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從可穿戴設備到元宇宙，人們對于科學技術的關注與討論每年都不相同。在人們的關注下，這些技術有不少讓人的生活方式發生了改變。那么在2023年，科技主角又是什么呢？本文就此做了分析，一起來看看吧。

每年科技領域都會出現新鮮事物：可穿戴設備、移動設備、3D 打印、區塊鏈、Web 3.0 和元宇宙。有些技術達到了炒作的效果，但大多數都沒有，不過也有少數技術超過其炒作的效果。

那么，2023 年的科技主角是什么？更重要的是，這項技術是會支持社會的進步，還是僅僅將更多的資本轉移到那些行動迅速的人和已經富有的人身上呢？我相信，2023 年的科技主角是人工智能。我認為人類正處在人工智能的快進歷程之中，由于其實用性，這項技術將是革命性的，而不僅僅是為了創造利潤。

就在過去的幾個月里，我們已經看到了人工智能能力的進步，甚至讓懷疑論者都感到印象深刻。一位研究人員稱之為人工智能的“黃金十年”。

馬克斯·普朗克研究所（Max Planck Institute）的一位科學家說：“人工智能將改變醫學，改變研究，改變生物工程。它將改變一切?！苯衲甑摹度斯ぶ悄軤顩r報告》展示了 100 張人工智能加速進展的幻燈片。

2020 年，在臨床試驗中沒有一種藥物是采用人工智能優先的方法開發的。如今，這一數字達到了 18 個。疫苗先驅 BioNTech 開發的人工智能系統，在世衛組織的跟蹤系統標記之前幾個月，就成功識別出了許多高風險的 Covid 變體。烏克蘭使用人工智能，將下令發動炮擊的時間從 20 分鐘縮短到不到 60 秒。

投資也隨之而來。自 2020 年以來，已有超過 1000 億美元投資于人工智能初創企業，2021 年的投資翻了一番。美國有 102 家人工智能獨角獸公司，亞洲有 38 家。

圖片來源：Medium

一、AI 能做什么？

人工智能沒有嚴格的定義，但粗略地講，它是一種以獨立和靈活的方式做出決策的計算機系統。人工智能在解決問題的類別和程度上，都區別于其他計算過程。

計算機處理數字的速度和精度是人類無法復制的，但它是完全基于自身的內部邏輯產生機械的、不變的結果。這并不“智能”。我手機上的系統為我輸入的每個單詞提供了三個選項，所以可以說它是“智能”的，因為可以根據不斷變化的輸入做出復雜的決定。

計算機經常做人類無法做到的事情。與之相比，人工智能的區別在于，它能做人類能做的事情，但通常做得更好、更快、更便宜。

人工智能已經在流行文化中存在了好幾代。而且，它在我們的生活中也悄然存在了幾乎同樣長的時間。人工智能目前正在影響的一些領域包括：

1. 導航應用：規劃穿過城市的最佳路線，評估不同的道路和條件，并提供精確到令人發指的到達時間。
2. 欺詐檢測：人工智能系統可以在你知道自己丟失信用卡之前，就發現欺詐費用并拒絕支付。
3. 社交媒體：TikTok 能夠識別我們的喜好，讓用戶上癮?？萍季揞^之間的戰爭選擇的武器是人工智能。

人工智能對交通、金融和媒體的貢獻已經超過了加密貨幣的價值。一個有趣的事實是，在巴哈馬注冊的人工智能公司很少。人工智能將帶來跨學科的持續進步，就像互聯網和個人電腦一樣。這是有新聞價值的，但不是激發數十億投資的原因。

人工智能的不同之處在于，它解決的是現實世界的問題，特別是那些“模糊的問題”。事實證明，傳統計算技術很難解決這些問題。模糊的問題無處不在，尤其是在交流和通信過程中。例如，語音識別技術幾十年來一直停滯不前，而如今人工智能正在推動它向前發展，我們正在接近實質性的自然語言交流（例如，Siri 將不那么糟糕，Alexa 將更加出色）。

內容審核也是一個模糊的問題，對人類來說很困難。投資、駕駛和許多半技能任務也很模糊。生活中的大多數挑戰和問題都沒有一個正確的答案，但額外的數據采集，會讓我們得到更好的答案。

人工智能可以識別模式并評估選項。哪條 Twitter 帖子會讓我想要參與討論，亞馬遜上的什么價格會激勵我點擊購買按鈕，以及我是否可能將 AirPods 落在家里。過去幾個月見證了“生成式人工智能”的爆炸式增長。

二、看看我用 AI 做了什么

在幾個月內，三種不同的圖像生成人工智能相繼問世：Dall-E、Midjourney 和 Stable Diffusion。你輸入文本，幾秒鐘后系統就會生成一張圖像。Dall-E 是由 OpenAI 公司開發的，該公司最初由埃隆·馬斯克等人資助，還獲得了微軟 10 億美元的投資。

該應用程序有 150 萬用戶，每天生成 200 萬張圖片。上個月，Stability AI 完成了 1 億美元的融資。Midjourney 已經開始盈利了，該模型生成的一張圖片成為了《經濟學人》的封面，還有一張圖片在科羅拉多州博覽會上獲了獎。這是未來的一個趨勢，AI 生成的圖片正在獲得大型圖片公司所享有的網絡流量。

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生成文本的人工智能也正在推出之中。用戶輸入一個文本提示，要求輸出一種類型的文件（如促銷郵件、博客文章、常見問題解答，等等），系統會自動輸出。人工智能寫作工具 Jasper 最近完成了 1.25 億美元的融資。

微軟的 GitHub CoPilot 已經在該領域投入了一年時間，它可以在程序員編寫代碼時為他們提供建議，這是谷歌 Docs 的提前輸入推薦功能的更強大版本。GitHub 聲稱，在程序員啟用了 CoPilot 之后，他們會讓 CoPilot 編寫 40% 的代碼。

這些系統在結構化環境（如編碼）中表現得最好，但在更自由的領域，如幽默方面，則很掙扎。艾倫·圖靈（Alan Turing）建議對人工智能進行這樣的測試：人工智能能讓我們相信它是人類嗎？但我認為，一個更好的測試可能是它是否能讓我們發笑。

這些系統可以在許多領域補充或取代人類創造者。它們可以成為強大的創意工具，在一個主題上產生許多變化，特別是一些隨后可以由人類藝術家調整和改進的東西，例如設計標志和撰寫標語。

人工智能已經被一些媒體機構用于生成體育報道，其中的信息包含大量的數據，而系統可以根據數據來創建文本。視頻生成技術正在開發之中，定制媒體也會隨之而來。比如，“Siri，給我看一部 110 分鐘的電影，講的是一個英俊的禿頭男克服重重困難，成為世界上最偉大的調酒師的故事。而且要斯坦利·庫布里克（Stanley Kubrick）風格的電影。”

生成式人工智能系統的大量涌現，源于幾年前 Alphabet 旗下谷歌大腦研究小組的研究人員取得的技術突破。這些系統是“神經網絡”模型，它通過回顧實例（如詩歌、食譜、面孔、歌曲）來進行“訓練”，從而建立一個內部的模型。在系統回顧了幾百萬張面孔之后，它就能可靠地將一張新面孔與它以前見過的面孔區分開來，或者，在最先進的形式下，生成一張全新的面孔。

谷歌的突破被稱為“轉換器”（transformer），它比以前的系統更能關注到整個畫面。計算機，甚至是高級人工智能，都喜歡一步一步地進行，不擅長處理上下文。這就是為什么許多人工智能生成的藝術看起來都像畢加索風格一樣難以理解，比如，鼻子從頭的一側長出來，人沒有胳膊，腿又太多。

系統知道一張臉有一個鼻子，但它不善于保持鼻子相對于眼睛和嘴巴的正確位置?！稗D換器”的設計使用了巧妙的技巧，因此系統可以同時“思考”鼻子、眼睛和嘴巴。“轉換器”神經網絡的上線很快帶來了改進，下面兩張圖像的生成時間僅相隔幾個月，雖然兩張圖像都不完美，但能看出有所改進。

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三、炒作周期

泡沫伴隨著動蕩，隨著人工智能步伐的加快，炒作機器正在啟動。毫無疑問，會有人工智能騙局的出現，或者擁有大量社交媒體粉絲的人，會大量投入和傾銷以人工智能為中心的投資、代幣、項目等。我們有必要將人工智能與加密貨幣進行比較，這在一定程度上是一個警世故事。

人們以為加密貨幣會改變世界。在陷入崩潰之前，FTX 把自己比作以下發明：輪子、馬桶、咖啡、憲法、燈泡、洗碗機、太空旅行和 MP3 播放器。Crypto 是一項革命性技術的一半，一個承諾的一半：消除中介的數字貨幣。

它由一個名叫中本聰（Satoshi Nakomoto）的實體創建，運行在一個叫做區塊鏈的東西上，足夠不透明，看起來有巨大的前景，有著未實現的潛力，所有這些都吸引了資本。更多的資本意味著更多講故事的人，更多講故事的人意味著更多的承諾，更多的承諾意味著更多的資本，于是輪子就這樣轉動起來了。

迄今為止，這個新輪子是一個高度杠桿化的龐氏騙局，因為加密貨幣缺少任何持久技術創新的另一半：實用性。我們知道，人工智能是有用的，它為我們的搜索引擎、醫學研究和欺詐檢測提供了動力。判斷一場技術革命要看它的實用性，而不是炒作?！?022 年的加密貨幣”和“2000 年的互聯網”并不一樣，因為 2000 年的時候我們大多數人都在使用互聯網。

類似于任何規?；募夹g，或任何創造經濟價值的機制，人工智能帶來了外部性。人工智能既有故事，也有實用性，這是 2021 年和 2022 年的技術（Web 3.0 和元宇宙）沒有提供的東西。