本以為AI這個話題會随着時間的流逝而熱度退散，但沒想到，它是一直都“挺忙”。在 ChatGPT 的“點火”下， AI 正式從幕後駛向台前，也吸引了不少人的關注和“搭乘”。
尤其是近兩個月，AI的發展似乎就像智慧的阿拉丁神燈一樣，無論是火出圈的ChatGPT還是圖像處理工具Midjourney都給人眼前一亮的感覺。
而科技，向來是一把雙刃劍。
很多人AI工具還沒用熟呢，AI詐騙就已經來了。有人10分鐘内被騙430萬，有人用“AI換臉”！9秒被騙走245萬元…
之前問答上還答非所問呢，現在已經有人利用AI造謠了~
曾經，我們還嘲笑AI繪畫在展示一種不顧人死活的美。
這不沒幾天人家的畫已經可以拍出300萬驚人高價！用了一分鐘就把很多畫家苦練幾十年的飯碗端走了？有意思的是還給自己署了名。
據悉，這幅《埃德蒙·貝拉米肖像》是Obvious利用 AI 算法創作的一組 Belamy 家族肖像中的一幅。Obvious 由三名25歲的藝術家組成，他們緻力于探索藝術和 AI之間的接口，而他們成畫使用的方法是深度學習模型GAN（生成對抗網絡）。
今天的人工智能
人工智能的理論方面最終以計算能力無法匹敵的速度發展。計算機不夠複雜，無法存儲和處理研究人員進行實際測試所需的大量資料。
令人驚訝的是，人工智能的下一個大舞台在幾十年後的國際象棋世界中出現了。IBM 超級計算機 Deep Blue 與當時的國際象棋世界冠軍 Garry Kasparov 進行了對抗。
深藍在 1996 年輸掉了第一場比賽，但以真正的電影方式，它在紐約複賽中取得了勝利。今天，這項技術已成為任何線上國際象棋網站的标準，但深藍的勝利在當時是具有裡程碑意義的。
它證明了人工智能根據不斷變化的情境因素做出決策的能力。該事件激發了進一步的全球研究，新的實施迅速浮出水面。
從那以後，數學家和程式員一直在擴充這個領域。計算能力每年都呈指數增長，并允許過去的“不可能”。
人工智能的優勢
人們對忙碌的工作向來有一種社會公認的仇恨。這是強調典型辦公室陳詞濫調的首選目标。AI 承擔了很多這項繁忙的工作，并将其放在砧闆上。
如今已經進入第四次革命性曆程——人工智能時代。由于ChatGPT的橫空出世，人工智能新技術再次被各界廣泛關注。現在大家都在搞智慧景區，在将來部分工作被ChatGPT替代也是極大可能的。
不可否認，人工智能在正确的地方使用時可以提高個人和專業的效率。人工智能在不浪費人力資源的情況下執行令人麻木的任務，并在幾秒鐘内完成數月的計算。
自動化流程
通過自動化流程，人工智能可以讓員工騰出時間來處理更具創造性或社會細微差别的任務。
這種自動化的一個典型例子是聊天機器人和客戶支援。超過 60% 的消費者更喜歡聊天機器人而不是等待人類。
減少人為錯誤
長時間的心理活動會導緻疲勞感，類似于鍛煉肌肉。這被稱為認知疲勞，會對精力和注意力産生負面影響。頭腦下意識地變得懶惰。慢慢累積後，錯誤有一種互相疊加的方式，就像不良貸款一樣。一個小錯誤可能會滾雪球，在未來造成巨大損失。
處理無窮無盡的數字列的資料繁重的任務會加劇認知疲勞。大腦開始做出糟糕的假設來創造捷徑。
而AI 的“大腦”不會因重複而感到疲倦。如果程式和輸入資料正确，那麼十有八九會産生準确的結果。
幫助人類做更精準的決定
人為錯誤超出了收叢集組織資料的範圍。即使是最精心記錄的資訊，不正确的解釋也會毀掉。當人類檢視資料時，他們與生俱來的偏見和直覺可以看到虛構的趨勢。
例如，人類的大腦傾向于強調最近發生的事件。這種現象稱為新近偏差。人類不會看過去十年的趨勢，而是将不合理的重力放在過去四個月。
當然，在某些情況下，最近的趨勢更為重要。然而，人類無法從數字上評估這些趨勢的價值。至少不及人工智能的速度。人工智能決策程式完全根據所有可用資料提出選擇建議。
數字援助的進步
一些千禧一代可能還記得在公路旅行中使用過大得不可思議的地圖，或者從谷歌列印出路線。
在今天，像科大訊飛也在利用AI在醫療領域發力，其重磅打造的智醫助理機器人，以優異成績通過國家臨床執業醫師資格考試綜合筆試，超過了96.3%的人類考生，證明人工智能在醫療領域的知識水準、邏輯推理和學習能力。
同時。AI的跨越級的進步是可以根據過去搜尋的資料庫來薇我們提供建議。
雖然關于這種資訊收集的道德規範存在一些争論，但數字援助已被證明在提高日常生活便利性方面非常寶貴。
人工智能的缺點
人工智能帶來了新的便利生活水準，并以驚人的速度幫助社會進步。然而，就像定時炸彈一樣，發展中的技術有着令人不安的後果。
失業率上升
随着越來越多的專業任務變得自動化，企業對人工參與的需求減少了。其明顯的副作用是預計失業率會增加。
世界經濟論壇估計，人工智能将創造多達 5800 萬個工作崗位。然而，人工智能将主要取代那些沒有資格填補新建立職位的低技能勞工。
網絡威脅的複雜性增加
目前，騙子已經通過智能AI換臉和拟聲技術，佯裝好友實施詐騙。今日話題#AI詐騙成功率接近100%#，沖上微網誌熱搜
在網絡攻擊中實施機器學習意味着每次攻擊都是針對目标量身定制的。
沒有情緒或道德
缺乏情感會妨礙形成道德的能力。人工智能旨在分析和學習提供的大資料。即使建立人工智能是為了追求正義，它也會在數學上分析舊的先例，而不會剖析目前的社會格局。這種正義将是一種算術正義，在不考慮道德上正确的情況下進行判斷。
類似的推理也适用于人工智能無法複制真正的創造力。人工智能可以通過将數以百萬計的創意作品融合在一起來産生新的東西。然而，這隻是一個非常複雜的數學再現。機器無法複制引導真正創造力的情感和精神。
資訊安全問題
在這個具有閱聽人意識的時代，很多服務商或者網絡公司為了打造獨特的個性化推薦，利用收集來的資訊進行使用者畫像，采集了過多的個人資訊，這些行為都會造成對使用者隐私資訊的洩露，對于資訊安全産生一定的威脅。
人工智能看起來光鮮亮麗，但它的發展已經跨越了 很多年的努力。它改變我們日常生活和社會的程度是驚人的，但這個領域卻在不斷發展。這種進化是否給人類帶來的好處多于損失，将取決于它從現在開始的發展方式以及人們的使用方式。