FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

被神话的GPT 造不出你的梦中神车

ChatGPT爆火之后，AI大模型成为众多科技公司追逐的热点。从聊天对话，到图像生成，再到桌面办公，仿佛AI在一夜之间具备了颠覆一切的神力。热潮蔓延至汽车行业，从业者开始思考：让GPT造车，是否可行？有车企宣布将应用大模型技术，也有车企称要接入第三方大模型，还有车企抢着发布了带有GPT字眼的自动驾驶系统。有从业者对深途说，智能座舱和自动驾驶，或将是大模型最先应用的场景。这其中，尤以自动驾驶最让人期待。自动驾驶是一个难度极高的赛道。除了谷歌、百度等科技巨头，一大批天才创业者投身其中，烧掉数十亿美金，至今也没达到让人满意的效果。 AI大模型杀入自动驾驶，这次会不一样吗？ GPT跟汽车，有几毛钱关系？ GPT跟汽车，表面看无直接关联，实则渊源很深。故事得从六年前说起。 2017年6月，特斯拉的老板马斯克，从OpenAI挖走了一个斯洛伐克籍的研究员。这个人叫Andrej Karpathy，他后来成为特斯拉的AI总监。当时马斯克对人工智能表现出极大兴趣，他也是OpenAI的捐资创办人之一。把Andrej Karpathy招致麾下不久，马斯克离开OpenAI董事会，他认为特斯拉和OpenAI都在研究AI，未来可能发生利益冲突。后来，Andrej Karpathy在特斯拉重写了自动驾驶算法，开发出BEV纯视觉感知技术，让特斯拉自动驾驶进入新阶段。而他的前东家OpenAI，则将全部筹码押注在通用人工智能，最终研发出GPT。从产品角度看，OpenAI的GPT和特斯拉的BEV，是完全不同的物种。但从技术底层来看，它们都依托人工智能技术，尤其是对谷歌Transformer模型进行了应用。 Transformer是一种深度学习的神经网络架构，由谷歌的8位AI科学家在2017年提出。这是人工智能行业极其重要的一项发明，今天大火的ChatGPT中的“T”，就是指Transformer大模型。与传统神经网络RNN和CNN不同，Transformer通过自我注意力机制，去挖掘序列中不同元素的联系及相关性，具有很好的时序数据处理能力。这让它在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务上，展现出突出的性能。因此Transformer一开始被人们用在NLP（高级自然语言处理）领域，用于理解人类的文本和语言。在Transformer模型上进行预训练，经过不断的微调、迭代，OpenAI相继推出了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4等语言训练大模型。ChatGPT是OpenAI对GPT-3模型微调后开发出来的对话机器人。由于它能以对话的方式进行交互，普通人很好上手，且比过去的聊天机器人显得更“聪明”，因此大放异彩。从根本上，ChatGPT的GPT模型、谷歌的LaMDA大模型，以及百度的文心大模型，同宗同源。将Transformer模型用于自然语言，诞生了ChatGPT这样的聊天应用；将它用在计算机视觉，同样取得了惊人的效果，这方面的先行者是特斯拉。 Andrej Karpathy在担任特斯拉AI总监期间，负责领导自动驾驶的计算机视觉团队，通过结合Transformer模型，特斯拉成功开发出BEV技术。 BEV全称是Bird's Eye View，即鸟瞰图。它可以将摄像头拍摄的2D图像拼接转化为3D图像，统一转换到俯视角度下进行处理，形成“上帝视角”。这么做的原因是：开车是在三维空间中进行的，人看到的是立体的世界，而不是2D的图像。这项全新的感知方案，在2021年8月的特斯拉AI DAY上由Andrej Karpathy对外展示。为此特斯拉不惜重写了自动驾驶算法，对训练深度神经网络的基础设施进行了重构。这是大模型技术首次被应用到自动驾驶行业。今天回过头来看，虽然GPT目前主要应用在自然语言处理领域，我们并不能让GPT去驾驶一辆汽车，但它背后的AI大模型技术，尤其是Transformer架构，实际上早就已经在自动驾驶领域应用了。从自然语言处理到计算机视觉，两个领域基于Transformer架构在建模结构上实现了统一，使联合建模更加容易。而随着对AI的理解加深，汽车公司越来越像人工智能公司。除了特斯拉，理想汽车在今年初公布公司愿景，声称要在2030年成为一家人工智能企业。它将在今年推出的城市NOA导航辅助驾驶系统，技术支撑就是BEV感知和Transformer模型。让AI跟人对话，与让AI驾驶一辆汽车，似乎本质上并无区别，只是二者落地场景不同。在将底层技术应用到具体产品这件事上，人类永远充满想象力。 GPT教会自动驾驶的那些事今年以来，GPT展现出来的强大能力，让外界大受震撼。通用人工智能不再是空中楼阁。自动驾驶行业的人开始思考，或许生成式AI在语言模型上的应用思路，可以迁移到自动驾驶上。本质上，语言模型是对人类的语言建立的数学模型。计算机还是不懂自然语言，但它通过数学建模，把语言问题变成了数学问题。通过给定的文本的历史，预测下一个词出现的概率，间接地理解了自然语言。换到驾驶场景，如果给定当前的交通环境，给定一个导航地图，以及一个驾驶员驾驶行为的历史，那么，大模型是不是可以预测下一个驾驶动作？地平线创始人余凯在今年4月举办的电动汽车百人会论坛上说，ChatGPT给他很大启发，“我们要继续用大数据、更大的数据、更大的模型，并且无监督地去学习人类驾驶的尝试，就像你从大量的、无监督的、没有标注的自然文本里去学习一样”。他认为，每个驾驶员驾驶控制的序列，就像我们的自然语言文本一样。下一步，他想构建一个回归自动驾驶的大语言模型。理论上，这个思路是可行的。人工智能已经具备学习能力。根据自适应的语言模型，机器会根据用户的反馈不断迭代优化，学习用户的习惯，然后改进模型。现在的ChatGPT就运用了这项技术。那么，让机器学习司机的驾驶习惯，就不是一件很难的事情。特斯拉的影子模式，就是把真人司机的驾驶数据，投喂给机器学习。通过比对人类驾驶员行为，来达到训练算法的目的。 GPT掀起新一轮AI热潮后，对行业造成的一个认知冲击是，通过把模型的参数规模不断变大，数据量指数型增加，也就是所谓的大模型，在达到某个临界点后，模型会突然变得很聪明。过去，模型在训练阶段需要的数据，是经过人工标注的。以自动驾驶为例，数据标注员通过大量的图片标注，告诉机器什么是猫，什么是狗，猫和狗各有多少种类。标注员就像是机器的老师，一遍一遍教会它认识这个世界。问题是，老师没教过的东西，机器还是不会。典型的是特斯拉曾多次发生自动驾驶事故，车辆撞上侧翻的大卡车，因为机器识别不了。和高资本创始合伙人何宇华对深途举过这样一个例子：广州的夏季雨天频繁，在一些灯光比较昏暗的场景下，空中会有大量的飞虫。当汽车驶过时，灯光打过去，可能会有数以千计的飞虫撞向车头。在这种情况下，汽车的自动驾驶感知系统，可能会误认为是一堵墙。自动驾驶系统不能穷尽所有的corner case（极端场景），是其发展路上的一大难关。 ChatGPT抓取的是全网未标记的数据。在自监督学习中，数据本身被用作监督信号，而不是依赖于人工标记的标签。有一天人们发现，大模型在消化这些数据的过程中，突然具备了举一反三的能力。那么，如果自动驾驶大模型也能无监督地学习人类驾驶行为，不需要“老师”手把手地教，是不是意味着，系统摇身一变，成了“老司机”？ GPT“开车”，还不靠谱梦想很美好，实现梦想的路总是很骨感。类似ChatGPT的AI大模型要在自动驾驶领域发挥威力，目前来看至少有如下几个问题需要解决。首先是数据来源。 ChatGPT的数据来源非常丰富，包括维基百科、书籍、新闻文章、科学期刊等等，相当于全网公开数据都是它的养料。自动驾驶不同。驾驶员的驾驶数据、车辆行驶数据不公开，很多还涉及隐私。汽车厂商、自动驾驶公司各自为政，数据封闭不流通，这让获取数据变得困难。没有数据，自动驾驶就是无源之水。联想创投总裁贺志强对深途说，自动驾驶的核心是要有数据，数据对训练模型非常重要。比亚迪这样的主机厂有数据，但算法还需要打磨，“蔚小理”等造车新势力擅长算法，但车的销量还不够。既有数据也有算法的公司，才能充分用好大模型。其次是系统的计算部署方式有限制。余凯认为，OpenAI、ChatGPT是在云端的计算，在云端有充分的能量供给、电源供给，同时有非常好的系统，可是如果在车上依赖的是电池，依赖的是车端的散热，那么这个挑战是很大的，意味着自动驾驶不能用那么大的模型、那么大的计算。大模型对算力的消耗，导致云计算厂商成为这波AI热潮中第一批吃到红利的玩家。大厂开卷云计算，也是为大模型开路。但是在车端，这会是一个矛盾。更大的问题是，大模型的可靠性尚未验证。使用过ChatGPT的人知道，ChatGPT有时候会胡说八道，时对时错。这在业内被称为幻觉（hallucination）倾向，即产生完全没有出处的非真实内容。大模型会编造内容，而不在意内容的真实性和准确性。聊天可以胡说八道，自动驾驶不可以。任何一次错误的输出，导致的结果都可能是致命的。 “ChatGPT取得巨大进展，但自动驾驶迟迟没有到来，因为自动驾驶特别是无人驾驶，可能容错率就是零，那是人命关天的事情。”余凯说。曾在硅谷某AI创业公司担任COO的龙志勇认为，不可控、不可预测和不可靠，是大模型商业化最大的威胁。典型表现是大模型有幻觉倾向。现在，要让自动驾驶系统学会选择和辨别，并稳定地输出最优解，还不太现实。一家人工智能公司的内部人士对深途说：“视觉感知在算法层面的确有不少突破。但车这种场景，要求太高了，我个人不觉得短期能有大的突破。可以关注一下特斯拉的动向。” 然而最近科技圈有一股风气，大大小小的公司，都要蹭一把GPT的热点。有一些汽车厂商，宣布即将应用类似GPT的技术，一堆炫酷的概念让人傻傻分不清楚。比如某传统车企旗下的自动驾驶公司，就发布了一个自动驾驶生成式大模型，要用这个模型来训练自动驾驶，号称“行业首例”。一位长期关注智能汽车赛道的投资人，询问一位行业大佬怎么看该模型，对方就回了四个字：“TM扯淡。” “完全就是一个PR行为。”这位投资人对深途评价。自动驾驶，会被推倒重来吗？在特斯拉的带动下，再叠加今年兴起的AI浪潮，自动驾驶行业逐渐向大模型、大算力、大数据方向不断靠近。大模型对自动驾驶的影响，目前还不够剧烈，但嗅觉敏锐的人已经呈现出一种矛盾心态。就像当年特斯拉利用Transformer将多摄像机数据从图像空间转化为BEV空间，为此不惜将原有架构推翻，重写算法。现在大模型的应用，也可能意味着原有自动驾驶算法，会被推倒重来。贺志强认为，大模型会对自动驾驶有巨大影响。以前自动驾驶用到很多小模型，现在变成大模型，可能需要重新来一遍。自动驾驶行业会重新洗牌。一家AI芯片公司的自动驾驶总监赵东翔对深途说，整体端到端更改，等于重新做。洗牌对新入局者是机会，对领先者是威胁。弯道超车的故事，往往发生在技术急速变革时期。在技术一日千里的时代，在旧路线投入越多，沉没成本可能越大，转身越困难。对于整车厂或自动驾驶公司而言，要拥抱一项新技术，不仅要考虑效果，还要考虑成本。赵东翔表示，就当前阶段而言，自动驾驶变换技术路线没意义，“现在行业技术能力也不差，大家花那么多钱做了那么久，没有大幅度提高的话没有换的动力。” 在去年底的AI DAY上，特斯拉将BEV升级到占用网络（occupancy network），泛化能力得到进一步提升。通过占用网络，特斯拉的自动驾驶感知系统可以不需要知道看到的物体是什么，就可以判断是否需要躲避，由此解决了更多长尾问题。不论何种技术路线，现在都处于快速变化迭代中。过去的小模型可能会被大模型替代，今天的大模型也可能在未来被某种新物种替代。但不管怎样，蹭热点、制造噱头的做法，是无益于技术进步的。“蹭热度是陋习，踏踏实实做产品才有用。”赵东翔说。自动驾驶真正的“王炸”，还远没有到来。我们需要做的，是对每一轮技术变革保持敬畏之心。被神话的GPT，造不出你的梦中神车，但至少，变化已经发生了。来源：金色财经

金色财经2023-06-10

Vitalik Buterin：以太坊的三次技术过渡

保护隐私的资金转移工具。以下是原文由ChatGPT简洁：这篇文章是由以太坊的创始人Vitalik Buterin撰写的，主题是以太坊需要经历的三个主要技术转变，以使其从一个年轻的实验性技术转变为一个成熟的技术堆栈，能够真正为普通用户带来开放、全球化和无需许可的体验。首先，Vitalik提出了三个以太坊需要经历的主要技术转变： L2扩展转变：所有人都转向rollups。如果没有这个转变，以太坊将会失败，因为每笔交易的成本都会很高，每一个针对大众市场的产品都会忘记链并采用集中化的解决方案。钱包安全转变：所有人都转向智能合约钱包。如果没有这个转变，以太坊将会失败，因为用户会对存储他们的资金（和非金融资产）感到不安，所有人都会转向集中化的交易所。隐私转变：确保提供隐私保护的资金转移，并确保正在开发的所有其他设备（社交恢复、身份、声誉）都是隐私保护的。如果没有这个转变，以太坊将会失败，因为所有的交易（和POAPs等）都公开供任何人查看，对许多用户来说，这是对隐私的过高牺牲，所有人都会转向至少在某种程度上隐藏你的数据的集中化解决方案。这三个转变对以太坊的成功至关重要，但由于需要进行深度的协调和改变，因此也面临着挑战。这些转变将根本性地改变用户与地址的关系，使得用户在多个L2上存在，而不再是只有一个地址。智能合约钱包增加了更多的复杂性，使在L1和各种L2上保持相同地址变得更加困难。隐私要求每个用户有更多的地址，甚至可能改变我们处理的地址类型。文章还讨论了这三个转变对链上支付和身份的影响。在L2扩展的世界中，如果你想付款给某人，你需要如何获取付款信息？如果用户在不同链上的不同地方存储了许多资产，他们如何进行密钥更改和社交恢复？这些都是需要解决的问题。对于密钥恢复，Vitalik提出了一个解决方案，即使用一个架构，该架构将验证逻辑和资产持有分开。每个用户都有一个密钥存储合约，该合约存在于一个位置（可以是主网或特定的L2）。然后，用户在不同的L2上有地址，这些地址的验证逻辑是指向密钥存储合约的指针。从这些地址花费资金将需要一个进入密钥存储合约的证明，显示当前（或者更现实地说，非常近期的）花费公钥。为了增加这种方案的隐私性，我们可以加密指针，并在ZK-SNARKs中进行所有的证明。通过更多的工作（例如，使用这项工作作为起点），我们也可以剥离大部分ZK-SNARKs的复杂性，并制作一个更基础的基于KZG的方案。文章的最后部分讨论了身份问题。Vitalik提出，这些变化的一个共同主题是，你在链上表示“你”的加密标识符，即“地址”的概念，将必须发生根本性的改变。“与我互动的指示”不再只是一个ETH地址；它们必须以某种形式包含多个L2上的多个地址、隐形元地址、加密密钥和其他数据。一种可能的解决方案是将更多的事情放入之前提到的架构中的密钥存储合约。密钥存储合约可以包含所有关于你和如何与你互动的信息，用户可以使用他们的密钥存储合约作为他们的主要标识符。然而，他们接收的实际资产将存储在各种不同的地方。密钥存储合约不与名称绑定，且是反事实友好的：你可以生成一个只能由具有某些固定初始参数的密钥存储合约初始化的地址。另一种解决方案是完全放弃用户面向地址的概念，类似于比特币支付协议。一种想法是更多地依赖发送方和接收方之间的直接通信渠道；例如，发送方可以发送一个索赔链接（可以是明确的URL或QR码），接收方可以使用该链接以他们希望的方式接受支付。无论是发送方还是接收方先行动，更多地依赖钱包直接实时生成最新的支付信息都可以减少摩擦。然而，持久的标识符（特别是使用ENS）很方便，而且在实践中，假设发送方和接收方之间有直接的通信是一个非常棘手的问题，所以我们可能会看到不同技术的组合。在所有这些设计中，保持事物既去中心化又对用户易于理解是至关重要的。我们需要确保我们的设计不会导致用户过度依赖中心化的服务，同时也要确保我们的设计对用户来说是直观和易于理解的。这篇文章的主要观点是，为了实现以太坊的未来，我们需要努力实现可扩展性、钱包安全性和普通用户的隐私。这不仅仅是关于技术可行性，更是关于普通用户的实际可访问性。我们需要努力应对这个挑战。总的来说，Vitalik的文章提出了一种对以太坊未来的愿景，这种愿景需要我们克服许多技术和设计挑战。他提出了一些可能的解决方案和思考方向，但这些都需要进一步的研究和开发。这篇文章是对以太坊社区的一种呼吁，希望我们能够共同努力，实现这个愿景，使以太坊成为一个真正开放、全球化和无需许可的平台。来源：金色财经

金色财经2023-06-10

史上首个！会颤抖、会出汗、会呼吸……

也越来越大。不论之前就火过好一阵子的ChatGPT，亦或是前两天苹果公司才刚推出的“将显示世界与数字世界无缝融合”的、名为Vision Pro的混合现实头显等等，都极大地改变着我们生活的世界。所以，未来会是机器人“反噬人类”还是更好地帮助人类的世界，你怎么看呢？

加拿大乐活网2023-06-10

OpenAI首席执行官称准备投资韩国初创企业

，他准备在韩国投资有前途的初创公司，对ChatGPT在这里得到迅速而广泛的使用感到高兴。　　奥特曼在首尔与韩国企业家举行的一次会议上表示：“我们喜欢支持人们在我们的平台上进行开发。我们今天在这里的一些团队很乐意提供帮助。我们正在探索加大对韩国初创企业的投资。我们很高兴能探索联合芯片合作以开发AI加速器。” 　　奥特曼说，在OpenAI之前，他曾经营过一家投资初创企业的公司，并在资助深度科技公司方面取得了成功。　　“这是我对投资的巨大热情。我真的希望在世界上看到更多这样的事情，”他补充道。　　这位38岁的美国企业家正在世界各地访问，在首尔逗留期间，他将在当天晚些时候与韩国总统尹锡悦会面。　　他说，韩国人对ChatGPT主导的最新人工智能技术的接受程度以及对他们的创新产品（软件和硬件）的兴趣给他留下了深刻的印象。“韩国是世界上最早采用OpenAI、最具创造性地使用它的国家之一。看到人们在这里做的事情真是太棒了。这两者与创新文化以及人工智能（尤其是OpenAI）的使用相结合，使我们非常高兴与该国进行更深入的合作。”

金融界2023-06-10

金山云盘前涨超11% 发布人工智能应用“WPS AI”

AI”，这也是国内协同办公赛道首个类ChatGPT式应用。受此消息影响，今日港股金山云（03896.HK）午后拉升，收盘涨13.83％报2.88港元。　　同时有消息报道，公司董事会以公告通知股东及潜在投资者，公司副董事长兼CEO邹涛截至该公告日期已于公开市场购买金山云200万股股票。

金融界2023-06-09

港股周报：地产股罕见领涨，下周重磅数据来袭！

周上涨6%，中信证券指出，经历过一季度ChatGPT及AI概念的催化后，时事热点有望促使半导体行业景气度提前修复，预计环比复苏趋势有望持续，期待下半年消费电子需求恢复及远期AI对算力和存储需求的拉动； Top8：东方甄选，多家券商上调目标价，其中大和预计，即日起至6月18日，东方甄选旗下美妆、家纺、家电等品类特卖活动将令“美丽生活”渠道单日GMV有所提升； Top9：京东集团，自618促销活动开启后，京东股价连续走强，有消息称今年618多家品牌销售额创纪录。下周值得关注的大事件： 1. 周一，中国央行将公布5月社会融资规模及M2数据，料继续保持货币宽松； 2. 周二，美国将公布5月CPI数据，经济学家预期增速为4.1%，该数据将对美股产生较大影响； 3. 周四，美联储公布利率决议，美联储主席鲍威尔召开货币政策发布会，据CME“美联储观察”显示，美联储6月维持利率不变的概率为71.3%，加息25个基点的概率为28.7%。 $腾讯控股(00700)$ $中芯国际(00981)$ $阿里巴巴-SW(09988)$ $美团-W(03690)$ $小米集团-W(01810)$

老虎证券2023-06-09

一周透市：创业板指跌4%创3年新低，“宁王”720亿市值蒸发，外资加仓银行、家电，又一只百元股上市即破发

概念、光通信模块、影视概念、东数西算、ChatGPT概念等表现较为出色；宁德时代整个产业走弱，麒麟电池概念领跌市场，钠离子电池、蒙脱石散、固态电池、钙钛矿电池、AI芯片、痘病毒防治、存储芯片、有机硅等板块跌幅靠前。　　牛熊榜单　　本周十大牛股未过于扎堆在一个题材中，上海物贸5连板大涨61.14%领跑，该股为汽车后市场概念，成为周五汽车产业链爆发中的领跑者，但该股近期的走势领衔且更独立于汽车产业链，背后或许有其他利好因素推动，公司回应称基本面未发生重大变化；英伟达概念股亚康股份涨54.18%；威龙股份4连板累计上涨48.9%，该股为葡萄酒概念股，但同样独立于板块行情，在5月底公司曾公告称股东拟协议转让公司8%股份；地产股京投发展涨超48%；空间计算概念股蕾奥规划、时空科技分别上涨43.43%、41.04%；云计算概念股开普云上涨42.68%；数据要素概念股人民网涨42.39%；光通信概念股铭普光磁涨超40%；充电桩概念股江苏华辰涨39.11%。本周十大牛股（备：不含ST股及上市天数小于30天的股票）　　熊股方面，科创板首批退市公司退市紫晶、退市泽达进入退市整理期，两家公司股票本周均累计下跌逾65%；合金投资、尚纬股份在无明显利空消息刺激下分别下跌25.17%、24.61%；苹果概念股华兴源创、长盈精密、荣旗科技本周分别跌23.42%、22.41%、22.34%；益方生物本周跌近23%，公司回应周四的跌停表示没有应披未披事项；*ST宋都、*ST紫鑫双双跌超22.41%，其中*ST宋都连续18个交易日收盘价低于1元。本周十大熊股（备注：不含ST股及上市天数小于30天的股票）公司　　千亿榜单　　截至周五收盘，A股共128家千亿市值公司，总数较前一周减少3家。其中，恒力石化、中国电建、中油资本、中微公司因股价下跌而跌出本榜单；另外锂电池龙头宁德时代因股价下跌，总市值跌破万亿关口，而重回本榜单。　　与前一周五收盘时比较，从市值增减金额来看，近两周的千亿市值公司中，工业富联总市值单周增长359.52亿元居首，中国石化、中国海油、美的集团市值均增长逾300亿元，邮储银行、中国电信、中国神华市值增长了超200亿元，交通银行、招商银行、长江电力市值分别增长178.23亿元、168.97亿元、129.68亿元。千亿市值公司市值增长金额TOP10 　　宁德时代本周市值骤降720.99亿元，此前有传闻宁德时代被踢出特斯拉北美供应链，不过公司已在互动平台“辟谣”。另外在本周摩根士丹利下调了宁德时代评级至低配，下调目标价至180元，当天宁德时代股价大跌逾5%。海康威视市值本周蒸发332.42亿元，山西汾酒、亿纬锂能均蒸发超过140亿元，爱尔眼科市值蒸发135.98亿元，五粮液、海光信息、中国中免、隆基绿能、中微公司市值均减少超120亿元。值得关注的是，隆基绿能也遭到大摩“唱空”，该行将其目标价从58元下调至38元，不过与宁王的不同的是，大摩给出的下调后的目标价仍高于隆基绿能当前的股价。千亿市值公司市值蒸发金额TOP10 　　从市值增幅来看（即周涨幅），前五名分别为工业富联、美的集团、邮储银行、中国联通、传音控股；总市值降幅来看（即周跌幅），前五名分别为中微公司、恒力石化、亿纬锂能、海康威视、中国电建。　　截至当前，千亿市值榜单中总市值TOP5为：宁德时代（9321.90亿元）、中国平安（9045.06亿元）、中国海油（8880.71亿元）、招商银行（8509.18亿元）、中国石化（8128.98亿元）、比亚迪（7510.75亿元）。　　新股风向　　本周A股迎来8只新股上市交易，从首日收盘涨幅表现来看，创业板豪江智能大涨99.85%一枝独秀，科创板西山科技、北交所易实精密、创业板新莱福涨约40%，科创板阿特斯、天玛智控以及创业板指天键股份不同程度上涨，科创板双元科技上市首日即遭破发。另外，天玛智控也在随后的交易中遭遇破发，目前较发行价跌幅超过10%。　　对比表现最好及最差的个股发行情况如下：豪江智能发行价格13.06元/股，发行市盈率为40.57倍。双元科技发行价格125.88元/股，发行市盈率为79.83倍。　　主力资金　　本周主力资金累计净卖出净额为1208.1亿元，上一周主力净流出规模为1001.57亿元。　　行业维度来看，仅少数行业5日主力净流入为正，其中装修建材、家电行业两大地产链条上的行业5日主力净流入额分别达到5.68亿元、4.47亿元排在前两位，石油行业、工程建设行业5日主力净流入超2亿元，医药商业净流入1.76亿元，煤炭行业、交运设备获小幅净流入。半导体板块再度遭遇大幅净流出，5日主力净流出金额达114.9亿元，互联网服务净流出93.56亿元，软件开发遭净流出近70亿元，电池、通信设备净流出超40亿元，消费电子、光学光电子、专用设备、电网设备等行业净流出规模相对靠前。　　个股方面，文化传媒板块的人民网以及新股阿特斯5日主力净流入规模超过12亿元，美的集团获主力净流入6.32亿元，拓维信息、农业银行获净流入超5亿元，爱旭股份、金山办公、格力电器净流入超4亿元。宁德时代5日主力净流出额达到20.6亿元居于首位，昆仑万维、三六零、紫光国微、隆基绿能分别遭流出17.38亿元、13.37亿元、13.29亿元以及12.13亿元，剑桥科技、萨格登、鸿博股份、东方财富5日净流出规模也超过10亿元。　　北向资金　　近期北向资金相对“低调”，5个交易日中有三天为净卖出，单日净买入、净卖出的规模都不是很高。数据显示，北向资金本周累计成交5579.39亿元（前一周为6140.27亿元），成交净买入17.28亿元。其中，沪股通合计净买入31.56亿元，深股通合计净卖出14.28亿元。北向资金净流入情况叠加上证指数　　行业增仓方面，截至6月8日的近5个交易日数据显示，银行被北向资金净买入金额最多，达到了37.78亿元，家电行业、互联网服务、能源金属、酿酒行业等板块获北向资金增持金额超过10亿元，计算机设备、汽车整车、房地产开发、光伏设备等也较受“外资”青睐。电池板块被北向资金净卖出最多，达到7.2亿元，旅游酒店、医疗器械被减持超5亿元，专用设备、风电设备、证券、化学制药、软件开发等行业净卖出额规模靠前。　　个股变动方面，截至6月8日的近5个交易日数据显示，北向资金大比例加仓个股名单中，变动比例最高的是金智科技，该股为智能电网概念股；中电港变动比例也较高，达到了404.76%，该股涉及英伟达概念；博创科技、光库科技、阿尔特分别位列前三至前五，欧陆通、唯捷创芯、亚虹医药、巨轮智能等增持变动比例靠前。近5日北向资金大比例加仓个股　　同期，北向资金大比例减仓个股名单中，杭电股份变动比例最高，美吉姆、宝馨科技、有研新材、伊戈尔、百川智能、盛剑环境、拓日新能等变动比靠前。近5日北向资金大比例减仓个股　　如果从同期北向资金增持金额来看，美的集团、招商银行、宝信软件、农业银行、工商银行、建设银行等增持规模居前，而中国中免、迈瑞医疗、先导智能、汇川技术、海天味业、亿纬锂能等遭北向减持规模居前。　　机构最新调研路线图　　本周已披露相关调研信息的上市公司数量达到166家，前一周为210家，主要集中在汽车零部件、通用设备、医疗器械、化学制药、包装印刷等行业。其中2家公司获得超100家机构调研，特气头部公司华特气体成为机构“宠儿”，合计有229家机构调研了该公司。　　另外，坤恒顺维也同样较受关注，获得逾120家机构的扎堆调研，中大力德、普冉股份、丽珠集团、周大生、兴通股份等等迎来超过50家机构的聚焦。本周获得超过50家机构调研的上市公司

金融界2023-06-09

AI风险堪比核能？诈骗、失控等众多黑暗面我们该如何应对？

的问题，在这种情况下，人们越来越担心 ChatGPT 等人工智能的发展可能对社会带来严重的威胁。对此，包括“ChatGPT之父”Sam Altman在内的350位AI权威自发签署了一封联名公开信，警告AI可能会对人类构成灭绝性风险。此前，深度学习之父Hinton也曾为了警告AI的风险，不惜从谷歌离职。的确，AI技术的发展和应用不仅给人们带来了便利和福祉，也带来了巨大的挑战和危机。如何识别和应对AI的潜在风险，已经成为当下亟待解决的问题，而我们将在以下内容中针对这些问题做详细的阐述。 AI有哪些风险？ ◉ 伦理和道德风险想象一下，如果有一天，AI技术发展到了超越人类智慧的水平，它会怎么对待我们？它会尊重我们的价值观和利益吗？它会保护我们的主体地位和自由吗？科幻小说中人类的机器大战的场面是否会成为现实？这是我们需要认真思考的一个非常重要的问题，因为在AI技术的发展和应用中，伦理和道德风险已经悄然出现。一方面，AI系统可能成为人类偏见的镜子或放大器，导致不公平的决策或行为；另一方面，AI系统可能区别对待不同的个人或群体，比如有些招聘系统可能会针对某些性别或种族，从而影响他们的就业前景。 ◉ 经济风险 AI技术所引发的经济风险也与我们的生活息息相关。诈骗分子通过“换脸”和“拟声”等技术模仿受害人的朋友或亲戚的声音和外貌，让受害人完全分不清真假，这便是利用AI技术进行诈骗的典型方式。据报道，这种诈骗的成功率高达100%，已经造成了多起重大财产损失，给人们带来了严重的经济风险。目前，AI诈骗包括以下几种常用手法：声音合成：诈骗者通过骚扰电话录音等来提取某人声音，获取素材后进行声音合成，从而可以用伪造的声音骗过对方。 AI程序筛选受害人和换脸技术：诈骗分子首先分析公众发布在网上的各类信息，然后根据所要实施的骗术，通过AI技术筛选目标人群，最后在视频通话中利用AI换脸骗取信任。在短时间内便可生产出定制化的诈骗脚本，从而实施精准诈骗。转发微信语音：诈骗分子在盗取微信号后，便向其好友“借钱”，为取得对方的信任，他们会通过提取语音文件来实现语音转发，进而实施诈骗。 ◉ 技术风险作为一种改变人们生活方式和工作方式的技术，AI的广泛应用为人们带来了极大的便利，但同时AI技术的发展也给人类带来了一系列的技术危害和技术风险。首先是数据隐私和安全问题。AI技术需要处理的数据通常涉及到用户的个人信息，如果这些数据处理不当或泄露，将给用户带来巨大的损失和安全隐患。其次，AI技术往往采用黑箱技术，以获得更高的预测能力和效率，这使得AI系统不能向人类提供足够的可解释性，使得AI系统无法“解释”其行为或决策的标准，可能产生误导性和歪曲性。除了以上技术问题以外，清华大学教授陶建华曾表示，大模型的安全漏洞威胁大模型的应用生态和国家安全，如数据投毒攻击、对抗样本攻击，以及模型窃取攻击国家、企业、个人信息窃取等。 ◉ 社会风险 AI技术的不断发展还导致了越来越多的工作被自动化取代，部分人失去了工作机会，从而使得富人和穷人之间的差距越来越大。在某些行业中，AI可能会取代人类工作岗位，如制造业、商业、金融和法律，这会导致失业、职业转移和社会经济的重大变化，进一步造成失业率上升，并对整个社会产生负面影响。除此之外，AI可能对人类的社交和人际交往能力产生影响。在未来，人类可能会倾向于与机器对话，而不是与真正的人进行交流，这将对我们的社会联系和人类身份认同带来重要的改变。如果AI技术变得足够智能，可能会超出人类的控制范围，从而导致不可预测的人类控制丧失。最后，由于人工智能技术的发展需要大量投资和技术资源，可能会导致一些国家或组织比其他国家或组织更具竞争力，从而加剧社会不平等。该如何应对？ ◉ 国家层面尽管人工智能技术具有跨国性质，并且围绕它的担忧程度很高。在AI监管方面，自2017年以来，69个国家共通过了800多项人工智能法规。但在人工智能监管或数据使用方面仍然没有统一的政策方法，那么，世界各地的政府机构是如何处理这个问题的呢? 世界各地的政府机构正在努力制定人工智能监管和数据使用方面的政策。例如，英国宣布将举办世界首个人工智能峰会，呼吁加强AI管制。美国国家标准与技术研究院也已经制定了负责任地使用人工智能的方法框架，并试图在政府的AI监管工作方面扮演突出角色。欧盟委员会提出了一项旨在加强人工智能（AI）技术监管的法规草案，拟创建一个所谓“AI高风险应用场景”的清单，并对AI技术在关键基础设施、大学招生、申请贷款等被认定为“高风险”应用领域的开发和使用制定新的标准，并进行有针对性的监管。此外，中国政府也在积极推进人工智能监管和数据使用方面的政策，中国国家互联网信息办公室发布了《人工智能安全评估规范》等文件，以加强对人工智能安全性的监管。在近日国务院办公厅印发的《国务院2023年度立法工作计划》中，人工智能法草案等也将预备提请全国人大常委会审议。由此可见，国家政府机构在处理人工智能监管或数据使用方面问题时，通常会制定一些法规或指南来规范相关行为。这些法规或指南通常会涉及到人工智能技术的安全性、隐私保护、公平性、透明度等方方面面。 ◉ 企业层面为了更好地应对AI所带来的风险，不只是国家层面，还需要使用AI技术的相关企业也做出努力。如今，AI已在许多企业内外纳入应用层面，其中的一个重要布局是与大数据相结合，能够实现智能营销、分析需求、提升服务、改进供应链等。但应用该技术也暴露出不少弊端，即使是ChatGPT也存在不知道实时信息的局限性，更多依赖AI可能会招致黑客攻击。最优的选择便是用最新的算法更新系统，实现“技术为王”。此外，针对AI技术衍生的部分道德伦理问题，比如自动筛选与分类容易导致歧视与偏见，以及面部识别技术可能会暴露人的隐私等，企业在其中往往扮演主要角色。不可否认，逐利是企业的天性，但作为社会的一员，企业还应承担相应的社会责任，合法使用用户数据并保障知情权，主动建立企业内部监管机制，主动接受国家与社会的监督。竭泽而渔，显然不是市场竞争的长远选择。 ◉ 个人层面目前AI诈骗的新闻大多集中于个人案例，因此每个人都应当提高防范能力，包括反诈意识与技术知识。我们不仅要对陌生网址、短信、电话、好友保持警惕，更要对熟人在网络上突如其来的汇款请求与提供个人隐私信息的要求提高警觉。当无法见面核实真实情况时，请拒绝涉及隐私与财产的要求，一旦发现风险，请第一时间寻找有关部门的帮助。（在某社交平台查询到的个人经历分享）了解AI前沿技术同样能够提高个人反诈能力。一个人很难赚到认知之外的钱，同样，也难以丢掉认知之内的钱。虽然中老年人容易因不熟悉网络而被诈骗，但实际上AI诈骗早已渗透年轻一代里。诈骗者往往利用被诈骗者的自信自负、虚荣爱面子、捡漏捞偏门等心理，从而达到其目的。理性对待AI风险我们必须要意识到，人工智能的发展对人类社会是一把双刃剑。AI到今天已成为不可逆的社会潮流，但现有与潜在的风险需要我们提前预防。英国阿斯顿大学学者大卫·科林格里奇曾提出，创新技术如果因为担心后果采取提早控制，那么很可能就不会爆发，如果控制过晚，就很可能会走向失控。AI失控此前只存在于科幻作品中，但近来诸如“AI将会毁灭人类”的言论甚嚣尘上，引发的诈骗、隐私等问题也暴露无遗。想要突破AI的科林格里奇困境，需要国际组织、国家机关、企业团体与个人联合努力，携手并进。在社会高速公路上急驰AI，急停只会造成难以估量的损失，我们要做的，唯有匀速向前。【声明】：本文为元宇宙之心运营团队原创，未经允许严禁转载，如需转载请联系我们，文章版权和最终解释权归元宇宙之心所有。来源：金色财经

金色财经2023-06-09

元隆雅图：正在积极探索与AI产业头部公司开展虚拟人等方面的AI应用合作的机会

创新业务。公司创意设计团队已经在使用ChatGPT及一些AI绘画工具辅助创意设计工作，以拓宽创意思路、提高工作效率。从目前的应用效果来看，AI技术已经在内部工作流程的降本增效、提升客户服务的效果和效率、提高提案成功率等方面，起到了较为明显的积极作用。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-09

星网锐捷：将密切关注AIGC\web3.0\chatgpt等技术的发展及应用

公司将密切关注AIGC\web3.0\chatgpt 等技术的发展及应用，并探索和研究相关技术与公司现有业务的融合。本条资讯来源界面有连云，内容与数据仅供参考，不构成投资建议。AI技术战略提供为有连云。

有连云2023-06-09

24小时热点