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步骤5：桃花直播越來越聰明的人工智能會不會跟我們“搶飯碗”？在觀看ChatGPT在三兩分鍾寫出一個完整的撲克遊戲後，程序員群體開始慌了。有負責遊戲開發的程序員對國是直通車表示，看完ChatGPT寫代碼的速度後壓力山大，感覺今年的日子更不好過了。也有觀點表示，這起碼可以減輕程序員的負擔，提高了工作效率。相當於初稿不用自己寫了，隻需要校對一下，輕鬆的代碼就由ChatGPT來做，為自己省了不少事情。財通證券近日使用ChatGPT撰寫了一份關於醫療美容行業的研報，內容包括行業簡介和全球市場概述。“不可否認，ChatGPT在文字表意、標題撰寫等方麵均具有較高水平，但采用這種直接生成+翻譯模式形成的報告仍有問題。”財通證券表示，問題包括標點和術語錯誤、無法得知引用數據來源及可靠性等。迪倫·羅伯茨表示：“ChatGPT將使知識型員工如今從事的普通任務自動化，這樣他們就可以專注於更有價值的任務。”同時，多位業內人士分析稱，在一些較純粹的技術工種看來，ChatGPT的確能有效提高工作效率，企業因此節約人力有一定可能。AI讓我們的生活更方便，使我們的工作變得更有效率，但高度化的人工智能，正潛移默化地影響者人類本身的創造和學習能力。據一項調查顯示，目前美國89%的大學生都是用ChatGPT做作業。目前，紐約的教育係統全麵封殺了ChatGPT，老師們防ChatGPT如“洪水猛獸”，卻還是屢禁不止，學生們已經在用ChatGPT肆無忌憚地作弊了。有攻就有防，斯坦福大學的研究團隊就提出了一種用於檢測AI生成文本的全新算法DetectGPT。此算法可以用於判斷文本是否是機器生成，並且不需要訓練人工智能或收集大型數據集來比較文本。研究團隊聲稱新算法的檢測的準確性能有了實質性的提高，並表明該技術可對未來越來越普遍的人工智能寫作論文事件起到很好的反製作用。總而言之，ChatGPT儼然已是現階段非常出色的AI，也基本可以實現合乎邏輯的對話生成，並能夠在較短時間裏生成大量高質量的文本內容，以及給予相對準確的答案和自我修正。但正如官網中所“警示”那樣，ChatGPT“可能偶爾產生不正確的信息”、以及“可能偶爾產生有害的指示或有偏見的內容”，並且還不具備對複雜和抽象係統的理解能力。。
步骤6：《九秀直播》卡恩：拜仁聯賽丟太多分了，這本不該發生在我們身上拜仁慕尼黑董事會主席奧利弗-卡恩日前在接受采訪的時候表示，他對於球隊本賽季在聯賽中迄今為止的表現並不滿意，因為他們丟掉了太多不該丟掉的分數。卡恩在接受采訪的時候說道：“我們在德甲聯賽中丟了太多分，這本不應該發生在我們的身上，我們目前僅僅以淨勝球的優勢領先，球員們現在必須證明他們是拜仁慕尼黑。”拜仁慕尼黑本賽季目前在21輪過後僅僅拿到43分，和多特蒙德、柏林聯合同分，甚至也才隻領先第五名RB萊比錫4分，不光榜首位置不穩，就連下賽季歐冠席位的懸念也很大。對於接下來即將和柏林聯合對陣的德甲聯賽，卡恩表示“像對陣柏林聯合這樣的頂級對決，是向所有人證明在這種情況下沒有人比拜仁慕尼黑更清楚該做什麼的完美舞台。”卡恩雖然強調“球員們現在必須證明他們是拜仁慕尼黑”，但媒體似乎更加關心的是主教練納格爾斯曼的問題，對此，卡恩表示：“拜仁慕尼黑的每個人都承受著壓力，無論他們年齡多大。這是這個俱樂部的一部分，這也是它的特別之處。納格爾斯曼是一個能夠麵對所有挑戰並且能夠駕馭它們的人。”。
步骤7：火辣直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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