VEN:AI能取代人類嗎：焦慮歸焦慮 現實歸現實_venom幣融資了多少

GPT-4的發布一石激起千層浪，相比GPT-3.5，新一代的GPT不但能看圖說話、分析圖表，甚至SAT數學能考700分，生物奧林匹克競賽排名前1%，司法考試排名前10%。GPT正在以一種人類無法匹敵的速度地進化出越來越多讓人嘆為觀止的能力，但這也助長了許多人的失業焦慮、對于數據安全的焦慮，以及對于GPT時代產業發展的焦慮。

于是，未來科技力在上周邀請了山景智能創始人&董事長黃勇，PingCAP副總裁劉松，深勢科技戰略部負責人王小佛，計算美學Nolibox技術合伙人付博銘，這四位業內大咖做客未來科技力直播間，聊一聊GPT、AIGC和AGI。

在科幻小說《三體》中，羅輯從休眠中醒來，看到的一切都是數字化的、自動化的、“先進”的。危機紀年的人類科學早已止步，可還是被基于已知技術開發出來的各種應用所造成的“紛繁閃耀的華麗”迷惑，誤以為自己處在科技發展的盛世。

跨鏈協議Chainflip完成600萬美元融資，Framework Ventures領投:8月19日消息，基于去中心化自動化做市商的跨鏈協議Chainflip完成600萬美元融資，Framework Ventures領投，ParaFi Capital、Distributed Global、Delphi Digital、Hypersphere Ventures、Coinbase Ventures、DeFi Alliance、Altonomy、Maven 11、Edenblock和Morningstar Ventures等參投。這筆資金將用于Chainflip的社區發展和用戶支持，并在安全審計、外部溝通活動方面取得進一步進展。（CoinDesk）[2021/8/19 22:25:18]

這和當下由GPT引發的，”被AI取代“、”AI改變社會構造“、“AI大洗牌”等種種焦慮有異曲同工之處。人們似乎覺得機器人已經“準備好了”、賽博朋克近在咫尺，可實際上我們所見到的只是一些能夠寫代碼、繪畫、做視頻和聊天，可謂被予取予求的AI工具。

去中心化跨鏈交易協議THORChain發布網絡重啟計劃，將于8月初開始逐步恢復網絡功能:去中心化跨鏈交易協議THORChain發布網絡重啟計劃，針對此前的攻擊事件，THORChain進行了五項改進計劃，分別為重新審計更新后的代碼、發布官方漏洞賞金計劃、委托Halborn Security組建”Red Team\"（通過不斷嘗試攻擊協議來發現并修復漏洞的團隊）來檢查項目安全性、建立安全預警機制以保證發生意外情況時可暫停網絡、為協議購買DeFi保險。

針對協議損失的約1600萬美元資產，THORChain計劃分為三批補償，第一批通過\"國庫\"劃撥出資產補償，第二批通過RUNE作為抵押從Iron Bank借出資產進行償還，第三批將在網絡重新運行后再進行補償。THORChain將通過一個公開籌款活動來為前兩批補償籌集1000萬至2000萬美元。

最后，針對網絡的恢復時間，THORChain計劃在8月初開始重啟網絡，包括代幣轉賬、接收區塊獎勵等功能，并于8 月、9 月、10月分別在BSC、比特幣和以太坊上上線，主網完全恢復時間預計為2021年底或2022年初。[2021/7/30 1:25:07]

GPT-4的熱度，在計算美學Nolibox技術合伙人付博銘看來，很像三體中這種絢爛的“科技大爆發”。“GPT相關的這些技術的話可能都基于若干年前的深度機器學習模型Transformer，但這個算法其實一直沒有更新，“付博銘認為，”GPT的亮點在于有人類監督的強化學習，“而非算法本質的升級。

DAO ventures因ChainSwap合約漏洞被盜30萬枚DVG代幣:據官方消息，DeFi資產管理平臺DAO ventures因跨鏈資產橋ChainSwap合約漏洞，被盜取30萬枚DVG代幣。DAOventures稱已經對攻擊前的DVG持有者和LP進行快照，并表示對受影響的代幣持有者將會實施補償。DAOventures團隊表示，用戶在DAOventures的資產是安全的，在補償方案公布之前，DAOventures提醒用戶暫時不要購買交易的DVG并關注團隊的最新動態。[2021/7/11 0:43:12]

山景智能創始人黃勇也認可這一點。“通用人工智能其實是個偽命題”，因為“它是一種技術上的發展和變化，但它也是個過渡階段。”

的確如此。近日微軟研究團隊的一篇論文，針對GPT的“智能”做出了如下謹慎的描述：”這(GPT-4)可以被合理地看作是人工通用智能（AGI）系統的早期（尚不完整）版本。”

“GPT4的強推理能力其實是一種用參數算法結合數據的反饋構建出來的’偽智能‘，離真正的通用人工智能還遠著呢”，PingCAP副總裁劉松說，并引用了機器人專家羅德尼·布魯克斯的一句話：“智能是觀察者的幻象”。

聲音 | Bgain Digital 總裁：本輪行情是場內存量資金在加杠桿進場:在本期金色沙龍中，Bgain Digital 總裁 Leon Lin發言指出：這一輪行情啟動的時候，我們看了一個很有意思的現象——增量資金不多，是場內的存量資金在加杠桿進場。我們覺得這是本次行情啟動非常重要的直接原因。存量資金加杠桿基本上可以把BTC推到1萬美金左右，但是進一步的拉升則需要增量資金進場。

減半更重要的是帶給投資者對于市場的一致性預期判斷，每一次周期性的大行情，其實就是共識的結果。高潮就是散戶們害怕錯過的情緒，而此時將是爆炸的開始，很多的獲利盤將開始變現，離場。[2020/2/19]

布魯克斯是MIT人工智能實驗室的教授，他的原句是：“每一個機器人看起來都像是按照一套集中的目的行事，但這只是一個幻象，無論是在人造智能物或是自然生命中，智能都出自觀察者之所見。“ 他不認為機器要學會思考才能做事，還制造過一系列奇奇怪怪的機器人，雖然沒有思考能力，但卻能偷桌上的蘇打罐，穿越四周發燙的地面等。

動態 | 報告：在區塊鏈、AI和5G融合的推動下互聯網將呈現新商業模式:國盛證券研究所發布報告《科創未來：區塊鏈、AI和5G融合將帶來什么？》。報告認為，在區塊鏈、AI和5G融合的推動下，互聯網將呈現新商業模式。互聯網公司對數據的控制力下降，出現算法模式供應商；區塊鏈網絡為數據隱私和數據市場治理提供基礎協議，用戶分享更多數據價值；5G邊緣網絡的算力平臺將承載更多終端流量，改變先有網絡構架；移動終端的硬件構架向GPU傾斜。[2019/3/11]

這位教授還說過一句話：“AI是工具，不是威脅。”

毋庸質疑，GPT是一個里程碑，也是一個拐點，但可能不是你想象的，通用人工智能（AGI）的拐點。

GPT、Stable Diffusion這類大模型的橫空出世，極大程度上省去了其他入局者“重復造輪子”，開發自研大模型、底層大模型的功夫。開發自研大模型的說法雖然在投資市場很受歡迎，但如果只是做一些小修改，增加一些業務模塊，或者能力不變、在參數量和訓練時長上堆積，更像是“浪費資源”， 付博銘分享道。

“具備行業知識的模型價值是會比從頭做一個基礎大模型的價值要更大。”

為了理解方便，我們暫且把高考能超過半數考生的GPT看作一個具有一定智力的“人”，把給喂AI數據看作是這個“人”學習的內容和方式。那么GPT這個“人”，也更像是通過完形填空和“填鴨式教育”成長起來的應試型人才，而非具有創造力的全方面人才。

據深勢科技戰略部負責人王小佛描述，近年來一個比較好的AI訓練方法就是給AI做“完形填空”。“原來訓練的時候，是一個數據用一次就必須要換下一個數據。完形填空的意思是說，一篇文章100個字，把第1個字蓋上，剩下的99個字用來預測第1個字。然后再把第2個字蓋上，用99個字預測第2個字。”

雖然對于AGI的實現學術上尚存爭議，但許多人認為這樣的訓練方式并不符合AGI的實現路徑。理論上來說，AGI的實現首先需要理解人類智能是如何實現的，再將人類智能的實現機制復制到機器上。而GPT-4目前展現出的“類智能”是算法復雜度量變到質變的一種“涌現”。“GPT-4的推理能力有很大進步，但它依然缺少對事實知識的基本常識，”劉松解釋道。

人們現在使用AIGC工具經常發現生成的內容有不準確、與事實不符、或自相矛盾之處，通常把這種現象稱為“AI在一本正經地胡說八道”。ChatGPT在收獲鋪天蓋地的贊譽的同時，也不少被詬病這個“致命bug”。

但王小佛有不同看法。“這可能是一個產品本身的設計，可以把它定位成一個陪聊。聊天的時候對準確度的要求是沒有那么高的。但如果把它變成一個助手，有功能性的要求，不準確的話體驗就會差很多。這個不一定是技術的問題，或許是一個產品pm的選擇。”

黃勇也認可這種猜測：“它希望更多地得到使用者的反饋，反饋就是對它的一種收斂，能夠更好的讓產品迭代。”

據黃勇表示，在山景智能針對企業級軟件領域的實踐過程中，常常會發現金融或是其他細分專業領域雖然門檻高，但是有邊界的。因此這類軟件的開發“困難沒有想象的那么大”，可以人為畫出邊界，“能夠讓模型在這個范圍內去做收斂，這個時候效率就非常高了。”

所以，GPT這類模型除了chat，能做什么？

AI發展的三大要素，數據，算法，算力，缺一不可。

用黃勇的話來說，“算力是基礎，算法是精髓，數據決定了技術發展到什么階段。”

黃勇分享，作為一家企業級“業務智能決策自動化”平臺服務商，山景早期和客戶合作時，經常聽到對方說”我們的數據不好“，或者覺得門檻太高，無法適用人工智能平臺、機器學習平臺或者PaaS平臺。觀察到這類痛點后，山景推出了數據治理的預訓練大模型，可以用來解讀數據，從而找到數據的標準。同時，為了保證客戶的信息安全，也可以做到自動標注、自動脫敏。

這件事相當于把本來雜亂無章，連篇累牘的數據標準化、結構化。結構化的數據加上GPT類模型的自然語言處理功能，就可以把使用門檻降低、效率提升。劉松舉了兩個例子：“一個企業的CEO想最快地總結出公司目前的情況，可以直接向模型提問，不用翻看報表。一個外賣小哥送餐時，不用看路況和取餐地點，直接問模型如何規劃路徑。”

“所以未來最有價值的東西一定是以這種 GPT為界面，把結構化數據的嚴肅性和非結構化數據的補充性結合在一起的產品。”

劉松所在的PingCAP是一家企業級開源分布式數據庫廠商。據劉松分享，在ChatGPT問世的第三天，PingCAP就決定將OpenAI的能力集成到自身的數據庫服務 TiDB Cloud中，并在1月10號已經上線，能夠幫助用戶將自然語言轉化為 SQL 語言，在數據庫中進行查詢，可以在幾秒鐘內分析公司的運營數據。用戶可以無需掌握復雜的數據庫 SQL語言。

而深勢科技的藥物計算設計平臺Hermite則是通過融合AI模型與分子模擬技術，來加速創新藥研發流程中靶點研究、虛擬篩選、先導優化等關鍵步驟的效率。“這不是一步到位的。并不是比如我有一個病，然后AI直接能生成一個藥。”王小佛表示，而是能解決一部分藥物研發成本高周期長的痛點。

付博銘則表示類似計算美學Nolibox其他的“畫宇宙”和“圖宇宙”等AIGC工具能讓高質量和低成本劃等號，讓創意市場從專業化走向全民化，并且讓“創意工作者從一些重復繁瑣的工作中解放出來，聚焦在創造性的工作上，并且更多的關注工作的商業化成果。”

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