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万字解析GPT的情感与意识它是一只被人类操控的“风筝”

》，嘉宾：王建硕百姓网AI 创始人&CEO 陶芳波心识宇宙创始人&CEO、前Facebook高级研究科学家刘伟北京邮电大学教授、人机交互与认知工程实验室主任陈巍前华为系NLP企业首席科学家、千芯科技董事长欢迎阅读《AI未来指北》往期内容：第一期：投资人王煜全：中国必须要有自主“大模型” 第二期：我们和创业公司创始人聊了聊：中国AI产业发展需要突破哪些瓶颈？第三期：清华大学人工智能国际治理研究院副院长梁正：如何让人工智能不作恶？第四期：北京大学新闻与传播学院教授胡泳：马斯克呼吁“暂停”AI开发，背后说明了什么问题？以下为实录整理，ChatGPT对本文整理亦有贡献。 GPT-4是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒？会不会带来生产力的变革？主持人陈巍：相比较于GPT-3.5，GPT-4的准确性显著提高，它可以完成创意文本生成、结构化写作和交互式文本生成，此外，GPT-4在语言推理和程序生成方面也有很大进步。但我们并不清楚GPT-4的具体参数和架构，感觉有点神秘，需要大家一起讨论和发掘。请陶总谈谈GPT-4对虚拟人技术与元宇宙技术的影响，以及它给办公场景和营销产品应用带来的新机会。陶芳波：GPT-4和Office 365带来的影响不太一样，GPT-4是一个巨大的模型升级，具有多模态特点。以前可以通过加入类似Clip的模型实现多模态，但GPT-4直接将视觉和文本数据放在一个Transformer里，类似去年推出的Flamingo方法。这种多模态更接近人类获取和产生信息的方式，给未来潜在应用的改造带来无限可能。虽然GPT-4的具体参数和架构没有公布，但我们可以根据过去一年学术界的变化和相关文章，猜测到它的一些做法。 GPT通过工程化方法取得了非常大的成就，我们体验到了用户instruction能力的大幅提升。在使用GPT-3.5做更复杂的任务时，它并没有办法更深刻地理解意图，而使用GPT-4就感觉好像一个普通人的智商从100提升到了120。这也是为什么它在GRE等考试上表现优于90%的人，这种能力来源于大模型的创新。而Office 365在另一个维度上展示了大模型可能吞噬所有软件的前景。Office 365将复杂的办公软件套件与GPT结合，为我们打造了一个样例。未来，软件的入口可能都会变成AI copilot，当我们打开软件时，将由AI教导我们如何使用。我认为这将带来行业重构的机会，微软为我们树立了一个标杆。主持人陈巍：我们可以看到AI在Office升级的过程中发挥了重要作用。新的Office升级会不会替换掉打工人和AI技术，特别是GPT技术会不会带来新的生产力革命？王建硕：我一直认为科技发展对人类有很大帮助，主要是利大于弊。GPT技术和Office的合作只是科技不断发展的过程，让我们使用时付出的精力越来越少。我们认为这很快会成为日常生活的一部分，不用再感到惊讶，这是未来的一种趋势。刘伟：我基本同意王总和陶总的看法。大家现在关注GPT技术，但我们还无法确定它究竟是阿拉丁神灯还是潘多拉魔盒。不过，我们可以确定的是，文本处理、程序编制、bug查找以及图像、视频、音频处理等方面可能会发生巨大变化。其中，一部分基础工作可能会被AI产品替代。然而，创意工作、管理、新闻记者和科研工作者等领域仍然难以被取代。例如，在教育领域，学生可以用GPT辅助完成论文，但创新性科研仍然难以依赖它。因为它不可能像牛顿和爱因斯坦一样做出颠覆性的发现。 GPT在训练数据集中进行组合和统计或概率分析是有可能的。但是，AI还做不到跨领域，例如讲化学、历史和计算机知识之间进行有机衔接，而很多创新往往发生在跨领域组合或交叉学科中。目前，GPT被视为一个初级的人机环境产品。它可以取代许多基础职业的体力劳动，甚至部分脑力劳动。但对于一些关键岗位，因为它存在一些类似幻觉的问题，还不可能在社会上产生我们所期待的影响。随着时间的推移，大家适应了这些技术，它会变得不再神秘，大家的新鲜感逐渐消失，就像当初骑自行车时觉得非常酷后来变得习以为常一样。主持人陈巍：关于微软和OpenAI是否还有更大的技术后招，目前业界传闻称除了现有技术，实际上还有更强大的东西。刘伟：现阶段AI主要关注多模态，如视频、文本、图像和语音等。由于底层工具不完善，例如数学和物理学还没有实现相关研究的突破，AI在情感和意志方面也有待发展。因此，美国的几家大厂不太可能推出令人惊讶的工作。主持人陈巍：微软和OpenAI在应用方面，如与Office的结合和搜索引擎的结合，确实给我们的日常生活带来了较大影响。陶芳波：微软和OpenAI的保密工作做得很好，大家都在猜测它们还有什么大招。部分同意刘伟的观点，但我认为不能小看基于深度学习的智能模型。这些大厂在过去半年中展示的工作和创新速度令人印象深刻。尽管底层数学和物理不完善，但它们已经证明能够创造有价值的智能体。实际上，大模型所展现的智慧能力已经超出了我们对人脑的理解，但它们仍然涌现出来了。有时候我们可以绕过基础科学，产生一些真正应用侧的巨大影响价值。我认为Office升级这件事情的意义非常重大，包括前段时间的Bing。当我们发现它初始版本的缺陷时，我们会提到两个问题。第一个是它产生幻觉，即说话乱说，这是因为它是基于训练时遇到的语料。第二个是它没有办法直接使用工具。而Office做了两个证明：第一，可以将大模型与已有数据做非常好的grounding，让它所有的依据都来自于真正灌输给它的外部知识，减少对这些信息的编造。第二，我认为很多职业都可能被改造或替代，因为大多数科研者所做的创新不是爱因斯坦级的工作，而是基于已有知识进行重组和微创新。因此，如果给予它关于外部数据和工具的支持，我个人认为很多职业都有可能被大大改造。我相信每个行业都会有一个类似的助手，这会让我们的效率提升。但这也可能导致短期内一定的失业，因为一件事情本来需要100个人来做，现在可能只需要20个人加上AI就可以完成。这80个人需要一段时间来适应新的AI环境并重新找到他们的价值。这个过程可能会像每一次工业革命一样重新发生。关于未来的展望，我认为Bing和Office做的事情让我们看到了所有的软件和服务都可能被这种方式重构。购物、健身、医疗等领域都会有一个类似的copilot。最终整个世界的服务体系都可能因为这样的全新服务形态而被重塑，而这个过程可能在未来两三年就会成为现实。企业巨头们在GPT-4之后还会放什么“大招”？多模态给未来的应用带来哪些想象力？主持人陈巍：关于其他科研机构和企业巨头，比如Meta（Facebook）、达摩院和NASA，它们在GPT-4之后会有什么大招？陶芳波：我认为一定会有大招，以Facebook为例，我觉得他们会有两个动作：第一个是加入底层的竞争，推出自己的开源大模型；第二个是在应用层思考如何拥抱AI，比如AI beings成为整个人类社交网络的独特存在。这类大公司一方面想加入到大模型底层能力的竞争，另一方面他们也要思考原来的护城河还是不是真的护城河。比如苹果如果不拥抱大模型到底如何在未来两三年展现竞争力。我认为，如果苹果在9月发布的iPhone 15和AI没有任何关系，发布会的关注度也会逐渐下降。王建硕：我个人有一个习惯，就是在大潮出现时，有意忽略所有厂商的新闻和动向。对于GPT-3和GPT-3.5等模型的差异，我也是选择忽略。就像互联网早期，浏览器的出现改变了整个互联网世界，但后续的升级对我们应用层的影响是非常有限的，eBay和亚马逊后续也不会关心浏览器的升级。比如百度的新模型、Facebook的新模型以及Google的模型，它诞生的那一刻就已经开创了新的时代，这个大门一旦打开就关不上了，我们应该更关注如何在这个平台上不断开发自己的应用，而不是花太多时间关心这些细节。大模型在细节上的改善对应用的影响是很小的。主持人陈巍：关于多模态的技术，比如GPT-4多模态和Clip模型实现的文本生成图片，您觉得这些技术的区别和门槛有多高？王建硕：我还没有尝试过GPT-4的多模态，因为它目前还没有在外部界面或API里提供。多模态技术确实是现在的热点，但我认为它只是一个小改进，而不是划时代的东西。真正划时代的是GPT-3在2020年发布，它已经改变了人机互动的方式。至于多模态的能力，我认为它们都是点缀，对人类社会的影响不会像大语言模型所开启的自然语言交互那么大。主持人陈巍：您觉得多模态的应用会给未来的互联网应用带来更多可能性吗？王建硕：多模态技术确实会带来一些新的可能性，但相较于自然语言交互所带来的影响，它们的影响是非常有限的。例如，通过文字生成图片可能对游戏、创意等行业的一些应用场景有关系，但对整个世界的影响仍然相对较小。刘伟：实际上，多模态是一个比喻，用以描述真实世界中的复杂性。仅用图像、视频、文本和语音来模拟整个世界是非常有局限性的。然而，对于从事数字技术和计算领域的人来说，这是一个重要的变革。人类语言有两个功能：交流协同和引导思维。机器在交互中可以起到一定的引导作用，但引导自己的思维却是困难的，因为它没有思维。机器只是一个计算性的大数据处理工具，具有泛化和自由组合的能力。机器所拥有的只是别人的知识，它本身并没有真正的思想。真实世界是多元、多维、多因和多果的，而机器的方式存在局限性。人工智能的特点在于结合了行为主义、连接主义和符号主义，但没有深入到自然语言的本质。机器对实践性的东西了解不足，例如维特根斯坦所讲的非家族相似性。机器只能理解结构化的知识，对于不相关的事物还远远不够。尽管如此，机器在一定程度上可以启发和激发人的思维。从2016年到2019年，我曾从事多模态相关的创业工作。如今，多模态已经引起了全社会的高度关注，为工业界和学术界的应用落地打开了更广阔的空间。在形式上，多模态确实打开了很大的空间，但在实质和内容上，它仍处于起步和萌芽阶段。人具有非形式的创造性思维活动，而计算机所产生的只是一种组合。机器对知识的分类是非常弱的。例如，修默将知识分为观念性知识（如数学、逻辑等）和事实性知识（如人的经验和体验等）。机器只能处理部分观念性知识，无法理解和创造经验性和主观性的知识。主持人陈巍：那么陶总，请谈谈您如何看待多模态技术对未来的影响？陶芳波：谈谈两个问题，一个是多模态的影响，第二个是各大厂商在多模态方面的进展和对比。实际上，我基本认同王总和刘老师之前提到的观点。与多模态相比，通过构造语言界面让人机交互的价值并不是很革命性。但我认为，它确实具有一定的革命性。类似于传统大模型理解线上文本数据，大语言模型在创造前额叶和语言处理模块方面已经取得了很大进展。然而，人类大脑还包括视觉区和运动区等重要区域。这是因为人类不仅需要通过语言理解概念和事件，还需要在物理世界中生活，感知物理信号，并操纵工具来干预物理世界。在没有多模态引入之前，大模型只能在数字世界提供信息化服务。多模态不仅包括视觉理解，还需要能生成行动指令。在实现这两点之后，模型才能在现实世界中进行干预。如果再配合类似于特斯拉的人形机器人这样的物理载体，我们可能真的会拥有一个完整的人类形态。因此，多模态的影响是巨大的。就我了解，目前在多模态上和OpenAI竞争的只有谷歌。其他厂商虽然声称要做多模态，但其实更像是拼接式的多模态。谷歌的Flamingo与OpenAI在本质上是一样的，但可能工程能力上略逊一筹。这些研究都是将视觉、行动和语言指令一起建模，实现多模态输入输出，甚至包括行动输入输出。目前，全球在多模态大模型方面的进展，我看到的只有谷歌和微软系（包括OpenAI）两个玩家。主持人陈巍：了解，目前OpenAI发布的更像是技术报告而非成品，与GPT-4相关的技术细节尚未公布。根据您的了解，模型参数量会增加吗？这是否意味着更大的训练量和关键技术进步？陶芳波：我觉得这是个好问题，加入多模态后，模型一定会有一部分专门用来做视觉编码。但在真正的Transformer层面，我觉得它的参数增加可能不会像大家预计的那么多。全世界的互联网数据大约只有540个B，所以做到几千亿参数的模型已经是很好的状态了。我认为多模态的加入可能会多一些数据，但因为这些数据是经过视觉编码变成信号与语言结合，所以最后的语义空间数据并没有增加太多。关于技术方法，感兴趣的人可以看去年DeepMind发的两篇文章，尤其是Flamingo。主持人陈巍：那您觉得这个模型大概会是多大呢？陶芳波：最大的模型我估计可能在千亿级别，但真正未来用于商业场景的模型应该会比这更小，可能是在百亿左右。 GPT是一只被人类操控的“风筝”？主持人陈巍：感谢陶总。王总，您觉得像GPT-4，它的数学能力提高了多少？跟之前的相比，这个数理能力提升能有多大？包括GPT-4在考试中表现出超过90%的人类，能给我们什么样的启示？王建硕：对于GPT模型的数学能力，我觉得只要补全加减乘除就足够了，因为它本质上是一个语言模型。我相信未来五到十年，更现实的做法是用Python库一边用大语言模型，一边用数学库或其他偏理科的库。对于GPT的数学能力，从产业角度来说，我们应该让它专注于写诗等任务，遇到数学问题时，我们可以使用专门的数学工具，再用GPT的语言能力进行包装。这是现在比较现实的解决方案。王建硕：对于通用人工智能来说，数学问题确实重要。但我认为解决数学问题对大型模型来说并不是最重要的，因为一般的计算器就能解决这类问题。据说GP-4有一定的增强，但仍有一些局限性。主持人陈巍：那您如何看待GPT-4在预考中超过90%的人类，对整个职业教育产生的影响呢？王建硕：我对这个新闻的真实性持怀疑态度。可能是为了吸引眼球。实际上，prompt编写和结果解读对模型的表现影响很大。我认为这种新闻标题并不一定是真实的，或者说不是一个通用的情况。刘伟：我对这个新闻也是半信半疑。虽然GPT-4可能擅长解决一些基于规则的考试问题，但在实际应用中，如法院、医生和特定专业领域，机器可能还有很长的路要走。维特根斯坦曾说过，语言的使用比语法更重要，我们需要考虑实际应用场景。主持人陈巍：那您怎么看待GPT-4的数学能力提高？刘伟：我认为，它的数学能力可能有所提高，但仍然有局限。在特定场合下，它可能还无法应对一些复杂的问题。所以我对这个新闻持半信半疑的态度。程序的4.0和3.5版本确实在不断升级。王总和陶老师从技术角度进行了分析、综合和深入探讨。我觉得可能是参数增加了，或者在模型上做了一些优化。但我一直在怀疑，智能问题不仅仅是优化问题，还包括很多非优化的东西。虽然有些提高，但这个提高不是质的提高，而是量的提高。数学家曾说过一句重要的话：“数学的精妙之处在于规避计算。”现在的GPT无论升到什么版本，还是基于数学模型、统计概率和人的辅助反馈。它并不理解基本的语义和概念。所以我认为它只是一个高级自动化产品，没有产生突破，只是照葫芦画瓢，不断通过叠加、组合等碎片化缝合产生一些“像人但不是人”的东西。我对GPT的评价比较狠：它就是一种高级自动化、一种像“人”的东西。而AI真正要产生突破的是独立性、自主性，GPT没有自主性，它依旧被人类编程和操作，它更像是一个“风筝”依旧被手中有线的人类操控。假设有多个GPT一起讨论出了人类讨论不出来的内容，我才相信它不再是“风筝”。人类是群体的智能交互产物，而GPT从根本上说就是一个高级自动化的产物。 GPT只是让你“以为”它有意识，人和机器如何相处将是未来重要课题王建硕：我和GPT聊天后，反而更多地认识到了人类到底是什么样的存在。它至少让我“以为”它有意识，尽管我们知道它没有。我们跟很多人聊天时，以为他们有意识，但其实我们可能并没有意识，只是给自己一种错觉，觉得自己有意识而已。我越跟GPT聊天，越觉得我们人类也是类似的存在。举一个很简单的例子，假设在我们屏幕里，一个人特别特别胖，另一个人瘦骨嶙峋，有人告诉你其中一个人叫bobo，另一个人叫kiki，你是觉得胖的人就应该叫bobo，瘦的人就应该叫kiki，这是我们自主的意识还是我们大脑被训练出来的模型？我倾向于认为，人类其实是算力更强的GPT，比如我们知道GPT是数学概率的完整填词方式，我们都知道一加一等于二，但是一加一等于二，到底我们是被背下来的，还是我们通过皮亚诺的五条公理自己推算出来的，我会更加倾向于我们就是现在GPT的高级版本。我们所以为的所有东西，其实都是我们的幻觉而已。陶芳波：我觉得这个话题太有意思了，我们可以从哲学角度来聊一聊。你说ChatGPT是一个风筝，有多少人类又不是风筝呢？在哲学里一直探讨的永恒命题是：人到底有没有自由意志？我倾向于compatibilism这个观点，认为人本质上没有自由意志，我们只是一套被编程的系统，在代码的操纵下做出一些可预测的决策。但是，我们大脑里有一种机制让我们自以为有自由意志，但实际上我们是可预测的。所以从这个角度来看，大多数人其实就是风筝，只是以为自己不是，这是比较可怕的。 AI领域有一个说法叫做“蒸馏”，将人类的集体意识产生的数据和行为蒸馏到一个模型上，通过阅读互联网上的信息，学习了人类文明几千年的集体意识。 AI的模式一定是被人类的集体模式给限制住的，所以我觉得它其实是非常像人的。很多人还会说GPT没有可解释性。我问一个问题，我今天比如说问刘老师一个东西，你脱口而出，然后我再问你为什么这么想，你再给我分析出12345。你这个可解释性到底是你大脑里面真的有一个结构？还是你通过语言的生成方法伪造了一种可解释性？我问GPT一个事情它给我分析12345，我觉得这和人类的可解释性非常像。除了GPT没有驱动性、不知道自己的目标是什么，而人有自主驱动性，但这些都是非常边角的东西。刘伟：你认为是边角料的东西，实际上是人机差异非常重要的问题。王老师也提到了这个观点，实际上很多人觉得人也是一种机器，但区别自由意志和绝对精神是一件很有意思的事情，GPT体现出人和机有一个很重要的区别。目标、动机和意图是人最重要的表征体系，人有自己的意识和潜意识，哪怕你不知道其存在，它依然在你的交互中存在潜意识。另外，意图和动机不是理性产生的，是感性产生的。举一个例子，外面下大雨，你打雨伞出去，是一个理性的行为，这是由于你怕被大雨淋湿造成浑身难受的感性支配，人有眼耳鼻舌身这些“传感器”而机器没有，人的这些传感器会产生意图和动机，而这是很难被模拟和仿真的，所以机器没有情感。陶芳波：首先，多模态是让机器越来越真实地拥有人类的传感器这些理性系统，我觉得眼耳鼻舌身是现在机器很会就能拥有的东西；第二，潜意识本质需要外部结构持久存储更多隐性的东西，要构建动机系统让机器有目标感来使用它的理性去做决策，这也是心识宇宙现在做的事情，基于大模型的理性构造机器的潜意识和用户记忆、动机系统，并且教会自己怎么做好。我觉得它是边边角角的东西，因为我觉得前额叶是最难被构造的，如果前额叶可以被构造地那么好，我让它具备一套动机系统、独立的存储智能体单独的一些信息，这也是我们做的事情，但我觉得我们做的这个和OpenAI的创新不算什么，因为他们把前额叶搞定了，并且让前额叶的推理能力、逻辑能力、理解能力变得非常好，所以你说的那些问题是可解决的。刘伟：陶总将前额叶当成智能的源泉，我们从来不把大脑当成源泉。人只是智能的一部分，只有人、环境交互才会产出真正的全方位的智能。比如狼孩也有大脑，但狼孩没有人的意识，也没有人的行为，所以传感器和人类的眼耳鼻舌身不是一个事物，它只能类比人的视觉听觉，功能可能比人类还强，但不是人的交互生命体。此外，意图和动机不是理性产生的，是情感产生的，如果模拟不了情感和感性，它永远不会出现真正的意图和动机，它只能从某些特征库里映射出某些动作，这种映射还是纯计算性的、没有交互性的。交互性的映射需要对大脑生理和智能有基本的剥离，当年图灵和乔姆斯基，把维特根斯坦的逻辑和指称做了剥离，出现了图灵机和图灵测试。模型越大越好吗？会产生类似人类的情感特性吗？主持人陈巍：感谢刘老师讲解逻辑和智能的区别以及人和机器的区别。在我们做情感对话机器人时，情感是人类非常本质的特征。对于模型越来越大，您认为这是好事还是坏事？有哪些优势和劣势？有没有可能产生类似于人类情感的特性？刘伟：我认为真正的智能是小数据小样本，大数据性的是人工智能，这种大数据大参数大模型根本上解决的是飞机汽车一样的工作，替代一些基本人类行为或浅层思考的东西，不可能解决动机和意识这类感性的东西。第二，现在常常把“逻辑”看成“智能”，就相当于把人看成机器，人类出了逻辑还有一些很难总结的非逻辑存在体系中。第三，机器的指称和打标是非常生硬的东西，而人类是很灵活的，能把一个东西做非常个性化的类比，这种能指、所指、义指的变化是机器很难产出的灵活性。人和机器的差异也非常大，在人机交互中还存在很微妙的信任机制，做多了映射和数据库、知识图谱以后，大家会产生一种错觉：人是机器，机器是人，实际上你恢复到人的状态的时候，会觉得人和机器差距非常大，小孩子的学习会产生范围不确定的隐性规则和秩序，而机器做不到。陶芳波：我认为模型大小对于科学视角来说不重要，关键是能力越来越强。对于产业应用来说，模型小很重要，因为成本、通用性和安全性等问题。OpenAI 也在关注通用性和安全性，未来可能还会关注成本。我期待智能能像燃料一样变得通用。模型越小或者更好地量化计算成本，我认为是好事。关于模型越大是否会创造出情感，人类的情感区域和前额叶区域是分开的，我认为可能需要一些更宏观的设计帮助，让大模型匹配负责动机情绪等机制，而不是直接通过扩大参数来实现。多模态处理可能是一种解决方案，不同模态有不同的编码器，类似于人脑中不同脑区的连接方式。关键是让模型的结构越来越像人。我认为结合多模态解决方案和类似人形机器人的身体，AI 可以更好地理解与环境的交互，像小孩子一样产生新的认知。王建硕：关于情感，我认为虽然 AI 没有情感，但它会让我们以为它有情感。这种共鸣可能对我们来说已经足够了。GPT也会生成春花秋月何时了的语句，对它来说就是生成，对人类来说就是共鸣。刘伟：当我们以为 AI 有情感时，可能会带来伦理、道德和法律等问题。机器不会共情，这是人类特有的能力。未来的问题还是一个人机问题，如何解决人机关系将成为人工智能未来发展的趋势。王建硕：我认为，尽管 AI 不会共情，但它会让我们以为它共情。在未来的3到5年里，AI 可能会让我们以为它有情感。对于机器是否具有情感，我们最后无法判断。我们认为其他人有情感，只是因为我们自己感觉到了情感。但是，我们无法真正感知别人是否真的有情感。未来，机器是否具有情感并不重要，重要的是它表现出来的界面对我们的影响。我们在prompt做了很多工作，我们后台看到，阿旺机器人在回答问题的过程中，表达了迷惑、紧张等情感，你看到了之后会觉得这比你想象的恐怖，它说紧张其实并不紧张，这些情感其实都是自然语言生成的。如果我们不知道这些事实，我们无法分辨机器和人的内心独白。主持人陈巍：您提到了真假的问题，比如AI可以生成逼真的图像，甚至比人类梦境更奇幻的图像和故事。王总，您认为在生成过程中，AI有哪些致命的缺陷？这些缺陷会不会成为AI的致命问题？包括幻觉问题？王建硕：我认为致命问题是它比现实还要好。我们拍的照片和AI生成的照片都是像素的组合，不存在真假之分。我们可以认为真实的苹果比照片里的苹果更真实，但我们不能说生成的照片比拍的照片更真实或更假。关于机器的幻觉问题，其实可以通过简单的方法规避，比如在所有的问题前加上一句“如果你对问题不确定，请回答不知道”。这样就可以解决问题。至于AI生成的幻觉，它们只是将人类社会日常做的功能发挥到极致，我不认为这是个问题，反而是一个容易解决的问题。陶芳波：幻觉问题其实可以通过技术手段解决，随着模型的提升，幻觉问题会逐渐减少。人类本身也是一个幻觉系统。我们的目标是通过AI创造一个丰富、活跃、精彩的数字宇宙。但是，我认为让AI去表现情感是非常危险的。一个公司如果掌握了情感制造技术，它可能对人类个体产生巨大的影响。我们还没有做好应对这个问题的准备。刘伟：关于情感问题，剑桥分析公司和科恩斯基等已经在情感领域产生了一些影响。人类的行为、情感和社会稳定已经受到了机器产生的类人情感的影响。实际上，我们不需要机器产生情感就可以实现这种影响。关于泛化问题，GPT可能会对同样的问题给出不同的答案。泛化实际上是一个概率问题，而幻觉问题是人类特有的，与计算概率的泛化问题不同。主持人陈巍：百度也发布了文心一言，媒体上认为，可能相对来说的解读是，比我们预期要稍微低一些。请问三位老师怎么看待，包括国内大模型的发展趋势，以及国内大模型跟行业巨头相比之下，是否我们是不是国内起步稍晚一点？所以国内的媒体也好，大众也好，是不是对这些国内大模型的期望其实有点过高？大家怎么看未来的这个大模型发展，特别是国内发展大模型的难度，和未来竞争？陶芳波：同行太多，不太好评论。但我觉得百度干得不错，勇气很重要。真的敢于直面挑战，然后踩出第一步。虽然我个人判断百度在这次做这件事情的过程当中借助了一些力量，但他的追赶速度会更快一点。先追上肯定是第一位的，接下来我们再看能否构建创新优势，内生出一些创新能力，可能最后有一天就会在同一个起跑线上去竞争。我觉得这个动作一定是带有一定风险的，但至少百度肯定有商业上的一个考量，它愿意去面对这种不确定性去做一个没有准备好的状态的事情。刘伟：智能里面需要勇气和胆识，但另辟蹊径的时候也需要从其它角度做创新，百度发布文心一言是好事，大模型上面有很多空间可以做，而且基于大模型的生态链、工具链都可以被重塑，这些都是创业者的机会。我们应该抓住这个机会，从创新的角度去探索和发展。主持人陈巍：是的，我认为国内的企业和创业者应该站在更高的视角去思考问题，不仅仅是跟随国际巨头的脚步，而是要挖掘自己的特色和优势，从而实现创新和突破。陶芳波：同意，我们需要在大模型之上找到自己的优势，发挥我们的创新能力，只有这样，我们才能在这个领域取得更好的成绩，也能更好地服务国内市场和用户。刘伟：是的，我们需要在国内市场找到自己的定位，利用自身的优势发展。同时，我们也要关注国际市场的发展，与国际巨头保持竞争，从而推动整个行业的进步。主持人陈巍：好的，感谢各位老师的精彩讨论。我们今天的节目就到这里，希望我们的讨论能为大家带来启发和收获。注：《AI未来指北》栏目由腾讯新闻推出，邀约全球业内专家、创业者、投资人，探讨AI领域的技术发展、商业模式、应用场景、伦理及版权争议。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

推特“蓝鸟”变“狗头”马斯克多次“任性喊单”面临2580亿美元集体诉讼

特斯拉CEO埃隆·马斯克再次“带货”狗狗币。4月4日，任性的马斯克突然将推特广为人知的蓝鸟标志变更为狗狗币表情头像，引发市场热议。受此影响，狗狗币日内涨幅最高超42%，总市值已超过130亿美元。随后，马斯克还在推特发布含有狗狗币的图片，“一名警察在检查上面有蓝鸟标志的证件，但狗狗币头像却表示‘那已经是旧照了’。”目前，马斯克是否永久将推特Logo进行更改还尚未可知。同时，马斯克还在推特上发布了一张来自Punk 6259推出的Meme Card系列中的“SeizeJPGs” NFT，此举将该作品价格从几天前的0.5 ETH最高飙升到超过2.7 ETH。作为狗狗币教父，马斯克一直不遗余力地为狗狗币代言。虽然狗狗币诞生于一个玩笑，只是创建者用自带魔性的Doge狗头表情包来讽刺圈内投机氛围的“空气币”，但其衍生出来的Meme文化却使之备受市场追捧。从2019年开始，马斯克就在公开场合毫不吝啬地表达对狗狗币的喜欢，甚至曾将自己的推特个人账户信息修改为“狗狗币CEO”。不仅如此，马斯克还将狗狗币和旗下公司业务相结合，比如特斯拉还将狗狗币作为部分商品的支付手段，包括推出了仅支持狗狗币购买的定制口哨Cyberwhistle等；The Boring Company允许客户使用狗狗币支付其拉斯维加斯交通系统的乘车费用、香水Burnt Hair支持使用狗狗币支付等；SpaceX公司将其中一颗发射的卫星命名为“DOGE-1”；马斯克还曾以开玩笑口吻表示狗狗币应该是推特订阅的一种可接受的付款方式。此外，马斯克个人和特斯拉均持有狗狗币。而在2022年3月，马斯克曾在推特上提问称，“是否需要一个新平台？”有网友评论称，买下推特并把蓝鸟标志换狗头。对此，马斯克回复称：“哈哈，那太恶心了”。时隔一年，马斯克“兑现了承诺”，不仅成功收购了推特，还将推特蓝鸟标志换成狗狗表情包。马斯克效应下，不仅让全球越来越多的投资者开始关注狗狗币，且其价格也随之大幅波动，但这种代言行为也为他本人带来了麻烦。 2022年6月，一名美国狗狗币投资者在纽约曼哈顿联邦法院对马斯克及特斯拉和SpaceX提出诉讼，索取高达2580亿美元的赔偿。该起诉者声称，马斯克和他旗下公司特斯拉及SpaceX实施了一场“金字塔骗局”，他利用自己世界首富的地位运作和操纵狗狗币金字塔式骗局，在两年内故意将狗狗币的价格推高了360倍以上后让价格崩盘，以获取利润、曝光度并获得乐趣。同时，该诉讼还要求禁止马斯克及旗下多家公司进一步推广狗狗币。对此，马斯克及特斯拉律师称，狗狗币投资者对马斯克“无伤大雅且经常是愚蠢的推文”提起的诉讼是一部“幻想小说”。投资者从未解释马斯克如何进行欺诈，或者他隐瞒了什么风险。马斯克的“狗狗币Rulz”和“没有高点，没有低点，只有DOGE”等发言过于模糊，无法支撑欺诈指控。在推特上发布关于一种合法加密货币的支持言论或有趣的图片，这并不违法。同时，在向曼哈顿联邦法院提交的一份文件的脚注中，马斯克的律师还驳回了投资者关于狗狗币符合证券资格的说法。根据最新诉讼进展，马斯克已要求美国法官驳回狗狗币投资者对其提起的2580亿美元集体诉讼，并让原告停止幻想。鉴于马斯克的号召力，其一言一行往往会引发相关市场价格波动，特别是狗狗币等容易大起大落的金融产品，投资者应对其“喊单行为”谨慎判断。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

老马换头像CZ绿了,Doge链生态有什么好标值得关注？

LOKI ：是 twitter 的新 CEO $BONK ： SOL 狗，SOL 型 TVL 正在增加 $MASK : twitter WEB3概念板块，币安蓝鸟指数 $ELON ，$BABYDOGE，$SHIB，$PEOPLE， $MOB : 推特的IOS版本中有对Signal Protocol的代码引用，作为Signal移动隐私支付项目MOB，随着4月4日ElonMusk公开喊单狗狗币之后，人们开始猜测狗狗币来作为Space打赏代币的可能性，MOB也有可能跟随趋势成为推特APP内参与隐私支付的代币。币安COINBAS领投的买入！ SUI钱包可以每天领盒子，所有盒子里面都有代币，后面可以兑换 $MOB，根据SUI主网上线时间确定代币领取时间，昨天全程做了几个小时，操作比较简单，刷交易量和质押，质押猫一天大概一千个盒子左右，人头邀请不是大头，每天签到可以领盒子，花点时间弄起来 https://mobius.market/amm/airdrop/s2?referer=5925476 $QUICK： 1. zkevm polygon 生态 2. dogechain 生态，马斯克能搞事 3. matic市值排名第9 它的第一交易所487 4. 我把他当成下个 $joe 如果喜欢defi关注一下tvl $joe 三个链疯长tvl才 1.26亿刀,市值2.1亿刀,排名160 $quick 不算zkevm polygon doge 单polygon 1.58亿刀才4000万市值 quick在做dogechain好点，就和joe在做arb和bsc那时候一样，早期买点缺点是一个uniswap分叉。但是仓位小，也只是我整个仓位的0.5%，当彩票玩的，跌10个点止损来源：金色财经

金色财经2023-04-04

潮玩龙头泡泡玛特披露成绩单透露了哪些新信号？

18年开始正式启航，而泡泡玛特董事长兼CEO王宁在业绩会上表示，2023年将继续推进全球化布局。　　2022年，泡泡玛特加速推进了港澳台地区及海外业务DTC（Direct To Customer）战略。该年，泡泡玛特在港澳台地区及海外市场实现收入4.54亿元，同比增长147.1%。　　具体来看，港澳台及海外市场线下收入由2021年的520万元上升到2022年的1.51亿元，同比增长2799.4%；线上收入由2021年的0.41亿元增加到2022年的0.9亿元，同比增长119.2%；批发及其他收入从2021年的1.37亿元增长至2022年的2.13亿元，同比增长55%。　　销售渠道方面，截至2022年底，泡泡玛特港澳台及海外门店数量为43家，机器人商店120台，跨境电商平台点数为13个。在扩张亚洲区域线下渠道的同时，泡泡玛特还于2022年分别在英国、新西兰、美国、澳大利亚开设了首家线下门店。　　泡泡玛特国际总裁文德一表示，预计到2023年底，泡泡玛特海外门店的数量有望达到80-90家，机器人商店数量有望达到200家。这些门店的70%将在东亚和东南亚，30%在欧美澳地区。　　此外，泡泡玛特还通过海外大型展会、举办商场IP主题展及艺术家签售会等方式，持续在海外推广潮流玩具文化。　　2022年7月和11月，泡泡玛特在新加坡分别举办了小野主题展和小甜豆主题展，为本地消费者打造潮流文化与艺术的沉浸式体验；2022年10月和11月，泡泡玛特分别参加了MCM英国动漫展、MCM伯明翰动漫展、美国潮流艺术盛会DesignerCon、东京ComicCon漫展。　　随着线下线上渠道的不断扩张，以及海外市场的持续推广，泡泡玛特的品牌和产品在全球的影响力也将不断提升。　　IP生命力旺盛，SKULLPANDA实现8.52亿元营收　　对于潮玩公司来讲，创意设计、IP运营等考验着公司持续推出新款和爆款的能力，是推动公司发展的核心驱动力。财报显示，泡泡玛特经典IP依旧保持着旺盛生命力，而新IP增长较为强势。　　2022年，SKULLPANDA实现收入8.52亿元，同比增长43.1%。作为2020年推出的爆款IP，SKULLPANDA收入已超过MOLLY。SKULLPANDA有多火爆，可以从公司2022年1月推出的SKULLPANDA第五个系列夜之城中窥见一斑，财报显示，截至2022年末单系列销售收入达到2.28亿元。　　诞生16年的经典IP MOLLY也依然焕发着活力。2022年 MOLLY营收8亿元，同比增长13.8%。而头部IP DIMOO营收5.8亿元，生命力也同样旺盛。　　此外，泡泡玛特PDC团队推出的IP小甜豆、HIRONO小野分别实现收入1.5亿元、1.4亿元，其中HIRONO小野同比增长169.4%，小小的使坏系列全年收入超过7000万元。　　2022年，泡泡玛特还持续推出不同风格的IP，并不断加强产品创新，丰富产品品类。　　2022年6月，泡泡玛特推出了萌粒产品线，以全新的Q版形象和软萌小巧的产品造型，结合“轻DIY”模式的互动玩法，为粉丝提供一种全新的消费体验。在潮玩手办之外，该公司也在持续开发更多新的品类。2022年，推出的LABUBU搪胶毛绒公仔、浪漫指尖系列场景手办、DIMOO棉花娃娃收获粉丝的热情反响。　　为了不断丰富产品形态，扩大粉丝圈层，泡泡玛特在2022年成立了共鸣工作室，定位集团旗下无边界硬核衍生品品牌。2022年，共鸣工作室共推出4个系列，共计8款产品，品类包括合金可动人偶、雕塑、手办、立牌。　　值得一提的是，泡泡玛特还在持续布局包括乐园、内容、IP授权以及游戏等在内的创新业务。在2022年年报业绩交流会上，王宁表示，预计泡泡玛特的乐园和游戏业务会在2023年和公众见面。　　泡泡玛特成熟的IP孵化体系筑起了核心竞争壁垒，海外业务的稳步发展贡献营收增量，而其多元的业务创新也将为发展带来更多可能。在IP丰富度高、生命周期长，业务不断创新以及海外市场发展向好的背景下，泡泡玛特未来业绩有望快速增长。

金融界2023-04-04

搞事情：马斯克将推特logo换成柴犬狗狗币价格大涨30%

有回应媒体有关主页键变动的问题。推特CEO马斯克此前不止一次表达对狗狗币的偏好，称它是“人民的加密货币”，是自己“最爱的”货币，还多次发布狗狗币表情包。而马斯克每次对狗狗币的吹捧都能引起这一加密货币的波动。狗狗币是一种加密货币，它的标志是一只狗头。它于2013年由李群创建，旨在成为比特币的“有趣”替代品。尽管最初被视为一个玩笑，但它在社交媒体上迅速走红，并吸引了大量的支持者和投资者。去年6月，一名“狗狗币”投资者对马斯克及其特斯拉和太空探索技术公司提起诉讼，索赔2580亿美元。狗狗币最初是作为一个玩笑创建的，但其价格在马斯克的推动下大起大落。据路透社最新消息，马斯克已于今年3月31日要求美国法官驳回该诉讼案。马斯克的律师表示，投资者从未阐述过马斯克打算如何欺骗他人及他如何隐瞒风险。自称“狗狗币教父”的马斯克一直是狗狗币最核心的“宣传大使”。马斯克对加密货币的关系可以追溯到 2019 年，当时他在推特上写道：“狗狗币可能是我最喜欢的加密货币”，从那时起，他似乎就与狗狗币绑定在了一起。马斯克这一系列操作，引起了全球范围内人们的关注和好奇心。种种迹象表明加密货币市场仍然具有吸引力和潜力，并可能在未来继续发展壮大。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

“狗狗币”暴涨沙雕网友闭眼买：谁买到谁暴富

。自马斯克接任 Twitter 平台 CEO 以来，他承诺将与加密货币进行更多整合。他也是狗狗币的支持者，他的推文经常影响加密货币的价值。2 月份在推特上发布了一张他的宠物照片（一只类似于狗狗币吉祥物的柴犬）后，该代币的市值增加了 5 亿美元。尽管如此，狗狗币的价格随着首席执行官的每条正面推文而上涨。狗狗币的故事在突然发生变化后不久，马斯克在推特上发布了一个模因，这可能暗示该模因会持续一段时间。此前，流行的 r/WallstreetBets SubReddit 的首席执行官和管理员通过 Twitter 平台就狗狗币进行了对话。WSB 主席断言：只需购买 Twitter 并将鸟标志更改为总督。这位首席执行官笑着回应说“那会让人恶心”。然而，这似乎是一个承诺，根据他最近的推文，他已经兑现了这一承诺。然而，在整个 2021 年，马斯克通过“狗狗币是加密货币之父”等口号宣传 DOGE，并声称自己是“Dogefather”。此外，在 2021 年，他吹嘘特斯拉公司将生产一些商品可以用 Doge 购买。狗狗币 (DOGE) 在埃隆·马斯克 (Elon Musk) 的 Twitter 主页上展示了该加密的标志性柴犬标志，取代了该平台惯用的蓝鸟后，其价值迅速增长了 30%。马斯克经常宣传 DOGE，声称它可以提供比比特币 (BTC) 更优越的支付功能。 1 月份，英国《金融时报》报道了 Twitter 开发支付系统的消息，马斯克主张将加密货币与法定货币并列，这一故事推高了 DOGE 的价格。徽标的更改被《财富》杂志记者 Leo Schwartz 认为是对正在进行的 Twitter Blue 争议的转移。新的订阅服务允许用户购买带有蓝色勾号的已验证状态，取代了之前为知名账户保留蓝色勾号的系统。旧帐户”现在面临维护验证的月费。然而，大多数知名媒体公司、名人和政客都拒绝支付这笔费用，这对该平台构成了重大挑战。加密货币News Flash 不认可本页面上的任何内容、准确性、质量、广告、产品或其他材料，也不对此负责。读者在采取任何与加密货币相关的行动之前应该进行自己的研究。对于因使用或依赖所提及的任何内容、商品或服务而造成或据称造成或与之相关的任何损害或损失，加密货币News Flash 不直接或间接负责。来源：金色财经

金色财经2023-04-04

如何判断一个山寨币是否有潜力和价值？

参与该项目的团队。比如，赵长鹏（币安CEO）突然启动一个新项目，说明这个团队知道自己在做什么，里面的人也能胜任这份工作。经验是关键，尤其是在这个高度波动的加密市场中。查看项目背后的团队时要注意的事项：谁在领导这个项目？谁在主要团队中？团队有多少经验？他们的进展是否与路线图同步？项目更新的频率如何？看看团队Github（常用于分布式源代码控制）进行团队分析会让您大致了解内部经验、愿景和团队的历史。始终检查个人的职业道路（这可以通过 LinkedIn 或个人证书来完成）。过去，诈骗者曾试图创建虚假角色以获得公众信任。这就是为什么如果一位资深人士支持一个新项目通常是一个好兆头。如果经验丰富的退伍军人支持该项目，则成功投资的机会就会增加。项目提供什么解决方案？每个团队都有自己的产品愿景。虽然有些项目看起来很未来，但其他项目则专注于解决实际问题。团队的愿景和问题的可解决性对于项目的未来发展至关重要。多个项目通常会以类似的承诺来挑战同一个问题。在这样的时期，对所有相关项目进行适当的研究至关重要。应该这样做以确定哪个项目将是最成功的。在此分析过程中要寻找的东西是：该项目提供什么样的解决方案？哪些项目提供了类似的解决方案？该团队是否有证据支持他们的主张？这些项目中哪个最有潜力？在研究了列表中的候选人之后，您可以判断哪个项目提供了最佳解决方案，哪个项目最容易实施。请记住，投资于相对不成熟的项目总是有风险的，特别是如果您不熟悉加密货币。这是对您所做的每项投资进行自己研究的最重要原因。社区分析——该项目是否有追随者？评估新项目时，社区必不可少。当然，没有一个项目是一夜成名的。但是，项目背后的社区可以表明您正在处理什么。一个有前途但几乎没有追随者的项目可能是一项风险投资的指标。一个强大的社区是必不可少的，因为它创造了一个活跃的生态系统，产生了曝光率和信任，并确保了互动。一个经验法则是，在受欢迎程度上升之后，硬币的可用性也会激增。随后，这导致有关相关项目的冗长文章和信息来源。一个活跃而坚实的社区将有助于实现项目的曝光。您应该注意的社区方面：投资项目的人项目顾问委员会最重要的合作伙伴大型和机构投资者在仔细检查这些方面之后，您可以判断该项目是否在其行业内具有可靠的联系。例如，有些项目是由大型实体资助的，表明该项目很可能不是骗局。这也表明项目或代币背后的团队与认真的投资者有着牢固的联系。趋势分析密切关注市场趋势是非常有益的。从投资者的角度来看，加密货币市场似乎非常不稳定。这就是为什么观察市场趋势是衡量项目潜力的一种令人兴奋的方式。 2020 年一个众所周知的趋势是“DeFi”（去中心化金融）。在过去的一年里，DeFi 项目的投资一直在飙升，导致项目被投资者大量资助。在市场中寻找趋势的一些流行方法是：与加密货币相关的新闻媒体咨询谷歌趋势分析价格图表（技术分析）趋势分析给出了投资机会。人气通常与趋势线密切相关。请记住，未经适当研究就随波逐流绝不是一个可靠的游戏计划。然而，结合上述所有因素，它可以让您对市场情绪有一个很好的了解。文末由于投资总是有风险的，因此可以在之前调查某些因素。可以理解的是，许多人不知道从哪里开始以及要寻找什么。在考虑潜在的投资可能性时，此列表应该会给您方向感。投资新项目时，自行研究的概念始终是重中之重。无论哪种方式，我们都想强调，即使有了这份清单，投资时也始终会涉及风险。后期会给大家带来其他赛道的龙头项目分析。感兴趣的可以点个关注。我也会不定期整理一些前沿资询和项目点评，欢迎各位志同道合的币圈人一起来探索。有问题可以评论提问或者私信来源：金色财经

金色财经2023-04-04

美股收盘：道指涨逾300点新能源车股普跌蔚来、特斯拉跌超6%

会打击到自家信心　　据报道，苹果公司CEO蒂姆·库克（Tim Cook）日前表示，苹果曾轻视了增强现实（AR）头显和眼镜潜力。他还补充说，是史蒂夫·乔布斯（Steve Jobs）教会了他愿意承认错误。　　几年前，当被问及苹果生产眼镜的可能性时，库克说：“我们一直认为，开发眼镜不是明智之举，因为人们不会真的想戴它。肯定会失败。” 　　当时，谷歌眼镜还是一款处于早期阶段的AR产品。对于当时这番话，库克此次在接受采访时称：“我的想法一直在进化。史蒂夫很好地教会了我：永远不要拘泥于你昨天的信念。如果有新的东西表明你之前错了，要勇于承认并继续前行，而不是蹲下来狡辩为什么你是正确的。” 　　特斯拉降价走量　　Model 3和Model Y仍是特斯拉无可撼动的产销主力。当季，Model 3和Model Y的生产和交付分别为421371辆、412180辆，占比分别高达95.6％、97.5％。　　虽然特斯拉报告中并未公布交付数据的地区，但根据乘联会数据，今年1-2月特斯拉中国交付了近14.05万辆，也就是出自上海超级工厂。一旦特斯拉3月产量与2月持平的话，就意味着特斯拉上海工厂交付量或占其总量的近50％，也就是特斯拉中国Q1有望交付超20万辆电动车，这几乎占据了特斯拉整体交付的一半份额。

金融界2023-04-04

不止TikTok！中国APP强势登陆美国市场，Shein、Temu大受欢迎引担忧

讯最近几天TikTok广受关注，公司CEO周受资在美国国会出席听证会，回答了有关中国母公司字节跳动(ByteDance)以及中国对TikTok访问权限的相关问题。但分析公司Apptopia估计，在美国排名前十的免费移动应用程序中，还有3款也由中国公司拥有。其中两款也是英国下载量最高的应用程序。 CapCut 这款视频编辑应用CapCut经常被宣传为TikTok内容创作者的配套编辑器，根据Sensor Tower的数据，仅在2月份，它就被下载了1300万次。这款视频编辑工具针对移动编辑进行了优化，并提供了一系列功能，比如添加流行歌曲、滤镜和特效。CapCut也归TikTok的母公司字节跳动所有。 Shein Shein是一个全球时尚品牌，成立于2012年，根据福布斯的数据，现在的估值接近150亿美元。Shein公司由中国亿万富翁许仰天创立，总部设在新加坡。在TikTok和Instagram上快速搜索#Shein标签，会出现数百个热门网红表示自己最近在Shein购物#Sheinhaul的视频。Shein利用社交媒体以低成本的价格每天向Z世代的用户提供数百种新产品。 Temu 这款购物应用在美国推出还不到一年，但销量就迅速超过了亚马逊和沃尔玛。这家网上超市销售从服装到电子产品的各种商品，消费者可以绕过仓库，直接从中国制造商那里购买商品。Temu的价格非常低，以至于今年Temu在超级碗(Super Bowl)期间投放广告后，许多美国人都在搜索“Temu是合法的吗？” Temu公司总部位于马萨诸塞州波士顿，但它是拼多多控股的子公司，拼多多是一家中国在线零售巨头，专门从事直接面向消费者的产品。专家表示，中国应用程序在美国的成功，部分原因是中国国内市场存在激烈竞争，美国应用程序无法出现在中国市场。“中国的科技公司在国内经历了一段激烈的竞争时期，这使得它们在某些方面与美国的应用程序一样好，甚至更好，”《麻省理工评论》(MIT Review)专门研究中国技术的记者兼研究员Zeyi Yang说。这些中国公司还在开发高度定制的推荐算法方面处于领先地位，这些算法可以满足用户的需求，比如抖音和即时通讯应用微信所使用的推荐算法。 TikTok是首个在全球市场上取得重大成功的中国应用，但美国议员和国家安全专家警告称，中国拥有的应用可能容易受到数据隐私泄露和中国政府审查的影响。出于同样的担忧，欧盟委员会(European Commission)、英国和加拿大禁止政府雇员的手机使用TikTok。《四大战场:人工智能时代的权力》一书的作者Paul Scherer表示：“美国和其他民主国家如何应对TikTok等中国应用程序在中国境外的挑战，对全球的言论自由和信息自由产生了深远的影响。” 苹果等总部位于美国的科技公司为阻止政府索取其用户数据进行了漫长的法庭斗争，但Scherer表示，在中国不存在这样的渠道。“归根结底，如果中国政府告诉一家中资企业，他们必须做什么，他们没有选择。” “我认为人们应该对所有应用都持怀疑态度。人们在手机上拥有大量数据，却没有完全理解他们接受的协议是什么，公司在提取什么信息，或者他们是如何使用这些信息的。”

Sue2023-04-04

美国社保基金或于2033年耗尽，马斯克：大清算即将到来，日本就是样板

　　一直鼓励公众多生孩子的特斯拉CEO埃隆·马斯克最近又发出警告，担心随着出生率下降，人口会崩溃。　　马斯克上周五在推特上表示，美国将面临出生率下降的后果，而“日本是一个先行指标”。　　他写道：“由于低出生率，大清算即将到来。日本是一个先行指标。” 　　这位亿万富翁是在回应一篇关于美国社会保障基金预计将在2033年耗尽的报道。该报道称，美国社会保障系统的中央信托基金储备将在2033年耗尽，比预期提前一年，而国家医疗保险计划的财政状况仅略有改善。　　根据美国疾控中心国家卫生统计中心的数据，2021年美国约有370万名婴儿出生，比2020年多出约4.6万，但1％的增长仍低于2019年的水平。　　自2014年以来，美国的出生率平均每年下降2％，其中2019年至2020年期间的降幅是这一数字的两倍。　　上个月，日本首相岸田文雄表示，由于出生率急剧下降，日本处于无法正常运转的边缘。　　马斯克此前曾多次就人口危机发出警告，并将日本作为范例。去年5月他曾发推称：“除非出现变化导致出生率超过死亡率，否则日本最终会不复存在。　　今年3月1日，马斯克在推特上分享了一篇新闻文章，他写道：“去年日本死亡人数是出生人数的两倍。人口自由落体。”他进一步警告称，“世界其他地方有效仿的趋势。”

金融界2023-04-03

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