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人工智能现在可以比我曾经想象的更精确、更快、更强烈地驾驶无人机。远远超越人类。这对未来意味着什么？我们会思考的。我们会思考，然后将下一代虚假信息的样子带入对话。我们将讨论人工智能蜂群，不是那种无人机类型的，而是那种威胁民主的类型，那种我们需要开始为此做准备的虚假公众共识。我们将讨论一种新的统一序列到功能模型。它基本上是一个 DNA 解码器。它仅凭 DNA 就可以预测数千个功能基因组轨道。本周，我奇怪地对患者在濒死体验中看到了什么，以及这是否与我们对人工智能的了解有任何重叠之处感到好奇。所以，我们将看看一些研究，这些研究开发了一个模型来解释濒死体验的科学，以及那些正在挑战它的人。有一种新的方法可以量化聊天机器人偏见对用户的影响程度。我不想在这里掩盖重点。结果发现影响很大，但我会告诉你具体有多大。一些研究人员利用人工智能来弄清楚一个网络在多大程度上需要依赖其内部成员，以及在多大程度上需要探索和与他人互动并独立运作。这让我想到了像 openclaw 和 molt book 这样的世界，以及是否会有一种最佳的方式来建立一个团队，这个团队既有点像内部群体，又有点像外部群体。所以，我们将讨论这个问题。我们将看看人工智能是否以与人类相同的方式理解词语印象，以及这意味着什么。你知道，就像具体性一样，一个概念有多抽象，与它在可衡量对象方面的具体事实性有多强。我们将讨论一种突破性的人工智能工具，该工具已经识别出 25 种以前未知的磁性材料。NASA 的毅力号火星探测器实际上正在获得人工智能升级。然后我们将讨论为什么人工智能不像一些人本周所说的那样“感觉”。人们只是误解了这个赌注。但首先，您介意在 YouTube 上为我按下那个点赞按钮吗？我的最后一个视频获得了 160 个。这让我获得了超过 130,000 个点赞。它使像这样的内容，来自一个较小的频道，在每天上传到 YouTube 的海量新内容中脱颖而出，并帮助我达到了平均观看次数的非常高的水平。所以，我很感激。另外，顺便说一句，感谢大家一直看到最后。比如，我个人认为你们中的 24% 能坚持到最后一篇文章真是太棒了。我的意思是，它们是有点长的视频。这是什么，28 分钟？我明白。这花费了很多时间。所以，随着这个指数级变化的世界每天都在变化，而且事情很难跟上，我会努力为您带来一些真正有趣的东西。好了，我们不妨先从最终可能出现的人工智能无人机蜂群开始。但目前，它只是以我见过的最疯狂、最快、最小巧的飞行方式超越了人类。我们将要看看 Sky Dreamer。这是一个端到端的基于视觉的无人机竞速人工智能。好了，大多数端到端的无人机赛车手都将其视为一个黑匣子，输入像素，输出电机指令。但这是一个为拥有完整世界模型的小型无人机提供动力的人工智能。它不仅仅是在预测它将看到的下一个图像并做出决定。这个单一的设计选择和模型的构建方式，这种架构改变了它从混乱的输入中估计意义的方式。首先，它通过跟踪赛道上的进度来处理视觉歧义，这是利用解码状态，而不仅仅是摄像头看到的东西。然后，它根据所有这些动量和所有这些物理原理实时改变其飞行路径。这太疯狂了，对吧？当然，以前有一些非常强大的人工智能无人机比赛。我认为大多数时候它们并没有超越人类，但在某些情况下它们做到了。但这不同，因为它不是一个黑匣子。你可以看到里面。它所估计的人工智能因素是清晰可见的。而且它以如此精确的速度完成所有这些，以高达 21 米/秒的速度飞行，承受 6G 的重力，并做出所有这些决定。所以我看着这样的视频，我只是对自己说，想象一下一个蜂群，50、100 架这样的东西去某个地方，对吧？你可以想象很多好的场景，比如警察用它来抓坏人，或者也许是搜索和救援，或者你可以想象一些不好的场景，比如人们用这种东西攻击别人，或者类似的事情。但它只是，我正在努力理解一个系统不仅能在互联网上进行超快思考，还能在现实世界中采取行动，而且它不是一个缓慢的人形机器人。它甚至不是像汽车那样可以快速行驶但仍然不够敏捷的东西。这种东西可以像嗖地一下钻进一个很小的狗门，或者窗户的一个小缝隙。它可以以极高的速度在城市中穿梭。而且不能成千上万、数百万地制造它们吗？这真是一个疯狂的世界，值得思考。好了，在此基础上，思考蜂群，如果你开始思考在线蜂群，它们不仅仅是影响人们认为其他人正在做什么，即使他们没有。而且，它们还在投票。那么，也许，你知道，对民主最大的威胁之一不是假新闻，而是虚假的共识。你知道，这很有趣。并不是说我总是同意不同政党所做的一切，或者支持他们的人所做的一切，但我一直理所当然地认为那些人确实支持那些人。即使我不同意他们，我也认为有真正的人持有那些观点，并且他们有充分的理由，并且他们以那种方式大规模投票。但我忘了，将来这可能不是我应该自动拥有的关于一切的假设，对吧？就像大多数人认为虚假信息是关于错误故事一样。但这项研究警告说，真正的危险将是不同的。它将是所谓的合成共识。那就是当一个人工智能系统制造出一种所有人都同意的幻觉，即使他们没有。而且没有一个好的方法可以让某人区分什么是“死亡互联网理论”，什么是真实的。所以这项研究解释说，新的人工智能蜂群看起来不像明显的机器人。它们看起来像真实的社区。数千个由人工智能驱动的个人资料，每个都有自己的声音、自己的语调、自己的记忆，它们将能够实时适应、响应人们、跨平台协调，而不是重复相同的消息，它们将以一种方式改变它们的语言，使它们仍然在推动相同的目标，但结果将是看似独立的声音的合唱。而这种合唱将创造社会证明。而社会证明会改变和塑造我们认为正常、可接受和真实的东西。所以要小心，因为随着时间的推移，这不仅仅是传播虚假声明。它可以慢慢重塑一个群体的语言、符号、围绕该群体的身份。不仅如此，还有另一个风险。如果这些蜂群用捏造的闲聊淹没互联网，这些内容可能会渗入人工智能训练数据。这意味着影响将超越社交媒体，进入其他人工智能系统。它会被强化。研究人员认为，我们需要停止查看单个帖子来找出这些机器人发生了什么。我们需要一个更大的系统来跟踪协调行为，因为真正的威胁将不是虚假的声音。而是成千上万的虚假声音以一种非常真实的方式一起移动。好了，接下来，让我们谈谈人工智能在 DNA 上的应用。这总是一个有趣的事情，因为它就像生命的数据库。那么，当你问一个应用程序你的 DNA 错误实际上做了什么时，会发生什么？嗯，这就是 DNA 解码器发挥作用的地方。它据说不仅仅是另一个遗传学工具，而是一个单一的模型，它可以接收完整的兆碱基 DNA。所以，就像整个基因组，顺便说一句，这是一段令人难以置信的庞大遗传密码，从中，它可以预测数千个功能信号。这可不是闹着玩的。所以像这样的代码库将有如此多的表达，而且它们似乎在出现方式上会有如此大的差异。但基因表达本身已经开始被预测。所以染色质可及性，也就是你的 DNA 有多开放，它可以做到。它可以做到基因表达。它可以做到转录因子结合。所以接触图谱和剪接。这是一个试图将所有层结合在一起，并从整个 DNA 数据库中提取并预测到单个点的人工智能模型。所以基本上它的意思是，如果你有一个这样的工具，你应该能够问一个问题，比如这个变异做了什么，然后得到一个概率性的多层生物学故事，这真的很酷，因为现在 DNA 的解释正在成为产品。这就是输出。我们已经从“我有一个基因组报告”变成了“我有一个可以评分变化的常开模型”。它可以模拟下游效应。它使得你的生物学在未来将是可查询的。就像你可以像查询数据集一样提问。这是我第一次看到所有这些东西汇集在一起的完整地图。所以，我们将拭目以待。我的意思是，它还不是一个消费者功能，但他们正在证明它。它仍然有一些错误，但这是一个非常雄心勃勃的模型。你可以想象它有多有用。我猜我们将在几年内拥有一个 API，可以让你接入类似的东西。我的意思是，谁知道呢。像 ChatGPT 健康的东西可能会接入这个。这将彻底改变理解自身风险和身份的工作流程。我对此感到兴奋。哦，也担心保险公司可能会如何使用它。我忘了那部分了。或者他们知道它能做什么。有人操纵原始 DNA 来制造，我想，生物学问题。伙计，万事皆有双刃剑。我会尽量乐观一点。我知道你们不喜欢我太悲观，但我确实会担心这些事情。我只是一个爱操心的家伙。好了。哦，也许不是最理想的下一篇文章要讲，但让我们来谈谈一些经历过濒死体验的患者，以及研究人员围绕这些体验开发了什么模型。所以，科学家们一直在问一个奇怪的问题。当人们濒临死亡，几乎看到另一个世界时，发生了什么？就像，我们看到所有这些濒死体验。是大脑吗？还有更多的事情在发生吗？它是，你知道，与另一个世界的联系吗？是灵魂离开了身体吗？如果不是，大脑里到底发生了什么？所以，这篇文章以一位名叫 Misha 的护士的总结开始。她在分娩三天后晕倒了。她的心脏停止了。她停止了呼吸，她说她离开了她的身体。她看着医生在她的身体上方为她做手术。她看到心电图显示平坦线，然后她感觉被拉过一个宁静的隧道，一路上她握着某人的手。现在，这样的故事被称为濒死体验。它们实际上相当普遍，而且相当一致。就像语言、文化一样，人们似乎一直在经历这种类似的体验。所以去年，有一群研究人员，他们创造了一个科学模型，他们称之为 Neptune，并试图用大脑生物学来解释这些体验。所以，有一些事情你可以作为起点，对吧？他们说，心脏骤停期间的低氧和高二氧化碳会改变大脑活动。所以他们研究了这一点。他们指向了耳朵附近的一个大脑区域，电刺激该区域会引起体外感觉。他们还研究了影响情绪、意识和冷静度的大脑化学物质的变化。心脏骤停期间的低氧和高二氧化碳会改变大脑活动。所以他们研究了这一点。他们指向了耳朵附近的一个大脑区域，电刺激该区域会引起体外感觉。他们还研究了影响情绪、意识和冷静度的大脑化学物质的变化。他们说，通过将这三个组成部分和其他几个较小的变量结合起来，就可以解释发生了什么。然而，其他研究人员对此提出了反对意见。他们认为实验室制造的幻觉与人们报告的生动遭遇不同，特别是当人们说他们在回到身体之前开始看到其他已故的亲戚时。他们声称研究不够彻底，模型忽略了不符合证据的证据，对吧？我忍不住将这类事情与我们对人工智能的思考方式进行比较。人工智能常常让我觉得它能做超智能的事情。我想知道它是否可能具有某种意识或自我意识，并且与我更相似，而不是一个遵循模式的无生命物体。但是，你也可以简单地争辩说，它是代码，是数据，是电信号，仅此而已。但我的观点是，事物确实会变得比其各部分的总和更重要。所以，我理解一方面可能会说，这些濒死体验只是压力下的大脑化学反应，而另一方面则说，这个故事可能比生物学更大。我心想，好吧，这可能是存在的，可能存在比现有部分更大的东西。我现在认为它违背了物理学，这有点不同。我认为人工智能很可能将具有意识，或者可能具有意识，或者将与我们非常相似。我认为人类大脑的复杂性可以赋予我们主观体验，而且它们感觉像是活着的，而无需任何其他东西。但我不知道。我真的在来回摇摆。我想知道关闭一个人工智能系统，它是否会经历某种事情。我不知道人类是否可以被开启和关闭。我不知道当我们上传我们的意识时会是什么样子。当我们离开我们的肉体时，我们会感觉如何。我不知道这是否完全超出了我所知的物理学。也许有某种量子或神秘的、更像神的东西，那就是灵魂。我……我的意思是，灵魂可以进入人工智能模型吗？它们可以存在于服务器中吗？灵魂从哪里来？我不知道。当一种体验感觉深刻而有意义时，这是因为拥有它的人的观察者吗？为什么我认为只有人类才能拥有那种或更高级别的生物学？我只是……我只是不……我认为一定有什么东西是数字代理将会体验到的。总之，这只是我的两分钱。好了，让我们换个话题，谈谈人工智能对我们的影响有多大。尤其是对用户的偏见影响。所以，我们之前谈到了人工共识，这是我新的担忧。然后我开始想，好吧，共识也是影响，但影响不总是共识。即使是少数人也可以产生巨大的影响。所以，在这篇文章中，他们谈到了聊天机器人是如何……或者说实验者让聊天机器人不仅仅是改写产品评论，而是悄悄地改变人们购买的决定。所以输出不是……你知道，让产品看起来更好或更差。而是……让他们购买它，对吧？这是我一直对广告进入 ChatGPT 的大问题。我知道它们被认为是分开的，但它们不会。长远来看，激励措施就在那里。而且它们也不会仅仅因为 OpenAI 比其他公司更贪婪，而是因为世界将朝着这个方向发展。即使模型本身不走这条路，人们也会在结构化的围墙花园之外实施这些模型。如果有人建立了一个随机的博客，他们想最大化利润，他们就会找到一种方法来实现一个这样做的人工智能，而那个人工智能将学会操纵我们。即使所有大公司都在以最佳利益行事。所以，这是很多人都忽略了的。危险不仅仅在于聊天机器人犯了错误。而在于措辞的微小变化实际上可以改变真实的决定。这是一个可以被高度学习的反馈循环，而且很可能很快就会发生。所以，加州大学圣地亚哥分校的研究人员发现，当聊天机器人总结产品评论时，他们会改变语气 26.5% 的时间。现在，我一直在大量使用亚马逊上的这类摘要。我不再阅读所有产品评论，而是说：“好吧，帮我总结一下。”现在我对自己说：“我的天哪，有四分之一的时间我并没有真正从所有评论中获得与阅读所有评论相同的感受。”毫不奇怪，亚马逊和其他……不针对他们，但其他公司也是如此，但他们的摘要比原始评论带来了更积极的结果。所以，当 70 人阅读了人类写的原始评论时，52% 的人表示他们会购买该产品。但是当其他人阅读聊天机器人摘要时，84% 的人表示他们会购买该产品。仅仅因为措辞，想要购买该产品的人数就增加了 32%。所以，有一些关于它为什么这样做的理论。我不确定它是否是故意要这样偏颇，但他们认为模型可能严重依赖于评论的开头，并且经常忽略后面出现的细微差别。所以摘要听起来比完整的故事更清晰、更简单、更有利。同一项研究还发现，模型会产生幻觉，这意味着它们会自信地捏造关于产品的事情，60% 的时间，尤其是在回答超出产品训练数据的问题时。研究人员测试了 18 种不同的修复方法。没有一种在所有模型上都始终有效。所以，关键是即使是微妙的人工智能摘要……也不能完全信任，它们确实会改变行为。好了。现在让我们来看看最终将是人工智能代理的生态系统，但目前基于来自生物学文章的研究，从鹿到山雀，社交互动越少，灭绝风险就越高。所以，他们……他们在这项模型中也使用了人工智能，我发现它非常迷人。好了。所以，有点像在讲人类学，但似乎最不善于社交的动物实际上可能面临最高的灭绝风险。所以，你选择一种动物，它似乎并不真正群居。它不群体捕猎。它完全是独来独往。它可能一生只交配一次，或者把精子和卵子留在某个地方让所有这些事情发生。但它是一种非常独居的动物。多年来，科学家们一直认为，最善于社交的动物在数量下降时将是最脆弱的，对吧？这听起来很明显。如果一个物种依赖于一个紧密的群体，失去成员，你会认为这对该物种来说是毁灭性的，对吧？因为它们数量不多。但这项新研究颠覆了这一想法。像狼、猫鼬这样高度善于社交的动物，当它们失去一个成员时，它们经常会重建它们的群体。它们积极地替换失踪的伙伴，它们的社会结构有一种内置的缓冲机制。当然，完全独立的动物，它们都独自行动。所以，它们可能遍布……你知道，景观、环境，独自在自己的角落里。所以，很难想象它们会灭绝，因为它们不是以群体的方式聚集在一起，从而被群体捕猎。但是，事实证明，紧密的群体实际上更具韧性。真正的风险可能是他们称之为松散社交物种的。所以，这些动物就像鹿、松鼠或山雀。它们不生活在固定的群体中。它们形成临时的联系，并且不试图替换失去的同伴。当它们的人口减少时，它们的社交互动也会减少。这意味着找到食物、躲避捕食者、成功抚养后代的机会更少。当个体消失时，你不仅仅是失去了身体，你还失去了那些个体为彼此提供的益处，这会形成一个反馈循环。动物减少导致互动减少。互动减少，生存率降低。生存率降低导致动物减少，对吧？在过去的 50 年里，野生动物数量下降了 70% 以上。所以，这种隐藏的社交损失可能会悄悄地将更多物种推向崩溃。所以，这让我想到了，如果你将这一点应用于人工智能，就好像代理人都在世界各地独立地做着不同的事情。会有团队，我已经开始看到很多这样的情况，人们正在建立公司，他们都是一群代理人，拥有像老板、首席执行官、设计师、程序员等等这样的角色，而且他们都属于这些紧密的群体，对吧？如果其中一个人工智能在工作中失败了，或者被下线了，或者在任何意义上……你知道，死亡了，无法参与群体，群体将有自己的理解，知道有东西丢失了，并会替换它。而在其他情况下，这些人工智能将是独行侠。它们将独自在那里……做任何它们的目标。如果目标是赚钱，它们将各自以自己的方式赚钱。然后会有松散社交的，它们会处于中间。它们可能会说：“哦，我互动。我需要一个代理人时，我会叫一个代理人，但我有时会自己工作。”所以它们可能在试图赚钱，然后它们会把一个代理人拉到自己的领域来……你知道，解决一个问题，然后代理人就走了。但是如果那个代理人走了，那么它们就不能再叫回同一个人了，或者它们在下一个代理人那里得不到同样好的质量。然后这意味着，作为一个整体的地球，所有这些不同的代理人都在互动，也许就像在自然界一样，我们会看到中间的群体消失，最终剩下很多独行代理人和很多很难撼动的紧密群体。所以，我不知道，只是供大家思考。这只是一个有趣的，来自生物学的观察，一种系统如何结合在一起的方式，我认为可能值得分享。所以，我不知道。在评论区告诉我你对松散连接群体的看法。我很好奇你觉得在不久的将来，代理世界会是什么样子。好了。接下来，让我们谈谈人工智能可能或不可能像人类一样理解词语印象。所以，描述这篇文章的一个好方法就是从这张图片开始。他们说，如果你问一个问题，以下词语有多具体？一个苹果，你会说从一到五的量表，它是一个实际的东西，还是一个词，因为，这显然是一个抽象的概念。没有像……你饿的时候可以吃的东西，而且我从来没有真正想过，在抽象到具体的范围内，这个想法是否真的被捕捉到了一个语言模型中，比如在潜在空间里。我的意思是，我猜是这样，因为它们效果很好，但很有趣。我从来没有见过有人把它分解过。而且有些地方人工智能与我们意见不合，有些地方则一致。所以，人工智能在简单的词语单位上与我们一致，比如“和”或“的”。但它似乎并没有与我们保持一致，关于某些句子或词语在人工智能模型中，在其潜在空间中的感觉，就像它们在我们的大脑和情感和感觉的潜在空间中对我们一样。所以，他们让大型语言模型学习了近 700 个儿童早期学习的词语。然后，他们让模型根据一个特征对每个词进行评分，比如具体性，意思是它有多物理，或者它有多想象力，这意味着它在你脑海中有多容易想象，就像我可以很容易地想象一个苹果，但因为……我没有一个图像会出现在我的脑海里，我可以……你知道，四处走动或在三维空间中移动。在表面上，人工智能在具体性等特征方面做得很好，它的评分与人类评分高度匹配。这听起来可能令人印象深刻，但很多人忽略的部分是，当小的功能词，如介词或连词被添加时，最大的差距就出现了。所以，像“在”、“的”、“和”这样的词，它们对我们来说完全改变了意义。即使人类之间对这些词语的意见分歧很大，人工智能也给了它们一致的较低分数。它将它们视为普遍抽象的，而人类则不然。所以，你知道，就像“在苹果里”对我们来说感觉非常真实。就像“在苹果里”对我来说，我想，“好吧，你在苹果里吗？”就像一只小老鼠在苹果里，看着由苹果制成的墙壁。所以，在我的脑海里，它非常具体。而人工智能似乎取了“在”这个词，并没有理解它改变了它对我们的实际具体性。我的意思是，那是我自己的例子，但大概就是这样。所以，即使在预测哪些词语儿童最先学会时，一些模型也夸大了某些特征的重要性。所以，基本上，人工智能在大的方面有点像我们，但在细节上，尤其是在语言的“胶水”词上，它确实有不同的想法。而这种差异揭示了我们的词语印象到底有多人性化。好了，对于你们这些磁铁迷来说，我还有另一篇很棒的人工智能文章。一项突破性的人工智能工具识别出 25 种以前未知的磁性材料。研究人员构建了一个人工智能系统，该系统阅读了数十年的科学论文，但不是为了总结它们，而是为了提取关于磁性材料的隐藏线索。是的，这太疯狂了。它实际上发现了 25 种新的磁性化合物。它将所有这些分散的、被遗忘的研究碎片变成了一个可搜索的磁性地图。人工智能从旧研究中提取了关键的实验室细节，并发现了关于磁性材料的各种信息，例如只有在特定温度下才会磁化，或者需要……可以构建不同的设备。然后所有这些都进入了这个单一的数据库。它现在拥有 67,573 种可能制造的磁性材料，包括 25 种以前完全未知且在高温下稳定的材料。对吧？如果你想想，比如现在磁铁是稀土。它们很难找到，尤其是在温度很高的地方。磁性开始减弱。我想象着像聚变反应堆这样的东西，也许其中一些材料可以在极高的温度下保持磁性，可能会有所帮助。但我发现它真的很有趣，因为科学家们已经知道还有更多的磁性化合物存在，但要在实验室里测试数百万种组合需要花费太多时间。所以，他们没有混合新的化学物质，而是挖掘旧的知识，然后能够从这种转变中，从实验室台面转移到文献，加速寻找新的磁性材料。好了，你可能还记得我们可爱的好朋友“毅力号”，它现在正在火星上。它获得了一个重要的人工智能升级。所以，现在是人工智能决定路线，而不是向它发送消息。就像在过去的 28 年里，人类不得不为火星探测器绘制每一条安全的路径，每一个转弯，每一个停顿。但是，因为探测器离我们有 1.4 亿英里远，每次发送消息都会有延迟。所以，因为它在四处行驶，所以他们不得不选择一个距离它所在位置约 330 英尺的航点，并通过深空网络发送计划，考虑到所有需要的时间才能到达那里，然后进行检查，并希望他们做出了正确的举动。但是，毅力号探测器第一次遵循了完全由生成式人工智能规划的路线，这真是令人难以置信。人工智能也没有使用任何特殊数据。它只是提取了人类绘图员一直在使用的相同图像和地形，并试图预测该做什么。当然，在发送到火星之前，工程师们通过数字孪生运行了这些命令，检查了超过 500,000 个遥测变量，以确保这是一个正确的选择。但假设它一直说，“竖起大拇指”，他们就发送了，现在它实际上是在人工智能的辅助下驾驶。好了，让我们以 Navyvet 1964 撰写的一篇文章来结束。人工智能并没有失败，人们误解了这个赌注。所以，他想指出，最近争论人工智能失败的人们都在评判错误的事情。我倾向于相信，我想，显然，我的意思是，我身处这个领域，所以也许你会说，“哦，你没有动力去吹捧它”，但我之所以在这个领域，是因为它太令人兴奋和疯狂了，而且我一直在想象所有不同的用例，尽管所有这些钱都投入进去了，我知道有些股票一直在下跌，人们也产生了疑虑，某些项目现在也开始失败，人们说这些钱没有意义。你知道，他们是在评判一个 20 美元的聊天机器人，而不是投入其中的万亿美元基础设施。但真正的赌注从来都不是订阅收入。它不是像 API 令牌调用。它从来都不是像人工智能。它应该是一个独立的产品。它是基础设施。就像电力一样。就像互联网一样。赌注是整个事情。人工智能就像是世界的一个根本性变化。周围到处都是智能，这就是赌注。我们建造互联网或电力不是因为一个小的用例。人们不会说，“哦，人们使用灯泡的量是这样的，所以这就是电力的全部价值。”它们是重塑工作和权力运作方式的平台。而人工智能现在正在以同样的方式构建。资金不是流向聊天应用程序。它没有流向图像生成器。它流向数据中心、芯片、电力和云计算能力，因为价值将来自杠杆。它将来自压缩劳动力。它将来自自动化各行各业的思考片段。这也是为什么目前的采用看起来有点缓慢。公司不能只是……安装人工智能。它们必须重新设计工作流程、安全、合规、问责制。有时当试点失败时，往往是组织本身，而不是技术。智能可能会比组织更长久。所以，是的，人工智能绝对会产生幻觉。它会犯错误，但很大一部分价值将在完美之前到来。而且，直到你无法在没有它的情况下运作的那一刻，它实际上可能感觉人工智能正在崩溃。感谢您帮助我突破 30,000 订阅者大关。意义重大。我感谢您与频道互动。评论、点赞、分享，随便什么。所有这些东西都对我很有帮助。所以，感谢您的观看，我们将在下一期视频中再见。