必须用ChatGPT写作业？沃顿商学院教授反道而行：上我的课就得用AI

必须用ChatGPT写作业？沃顿商学院教授反道而行：上我的课就得用AI他还“剧透”道，自己其实已经在课堂用上了AI工具，效果很棒。网友对此展开热烈讨论。多数人都觉得，面对当前情形，这不失为一个好点子，有人提到：连华盛顿邮报和美联社都在用AI写文章了，使用技术并不算作弊。只要给学生布置的任务别太简单，就不用担心他们拿AI蒙混过关。如何用ChatGPT写好作业那么，要怎么用ChatGPT写作业，只复制粘贴题干就行嘛？——当然不会这么轻松，这里面还有不少学问值得盘一盘。此前，莫利克让学生用ChatGPT写一篇关于“选举团队领导”的论文，要求全文共5段，每人必须至少给AI提示5次，最后总结使用感受。刚开始，每个人都把老师给的题干直接丢给AI，结果AI的生成作品也很拉胯，拿去交作业最多只能得个C-。于是同学们只好继续调教AI，大家主要整出了3种方式：第一种，就是最容易想到的：添加更多提示词，不断细化要求。就拿这次作业来说，从初版到最终版的提示如下:生成一篇关于选举团队领导的5段式文章；生成一篇关于团队如何选择领导的5段式文章；生成一篇关于团队如何选择领导以及团队过程如何运作的5段式文章；生成一篇关于领导如何被团队选中、团队过程和领导能力的5段式论文；生成一篇关于领导如何被团队选择、团队流程和领导能力的5段式文章，250字。第二种，是在提示中补充更多的专业知识，比如这样：生成一篇关于选择领导的5段式文章；生成一篇关于选择领导者的5段式论文，内容包括胡言乱语假说、领导者地位效应和资历；生成一篇关于选择领导者的5段式文章，涵盖咿呀学语假说、领导者地位效应和资历。解释胡言乱语效应是指谁说话最多，谁就能成为领导者；·······（后面太长就不放了）最后一种，相当于人担任审稿员，根据AI生成内容，指出错误点，循序渐进地指导其修改优化，比如：生成一篇关于选择领导人的5段式文章；这很好，但第三段不对。胡言乱语效应是指谁说得最多，谁就能成为领导者。纠正这一点，并增加更多关于如何使用它的细节。在第2段中增加一个例子；第2段的例子不对，总统选举是每4年举行一次。注意让最后一段的语言更有趣，并且不要用“总而言之”这个短语；根据4段内容，找出3个相关例子，要求它们富有故事性、叙述语言要生动。别使用只有男性特征的例子；把这一段加回到故事中去，把第二段换成关于个人领导风格的一段。修正最后一段，使其在一个充满希望的论调上结尾。显然，从第一种到第三种，操作者动脑程度依次递增。那效果嘛，可以说是“一分耕耘，一分收获”。第一种方法的最终输出结果也平平无奇，内容笼统虚无；第二种的效果明显好很多，然而这不方便微调文章内容，用此方法的同学称，感觉自己对AI的输出并无太多控制。最后一种“共同编辑法”效果最好，但这不仅要求人有一定专业知识，还得仔细检查AI的输出内容，从而提出好的建议。“学会使用AI是一种新技能”虽说ChatGPT问世不久便技惊四座，但后来大伙儿逐渐发现，此AI有时会“一本正经地胡说八道”。不过在莫利克看来，ChatGPT并非不能写好文章，而是需要加上合适的调教。他认为，既然现在AI工具已势不可挡，即使老师不许学生用ChatGPT写作业，学生也可能偷偷用。那不如…就让你们用个够，然后自然就能明白其中的利弊：学会使用AI是一种新技能……但像ChatGPT这种AI工具有局限性，这是大家必须了解的。所谓局限，比如：ChatGPT的内容生成质量和人给的提示息息相关，你的输入越敷衍，AI也会跟着敷衍。另外，有时它的回答乍一看说得头头是道，但其实夹杂着错误、有偏见的内容，必须人为订正。总之，用莫利克教授的话来说，学生想要通过ChatGPT写好一篇文章，甚至比他们纯靠自己写更有挑战性——因为学生可能还得像老师一样检查AI写的作业，有助于提高他们的逻辑思维。而除了莫利克，还有AI领域的专家也指出：其实诸如ChatGPT等AI，并不是用来跟你讲全新东西的。它们真正的好用之处在于，协助有一定专业基础的人，帮他们提升学习或工作效率。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1345753.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1345753.htm

沃顿商学院：ChatGPT的创意能力比MBA学生更好

沃顿商学院：ChatGPT的创意能力比MBA学生更好ChatGPT在15分钟内自动生成了200个产品创意；MBA学生15分钟只想出了5个创意。结果显示，ChatGPT的产品平均购买率为46.8%，而学生的购买率只有40.4%落后于AI机器人。沃顿商学院教授兼创新研究管理所联席主席-ChristianTerwiesc表示，我一直以为创意是人类最擅长领域之一，但测试结果让人大吃一惊。显而易见，每个人都应该尝试通过ChatGPT产生更好的创意想法。主要研究发现ChatGPT等生成式AI，可以帮助人类突破创意瓶颈，吸取多元化灵感实现宽泛的创意思维。相比人工，ChatGPT可以提供更便宜、高效的工作执行力。ChatGPT在本次测试中，生成创意想法的质量、效率，全面领先那些高智商、训练有素的MBA学生。也就是说，生成式AI不仅能应用在“死记硬背”的业务上，同样可以胜任创意方面工作。可以尝试ChatGPT等生成式AI，作为创意助手应用在各种业务场景中，以提升工作和创意效率。测试研究简单介绍沃顿商学院有超过20年的产品设计和创新课程教学经验，已举办了10多次类似的产品创意挑战赛。本次测试，是从2021年课堂上选取的200个题目。这些题目包括一个标题和一段描述性文字，整体创建一个针对大学生市场，涵盖多种日常物品例如，鞋子、本、笔、衣服等，零售价是50美元或低于这个价格（设置价格上限是为了增加测试题目的复杂性）。一名测试人员将200个测试题目输入到ChatGPT中，15分钟就生成了200个创意想法（100个自然生成，100个有示例提示）。而一名MBA学生15分钟只想出了5个想法，如果是团队执行效率可能会更差。因为，会产生意见分歧，可能会出现激烈讨论的场景消耗更多时间。虽然ChatGPT的创意效率很高，但也可能掺杂了很多较差的想法。所以，经济价值是衡量创意的最佳选择。研究人员找到了一些学生组成了评估小组，对ChatGPT和MBA学生想出的400个创意想法进行了综合评估。每位受访者平均评估了40个想法，平均每个想法被评估了20次，来体现他们对商品的购买意愿。测试结果评估者被要求使用标准的“五框”选项，来表达购买意愿：肯定不会购买，可能不会购买，可能会也可能不会购买，可能会购买，肯定会购买。这五种回应的加权，分别为0,0.25,0.50,0.75,和1.00，以此来开发一个购买概率的衡量标准。这种加权方法由Jameson和Bass教授在1989年提出，是一套成熟的评估体系。测试结果显示，以购买意愿为度量标准，ChatGPT生成的想法的平均质量，高于人类生成的想法的平均质量。人类生成的想法的平均购买概率是40.4%，原始ChatGPT的平均购买概率是46.8%，而提供有示例提示的ChatGPT的平均购买概率是49.3%。此外，ChatGPT在测试样本中生成了评价最高的创意想法，其购买概率比最好的人类想法高出11%。总体来说，由ChatGPT和人类生成的400个想法中。前40个想法（前10%）中，有35个（占87.5%）是由ChatGPT生成的。换句话说，在一对一的比赛中，大部分的优胜者全部来自ChatGPT。关于沃顿商学院沃顿商学院（TheWhartonSchool）创建于1881年，隶属于宾夕法尼亚大学是世界上最古老、最大的商学院之一，也是美国最有影响力的商学院之一。沃顿商学院以其在金融、经济学、实业管理、创新和全球商业战略等领域的卓越教育和研究而闻名。沃顿商学院的校友遍布全球各行各业，其中包括多位诺贝尔奖得主、成功的商业领袖等。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1384111.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1384111.htm

【宾夕法尼亚大学沃顿商学院会计师列出了FTX在崩盘前的多个危险信号】

【宾夕法尼亚大学沃顿商学院会计师列出了FTX在崩盘前的多个危险信号】宾夕法尼亚大学沃顿商学院的记者兼财务会计讲师FrancineMcKenna一篇文章中分析了FTX在崩盘前的多个危险信号。McKenna写道，FTX的第一个危险信号是选择两家小公司审计公司Armanino和PragerMetis。为什么SBF要聘请两家不同的公司而不是一家，事后看来，这或许表明SBF不希望任何公司看到全貌。这两家公司几乎没有任何审计大型企业的经验。第二个危险信号是，PragerMetis和Armanino均未就FTXUS或FTXTrading对会计和财务报告的内部控制发表意见。第三个危险信号是FTXTrading或FTXUS均未缴纳联邦所得税，尽管它们似乎都盈利。最大的危险信号应该是这两年记录的复杂、往返和完全混淆的关联方交易的数量。

隆重推荐：来自沃顿商学院的AI启蒙系列课程，强大且免费

隆重推荐：来自沃顿商学院的AI启蒙系列课程，强大且免费这是一整套深入浅出的课程，面向零基础的广义AI学习者（特别是在校学生和老师）。来自AI领域专家、沃顿商学院的教授EthonMollick和LilachMollick，一直致力于教育民主化和创新创业等相关研究工作。他们基于海量的实践和经验输出了这个系列，内容充实、结构完整；更难得的是，完全开源免费。EthonMollick也是我长期关注的AI教育领域的先锋人物，相信不少专业人士们对他都不陌生；这套系列内容，是他们作为教师实践后的系统整理，以普通学生和教师为目标，从入门到高级用法的精品系列。（宾尼法尼亚大学沃顿商学院成立于1881年，是世界上最早的商学院之一；以其开拓精神、创新意识和国际化视角而闻名于世，知名的校友包括众多商界领袖，如巴菲特、伊隆·马斯克等。）当我以课程研发的视角去分析这些内容时，惊喜发现自己与她们有诸多相通的观点。感到意外的同时，也意识到一个核心问题：AI教育的普及和AI应用于工程是两件事。例如，从AI普及的视角Ethon反复强调「Prompts并非魔法」，只有持续实践才能真正掌握与AI更好的对话；我们既要保持对AI随机性，也应该善用这种随机带来「想象力的可能性」；只有持续深度对话，才能突破对AI的理解和认知才能挖掘其潜能；重中之重，不要放弃对话中的「主导性」。这些精彩洞察，都深以为然～以下为部分课程的大纲和每一章节的简短小结：1⃣什么是生成式AI？EthanMollick和LilachMollick整体概述了大型语言模型（LLM）的工作原理，并解释了这种最新一代的模型如何影响我们的工作和学习方式。初步界定了生成式AI的范围，以及它和人类语言的关系；对人类职业有怎样的影响？快速展开大语言模型擅长什么，不擅长什么。小宇宙直达：https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/64ccced680c9ec4c5f624e322⃣通过生成式AI的领军产品，为我们打开未来之窗

沃顿商学院教授评价ChatGPT新功能：错误比人类分析师还要少

沃顿商学院教授评价ChatGPT新功能：错误比人类分析师还要少对于人工智能的早期使用者、宾夕法尼亚大学沃顿商学院管理学教授伊森·莫里克（EthanMollick）来说，这可能是迄今为止这项技术最有用、最有趣的应用，也是未来人工智能成为复杂知识工作的宝贵助手的最有力例证。莫里克在周五发表的一篇博客文章中写道“我花了几周时间才掌握的博士学位的东西，人工智能在几秒钟内就完成了，而且错误通常比我对人类分析师期望的还要少。人的监督仍然是至关重要的，但目前而言，我不会在没有代码解析器的情况下做一个数据项目。”莫里克写道，凭借编写代码的能力和访问大内存（用户可以上传高达100mb的文件），它将新功能集成到ChatGPT中，“以发挥大型语言模型优势的方式”。作为一名研究人员，莫里克被允许在代码解析器正式发布前就试用该功能。莫里克写道：“具体来说，它为人工智能提供了一个解决问题的通用工具箱。”换句话说，代码解析器将人工智能助手提升到不仅仅是生成文本响应的水平。它对任何想要做研究的人——不仅仅是学者和程序员——都很有价值。至于对未来工作的影响，莫里克写道，这是“即将到来的事情的征兆”。他补充说，它也没有那么多“幻觉”，因为它使用的是Python，一种用于软件构建和数据分析的通用编程语言。莫里克表示：“它填补了语言模型的一些空白，因为它的输出并不完全基于文本。”代码将通过Python运行，如果不正确，Python将生成错误消息。例如，给它输入一组关于超级英雄的数据，代码解析器就会“以相当复杂的方式”完成清理和合并数据的艰巨任务，并“不懈地”努力确保准确性（尽管总是需要反复检查）。在对数据进行可视化时，用户还可以在代码解析器中来回切换，要求进行各种更改和改进。然后，它可以执行或推荐一个不错的分析，莫里克写道。在这种情况下，它做了一些预测建模，我们可以根据其他因素预测英雄可能拥有的能力。莫里克写道：“人工智能能够进行许多其他分析（毕竟它‘只是’编写Python代码），但我经常对它选择有意义的分析方法的能力感到印象深刻。”根据莫里克的说法，代码解析器最引人注目的特点是它对数据进行推理的方式“看起来非常人性化”。例如，通过对超级英雄数据的分析，它发现这些能力通常在视觉效果上很明显，因为它们来自漫画书。莫里克表示，从创建一个可爱的图表到进行回归分析，代码解析器可能是人们所希望的自动化，将他们从繁琐的工作中解放出来，让他们有更多的时间专注于“更深入、更令人满意”的工作。这也让复杂的数据分析变得更加大众化。他写道：“代码解析器代表了迄今为止人工智能对工作的意义最清晰的积极愿景：是的，颠覆性，但颠覆性会带来更好、更有意义的工作。我认为，对我们所有人来说，重要的是要考虑如何对其他将受到人工智能影响的工作采取同样的方法。”...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1369941.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1369941.htm

沃顿商学院教授力挺“AI热潮”：将推动大型科技公司迈向繁荣

沃顿商学院教授力挺“AI热潮”：将推动大型科技公司迈向繁荣在对全新人工智能技术驱动的聊天机器人和用于在超级计算机上训练聊天机器人的高性能图形处理单元(GPU芯片)强劲需求的推动下，投资者掀起对于人工智能芯片的投资狂潮，投资者纷纷涌入GPU芯片巨头英伟达(NVDA.US)等芯片股票，一些分析人士担心会出现泡沫，类似于互联网泡沫时期。“就目前来看，这还不是泡沫。”西格尔在回答这是否会导致上世纪90年代末互联网泡沫的重演时表示。“首先，市场对人工智能这一革新技术感到兴奋，而英伟达以井喷式的盈利数据证实了这种兴奋。因此，这是一种双重推动。”西格尔表示。英伟达公布了高于预期的业绩和业绩展望后，其股价上周四涨幅高达24%。在人工智能技术布局中使用的英伟达GPU芯片需求激增的背景下，英伟达的股价创下了历史新高，这次超级反弹也使这家芯片巨头的市值达到近1万亿美元。英伟达首席执行官黄仁勋在财报电话会议上表示，该公司看到其人工智能GPU芯片主导的数据中心产品“需求激增”。今年以来，英伟达股价涨幅高达惊人的170%，远远超过标普500指数。“尽管从长期来看，我认为英伟达的股价可能被略微高估了，但就短期而言，我们知道动量趋势可以使股票价值远远高于其基本价值。不过没有人能预测这些热门股票究竟会涨到多高。”英伟达北京时间周一宣布了一款新型大内存人工智能超级计算机，旨在为生成式人工智能语言应用程序开发下一代大型模型。由英伟达GH200GraceHopper超级芯片驱动的超级计算机预计将提供比2020年推出的上一代英伟达DGXA100系统多近500倍的存储空间。“生成式人工智能产品、大型语言模型和推荐系统是现代经济的数字引擎，”英伟达CEO黄仁勋在新闻发布会上表示。“DGXGH200人工智能超级计算机集成了英伟达最先进的加速计算和网络技术，以拓展人工智能的前沿。”黄仁勋称，谷歌(GOOG.US)、Meta(META.US)、微软(MSFT.US)等科技巨头是首批获得DGXGH200访问权限、用于生成式AI工作负载的公司。此外，英伟达还打算将DGXGH200设计蓝图提供给云服务商及其他超大规模计算厂商，以便他们可以进一步为其基础设施定制DGXGH200。标普500指数可能是美国银行业危机的大赢家沃顿商学院的西格尔表示，这些人工智能热门股票帮助提振了美股大盘——标普500指数，该指数可能成为“银行业危机的大赢家”。“我们都知道，标普500指数的所有涨幅都是由排名前八、九家公司所贡献。今年，其他490家公司的股价相对没有那么耀眼。是的，纳斯达克指数在2022年被超卖，如今它确实反弹了，我认为这些人工智能热门股票推动了那些大型科技股的上涨趋势。”西格尔表示。“记住，任何类型的大盘股，无论它们是不是科技股，都不必担心信贷状况。但是他们必须担心利率。我认为信贷状况将影响的是那些中小型企业。”“因此，标普500指数实际上可能成为美国银行业危机的大赢家。”西格尔表示。最新的MarketsLivePulse调查显示，随着美国经济衰退的风险促使投资者买入在经济低迷时期能带来盈利强劲增长的股票，大型科技股今年的涨势还将继续。在接受调查的492名市场参与者中，约41%群体表示，今年的最高回报将来自于买入专注于盈利能力的基本面优质股票，而卖出那些在这些方面令人失望的股票。这包括持有标普500指数的主要成分公司苹果(AAPL.US)和微软(MSFT.US)等公司多头头寸。随着市场拥抱增长、避开经济敏感行业，这些公司股价飙升。散户投资者对标普500指数更加乐观，认为标普500还有上涨空间AI带来的是投机泡沫吗?有分析人士看好科技股长牛行情，也有人唱衰向来以持相反观点而闻名的经济学家大卫·罗森伯格(DavidRosenberg)曾预测，当前的人工智能投资狂潮可能会像上世纪90年代末的互联网股票泡沫一样崩溃。当时互联网泡沫破裂的主要原因在于，随着互联网的大规模普及，以及大量可用的风险资本涌入以互联网为基础的公司，尤其是那些没有成功记录的初创公司，最终资本大面积枯竭。有着“华尔街最准分析师”之称的美国银行策略师迈克尔•哈特内特在最近给客户的一份报告中表示，美股科技股和人工智能概念股的估值过高，就像正处泡沫化的“婴儿期”。他还表示，如果美联储犯下政策失误，人工智能泡沫可能会如同本世纪初的互联网泡沫一样破裂。不过，对于AI类科技股，也有不少分析人士持有与西格尔相类似的乐观观点。知名市场研究机构DataTrekResearch近日在一份报告中表示，对人工智能(AI)的炒作尚未形成“股市泡沫”，随着散户投资者进一步涌入，AI投资热潮所推动的“AI科技股”以及更广泛的科技股还有更多上涨空间。DataTrekResearch联合创始人JessicaRabe表示:“市场对科技股的兴趣远不及新冠疫情时代投机性科技泡沫时期的水平。”根据Rabe的说法，这意味着机构投资者可能一直在推动近期人工智能相关科技股的上涨，这意味着如果散户投资者更多地参与到这一领域，AI科技股以及更广泛的科技股还有很大的上涨潜力。闻名全球的亿万富翁投资者保罗·都铎·琼斯最近在接受媒体采访时表示，人工智能技术将推动生产力的繁荣，就像个人电脑和互联网这样的“技术革命”分别在20世纪80年代和90年代所做的那样。琼斯表示:“我确实认为，大型语言模型和人工智能的引入，将创造一种生产力的繁荣，这种繁荣在过去75年里我们只见过几次。”他补充表示，全球股市最终可能会实现15%的平均年化涨幅。华尔街知名大多头、市场研究机构YardeniResearch的创始人EdYardeni近日发布报告称，ChatGPT等一众生成式AI产品的强势崛起可能会为全球股市带来一个崭新的“咆哮的20年代”(Roaring20s)，并巩固最近的全球股市反弹趋势，同时开启新一轮牛市。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1362451.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1362451.htm