风辞远的科技茶屋:可怖的AI

原创 脑极体 2023-05-27 18:53


大家好,我是脑极体的风辞远。一直以来我们都在写大块文章,很少有机会跟大家聊天。时间长了,总觉得这种方式有一点冷漠感,不够轻松,加上往往每篇文章只聚焦一个话题,而我们产能有限,就会有很多值得聊的话题被错过了,多少有点遗憾。



于是乎,我就想到了这样一种方式:这个专栏会选择一周中的科技新闻,给出我自己的看法和观点,希望能够帮大家换个角度看待科技。我们一起在乱花迷人眼的科技湍流中,进行一点小小的独立思考。


今年一切都在回暖,似乎可聊的东西也在增多。本期我们先聚焦AI,后续也会渐渐向更多技术领域辐射。


让我们喝杯茶,慢慢说。



能诈骗的AI


最近提到AI,很多朋友都会说,AI这个技术好可怕啊!咱们慢点发展,或者干脆别发展它了。


回顾这一周的AI新闻,似乎确实感觉我们好像在面对某种“难以名状的恐怖”,克苏鲁氛围直接拉满。


首先,AI诈骗正在全球肆虐。本周,包头警方公布一起利用AI技术实施电信诈骗的典型案例:福州市某科技公司法人代表郭先生10分钟内被骗430万元,犯罪分子冒充郭先生的好友,通过微信视频进行连线,让郭先生帮其走账。结果之后发现好友的视频和声音,居然全都是犯罪分子用AI进行合成的。



如果没记错的话,这是国内此前很少见的AI换脸+变声诈骗案件。但事实上,这种骗术在国外已经非常多,传进来只是时间问题。


我们在4月1日发布了一篇《聊聊那些正在坑人的新型AI》,就是希望提醒大家AI+诈骗的方法已经迭代了。现在AI换脸、AIGC真人图像的成本已经非常低,犯罪分子不可能错过这个机会。



这里当然不是想炫耀所谓的“我们早说过了”,而是认为我们必须要反复提醒大家,AI+诈骗的升级正在进行时,可能带来的危害非常巨大。这里的关键点,在于AI换脸+变声,已经超过了一般人对于诈骗行为的警惕阈值,是非常需要大力科普的。但现在对诈骗的普及宣传,更多还停留在比较老式,有点江郎才尽的电信诈骗上,他们都要“上门枪毙”了,感觉也快没活可整了。


想要应对AI诈骗,请记住最核心的一点:视频、语音,哪怕是实时视频连线,都必须打一个问号。


如果是用AI冒充熟人诈骗,我们不妨多说几句,多方查证一下,要不了几分钟就能避免大麻烦。


如果是用AI冒充帅哥美女的杀猪盘,请大家切记天上掉不下林妹妹,掉下来的都是终结者。



能取代人类工作的AI


AI不光能骗我们,还想要取代我们的工作。这个故事可谓老生常谈,但本周有了新的素材。


在AI孙燕姿大火之后,孙燕姿本人回应了这件事。大家可以去看看这篇文章,写得非常好,回应非常得体,既淡泊又充满力量。比如说,孙燕姿表示,“我想说的是,你跟一个每几分钟就推出一张新专辑的人还有什么好争的。”


但观察评论区不难发现,孙燕姿这样坦然承认AI发展趋势的态度,不免给很多朋友带来一点恐慌,似乎我们的工作被AI超越,甚至取代是难以避免的。有网友会说,孙燕姿都敌不过AI,我一个社畜可怎么办?



其实这事要换一个角度想想,就会发现很多担忧是多余的。


首先,孙燕姿从来都不是什么冷门歌手,能用AI复刻的歌手千千万,但却是AI孙燕姿火了。这是因为她本人的价值太大,也是因为歌迷太过想念不大想出专辑,也不想开演唱会的她。这恰好说明AI是人类价值的延展,只要你的价值够大,“你+AI”带来的组合效应会更突出。AI孙燕姿的优秀,全有赖于孙燕姿本人的优秀。


所以,不要低估人类的价值,不要低估你自己的力量。


而如果你还是对AI有所畏惧,不妨试试另一个办法。其实吧,应对恐惧的关键是学会拆解恐惧。惧怕贞子,就想想她是怎么爬出电视的?爬出来的原理是什么?是物理现象还是化学现象?贞子会不会卡住?如果她爬一半断电呢?如果爬一半换台呢?



这么想,是不是就不可怕了?还有点萌?


不惧怕AI的前提,是你不把AI当作“不可名状之物”,而是要了解技术表象之下的工作机制、运行原理,了解它将带走什么,带来什么。


这样,AI就像电脑、手机、汽车一样,不过是工具。我们跑不过汽车,但不会惧怕汽车。


所以说,多看脑极体,这很重要!



能让股价暴跌的AI


AI的可怖,不仅对个人有所体现,对公司也是一样。


5月24日,科大讯飞股价突然大幅跳水,午后盘中一度跌超9%。科大讯飞在深交所互动易平台上表示,这是因为有对公司不利的不实传言在网上流传。值得注意的是,这篇传言是利用某AIGC平台生成的。



股票史上,被传言、谣言下挫股价的例子比比皆是,但被AI打落股价,这可能是头一遭了吧?


其实,AI造谣和人工造谣没什么本质区别。AIGC平台真的生成了类似内容,也是在某个具体用户的指令下,而不是背后技术平台的要求下。这就像我们可以告某个人诽谤,但不能连带诉讼这人写诽谤信所用钢笔背后的钢笔厂。


这件事真正值得注意的是,今年很多厂商都利用生成式AI的风口,完成了股价的大规模上涨,但在发布了相关产品后,往往又会迎来比较大的跌幅。生成式AI是一把双刃剑,它能够吸引到包括资本在内的目光,但也天然有着ChatGPT作为标尺。如果技术能力经不住考验,而是只靠宣传来带热度,那么接下来会面对持续的压力。



好在还有时间,还有机会,很多布局或者预备布局大模型、生成式AI的企业,需要做好慢慢来的准备。



能让股价暴涨的AI


科技产业,就是几家欢喜几家愁,这边AI企业普遍下跌,那边就有人靠着AI大涨特涨。


英伟达在5月24日公布了第一季度收益,其71.9 亿美元的营收超出了市场预期 13%。由于公司对第二季度销售额给出了较华尔街预期高出 50% 的预测,推动英伟达股价大涨,市值接近万亿。



不难看出,推动英伟达又又又暴涨的关键因素,是全球争相布局生成式AI,带来大量企业和数据中心,竞相购买英伟达高端GPU为代表的AI训练芯片。就在不久之前,国内甚至出现了市面上一卡难求的局面。


这个现象就是标准的掘金热爆发,先富了卖锤子铁锨的。更为关键的是,锤子市场还差不多被垄断了。当AI底座愈发值钱,没有成功渗透到AI芯片核心赛道的玩家,比如英特尔、AMD、谷歌,纷纷产生了失速现象,现在弄成了一种无论AI怎么变,最后都是英伟达赚钱的神奇局面。



而今天的英伟达,显然已经不满足于只卖GPU,而是希望向企业输送整体化的AI计算系统,从而让附加值更高。这也意味着,如果现在其他厂商不去抢占AI计算底座这个新市场,英伟达很可能会吞噬更大的市场空间。


我们不妨说得露骨一点,今天的大环境下,中国AI的自立自强,不能建立在GPU霸权上。现在,是时候有更多紧张感了。



我们如何面对AI?


作为个人,AI能诈骗我们,还能取代我们工作;作为企业,AI能给我们造谣,AI大厂还要高价卖我们GPU,这个怪圈究竟怎么破?


其实说一千道一万,关键是要把更多东西掌握在自己手里。“克苏鲁之父”洛夫克拉夫特说,人类最原始的恐惧是对未知的恐惧。一件大事,越不能掌控,距离你越远,你就越害怕。换个角度想,必须把未知变成已知,把无法掌握的变成可以掌握的,这样我们才能消除恐惧,甚至变恐惧为机遇。



5 月 26 日,在 2023 中关村论坛全体会议上,工信部副部长徐晓兰表示,要强化产业基础再造和重大技术装备攻关,加快核心基础零部件、核心基础元器件、先进基础工艺、关键基础材料、基础软件等方面的攻关突破,集聚力量突破智能芯片、算法框架、大模型等智能产业的“根”技术。


近期,关于AI技术的重要性与发展方向,国家各部委进行了密集表态。中国对AI技术的重视正不断加强,甚至不断升级。而这次中关村论坛全体会议上的说法,有两件事值得注意。一是对智能产业的“根”有了更加聚焦的表述与认定。避免了以往经常出现“这个也是‘根’技术,那个也是‘根’技术”的种种争议,进而可以避免投资被分散,关注被滥用;二是又一次从国家层面强调了深度学习框架的重要性。一直以来,AI产业都更关注芯片和模型,但二者之间没有框架是联接不起来的,我们始终在呼吁关注框架的重要性。


但现实是,由于框架作为基础软件收益低、生态发展困难,很多大厂都是跟风做一做就算了,甚至整个基础软件领域普遍有这个问题:收益差,不想做,同时谁做了还不免拉踩几下。



好了,不知道看完这篇有没有打消你心中对AI的恐惧。


如果还没有的话,不妨来看这个新闻。5月26日,由埃隆·马斯克联合创立的脑机接口公司 Neuralink 正式宣布获得了美国食品和药物管理局(FDA)的批准,可以开始进行人体临床实验。


那边都要打开人脑了,是不是就显得AI人畜无害了?


脑极体 从技术协同到产业革命,从智能密钥到已知尽头
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    Python多领域场景实战课 快速成为多面手,Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言,它支持面向对象以及面向过程的程序设计,应用非常广泛。那么Python能做什么?下面来看下Python的主要用途介绍。

    1、Web开发
    Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站,它有庞大的库和模块,如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
    Python还集成了一些框架,比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外,它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发,会非常便捷。例如,您可以在美国服务器上安装Python,并用它来搭建网站。

    2、人工智能和机器学习
    很多AI和ML模型都是用Python搭建的,数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库,比如:
    用于数据处理和分析的Pandas工具集
    用于数学计算的NumPy和SciPy库
    可视化库Seaborn和Matplotlib
    机器学习算法库,如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

    3、游戏开发
    Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏,如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏,它促进了具有各自库的3D游戏的开发,也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

    4、桌面GUI开发
    Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库,但还有其他支持库

    5、Python爬虫
    爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序。
    从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。

    6、Python数据分析
    在使用Python进行数据分析之前,我们需要遵循以下步骤:
    获取数据:数据可以来自各种来源,例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
    清洗数据:清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
    探索性数据分析(EDA):EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
    数据建模:在进行数据建模之前,我们需要进一步清洗数据,并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后,我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
    评估模型:我们需要使用各种指标(例如准确率、召回率等)评估模型的性能。
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    实时的消息订阅机制;
    亿级消息堆积能力;
    较少的依赖。

    Spring Boot 是所有基于 Spring 开发项目的起点。Spring Boot 集成了绝大部分目前流行的开发框架,就像 Maven 集成了所有的 JAR 包一样,Spring Boot 集成了几乎所有的框架,使得开发者能快速搭建 Spring 项目。
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    python的主要用途有:1、web开发;2、网络爬虫;3、数据科学;4、自动化运维;5、数据库编程;6、网络编程;7、图形处理、数学处理、文本处理;8、多媒体应用。Python是一种广泛使用的高级编程语言,具有易读性、扩展性和多用途性。特别是在数据分析领域,Python提供了如Pandas、NumPy等多种库,这些工具不仅方便了数据清洗和预处理,还能进行高级数据分析和可视化。

    那开发网站需要用到哪些知识呢?
    1、python基础,因为用python开发的,所以python指定要会,最起码你也得会条件判断,循环,函数,类这些知识;
    2、html、css的基础知识,因为要开发网站,网页都html和css写的,最起码这些知识你得会,就算不会写前端,开发不出来特别漂亮的页面,网站,最起码要能看懂html标签是;
    3、数据库基础知识,因为开发一个网站的话,数据存在哪里,就是在数据库里,那你最起码要会数据库的增删改查吧,要不然怎么存数据,取数据呢
      上面这些知识会的话,开发一个简单的小站就没有问题了,如果想开发比较大型的网站,业务逻辑比较复杂的,那就得用到其他的知识了,比如说redis、MQ等等。

    Python语言优点介绍
    (1)语法简洁而清晰,代码的可读性高。Python 的语法要求强制缩进,用这种强制缩进来体现语句间的逻辑关系,显著提高了程序的可读性。
    (2)开发效率高。由于它简单明确,所以它也是开发效率比较高的一种编程语言。
    (3)跨平台特性。Python 可以真正做到跨平台,比如我们开发的程序可以运行在Windows、Linux、MacOS系统下。这是它的可移植性优势。
    (4)大量丰富的库或扩展。Python 常常被昵称为胶水语言,它能够很轻松地把用其他语言编写的各种模块(尤其是 C/C++)轻松地联结在一起。
    (5)代码量少,一定程度上提高了软件质量。由于使用 Python 语言编写的代码量相比别的语言来说小很多,所以说,它出错的概率也要小很多,这在一定程度上也提高了编写的软件的质量。
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