第一个误解是：人工智能是某种巫师。剧透警告：它不是。它不能解决所有问题。它有时会制造新的问题。比如，是的，它可以预测你在棋局中的下一步，但它不会帮助你处理与情感上无法沟通的室友的关系。相信我——我试过了。
一旦人工智能成为主流，每个人都会成为专家。从 Twitter 帖子到 LinkedIn 热点，“人工智能兄弟”现象是真实存在的。但真正的专业知识需要多年的研究论文、编码、失败和重建。人工智能不是你在周末训练营中就能掌握的东西。
模型可以理解一切。它们从我们输入的数据中学习，但你猜怎么着？我们的数据充满了偏见、刻板印象和社会混乱。因此，如果你看到人工智能吐出一些有问题的东西，不要责怪人工智能——而要责怪创造它的人类。
没有数据的人工智能就像没有奶酪的披萨。它行不通。如果你认为你可以把任何数据扔进去，那你就再想想吧。人工智能模型很挑剔——输入的是垃圾，输出的也是垃圾。
人们把算法当成是某种神秘的力量，但实际上，它们只是数学。当然，它们是复杂的数学，但它们不是会思考的实体。它们按照程序行事——不多也不少。我们太过看重它们了。
如果你认为人工智能不会出错，那么让我向你介绍幻觉的概念——当人工智能模型开始编造东西时。这就像你的朋友坚持说他们上周末见到了汤姆·克鲁斯。只不过在人工智能的情况下，它可能会生成完全虚假的医疗建议或在商务电话中虚构一家公司。
每隔几个月，人工智能领域的新“突破”就会成为头条新闻。每次，人们要么欢呼雀跃，要么惊慌失措。事实是怎样的？大多数“突破”都是渐进式改进。真正的、有意义的进展发生在安静的研究实验室中——无需大张旗鼓的新闻稿。
人工智能会改变就业市场吗？当然会。但它会取代所有人吗？不会。工作会演变，新角色会出现，经济也会发生变化。但我们仍然需要人们来构建、管理和解读这项技术。另外，还得有人来煮咖啡。
从手机的自动完成功能到决定你接下来要看什么的算法，人工智能无处不在。它并不总是引人注目。有时，它就像一个安静的后台播放器，在你不知情的情况下巧妙地塑造你的日常生活。
人工智能如今的能力令人印象深刻，但我们仍处于起步阶段。我们已经建立了可以翻译语言、分析复杂数据和生成创意作品的模型，但真正具有变革性的应用程序仍在开发中。
尽管人们都在谈论人工智能将达到人类水平的智能，但我们离这一水平还很远。我们现在的人工智能是专门的——擅长特定任务，但在其领域之外却一无所知。通用人工智能，即理解一切的人工智能，仍然是科幻领域。
训练人工智能模型就像教导一个过度活跃的幼儿——重复是关键，但你也需要设定界限。一个错误的数据点，模型就会偏离轨道。这是一场在教导和忘却之间极其微妙的舞蹈。
如今，人工智能领域最大的争议不是技术能力，而是道德问题。从隐私问题到有偏见的决策，人们的讨论正在转向如何让人工智能公平、透明、合乎道德。我们基本上是在试图管教一项成长过快的技术。
无论我们如何清理数据或调整算法，人工智能中的偏见都是一个难以解决的问题。它存在于我们的社会、我们的系统和我们的数据中。修复人工智能中的偏见意味着首先修复其他地方的偏见。人工智能反映了我们的世界，有时，这种反映并不美好。
人工智能生成的艺术、音乐和文学很酷——但请记住，这些模型只是在重新混合和复述它们以前见过的模式。创造力是存在的，但它更多的是模仿而不是真正的创新。它就像是你听过的最好的翻唱乐队，而不是下一个披头士乐队。
人工智能模型变得如此复杂，甚至连开发人员都不一定能理解他们做出某些决定的原因。这就是所谓的“黑匣子”问题，它既令人着迷又令人担忧。想象一下你的 GPS 决定你的路线而不解释原因——这有点像那样，但规模要大得多。
AI 模型可以解读语言并生成响应，但它们往往忽略了人类交流的微妙之处。它们无法像我们一样“理解”语境。向 AI 提问，它可能没有意识到你是在开玩笑或讽刺。语境是一个很难破解的难题，也是 AI 一直做得不够好的一个领域。
问题不在于技术本身，而在于人们如何使用它。人工智能落入坏人之手，可能会传播错误信息、操纵观点，甚至协助网络攻击。滥用的可能性很高，监管需要跟上。
OpenAI 和其他公司使用“红队”——对 AI 模型进行压力测试以查找漏洞的团队。这是一种主动的方法，有助于在漏洞成为更大问题之前发现它们。可以将其视为友好的破坏——就像拥有一个由批评者组成的安全网。
人工智能领域正在上演一场争夺霸主地位的竞赛，而且有点混乱。各家公司竞相开发最强大的模型，而监管力度往往很小。这场疯狂竞赛的后果仍在显现，而且风险很高。我们已经从谨慎乐观转变为全面爆发的人工智能 FOMO。
聊天机器人正在变得越来越好，但它们仍然不是你最好的治疗师或客户服务代表。它们会继续发展，但就目前而言，它们的局限性意味着它们更像是有用的助手，而不是成熟的问题解决者。
你之前可能听说过——人工智能的好坏取决于它所训练的数据。如果创造者有偏见，模型也会有偏见。它就像一面镜子，反映出这个世界的不完美之处。无论我们如何清理数据，这些偏见都会潜入其中。
训练人工智能模型需要耗费大量能源，其耗能水平甚至超过一个小国。随着人工智能的规模不断扩大，这是一个主要问题，迫切需要解决方案来使这些系统更加可持续。人工智能可能很酷，但它的碳足迹却不酷。
现代人工智能模型已经将说服力提升到科学的水平。它们旨在吸引用户，虽然这对于营销来说很棒，但从社会层面考虑就会发现这有点可怕。我们需要谨慎考虑赋予这些系统多大的影响力。
目前最大的挑战之一是让人工智能变得可解释。如果一个模型拒绝向某人发放贷款或做出医疗诊断，我们需要知道原因。透明度正在成为一项不可协商的特征，这是人工智能研究人员正在解决的最复杂的问题之一。
自主系统的兴起意味着人工智能需要明确的规则和护栏。我们正进入一个阶段，必须决定人工智能模型应该拥有多少自由——以及在哪里划清界限。这就像为青少年设定界限，只不过这个青少年有一天可能会掌管经济。
AI 模型现在可以通过强化学习等过程自我改进。这对于性能来说是惊人的，但也带来了潜在的控制问题。如果 AI 过于擅长自我优化，它可能会绕过人类的监督——引发道德和安全争论。
政府和监管机构终于开始关注人工智能，但进展缓慢。技术发展速度快于法律跟上的速度，这意味着我们生活在一个监管狂野的西部。人工智能治理的未来是未来十年最关键的话题之一。
人工智能领域竞争激烈，但真正的突破来自合作。开源项目、合作伙伴关系和跨学科工作正在以前所未有的速度推动进步。如果你想在人工智能领域取得成功，关键是分享知识，而不是囤积知识。
八年过去了，有一件事是明确的：我们仍在探索人工智能。每一次发现都会引出新的问题，而且前景总是在变化。但这正是这个领域如此激动人心的原因。这并不是说要找到所有答案，而是要探索各种可能性。
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