國際 「中國正對世界輸出通縮」金融時報：殘酷價格戰將從新興市場打到歐美 英國金融時報指出，中國因產能過剩令出口商品價格下降，近來中國出口價格的下降速度是自2008年以來最快，... 2024.02.15
財經 當AI犯了錯 你卻不知道 你認為領先的大型語言模型GPT-4，在猜詞遊戲Wordle輸入了4次單字後，可以找出正確解答嗎？它能不能撰寫艾倫•圖靈（Alan Turing）的詩歌傳記，同時正確的用「邱奇」（Church）代替「圖靈」（Turing）？因為圖靈的博士指導教授是阿朗佐•邱奇（Alonzo Church），邱奇—圖靈論題（Church-Turing thesis）是眾所周知的理論，但這可能會讓AI感到困惑，不是嗎？ 聰明AI可能敗在基本加減乘除 上述所有這些問題，還有更多其他問題，在Google旗下的AI部門Google DeepMind研究員卡里尼（Nicholas Carlini）的網站上，有一系列的測驗。值得你花幾分鐘，來感受一下GPT-4驚人能力和同樣令人驚訝的無能。 例如，它可以輕鬆的計算出對函式x sin（x）做積分的答案，但卻會在簡單的加減乘除上摔跤。它在文字遊戲方面是出了名的聰明，但在挑戰猜詞遊戲Wordle時，卻失敗了。 最令人震撼的是，即使GPT-4無法找到圈叉遊戲的勝利方程式，它仍可以在幾秒內「撰寫一個完整的 JavaScript網頁讓人與電腦玩圈叉遊戲，」在這個網頁中「電腦應該可以完美的玩，永遠不會輸。」 從卡里尼的測驗中，可以得出3個見解。第1，GPT-4不僅能解決許多需要人類專家才能解決的問題，甚至可以用百倍的速度做到。第2，GPT-4在許多其他任務中會犯錯誤，而這些錯誤可能連10歲的孩子都會感到尷尬。第3，很難弄清楚哪些任務是GPT-4擅長的，哪些是它更容易出錯。 即使是有經驗的使用者，對GPT-4的弱點和隱藏超能力，也會感到驚訝。 有經驗者也難判斷AI何時出錯 隨著經驗的積累，人們開始感受到大型語言模型的弱點和隱藏的超能力，但即使是有經驗的使用者，也會對此感到驚訝。 卡里尼的測試所點出的事情，與由一群研究人員和波士頓諮詢集團（BCG）合作的探索主題不謀而合。他們的研究重點是：為什麼生成式AI的優勢和劣勢，往往令人感到出乎意料？這項研究的標題是，「在鋸齒狀的技術邊界上（Jagged Technological Frontier）航行」，也恰如其分呈現出GPT-4的現況。 BCG內部，會使用GPT-4的管理顧問，他們的工作表現明顯優於沒有使用AI工具的同事。這些顧問被賦予了一系列真實任務，例如，進行產品點子的創意發想、執行市場區隔的分析報告或撰寫新聞稿。 那些使用了GPT-4的員工，能完成更多工作，速度更快，品質也更高。GPT-4 似乎成為任何管理顧問的最佳助手，特別是那些在技能、經驗上較資淺的顧問。 上述研究人員的任務，還包含精心設計一些混淆與障礙，在一項理論上由AI來做，應該會覺得很容易的任務中，試圖讓它出錯。這是根據財務資料和員工訪談記錄向客戶提出策略建議。弔詭之處在於，除非是根據採訪內容來解讀財務數據，否則就容易產生誤導。 這項任務難不倒有能力的管理顧問，但它確實愚弄了AI，AI往往會給出極其糟糕的戰略建議。 當然，管理顧問們可以自由的忽略AI的輸出，甚至完全切斷與它的聯繫，但他們很少這樣做。這是一項由顧問自己做，比人搭配AI輔助表現更好的工作。 這是生成式AI表現的「鋸齒狀邊界」。有時它比你好，有時你比它好。祝你好運，猜出哪個是哪個。 我一直在努力的尋找前所未有的技術先例。儘管如此，即使是一個不完美的類比，也可以深具啟發性。 例如使用輔助線傳飛控系統，但若管理不慎，可能讓飛行員感到自滿和技能下降。數位試算表的興起，向我們展示一種新技術，如何摧毀一個行業的基礎，但最終卻擴大該行業新工作崗位的數量和範圍。 要弄清楚生成式AI何時會幫助我們，何時會妨礙我們，可能並不容易。 從手機依賴反思生成式AI使用 這週，我想談談iPhone。當史蒂夫•賈伯斯（Steve Jobs）2007年定義iPhone時，很少有人能想像到智慧型手機會變得如此無處不在。起初，它們只不過是一個昂貴的玩具，殺手級應用程式能夠使它們像光劍一樣發出啪聲和嗡嗡聲。 然而，很快的，我們花在手機上的時間，比花在親人身上的時間還多，用它們來取代電視、收音機、相機、筆記型電腦、GPS、隨身聽、信用卡——最重要的是，它是一種無窮無盡的分心來源。 為什麼認為iPhone可能會教給我們一些關於生成式AI的知識？沒錯，技術是不一樣。但我們可能會想反思一下，我們有多快開始依賴智慧型手機？我們有多快開始出於習慣而拿起它，而不是做為一種刻意的選擇。 我們想要陪伴，但我們沒有去見朋友，而是選擇發了一則貼文。我們想讀點什麼，但不是拿起一本書，而是在螢幕上滑動。我們想看一部好電影，卻在刷TikTok。電子郵件和WhatsApp成為做真正的工作的替代品。 生成式AI一定會有合適的使用地點和時間，就像是人們使用口袋裡的超級電腦——手機一樣。只不過，任何有一張紙、一支筆，還有3分鐘空檔的人，都能輕易的寫出，哪些事情在有手機的幫助下，他們做得更好；哪些事情，在沒有手機的時候，他們能夠做得更理想。人們的挑戰只在於記住這些內容，並管好自己的手。 但碰到生成式AI時，情況變得很不同，要弄清楚它何時幫助我們，何時會妨礙我們，可能並不容易。 智慧型手機是一個強大的工具，儘管它遠不像GPT-4這種大型語言模型那麼神秘，但大多數人每天都會不假思索的濫用它很多次。而面對即將要到來的AI工具，我們真的會做得更好嗎？ ... 2024.02.28
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