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|    Mobot to All    |
|    =?utf-8?Q?[WSJ]=20AI=E6=98=AF=E5=90=A6=E    |
|    12 Sep 25 04:30:56    |
      XPost: alt.chinese.text       From: mobot@fakemail.com              AI是否会成为知识“终结者”?              Greg Ip              3 - 4 minutes              图片来源:Rachel Mendelson/WSJ, iStock              2025年9月9日              今年1月,OpenAI首席执行官山姆·阿尔特曼(Sam Altma       )和首席产品官Kevin Weil展示了       将发布的ChatGPT“深度研究”应用。       盛顿的观众观看了这样一个场景:Weil请ChatGPT准       一份备忘录,就阿尔伯特·       爱因斯坦(Albert Einstein)担任能源部长的确认听证会为一       虚构的参议员提供信息。              ChatGPT很快就生成了一份关于爱因斯坦的详尽简介       列出了他的技术和工程成就、领导风格、优点(“一       全球敬       的科学家兼政治人物”)和缺点(“从未管理过       型组织”),外加这       参议       可以提出的问题(“自二战以来,您一直在核问题上直言       讳。作为能源部长,您将如何确保核电站的安全       维护美国对核       扩散的承诺?”)。              这       令人       象深刻且如今已司空见惯的功能所带来的好处显       易见:极大地节省了时间和精力。当然,也会       潜在的代价:研究人员、作家和其他知识工作者       因为人工智能(AI)而失去多少工作              ?              我想到的是另一       代价:有多少知识会因AI而流失?像ChatGPT、谷歌(       oogle)的Gemini和Anthropic的Claude这样的大语言模型擅长定       、整合和关联知识,但它们并       会增加知识的存量。              相比之下,当人类回答诸如爱因斯坦是否应担任       源部长之类的问题时,他们往往会开辟新的探究       径,并在这一过程中创造新的知识和见解。他       这样做有多       原因:薪水、财富、       望、教职       、“点赞”、点击量、好奇心。              如果大语言模型主导了回答问题的工作,那些激       因素就会萎缩。当你创造的知识随后被扔进一个       语言搅拌机里打成浆糊时,你几乎得       到任何回报。              想想Stack Overflow的命运吧。这是一个软件开发者       问和回答问题的网站,既是知识的源泉,也是知识的宝库。              但后来,开发者们开始向ChatGPT提问。布达佩斯考       纽斯大学(Corvinus University of Budapest)的Johannes Wachs和两       合著者的一项研究显示,2022年11月ChatGPT推出六个月后,Stack       Overflow平台上的提问量较之              下       了25%。这一       幅是通过与中文和俄语同类网站对比得出的——       这些语言平台上,ChatGPT尚未成为用户获取答案       替代选项。              根       同行       馈,无论问题质量高低,       幅都是一样的,这驳斥了AI只会取代低价值研究的预测。              截至本月,问题数量的       幅已超过90%。除了Stack Overflow的所有者,其他人       什么也应该关心此事呢?因为正如科技作家Nick Ho       ges在InfoWorld上所解释的那样:“Stack Overflow提供       AI编程工具中内嵌的       部分知识,但开发者越依赖AI编程工具,他们就越       可能参与Stack Overflow这个生产知识的网站。”              Stack Overflow可能是一个极端的例子。另一项研究       现,Reddit上没有出现类似的下       。              但有迹象表明,其他地方也出现了类似的影       。许多大语言模型都是在维基百科(Wikipedia)上训       的,这是一个由人类汇编和维护的知识库。哥伦       亚大学(Columbia University)商学院教授Hannah Li和五              著者发现,在ChatGPT推出       一年与推出后一年之间,与ChatGPT生成内容最相似       维基百科页面的浏览量下       了。编辑量也有所下       ,这可能是贡献激励减少的一个迹象,尽管数       尚无定论。              与此同时,随着谷歌让用户能够通过AI回答查询       无需点击链接,大大小小的网络出版商都发现来自搜索的引       流量骤       。              互联网搜索本身也面临风险。去年,地区法院法官Amit       Mehta裁定,Alphabet旗下的谷歌在搜索领域拥有非法垄断地       。但AI的戏剧性增长促使他在上周对谷歌仅施以       乎意料的轻微处罚。Mehta写道:              多年来,首次真正出现了会有一       产品对谷歌的市场主导地       构成实质性挑战的       景。”              如果大语言模型的输出内容开始主导网络,网络       会变得,这么说吧,更愚蠢。哥伦比亚大学的Li       一次采访中说:“当我们用其他大语言模型的输       内容来训练大语言模型时会发生什么?整体       果会变差。模型会变差。这就是他们所说的‘模型       塌’。”              这与指数基金和其他被动策略对股票市场的影       有相似之处。它们       做研究和价格发现(揭示资产价值的谈判过程)       而是搭主动投资者的研究和价格发现的便车。       句话说,它们利用市场效率       ,              对其做出贡献。在这一过程中,它们正在挤压主       投资,使得市场日益被相互交易的算法所主导。                     [continued in next message]              --- SoupGate-Win32 v1.05        * Origin: you cannot sedate... all the things you hate (1:229/2)    |
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