2022 以加密开始，以加密结束 加密灾难。 作为墓志铭，我们可以引用欧洲央行董事会意大利人法比奥·帕内塔 (Fabio Panetta) 的声明：“加密货币只是一个赌博场所， 赌博伪装成投资”。 保罗克鲁格曼立即附和他说他一直这么说。 他总是这么说：除了犯罪活动，没有什么是受监管的金融不能做的，而且做得比加密货币更好。
这不会是最后的告别 加密，因为这项技术的骨架，即 blockchain, 会生存下来，但可能会与金融或更确切地说是那种方式分道扬镳 加密金融 更糟的是，它重现了传统的中介和不透明交易模式，其中中止的加密货币交易平台 FTX 这是实体。
因此，金融报纸《金融时报》对 2003 年的预测恰恰是“告别加密货币”，然而，令人惊讶的是，“你好生成人工智能”。
2023 年恰好是生成式人工智能，为伦敦报纸。
走向什么？
他在 3 年 2023 月 XNUMX 日的社论中写道：
“投资者已经爱上了科技领域的下一件大事。 据说今年会 人工智能的突破之年. 虽然在过去的任何一年都可以做出这种声明，但现在人们真正相信我们确实处于一个转折点”。
这可能真的是个好年头。 2022 年的最后一瞥出现了一个惊喜。 一篇令人惊讶但不成熟的文章 人工智能的潜力 它离开了内部人员的房间，进入了数以百万计具有最不同职业和能力的人的行动领域。
OpenAI
这是 OpenAI 非盈利联盟 旨在促进良性使用人工智能的行动，它在其创始人中看到了这一点 伊隆麝香，众所周知或广为人知，以及神话般的商业加速器YCombinator的前总裁Sam Altman。
2022 年 XNUMX 月，OpenAI 推出并免费提供 名为 ChatGBT 的聊天机器人， 一种基于无监督机器学习技术的语言生成引擎。
简而言之，ChatGBT 能够从自然语言输入中编写、编程、生成信息、图像、音频、视频，例如那些旨在启动 Google 搜索的输入，但如果需要，还可以更复杂和结构化。
他们越有条理，答案就越明确和准时。
图灵测试
ChatGBT 根据查询的类型和配置返回的内容可以是一篇文章、一篇短文、一篇视觉作品或几行编程源代码。 但是他是如何产生类似的东西的，这些东西以百科全书甚至专业知识为前提。
Il 生成引擎 使用从 Internet 接收的大量信息，并使用专门的软件进行干预 选择与合并 从他的知识“井”中找到的数据开始。 结果可以令人惊讶到这样的程度，以至于它似乎真的能够通过图灵测试，在不再能够区分思维机器和生物智能之间的意义上。
这是数以百万计的用户都有过的感受，其经历让许多观察家认为2023年可能是人工智能的转折点。
《金融时报》写道，超过 160启动 已经着手探索这种模式，以产生更先进的实施和解决方案。
实际后果
生成式人工智能具有巨大的潜力 提高生产率 以及创意产业的作品质量。 在这些领域工作的人将能够利用生成人工智能提供的想法和建议，而不会冒被非生物实体取代其角色的过度危险。
正如首先是机床和后来的机械机器人在工业生产中实现了难以想象的目标一样，生成式 AI 可以在工业生产中带来难以想象的出路。 认知革命。
正是这些可能的出路，已经具体可预见，触动了投资者和资本管理者的本能。 迄今为止落入加密货币领域的金钱炸弹可能会溢出到这个新技术领域。
从个人工具到工业工具
现在 生成模型 它可以用来支持撰稿人、开发软件的人、必须写电影的人或参加培训课程的人，简而言之，所有缺乏燃料和灵感的人。 然而，在短期内，它可能会对像我这样多样化的行业产生重大影响 支持服务 对客户来说， 市场营销 和 销售， la 广告 和相同的 搜索.
毫无疑问，整个研究和服务部门可能会被这项技术颠覆，这不仅是现有技术的演变，而且是对其进行彻底的重新配置。
走向分布式智能
为 谷歌，它首先推出了生成人工智能，并拥有最先进的内部技术，这股新浪潮对其当前的模式带来了准存在的挑战，不仅是技术上的，而且最重要的是商业上的挑战。 搜索引擎对在自己的服务中实施生成人工智能非常谨慎和谨慎，这并非巧合。
问题又来了 谁在控制什么. 谁在控制室？ OpenAI 向公众提供如此强大的工具的行动表明了一种更广泛的趋势，该趋势旨在将人工智能技术的控制权从专家和大型团体手中移开，让更广泛的受众能够使用这些技术。 这就是深意 网3， 如果它来了。
这个“民主化”（故事中的引号），正如《金融时报》的社论所强调的那样，可以产生巨大的影响，并为许多主题创造非凡的机会。
例如，平台取得的成功 低代码/无代码软件”正在为越来越多的受众开发应用程序铺平道路，这些应用程序现在可以在没有现在倾向于强加其议程的技术团队和组织的情况下完成。
生成式人工智能的本质
每一个机会都伴随着风险，就像每一种权力都承载着责任一样。 我经常 生成式 AI 的结果是错误的，不完整或不可靠隐藏在这些工具产生的惊奇光环中。 实际上，这些模型可能会对一组问题产生不一致的答案，其中的术语不重合或具有不同的细微差别。
生成式人工智能 它不是确定性技术。 它不是袖珍计算器，它总是根据算术或逻辑输入在空间和时间上产生相同的输出。
生成式 AI 很漂亮 概率技术 它只能给出一个问题的统计上可能的近似值。 人工智能科学家和前谷歌研究员 Timnit Gebru 将生成人工智能的应用称为“随机鹦鹉”（随机鹦鹉).
只是因为 随机鹦鹉性质 对于生成式 AI 模型，用户有必要在将其用于任何信息或专业环境之前承担验证结果真实性的责任。 矛盾的是，用户与之交互的方式越复杂，落在用户身上的任务就越大，要求也越高。
正如《金融时报》所写，生成式 AI 的产物不能 从来没有硬道理 如果有的话是第一个。 很难不这么想，即使伦敦报纸经常出错，就像 ChatBot 一样。 接受者的智慧和认真是一切的基本要素。
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由： 人工智能爆发的一年, 《金融时报》, 3年2023月XNUMX日
