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BBC放开大门支持人工智能应用新闻行业但拒绝OpenAI抓取数据

用生成型人工智能的过程中，他们也禁止了OpenAI和Common Crawl等网络爬虫访问BBC网站。 BBC加入了CNN、《纽约时报》、路透社等新闻机构的行列，阻止网络爬虫访问其受版权保护的内容。戴维斯表示，这一举措是为了维护许可费支付者的利益，并且未经BBC许可就使用BBC数据训练AI模型不符合公众利益。 BBC的这一决定引起了广泛的关注和讨论。对于BBC来说，保护知识产权和版权是非常重要的，特别是在数字化时代，新闻内容的使用和传播更加复杂和广泛。BBC作为一家重要的新闻机构，拥有大量独家报道和原创内容，这些内容是BBC在新闻行业中的核心竞争力。因此，他们采取限制网络爬虫访问的措施可以确保他们的内容不被滥用和未经授权的使用。然而，对于人工智能领域的研究者和开发者来说，BBC的决定可能会对他们的工作产生一定的影响。尽管BBC表示支持人工智能技术在新闻领域的应用，但对于像OpenAI这样的机构来说，无法访问BBC的数据可能限制了他们的研究和模型训练的范围。这也引发了关于数据开放和共享的讨论，以及版权保护与科技创新之间的平衡。在当前人工智能迅速发展的背景下，人们对于AI生成的内容的可信度和透明度也提出了更高的要求。BBC在其指导原则中强调了对AI生成内容的开放和透明态度，这是非常重要的。公众对于新闻的真实性和可信度非常关注，特别是在虚假新闻和信息泛滥的时代。因此，新闻机构在使用人工智能技术时应该注重保持透明，并确保AI生成的内容符合职业伦理和行业标准。 BBC在评估使用生成型人工智能的原则中表达了对人工智能在新闻领域的支持，并强调了对AI生成内容的开放和透明态度。他们与科技公司、媒体组织和监管机构合作，致力于安全开发生成式人工智能，并维护新闻行业的信任。然而，BBC也采取了阻止OpenAI等网络爬虫访问其网站的措施，以保护知识产权和维护许可费支付者的利益。 BBC的决定引发了关于知识产权保护和数据开放的讨论。保护版权是维护新闻机构核心竞争力的重要举措，但对于人工智能研究和开发来说，数据的开放和共享也是推动创新的关键。在这一问题上，需要寻找平衡点，以确保知识产权得到保护，同时促进数据的合理使用和共享。此外，对于人工智能生成内容的可信度和透明度也是一个重要问题。公众对于新闻的真实性和可信度有着高度关注，因此在使用人工智能生成内容时，新闻机构应该保持开放和透明，确保AI生成的内容符合职业伦理和行业标准。总的来说，BBC在评估使用生成型人工智能的原则中表达了对人工智能在新闻领域的积极态度，同时也强调了版权保护和数据开放之间的平衡。对于未经许可使用BBC数据进行AI训练的行为，BBC采取了限制措施，以保护知识产权和维护许可费支付者的利益。这一决定引发了关于数据开放和共享、版权保护和科技创新之间关系的广泛讨论。在人工智能发展的过程中，维护数据的合理使用和保护知识产权的同时，也需要注重保持透明度和可信度，以满足公众对新闻内容的高要求。声明：本文来自潮外音创作者，内容仅代表作者观点和立场，且不构成任何投资建议，请谨慎对待，如文章/素材有侵权，请联系官方客服处理。来源：金色财经

金色财经2023-10-09

金色早报 | CZ：减半后的一年BTC价格触及多个历史新高

用为7 gwei，即0.24美元。 ▌OpenAI CEO：比特币是技术树上超逻辑和重要的步骤 OpenAI CEO Sam Altman在视频采访中表示：作为一种不受监管控制的货币，比特币是技术树上的一个超逻辑和重要的步骤。 ▌比特币恐惧和贪婪指数徘徊在“中性”阶段 alternative.me数据显示，目前比特币恐惧与贪婪指数（CFGI）徘徊在“中性阶段”，数值是50（最高值100），昨天和过去一周都维持在该水平内。中性阶段意味着市场不存在某一种主导情绪，空头和多头都无法主导市场的平衡。然而，中性并不意味着市场停滞，价格仍可能会发生波动。重要经济动态 ▌专家：资金面不具继续收紧基础预计10月回归中性水平整个9月资金面易紧难松，引发市场对10月资金面的担忧。究其原因，汇率贬值压力、利率债加速供给、信贷投放加速可能是制约资金面转松的主要因素。不过，市场机构分析人士认为，货币政策精准有力的取向维持不变，经济内生动能尚不算强，基本面修复还存在一些障碍，资金面不具备继续收紧基础，预计10月回归中性水平。(上证报) 金色百科 ▌状态以太坊中的状态指的是一个包括所有外部拥有账户（EOAs）、它们的余额、智能合约部署以及相关存储的综合账本。这个状态不是静态的；它会随着新用户的增加和新智能合约的部署而不断扩展。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2023-10-09

OpenTele Bot —— 技术驱动金融发展我们正处于人工智能的 iPhone 时刻

英伟达正大力宣传生成式人工智能，例如 OpenAI 的 ChatGPT、微软的 Bing 和谷歌的 Bard。该公司的数据中心业务现在是其现金奶牛，其重要性超过了其游戏部门，并在 2022 年第四季度为公司带来了 60.5 亿美元的收入中的 36.2 亿美元，换言之，提供 A100 等芯片的数据中心业务已经在上个季度为英伟达贡献了大约六成的收入。值得一提的是，在 GTC 大会之前，投资公司 Baird 上调了英伟达的目标价，并将该公司加入了其新投资名单。该行指出，ChatGPT 的「有意义的」订单正在到来，并帮助该公司上调了下半年数据中心收入预期。该行分析师 Tristan Gerra 表示，英伟达的 Hopper 芯片很可能受益于大型语言模型的增长，并成为一种「长期趋势」。Gerra 补充称，预计英伟达将扩大公司的云战略，成为一家以云为中心的全栈公司。此外，摩根士丹利上周也上调了英伟达的股票评级，称该公司在人工智能领域的投入是「自移动互联网发展以来最重要的技术发展之一」。我们来到了一个新世界的大门前深度学习模型擅长处理大数据，模拟人脑的认知过程，利用复杂的神经网络来识别规律、做出预测并进行决策。区块链网络拥有透明、去中心化且抗操控的交易结算层，联网即可用，数据储存在上面就无法被篡改，而且用户可以以无需许可且信任最小化的方式与区块链交互。区块链与 AI 结合，将催生出自动化的智能决策系统，输出非常可靠的结果，并基于防篡改的数据来触发现实世界中的操作。区块链与 AI 结合将解锁全新的商业模式，为企业提高运营效率，为个人自动完成重复性的工作，更安全、高效地交换数据，通过 AI 智能合约增强决策流程，并提升关键基础设施和交易流程中的信任和透明度。 AI 与区块链结合，不仅会造福传统的商业应用，还将延伸至其他领域。将 AI 强大的分析能力与区块链在安全和去中心化方面的优势结合，可以应用于教育、医疗保健、能源、社会、农业和城市规划等各个领域，更好地基于数据做决策，并提升资源管理效率。正如生成式 AI 现在可以创建图像、视频和文本这样的全新内容。借助深度学习算法如 GAN（生成对抗网络），研究人员正在开发能够生成逼真和原创内容的 AI 模型。ChatGPT（生成式预训练 Transformer 模型）引领了 AI 的趋势，拓宽了人们对 AI 的视野，与 ChatGPT 的对话就像和人类一样自然。加密货币的发展在本质上是技术驱动金融的发展结果，底层是由区块链技术支撑，上层是 DeFi 等众多应用驱动。随着加密市场的发展，关注宏观经济政策对加密市场的影响时，也必须重视新技术对加密市场的影响。上一轮加密牛市中，元宇宙成为加密市场和传统市场共同追求的发展方向之一；而本轮新周期中，AI+ 区块链或将成为新的加密叙事之一。人工智能应用 ChatGPT 在刚刚发布两个月后，其月活跃用户数就已达到 1 亿，这让它成为史上用户增长速度最快的消费应用。近日，微软向 ChatGPT 的开发公司 OpenAI 投资 100 亿美元，并将其集成到必应，随后微软必应的全球下载量激增 10 倍。数字媒体 Buzzfeed 宣布计划使用 OpenAI 的技术协助创作内容，随后股价暴涨近 120%，谷歌、百度、阿里巴巴等国内外大厂纷纷布局，加密市场也闻风而动。从长远看，Web3 +AI 还需要进一步发展，而未来前景非常广阔。在引入新生态的开发者上，不同的区块链竞争吸引开发者来建立该生态系统中的应用程序。Web 3 开发者活动是某个生态系统成功的重要指标。开发者面临的主要难点是在开始学习和构建新生态系统时得到支持。生态系统已经投资数百万美元，以专门的开发者关系团队的形式支持探索生态系统的开发者。在这方面，新兴的 LLMs 已经展示出惊人的成果，可以解释复杂的代码、捕获错误，甚至创建文档。经过调整的 LLMs 可以补充人类经验，显著扩大开发人员关系团队的生产力。例如，LLMs 可用于创建文档、教程、回答常见问题，甚至支持 hackathon 的开发人员使用模板代码或创建单元测试。在改进 DeFi 协议上，通过将人工智能集成到 DeFi 协议的逻辑中，许多 DeFi 协议的性能可以显著提高。迄今为止，集成 AI 到 DeFi 的主要瓶颈是实现链上 AI 的成本过高。AI 模型可以在链下实现，但以前没有办法验证模型执行。然而，通过 Modulus 和 ChainML 等项目，链下执行的验证正在变得可能。这些项目允许在链下执行 ML 模型，同时限制链上成本。在 Modulus 的情况下，链上费用被限制为验证模型的 ZKP。在 ChainML 的情况下，链上成本是支付给分散的 AI 执行网络的 Oracle 费用。我们可以看到一些可以从 AI 集成中受益的 DeFi 用例。 ——AMM 流动性供应，即更新 Uniswap V3 流动性的范围。 ——使用链上和链下数据保护债务头寸的清算保护。 ——复杂的 DeFi 结构化产品，其中金库机制由财务 AI 模型定义，而不是固定策略。这些策略可以包括由 AI 管理的交易、借贷或期权。 ——考虑不同链上的不同钱包的高级链上信用评分机制。而在这些赛道中，交易会成为重要的节点。众所周知，交易一直是金融市场和整体经济的核心之一。交易有助于确定资产、证券和加密货币本身的市场价格。交易还通过为投资者提供快速轻松买卖资产的机制，为市场创造了流动性。因此，交易中对 AI 的需求日益增加。在加密货币交易中，一切都以闪电般的速度发生。人类的生产力已经成为限制因素，对机器人的依赖度越来越高。AI 的应用将带来一场革命，它能以更少的情绪和更高的效率，超越人类的表现。那么，Telegram Bot 叙事为何能兴起？ • 大多数加密用户都是 Telegram 的重度用户 • 能够让圈外用户简单使用的产品 • Unibot 的收入排名前 10，每周约 89 万美元 • Coingecko 联创 Bobby ONG 称赞它们 • Coingecko、Coinmarket Cap 开始与这些 Bot 开展合作正如 Bobby ONG 所说：将零售业引入加密货币的最大痛点之一是使用钱包和与 DeFi 协议交互太困难。几周前在体验过 Unibot 后，我想我现在知道下一波数十亿新用户将如何与加密货币进行交互。Unibot 的想法很简单——在 Telegram 上构建一个快速而简单的钱包，并与 DEX 紧密集成，以减少购买垃圾币和跟单交易者的风险。对我来说，现在在手机上进行 DeFi 交易确实容易太多了。 OpenTele，让机器人成为操作的载体，让TG成为交易讯息完成的生态。 1）交易： OpenTele机器人可以快速购买 Token。只需将合约地址粘贴到聊天中，就可以购买该 Token。只需刷新一下即可实时更新交易表现。由于预先批准的交易功能，机器人还可以超快地销售加密货币。 2）设置自动交易参数：交易者可以设置特定的阈值，例如止损和止盈。一旦加密 Token 达到这些水平，OpenTele机器人就会执行这些交易。这种免提方式意味着即使处于离线状态，交易策略仍然有效。 3）关注 Smart Money 动向：这些机器人可以复制经验丰富的交易者的交易。在这里，OpenTele机器人监控「冒小风险赢大钱」（智能钱）钱包，并提供一键复制功能。 Bot 的火爆让不少人将其与微信小程序做对比，尽管属于两个不同的世界，但对于加密世界的大众采用来说： Telegram Bot 无疑已经更走在前列。 OpenTele Bot 无疑已经更走在前列。 Telegram Bots 叙事兴起后，社区也有人指出，Bots 或是将「以意图为中心」这一理念变为显学的最大助推力量。intent-centric 的概念，翻译过来就是「以意图为中心」，意图是指「你想做什么」。「以意图为中心」的概念注重结果而非过程，它关注用户最终想要达到的目标。这一理念旨在隐藏复杂的操作过程，让用户无障碍地实现目的。据悉，OpenTele Bot 会在未来重点接入Open AI 即将在 ChatGPT 上推出的语音和图像对话功能，AI 模块会高亮，鼓励用户参与 OpenTele Bot 的更多交互体验。可以说，OpenTele Bot消除了复杂操作，用户只需直接表达意图，即可达成目标。这为加密世界的普适采用扫清了障碍。它的存在不仅仅只是一个机器人或 meme，或许在未来 Bots 将引领推动加密实现意图导向和无摩擦交互的变革。来源：金色财经

金色财经2023-10-08

10.8大饼多头趋势未被打破预计还有高点

币圈资讯 10月8日热点; 1.OpenAI CEO：美国政府正在对加密货币发动“战争”并希望“控制”比特币 2.某沉睡超3年的比特币巨鲸地址转出5000枚BTC 3.数据：年初至今整个以太坊生态系统的TVL下降30% 4.10月首周，休眠近十年的比特币钱包转移超过5000万美元 5.HTX向黑客发送250ETH的白帽赏金，价值41万美元交易心得一、无论你是大亏或大赚，都要保持心理平静，每天坚持分析每一笔交易，看看有没有违规的情况发生，对于好的交易思考为什么会成功，对于不好的交易要好好自我检讨找出症结所在。因此，你要想一直都做的很好，必须平时都非常在意每一笔交易。二、大部分人都知道交易原则，而真正高手就是在市场出现极端行情时还坚定的执行这些原则。三、高手之所以有高比例的获利率，是因为他们通常都畏惧市场，对市场交易的恐惧心理让他们必须慎选进场时机，大部分人都不会等到市场明朗后才进场，他们总是在黑夜中进入森林，而高手总是等到天亮后进去，他们不会在行情发动之前去预测其变动方向，而总是让市场变动来告诉他们行情变动的方向，选择与等待万无一失的机会才发动进攻，否则就放弃。 BTC 分析大饼昨日早间上攻至28281一线受阻回落，白盘整体呈震荡走势波动不大，目前币价在28060附近运行，四小时级别行情重新回到ma7上方运行，macd多头运行双线金叉状态，前面行情二次下探未破前低插针后迅速反弹足以说明下方支撑较为强劲，空头下跌力度不足，短期走势偏向多头，日线来看行情整体沿ma7一路上涨很明显的多头趋势，若站稳28300上方则还有高点，目前走势多空都不适合入场。等待拉升至阻力区域后做高空，上方压制28500-29000，下方支撑27800-27500 ETH 分析以太坊昨日高位触及1662一线迅速回落，白盘呈震荡下行走势，低位跌至1630一线支撑反弹，目前币价在1639附近运行，四小时级别行情冲高回落后未延续空头走势，k线连阳，macd多头运行双线金叉状态，若行情站稳1640上方则有继续冲高的可能，日线级别k线收上影线，ma7拐头向下指引，macd多头逐步缩量双线粘合有死叉迹象，短期走势偏向回调，整体依旧是区间震荡，思路建议高空低多对待，上方压制1640-1660，下方支撑1620-1600 免责声明：以上内容均为个人观点，仅供参考！不构成具体操作建议，也不负法律责任。市场行情瞬息万变，文章具有一定滞后性，如果有什么不懂的地方，欢迎咨询来源：金色财经

金色财经2023-10-08

先进数通：本公司在大模型领域的合作伙伴为华为，不涉及OpenAI ChatGPT应用

司在大模型领域的合作伙伴为华为，不涉及OpenAI ChatGPT应用。大中型企业对大模型的应用持有积极态度，同时我们也应当意识到：大模型企业应用处于早期，仍有很长的路要走。感谢投资者关注！投资者：公司的数字货币业务也是和华为合作的吗？目前签数字货币业务进程如何？先进数通董秘：公司涉及法定数字货币的业务为法定数字货币应用银行端业务处理，目前主要基于公司自有产品及解决方案，不依赖第三方。感谢投资者关注！投资者：您好，董秘。看到公司拟变更的经营范围中包含人工智能应用软件开发；区块链技术相关软件和服务；互联网安全服务；智能仪器仪表制造；这几个属于较大变化，能否解答一下具体对应公司的什么业务？先进数通董秘：2022年北京市实行经营范围规范化登记，企业经营范围选择与之前存在较大变化。公司根据新的企业经营范围规范及公司实际情况对公司经营范围进行变更。公司主营业务、业务形态没有发生重大变化，新增的经营范围是业务过程中可能涉及的经营范围。感谢投资者关注！以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-10-08

比特币能主宰世界吗？著名播客这么说

好比特币罗根毫不掩饰自己的热情，与 OpenAI 背后的主创 Sam Altman 深入探讨了这个话题。他将比特币标记为可能是最具吸引力的加密货币，并强调其实现普遍采用的潜力。现在，人们可能想知道，在快速增长的加密货币市场中，是什么让比特币与众不同？罗根强调了它的稀缺性——数量有限以及正在进行的挖矿。在他看来，这种结合巩固了其无与伦比的吸引力。此外，虽然批评者争论使用这种数字货币支付日常开支的实用性，但罗根指出，技术专家已经完全接受了比特币的生活方式。他特别提到了希腊科技企业家安德烈亚斯·安东诺普洛斯(Andreas Antonopoulos)，他将比特币无缝地融入了他生活的方方面面，从支付每月租金到日常开支。如果安东诺普洛斯的生活方式有任何暗示的话，那就是它让我们得以一睹比特币不仅是一种资产，而且是一种主要交易模式。比特币的迷人之旅：超越炒作自推出以来，比特币就一直备受关注。目前的交易价格接近 28,000 美元，是金融领域不可忽视的力量。它的影响不容忽视，特别是考虑到特定实体和个人对其发展轨迹具有相当大的影响力。历史数据强化了比特币作为一种资产类别的地位。根据 Blockchain.com 的数据，比特币的盈利能力在 3597 天中达到了惊人的 3129 天。这不仅仅是运气，更是证明了其在不可预测的市场中的韧性和吸引力。罗根与比特币的联系不仅仅是哲学或投机性的。几年前，他签署了一项协议，为他的金库增加了价值 10 万美元的比特币。现在，这是否是对其投资潜力的明确认可，还是仅仅是交易选择，还有待争论。但有一件事是不可否认的：像罗根这样参与此类交易的知名人物引起了人们对加密货币的极大关注。总而言之，比特币从一种技术新颖物到一种潜在的通用货币的旅程简直令人着迷。随着像乔·罗根这样的坚定支持者将赌注押在它的未来上，人们不禁期待这个激动人心的传奇故事的下一章。比特币会成为未来的货币吗？只有时间才能证明一切，但如果罗根的观点成立，我们可能会慢慢接近由比特币主导的世界。然而，与所有金融领域一样，不可预测性占据主导地位，拥抱加密货币世界既需要勇气又需要谨慎。随着加密货币大戏的展开，所有人的目光都将集中在比特币的下一步行动上。来源：金色财经

金色财经2023-10-08

先进数通：公司在大模型领域的合作伙伴为华为

司在大模型领域的合作伙伴为华为，不涉及OpenAI ChatGPT应用。大中型企业对大模型的应用持有积极态度。

金融界2023-10-08

金色早报 | Pudgy Penguins NFT交易量增长530%

机会成为“通用可行货币”。Rogan与OpenAI背后的创始人Sam Altman深入探讨了这个话题，他将比特币定位为可能是最具吸引力的加密货币，并强调其实现普遍采用的潜力。 Rogan强调了BTC的稀缺性，可能存在的数量有限以及正在进行的采矿过程。在他看来，这种结合巩固了其无与伦比的吸引力。此外，虽然批评者争论使用这种数字货币支付日常开支的实用性，但Rogan指出，技术专家已经完全接受了比特币的生活方式，他特别提到了希腊科技企业家Andreas Antonopoulos，他将比特币无缝地融入了生活的方方面面，从支付每月租金到日常开支。 ▌投行Jefferies：比特币是对抗通胀的关键对冲工具，与黄金处于同一水平全球知名投资银行杰富瑞(Jefferies)是最新一家认可比特币作为“关键对冲工具”的实体，在最近给投资者的一份报告中，该公司强调，比特币的独特品质使其作为抵御通货膨胀的可靠手段，与黄金处于同一水平。杰富瑞全球股票策略主管Christopher Wood警告称，以美联储为首的七国集团主要央行可能难以顺利退出非常规的货币政策。伍德强调，如果未能退出这些货币政策，可能会导致美元贬值，从而使比特币持有者受益。分析师称：“这种以良性方式退出非正统货币政策的失败可能最终导致美元纸本位的崩溃，这对金条所有者和比特币所有者都有利。” ▌10月首周，休眠近十年的比特币钱包转移超过5000万美元 btcparser.com数据显示，10 月的第一周，几个2014年的休眠钱包活跃起来，在2023年10月4日的86笔单独交易中转移了860BTC （价值超过2400万美元）。此外，2013年的休眠钱包也开始“苏醒”，同一天在一笔交易中转移了504.99BTC，2023年10月6日，属于2012年钱包的426BTC被转移。 ▌9月份三家比特币矿商利润创历史新高 9月份三家比特币矿商利润创历史新高。CleanSpark9月份开采了643BTC，使其总持有量达到2,240个。该公司首席执行官表示，这些数字不仅使过去几个月成为有记录以来利润最高的季度，而且还使CleanSpark的2023财年成为迄今为止最好的一年。 Riot Blockchain 9月开采了362BTC，该公司与德克萨斯州电网ERCOT的协议使其收到的总电力和需求响应积分相当于约511BTC。 Marathon Digital Holdings在9月份生产了1,242个比特币，使其年初至今的总量达到8610个。重要经济动态 ▌美联储理事鲍曼：通胀进展可能会缓慢，这意味着需要进一步的政策收紧美联储理事鲍曼表示，进一步提高利率并将其维持在限制性水平上一段时间是合适的。最近的美国就业报告显示劳动力市场就业增长稳固。最近数据修订的频率和范围增加了经济预测的复杂性。通胀进展可能会缓慢，这意味着需要进一步的政策收紧。金色百科 ▌状态以太坊中的状态指的是一个包括所有外部拥有账户（EOAs）、它们的余额、智能合约部署以及相关存储的综合账本。这个状态不是静态的；它会随着新用户的增加和新智能合约的部署而不断扩展。免责声明：金色财经作为区块链资讯平台，所发布的文章内容仅供信息参考，不作为实际投资建议。请大家树立正确投资理念，务必提高风险意识。来源：金色财经

金色财经2023-10-08

a16z对话OpenAI CTO：从理论到实践 AI技术如何驱动未来创新？

文：Saint Paul 2022年底OpenAI发布ChatGPT后，投资领域对于人工智能领域的认知不断加深。人工智能产业链大致可以分为核心技术提供商、人工智能系统和人工智能应用者。从全球投资人的普遍认知来看，现在大家都意识到人工智能很可能成为未来长时间的投资赛道，类似于30年前的计算机，或者20年前的互联网。并且对于未来而言，应用已经成为现实。对于细分领域投资的理解，我们永远需要向产业的投资人学习。知名风险投资人A16Z持续在人工智能领域下重注。最近他们对话了OpenAI的CTO，米拉·穆拉蒂（Mira Murati）。她分享了ChatGPT背后的故事，以及人工智能和人机交互的未来。摘要 ChatGPT的起源于思考如何制造一个安全的人工智能系统，利用人类反馈进行强化学习。 OpenAI正在重新定义人们与数字信息互动，成为一个类似于伙伴的助手，不断加强人工智能系统的一致和安全性。通过产品化的形势，获得与来自现实世界的用户的反馈，就不仅仅是坐在实验室里YY。 ChatGPT在文本的基础上，正在添加图像、视频和其他等。这样模型可以更全面地了解我们周围的世界，类似于我们理解和观察世界的方式。虽然未来不会有单一模型一统天下的局面，因为人们最终会寻找最适合自己需要的工具。米拉（Mira Murati）背景米拉出生在共产主义刚刚结束的阿尔巴尼亚。当时的阿尔巴尼亚和今天的朝鲜很相似。在一个不断变革、不确定的时代，教育是一切的关键。而且，当时除了书籍之外，几乎没有什么娱乐。当时的米拉在书籍中寻找答案。米拉更倾向于科学中那些稳定的、可以深入研究的真理。而人文学科，如历史和社会学的来源是可疑的，因为历史在不断变化。所以，米拉在成长环境中的直觉和自然倾向于科学和数学。从根本上来说，现在在Open AI，米拉从事的仍然是数学工作。由于优异的学习成绩，米拉拿到奖学金，并在加拿大完成了高中最后两年学业。上大学时，米拉学的是机械工程，因为她认为这是将知识应用于真实世界中解决实际问题的最佳方式。当时的米拉对带给世界可持续交通以及可持续能源的方式非常感兴趣。当时她的毕业项目是通过超级电容建造一辆混合动力赛车。不久之后，米拉就加入了特斯拉工作，并参与了Model S双电机的工作。她从最初设计的早期就开始使用Model X，并最终领导了整个项目的启动。也正是在特斯拉的工作，让米拉对人工智能的应用非常感兴趣的开始，特别是自动驾驶。因为它可以利用 AI 和计算机视觉来彻底改变出行方式。她开始更多地思考人工智能的不同应用。所以，米拉对AI 以及它在世界上可以产生的变化越来越感兴趣。具体而言，她对 AI 如何影响人机互动，以及人与信息总体互动的方式非常好奇，并且对空间计算非常感兴趣。之后，她加入了一家黑科技企业Leap Motion，担任产品和工程副总裁。也正是这段经历，进一步强化了她的产品化能力。（顺便提一句，Leap Motion的创始人，David Holz，就是在卖掉Leap Motion后，创办了现在另一个大火特火的人工智能应用Midjourney）。 2018年，米拉加入OpenAI。从那时起，她开始更多地思考如果只关注通用性会发生什么。另外，从米拉在讨论研究方法中，可以看到她对于科技创新中在不确定的环境中需要的探索精神：有时你睡了一觉，醒来后就有了新的想法。在几天或几周的过程中，你会得到最终的解决方案。这不是一个快速的回报，有时也不是迭代的。这几乎就像是一种不同的思维方式，你在建立直觉，但也有处理问题并相信自己会解决问题的纪律。随着时间的推移，你会建立一种直觉，知道什么问题才是真正需要解决的问题。对话摘要知名风险投资人A16Z在人工智能领域下了重注。以下部分摘录了A16Z的基金经理马丁与米拉的对话。米拉分享了ChatGPT背后的故事，以及人工智能和人机交互的未来。我们也可以看到，身为产品经理背景的米拉对于产品的应用性是极其关注的。马丁：你认为现在更多的是系统问题还是工程问题？米拉：两者都有。系统和工程问题是巨大的，我们正在部署这些技术，并试图扩展它们，使它们更高效，并使它们易于访问。这意味着你不需要知道ML的复杂性就可以使用它们。实际上，我们可以看到通过API提供这些模型与通过ChatGPT提供技术之间的对比。这是一项基本相同的技术，可能有一点不同，即ChatGPT具备强化学习和人类反馈能力。这意味着人们的反应和抓住人们想象力的能力，以及让他们每天使用这项技术的能力，是完全不同的。自然语言接口马丁：我也认为ChatGPT的API是一件非常有趣的事情。每当我在程序中使用这些模型时，我总是觉得自己在用算盘包裹了一台超级计算机。有时我会说，“我会给模型一个键盘和鼠标，让它来编程。”API是英文的，我会告诉它该做什么，它会完成所有的编程。我很好奇，当你设计像ChatGPT这样的东西时，你是否认为随着时间的推移，实际的界面将是自然语言，或者你认为程序仍然有很大的作用？米拉：编程在ChatGPT中变得不那么抽象了，我们可以用自然语言在高带宽下与计算机交谈。但也许另一个载体是，这项技术正在帮助我们了解如何与它真正合作，而不是对它进行编程。编程层变得越来越容易，越来越容易访问，因为你可以用自然语言编程。但我们在ChatGPT中看到的另一面是，你实际上可以像合作伙伴或同事一样与模型合作。马丁：随着时间的推移看看会发生什么会很有趣。您已经决定在ChatGTP中拥有API，但作为同事，您没有API。你和一位同事交谈。随着时间的推移，这些东西可能会演变成说自然语言。或者你认为系统中是否总需要有一个组件是有限状态机（finite state machine），或者说一台传统的计算机？米拉：现在是一个转折点，我们正在重新定义我们如何与数字信息互动，我们正是通过这些人工智能系统的形式进行合作。也许我们有几个人工智能系统，也许他们都有不同的能力。也许我们有一个通用系统，他到处跟着我们，知道我的背景，我今天做了什么，我在生活和工作中的目标是什么，帮助我度过难关，指导我等等。你可以想象，这是超级强大的。现在，我们正处于重新定义它的拐点。我们不知道未来会是什么样子，我们正在努力让许多其他人可以使用这些工具和技术，这样他们就可以进行实验，我们可以看到会发生什么。这是我们从一开始就使用的策略。在前一周的ChatGPT中，我们担心它不够好。我们都看到了发生的事情。我们把它放在那里，然后人们告诉我们，它在发现新的案例做的非常好。当你让这些东西变得易于访问和使用，并让每个人都容易使用它时，就会发生这种情况。 OpenAI发展路线图马丁：当谈到人工智能时，人们还不知道如何思考。必须有一些指导，你必须做出一些选择。你在OpenAI，你必须决定下一步要做什么。如果你能走过这个决策过程：你如何决定做什么，关注什么，发布什么，或者如何定位？米拉：如果你考虑ChatGPT是如何诞生的，它并不是我们想要推出的产品。事实上，它的真正根源可以追溯到5年多前，当时我们正在思考如何制造一个安全的人工智能系统。你不一定希望人类真正编写目标函数，因为你不想为复杂的目标函数让替代者来做，或者说你不想出错，因为这可能非常危险。这就是利用人类反馈进行强化学习的地方。我们试图真正实现的是使人工智能系统与人类价值观相一致，并让它接受人类的反馈。根据人类的反馈，它更有可能做正确的事情，而不太可能做你不想做的事情。然后，在我们开发出GPT-3并将其发布在API之后，这是我们第一次将安全研究真正应用到现实世界中。这是通过指令引导模型（instruction-following model）的实现的。我们使用这种方法从使用API的客户那里获得提示，然后我们让承包商为模型生成反馈以供学习。我们根据这些数据对模型进行了微调，并构建了遵循指令的模型。他们更有可能遵循用户的意图，做你真正希望它做的事情。这非常强大，因为人工智能安全不仅仅是你坐在那里谈论的理论概念。它实际上变成了：我们现在要进入人工智能安全系统时代了，你如何将其融入现实世界？显然，在大型语言模型中，我们看到了概念和现实世界思想的伟大表现。但在产出方面，存在很多问题。最大的问题之一显然是幻觉（hallucination）。我们一直在研究幻觉和真实性的问题。如何让这些模型表达不确定性？ ChatGPT的前身实际上是另一个我们称之为WebGPT的项目，它使用检索来获取信息和引用来源。这个项目最终变成了ChatGPT，因为我们认为对话很特别。它允许你提出问题，纠正对方，并表达不确定性。马丁：不断发现错误，因为你在互动… 米拉：没错，有这种互动，你可以了解更深层的真相。我们开始往这个方向走，当时我们用GPT-3和GPT-3.5来做这件事。从安全角度来看，我们对此感到非常兴奋。但人们忘记的一件事是，在这个时候，我们已经训练了GPT-4。在OpenAI内部，我们对GPT-4感到非常兴奋，并将ChatGPT放在了后视镜中。然后我们意识到，“我们将花6个月的时间来关注GPT-4一致和安全性（alignment and safety），”我们开始思考我们可以做的事情。其中一件主要的事情实际上是将ChatGPT交给研究人员，他们可以给我们反馈，因为我们有了这种对话模式。最初的目的是从研究人员那里获得反馈，并使用它使GPT-4更一致、更安全、更健壮、更可靠。马丁：你说一致和安全性时，你是否包括它是正确的，它想做什么就做什么？或者你的意思是安全，实际上是保护自己免受某种伤害？米拉：我所说的一致，通常是指它符合用户的意图，所以它做的正是你希望它做的事情。但安全也包括其他事情，比如滥用，用户故意试图使用模型来制造有害的输出。通过ChatGPT，我们实际上正在努力使模型更有可能做你希望它做的事情，使其更加一致。我们还想弄清楚幻觉（hallucination）的问题，这显然是一个极其困难的问题。我认为，这种利用人类反馈进行强化学习的方法，如果我们努力做到这一点，也许这就是我们所需要的。马丁：所以，没有宏伟的计划？我们需要做什么才能达到AGI？这只是一步接一步进行下去。米拉：是的。还有你一路上做的所有小决定。也许是因为几年前我们确实做出了一个追求产品的战略决定，才更有可能实现这一目标。我们这样做是因为我们认为，如果没有来自现实世界的用户的反馈，就不可能仅仅坐在实验室里在真空中开发这些东西。这就是假设。我认为这有助于我们做出其中的一些决定，并构建底层基础设施，以便我们最终能够部署像ChatGPT这样的东西。比例定律马丁：你可以重复一下比例定律。我认为这是每个人都有的大问题。进步的速度是惊人的。但人工智能的历史似乎是，你在某个时候会遇到回报递减，这不是参数化的。它有点逐渐减少。从你的角度来看（这可能是整个行业最明智的角度）你认为比例定律会成立，我们会继续看到进步，还是认为我们正在走向回报递减？米拉：没有任何证据表明，随着我们继续在数据和计算轴上扩展模型，我们不会得到更好、更强大的模型。是否会一路走到AGI（通用人工智能），这是一个不同的问题。在这一过程中，可能还需要一些其他的突破和进步。要想真正从这些更大的模型中获得很多好处，缩放定律还有很长的路要走。马丁：你是如何定义AGI的？米拉：在我们的OpenAI章程中。我们把它定义为一个能够自主完成大部分智力工作的计算机系统。马丁：我当时在吃午饭，Anyscale的Robert Nishihara也在。他问了一个我称之为Robert Nishihara之问的问题。我认为这实际上是一个很好的刻画。他说：“计算机和爱因斯坦之间有一个连续体。你从计算机到猫，从猫到普通人，从普通人到爱因斯坦。”然后他问了一个问题，“我们在连续体上的位置？什么问题会得到解决？” 大家一致认为，我们知道如何从一只猫变成一个普通人。我们不知道如何从电脑变成猫，因为这是普遍的感知问题。我们已经很接近了，但我们还没有完全达到，我们真的不知道如何做爱因斯坦，这就是设定推理。米拉：通过微调，你可以得到很多，但总的来说，我认为，在大多数任务中，我们现在是实习生级别的。问题在于可靠性。你不能完全依赖系统来做你想让它一直做的事情。在很多任务中，它做不到。如何随着时间的推移提高可靠性，然后，扩展这些模型可以做的新功能？我认为关注这些新兴能力很重要，即使它们非常不可靠。尤其是对于今天正在组建公司的人来说，你真的想思考，“今天有什么可能？你今天看到了什么？”这些模型很快就会变得可靠。单一模型得天下？马丁：我马上就要问一下，预测一下未来会是什么样子。但之前，我很自私地问一个问题，你认为这件事的经济学会如何发展。我告诉你它让我想起了什么。这让我想起了硅工业。我记得在90年代，当你买一台电脑时，有很多奇怪的写作处理器。“这是字符串匹配，这是浮点，这是加密，”所有这些都把CPU消耗掉了。事实证明，通用性非常强大，这创造了某种类型的经济，英特尔和AMD都是其中玩家。当然，制造这些芯片要花很多钱。所以你可以想象两个未来。在未来，通用性非常强大，随着时间的推移，大型模型基本上会吸收所有功能。然后还有另一个未来，那里将有一大堆不同得模型，各种碎片，设计空间上有不同的点。你有这样的感觉吗：是OpenAI唯我独尊，还是有很多模型？米拉：这取决于你想做什么。显然，现在得轨迹是这些人工智能系统将做我们正在做的越来越多的工作。他们将能够自主运作，但我们需要提供方向、指导和监督。但我不想做很多每天都要做的重复性工作。我想专注于其他事情。也许我们不必每天工作10、12个小时，也许我们可以减少工作，实现更高的产出。这就是我所希望的。就平台的工作方式而言，即使在今天，你也可以看到我们通过API提供了许多模型，从非常小的模型到我们的前沿模型。人们并不总是需要使用最强大、最有能力的型号。有时他们只需要真正适合他们特定用例的模型，而且它要经济得多。我认为会有一个范围。但是，就我们对平台游戏的想象而言，我们肯定希望人们在我们的模型之上进行构建，我们希望为他们提供工具，使其变得容易，并让他们获得越来越多的访问和控制权。你可以带来你的数据，你可以自定义这些模型。你可以真正专注于模型之外的层，并定义产品，这实际上非常非常困难。现在有很多关注点是建立更多的模型，但在这些模型之上建立好的产品是非常困难的。未来5-10年马丁：我希望你能预测一下你认为这一切在3年、5年或10年后会走向何方。米拉：我认为，今天的基础模型在文本中对世界有着伟大的表现。我们正在添加其他模式，如图像、视频和其他各种东西，因此这些模型可以更全面地了解我们周围的世界，类似于我们理解和观察世界的方式。世界不仅存在于文字中，也存在于图像中。我们肯定会朝着这个方向发展，我们将有这些更大的模型，在训练前的工作中采用所有这些模式。我们真的想让这些经过预训练的模型像我们一样了解世界。在模型的输出部分，我们引入带有人类反馈的强化学习。我们希望模型能真正做到我们要求它做的事情，我们希望这是可靠的。这需要做大量的工作，也许还需要引入浏览，这样就可以获得新的信息，引用信息并解决幻觉。我不认为这是不可能的。我认为这是可以实现的。在产品方面，我们希望将这一切整合到人们合作的产品集合中，并提供一个人们可以在此基础上构建的平台。如果你真的向外发展，这些模型将非常非常强大。很明显，随之而来的是对这些非常强大的模型与我们的意图不一致的恐惧。一个巨大的挑战是超级一致（Super Alignment），这是一个困难的技术挑战。我们在OpenAI有一个完整的团队来专注于这个问题。来源：金色财经

金色财经2023-10-07

区块链动态2023年10月7日早参考

的GPU为云客户提供先进的LLM，包括OpenAI和Intuit，以及支持微软生产力应用程序中的人工智能功能。来源：金色财经

金色财经2023-10-07

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