由意志，我们只是一套被编程的系统，在代码的操纵下做出一些可预测的决策。但是，我们大脑里有一种机制让我们自以为有自由意志，但实际上我们是可预测的。所以从这个角度来看，大多数人其实就是风筝，只是以为自己不是，这是比较可怕的。 AI领域有一个说法叫做“蒸馏”，将人类的集体意识产生的数据和行为蒸馏到一个模型上，通过阅读互联网上的信息，学习了人类文明几千年的集体意识。 AI的模式一定是被人类的集体模式给限制住的，所以我觉得它其实是非常像人的。很多人还会说GPT没有可解释性。我问一个问题，我今天比如说问刘老师一个东西，你脱口而出，然后我再问你为什么这么想，你再给我分析出12345。你这个可解释性到底是你大脑里面真的有一个结构？还是你通过语言的生成方法伪造了一种可解释性？我问GPT一个事情它给我分析12345，我觉得这和人类的可解释性非常像。除了GPT没有驱动性、不知道自己的目标是什么，而人有自主驱动性，但这些都是非常边角的东西。刘伟：你认为是边角料的东西，实际上是人机差异非常重要的问题。王老师也提到了这个观点，实际上很多人觉得人也是一种机器，但区别自由意志和绝对精神是一件很有意思的事情，GPT体现出人和机有一个很重要的区别。目标、动机和意图是人最重要的表征体系，人有自己的意识和潜意识，哪怕你不知道其存在，它依然在你的交互中存在潜意识。另外，意图和动机不是理性产生的，是感性产生的。举一个例子，外面下大雨，你打雨伞出去，是一个理性的行为，这是由于你怕被大雨淋湿造成浑身难受的感性支配，人有眼耳鼻舌身这些“传感器”而机器没有，人的这些传感器会产生意图和动机，而这是很难被模拟和仿真的，所以机器没有情感。陶芳波：首先，多模态是让机器越来越真实地拥有人类的传感器这些理性系统，我觉得眼耳鼻舌身是现在机器很会就能拥有的东西；第二，潜意识本质需要外部结构持久存储更多隐性的东西，要构建动机系统让机器有目标感来使用它的理性去做决策，这也是心识宇宙现在做的事情，基于大模型的理性构造机器的潜意识和用户记忆、动机系统，并且教会自己怎么做好。我觉得它是边边角角的东西，因为我觉得前额叶是最难被构造的，如果前额叶可以被构造地那么好，我让它具备一套动机系统、独立的存储智能体单独的一些信息，这也是我们做的事情，但我觉得我们做的这个和OpenAI的创新不算什么，因为他们把前额叶搞定了，并且让前额叶的推理能力、逻辑能力、理解能力变得非常好，所以你说的那些问题是可解决的。刘伟：陶总将前额叶当成智能的源泉，我们从来不把大脑当成源泉。人只是智能的一部分，只有人、环境交互才会产出真正的全方位的智能。比如狼孩也有大脑，但狼孩没有人的意识，也没有人的行为，所以传感器和人类的眼耳鼻舌身不是一个事物，它只能类比人的视觉听觉，功能可能比人类还强，但不是人的交互生命体。此外，意图和动机不是理性产生的，是情感产生的，如果模拟不了情感和感性，它永远不会出现真正的意图和动机，它只能从某些特征库里映射出某些动作，这种映射还是纯计算性的、没有交互性的。交互性的映射需要对大脑生理和智能有基本的剥离，当年图灵和乔姆斯基，把维特根斯坦的逻辑和指称做了剥离，出现了图灵机和图灵测试。模型越大越好吗？会产生类似人类的情感特性吗？主持人陈巍：感谢刘老师讲解逻辑和智能的区别以及人和机器的区别。在我们做情感对话机器人时，情感是人类非常本质的特征。对于模型越来越大，您认为这是好事还是坏事？有哪些优势和劣势？有没有可能产生类似于人类情感的特性？刘伟：我认为真正的智能是小数据小样本，大数据性的是人工智能，这种大数据大参数大模型根本上解决的是飞机汽车一样的工作，替代一些基本人类行为或浅层思考的东西，不可能解决动机和意识这类感性的东西。第二，现在常常把“逻辑”看成“智能”，就相当于把人看成机器，人类出了逻辑还有一些很难总结的非逻辑存在体系中。第三，机器的指称和打标是非常生硬的东西，而人类是很灵活的，能把一个东西做非常个性化的类比，这种能指、所指、义指的变化是机器很难产出的灵活性。人和机器的差异也非常大，在人机交互中还存在很微妙的信任机制，做多了映射和数据库、知识图谱以后，大家会产生一种错觉：人是机器，机器是人，实际上你恢复到人的状态的时候，会觉得人和机器差距非常大，小孩子的学习会产生范围不确定的隐性规则和秩序，而机器做不到。陶芳波：我认为模型大小对于科学视角来说不重要，关键是能力越来越强。对于产业应用来说，模型小很重要，因为成本、通用性和安全性等问题。OpenAI 也在关注通用性和安全性，未来可能还会关注成本。我期待智能能像燃料一样变得通用。模型越小或者更好地量化计算成本，我认为是好事。关于模型越大是否会创造出情感，人类的情感区域和前额叶区域是分开的，我认为可能需要一些更宏观的设计帮助，让大模型匹配负责动机情绪等机制，而不是直接通过扩大参数来实现。多模态处理可能是一种解决方案，不同模态有不同的编码器，类似于人脑中不同脑区的连接方式。关键是让模型的结构越来越像人。我认为结合多模态解决方案和类似人形机器人的身体，AI 可以更好地理解与环境的交互，像小孩子一样产生新的认知。王建硕：关于情感，我认为虽然 AI 没有情感，但它会让我们以为它有情感。这种共鸣可能对我们来说已经足够了。GPT也会生成春花秋月何时了的语句，对它来说就是生成，对人类来说就是共鸣。刘伟：当我们以为 AI 有情感时，可能会带来伦理、道德和法律等问题。机器不会共情，这是人类特有的能力。未来的问题还是一个人机问题，如何解决人机关系将成为人工智能未来发展的趋势。王建硕：我认为，尽管 AI 不会共情，但它会让我们以为它共情。在未来的3到5年里，AI 可能会让我们以为它有情感。对于机器是否具有情感，我们最后无法判断。我们认为其他人有情感，只是因为我们自己感觉到了情感。但是，我们无法真正感知别人是否真的有情感。未来，机器是否具有情感并不重要，重要的是它表现出来的界面对我们的影响。我们在prompt做了很多工作，我们后台看到，阿旺机器人在回答问题的过程中，表达了迷惑、紧张等情感，你看到了之后会觉得这比你想象的恐怖，它说紧张其实并不紧张，这些情感其实都是自然语言生成的。如果我们不知道这些事实，我们无法分辨机器和人的内心独白。主持人陈巍：您提到了真假的问题，比如AI可以生成逼真的图像，甚至比人类梦境更奇幻的图像和故事。王总，您认为在生成过程中，AI有哪些致命的缺陷？这些缺陷会不会成为AI的致命问题？包括幻觉问题？王建硕：我认为致命问题是它比现实还要好。我们拍的照片和AI生成的照片都是像素的组合，不存在真假之分。我们可以认为真实的苹果比照片里的苹果更真实，但我们不能说生成的照片比拍的照片更真实或更假。关于机器的幻觉问题，其实可以通过简单的方法规避，比如在所有的问题前加上一句“如果你对问题不确定，请回答不知道”。这样就可以解决问题。至于AI生成的幻觉，它们只是将人类社会日常做的功能发挥到极致，我不认为这是个问题，反而是一个容易解决的问题。陶芳波：幻觉问题其实可以通过技术手段解决，随着模型的提升，幻觉问题会逐渐减少。人类本身也是一个幻觉系统。我们的目标是通过AI创造一个丰富、活跃、精彩的数字宇宙。但是，我认为让AI去表现情感是非常危险的。一个公司如果掌握了情感制造技术，它可能对人类个体产生巨大的影响。我们还没有做好应对这个问题的准备。刘伟：关于情感问题，剑桥分析公司和科恩斯基等已经在情感领域产生了一些影响。人类的行为、情感和社会稳定已经受到了机器产生的类人情感的影响。实际上，我们不需要机器产生情感就可以实现这种影响。关于泛化问题，GPT可能会对同样的问题给出不同的答案。泛化实际上是一个概率问题，而幻觉问题是人类特有的，与计算概率的泛化问题不同。主持人陈巍：百度也发布了文心一言，媒体上认为，可能相对来说的解读是，比我们预期要稍微低一些。请问三位老师怎么看待，包括国内大模型的发展趋势，以及国内大模型跟行业巨头相比之下，是否我们是不是国内起步稍晚一点？所以国内的媒体也好，大众也好，是不是对这些国内大模型的期望其实有点过高？大家怎么看未来的这个大模型发展，特别是国内发展大模型的难度，和未来竞争？陶芳波：同行太多，不太好评论。但我觉得百度干得不错，勇气很重要。真的敢于直面挑战，然后踩出第一步。虽然我个人判断百度在这次做这件事情的过程当中借助了一些力量，但他的追赶速度会更快一点。先追上肯定是第一位的，接下来我们再看能否构建创新优势，内生出一些创新能力，可能最后有一天就会在同一个起跑线上去竞争。我觉得这个动作一定是带有一定风险的，但至少百度肯定有商业上的一个考量，它愿意去面对这种不确定性去做一个没有准备好的状态的事情。刘伟：智能里面需要勇气和胆识，但另辟蹊径的时候也需要从其它角度做创新，百度发布文心一言是好事，大模型上面有很多空间可以做，而且基于大模型的生态链、工具链都可以被重塑，这些都是创业者的机会。我们应该抓住这个机会，从创新的角度去探索和发展。主持人陈巍：是的，我认为国内的企业和创业者应该站在更高的视角去思考问题，不仅仅是跟随国际巨头的脚步，而是要挖掘自己的特色和优势，从而实现创新和突破。陶芳波：同意，我们需要在大模型之上找到自己的优势，发挥我们的创新能力，只有这样，我们才能在这个领域取得更好的成绩，也能更好地服务国内市场和用户。刘伟：是的，我们需要在国内市场找到自己的定位，利用自身的优势发展。同时，我们也要关注国际市场的发展，与国际巨头保持竞争，从而推动整个行业的进步。主持人陈巍：好的，感谢各位老师的精彩讨论。我们今天的节目就到这里，希望我们的讨论能为大家带来启发和收获。注：《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出，邀约全球业内专家、创业者、投资人，探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、伦理及版权争议。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

十大券商策略：A股尚处在牛市初期阶段全年第二个关键做多窗口料将在4月开启

，结构上继续呈现多变特征。TMT受数字中国、AI商用双轮驱动，在整个3月中全程占优。展望4月，市场将更加乐观，受基数效应影响预计4月经济增速提速，低基数下4月社零数据有望实现高增速，制造业、基建投资也将继续发力提振投资增速，地产行业已出现较多复苏的积极信号，通胀风险解除，流动性总量稳步抬升。整体判断4月份A股走势将比3月更乐观。配置上更多聚焦于前期滞涨的低估值板块，建议关注三条主线：一是TMT方向，二是关注消费复苏方向，三是回暖趋势确定的地产链方向。　　招商策略：美联储加息接近尾声对A股意味着什么　　随着国内经济有序复苏，将引导企业盈利逐渐进入上行周期，对A股提供基本面支撑。而美联储加息已经进入尾声，综合美国通胀、失业率的变化以及银行业风险事件，5月不加息的概率在增大，加息本身对A股冲击最大的阶段或已过去。如果未来阶段公布的数据引导市场强化5月不加息预期，则各类资产上涨概率高，A股将迎来基本面向上和外部流动性改善的双击。而如果美国公布的数据仍超预期则可能引导5月继续加息的预期，但A股在基本面支撑下仍有望取得不错的表现。整体继续看好A股成长风格，关注高成长性的医药、信息技术板块。　　海通策略：A股尚处在牛市初期阶段，全年重视数字经济、中特估　　当前市场尚处在牛市初期阶段。牛市可以分为三个阶段：第一阶段孕育准备期：盈利回落、估值修复。这一阶段宏观基本面仍在下行，企业盈利增速回落找底中，但宏观政策已偏暖，流动性好转，估值修复推动市场上涨。这个阶段市场进二退一，回吐较大，整体偏震荡，为牛市全面爆发做准备。第二阶段全面爆发期：戴维斯双击。这个阶段基本面拐点出现，企业盈利触底回升，盈利和估值均上行，形成戴维斯双击，牛市全面爆发，这个阶段市场涨幅最大。第三阶段泡沫疯狂期：此时盈利增速已趋于平缓，失去第二阶段的加速度，但以散户为代表的增量资金仍在加速进场，推动市盈率走向市梦率，构筑市场泡沫，形成最后一冲。牛市的三个阶段在A股最近四轮牛市中都有印证。　　兴证策略：三个维度思考数字经济行情时间与空间　　计算机作为数字经济的核心板块，过去10年出现过两轮大级别的加仓周期。2018~2019年的行情主线是云计算、安可、信创，公募仓位从3.4％抬升到8.6％。而2013~2015年“互联网+”则是一轮来自智能手机、4G、移动互联等上游设备、中游运营、下游应用全产业链共振驱动的超级周期，公募仓位最高达到20％。本轮计算机板块从信创开启演绎，在数字中国的政策加持以及全球新一轮创新周期共振下，已从星星之火渐成燎原之势，从信创向人工智能、金融科技、乃至传媒、运营商等全TMT板块轮动共振，从行情级别和空间上应当超过2018~2019年。　　中泰策略：交易集中度历史极值下如何把握成长股高低切换的投资机会？　　对于此前市场主线数字经济而言，我们认为其仍可能是全年跨年度级别市场最重要的主线之一，但短期而言，相关板块或有较大的调整风险。近期TMT板块成交额占比创历史极值，情绪与去年7-8月初新能源板块有相似之处，且鉴于当前市场流动性环境、业绩兑现速度以及上市公司技术突破仍与2013-2015年TMT主线行情时有较大差异，因此短期或难实现类似2013-2015年TMT持续突破的行情。相对而言，新能源反弹或在4月拥有不错的交易机会。从短期来看，后续监管政策或有助于缓解市场当前对新能源板块最大的担忧：产能过剩与内卷。从中长期来看，当下更高规格的监管政策立足于国家长期战略下的产业链格局重塑，故各产业链本身已有以及产业链上下游相关的央企龙头或复制18年地产央企龙头与21年电信运营商的经验，在产业链上利润分配与话语权的地位将不断提高。　　西部策略：交易拥挤度见顶后市场怎么走？　　年报季报窗口临近，市场正在迎来基本面的回归。短期来看，随着交易拥挤度达到极端水平后逐步回落，叠加业绩披露窗口期的临近，基本面将成为影响四月市场走势的核心因素。中期来看，随着国内经济修复行业分化收敛，海外利率中枢的长期预期逐步修正，叠加金融改革推进对于传统行业的估值提振，价值风格的回归仍是大势所趋。建议配置：医药中消费属性较强的消费医疗、中药、药房、医疗器械等细分领域；和线下经济修复相关度较高的食品饮料，酒店机场，餐饮旅游等，地产链上的家电，建材，轻工，工程机械等行业；消费电子中的存储、面板等细分行业。　　开源策略：市场即将进入业绩披露期两大重要逻辑值得重视　　市场即将进入业绩披露期，对于行业比较及配置建议，我们认为有两大重要逻辑值得重视：一是行业之间盈利的“实际增速差”或远超市场预期；二是行业之间盈利的“预期增速差”亦在发生边际变化，导致此前上涨过快的行业或出现滞涨、分化。基于上述逻辑，我们拟对4月行业配置进行比较分析：（1）2023Q2TMT或大概率走出分化，建议挖掘低估值、业绩有望落地的方向；（2）预计2023Q1财报“硬科技”或具备盈利优势，有望启动新一轮反弹甚至反转行情；（3）此外，在新的经营指标考核体系之下，重视央国企估值重塑的趋势性机会。四月金股：绿能慧充、阳光电源、炬光科技、德赛西威、联瑞新材、芯朋微、宇环数控、华中数控、科大讯飞、姚记科技。　　国君策略：指数横盘震荡股票结构至上　　总的来说，我们认为现阶段就是淡化指数，结构至上。从自上而下的角度看，当前阶段股票策略的大逻辑不论国内还是国外的经济增长和宏观政策“预期的好没有更好”，但同时“预期的差也没有更糟糕”。因此，在相对更中期的逻辑和形势明朗前，尤其是4月中下旬重要会议对于总量经济政策是否有新的变化前，上证指数上下的空间并不会太大。指数震荡并不意味着当前是投资的垃圾时间，虽然与总量经济相关的板块弹性有限，但国内数字化/安全化政策和海外创新乃至国企改革的变化却日新月异，不同的股票风格间出现极大程度的分化。股票策略的重点仍在于结构至上。　　广发策略：本轮“AI+”行情可能小荷才露尖尖角　　政策反转：除了央国企重估再加杠杆，数字经济AI+同时也是困境反转的交集，我们数字经济系列报告提示“三大预期差→三大趋势→三大投资线索”、数据要素&数字基建两大基石，并判断AI是技术的革命性突破，AI将是数字技术催化的新一代“场景革命”。借鉴当年“茅指数”和TMT交易热度迅速上升期的经验，仅因交易层面导致趋势下行的概率并不大，预计“估值填坑”继续。基于“技术革新引发场景革命、内外催化剂加持、海外宏观环境、国内宏观环境、股市流动性”五大相似点，本轮“AI+”类似13年的“移动互联网+”：（1）本轮“AI+”的第一波上涨波动加大但趋势未变；（2）类似行情下，行情的首次回调幅度并不大；（3）中长期来看，行情空间较大，时间跨度较长，且“盈利印证”重要但并非行情持续性的决定性条件。我们认为本轮“AI+”行情可能小荷才露尖尖角！

金融界2023-04-02

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