数据污染闹剧:是的!一些模型的出色表现可能是因为……作弊,而且方法既不先进也不高端——训练集被基准数据污染。因此目前的通用测试对它们来说,就是明晃晃的开卷考试。看起来 AI 正在追随“每个有天赋的孩子”的脚步,通过已经给了答案的内定考试?!
行业篇:NVIDIA、AI 独角兽和 3 万亿美元俱乐部
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NVIDIA 的霸主地位:NVIDIA 以 3 万亿美元的估值和无人能敌的 GPU 统治力,稳坐 AI 计算界的头把交椅。不过,这种权力集中可是引起了监管机构的“关注”,他们就像那些爱八卦的只在春节时相见的“长辈们”,时刻盯着你的一举一动。
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生成式 AI 的金钱盛宴:其实,我作为一个移动互联网时代的活化石,成熟的生成式 AI 公司赚得盆满钵满,初创公司也跃跃欲试。结果呢?AI 公开市场迎来了一波大牛市,总价值高达 9 万亿美元。不过,房间里的大象(长期盈利能力的问题)依然挥之不去。
政治篇:监管进展,算是吧
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全球治理的尴尬局面:全球在 AI 治理上的合作就像一场尴尬的华丽晚宴,大家都不知道该说些什么——承诺满天飞,实际行动却寥寥无几。🙂
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国家和地区法规的角力:疫情之后,越发魔幻的世界让我产生了世界在玩一种很新的“闭关锁国”,美国和欧盟等国家或地区正在通过有争议的国家层面立法,仿佛在说:“看,我们比你们更懂得搞官僚主义!”科技公司在这场与监管巨头的博弈中,还需面对自身可持续性目标的挑战——发展 AI 的排放量简直就像是一场全国范围的 SUV 自驾游,环保得让人哭笑不得。
AI 介入选举:虽然预期的 AI 对选举和就业的影响尚未成真,但这并不意味着我们可以掉以轻心。但请记住,AI 的影响就像潘多拉魔盒:一旦打开,将会在接下来的几年里、几十年甚至百年亦或是人类此后的历史中都无处不在。而众所周知,诚如百年前的黑格尔所预言的那样,我们人类啊!从历史中获得唯一的教训就是……我们没有从历史中获得任何教训!🤔