注：先简单说下抖音TikTok要强行出售给美国企业的新闻。
 为Tiktok惋惜，希望出现转机。依靠技术的力量，成为第一家也是唯一一家真正打开国际市场的中国互联网企业。本来有着大好前景，却遭遇残酷的国际恶斗。摧毁它的理由，危害国家安全。但TikTok身上没有一个案子，没有针对它启动过一个调查。就像指控一个人犯罪，不是基于作案嫌疑和线索，而是猜测他的出身和动机，说什么好呢。对中国出海企业，都是警钟，世界剧变，各自安好吧。
机器学习正在颠覆世界。
这周，美国社交媒体科技圈在流传测试一个软件，GPT-3。周三，纽约时报的专栏文章，曝光了这个神奇的工具，题目是“你怎么知道这是人写的？”
这是一个文本产生工具，它能读人类的文字，并能思考和创作。开发团队来自OpenAi，一个是位于加州旧金山的人工智能实验室，背后是特斯拉的老板，科技狂人Elon Musk伊隆.马斯克。
1、GPT-3有多厉害？
它能做机器从未做到的事情，譬如，
读邮件写邮件。能帮你归纳邮件要点，还能帮你写一封几百字的商业邮件。
编故事、写小说、作曲。你只需要给几个简单的人物和角色，简单提示后，能生成一个完整的故事。
写程序、生成网页，譬如要编一个游戏，软件会在一秒钟之内，给你写出游戏的程序代码，并生成一个游戏。
写文章，有人让GPT-3写关于几个著名哲学家的文章，这是它的作品。
有人放出一个他
/
她跟
GPT-3
关于上帝的对话。
如果事先不告诉你，你能区分这是跟机器人，还是跟周围某人的对话？
2、会产生哪些直接的影响？
以往的机器学习，都是按照指定的任务，有专门的数据进行训练，其实，机器并不是在学习，而是模仿。
GPT-3用强大的模型，突破了模仿。它学习了大量普遍性的数据后，能独立完成各种各样的任务。就像我们训练一个宝宝，通过大量阅读对话，这个孩子此生就能自主阅读，写作，交流。他长大后，遇到困难和问题，你最多只需要给他一个提示，就知道自己去解决。
这是真正的‘机器学习’。
此前我们一直认为，机器学习不如人有创造力，这个观念要接受挑战了。
资料收集、读书、写作、创意，我们曾经认为这些是人类这些独有的，不可被替代的能力，正在被替代。
人类通过阅读、写作、沟通交流来学习，这个路径，机器正在拷贝。它不断的学习优秀作家的文章，写出来的作品，可能会秒杀所有专栏作家。
它甚至能做个性化的写作，譬如写纽约时报的专栏文章，或者我这里的文章。它能学习模仿作者的写作风格、源源不断写文章。如果有这一天，我一定不会告诉你们的。
如果机器学习最终能在创意上击败人类，它就能彻底取代记者、专栏作家、评论员、教师等等。
人类只剩下最复杂的思考、战略和创意。人不是要跟人竞争，而是要跟具有无限容量、超强计算能力、不知疲倦的机器人竞争。
这是对教育的巨大挑战，应该教什么，怎样学习，怎样才是最有价值的学习？很显然，机械记忆、背诵、模仿这样的能力会越来越弱化，唯一能跟机器比的就是创造力。
3、背后的技术进步有多大？
机器学习最大的挑战，是怎样让机器不仅对给定的训练‘熟能生巧’，而是将自己的训练成果‘举一反三’，应用到其他未知的领域/任务中去。
已知的办法是，把人类所有知识尽可能多的输入计算机，也就是文本输入，文本输出。用强大的算法和计算能力，对这些信息进行加工，输出新的知识。
难点在于，人类的每个字，都是有特定语境的，跟其他不同的字结合，会有完全不同的含义。譬如吃，这个词至少有“好（三声）吃”、“好（四声）吃”、‘难吃“、”吃相“、”吃了吗“、”吃饭“、”吃奶“等等用法。
一个字是一个序列，字与字之间的关联都需要学习，字数越多，句子越长，学习的难度呈几何级增长，机器的计算能力会遇到瓶颈。
这周，OpenAi实验室的研究者，以及来自约翰霍普金斯大学的人工智能的科学家，发表了一篇论文，描述了 GPT-3 的开发理论和模型，题目是Language Models are Few-Shot Learners（论文原文附在文末）。
GPT-3所采取的数据量是海量的。
另一个关键指标是参数，上一代的GPT-2 是15亿参数。GPT-3是1750亿，是前者的116倍，所使用的参数是目前最强大的。简单的描述就是，它构建了一个机器人超级神经网络。
从上面这个图就能看出它的厉害之处。此前的
AI
模型，跟自然语言的准确度差距很大，但
GPT-3
跟自然语言能达到同样的准确度。
4、目前还关在实验室不敢放出来
技术的颠覆，远远超出我们的想象
1990年代末，弗里德曼专门跑到印度去看呼叫中心外包，惊叹于互联网和全球化的的力量。他回到美国写出了《地球是平的》一书，震动了世界。
今天，机器人在替代呼叫中心，我们拨打的很多服务热线，都是机器人在接听和回答。
十五年前，能用一个塞班系统的诺基亚就很前卫了。今天，人脸识别、移动支付、步态追踪在中国如此普遍，技术的进步和颠覆让人惊恐。
业内对AI的理解，并不是替代人类，而是帮助人类。把人从繁重、重复性的劳动中解放出来。就像洗衣机并没有替代母亲，而是把全世界的母亲从日复一日的洗衣中解脱，可以从事更多有价值的创造，譬如教育孩子、全职工作等等。
但当机器和人类的思考没有区别，我们将面临这两个前所未有的挑战：
1、机器人是否知道我们所不知道的东西？
2、我们在网上读到的内容，是不是机器人生产的？
机器学习最大的负面后果是，垃圾进，垃圾出。因为计算机是根据人类给予的数据进行学习的，就像小时候看太多暴力片，长大可能会出现暴力倾向一样。
种族主义、仇恨、谣言、虚假新闻、欺诈信息很可能被放大，充斥互联网……
机器能在短短几分钟，编造出海量的虚假信息，像洪水一样，淹没整个网络。这是非常可怕的场景。这个技术也会用在将来的国家冲突上，成为新的战争武器。可怕的是，这些信息很可能跟人的思维没有区别，所以人类可能无法识别和清除它，这意味着互联网现有的管理手段会完全失效。
这几年美国大选和权力斗争中，向不同的目标群体，定向投喂某一类谣言、虚假新闻或者阴谋论，这种操作已经非常普遍，严重分裂了整个社会，甚至外溢到中国。背后有大量的大数据、人工智能技术。
所以，GPT-3还被关在实验室，只对有限的业内人士进行内测。开发方担心一旦放出来，将制造无数的谣言、假新闻和欺诈信息。OpenAi实验室此前也声明，不会公开这个技术的源代码。担心落入坏人手里。
50多年前，电影《2001：太空漫游》让我们第一次看到机器学习的可怕之处，机器人能像人一样思考，读懂人的情感，并最终杀死人类。
AlphaGo战胜围棋世界冠军，表明机器的计算能力是可以战胜人类的。而GPT-3开启的机器学习能力，意味着它真的能脱离人类，自主思考和创作。
有人预言，一旦人类开启 AI，它将自主学习，不断提升设计自己，并最终接管一切。而人类受缓慢的生理进化所限，根本无法与之竞争，并将最终被取代。
我们会看到这一幕吗？
特别感谢来自纽约的AI专家谢颋博士的专业支持
GPT-3的论文
Language Models are Few-Shot Learners
https://arxiv.org/pdf/2005.14165.pdf
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