一个中美 AI 技术的区别，写的真好

一个中美 AI 技术的区别，写的真好 你把AI想象成一个小孩， 欧美的AI属于精英教育路线，出生后家里就一路砸钱供他读书读到博士。等到毕业之后，一出场就王炸，惊艳全场。 中国的AI属于功利教育路线，出生就接受生存教育，养到15岁，就开始逼着他想办法给家里挣钱。学的都旦如何市场化的技巧 所以你看到谷歌的围棋，波士顿动力的机器狗，到现在ChatGPT他们都有同样3个特性;1，默默烧钱，蛰伏多年;2，一鸣惊人，出来都是王炸;3，靠技术基建挣钱，看不到直接盈利的模式。 再看我国，14年我在百度度秘团队(小度前身)，机器人刚学会基本对话，就开始找盈利场景。于是出现了小度AI及其家电衍生物。18年加入阿里达摩院，对话机器人刚能说话，就转向阿里小蜜客服机器人。无人驾驶刚开始学会在开放道路上低速行驶，只会认路认障碍物，就开始搞无人车配送。22年加入字节，又是NLP搞机器人客服。说起来我在中国最顶级的3家公司搞AI都十年了，其实每个公司都是在2年左右，产品刚有雏形，技术和产品就被迫为业务目标服务。 前不久CHATGPT爆火，不少咨询公司找我做分享，他们并不关心中国现有的技术到什么层面，中美最大的差异从哪来……他们的问题依然是AI怎么赚钱，有哪些业务机会。 现在中国AI从业者面对老板/投资人的处境，就像一个想从村里走出去求学的年轻，他每经过一个路口，就有一群大爷大妈，怼着他的鼻子问“咦~~~读博一花那么多钱有啥用唻~能挣钱不~~还不如牛二娃去厂里打螺丝~3年就给起了新房子~~~”。 你问“为什呢感觉欧美的AI比我们强?”。 出于业者的自尊心和对企业的维护，在公开场合我会说“中国AI更倾向于业务应用和商业化的能力”。 在夜深人静的时候我内心的声音是“人的命运在子宫里就注定了，机器人也不可幸免。”

专家说经常用AI写论文会变蠢？吓得我赶紧打开ChatGPT查一下

专家说经常用AI写论文会变蠢？吓得我赶紧打开ChatGPT查一下 但AI的能力远不止降重这么简单，小到写一篇论文，大到通过司法考试，它都能做到。沃顿商学院教授发现，ChatGPT在MBA课程运营管理中的考试成绩超过了不少学生。而能力更强的GPT4，刚发布时，就以平均分75的成绩通过了美国法考，超过了90%的人类考生。面对拥有超能力的AI，大家也是来者不拒。有些人甚至直接用AI写的内容投稿，改都不改。今年4月的一篇医学论文《成功治疗4个月大女婴的医源性门静脉及肝动脉损伤：病例报告及文献综述》中，直接出现了“我是一个AI大模型，所以没有真实的病人数据”这样的内容。但ChatGPT能力再强，其本质也只是对已有的内容进行模仿重复，用它来写论文和考试作弊没什么区别。不少期刊已经开始不鼓励或者拒绝AI生成的学术内容。我国在学位法(草案)中，直接将人工智能代写论文定义为学术不端行为。但无论如何禁止学生使用AI写论文，总有人会冒险，只有让学生自发的，从心底里抗拒用AI作弊才行。就像疫情期间为了让所有人都戴上口罩，专家跑出来说病毒会影响性功能一样。巴基斯坦国立计算机与新兴科学大学(正经大学，2023年QS全球排名421)的学者Muhammad Abbas，另辟蹊径，做了个严谨的实验，试图证明用AI写论文会导致智商下降，让学生拒绝使用AI写作业。Abbas表示：“在过去一年里，我观察到我的学生们在完成我布置的各项作业和项目时，越来越多地、不加批判地依赖生成式AI工具。这促使我深入探究他们使用这些工具的根本原因和后果”。该研究分为两个阶段进行。首先，研究人员开发了一个变量表，用来衡量学生在学习上使用ChatGPT情况。变量表的类目包括“我使用ChatGPT来完成课程作业”“我依赖ChatGPT来帮助我的学习”“ChatGPT是我校园生活的一部分”等。这一块是想测量到底有多少学生会使用AI来完成学业，并且是否依赖AI。此表为了检测变量是否相关，简单来说就是作者在学术上为了证明这张表不是胡编的第二阶段，研究者调查影响学生使用ChatGPT的原因，包括学术工作量、时间压力、对成绩的担心程度以及对内容质量的感知程度等。测量后，研究者会评估使用ChatGPT对学生在拖延症、记忆力是否减退和学习成绩等方面的影响，并每隔一至两周进行复查。作者的研究模型研究发现，高强度的学术工作量(H1)和时间压力(H2)是ChatGPT使用量增加的主要因素，这意味着在面临高学业负担和时间紧迫的情况下，学生更有可能求助于AI工具。这很好理解，作业都快做不完了，AI这根救命稻草能抓牢还是要抓一下的，当然，也有可能是因为大学生天然就有拖延症属性。而更担心成绩的学生则不太愿意使用ChatGPT，他们担心使用AI工具可能会危害分数。这是什么隔壁小孩式的发言？对于老师不允许做的事情，他们不敢越雷池一步。有趣的是，研究并没有发现质量敏感性与使用ChatGPT之间的显著关系(H4)，这表明学生对学术内容质量的重视程度并不一定会影响其使用AI工具。也就是说，学生其实并不在意AI做出来的东西质量高不高，能交差就行。此表是呈现什么原因会导致学生使用ChatGPT，以及使用ChatGPT的后果简单解释一下这张表(同下表)，Path列代表路径，比如H1行中，学术工作量(Workload)会导致学生使用ChatGPT。系数(Coefficient)代表两个因素之间的关系，以H1的0.133为例，代表学生的学术工作量越大，就越会使用ChatGPT。T和P列，是为了在学术上证明这个研究假设在统计学上成立不成立。其实！我们直接看最后一列Status就好了，统计量大小对于看乐子的我们没多大影响。再来看一下，使用ChatGPT会对学生学习表现会造成什么影响(H5、H6、H7)。一句话，研究发现使用ChatGPT对学生个人能力和学业成绩都会产生显著的不利影响。越依赖ChatGPT的学生，越容易拖延，记忆障碍也更频繁出现，并对学业成绩产生负面影响。原因也很简单，不论AI给出的回答是好是坏，都让作业变得更简单了，全权交给AI完成，而不用自己的脑子思考，怎么还会有心思规划作业进度、复习知识点呢？想想也是啊，反正作业考试都有AI帮忙，学生学习的时候也不会认真，课后也缺乏思考。作者对学生使用ChatGPT的原因，以及对学业表现的影响做了更深度的分析。此表是呈现学生因为各种原因使用ChatGPT后，对学习表现的影响作者发现了一个连锁反应：那些被作业和时间紧迫感压得喘不过气来的学生，更容易一头扎进ChatGPT的怀抱，同时也更容易染上拖延的恶习。这就像是开启了一个恶性循环，记忆力随之每况愈下，学习成绩自然也就一落千丈。而担心成绩的学生则相反，他们不太使用ChatGPT，因此拖延和记忆力衰退的程度更低，但这种自我约束对学业成绩并没有显著影响。既然作业多、时间紧，那是不是老师不布置那么多学业任务就好了？(这才是重点)看完后硅基君发现，这研究是针对学生的，打工人完全不用担心了？！当然不是，Abbas表示：“普通人应该认识到过度使用生成式AI的阴暗面。虽然这些工具提供了便利，但它们也可能导致负面后果”。同月《神经心理学》杂志发表了一篇关于AI可能影响人类认知发展的论文。狠狠打了硅基君的脸。该论文的作者同样表达了对学生利用AI工具的担忧，“像ChatGPT这样工具的出现，让我担心学生可能会使用它来完成任务，从而阻止对认知功能的刺激”。作者提出了一个论点，AI可以充当“认知假体(cognitive prosthesis)。即AI可以代表人类去执行认知任务，就像假肢替代失去的肢体一样，不仅仅包括计算、安排时间等简单任务，还扩展到了更复杂的认知功能，例如决策、解决问题等人类特有的能力。短期来看，生成式AI增强决策的功能可以帮助个人更快更好做出选择，更专注于重要任务，但是长期来看可能会带来潜在风险。关键问题就在于“认知卸载(cognitive offloading)”。简单来说过度依赖AI会导致我们独立执行认知任务的能力下降。就像肌肉不锻炼会萎缩一样，人们不经常使用认知能力，它也会逐渐退化。也就是说，如果人们不“卸载”，一直使用AI，是不是就不会有问题了？(来自硅基君的垂死挣扎)总而言之，AI对于人类认知的影响可不单单作用在学业上，任何人过度使用AI工具的负面影响都不容小觑。自ChatGPT诞生之后，AI工具就已经成为了学生们的新型“学习伙伴”。早在去年1月，根据在线课程供应商Study.com对美国1000名18岁及以上的学生进行的一项调查，每10个学生中就有超9个知道ChatGPT，超过89%的学生承认使用ChatGPT来帮助完成家庭作业。让学生完全禁止使用AI工具似乎不太可能，面对AI的潜在风险，我们能做到也许只有保持自己的大脑不断运转。想象中AI像个家庭教师，为每个学生提供个性化教学，但现实是，AI帮学生写作业。当然，这两项研究告诉我们的不仅仅是学生该谨慎使用AI，而是我们每个人都要注意不能过分依赖AI。别在AI替代人类之前，人类就已经成为了技术的奴隶了。 ... PC版： 手机版：

明明唐以后的人对诗歌也很感兴趣，为什么诗歌衰落了呢？

明明唐以后的人对诗歌也很感兴趣，为什么诗歌衰落了呢？ Zpuzzle的回答 在技术哲学领域，解释人类知识体系演进的路径有一个很经典的理论，叫做“范式转型”。这个理论，简单来解释，就是人类的知识并不是线性进步的，而是在某一个时期会有一个颠覆性认知体系改变原有的知识方向，这就是一个“范式替代”。但新的范式会随着其发展而出现问题，这时候就需要新的范式加以替代。 这个理论往深了解释了可以说很多，这里篇幅有限，没法展开太多。但现实中有很多例子都可以很形象地展现这个“范式”如现在几乎人人都在用的智能手机，就是这样一个范式。现在大家换手机的周期越来越长，最主要的一个原因是觉得新手机“没意思”。从智能手机的发展史来看，从十几年前iPhone等设备定义了智能手机的大体样子和设计理念之后，智能手机的功能加了很多，性能也越来越强，甚至还出现了折叠屏这种新的外观。但它与七八年前的手机并无实质性不同，只是性能和一些参数有所提升。而喜欢数码产品的人，也都期待着智能手机的革命性突破。 扩大一点来说，汽车、飞机、电脑、电视等各种现代生活的基本工具，基本都已经定型了几十年乃至上百年。现在让你去设计一款汽车，你也只能在现有的基础上进行各种小优化、微创新。所以，对于汽车、电脑、手机这些，可以说现代人的生活离不开汽车、电脑、手机，但现在的汽车、电脑、手机产业整体上是停滞乃至衰退的。（从增速来看） 艺术领域的问题与之大致类似。一种艺术样式的发展，也要经历萌芽（实验产品投入市场）、集体创新（新品牌纷纷成立，探索各种技术方向）、竞争（看什么路线更符合市场需求）、垄断（某个技术路线具有最大的影响力）、停滞、衰退、变革或者消失这么一个路线。正如汽车这种东西，从发明到基本定型也就用了三四十年的时间，但到今天这个技术路线却已经用了100多年一样，一种艺术样式可能也是几十年左右就能达到成熟，而其“垄断”则将持续数百年乃至上千年。 当然，艺术不同于技术产品的一个特点，是艺术并没有高低之分。你可以说汽车、飞机比古代的马车更先进，但不能说现代小说比唐诗宋词更优秀，这二者的评价维度是不一样的。对于艺术家来说，当前人把路堵死之后，想要推陈出新，就只能在新的艺术样式上打主意。所以在不同的时代，都会有新的文学样式和艺术样式出现。 而某种艺术形式的固定，对后学者也并非都是坏处。有句俗话叫“熟读唐诗三百首，不会作诗也会偷”，这意思就是说，通过学习一定数量的古代经典，就算做不到原创，但照葫芦画瓢做个样子也不错。比如，我就见过很多所谓的“当代赋家”在为一些地方和风景名胜写赋的时候，都是照着《滕王阁序》、《岳阳楼记》等在模仿的。尽管他们这些作品没有任何创新可言，但因为有这些经典名作作为模仿对象，倒也有模有样。 从艺术的发展来看，创新和竞争阶段是最容易出“大师”的，因为这个时候前人已经摸索到了隐约的方向，帮他们排除了很多错误答案，而这个阶段的人只要在不同的路上各自探索，大概率都能有不低的成就。但当这些人把树上低垂的果子摘完之后，对于后来人来说，就要付出几倍的努力，才能摘下那些前人挑剩下的又小又难吃的果子。到这个时候，创新的收益已经远远小于成本了，一种艺术形式的衰落也就成为了必然。 中国人所经历的最近一次的艺术创新是小品。这些年春晚及各地晚会的小品不好看，并不仅仅是因为审查或者其他原因导致的，而是从形式上看，小品作为一种节目本身已经走向完备和成熟。就算审查放宽，小品所获得的自由度更多是在题材选择上，而非形式创新上。而且，小品所能选择的那些题材，其实在小品诞生的二三十年里，也已经被探索的七七八八了。如此，也就出现了语言类节目最受欢迎，但语言类节目也越来越没意思的情况。 via 知乎热榜 (author: Zpuzzle)

专访清华大学脑机接口科研团队负责人：中美“脑机接口”下一突破是什么？

专访清华大学脑机接口科研团队负责人：中美“脑机接口”下一突破是什么？ 中方团队脑机接口技术路径与美方有何不同？相关技术何时能得到成熟应用？清华团队相关技术负责人近日在接受《环球时报》记者采访时描绘了现实，也展望了远景。“在安全性和性能间寻求平衡”“我们的NEO技术突破并不是短时间内突然实现的，我们为此已经奋斗了十余年，走了很长的路才完成从科学想法到工程实现，最终步入临床试验的过程。”带领团队开展该项研究的清华大学医学院教授洪波近日在接受《环球时报》记者采访时表示，准确来说，其团队开展的是全球首例无线微创脑机接口试验，这与美国科研团队此前开展的打开硬脑膜全植入式的脑机接口试验不同，中方团队技术路径的关键在于微创。目前，脑机接口技术按照其是否需要侵入大脑以及侵入的程度分为非侵入式、侵入式、半侵入式三类。洪波借用“屋子”来阐释这些技术路径的不同：假设人类的大脑是一间屋子，屋中坐了几十个人，每个人都相当于一个脑细胞，全侵入式方案就相当于在每个人面前都放一个麦克风，此时信号采集的效果是最好的。马斯克“神经连接”公司采用的就是这种脑机方案，在硬脑膜内放入成百上千个电极采集脑细胞信号。而非侵入式的脑机技术相当于在屋外放一个麦克风，这时信号采集相对较弱，但安全性更高。而清华团队采用的则是一种“折中”的半侵入式方案，将电极放在硬脑膜外面。“此时采集的信号介于屋内屋外两者之间，有点像把麦克风贴在门边。我们追求的是安全性和性能之间的一种平衡。”洪波称。据了解，清华大学科研团队的无线微创植入脑机接口技术，是将多个电极贴在颅骨内的硬脑膜上，这一区域虽然信号采集不如直接将电极插入脑细胞内，但它不会对脑细胞产生损伤。“一般人的颅骨厚度有6毫米到1厘米，两侧和后脑甚至更厚，这足够嵌入电极和处理芯片。手术完成后，患者很快就可以回家，无线微创脑机技术更具长久性。”洪波表示。从科学上讲，侵入式脑机接口方案采集的信号量相较采用无线微创技术要强得多，但该技术的首要风险是感染。由于这种技术需要用一根插头连接大脑和外部设备，因此会产生一个开放式的创口。此外，当电极插进脑细胞，会引发胶质细胞的免疫反应。一段时间后，胶质细胞就会包裹电极，导致信号变差、系统难以顺畅工作。创伤感染和电极结痂也是马斯克“神经连接”公司脑机方案所面临的两大难题。将拓展更多应用场景据首都医科大学北京宣武医院介绍，全球首例接受NEO植入脑内的患者是一位因车祸引起的颈椎处脊髓完全性损伤的男性，该患者此前长期处于四肢瘫痪状态。在完成NEO临床植入试验后，该患者经过3个月的居家康复训练，目前可以通过脑电活动驱动气动手套，实现自主喝水等脑控功能，抓握准确率超过90%。洪波认为，接下来的目标是争取获得国家三类植入医疗器械许可证，团队正在准备大规模临床试验，乐观估计经过两年左右时间，无线微创植入脑机接口技术可获得上市许可，这就意味着这套脑机接口系统将成为一个成熟的产品，可以在全国得到应用。一旦成熟应用，受益的将不仅仅是高位截瘫患者，洪波介绍称，这项技术对于下肢康复患者、脊髓损伤患者，甚至渐冻症、抑郁症、癫痫、阿尔茨海默病等疾病患者都有相应的应用场景。以渐冻症患者为例，患者四肢的运动神经元几近凋亡，丧失了运动和感觉的能力，如果能将这套脑机接口连接到患者的大脑运动皮层，就可以控制电脑屏幕的光标。将来可以为渐冻症患者制造脑控的鼠标和键盘，用脑机接口技术操纵电脑打字，帮助渐冻症患者写文章并和他人交流。“包括这项技术未来是否可以用作语言解码，我们都在开展更精准的研究，团队有很多基础科学的积累，在国家自然科学基金和科技部资助下，正试图揭示人脑中如何编码汉语的语音和语言。如果再向远方展望，脑机接口技术不仅可以帮助残疾患者，更重要的是，它有可能成为未来人类进化中的重要一步。人类的行为是一种智能，富有灵活性和创造力，而机器的行为更加精准高效，又是另外一种智能，两者的融合将构建一个无限可能的未来。”洪波称。“数字永生”还有多远？除了在医学领域具有广阔应用前景外，脑机接口技术还被认为是一种具有颠覆性的前沿技术，马斯克的“神经连接”公司此前曾宣称，脑机接口技术的远景目标是连接人类意识与数字虚拟世界，甚至实现科幻电影中的数字永生。纵然互联网上对于脑机接口技术有许多想象，但洪波认为，立足现实，当下的脑机接口技术并不意味着能够用数字技术读取大脑中的信号并解读出当中的信息，脑机接口技术距实现“读脑”还有非常远的距离。北京邮电大学人工智能学院人机交互与认知工程实验室主任刘伟也持相同看法。他在接受《环球时报》记者采访时表示，目前的脑机交互技术更多集中在将人的脑电信号转化为机器可以理解的指令或动作，实现自动化的交互。这种技术可以被用于控制外部设备，如假肢、轮椅等，并在一些实验中也可用于控制电脑游戏或机器人等。“当前脑机交互更像是自动化交互，而不是智能化交互。”“大家对于科幻电影中所展现的一些前沿概念，都有着乐观的展望，但我认为实现数字永生要经历三阶段。第一阶段就是用脑机接口技术帮助残疾人以及一些特殊疾病患者，这也是我们当前所处的阶段。第二阶段是实现人脑智能和机器智能的融合交互。完成这两个阶段后，我们才有可能实现所谓的数字永生。”洪波表示，人类作为一个意识主体，形成意识的关键机制是什么，目前尚未揭示，数字永生相当于将人类大脑中所有神经细胞及其连接的信息都复制到硅基计算系统中，用高维度的数理方程来定义一个“意识”主体。即便这一畅想可以实现，但实现过程中所面临的科学问题仍然非常复杂。“我们只有充分了解人类大脑工作的各种机理，才能够在计算机人工智能和人类智能的接口之间实现更高的带宽，我们如今的带宽还不足以实现人机的智能融合。能否在近期让这样的科幻照进现实，我个人持悲观态度，如果说脑机接口技术是一本100页的书，现在可能才刚翻开第一页，只有等翻到第九十页时，我们对于意识产生机制或许才能得到一些答案。”洪波介绍称，相关问题正在一步步解决中，当中有多个技术瓶颈需要突破，首先就是要对脑科学的研究实现突破，至少要清楚地知道，究竟需要多少个电极，将电极放在大脑中的哪些地方才可以实现结合。其次需要科研团队进一步改进脑机接口系统的解码算法，“比如语言解码，如果想用脑机接口技术写文章或写小说，如何设计人类语言的解码算法，这个语言大模型的机制还不一样，这需要持续开展研究。下一步，我们可能会在后续临床试验中改进脑机接口解码技术，我们希望能在今年上半年看到试验结果。” ... PC版： 手机版：