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步骤5：伊人直播越來越聰明的人工智能會不會跟我們“搶飯碗”？在觀看ChatGPT在三兩分鍾寫出一個完整的撲克遊戲後，程序員群體開始慌了。有負責遊戲開發的程序員對國是直通車表示，看完ChatGPT寫代碼的速度後壓力山大，感覺今年的日子更不好過了。也有觀點表示，這起碼可以減輕程序員的負擔，提高了工作效率。相當於初稿不用自己寫了，隻需要校對一下，輕鬆的代碼就由ChatGPT來做，為自己省了不少事情。財通證券近日使用ChatGPT撰寫了一份關於醫療美容行業的研報，內容包括行業簡介和全球市場概述。“不可否認，ChatGPT在文字表意、標題撰寫等方麵均具有較高水平，但采用這種直接生成+翻譯模式形成的報告仍有問題。”財通證券表示，問題包括標點和術語錯誤、無法得知引用數據來源及可靠性等。迪倫·羅伯茨表示：“ChatGPT將使知識型員工如今從事的普通任務自動化，這樣他們就可以專注於更有價值的任務。”同時，多位業內人士分析稱，在一些較純粹的技術工種看來，ChatGPT的確能有效提高工作效率，企業因此節約人力有一定可能。AI讓我們的生活更方便，使我們的工作變得更有效率，但高度化的人工智能，正潛移默化地影響者人類本身的創造和學習能力。據一項調查顯示，目前美國89%的大學生都是用ChatGPT做作業。目前，紐約的教育係統全麵封殺了ChatGPT，老師們防ChatGPT如“洪水猛獸”，卻還是屢禁不止，學生們已經在用ChatGPT肆無忌憚地作弊了。有攻就有防，斯坦福大學的研究團隊就提出了一種用於檢測AI生成文本的全新算法DetectGPT。此算法可以用於判斷文本是否是機器生成，並且不需要訓練人工智能或收集大型數據集來比較文本。研究團隊聲稱新算法的檢測的準確性能有了實質性的提高，並表明該技術可對未來越來越普遍的人工智能寫作論文事件起到很好的反製作用。總而言之，ChatGPT儼然已是現階段非常出色的AI，也基本可以實現合乎邏輯的對話生成，並能夠在較短時間裏生成大量高質量的文本內容，以及給予相對準確的答案和自我修正。但正如官網中所“警示”那樣，ChatGPT“可能偶爾產生不正確的信息”、以及“可能偶爾產生有害的指示或有偏見的內容”，並且還不具備對複雜和抽象係統的理解能力。。
步骤6：《嗨秀直播》數字“算力”提升城市“腦力” 讓生活更便利開車穿行在城市中，各類交通信息實時傳遞給駕駛員；社會保障、醫療健康、安全繳費、電子證明等民生事項“一站式辦理”；坐在辦公室，樓宇自控係統實時調節室內溫度、照明……近年來，中國智慧城市建設成果斐然，隨著5G、物聯網、工業互聯網等新一代信息技術的廣泛應用，智慧城市建設進入嶄新階段。今年以來，多個省市圍繞智慧城市建設和數字化轉型作出部署。以數字“算力”提升城市“腦力”，數字技術讓城市更“智慧”，也讓生活更便利。“數字孿生”搭建智慧“底座”在部署今年的工作任務時，數字經濟發展和智慧城市建設成為多地的重點工作之一。北京在2023年市政府工作報告重點任務清單中提出，落實智慧城市四級規劃管控體係，深入推進“一網通辦”，推動智慧城市應用場景開放，發展智慧交通、智慧水務、智慧稅務、智慧應急、智慧消防、智慧醫療、智慧教育、智慧文旅等。數據顯示，北京市政務數據開放走在全國前列，已無條件開放115個市區級單位，公共服務事項指南、財稅金融、城市管理等領域公共數據集15880個。與此同時，作為國家人工智能先導區，北京海澱、朝陽、西城、昌平、通州等區已開始或完成“智慧城市大腦”相關部署，邁向全域場景開放的智慧城市2.0階段。“數字孿生城市”的概念，出現在多個省市的政府工作報告中。上海提出，要係統化構建城市數字底座，推動空間信息數據應用，推進數字孿生城市建設；四川提出，利用數字技術賦能城市社會治理，建設數字孿生城市、智慧社區；深圳明確夯實以城市信息模型為核心的全市域統一時空信息平台和數字化底座，建設城市級物聯感知平台，有序建設全自主可控的數字孿生城市和鵬城自進化智能體。數字孿生技術，是指通過建立三維數字化模型，打通物理世界和數字世界，實現虛實融合的複合技術。數字孿生技術在城市交通、基礎設施建設等領域的廣泛應用，能夠不斷提升智慧城市的規劃、建設、管理和治理水平。深圳市智慧城市科技發展集團董事長張曉春認為，超大城市的獨特性增加了城市治理的複雜度，創建數字孿生城市，可以讓城市治理中的數據更全麵、響應更及時、決策更科學，在促進新興產業發展的同時，助力城市治理再上一個台階。技術支撐加速應用落地。
步骤7：草榴直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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