


Dalam menghadapi persaingan, Amerika Syarikat 'berniat baik' mengingatkan: Kepintaran buatan adalah setanding dengan bom nuklear dan boleh memusnahkan semua umat manusia
Teks/Blackwood
Dengan kemunculan alatan AI seperti ChatGPT, orang ramai telah melihat potensi AI yang tidak terhad dalam penciptaan teks, pemaparan imej, dsb. Ramai orang menyuarakan bahawa kuasa AI adalah "tidak dapat dikalahkan", dan Amerika Syarikat mempunyai kekuatan yang mendalam. asas dalam bidang kecerdasan buatan Dan susun atur yang besar juga menarik perhatian. Tidak dinafikan bahawa Amerika Syarikat menerajui teknologi kecerdasan buatan pada peringkat ini, tetapi untuk mengekalkan petunjuk ini, Amerika Syarikat telah mula menggunakan lebih banyak cara yang tidak bertanggungjawab.
(bahagian kunci surat terbuka)
Menurut Observer.com, pada 30 Mei, waktu tempatan, pertubuhan bukan untung "Pusat Keselamatan Kepintaran Buatan" mengeluarkan surat terbuka yang menyeru masyarakat antarabangsa untuk mengambil serius risiko dan ancaman kecerdasan buatan. Untuk meringkaskannya dalam satu ayat, kecerdasan buatan boleh menyebabkan kepupusan manusia Risikonya setinggi wabak dan perang nuklear, dan semua negara mesti memberi perhatian kepadanya.
Menurut laporan, surat terbuka ini telah ditandatangani oleh banyak nama besar, termasuk Ketua Pegawai Eksekutif tiga syarikat kecerdasan buatan terkemuka di Amerika Syarikat, serta Jeffrey Hinton dan Joshua Bengio, dua "tandatangan AI Godfather.
(Pengasas OpenAI dan CEO Altman)
Boleh dikatakan bahawa surat terbuka ini menghimpunkan pendapat pakar kecerdasan buatan yang paling berwibawa, saintis nuklear, ahli epidemiologi dan pakar serta cendekiawan lain di dunia hari ini, dan telah menyelesaikan dengan jelas risiko yang dibawa oleh kecerdasan buatan.
Sememangnya, dengan kemajuan terobosan kecerdasan buatan, kesan negatifnya tidak boleh diabaikan Sebagai contoh, semakin ramai pelajar menggunakan kecerdasan buatan untuk menulis kerja rumah dan kertas, menjadikan plagiarisme sukar ditakrifkan pada masa yang sama, penjenayah masih Gunakannya untuk membangunkan kaedah penggodaman baharu untuk mencuri data sensitif untuk pemerasan.
Perkara yang paling penting ialah kesan pada gaya kerja masa hadapan Selepas populariti alatan kecerdasan buatan, banyak pekerjaan akan diganti. Sesetengah pakar meramalkan bahawa menjelang 2030, 75 juta hingga 375 juta orang mungkin bertukar pekerjaan dan mempelajari kemahiran baharu,
(Perkara yang paling dikritik ialah AI boleh menyebabkan pengangguran)
Impak kepada ekonomi mungkin tidak pernah berlaku sebelum ini. Menurut media AS, 61% responden Amerika kini percaya bahawa kecerdasan buatan mengancam masa depan manusia.
Malah, seperti perkara baharu yang lain, pempopularan pesat kecerdasan buatan juga disertai dengan kontroversi besar Orang ramai mengambil kesempatan daripada sisi baiknya, tetapi mereka juga mesti berhati-hati dengan kemungkinan risiko. Selagi anda memanfaatkannya dengan baik dan berjaga-jaga terhadap risiko, anda boleh "menggunakannya untuk saya."
Penandatanganan bersama oleh pakar tidak bertentangan dengan konsep ini Lagipun, pakar terutamanya menarik perhatian orang ramai daripada perspektif profesional, dan menjadi tugas mereka untuk memberitahu semua orang senario terburuk.
(White House mengadakan mesyuarat AI)
Namun, sejak kebelakangan ini, Amerika Syarikat telah membesar-besarkan sisi pemusnahan kecerdasan buatan, sambil berulang kali memperkecilkan kelebihannya, yang membuatkan orang ramai meragui niatnya.
Banyak media percaya bahawa ini adalah rancangan Amerika Syarikat untuk memonopoli teknologi kecerdasan buatan dalam menghadapi persaingan teknologi dari negara lain Lagipun, syarikat teknologi utama Amerika sedang mengikuti teknologi AI, dan kelebihan utama mereka sangat jelas .
Tidak lama dahulu, Naib Presiden Harris mengadakan pertemuan dengan gergasi teknologi Amerika, yang menunjukkan bahawa Amerika Syarikat sangat bersemangat untuk memonopoli kecerdasan buatan Dengan cara ini, Amerika Syarikat menggunakan intimidasi untuk menghalang negara lain daripada melabur dalam kecerdasan buatan Ia tidak menghairankan bahawa mereka bersemangat.
Walau bagaimanapun, kenyataan dari Amerika Syarikat ini tidak akan menghentikan penyelidikan dan usaha kami terhadap kecerdasan buatan Pada masa ini, rizab teknologi China dalam bidang kecerdasan buatan tidak buruk, dan ini adalah masa yang baik untuk China memimpin dunia. .
(Sama ada AI adalah momok bergantung pada kaedah pengurusan)
Kecerdasan buatan akan menggantikan banyak industri dan mewujudkan banyak pekerjaan baharu selagi anda bersedia untuk mempelajari kemahiran baharu secara berterusan, anda boleh meminimumkan kerugian. Bagi gembar-gembur di Amerika Syarikat, kita harus mengkaji dengan teliti konsep kecerdasan buatan memotong di sudut, dan tidak boleh diganggu oleh bunyi secara tiba-tiba.
Atas ialah kandungan terperinci Dalam menghadapi persaingan, Amerika Syarikat 'berniat baik' mengingatkan: Kepintaran buatan adalah setanding dengan bom nuklear dan boleh memusnahkan semua umat manusia. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
