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Deepmind創(chuàng)始人警告“AI幣圈化”:巨額資金涌入 帶來炒作和欺詐
來源:互聯(lián)網(wǎng)   發(fā)布日期:2024-04-01 21:35:00   瀏覽:7094次  

導讀:財聯(lián)社4月1日訊(編輯 史正丞) 作為過去兩年投資市場熱度最高的主題,數(shù)以千億的資金正通過各種方式涌入上市AI概念股,以及如春筍一樣冒頭的各類AI初創(chuàng)公司。 與此同時,上周剛剛因為對AI產(chǎn)業(yè)貢獻獲封爵士稱號的谷歌Deepmind聯(lián)合創(chuàng)始人迪米斯哈薩比斯公開警...

財聯(lián)社4月1日訊(編輯 史正丞)作為過去兩年投資市場熱度最高的主題,數(shù)以千億的資金正通過各種方式涌入上市AI概念股,以及如春筍一樣冒頭的各類AI初創(chuàng)公司。

與此同時,上周剛剛因為“對AI產(chǎn)業(yè)貢獻”獲封爵士稱號的谷歌Deepmind聯(lián)合創(chuàng)始人迪米斯哈薩比斯公開警告稱,大量資金涌入導致了一些類似“幣圈”的炒作,這種情況也掩蓋了這項驚人科學進展的光芒。

小心“AI幣圈化”

在接受媒體采訪時,哈薩比斯表示,這種大量資金涌入AI行業(yè)的情況,帶來了一系列炒作和可能出現(xiàn)的欺詐行為,就像此前的加密貨幣或其他炒作一樣。

他說到:“其中有一些(炒作和欺詐)已經(jīng)波及人工智能領(lǐng)域,我認為這有點不幸,(因為這)掩蓋了這項非常了不起的科學研究。在某種程度上,人工智能的宣傳還不夠,但在某些方面又過于夸大其詞,我們在談論的許多事情根本就不是真的。

自從2022年11月OpenAI推出聊天機器人ChatGPT,資本市場隨后出現(xiàn)了一波又一波的熱潮。研究機構(gòu)CB Insights的數(shù)據(jù)顯示,去年各種VC機構(gòu)向2500個各類AI初創(chuàng)企業(yè)的股權(quán)融資項目中,撒下425億美元的資金。

而在二級市場方面,全球投資者不僅對微軟、英偉達、超微電腦、美光科技、SK海力士的股票押重注,也對一切與AI有關(guān)的好消息投入熱烈的目光。從2023年初開始,不少小市值A(chǔ)I股已經(jīng)出現(xiàn)過數(shù)次“暴漲暴跌”的浪潮。

面對市場的炒作熱潮,美國證券交易委員會主席加里詹斯勒去年底也公開警告稱,在能源轉(zhuǎn)型交易里有“漂綠”(greenwashing)的行為指的是一些上市公司蓄意誤導公眾,使他們相信公司的政策和產(chǎn)品是“綠色”或“環(huán)境友好”(但實際上并不是)。而現(xiàn)在資本市場也出現(xiàn)“漂AI”(AI washing)的狀況,一些企業(yè)對自己的AI產(chǎn)品進行無根據(jù)的夸大吹噓。

詹斯勒警告稱,證券法禁止虛假聲明,“漂AI”同樣會是監(jiān)管部門打擊的對象。

SEC紐約辦公室的副主任Tejal Shah也曾分享稱,監(jiān)管正在關(guān)注上市公司和投資顧問虛假聲稱自己產(chǎn)品使用人工智能的情況。

從AI到AGI

盡管公開警告熱錢引發(fā)錯誤的AI概念炒作,哈薩比斯依然堅信這項技術(shù)是人類歷史上最具變革性的發(fā)明之一。

他表示:“我認為我們現(xiàn)在只觸及未來十年甚至更長時間內(nèi)可實現(xiàn)事情的表面,或許我們正處于科學發(fā)現(xiàn)新的黃金時代的開端,一個新的文藝復興時期。”

對于這個判斷,最好的論述就是DeepMind在2021年發(fā)布的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預測程序AlphaFold,現(xiàn)在全球范圍內(nèi)已經(jīng)有100萬生物學家使用這項技術(shù)。同時DeepMind也在不斷探索AI在材料、天氣預測、藥理學、核聚變等領(lǐng)域的作用。哈薩比斯強調(diào),這家公司的愿景一直都是將AI打造成“科學的終極工具”。

順便一提,2010年哈薩比斯等人創(chuàng)設(shè)DeepMind時,就想著要實現(xiàn)與人類認知能力相匹配的“通用人工智能”(AGI)。

對于這件事情,哈薩比斯認為要實現(xiàn)AGI可能還需要“一到兩個關(guān)鍵突破”。但他也補充稱:“如果這件事情在未來十年內(nèi)實現(xiàn),我不會感到驚訝。我并不是說這一定會發(fā)生,但我不會感到驚訝。你可以說有50%的可能性,自從DeepMind成立以來,時間表并沒有發(fā)生太大變化。”

在實現(xiàn)AGI之前,眼下的AI巨頭們?nèi)孕枰鉀Q一系列AI應用中的基礎(chǔ)問題,例如避免聊天機器人胡亂生成一些罔顧事實的內(nèi)容俗稱“幻覺”問題。

上周Deepmind的研究人員發(fā)布一篇新論文,闡述一種名為SAFE的新方法,用來減少GPT、Gemini等模型生成的事實錯誤。哈薩比斯介紹稱,Deepmind正在探索許多不同的事實核查方式,例如將生成內(nèi)容與谷歌搜索、谷歌學術(shù)等產(chǎn)品進行交叉驗證。

他表示,一個大型語言模型也可以驗證回答是否合理并進行調(diào)整。就像AlphaGo下棋那樣,不可能只是隨便輸出網(wǎng)絡想到的第一個走法,需要一些思考時間和規(guī)劃。

(財聯(lián)社 史正丞 )

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