Chatgpt访问量出现大暴跌！AI会是下一场“互联网泡沫”吗？【白呀白Talk】 

*中国🇨🇳万岁* *祖国💪加油* *_点赞👍小白💝👏_*

我认为这次的 AI 就是一种增强版的搜索引擎。 传统搜索引擎构建的是原始未经加工的信息的索引，而这次的 ChatGPT 则是构建了一个经过消化的信息的索引（建立大模型，输入破碎输出重组的过程）。 本质上是对已有信息的索引，只是更细化、更立体（向量更多维度更高）了。 后续怎么发展不知道，但是目前我试过的在外表看起来都是这种状态。

其實重點不是儲存，神壇開始下坡是因為分成3個派系 之前參加核心研討，目前AI學者已經分裂成3個派系 一個派系是主張提供神經觸點接近會超越人類大腦觸點(目前GPT4.5約人類的5分之1)，在探討思考能力。認為現在問題是神經觸點不夠。 一個派系認為目前觸點足夠不需要再增加，需要改良思考能力與過濾雜質。(目前是文字串聯生成，認為這個方式不可行) 一個派系是認為為什麼AI要特地生成出人類可讀的東西，直接AI轉譯機械語言即可，大幅提高效率與大幅降低錯誤。(已經開始研究，年底美國某學校研討會會公布成果-有簽保密不能明講) 而目前3條路線中，除了第一派系以外，其他2派硬體需求不需要提升。 因為現在效能足夠。 而年底路線已經從"AI生成"轉變為要製作"驗證AI生成邏輯安全性"。 這已經不是大部分人會需要的東西嘗試的東西。 因為現在瓶頸在你"用AI生成核心部分"，你如何確保其安全隱患? 因為它寫出來的你只會知道能動，但不知道後續有沒有漏洞。 變成AI卡在輔助，無法成為必要。 這次參加某個大佬的研討得到的結論。

第四代通訊技術會徹底改變我們的生活。 第五代通訊技術會徹底改變我們的生活。 區塊鏈會徹底改變我們的生活。 元宇宙會徹底改變我們的生活。 AI會徹底改變我們的生活。 然後現在我們的生活什麼都沒變。

華為走的路才是對的...chatgpt是把股價炒上去...賺資本用的...

Another good one. Thanks.

“智能（智慧）”不是简单的算数问题（算法、算力问题）， 这才是目前AI不能跨越的高山。

对！错误本身没什么不好意思, 最重要是提出了思考角度. 开拓思路.

博主提的這個觀點非常好👍！

多谢老白的分析！

最近用Chatgpt去跟人对线，娱乐效果还是挺好的，不过也产生了很多似是而非的答案。或许这个稳定度做做娱乐还是可以的，运用到商业就很可能是灾难。

人工智能就是昙花一现， 它能够解决的问题就是那些基于严格规则的需要大量记忆的重复工作， 不能够解决的问题就是人类的创造性。

主要是两个:一个就是Chatgpt的技术基础没壁垒, 深度学习的三大元老之一Lecun还吐槽这个是用的三四年前古代技术搓出来的,所以一拥而上,你有我有大家都有了. 第二个 LLM毕竟是语言模型,并不保真,动不动就开始编故事,感觉这个还不如Stable diffusion类的图像生成AI来的实用.

早上我也想过同样的问题，我的观点则是例如新的计算框架例如光子芯片，或者数学有只针对AI的数学理论，才有机会突破先有的AI

我覺得那只是比較聰明的google，玩幾次就沒興趣了。不過很適合想數位化的公司，用來節省人力是好用的。但是服務業終究不是冷冰冰的科技能夠完全替代的，除了知識以外客戶還需要情緒的傳達，這個部份AI真的無法取代。 至於AI繪圖，很完美，也很有趣，但藝術這種事，要的並不是"完美"，要的是"意外"。

AI实际受益者相对来说还是少数，只是回归到正常状态，AI还是人类的一条支线任务

像老爸一樣的成熟穩重聰明的女孩👍😀

让它研究列出的公认的数学问题。能够做出来一个，就可以证明其智慧。

如何建立有意义的样本空间是关键。可能需要不断的分拆参数在修正重训练。😂😂😂😂

Thanks!

这期对我有些启发。。。1. 我觉得ai最大的瓶颈其实是dataset，越是基础科学，和复杂度高的系统知识，这些针对性极高的资料，网上是不多的，那么就形成不了足够的dataset。。。这样就导入到第二个观点，ai目前是无法创造的。比如，它不可能通过已有知识得出个新的牛顿定律。。ai目前更像一个百科全书，很多事情，你不需要发去发目录，直接问它，它能给你泛泛的引入这个领域。。。总之，这些局限，很大一部分也是数据量不够，特别是针对性强的数据，很多时候这些数据也是有专利的。。

还记得2009年《阿凡达》出来后的那波3D电影泡沫么？那年凡是非3D的电影都是垃圾（逼得一些已经杀青的2D电影后期加工硬做成伪3D上市）、凡是不能放3D电影的放映厅没人要买票，当年新出的LCD电视如果不支持3D电影播放就是妥妥的低端电视。 但后来电影业才发现3D的成本不是每个制片人都消费得起的，电影最终还是内容说话。现在新款电视上市，再也没人讨论它能不能播放3D电影。 同样，AI最终还是要成本落地……已经听说有指望着AI完成绘图的游戏厂家，大刀阔斧地裁撤了一大批美工后才发现AI并不能给予创作者想要的那种质感，又不得不重新把美工请回来。商业运作毕竟不是打屁聊天，最后还是以钱说话。

沙發～

瓶頸可能仍是在於對大腦如何運作的知識還不夠, 想開發類腦運算就停留在較分散的層次. 已知大腦皮質神經元的基礎功能, 皮質有許多功能分區但卻不是明顯分工的, 雖然有諸如視覺區(至少五個)聽覺區語言區等等, 或頂葉的行動區, 但是大腦每次的認知活動會同時活化許多分區與整合(如小腦?)混雜運作. 每次認知活動活化哪些神經元組合運作有賴諸如fMRI或腦電圖等等非侵入式工具卻苦於解析度遠遠不夠細(空間與時間, 1mm立方內約有3萬個神經元通過, 哪幾根活化? 又連到哪裡去? 軸突電脈衝速度約每秒百米), 想要整理出大腦活動的詳細結構知識, 想要解答諸如什麼是意識, 創造力, 或自發情感等等, 恐怕還有極漫長的路要走. 也許AI大模型先走類似各領域的專家系統(如: 虛擬老師, 設計師, 診斷厲害的醫生...等等)在短期內會更有用吧? 已知大腦神經元在皮質部分約在170億之譜, 每個神經元軸突長約數公分到十幾公分長, 中末段分出約近萬個分支與其他神經元的樹突"接觸", 所以單單皮質部分的神經元連接點就有170億X1萬個, 而且神經元運作都是成對的(興奮型與抑制型配對並前後作用), 突觸端與樹突端的化學分子傳遞又有快速與慢速兩個反應層次, 而調控傳遞分子種類繁多, 所有這一切交互作用都會形成大腦的意識行為等等. 小腦有約700億個神經元但彼此連結方式尚不清楚, 小腦幾乎參與所有大腦的認知活動, 卻很難研究, 感覺太緻密了.

Thanks!

大算力芯片都在趕制 集中力量先把算法做好 芯片到手才可以大展拳腳 市場考慮被N卡壟斷的可能 會給足耐心 A卡 蘋果都有機會的

核心是人类是否理解ChatGPT 内部的运行机制。若不知道，如何控制其不作恶？如何评价和提高其能力？

忆阻电路的威力还没发挥，我们现在所有的计算机科学和数据处理方式都是‘前计算机时代’的，根据原理，忆阻器很可能更好的模拟人类神经的决策方式，对AI尤其有用。还缺少的是神经科学的进展。

啥时候能预测股票了，就会好起来😂

现在的人工智能不是真正想象中的智能，更像是大概率，大数据统计的结果呈现，总结历史可以，推测未来不行。

人类个体的智能是依赖于智商的，AI如果不解决智商问题啥也不是，当然工业制造领域的AI是不需要智商的😂😂😂

目前的人工智能有一大块是金融市场捞钱的工具，但确实还是有真本事的，十年之内的应用普及具备很大的潜能。

啥时候能独立思考🤔。像幻视一样😅才有希望

能讲一下盘古大模型吗？

追随本身也是试错的一个方向。宁犯错，不放过。

😂大部分人没那么多疑问 不用跨出舒适区，chatgpt属于更加专业的人。但是chatgpt前景依然很好 可以抢走更多saas的饭碗

人工智能發展本身也是一個價值選擇的過程，是讓AI成為專業輔助的工具？還是成為具有演化成為硅基生命可能性的基石？選擇本身就決定了人類在倫理與哲學方向的論證和發展路徑。 所以，硬體固然重要，但其被賦予的價值更重要。若只是以工具作為發展目標，對於目前的科技而言並非無路可走，甚至可以說是中國的強項。只要在各專業領域發展出可用的模型，便可迅速迭代，讓人類進入下一個社會型態，藉由資源的充分分配，解放勞動力與破除教育壁壘，達到人類史上第一次的全體腦力大挖掘時代，甚至有可能藉此產生偉大的科學家與人文學者。 而對於選擇讓AI成為“超人”，進一步取代人類和超越人類極限，甚至發展成為另一個數字生命，不僅是硬體需要迭代，人類社會的接受程度與恐慌和不安如何處理？等等問題恐怕需要更多討論與辯證。 所以，我個人偏向於AI發展為工具的選項，讓人類能順利從資本主義過渡到下一個社會階段，並藉此展開星際大航海，透過探尋宇宙，走向深空，讓自身成為發展的主體。

一种东西要有它的受众面，

不会吧，应该和职业有关，现在留下来的都是刚需客户，我现在就离不开它了

未来从来都是预测出来的

web3可以引领ai浪潮。

第三波应该是李飞飞的2009年的ImageNet，第三波强化学习并不是主流，卷积神经网络才是吧？

对于新技术10-100的发展，中国人是最牛的。但是中国大陆无法使用ChatGPT无疑是很大的损失。

剛出時阿狗阿貓都在玩 後面阿狗阿貓玩膩了 剩下真正需要的人就少了吧😂

without theoretical base, brute force won't solve the problem.

光是一个 守株待免, 都解决不了

就是一个玩具，刚出来火爆但是其实用的人还是需要专业的，很多人试了试就不玩了，玩AI是个技术活不适合大众，不跌才怪。

堆算力就是想“大力出奇迹”，这种层次的“人脑模拟”基本上是浪费电！🤣🤣🤣

目前的AI 應該只能增加效率 開發流程 包含找bug 如果能順便修bug 但是如果要大算力 或者 可能必須要用其他思維模型 好比 ssd 看看原本sata速度 到現在m.2 速度的差異 等等 我不會表達 但是就是要用新的思維模型了😊

人工智能本来就不是为了取代人类，在有些领域给人类带来便利就可以了

没有结合AI视频 图片的原因 纯文字确实长不了

AI黑盒就是放棄數學演算法 並非長久之計

第四次工业革命迟迟没有到来的人们逐步绝望的情况下寄托的一个产物。

AI能挽救经济危机吗？

初期泡沫，然后破裂，之后强力增长，多数行业发展的一般规律，而且AI技术本身的前景与上限足够大。有没有可能电动车和AI泡沫有撞车，即两个泡沫同时破裂？

很简单，主要是没有充值，更多的人都是玩一下

技术本身没有错落地才是重点,可惜现在都是赚快钱,给股市讲故事,只要把股价炒起来就达到目的了

资料库的参数不明确建立，资料里的只是些文字和不精确的数字，无法有意义的运算。出来的答案可能也是意义不大。。这些可能需要长时间的重建或修正训练资料。

一直講ChatGPT是美國佬吹出來既泡沬,同元宇宙一樣

巨大爆发没有像预想的那样快速到来，我这两个月已经在等这个消息了。技术遇到瓶颈太正常了。就看谁是下一个率先突破的吧。然后又会有新的难题和瓶颈。人类不得科学和技术不就是这么进步的吗？不过近几十年来人类在基础科学领域的进步并不大啊，多是技术上的突破。要有真正飞跃，还需要基础科学领域的突破。

这种语言AI对文字工作者有利，编程的话其实也就是爱好者玩玩。。。。对于普通人生活上没有什么帮助，暴跌很正常，大部分人其实用搜索引擎就能解决大部分问题，而且这种点对点的信息方式，真实性难以保证，远不如搜索引擎点对面，让你自己判断。。。人工智能出来新鲜一会，问问你吃了吗，后面就算了。。。。。。AI改变世界是没错的，也是趋势，但是真正要看的是行业AI大模型。比如华为最近那个

AI再怎麼弄也就是像汽車飛機代替人和動物。是不可能完全替代人的思維和創新，如果有一天完全替代了人的思維和創新，那麼就是人類的終點也就到來了，同時也是人工智能的終點，因為人工智能永遠是要依附於人類的。

AI 的確有可能未來長期提升美國每年產業生產力1.5-2%，這可是非常驚人的數字。美國更加大幅度限制對中國半導體先進製程，連同建置在全球的AI加速卡中心也都一同強化限制中國的使用，美國人眼光的確看得夠遠，不只產業 軍武軍工上面 AI可說會有顛覆性革命的發展。只能說美國人幹的好!

原生动物到人类所进化出来的算法集合，是经过多少亿年大自然不断测试与迭代的。AI依然是依赖大量的数据和算力，虽然算法上有很大提升，但并没有从根源上解决“学习”问题。

就一个观点，一个能自主生产nsfw内容的产品，是很难在商业上淘汰的，所以这次AI和元宇宙不同，元宇宙连nsfw生产能力都没有，纯概念幻想

挣第一波充值人的钱。绝不给你试用的机会。

i无法代替解决问题，就像锤子不能应对一切工程问题一样

AI只是鹦鹉学舌，没有逻辑，不能分辨真假对错。AI说人话，不代表能理解人的思考和推理

不过就是是鹦鹉，也能替代大部分枯燥无聊的工序。不能逻辑辩证不代表AI不能用

数学不完备，ai一定也办完备

不能提供策略建议的AI不是好AI\(^o^)/~

开始的兴奋后大家就兴趣消退了吧

泡沫來了

ai 最佳配件是量子运算。

还好我没买这些股票 不然我要打爆播主

为什么主播啥都懂

网页形式那么落后，不暴跌就不合理了

AI 詐騙機器人, AI 電話訪談員

没什么卵用

多生孩子不就可以了？😂

我还是认为文娱产业，文产值不大，英伟达完全不支持这个市值，不过我支持马斯克弄成机器人送到月球、火星制造太空母舰、宇宙飞船这他妈是N万亿美元市值，解决几百万人就业