人为什么要喝酒？因为不喝酒的时候不快乐。你说我为什么要熬夜？因为我的生活是空虚的，我为什么不在白天去填补我的空虚，而非要熬夜来填

人为什么要喝酒？因为不喝酒的时候不快乐。你说我为什么要熬夜？因为我的生活是空虚的，我为什么不在白天去填补我的空虚，而非要熬夜来填补我的空虚呢，因为很简单，白天的世界是不属于我的，因为我要睡觉，我又要工作，我没有时间娱乐，我为了要让自己的生活有意义，所以我不得不晚上减轻减少我的睡眠时间来获得我生活的意义，我为什么喜欢刷皮皮虾，因为我除了大拇指这个动作之外，我没有任何一块肌肉可以用力了，可我为什么还是不愿意睡觉呢，因为我知道现在我睡了，明天的世界又是别人的，我又得去拼搏了，所以有没有发现这一切的原因都来自于我没有办法找到我的意义，我不得不用这种办法来延缓我的痛苦，这是一种依赖。#摆烂#一鸣惊人

为什么全人类都呼吁把通用人工智能“管起来”？

为什么全人类都呼吁把通用人工智能“管起来”？比如，人类该如何算这笔账——AGI让信息渠道充斥宣传甚至谎言；如果是人类本来就喜欢和满意的工作，是否应该被AI取代？而这些效率提升，是否值得我们冒着“失去对文明控制”的风险？而人类针对AGI的监管体系又应该如何搭设？这封信最终的结果是引发了硅谷规模空前的观点撕裂的大讨论。毕竟如果以GPT3.5进入人类社会视野为起点，对于AGI的发展，人类还有太多的盲点没有解决、有太多争议没有达成共识。但当人类还在争吵时，AGI已经开始在全球各地制造麻烦了，虚假信息和信息泄露都像是一个让人不安的庞大黑箱。因此，最近一段时间以来，包括欧美日韩在内的各个信息发达国家都开始了对大模型监管的讨论。而在4月11日，国家互联网信息办公室也发布了《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》（以下简称《办法》）。这份《办法》的重要意义在于，它可以算是人类社会面对AGI监管中最早的官方文件之一。而监管视角往往是人们理解AGI中很独特的一个角度：不同于科学家视角有很多参数上的复杂解释体系、有诸多复杂的模型框架流派。监管者是社会利益的代言人，也往往是站在社会整体的角度去思考。因此监管者的思路也往往更接近大部分人朴素的直觉。但它同时又代表了核心专家群体的思考，所以它也能部分回应新事物的很多讨论。所以这份《办法》其实可以成为很多人普通人去理解AGI的一个窗口，他可以帮助我们更好地理解和参与AGI讨论。因为AGI既不是天使，也不是魔鬼。而祛魅后的AGI也将成为我们公共生活中的重要部分。“我是谁”：生成式人工智能如果站在硅谷的角度，AGI约等于大模型。它是通过优化的模型、结构语料库和庞大的算力组合而成，带有一点智慧体思想特征的计算机程序。《文件》对这个“新物种”的划入到了“生成式人工智能”行业，即“基于算法、模型、规则生成文本、图片、声音、视频、代码等内容的技术。”显然这是从AI与社会关系的角度出发。毕竟AGI未来的技术特征会改变，模型大小会浮动，但它最终要追求与社会之间互动的内核不会变。而无论一个模型封闭开发多久，其最终目的都是要面向社会做内容输出。这其实是过去辅助决策、检索、安全、支付等垂直AI与AGI很核心的不同。而从技术远景来看，任何有广泛用户基础的“生成式AI”，其大概率都会是有AGI底层能力的产品。而对于普通人来说，AGI（通用人工智能）这个名词确实也有点太“魅惑”。许多人将AGI与人类智慧相类比，仿佛让人看到了一张“赛博灵魂”，全然忘了AGI只是有一点智慧的苗头，未来的发展其实还有巨大的不确定性。所以与其说我们未来是《西部世界》似的“AGI社会”，不如说我们将迎来一个“生成式人工智能”的世界，这可能更贴近我们这一代人的技术现实。“我属于谁”：服务提供者在AGI伦理讨论中存在一个经典问题：大模型生成的内容，版权到底是属于大模型公司、还是属于辛苦写prompt（提示词）的用户？《办法》虽然没有明确规定版权的归属，但在监管上划出了责任义务，可以供更多人参考。根据《办法》：“利用生成式人工智能产品提供聊天和文本、图像、声音生成等服务的组织和个人（以下称‘提供者’），包括通过提供可编程接口等方式支持他人自行生成文本、图像、声音等，承担该产品生成内容生产者的责任”。如果沿用这个思路，负责人其实既不属于大模型的研发人员、也不属于用户，而是属于连接大模型与用户之间的服务提供者。当然，在大部分情况下AGI的开发者和API提供者应该是同一个主体。但随着技术生态的演进，不同层次的主体可能会变得多元化。明确中间的服务提供者承担责任，其实也符合“生成式人工智能”的官方定义。同时，这样的权责划分其实也倒逼未来上游产业链必须达成足够好的内容互信。AGI的“内容权”：需要标识与版权问题类似的争论是：AGI内容是否可以与人类享受的内容“同权”？《办法》明确对AGI内容做出了限制，出现在了两个地方：·“按照《互联网信息服务深度合成管理规定》对生成的图片、视频等内容进行标识。”·“提供者应当根据国家网信部门和有关主管部门的要求，提供可以影响用户信任、选择的必要信息，包括预训练和优化训练数据的来源、规模、类型、质量等描述，人工标注规则，人工标注数据的规模和类型，基础算法和技术体系等。”关于AGI内容一直存在争议。尤其在GPT内测的时候，系统有时候表现得像是一个村口玩手机的大爷。它有时会直接给用户一些包含价值判断的观点，却没有足够说服力的信息佐证。如果《办法》落地，AGI就会彻底告别“口说无凭”的跑火车式的内容输出，转而衍生出一些搜索似的工具属性。而像过去拿着AI合成作品去美术比赛拿奖的事情，也将彻底变成一段“黑历史”。这其实与法律的精神相匹配，AI在内容生成上是绝对的强者，他自然也需要承担更多的举证义务。而多模态的内容形态可能存在巨大的内容风险，自然也需要相应的制约机制。相反，如果让AGI内容与人类内容完全同权，可能会对人类自己的内容生态产生难以评估的影响。“监管生态”：阿西罗马原则在开头针对OpenAI的公开信里有一个小细节，它提出应该有一个审计的生态（ecosystem），而非体系（system）。而公开信也提到了阿西罗马AI原则（AsilomarAIPrinciples），即先进AI对人类的影响会是一个文明级的，因此对它的规划和管理所需要耗费的资源，应该是与其本身耗费的资源相匹配的。换言之，如果生成式AI会是一个庞大的体系，那么就不能仅仅靠某个环节、某个主体完全实现监管。除了继续强调既有法律的监管地位外，《办法》中也强调了对生成式AI的全流程监管。比如语料库（“预训练数据”）必须合法合规、数据标记必须培训“清晰、具体、可操作的标注规则”、使用场景必须符合规范并承担相应责任、内容本身需要被标注、用户使用过程中要有明确的举报反馈通道等等。既然AGI会成为庞大的生态底座，那么监管者其实也需要用更多元化的方式去执行监管任务。因此尽管大模型有一定的黑箱属性，但通过一整套组合拳，也足以倒推技术黑箱后的合规能力，从而达到“开箱”的目的。而为了进一步明确开发者责任，《办法》中还加入了这么一条：“对于运行中发现、用户举报的不符合本办法要求的生成内容，除采取内容过滤等措施外，应在3个月内通过模型优化训练等方式防止再次生成。”换言之，如果监管方只是想用“内容过滤”的手段逃避进一步的模型优化责任，在《办法》中是违规的——AGI需要一个合规的灵魂而不只是合规的API。“驯火”有很多人将AGI的发明比作“火”，人类学会了生火、享受火的文明成果，但同时也要花更漫长的时间去“驯火”。在前面提到的公开信里，提出一个好的AGI应该满足至少几个标准，准确、安全、可解释、透明、鲁棒、对齐一致、值得信赖和忠诚的（accurate,safe,interpretable,transparent,robust,aligned,trustworthy,andloyal）。换言之，AGI绝不能像现在这样，成为一个玄学般炼丹炉式的黑箱。它应该对人类有更高确定性的利好。所以公开信提出了更多远景的技术监管设想，比如建立一个庞大算力规模的、专业垂直的监管体系，达成某种底层的代码公约等等。这些提议是否值得落地，还需要更多的行业讨论。但一个相对具有确定性的事情是：就像人类...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1354557.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1354557.htm

科学家早就发现了吃塑料的虫子，为什么至今没有推广开来？

科学家早就发现了吃塑料的虫子，为什么至今没有推广开来？其实，气候学家很早就预言这个“垃圾带”的存在，但是直到1997年，一个名叫查尔斯·摩尔参加一场赛艇比赛时发现了它，摩尔描述自己看到了无边无际塑料垃圾。在过去20年里，我们产生了大约25亿吨塑料垃圾，而且目前对塑料的需求还在逐年增长，如今大约每年都要生产3.8亿吨的塑料，预计到了2060年，这一数字或将再增加两倍。虽然塑料很好用，它的可塑性很强，但是它的回收率不高，最重要的是它难以自然降解，最长的降解时间可能达到500年。解决塑料垃圾的问题，其实已经是迫在眉睫了，如果不能有效处理掉这些垃圾，用不了多少时间，地球的许多地方都将被塑料覆盖，包括海洋和陆地。最重要的是，微塑料不仅污染环境，而且它还会跟随食物链影响全球所有生物，无论你是生活在喜马拉雅山山顶，还是马里亚纳海沟都无法幸免。好消息是，从上个世纪开始，科学家就已经注意到一些虫子和微生物是可以吃掉塑料。然而，如你所见，科学家发现了很多处理塑料的生物，但是从来没有一个地方将这些生物真正投入到使用，这到底是为什么呢？图：细胞群落在PET上生长生物真的能处理塑料吗？首先，我们现在使用的塑料有很多种，但大多都是聚合物，它是由所谓重复单体结构单元制成的细长分子，它们相互交联形成耐用、可塑的网格。而这些聚合物都是由碳基单体制成的，因此理论上大部分塑料都可以是生物优秀的食物来源。但与天然聚合物——例如植物中的纤维素不同，塑料通常不被生物降解，这和塑料出现的时间有很大关系，塑料的历史差不多只有70来年，生物根本没有太多时间进化出必要的“工具包”来处理这些东西。但是，现在有许多研究都已经表明，全球范围内，许多微生物都正在获得这个“工具包”来利用这种免费且丰富的能量。其实，利用生物降解塑料并不是什么前沿的研究或者发现，早在上世纪，科学家就已经发现了许多能够处理塑料的微生物。其中最出名的应该是恶臭假单胞菌（Pseudomonasputida），它们是基因工程的产物，人为赋予它们降解复杂碳氢化合物的能力，于1971年被制造出来，然后经常被用于处理海洋的石油泄漏（我们的塑料基本是来自石油）。第二种非常出名的吃塑料的是一种虫子——黄粉虫，这种虫子其实挺普遍的，但直到2015年科学家才发现它们非凡的能力，据信是有科学家在蜂巢中发现它们在啃食蜂蜡，经过后续研究才发现它们具有处理聚苯乙烯的能力。聚苯乙烯的主要应用就是我们平时看到那种白色泡沫，黄粉虫并不是自己消化聚苯乙烯，而是它们肠道的微生物。不过，有科学团队把它们体内处理聚苯乙烯的微生物群落提取出来，结果降解聚苯乙烯的能力大打折扣。每100条黄粉虫每天可以消耗34-39毫克聚苯乙烯，最主要的是，仅喂食聚苯乙烯的黄粉虫和喂食传统食物的黄粉虫之间没有发现差异。最近还有一些研究发现，泡沫中一些对生物有毒的物质，也不会影响黄粉虫，可以说，它们确实是非常好的塑料处理生物。不仅如此，黄粉虫作为家畜和宠物的食物来源的应用还非常普遍，也就用塑料喂养黄粉虫还能有商业价值。但就是这样，黄粉虫依然没有得到大的推广。为什么吃塑料的虫子没有被广泛推广？我们前面提到的恶臭假单胞菌，现在有石油泄漏也不喜欢用它处理了，其实原因很简单，它们是石油的“公害”，它们会无差别处理泄漏的石油和正常的石油。如果它们得到广泛使用的话，很可能对未开采的石油造成影响，这是没人愿意看到的。这便是这些吃塑料生物的第一个问题，它们很可能会污染还不属于垃圾的塑料制品。第二个问题是，这些生物就像黄粉虫吃聚苯乙烯一样，它们大多只能处理特定的某一种塑料而我们使用的塑料有很多种。如果回收中心想要使用这种方法处理塑料，那么工作人员需要按材料对垃圾进行分类，这是一个复杂的过程，成本也很高。最后还有一个致命的问题，就是这些生物的处理效率实在是太糟糕了，目前还远无法达到我们产生塑料垃圾的速度。最近日本的科学家发现了一种能够处理PET的微生物——大阪堺菌（Ideonellasakaiensis）。PET是最广泛的塑料之一——大部分饮料瓶都是由它制成，同时它还是最广泛的化工纤维之一，我们大部分人穿的服装都是由PET制成，你平时听到的聚酯纤维通常就是指它。如果有生物能够处理这种塑料的话，那确实非常不错，然而，据信大阪堺菌处理一块钉子大小的塑料最起码要6天时间。效率还是比较糟糕的，如果在相对安全的环境下（比如垃圾处理厂里）让它们来处理PET的话，那么老早垃圾堆积如山。总得来说，用微生物处理塑料是一个趋势，所以有这么多科研团队正在这方面做努力，但目前还不算特别成熟。但或许也用不了多少年吧，生物处理塑料垃圾就会变得相当普及。...PC版：https://www.cnbeta.com.tw/articles/soft/1403749.htm手机版：https://m.cnbeta.com.tw/view/1403749.htm