马斯克谈创新,马斯克谈成功,马斯克谈长寿,马斯克谈创业经历
这三个多月来，一直被各大公司捧红、让创投圈兴奋不已的 ChatGPT，在最近一段时间里，风向发生了变化：一方被港大彻底打压，另一方则是“亲爸之一”马斯克的怒怼，立马陷入了舆论的漩涡之中。ChatGPT逐渐显露出许多问题，该怎么处理？在多变的市场环境下， AI企业如何从“美丽陷阱”中脱身？ChatGPT在资本市场上也很受欢迎， OpenAI在三年前就已经获得了11亿美元的融资，市值60亿美元。在2021年12月， OpenAI将推出世界上第一个名为 ChatGPT的对话型人工智能系统。在短短两个月内， ChatGPT在“刷屏”的社交平台上已经累积了一亿的用户。请点击输入图片描述（最多18字）处于风口浪尖的 Chatgpt创始人之一马斯克，对于 OpenAI的现状表示了强烈的不满，他公开表示：“OpenAI一开始是以开放为目的的，这也是我为谷歌起名的原因，但如今， OpenAI却是一家以盈利为目的的，被微软牢牢掌控的公司。马斯克对openai冷嘲热讽早在2017年，马斯克就曾发出警告，人工智能将会对人类造成威胁，原因在于，机器人的工作能力要优于人类。在2018年二月，他义无反顾地离开了 OpenAI的董事会。OpenAI早期部分成员合影其实 ChatGPT的技术含量并不高，它只针对数据的深度学习和语法的强化，和那些专注于垂直和商业两个方向的厂商完全不同，就目前来看， ChatGPT的应用范围还是太小了，就拿 ChatGPT来说，它还太早了。”

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最近，ChatGPT成为了人们讨论最多的话题之一，这款人工智能聊天机器人火爆全球，除了可以用来写论文、改代码、做翻译，还能用来咨询法律问题、撰写法律文书，这不禁让人们思考：法律人会被取代吗？此前，四川法治报曾作报道《ChatGPT“入侵”司法领域 法官律师将被取代？》，采访了业内人士对此的看法，引发社会广泛关注。同样的问题ChatGPT自身如何看待？今日四川法治报记者直接采访了ChatGPT一起来看看它的回答吧01GPT能够代替律师吗？请说明理由？ChatGPT:虽然GPT等人工智能技术在某些领域已经表现出惊人的能力，但在法律行业，律师的职责和作用超出了仅仅提供信息或回答问题的范畴。因此，我认为GPT不能完全代替律师。首先，法律行业的实质是处理人际关系，包括诉讼、协商、咨询等，需要律师具备丰富的人际交往能力和经验，能够为客户提供专业、全面、个性化的法律服务。其次，律师在法律实践中需要运用法律知识，判断和解释法律条文和案例，制定合适的法律策略，这些都需要更高层次的思考和判断能力，而不是简单的模式匹配和输出。最后，法律领域存在大量的不确定性，需要律师有极强的逻辑推理和判断能力，以及对风险的识别和控制能力。GPT等人工智能技术虽然可以根据大量的数据进行学习和推理，但其结果的准确性和可靠性可能受到许多因素的影响，难以应对所有复杂的情况。因此，虽然GPT等人工智能技术在某些领域已经有了应用，但在法律行业，律师的人际交往能力、思考和判断能力以及对不确定性的处理能力是无法取代的，所以GPT不能完全代替律师。02你说“GPT不能完全代替律师”，那么部分取代可以吗？ChatGPT:虽然GPT等人工智能技术在某些方面可以发挥辅助作用，但是在律师这个领域，其能力还不足以完全取代人类律师的角色。理由如下：首先，律师的职责不仅是根据法律和案例进行逻辑分析和判断，还需要在与当事人和其他相关方沟通中发挥自己的专业经验和人际关系处理能力。这方面的经验和能力需要长期实践和学习，是人工智能难以模拟的。其次，律师在处理案件时需要考虑到伦理、道德等方面的因素。法律的解释和应用需要综合考虑社会背景、人情世故等各种因素，这些方面是目前的人工智能技术难以理解和模拟的。最后，目前人工智能技术在理解语境、推理能力、创造性等方面仍存在一定局限性，这使得它们难以完全胜任律师这个职业的工作。虽然GPT可以模拟和生成人类语言，但是它缺乏人类律师在实践中培养出来的思考方式和经验，因此不能完全代替律师。综上所述，虽然人工智能技术可以在某些方面辅助律师的工作，但是在目前阶段，GPT等技术还不能完全取代律师的角色。03那么，同样的道理，GPT也不能取代法官是吗？ChatGPT:是的，GPT不能取代法官。法官需要根据法律和法规的规定，审理案件并作出裁决，这是一项复杂的任务，需要对法律的理解、逻辑推理、判断和决策等能力。虽然GPT可以帮助律师进行法律研究和案例分析，但无法代替法官作出法律裁决。04你觉得法官要做的工作中，哪些是GPT做不到的？ChatGPT:作为一个人工智能程序，我认为GPT在以下方面难以替代法官：法律的解释和适用：法律不仅仅是一系列规则的集合，还需要进行解释和适用。法官需要深入了解法律条文的背景、精神和立法目的，理解其在具体案件中的适用方式和影响。这种理解需要超越单纯的语言理解，还需要考虑历史和社会背景等因素，这是GPT难以做到的。法庭程序的管理：法庭程序是复杂的，需要管理和组织各种证据、证人和律师的陈述、质证和反驳。法官需要确保程序的公正和合法性，这需要实时的判断、调整和指导，这是GPT难以胜任的。判断案件的公正性和合理性：法官需要根据证据和法律原则来做出裁决，而且需要考虑案件对社会公共利益的影响，保护弱势群体的权益等等，这种判断需要丰富的人类经验和道德判断能力，这也是GPT难以完全替代的。综上所述，GPT难以取代法官的工作，但可以辅助法官进行一些日常的信息查找、案例分析和文件处理等工作。来源：四川法治报-法治四川新闻客户端记者 夏菲妮

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说到最近网上最火的科技名词，非“ChatGPT”莫属。ChatGPT（Chat Generative Pre-trained Transformer）是美国一家人工智能研究公司研发的聊天机器人程序，不仅能与人有问有答，文章也写得有模有样，因此有些人称之为史上最强AI（人工智能），甚至还有人联想到科幻片中人工智能最终取代人类的情节。记得上一轮掀起舆论热潮的人工智能事件，还是2016年AlphaGo以4∶1战胜世界顶级围棋棋手李世石。今天我们请知名科普作者张田勘来说说以ChatGPT为代表的人工智能对当前社会发展的影响，以及其现有成果在生物科学领域的作用。接受强化训练的生成式AI：对接用户需求创造新内容现在全世界都在谈论的ChatGPT是一个人工智能撰稿和聊天工具，去年11月一经推出，便在社交媒体上迅速走红，至今月活跃用户已过亿。ChatGPT能够通过学习和理解人类的语言来进行对话、回答各种问题，还能根据要求完成视频脚本、文案、论文、代码等写作任务。它的成功，源于以深度学习为代表的人工智能技术的长期积累。从属性上看，ChatGPT其实是一个大型语言模型（LLM），接受过大量文本数据的训练，能够对各种各样的问题输入生成类似人类的应答结果和反应，因此，也可以称它为容生成器。AI需要具备3个要素：数据、算力及算法。数据是知识原料，算力及算法则提供“计算智能”以学习知识并实现特定目标。人们对AI有多种分类，以AI“能做什么工作”和“完成什么任务”作为标准，可以简单将其分为反应式AI（分析型AI）和生成式AI。反应式AI根据预编程规则对不同类型的刺激做出反应，由于不使用内存，所以无法通过新数据进行学习。1997年击败国际象棋冠军加里・卡斯帕罗夫的 IBM深蓝超级计算机就是反应式AI。而生成式AI获得了大量数据、信息，并且经过了强化训练和深度学习，以及类似于神经网络的反馈纠错机制，所以能完成很多工作，产生很多产品。用一句话概括其本质：根据用户的具体需求创造新内容。从ChatGPT的全称“Chat Generative Pre-trained Transformer（生成式预训练转换器）”就能看出，它是一款可以自行生成许多内容的AI，包括各类文本、文章、与人对话、翻译、编写代码、绘画、制作视频等。由于受各种因素的制约，ChatGPT生成的内容也有不少错误，尤其是关于社会、文化、人文、哲学、政治、经济和历史方面的内容。但是在自然科学领域，由于有公认的定律和共同的认知，如“原子是由带正电的原子核和核外带负电的电子构成的”，ChatGPT生成的内容出错率相对较少。正因如此，虽然生成式AI在所有领域都有用武之地，但类似ChatGPT的生成式AI在自然科学领域的应用更受青睐。生物医学研究、医疗和生命科学都需要生成式AI，ChatGPT只是其中一种。准确预测蛋白质结构：可加快新药和疫苗研发目前，生成式AI在生物医学领域的用途方兴未艾。生成式AI不仅能分析成千上万种蛋白质，还可以生成新的蛋白质，甚至是自然界从未出现过的蛋白质。过去，认识和精确测定蛋白质的构型需要耗费大量的时间和精力，还未必能测得准，给药物、疫苗研发和疾病治疗造成了阻碍。如果生成式AI的结果既准确又快速，就可以知道一些病毒变异后的蛋白质结构，如新冠病毒的S蛋白变异，从而加快研发新药和疫苗的速度。2020年，英国深度思考公司研发的阿尔法折叠2（Alpha Fold-2）有了惊人成就。这款生成式AI在2020年举行的第14届“蛋白质结构预测关键评估”大赛中大放异彩。它测定的大部分蛋白质结构非常准确，不仅与实验方法测得的蛋白质结构的精确度相同，还远超解析新蛋白质结构的其他方法。具体来说，阿尔法折叠2能在几分钟内预测出一个典型蛋白质的结构，并能够在几天内生成高精度的结构。2022年初，阿尔法折叠2又测出了2.2亿个蛋白质的结构，几乎涵盖了DNA数据库中已知生物的所有蛋白质。2022年11月，Meta公司（前身为Facebook）奋起直追，其名为ESMFold的生成式AI软件预测了约6亿个蛋白质的结构，这些蛋白质来自细菌、病毒和其他尚未命名的微生物。虽然该软件的准确性不如阿尔法折叠2，但在预测结构方面速度要快约60倍。ESMFold的原理与ChatGPT基本相似，也是一种大型语言模型，只不过，训练它的内容不是自然语言，而是生物基因语言，也就是通过碱基排列的顺序和规律来检测蛋白质。举例来说，对于ESMFold的训练，是把已知蛋白质的氨基酸序列“投喂”给它们，正如训练ChatGPT要把自然语言的词语根据语法进行“投喂”一样。自然界的蛋白质可以用20个不同的氨基酸链表示，每个氨基酸链由一个字母表示，这种训练使ESMFold对蛋白质序列有直观理解，并能理解蛋白质序列包含的蛋白质形状信息。在这样的深度学习之后，ESMFold学会了在氨基酸比例模糊的情况下“自动补全”信息。研究团队把ESMFold应用于大规模测序的“宏基因组”DNA数据库，这些DNA来自于环境，包括土壤、海水、人类肠道、皮肤和其他微生物栖息地。ESMFold通过算法，能结合蛋白质结构和序列之间关系的信息生成预测结构。它总共预测了超过6.17亿个蛋白质的结构，只花了两周时间。而且，在6.17亿个蛋白质测试中，超过1/3的预测是高质量的，有数以百万计的蛋白质结构是全新的。自然界酶类从无到有：人工酶氨基酸序列变化也无损活性生成式AI的强大还体现在可以生成自然界中没有的蛋白质和物质，为人类的衣食住行生产、提供新原料和产品。美国一家人工智能研究企业研发了另一种生成式AI，称为人工酶人工智能系统ProGen。这是一种专门检测酶（由活体细胞产生的一种特殊蛋白质，人体内几乎所有生化反应都必须有酶参与才能完成）和生成酶的AI软件。在实验室测试中，ProGen设计的一些人工酶与自然界中发现的酶一样有效，即使其氨基酸序列与任何已知的天然蛋白质存在显著差异，也仍然有生物活性。特定的蛋白质各有其单独的氨基酸排列顺序。研究人员把1.9万个酶家族的2.8亿种不同蛋白质的氨基酸序列输入ProGen机器学习模型中，同时提供相关蛋白质特性作为控制标签，然后让系统花费数周时间来“消化”这些信息。此后，研究人员再把信息收窄，使用来自5个溶菌酶家族的5.6万种蛋白质氨基酸序列，以及有关这些蛋白质的一些信息来对模型进行微调。根据学习的内容，ProGen迅速生成了100万个蛋白质序列，研究团队在其中选择了100个进行测试后发现：来自5个溶菌酶家族的所有人工蛋白质均显示出活性，且73%具有抗菌功能，而在天然蛋白质中仅59%具有抗菌功能。更令人惊讶的是，在另一轮筛选中研究团队发现，即使只有31.4%的序列与目前已知的天然蛋白质相似，生成式AI设计的酶类依然显示出了生物活性。与之相反的是，天然蛋白质如果发生任何一个突变，都有可能失去生物活性。这些研究结果总结起来，彰显了三方面的意义：一是ProGen生成的人工蛋白质不仅可以正确表达，还展示出与蛋白质天然折叠相类似的结构；二是AI生成的蛋白质即便只有部分氨基酸序列与天然蛋白质的序列相似，也具有生物活性，但天然蛋白没有这个优势；三是人工智能可以设计出在自然界从未有过的新物质和新产品。这意味着，如果采用生成式AI设计和生产蛋白药物、食品及生物产品（如降解塑料的产品），会更快更有效，当然其安全性还需通过进一步的研究来检验。换句话说，如果人工智能生成的蛋白质能够像自然生成的蛋白质一样，也意味着未来人工智能可以设计人类所需要的各类产品，首要的就是满足人类生存的食物和药品。帮助诊断疾病和优生：最终结果仍需人类审核决定现在，生成式AI已经发展到通过图像、血液、组织扫描结果，来检测、诊断和预测心血管病、眼部疾病、糖尿病，以及结直肠癌、肺癌、乳腺癌、前列腺癌等多种癌症。心脏病是一类严重的心血管疾病。心电图信号最常被用作筛查心脏病的工具。新加坡南洋理工大学等机构的研究人员利用一种名为Gabor-CNN的人工智能机器学习算法设计出了一种生成式AI诊断工具，能模仿人类大脑的结构和功能，使用心电图诊断冠状动脉疾病、心肌梗死和充血性心力衰竭。试验结果显示，这种人工智能有助于自动识别健康人群和不同心血管疾病患者相关的心电图信号，其准确率能超过98.5%。癌症同样可以利用AI来诊断和治疗。对于结直肠癌和乳腺癌，现在一般是通过观察CT照片和组织切片来进行诊断。中国中南大学等机构的研究人员从中国、德国和美国的8803名受试者和13个独立的癌症研究中心收集了超过1.3万张结直肠癌图像，利用这些随机选择的图像，研究人员构建了一种AI软件来识别结直肠癌的图像。初步测试结果显示，AI软件能检测出大部分结直肠癌图片，堪比真正的病理学家，甚至在很多情况下表现得更好。当然，最后的诊断还需经过病理学家的把关和审查。还有一个受到医学关注的领域是不孕不育。现代生活方式和环境变化造成约有15%的夫妇不育，其中精子质量差是重要的原因之一。传统的做法是对精子活检来检测质量，但这个任务如果由AI来完成会更出色。最近上海市第一妇婴保健院研发了一种AI软件，通过深度学习和算法，可以识别精子的“面部”和不同运动形态（类似于人脸识别），操作者只需通过电脑屏幕观察即可。这套AI系统对3家医院共1000份样本进行检测的结果显示，其准确性与传统方法相同。AI软件大大缩短了整个检查过程，仅需一个半小时，而使用传统方法需要大约一周时间才能拿到报告。这样的“智能”例子举不胜举。可以预想，人工智能的快速发展将会对许多领域造成冲击，尤其是那些创造性较低且基于行业知识或训练就可以完成的工作，如客服、动画建模、美工、翻译、低级代码开发人员等。此次风靡全球的ChatGPT让我们看到，人工智能的发展有了质的飞跃，预示了更多可能，但这种技术革新目前还只限于语言维度，并非主动意识，也不具备真正的创新能力，与科幻片中“人工智能取代人”的幻想相去甚远。总之，无论AI应用到了什么领域，最终所获得的成果或生成的产品仍需由人来审核和决定，这才是对待AI的科学态度。供图：视觉中国来源：北京日报客户端 | 记者 汪丹流程编辑：U016举报/反馈