人工智能十问：AI会统治人类吗
人工智能系统每天做出数万亿个决策，其中大多数都与查找、分类和过滤信息以及一些稍显无聊的应用程序有关，例如应用于照片和视频的效果。你是否真的愿意花时间和精力来详细了解它们？人工智能的工作能够带来令人满意的效果，这不就够了吗？
而且使用没有深入了解其运行机制的系统是一种常见的现象。许多常用药物都是通过反复试错获得的，而我们对其作用机制了解甚少。比如，我们熟悉的且在日常生活中不可被替代的阿司匹林是有史以来使用最广泛的药物，它于1897年首次被合成，可是直到1971年我们才明确其作用机制。
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大脑只是一部可模拟的机器吗？
如今，大多数科学家都接受了大脑是生化机器的概念。虽然这是一台复杂的机器，但总归是一台机器。神经元对输入的电信号做出反应，根据从上游神经元接收到的信息计算是否产生电脉冲信号、动作电位或放电脉冲，并将其发送给所有下游神经元。这是一种十分基本的机制。但是，通过结合数十亿个相对简单的神经元的活动，我们便获得了大脑和思想。
我意识到，模拟人脑的想法可能会让一些哲学家或有宗教信仰的人极力反对，但是有许多科学家认为思维机制最终将会由可以学习的人工智能系统重现。
质疑此观点的人认为，我们对生物、物理、量子和其他系统如何在人体内结合以使大脑发挥作用的了解还远远不够。的确，我们并不能理解这一切，但是我坚信，哺乳动物或人类的大脑是可以“计算”的机器，并且这些计算原则上可以通过电子机器或计算机进行再现。
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人工智能会产生意识吗？
意识是一个很难讨论的话题，我们不知道如何衡量和定义它。它与自我意识混淆在了一起，同时，意识被认为是动物存在超级智力的标志。在镜子中认出自己的大象和黑猩猩已经具有自我意识，而狗不行。
我个人认为意识是一种幻觉，它似乎在许多聪明的动物身上存在。人类的意识与注意力息息相关，当面对特殊情况时，我们将注意力集中于此，此时我们会非常专注。当我们玩益智游戏时、准备新的烹饪食谱时、参加辩论时，我们的注意力将毫不犹豫地集中在这个不寻常的复杂任务上。它迫使我们开启“世界模型”以规划下一步行动。
对我来说，毫无疑问，未来的智能机器应该具备某种形式的意识。也许与人类的不同，它们可以同时专注于多项任务。但它是无法培养意图或发展意识的。我的同事安托万·博兹总结道：“我们甚至没有配方的原料去制造一台既能够制定战略，又对世界有敏锐了解的真正智能机器。如今我们还缺乏一些基础概念。”
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人工智能比人类更聪明吗？
如今，即便是最先进的人工智能系统也存在局限性，它们还不如一只猫聪明。虽然我们已经了解了大脑学习的原理，知道了大脑的结构，但重现其功能所需的计算量是无比巨大的，大约是每秒1.5×1018量级的操作。现在一块GPU每秒可执行1013次计算，功耗约为250瓦。为了达到人脑的计算能力，必须将10万个这样的处理器连接上功耗至少25兆瓦的巨型计算机才能实现。这巨大的能量消耗是人脑的100万倍！
因此，深度学习的能力十分强大却又十分有限。目前的深度学习系统仍无法进行逻辑推理，因为当前的逻辑与学习能力并不匹配，这是未来几年的主要挑战。只受过国际象棋训练的机器根本无法下围棋，而且它完全不理解自己所做的事情，它只不过是机械化地执行指令。如果以生物的智能做一把标尺，人类的智能为100，老鼠的智能为1，那么人工智能在标尺上的位置可能更接近后者。
科学面临的挑战是巨大的，技术也是如此。
也许你要提起那些仿真机器人来反驳我了，比如“索菲亚”。索菲亚是一位面带神秘微笑、长着一双玻璃眼珠的美丽的光头女人，“她”在2017年的许多舞台上都大放异彩。“她”动人的脸庞能够呈现数十种不同的表情，在调侃一个记者关于地球上有太多机器人的担忧时，“她”笑道：“您好莱坞电影看太多了！”这个经典笑话让她如此酷似人类，以至沙特阿拉伯在当年授予了“她”沙特国籍。实际上，“她”只是一个由工程师预先设定好一系列标准答案的“木偶”。当我们与“她”交流时，所有的谈话内容均会经过匹配系统处理，并从得到的答案中选择最合适的一个输出。索菲亚欺骗了人们，“她”只是一个完成度很高的塑料制品，只不过是我们（被这个激活了的物体所感动的人类）赋予了它某些智能。
所以，人工智能比人类聪明吗？也许它们在执行十分精确严密的特定任务时所表现出的性能远超人类。但至少目前，任何一种机器学习方法都没有人类的学习更加有效。
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人工智能会产生人类感情吗？
我丝毫不会怀疑自主智能机器有一天会产生情感。
当用于测量机器人电池电量的镜头元件产生了较高的成本而致使机器人开始寻找电源时，不正与饥饿的感觉相似吗？
当机器因成本高昂而避免采取行动时，或者由于成本低廉而执行任务时，这是否已经可以看作是一种情感的标志？
当计算饥饿的目标函数的组成部分产生高成本时，它会触发对食物的搜索。普遍地观点认为，这些行为是目标模块组件不满意的结果。
我很清楚地意识到所有这些似乎都是可以简化的。情感是人性的重要组成部分，因此人们不愿意将其数字化为简单的数学函数计算，对将人类行为简化为目标函数的最小化也心存疑虑。但是，我在此提出的仅是关于智能系统的一般体系结构的假设，没有否认目标函数和世界模型的丰富性或复杂性。
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人工智能可以预测未来吗？
人们都很喜欢预测，例如预测库存、预测产品的需求、预测一只股票或财务价值的演变曲线......那么，人工智能可以预测未来吗？
如今的人工智能有一个悖论：它功能极其强大、极其专业化，却没有一点常识。
常识至关重要，它制约着我们与世界的联系，它能填补空白，弥补隐含的信息。当我们看到一个坐在桌子旁的人时，可能看不到他的腿，但我们知道他肯定有腿，因为我们对人类有一定的常识。我们的大脑还整合了物理学的基本定律，比如，如果有人打翻了眼前的玻璃杯，那么杯子里的水就会洒得满桌子都是。我们知道如果不拿住某个东西，它就会掉下去。我们还能够意识到时间流逝、万物运动。
目前，机器带有的预测能力十分有限。当然，如果给定一个有些删减的文本，机器有能力给出一个可能的后续单词列表。但是，如果这段文字是阿加莎·克里斯蒂(AgathaChristie)的小说，在最后一幕波罗探长宣布“凶手是......先生”，那么，为了完成这个句子需要读者有很强的常识和对人性的了解。很显然，没有哪一台机器能做到这一点。更不用提预测人类世界的未来了。
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人工智能会统治世界吗？
在经典科幻电影《我，机器人》（I,Robot）中，机器人具有自我进化能力，转化成了人类的“机械公敌”，制造者和被制造者展开了战争。这恐怕也是很多人对人工智能未来的担忧。
我们对机器人想要取得权力的恐惧主要来自人性特质在机器上的投射。对大多数人来说，人类与智慧生物的唯一互动就是与其他人类的互动，正因如此，我们混淆了智力和人性。这是一个错误，因为还有其他形式的智力存在，即使在动物界也是如此。
人类同倭黑猩猩、黑猩猩、狒狒和其他一些灵长类动物一样具有复杂且通常带有等级制的社会组织，每个个体的生存（或舒适度）取决于它影响该物种其他成员的能力（统治只是影响的一种形式）。我们是社会性动物的事实解释了我们为什么把对统治的渴望与智力联系在一起。
除了对统治的渴望，为了人类物种（或基因）的生存，我们的许多冲动和情感已通过进化建立了起来，其中包括好奇心，对探索的渴望，竞争力，屈服，渴望与我们的同类接触，爱，仇恨，掠食，以及我们对家庭成员、我们的部族、我们的文化、我们的国家的偏爱，没有这些冲动和情感的人、动物或机器也都可以是有智慧的。我们必须将这个问题说得清晰透彻：只有当我们在智能机器中明确地建立了这种欲望时，它们才会渴望统治人类。但我们为什么要这样做呢？
电影《我，机器人》剧照
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人工智能会被滥用吗？
霍金于2014年向英国广播公司称，“人工智能可能意味着人类的毁灭”，但后来他改变了想法。就像任何一位出色的天体物理学家一样，他的时间尺度是以数百万或数十亿年为单位的。试想，我们怎么会如此聪明地设计出一个超人类的智能机器，同时又如此愚蠢地赋予它荒谬至极的目标呢？
请记住，人工智能始终都是由人类开发出来为人类服务的工具，目的是放大人类的智能。
我们认可的造福人类的所有技术革命都有其阴暗面，每一项技术都带来了问题，而这些问题最终都得到了解决。
为了防止这些滥用，我帮助创建了“人工智能伙伴关系”（PAI），这个组织汇集了约100名成员，包括大型公司、互联网巨头、学者社团、人权组织（国际特赦组织、美国公民自由联盟、电子前沿基金会）、媒体（《纽约时报》）、大学团体和政府机构等。我们讨论道德问题，警告危险并发布建议。人工智能是一个新领域，其深度展开的后果并非总是可预测的，我们必须多加考虑。
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人工智能会带来军事风险吗？
像其他所有技术一样，人工智能可以被用于做最好的事情，也可能被用于做最恶的事情。有些声音反对在军事上使用人工智能，主要是反对致命性自主武器系统（lethalautonomousweaponsystems），它通常也被称为“杀手机器人”。相对应的保障措施已经较为成熟，大多数军队都有极为严格的规则来管理启动打击的授权程序。无论是何种武器，决策的源头始终是高级军官。我们都知道，自动或半自动武器已经存在很长时间了，弹道导弹、巡航导弹也是如此。在所有具有很强杀伤性的自动武器中，最古老的当属地雷。自1999年以来，地雷就被一项国际公约禁止使用，不是因为它们很聪明，而是因为它们很愚蠢。
那么，智能化武器是否会有滑向军备竞赛的危险？弗拉基米尔·普京（VladimirPutin）在曾表示，“人工智能的领导者将成为世界的统治者”。面对人工智能推动的可能存在的军事失控，危险是无比真实的。避免这些危险最重要的力量来自我们的国际机构，坚定捍卫已有的保护措施比以往任何时候都更加有必要，因为它们受到了民粹主义、民族主义和孤立主义的威胁。
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你会被人工智能取代吗？
我不确定人工智能革命是否会影响所有人。与那些从事可能被（部分或全部）系统化和自动化工作的人相比，深耕于有资质的、创新性的、专注于人际关系或人力资源职位的人更有可能保住工作。如果我们的政府不通过财政措施纠正存在的问题，那么人工智能带来的收益将无法平均分配，贫富差距会进一步扩大。
自动化已经取代了人类来完成重复性或艰巨的任务，而人工智能将在那些一定程度上需要加入感知、推理、决策和行动计划等内容的工作中取代人类。自动驾驶汽车会减少卡车、出租车和载客专车（VTC）的驾驶员的数量，因为它们会更加安全。医学图像分析系统已经走进放射科医生的日常工作中，患者也因此得到更可靠、更便宜的检查。在以上这些健康和交通运输领域，人工智能将会挽救更多的生命。
所有的职业都将受到科技变化带来的影响。有一件事是可以确定的：人工智能及其应用无法参与竞争的东西会变得更有价值。
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本文摘编自中信集团8月新书《科学之路：人、机器与未来》
【内容简介】
“图灵奖”得主、“深度学习三巨头”之一、“卷积神经网络之父”……由于在人工智能领域的突出贡献，杨立昆被中国计算机科学界和企业界所熟知。
杨立昆的科学之路，谱写了一段关于勇气的宣言。他为了知识本身求学，而不是文凭，他用自己的经历，证明了通过激烈的考试竞争进入名校不是科学成功的唯一路径。他广泛阅读，为他科学思维的形成奠定了坚实的理论基础。他特立独行，做自己感兴趣的事情，即便那件事在短时间里不被人看好。在人工神经网络研究的低谷期，他寂寞地坚持，终于取得了举世瞩目的成就。
人工智能正在颠覆人类社会，未来机器能思考吗？杨立昆的这部著作，讲述正是人工智能在我们面前崛起——这个历史上绝无仅有的时刻发生的故事。
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生成式人工智能迎来大爆发，人类真的要失业了吗
去年夏天以来，以ChatGPT为代表的“生成式”人工智能系统接连问世，人们惊艳于它们的智能程度，但也对其未来发展产生担忧。这样的系统可以按需求生产内容，不仅威胁到人们的工作，还可能造成错误信息的激增。
StableDiffusion根据提示自动生成的画作，真假难辨。图源：https://stablediffusionweb.com/
就在10多年前，三位人工智能研究人员取得了一项突破，永远地改变了这个领域。
“AlexNet”系统通过从网上采集的120万张图像进行训练，识别出了从集装箱船到豹子等不同物体，其准确性远远高于以往的计算机。
这一壮举帮助开发人员阿莱克斯·克里泽夫斯基(AlexKrizhevsky)、伊利娅·苏茨克维(IlyaSutskever)和杰弗里·辛顿(GeoffreyHinton)赢得了名为ImageNet的年度神秘竞赛。它还展示了机器学习的潜力，并在科技界引发了一场将人工智能带入主流的竞赛。
从那时起，计算机的人工智能时代基本上在幕后形成。机器学习是一项涉及计算机从数据中学习的基础技术，已普遍应用于识别信用卡欺诈、提高在线内容和广告相关性等领域。如果说从那时起机器人就开始抢走人们的工作，那基本上也是在我们看不到的地方发生的。
现在不是了。人工智能领域的另一项突破刚刚撼动了科技界。这一次，机器在众目睽睽之下运行，它们可能终于准备好取代数百万的工作岗位了。
一个11月底发布的查询和文本生成系统ChatGPT，以一种科幻小说领域之外很少见到的方式闯入了公众的视线。它由总部位于旧金山的研究公司OpenAI创建，是新一波所谓的“生成式”人工智能系统中最引人注目的一种，这种系统可以根据要求生成内容。
如果你在ChatGPT中键入一个查询，它将以一段简短的段落作为响应，列出答案和一些上下文内容。例如，你问它谁赢得了2020年美国总统大选，它会列出结果，并告诉你乔·拜登何时就职。
ChatGPT界面。
ChatGPT使用简单，能够在瞬间得出看起来像人类生成的结果，有望将人工智能推入日常生活。微软向OpenAI(由AlexNet创始人苏茨克维联合创立)投资数十亿美元的消息，几乎证实了这项技术将在下一阶段的人工智能革命中发挥核心作用。
ChatGPT是一系列日益引人注目的人工智能公众展示的最新例子。另一个OpenAI系统，自动书写系统GPT-3，在2020年年中发布时震惊了科技界。其他公司的所谓大型语言模型紧随其后，去年扩展到图像生成系统，如OpenAI的Dall-E2、来自StabilityAI的开源StableDiffusion和Midjourney。
这些突破引发了人们争相寻找这项技术的新应用。数据平台ScaleAI首席执行官亚历山大·王(AlexandrWang)将其称为“应用案例的寒武纪大爆发”，将其比作现代动物生命开始繁荣的史前时刻。
如果计算机可以编写和创建图像，那么在正确的数据训练下，还有什么是它们无法生成的吗?谷歌已经展示了两个实验系统，可以根据简单的线索生成视频，还有一个可以回答数学问题。StabilityAI等公司已将这项技术应用于音乐。
这项技术还可以用于向软件开发人员建议新的代码行，甚至整个程序。制药公司梦想着用它以更有针对性的方式合成新药。生物技术公司Absci本月表示，已经利用人工智能设计出了新的抗体，可以将一种药物进入临床试验所需的大约四年时间缩短两年多。
但随着科技行业竞相将这项新技术强加给全球受众，人们需要考虑潜在的深远社会影响。
例如，让ChatGPT以12岁孩子的风格写一篇关于滑铁卢战役的文章，你就能让一个小学生的家庭作业手到擒来。更严重的是，人工智能有可能被故意用来产生大量错误信息，还可能会自动取代大量工作，远远超出最容易躺枪的创造性工作。
微软人工智能平台主管埃里克•博伊德(EricBoyd)表示：“这些模型将改变人与电脑互动的方式。它们将以一种前所未有的方式理解你的意图，并将其转化为计算机行为”。因此，他补充说，这将成为一项基础技术，“涉及几乎所有现有的东西”。
可靠性问题
生成式人工智能的倡导者表示，这些系统可以提高工人的生产力和创造力。微软称，公司旗下GitHub部门的软件开发人员，已经使用一个代码生成系统生成了40%的代码。
谷歌研究科技对社会影响的高级副总裁詹姆斯•马尼卡(JamesManyika)表示，对于任何需要在工作中提出新想法的人来说，这类系统的输出可以“解锁思维”。它们内置在日常软件工具中，可以提出想法、检查工作，甚至生成大量内容。
然而，尽管生成式人工智能易于使用，并有可能颠覆很大一部分科技领域，但对构建这项技术并试图在实践中应用的公司，以及许多可能在不久之后在工作或个人生活中遇到这项技术的人，都构成了深刻的挑战。
最重要的是可靠性问题。计算机可能会给出听起来可信的答案，但人们不可能完全相信它们说的任何话。其通过研究大量数据，根据概率假设做出最佳猜测，却不能真正明白它产生的结果。
圣菲研究所教授梅兰妮·米切尔(MelanieMitchell)表示:“它们对一次谈话之外的事情一无所知，无法了解你，也不知道词语在现实世界中意味着什么。”它们只是针对线索，产生大量听起来有说服力的答案，是聪明但无脑的模仿者，无法保证它们的输出不只是数字幻觉。
已经有事实展示，这项技术如何产生看起来有模有样但实际不可信的结果。
例如，去年年底，Facebook母公司Meta展示了一个名为Galactica的生成系统，它是根据学术论文进行训练的。人们很快发现，这个系统会根据要求发布乍一看可信但实际上是虚假的研究，导致Facebook在几天后撤回了系统。
ChatGPT的创建者也承认其有缺点。OpenAI表示，系统有时会给出“无意义”的答案，因为在训练人工智能时，“目前没有真相来源”。OpenAI补充说，使用人类直接训练它，而不是让它自己学习（这一种被称为“监督学习的方法”，可以由训练资料中学到或创建一个模式，并依此模式推测新的实例）并不奏效，因为系统通常比人类这个老师更善于找到“理想答案”。
一种潜在的解决方案是在生成系统的结果发布之前提交合理性检查检查。马尼卡说，谷歌的实验性LaMDA系统于2021年宣布，对每个线索提出了大约20种不同的响应，然后评估每种响应的“安全性、毒性和合理性”。“我们打电话去检验，看看这是真的吗?”
然而，斯坦福大学计算机科学副教授珀西·梁(PercyLiang)表示，任何依赖人类来验证人工智能输出结果的系统都存在问题。他说，这可能会教会人工智能如何“生成具有欺骗性但看上去可信的东西，实际上可以愚弄人类”。“事实是，真相难以捕捉，而人类并不擅长于此，这可能令人担忧。”
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而这项技术的支持者说，有一些实用的方法可以使用它，而不必试图回答这些更深层次的哲学问题。微软联合创始人保罗•艾伦(PaulAllen)创立的人工智能研究所A12的顾问兼董事会成员奥伦•埃齐奥尼(OrenEtzioni)表示，就像互联网搜索引擎既能提供有用的结果，也能提供错误的信息一样，人们将设法最大限度地利用这些系统。
他说：“我认为消费者只会学会使用这些工具来造福自己。我只是希望这不会让孩子们在学校作弊。”
但让人类去猜测机器生成的结果是否准确，可能并不总是正确的答案。研究人工智能应用的科技行业组织“人工智能伙伴关系”首席执行官丽贝卡•芬利(RebeccaFinlay)表示，在专业环境中使用机器学习系统已经表明，人们“过度相信人工智能系统和模型得出的预测”。
她补充说，问题在于，“当我们与这些模型互动时，人们会将结果对于人类有何意义的不同方面灌输给它们”，这意味着他们忘记了系统并没有真正“理解”他们所说的话。
这些信任和可靠性问题，为不良行为者滥用人工智能提供了可能。对于任何故意试图误导的人来说，这些机器可能成为虚假信息工厂，能够生产大量内容，淹没社交媒体和其他渠道。在正确的例子训练下，它们可能还会模仿特定人物的写作风格或说话声音。
埃齐奥尼说：“制造虚假内容将非常容易、廉价和普遍。”
StabilityAI负责人伊马德•穆斯塔克(EmadMostaque)表示，这是人工智能普遍存在的一个固有问题。他说：“这是一种人们可以道德或不道德地、合法或非法地、符合伦理地或不符合地使用的工具。坏人已经拥有了先进的人工智能。”
他声称，唯一的防御措施就是尽可能大规模地推广这项技术，并向所有人开放。
这在人工智能专家中是一个有争议的解决方案，他们中的许多人主张限制对底层技术的使用。微软的博伊德表示，其“与我们的客户合作，了解他们的用例，以确保人工智能在这种情况下真的是一个负责任的用途。”
他补充说，微软还会努力防止人们“试图欺骗模型，做一些我们真的不想看到的事情”。微软为其客户提供工具，扫描人工智能系统的输出，以查找他们想要阻止的冒犯性内容或特定术语。
微软此前经历了惨痛的教训，认识到聊天机器人可能会失控：聊天机器人Tay在发表种族主义和其他煽动性言论后，不得不在2016年被匆忙召回。
在某种程度上，技术本身可能有助于控制新人工智能系统的滥用。例如，马尼卡表示，谷歌已经开发了一种语言系统，可以以99%的准确率检测出语音是否为合成。他补充说，谷歌的任何研究模型都不会生成真人的图像，从而限制了所谓深度造假的可能性。
人类的工作面临威胁
生成式人工智能的兴起，也引发了关于人工智能和自动化对就业影响的又一轮争论，这已经是一个老生常谈的话题。机器会取代工人吗?或者，通过接管重复性工作，它们会提高现有工人的生产力，并增加他们的成就感吗?
最明显的是，涉及大量设计或写作元素的工作面临风险。当StableDiffusion在去年夏末问世时，它对即时图像与提示相匹配的承诺，让商业艺术和设计界不寒而栗。
一些科技公司已经在尝试将这项技术应用于广告，其中就包括ScaleAI，其已经在广告图像方面训练了一个人工智能模型。王说，借助这个工具，小零售商和品牌可以得到专业的包装图像，而此前为产品拍摄此类图像价格高昂，他们无法负担。
Dall-E2解释生成原理的视频截图
这可能会威胁到内容创造者的生计。穆斯塔克说：“它彻底改变了整个媒体行业。世界上每一个主要的内容提供商之前都以为他们需要一个元宇宙策略：他们需要的是一个媒体生成策略。”
据一些面临失业的人说，这不仅仅事关生计。当歌手兼词曲作者尼克·凯夫看到ChatGPT写的听起来像他自己作品的歌曲时，他惊呆了。他在网上写道：“歌曲产生于痛苦，我的意思是，它们是基于人类复杂的、内在的创作斗争过程，而据我所知，算法是没有感觉的。数据没有感知。”
对科技持乐观态度的人相信，科技会放大而不是取代人类的创造力。斯坦福大学的梁说，有了人工智能图像生成器，设计师可以变得“更有野心”。“你可以创建完整的视频或全新的系列，而不仅仅是创建单个图像。”
版权制度最终可能发挥重要作用。应用这项技术的一些公司声称，出于“合理使用”，它们可以自由地使用所有可用数据来训练自己的系统。“合理使用”是美国的一项法律例外，允许有限度地使用受版权保护的材料。
其他人不同意这个说法。盖帝图像和三名艺术家上周在美国和英国对StabilityAI和其他公司提起诉讼，指控这些人工智能公司肆意使用受版权保护的图像来训练其系统，这是这一领域首个法律诉讼。
一名代表两家人工智能公司的律师表示，这个领域的所有人都已准备好应对诉讼，这是为这个行业制定基本规则不可避免的一步。对科技行业而言，围绕数据在训练人工智能方面作用的争论，可能会变得与智能手机时代初期的专利战一样重要。
最终，为人工智能新时代设定条款的将是法院，甚至是立法者，如果他们认为这项技术打破了现有版权法所基于的旧假设的话。
在那之前，随着计算机竞相吸收世界上更多的数据，生成式人工智能领域迎来了自由狩猎的季节。
原标题：《生成式人工智能迎来大爆发，人类真的要纷纷失业了吗？》
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人工智能可以用来帮助人类作出决策吗
人工智能可以用来帮助人类作出决策，具体来说，它可以利用数据分析、模型推断和机器学习等技术，帮助人类进行决策，提高决策的准确性和效率。
人工智能可以用来帮助人类作出决策吗？
在金融领域，可以利用机器学习算法对市场趋势和企业经营数据进行分析，帮助投资者制定投资策略；在医疗领域，可以利用医学影像识别和医疗数据挖掘技术，协助医生进行诊断和治疗决策；在交通领域，可以利用交通数据和模拟技术，帮助交通规划者和运营商进行交通流量控制和运营优化决策。然而，人工智能在帮助决策时也存在一些限制和挑战。例如，算法可能会出现偏见或错误的判断，需要人类监督和纠正；同时，人工智能不能替代人类的道德判断和价值观。因此，人工智能的应用需要在技术、伦理、法律等多个方面进行全面考虑和规划。
由于人工智能本身的局限性和不确定性，目前还不能完全替代人类做出决策，仍需要人类专家的判断和决策。
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（图片上不了，反正该有的都有）
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