以后是人工智能的天下,以后都智能了人都干嘛去了,人工智能之后是什么时代,人工智能会是我们的末日吗

　　小南：" 医生，你了解 ChatGPT 吗？"

　　医生：" 了解一点，是最近很火的一款聊天程序。"

　　小南：" 它可以通过年薪 18 万美元工程师招聘考试；可以写剧本；可以写代码搞策划；我们辛辛苦苦读书，它几分钟就可以搞定，那我们这么努力还有什么意思？"

　　妈妈：" 儿子高二了，学校提前上课，他只读了一天，第二天怎么都不肯去学校了，我们也不知道怎么办，今天就到你们这来看看。"

　　这是发生在杭师大附属医院儿童青少年心理健康联合门诊诊室里的一段对话，一位正在读高二的学生小南（化名）竟然因为当前大热的聊天软件 ChatGPT 而拒绝上学。据孩子妈妈说，小南以前也偶尔出现过拒绝上学的情况，有时候会说学校寝室条件不好，晚上太吵睡不着；有时候会说在学校没什么朋友很孤独；有时候又会说肚子痛、头痛不去上学。往往不需要特别处理，休息一两天之后也就继续上学去了。但是这次特别坚决，死活不肯去，而且主动要求来看看医生。

　　诊室里的小南跟医生说：" 我觉得自己脑子每天都有很多想法，根本没法专注于一件事，而且很在意同学的议论，可能他们未必是在说我，但我就是安静不下来，尤其看到别人在奋笔疾书，我更着急，想做又做不了。"

　　医生问他：" 是不是心里想躺平，但又不甘心，想卷又卷不动？"

　　小南连连称是：" 是啊是啊，我觉得很失败，想去搬砖也没人要我。"

　　杭师大附属医院儿童青少年心理健康联合门诊的方妍彤主任医师说，任何一件事发生发展都是有原因的，我们需要有一个系统思维，并且要放在生态环境体系中综合考虑。

　　经过追溯，方妍彤发现小南在小学的时候就是老师眼里的 " 好奇宝宝 "，凡事都是十万个为什么，对自己感兴趣的领域可以很安静，一动不动几个小时，但对自己不感兴趣的任务，那就是东一榔头西一棒槌。妈妈回忆说小学的时候确实去做过感统训练，后来功课多起来了也就没去做了。但孩子很聪明，小学的时候成绩很好，到了初中，虽说成绩不如小学好，但也在班级前 10 名的。中考考了一个很不错的高中，但上了高中后发现孩子状态一天不如一天，也不知道是怎么回事。

　　方妍彤让小南做了相关的注意力测评，并且让妈妈联系了小南的初中和高中老师了解孩子在学校的表现，也让老师做了相关的评估。综合所有的资料，小南被诊断为注意缺陷多动障碍（ADHD）共患焦虑障碍。

　　注意缺陷多动障碍在不同年龄表现不一：

　　在小学阶段更多表现为多动、小动作多或者不遵守纪律。

　　到了青春期更多表现为内化行为，比如拖延，很难在任务截止日期前完成任务，有目标没有行动力；注意力分散很难聚焦一件事，三心二意；焦躁不安；厌学；人际关系差等等。

　　一项发表在 Journal of Attention Disorders 的研究评估了 ADHD 和焦虑之间的发展关系。发现 13 岁和 15 岁时 ADHD 症状水平较高分别预示着 15 岁和 17 岁时焦虑水平相对较高。此外，15 岁时焦虑水平较高，预示着 17 岁时 ADHD 症状水平较高。也就是说 ADHD 与焦虑之间存在相互的发展关系，而且在青春期更多表现为焦虑症状。了解焦虑与 ADHD 的发展关系有助于制定干预计划。

　　鉴于此，方妍彤为小南制定了综合性干预方法，以药物治疗提升小南专注力，心理咨询提升小南的自我认知、同伴交往。

　　结束咨询治疗临出门的时候小南问了一句话：" 医生，我能行吗？"

　　方妍彤果断的告诉他：" 你来的时候说 ChatGPT 可以改变一切，但我认为它恰恰缺乏了人类所特有的情感和创意，它只是人脑的辅助而不能代替人脑，你有天马行空的创意，这恰恰就是你的优势。阿波罗一小步人类走上月球，你的一小步会为你打开另外一扇门。"

　　等到 2 周后小南和妈妈再次来到诊室，套用小南的一句话：" 我很开心，我的一小步从家走到了学校，我发现我能行了！"

《ESG Weekly》：ChatGPT已应用至ESG治理领域 但数据风险、版权纠纷等会让其“自身难保”吗？

《科创板日报》2月16日讯（编辑 田箫）史上最快月活破亿的记录一出，ChatGPT彻底证明了自己的“顶流”身份。无论是程序员、小说家、学术大牛还是普通的“吃瓜群众”，都想赶上这趟潮流，亲自见证ChatGPT为工作生活带来的天翻地覆。

在ESG治理领域，AI一直是重要的辅助工具之一。不过，近来围绕ChatGPT发生的一系列争议，让其在ESG领域的实践蒙上了一层阴影。

数据风险、版权纠纷、血汗工厂，ChatGPT尚存道德争议

近年来，数据隐私一直是ESG公司治理领域的重要关注对象，而以数据挖掘为基础的ChatGPT，自然面临着巨大考验。

据公开信息显示，OpenAI目前已从互联网上系统性挖掘了约3000亿字节的数据，包括书籍、文章、网站和帖子，但其尚未证明全部数据已经所有者同意。即使数据是公开的，ChatGPT对这些数据的使用也可能违反文本完整性。

此外，OpenAI没有提供任何程序让个人检查该公司是否储存他们的个人信息，数据主体也难以行使知情权和删除权等权利。有外媒指出，目前尚不清楚ChatGPT能否通过《欧洲通用数据保护条例》（GDPR）。

另一方面，ChatGPT所运用的数据可能有版权风险。鲸平台专家、上海申伦律师事务所律师夏海龙分析称，如果ChatGPT在回答用户过程中提供了他人创作的文字、摄影、试听等作品或软件代码，只要超出评论、介绍等合理使用限度，就属于侵犯著作权的行为，而相比谷歌等传统搜索引擎，ChatGPT的检索效率、精准度无疑更高，客观上为学术剽窃等不端行为提供了很大便利。ChatGPT作为拥有明显算法优势的全新检索、交互服务，可以预见它对各类网络内容、数据有更强的聚合能力，也会吸引大量用户的广泛使用，会因此引发大量侵权纠纷。

不仅如此， OpenAI外包数据标注员遭到的非人对待，同样揭露了新型科技背后的阴暗面。

近日，美国《时代周刊》报道显示，为了训练ChatGPT，OpenAI雇佣了时薪不到2美元的外包肯尼亚劳工，负责数据标注。OpenAI在2021年底与一家外包公司Sama达成了合作。两者签署了三份总价值约20万美元的合同，OpenAI向Sama发送了数万个文本片段，包含大量的有关谋杀、自残、虐待甚至其他更加不堪的内容。Sama公司每一个数据标注员的日常工作流程，就是阅读文本并为其添加相应的标签。部分员工接受采访时表示，这份工作给他们留下了“精神创伤”，甚至是“酷刑”。

2022年2月，OpenAI与Sama加深了合作，OpenAI要求Sama收集数千张暴力和黄色的图片，其中包括一些违法美国法律的内容，Sama因此定终止与OpenAI的合作。

推进ESG治理，AI必不可少

作为横空出世的全新产品，ChatGPT身上必然尚有需要进一步完善的地方。但同样值得注意的是，ChatGPT作为AI技术的前沿领域，对推进企业ESG治理，同样有着不可或缺的作用。

Oracle ESG 全球研究数据显示，91% 的企业领导者目前在可持续发展和 ESG 计划方面面临重大挑战，其中包括找不到正确的数据来跟踪进度，以及报告 ESG 指标时耗时的流程。由于ESG数据分散在各个供应商之间，德勤数字风险解决方案高级经理 Sem J. de Spa 称，“很多需要收集的数据要么不存在，要么需要来自许多不同的系统。”

来自贝莱德的一项调查发现，截至 2020 年底，92% 的标准普尔公司报告了 ESG 指标，但 53% 的受访者表示“ESG 数据和分析的质量或可用性不佳”。

IBM 人工智能应用软件战略与可持续发展副总裁克里斯蒂娜・希姆 (Christina Shim) 表示，人工智能可以帮助管理数据、收集数据洞察力、操作数据并针对数据进行报告。

事实上，已经有机构将ChatGPT应用至ESG领域。毕马威会计师事务所合伙人、税务 ESG 主管Brett Weaver称，毕马威正在使用 Azure OpenAI 服务来帮助其在税收ESG目标中提升效率。由于大部分企业的税款数据分散、海量，且不完整，Azure OpenAI 服务能够从中找到数据关系，来预测税款和税种，从而更容易验证准确性和按国家/地区以及税收类型进行分类。

此外，ChatGPT解放了更多生产力之后，也会为社会带来积极影响。联合国贸发会（UNCTAD）认为，“聊天机器人提供了将繁琐和耗时的任务自动化的可能性，如撰写标准化报告、会议记录和电子邮件。因此，员工可以被解放出来，专注于更关键和更有创造性的任务。”

（科创板日报编辑 田箫）

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牢骚发小号。本篇内容也是有些风险。

众所周知（？），LeCun大佬最近公开反对大模型，认为大模型是一条邪路。最近也有不少文章为这个观点撑腰，例如说“三分钟热度”、该理性看待了之类的。虽然可能对更大范围的大众来说，ChatGPT火也就最近的事，但我们业界已经研究这玩意两个多月了，最近我又找了一大堆相关的论文，现在的情况是论文已经堆积了很多了，没时间全部看完（最近的科研压力很大的，除了摸鱼写写文章最近都没时间摸其他鱼了）

关于大模型是否是邪路的问题，其实结论很简单：没人知道这是否是一种邪路。其实从更大的范围来看，这次的人工智能热潮的核心技术是神经网络，而神经网络本身是否是一条邪路至今还完全没有结论的。你当然可以说，神经网络的复兴（主要是深度神经网络展示出了强大的）确实为我们带来了很多方便的技术，例如人脸识别的广泛应用、自动驾驶、AI+X等一系列例子，但神经网络方法的内在缺陷有那么的明显，明显到一个人只要稍微接触一下就能讲出一大堆神经网络的不足。

不管大模型是否真的能为AI画上句号，我们都会看到在可以预见的未来中，大模型的研究热度一定会往上涨，毕竟，谁都不知道再狂加参数量后性能还会有什么变化，毕竟现在很多研究都在表明大模型已经有了一定的元学习能力。当然，现在就说明大模型一定会取得让人满意的结果也还为时尚早。现在的自回归大语言模型的底层架构还是transformer那一套，transformer是否就是NLP领域的最终答案也都还不好说，毕竟CV领域的Diffusion也可以说是突然又冒出来的一个方法。

我们还能再放宽视野，不管是大模型还是神经网络，它们都不过是AI技术的其中很小一部分罢了，只是因为其惊艳的表现使得现在大家都在用而已，AI还有很多其他领域有可能会引发下一轮的热潮，毕竟神经网络在上世纪七十年代也是不被看好的众多方法之一。况且在表格领域，神经网络仍然不能说战胜了树模型，甚至大部分时候是被树模型吊着打。

然后说一下我的一些态度，也稍微扩展一下，这部分就带有更多主观因素了，也有些危险的话题，大家可以酌情观看。

1.我对大模型整体上是持乐观态度的，主要是这中间有太多我感兴趣的东西了。当然如果大模型失败对我来说也就那样。我最近ChatGPT看的专栏、看的论文、发的专栏比较多，但比其他一些朋友还是少很多的（例如我认识的几个超级狂热户，甚至每天都能发几十个相关推送。当然了，可能是他们比较闲吧，我想看那么多也没那么多时间看）

2.一个更大的问题，即我是怎么喜欢一个事物的。熟悉我的朋友可能知道，我个人是不喜欢大肆宣传一些名声比较大的东西的，例如《三体》、东方、最近的《孤独摇滚》等，但是会宣传很多比较小众的东西。当然，小众的东西变成大众的东西我也没办法，但我整体上是把自己定位为一个“小众人”的。小众的东西当然有其特殊的地方，例如存在很多明显的缺点、需要对电波等，但是他们也有很多值得发现的闪光点。例如我非常喜欢的一部作品《想要成为影之实力者》，关于其缺点我当然可以写出来一大堆，但是这并不妨碍我喜欢这部作品。对于那些我并不是特别喜欢的作品，我也知道他们的优点，他们有些还是很流行或很经典的一些作品，周围朋友也都向我安利过好多次了，但我仍然会坚持自己的看法。

3.再往大了看（这里有有些危险了），大家应该也知道当今的世界其实是很乱的，各种各样的话题被拉出来讨论，有些话题的讨论可能超出了其原有的范围而造成了额外的影响，有些我们之前认为对的问题被重新拆解，一切似乎像《动物化的后现代》中预言的那样，一切都支离破碎了，一切是非问题似乎也都转化成了选择问题，引起了很多对立。（再往后就不敢写了）

一个可以看到的结果是，很多人对一些事物的看法越来越极端，有些人很喜欢某一事物就会疯狂为其辩护，另一些人不喜欢某一事物就会疯狂为其抹黑。哎，这问题我也没什么好方案，只能说前路漫长。

4.就我个人来说，我是不喜欢在一条绳子上吊死的，例如世界上明明有那么多别的作品，我为什么总是将视角盯在某几个特定的作品上呢？虽然现在很多人说某类作品是“厕纸”、是“工业糖精”，但仔细看的话，其实每部作品都有自己的特点，他们或多或少地反映了作者的一些想法、反映了时代的一些特点，并且成为整个作品空间中的一员。

我个人认为自己是一个“小众人”，最近的一些想法是，能不能再次将一切碎片都再次串联起来，串联起更多更复杂的碎片，建立起一套联系更独特的“个性”的“新共性”呢。当然，这一切都是我的美好幻想罢了，而我现在连实践的勇气和精力都没有。

以上仅为个人的看法和观点，还有很多不成熟的地方。