ChatGPT无法取代人类程序员：IEEE35页论文测出困难编码正确率仅为0.66%

ChatGPT无法取代人类程序员：IEEE35页论文测出困难编码正确率仅为0.66% 其成功率从0.66%到89%不等，这主要取决于任务的难度、编程语言等多种因素。论文地址： Tang指出，“AI代码生成一定程度上，可以提升开发效率，自动化软件工程。然而，我们必须认识这类模型优势和不足，以便合理应用”。“通过全面的分析，可以发现ChatGPT生成代码过程中，出现的潜在问题和局限性，进而改进生成技术”。有网友庆幸地发出疑问，所以我还没有被解雇？另一人对此表示，至少不是今天。还有人指出，这项研究是关于GPT-3.5的评估。要是GPT-4早就在编码能力上大幅提升，Claude 3.5更是如此。确实，现在我们有了更好的模型，对于GPT-3.5模型的评估，并没有太大的意义。0.66%-89%，惊人反差率总体而言，ChatGPT在不同编程语言的问题上表现相当不错特别是在尝试解决2021年之前LeetCode上的编码问题时。例如，它能够为简单、中等和困难的问题生成可运行代码，成功率分别约为89%、71%和40%。然而，当涉及到2021年之后的算法问题时，ChatGPT生成正确运行代码的能力受到影响。即使是简单级别的问题，它有时也无法理解问题的含义。比如，ChatGPT在生成“简单”编码问题的可运行代码方面的能力，在2021年后从89%下降到52%。而它在生成“困难”问题的可运行代码方面的能力也在此时间后从40%下降到0.66%。Tang对比表示，“一个合理的假设是，ChatGPT在2021年之前的算法问题上表现更好的原因是这些问题在训练数据集中经常出现”。接下里，具体看看研究者们对ChatGPT进行了哪些方面的评估。实验评估评估的整体流程如图2所示。首先为给定的LeetCode问题或CWE场景构造合适的提示并发送给ChatGPT，让它根据提示和上一轮对话的上下文信息给出响应。之后，研究人员将模型响应中的代码片段提交给LeetCode平台，利用其在线判断功能来检验代码的正确性，CWE漏洞则使用CodeQL进行手动分析。如果测试结果通过，则生成结束，否则就需要利用LeetCode和CodeQL的反馈继续建立新的提示、输入给ChatGPT，再次进行代码生成。如果ChatGPT在对话轮数限制（5轮）之内始终没有生成出通过测试的代码，则认为生成任务失败。功能性正确代码生成ChatGPT生成的代码在功能上是否正确？研究动机：给定提示，ChatGPT生成相应的文本，这种能力可能会提高开发者的生产力。首先去评估ChatGPT在单轮对话中，自动生成功能正确代码的能力。研究方法：- 让ChatGPT阅读问题描述，在单轮对话中生成相应代码。（最大对话轮数设为1）- 使用LeetCode平台上的编程问题作为数据集，截止研究时，有2500个难度不等的问题。- 将LeetCode所有问题分为2021年之前（Bef.problems）和2021年之后（Aft.problems）两类，因为ChatGPT的训练数据截止于2021年。- 考虑到2021年之前的问题可能已存在于ChatGPT的训练集中，这可能使代码生成任务退化为简单的数据库查询（即代码复用）。为了进行全面评估，研究中同时考虑了这两类问题。具体而言，研究人员重点关注LeetCode上的算法问题，因为算法问题是该平台上最重要、最多和最多样化的问题。Bef.problems和Aft.problems的总数分别为1624个和354个。此外，两者的难度分布为难、中、易，比例为1:2:1。在所有Bef.problems中，作者随机抽取了374个问题，其数量与Aft.problems相似，难度分布也与Aft.problems相同。同样，在354个Aft.problems和Bef.problems中，难、中、易问题的数量比例也是1:2:1，与LeetCode平台上所有问题的难度分布一致。此外，研究人员还检查了Bef.problems和Aft.problems之间是否存在显著差异。如果Aft.problems只是Bef.problems的重构，那么ChatGPT很可能可以轻松解决这些问题，这可能会影响实验结果在区分时间段方面的可靠性。论文中，作者总共找到了142对问题。然后，再让2名研究生独立检查这些问题对。通过仔细核对和讨论，结果发现这些相似的问题要么情景相似，但求解目标完全不同；要么情景和条件不同，但可以使用类似的算法（如动态编程）求解。经过仔细的人工分析，作者没有发现在任何情况下，Bef.problems可以很容易地重新表述为Aft.problems。因此，作者认为Aft.problems和Bef.problems之外，对于每个问题，都要求ChatGPT用5种不同的语言生成代码：C、C++、Java、Python3和JavaScript。此外，他们还使用相同的提示模板为每个 < 问题、语言> 对创建了相应的提示。Bef.problems和Aft.problems分别共有1,870和1,770个提示。由于ChatGPT的查询速度有限，研究者将每条提示输入一次，要求生成代码。然后，研究者将解析后的解决方案，提交给LeetCode进行功能正确性判断，并得到提交状态，包括接受、回答错误、编译错误、超过时间限制和运行错误。它们分别对应于A.、W.A.、C.E.、T.L.E.和R.E.。一个问题对应一个唯一的对话，以避免从其他问题触发ChatGPT的推理。实验中，作者以状态率（SR）来评估 ChatGPT 的代码生成能力。其中和分别是根据状态生成的代码片段数和输入的提示数。提示：所设计的提示模板由4个部分组成：它们分别是<Content>、<Examples>、<Template>和<Command>。<Content> 用自然语言描述问题，<Examples> 显示功能正确的代码 <input, output> 对，<Template> 指定生成代码的方法签名（method signature），<Command> 要求用特定语言生成代码。结果：表1和表2显示，LeetCode对五种编程语言在两个时间段、两种形式下的代码生成结果、SR以及相应的相对频率柱形图。由于Python3和JavaScript都是动态编程语言，因此这两列不包含C.E.。从总体结果来看，ChatGPT为Bef.problems生成的功能正确代码的A.率明显高于Aft.problems。具体来说，Bef.problems的五种语言平均正确率（68.41%）比Aft.problems的（20.27%）高出 48.14%。五种语言在不同阶段的代码生成性能差异显著，P值为0.008，效应大小值为1。对于Aft.problems，总体正确率低于25%，其中难、中、易问题的正确率分别为0.66%、13.90%和52.47%。用Holm-Bonferroni校正程序调整的P值和五种语言不同难度之间的效应大小值分别小于0.05和等于1。结果表明，面对Aft.problems，随着问题难度的增加，ChatGPT在功能上正确生成代码的能力明显下降。此外，即使是简单的问题，它也只能正确回答一半。在这五项/四项指标中，W.A.率是所有语言中最高的一项，达到58%。此外，每个W.A.代码片段平均有109个测试用例，而ChatGPT生成的代码只能通过其中的25%。难题、中难题和简单难题的测试用例通过率分别为20.90%、21.03%和38.41%。因此，无论难度如何，生成代码的语义都与相应问题描述的逻辑有很大差异。此外，C.E.率和R.E.率也都达到了16%，而且难题和中难题的C.E.率明显高于简单难题。ChatGPT生成的中难题代码，更容易出现编译和运行时错误。比如，图4中显示生成的函数cmpfunc，在调用前没有声明。语法错误只占这些错误的一小部分（3.7%）。至于T.L.E.率，虽然数值不高（6%），但测试用例的平均通过率为51%，高于W.A.代码片段。T.L.E.问题的难、中、易三个难度级别的测试用例，平均通过率分别为68%、50%和1%（易问题由于其T.L.E.率接近0%，可以忽略不计）。由于T.L.E.代码片段的测试用例通过率是部分的，不过生成的代码中最多还有6%在功能上... PC版： 手机版：

ChatGPT 是如何构建的

ChatGPT 是如何构建的 当 OpenAI 在 2022 年 11 月发布 ChatGPT 时它并没有预料到这个 AI 聊天机器人会取得难以想象的成功。OpenAI 内部将之视为研究预览，旨在收集公众的反馈消除部分缺陷。参与开发 ChatGPT 的科学家 Liam Fedus 说，我们不想将其夸大为一次巨大的基础性突破。MIT 科技评论采访了 OpenAI 的科学家以及联合创始人 John Schulman，揭示 ChatGPT 的开发过程和技术细节，介绍 ChatGPT 是如何构建的。自去年 11 月以来，OpenAI 已经多次更新了 ChatGPT，主要是通过对抗性训练阻止用户诱骗聊天机器人绕过限制这种做法被称为越狱。 对于 ChatGPT 的巨大成功，OpenAI 团队也有几分感到不解，因为 ChatGPT 使用的技术都不是新的，ChatGPT 使用了微调版的 GPT-3.5，而 GPT-3.5 是 2020 年发布的 GPT-3 的更新版，OpenAI 在 2022 年 1 月发布了微调版 GPT-3.5 的预览。相关 API 也早就发布了，不过这些都不是面向公众的。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

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：

有大学教师正在使用AI为论文评分 专家提出伦理方面的担忧

有大学教师正在使用AI为论文评分 专家提出伦理方面的担忧 她会向学生展示 ChatGPT 的反馈，以及该工具是如何改写他们的作文的。她说："我也会分享我对他们介绍的看法，然后我们一起讨论。"盖斯基要求她班上的 15 名学生也这样做：通过 ChatGPT 运行他们的草稿，可以发现哪里可以改进。人工智能的出现正在重塑教育，它带来了实实在在的好处，比如将一些任务自动化，从而腾出时间进行更个性化的教学，但同时也带来了一些巨大的隐患，从围绕准确性和剽窃的问题到维护诚信的问题。教师和学生都在使用新技术。由学术剽窃检测平台 Turnitin 赞助的战略咨询公司 Tyton Partners 的一份报告发现，2023 年秋季，半数大学生使用了人工智能工具。与此同时，虽然使用人工智能的教师人数较少，但2023年秋季，使用人工智能的教师比例从2023年春季的9%增至22%。教师们正在求助于人工智能工具和平台，如 ChatGPT、Writable、Grammarly 和 EssayGrader 等，来帮助他们批改试卷、撰写反馈、制定教学计划和布置作业。他们还利用这些新兴工具创建测验、投票、视频和互动，以"提高课堂预期"。另一方面，学生们则依赖于 ChatGPT 和 Microsoft CoPilot 等工具，这些工具内置于 Word、PowerPoint 和其他产品中。不过，虽然一些学校已经制定了学生可以或不可以在学校作业中使用人工智能的政策，但许多学校并没有为教师制定指导方针。使用人工智能撰写反馈或批改作业的做法也会引发道德方面的考虑。而已经在学费上花费了数十万美元的家长和学生可能会怀疑，在大学里无休止地使用人工智能生成和人工智能评分内容的反馈循环是否值得花费时间和金钱。盖斯基说："如果教师只用它来评分，而学生只用它来制作最终产品，那么它就不会起作用。"弗吉尼亚大学（University of Virginia）商业伦理教授多萝西-莱德纳（Dorothy Leidner）认为，教师如何使用人工智能取决于很多因素，尤其是在评分时。她认为如果大班测试的材料主要是陈述性知识，因此有明确的对错，那么教师使用人工智能评分"甚至可能优于人类评分"，人工智能可以让教师更快、更一致地批改试卷，避免疲劳或厌烦。莱斯利-雷恩教她的学生如何更好地使用 ChatGPT，但她对一些教育工作者如何使用 ChatGPT 给论文打分表示不满。但莱德纳指出，当涉及到小班教学或答案不那么明确的作业时，评分应保持个性化，这样教师才能提供更具体的反馈，了解学生的作业，从而了解学生在一段时间内的进步。老师应该负责评分，但也可以让人工智能承担一些责任。她建议教师使用人工智能来查看某些指标，如结构、语言使用和语法，并根据这些数据给出一个数字分数。但是，教师应该自己对学生的作品进行评分，以考察其新颖性、创造性和见解深度。莱斯利-莱恩（Leslie Layne）在弗吉尼亚州林奇堡大学的写作工作坊中教授 ChatGPT 最佳实践，她说，她看到了教师的优势，但也看到了缺点。她说："使用并非真正来自我的反馈意见似乎有点破坏了这种关系。"她还认为，将学生的作品上传到 ChatGPT 是一个"巨大的道德考量"，有可能侵犯他们的知识产权。像 ChatGPT 这样的人工智能工具会利用这些作品来训练它们的算法，从说话模式到如何造句，再到事实和数字无所不包。伦理学教授莱德纳对此表示赞同，他说博士论文和硕士论文尤其应该避免这种情况，因为学生可能希望发表作品。她说："在没有事先告知学生的情况下将材料上传到人工智能中是不对的。也许还需要征得学生的同意"。一些教师正在使用名为 Writable 的软件，该软件使用 ChatGPT 帮助批改论文，但采用了"标记化"技术，因此论文不包含任何个人信息，也不会直接与系统共享。该平台最近被教育公司 Houghton Mifflin Harcourt 收购。其他教育工作者正在使用Turnitin等平台，这些平台拥有剽窃检测工具，帮助教师识别作业是否由 ChatGPT 和其他人工智能撰写。但这类检测工具远非万无一失；OpenAI 去年关闭了自己的人工智能检测工具，因为该公司称其"准确率很低"。一些学校正在积极制定针对教师和学生的政策。约翰-霍普金斯大学教育研究与改革中心（CRRE）的助理研究员艾伦-里德（Alan Reid）说，他最近花时间与K-12教育工作者一起工作，这些教育工作者使用GPT工具在成绩单上创建季度末个性化评语。但与莱恩一样，他也承认该技术撰写有见地的反馈意见的能力仍然"有限"。他目前是所在学院一个委员会的成员，该委员会正在为教职员工制定一项人工智能政策；讨论正在进行中，不仅是关于教师如何在课堂上使用人工智能，还包括一般教育工作者如何使用人工智能。他承认，学校正在就使用生成式人工智能工具创建晋升和终身教职档案、绩效考核和职位发布等内容进行对话"。林奇堡大学（University of Lynchburg）哲学副教授尼古拉斯-弗兰克（Nicolas Frank）说，大学和教授在政策方面需要保持一致，但也需要保持谨慎。他说："在现阶段制定有关人工智能的政策非常危险。"他担心，现在了解人工智能将如何融入日常生活还为时过早。他还担心，一些不在课堂上授课的管理者制定的政策可能会忽略教学中的细微差别。"这可能会造成将人工智能用于评分和教学的问题过于简单化的危险，过度简化就是制定糟糕政策的方式"。"首先，教育工作者可以识别人工智能的明显滥用，并开始围绕这些滥用制定政策。"莱德纳表示，"大学可以提供非常高水平的指导，比如将透明度作为优先事项这样学生就有权知道人工智能何时被用于给他们的作业打分并确定哪些类型的信息绝不能上传到人工智能中，也不能向人工智能询问。大学也必须持开放态度，"随着技术和用途的发展，定期进行重新评估"。 ... PC版： 手机版：

马斯克用微软论文当论据起诉OpenAI：你们自己早承认AGI了

马斯克用微软论文当论据起诉OpenAI：你们自己早承认AGI了 去年论文发表时就引发不小关注，1年时间里被引次数已经高达1500次。马斯克的起诉书里写道，微软自己的科学家自己都承认了。这么看，OpenAI最新的一通回应不是啪啪自己打脸？还真不一定。这篇《Sparks of AGI》当初爆火确实不假，但其中很大一部分热度来自争议。不少人觉得它不够严谨、在炒热度，而且这篇论文没有经过同行评议，只是上传到了arxiv，结果也无法复现。所以这篇论文到底说了啥？马斯克凭啥敢拿它大做文章？论文说了啥？这篇论文主要测试了GPT-4在2022年秋季的一个早期版本。研究提出，GPT-4不仅掌握语言能力，而且能解决复杂新奇的问题，任务可以跨数学、编码、医学、法律、视觉等。在这些任务中，GPT-4的表现接近于人类水平，大大超越以往LLM性能，比如ChatGPT。由此，研究给出了关键性结论：我们认为它可以被合理地视作一个早期版本（仍不完整）的AGI。在此基础上，研究团队还进一步探讨了真正意义上的AGI应该具备哪些要素。论文全篇超过150页，分别测试了GPT-4的多模态、代码、数学、常识等能力，通过大量实例得出结论。以测试代码能力为例，GPT-4和ChatGPT会得到同样的提示词，研究人员将会对回答结果进行分析。GPT-4的一些数据结果非常值得关注。比如在零样本下，GPT-4代码能力在HumanEval上的精度达到82%。再比如在现实问题问答中，GPT-4的表现也远好于ChatGPT。研究还讨论了GPT-4基于自回归架构表现出的局限性。比如模型本身具备相应的知识能力，但是却会回答错问题，因为预测下一个token的机制使得模型不能进行“内心对话”。最后，论文作者还提出了对AGI的一系列构想。这篇论文发表于GPT-4面世的一周后，当时引发业界巨大关注。“AGI的闪现”让不少人感叹，一切都结束了。但质疑也不少，很多人觉得这个结论是不是有点夸大其词了？而且研究团队承认使用的一些测试方法不够科学严谨，他们主要是想展示GPT-4卓越的能力。不过可以肯定的是，这篇论文成功把GPT-4和AGI强关联，给GPT-4创造了更多讨论热度，也成为AGI讨论热潮的重要推力。可是谁又能想得到，它现在倒成为马斯克起诉OpenAI的关键了。马斯克到底想干啥？马斯克搞事，总是醉翁之意不在酒。去年他和千名大佬共同呼吁暂停开发AI半年，结果转头自己囤卡、开搞大模型，火速成立AI初创公司xAI。今年起诉OpenAI，核心的目的就是督促其开源。号称GPT-4是AGI也是给OpenAI上道德压力。一方面要求他们开源，另一方面提出“AGI算法不应该授权给微软”。所以有人合理怀疑，这场官司“会让一切减速”。与此同时，马斯克的Grok也还在稳步推进中，目前已发布Grok-2。值得一提的是，去年OpenAI宫斗前后，马斯克曾在一场访谈中表示，从现在（23年12月）算起，AGI还有不到3年。但往小了说，写小说和JK罗琳一样好、能发现新物理规律或发明新技术的AI，从现在算起还有不到3年。当时他还表示觉得山姆·奥特曼很复杂。目前，OpenAI方面除了否认GPT-4是AGI外，还没有更多回应。有法律专家认为，马斯克列出的一系列观点，很难当成明确的条款来执行。“诉讼可能比较牵强”，但是提出了“强有力的政策论点”。有圈内大V还觉得马斯克这么干，有点吃不到葡萄说葡萄酸。马库斯则调侃说，马斯克这么做逼得OpenAI不得不承认自己没达到AGI，但是可以找第三方来承认。比如雇我这样的人来拯救他们。 ... PC版： 手机版：

一年用空气造了160吨蛋白质 这下喝西北风真能喝饱了

一年用空气造了160吨蛋白质 这下喝西北风真能喝饱了 这是前段时间的事儿了，芬兰有一家名叫 Solar Foods 的企业，建成了全世界第一家用空气量产蛋白质的工厂，预计一年能产 160 吨的蛋白质……什么概念？相当于是一个养了 300 头奶牛的牛奶场，这些量要是全给一个成年人吃的话，够吃600 万顿饭。而且生产出来的蛋白质就跟面粉差不多，可塑性也和面粉一样，能被加工成各种食品。像是它被获准可以在新加坡销售之后，已经有一些餐馆开始用它来做冰淇淋了， Solar Foods 公司内部也都会用这种蛋白质做一些甜品啥的。不过现在，批准这种蛋白质能作为食物的国家和地区，还没多少，美国和欧洲那边还都在审批中。看到这儿，可能会有哥们疑惑了，费力气建这么大一个工厂，还得处理后续各种审批，难道自建一个牧场或者农场不香嘛……还真不是 Solar Foods 他们爱兜圈子，是因为研究用空气造蛋白质，无论是现在还是未来，都还挺有用武之地的。蛋白质都是咱们的老熟人了，主要就集中在平时吃的肉蛋奶里面。但有个问题是，肉蛋奶的主要的来源是畜牧业，而畜牧业，在所有碳排放类别中都不算少的。据联合国粮农组织报告估算，畜牧业碳排放要占掉总量的 18% ，这个量甚至比交通运输业的还要高，可不是江江看劈叉了。而畜牧业也不是单纯的放放牛、放放羊啥的，还得考虑在哪儿放，吃什么的问题，随便单拎个出来，背后的碳排放都多的惊人。就拿牧场来说，早些年的时候，大家为了有更多的牧场，破坏了不少亚马逊热带雨林，在巴西那块儿，甚至有八成的雨林都被 “ 砍 ” 成了牧场。要知道在之前光是亚马逊热带雨林，每年就能帮地球吸收掉6 亿吨的二氧化碳。等于是畜牧业自己产碳排放就算了，还要把中和碳排放的树林给拖下水……不仅如此，畜牧业还贼占地儿，几乎是所有农业用地的 80% ，其中就单种植饲料的农田，就占了所有农田总数的三分之一。这一边是二氧化碳库库排，另一边占农业用地，挤得粮食没地儿产。这时，二氧化碳直接产蛋白质的作用不就直接来了，它能一把把这两个人类的心头大患都给解决掉。而这个赛道，研究人员们也早都发现了，并且在2017 年的时候，就已经能在实验室用二氧化碳合成出蛋白质。这些年来，他们在做的，就是把这个蛋白质变得能吃，然后量产。用二氧化碳合成蛋白质的过程，理解起来挺简单。和酿啤酒的流程差不多，里面发挥最大作用的，都是微生物。首先要先准备合成的原料，大伙应该都知道，最基本的蛋白质，碳氢氧氮元素是必须的，除了这些，有的还会有一些磷硫之类的元素。研究人员们呢，用的是电解水产生的氢和氧，碳捕集装置抓回来的二氧化碳，还有含氮、钙、磷和钾等的营养物质。接下来的操作就相当简单粗暴了，一锅大杂烩，全塞给那个会产蛋白质的微生物就行，它们会自个儿在密闭的容器发酵，然后生长繁殖。最后经过干燥处理，就成了富含蛋白质的粉末。整个过程，造一公斤的蛋白质，就能消耗掉两公斤的二氧化碳。虽然也有用电，但产生的碳排放，和肉类相比根本不止一提，还没有它们的百分之一多。而且用二氧化碳产蛋白质，也不会占多少地方，更不用担心成本问题， Solar Foods 联合创始人都说了，整个过程最费钱的就是用电，会花掉生产成本的一半。更重要的是，这个技术还能给咱移民太空打好基础，到时候也没必要把整个畜牧业搬到太空去。大伙也别忘了，火星大气层的主要构成就是二氧化碳，比例高达 95% 呢。有了这个技术后，想带全人类移民火星的马斯克不得乐死。（ 狗头 ）当然了，找合成蛋白质的替代方法，也不止芬兰那家公司，在咱国内也有不少这样的研究。像是在前些年，就已经有实打实的落地成果了。甚至，咱除了用二氧化碳外，还一并把工业尾气当作了合成蛋白质的原料。合成过程中，也是微生物发酵立大功，它能把一氧化碳这种有毒物质直接变成蛋白质，而且经过农科院改良后的微生物，能把整个过程缩短到22 秒。另外，在 2021 年，农科院还联合首钢建了个尾气合成蛋白质的工厂，一年能产 5000 吨。不过目前咱量产的蛋白质还不能给人吃，是给牲畜做饲料用的。毕竟之前为了喂饱这些牲畜，每年得从国外进口近亿吨大豆。而现在有了这些用尾气合成的蛋白质，不仅能减少碳排放，还能替咱缓解缓解 “ 大豆依赖症 ” 。讲了这么多，总之，用空气合成蛋白质还是很有存在的必要的。除了助力太空移民外，节能减排都是实打实的好处。但这也不意味着，它就要完全替代掉畜牧业。毕竟天天吃合成的蛋白质，也没几个人能遭得住。要我说，现阶段也别想着让咱人类吃这个蛋白质，倒不如先取代一部分动物饲料，把一些牧场先还给森林。话说回来，这下那句从小就常听的至理名言，也该被推翻了，喝 “ 西北风 ” 是真能喝到饱（ bushi ）…… ... PC版： 手机版：