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人工智能：中国式ChatGPT的“大跃进”

er退出谷歌，与Sam Altman、Elon Musk等人一起创立OpenAI时，年薪曾大幅缩水。但他参与创立OpenAI的初衷是“确保强大的人工智能造福全人类”的大义和情怀。 OpenAI初创之时是一家非营利研究机构，从这点上来看，无论是否带着情怀加入这家公司的研究人员，还是给“非营利”事业烧钱的投资人，多少都有一点对技术的“信仰”，这种驱动力，可能是钱买不来的。不过OpenAI给这些科技精英们提供的薪酬待遇并不低。据纽约时报报道，2016年，OpenAI向Ilya Sutskever支付了超过190万美元。另一位行业大佬级的研究员Ian Goodfellow（对抗式生成网络的提出者）2016年从OpenAI得到的报酬则超过80万美元，而他在这一年中只工作了9个月，不过Ian Goodfellow在OpenAI没有待很长时间就离开了。一直以来，硅谷的AI研究员都是高收入人群。在谷歌发布的官方招聘信息中，在美国工作的全职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 出品｜虎嗅科技组作者｜齐健编辑｜陈伊凡来源：DeFi之道来源：金色财经

金色财经2023-03-05

随着马斯克对人工智能的偏爱会不会影响狗狗币的走势

今日埃隆·马斯克 (Elon Musk) 透露他将从加密货币转向人工智能 (AI)，因为狗狗币（DOGE）的缘故，这条推特发出后瞬间成为人们关注的焦点！这将是否会影响狗狗的走势？剖析DOGE短期技术图 DOGE 在 2 月初开始回吐 1 月份积累的收益，当时美联储通过将利率提高 25 个基点来打击激进的看涨派。当时，投资者认为利率上升 0.25% 对风险资产类别有利。然而，随着消费者物价指数 (CPI)、非农就业人数和失业报告等更多数据表明通胀将成为未来几个月的主要问题，杰罗姆·鲍威尔 (Jerome Powell) 的通货紧缩言论的影响迅速减弱。随着加密货币市场的下跌，包括DOGE 在 7 天内下跌 5.4%，投资者期待 3 月份的关键经济数据发布，最终将在本月底举行期待已久的 FOMC 会议。也就是说，投资者，尤其是散户投资者可能会退到场外，直到他们能够确定加密货币市场，更具体地说是狗狗币价格的走向。请注意，失去 0.08 美元的支撑意味着本周末上方压力飙升的可能性很高。因此，所有的目光都集中在 0.074 美元和 0.07 美元的暂定支撑区域。只要它的价格不超过 0.07 美元，狗狗币的价格就会继续受到多头的青睐。否则，投资者将开始适应跌破关键水平分别为 0.06 美元和 0.05 美元的跌幅。两个控制点强烈出现，以指导狗狗币价格在第一季度可能采取的方向。这些是 0.10 美元的心理阻力位和上述 0.07 美元的关键支撑位。如果狗狗币价格跌破 0.07 美元，下跌将变得明显。从这里开始，投资者可以预期会跌至 0.06 美元，甚至跌至 0.055 美元。从好的方面来看，突破 0.10 美元令人垂涎的卖家拥堵区域可能是 DOGE 反弹至 0.0159 美元的最终催化剂——埃隆·马斯克 (Elon Musk) 于 2022 年 10 月收购 Twitter 后创下的高位。投资者应注意 DOGE 市场的大量资金流出，如日线图上的资金流量指数 (MFI) 指标所示。尽管该指数像 RSI 一样覆盖图表，但它考虑了进出资产市场的交易量。如图表所示，持续的向下倾斜加强了对狗狗币价格的看跌控制。因此，期待本周大幅反弹可能毫无意义，尤其是在接下来的几个交易日。为什么 0.074 美元的狗狗币价格支撑是可靠的尽管技术前景破败不堪，但Dogecoin 的价格稳定在 0.074 美元，这在很大程度上归因于投资者坚信 meme 硬币将扭转局面。IntoTheBlock 的 IOMAP 模型揭示了大约 35.45k 个地址，这些地址在 0.0738 美元到 0.0758 美元之间购买了 342.3 亿美元的 DOGE。由于美国对该行业的监管加强，加密货币市场面临广泛的间接压力，该群体的投资者愿意保持狗狗币的价格有利可图。稍加推动，狗狗币价格可能会利用 0.07 美元至 0.074 美元之间的流动性来收回超过 0.08 美元的头寸，并可能在 0.10 美元的卖方拥堵区发起另一次攻击。埃隆·马斯克从加密货币转向人工智能长期以来，Twitter 首席执行官埃隆·马斯克 (Elon Musk) 证明了他对加密货币的真正兴趣和热爱。狗狗币是第一个引起亿万富翁注意的项目，因为他的推文不仅影响了狗狗币的价格，还影响了其他相关的以狗为主题的模因硬币的价格。马斯克现在持有狗狗币、比特币 (BTC)和以太坊 (ETH)。一段时间以来，最大的电动汽车制造商特斯拉接受比特币作为支付方式，但由于其耗电趋势被认为是导致全球变暖的原因，这种最大的加密货币被淘汰。快进到 2023 年，人工智能将成为头条新闻，微软、谷歌和 Meta 等领先的科技巨头争先恐后地站在浪潮的最前沿，马斯克认为他“曾经从事加密货币，但现在我对人工智能产生了兴趣。” 这条推文引起了所有人的兴趣，像币安这样的一些人问“为什么不两者兼而有之？” 其他人则附和说，马斯克在未来可以将他的挚爱狗狗币和他对人工智能的新兴趣结合起来。马斯克一直是 ChapGPT 的批评者之一，ChapGPT 是 OpenAI 的人工智能搜索工具。ChatGPT 去年年底爆发，引起了微软的注意，据报道微软已向 OPenAI 投资 100 亿美元。然而，马斯克却表露，训练 AI 醒来会有说谎的风险。换句话说，他指的是从 ChatGPT 接收虚假信息的倾向。马斯克在特斯拉活动期间警告投资者一周后宣布了他对人工智能的兴趣——人们应该谨慎对待这项技术。不要误会，Elon Musk 的意思是人们必须小心他们提供给 AI 软件工具的信息。事实上，这位亿万富翁最近表示，他将考虑创办一家人工智能公司，在道德上与 OpenAI 竞争。来源：金色财经

金色财经2023-03-05

马斯克暗示ai板块、ai概念还能火一把吗？

建OpenAI 的特斯拉创办人马斯克（Elon Musk）今（4）日就在推特表达他对人工智慧（AI）的浓厚兴趣，并趁机酸了加密货币一把。传马斯克计画「研发ChatGPT 竞品」其实马斯克更积极布局AI 领域已有迹象，《The Information》周一引述消息人士报导，马斯克最近几周已经与人工智能研究人员联系，商讨欲成立一间新的研究实验室，以开发ChatGPT 的替代品。马斯克还一直在招募稍早离开Google 母公司Alphabet DeepMind AI 部门的知名研究员Igor Babuschkin。此外他在1 日在推特贴出梗图提到“BasedAI”，令部分网友猜测这是否是马斯克下一个AI 企业的名字。马斯克：AI 会成未来主流，但让我压力山大马斯克周三（1 日）在2023 年特斯拉投资者日上阐述其长期愿景「宏伟计画第三部曲(Master Plan 3)」，表示人工智慧在其中将发挥重要作用，帮助特斯拉扩展并将世界导向洁净能源。在当天特斯拉的宣传影片中，显示人形机器人Optimus 升级到可以行走并完成任务。特斯拉高层还详细介绍特斯拉如何使用AI 技术训练车辆自动驾驶。马斯克表示他打算将Optimus 用于特斯拉工厂并向公众出售。不过并未公布正式推出机器人的时间表。马斯克预测，未来AI 机器人与人类的比例可能大于一比一，人形机器人的数量有一天会超过人类。「我认为特斯拉带来的其他人没有的东西是我们拥有现实世界的人工智慧。你可以把汽车想像成一个带轮子的机器人，而这是一个有腿的机器人……我认为在解决现实世界的人工智能问题上，没有人比得上特斯拉。」马斯克去年12 月曾在推特上表示「ChatGPT 非常好，我们离危险的强大人工智能不远了。」周三，他言论再提及这些担忧。「我有点担心AI ，我们需要某种监管机构或监督AI 发展的机构，确保它的运作符合公众利益。这是一项非常危险的技术。我担心我可能已经做了一些事情来加速它。」我不知道。特斯拉在AI 方面做得很好，但随后又叹了口气称「AI 方面让我压力很大。」那么值得关注AI板块中的潜力币有哪些？ Kiboshib (KIBSHI)：第一个人工智能生成的模因币 Kiboshib 是一种借助 AI 技术创建的去中心化模因硬币。该项目旨在成为创作者生成、分享和奖励他们自己的模因和内容的平台。Kiboshib 平台使用 AI 创建可用于奖励内容创作者和其他用户的模因硬币。该硬币旨在为内容创作者提供一个去中心化的平台，以创建他们的内容并从中获利。对于那些希望参与模因经济的人来说，Kiboshib 是一个很好的代币。 Fetch.ai (FET)：可互操作的去中心化网络使 AI 中的困难任务成为可能 Fetch.ai 是一个可互操作的去中心化网络，旨在实现 AI 中的困难任务。该项目基于“多代理系统”的概念，允许多个实体在安全的分布式环境中进行交互。Fetch.ai 旨在创建一个允许开发人工智能应用程序的平台，例如自动驾驶汽车和智能合约。对于那些希望参与人工智能应用程序开发的人来说，该代币是一笔巨大的投资。 iExec RLC RLC：通过他们的 Web3 市场开发的 Web3 应用程序 iExec RLC 是一个允许开发人员创建和部署 web3 应用程序的平台。该平台旨在成为一个可互操作的去中心化网络，使开发人员能够创建安全且可扩展的应用程序。对于那些希望参与 web3 应用程序开发的人来说，iExec RLC 是一个很好的代币。 Numeraire NMR：开发机器学习模型 Numeraire 是一个旨在开发机器学习模型的项目。该项目基于“随机优化”的概念，这是一种使用数据优化各种任务模型的方法。对于那些希望参与机器学习模型开发的人来说，Numeraire 是一个很好的代币。 The Graph GRT：收集数据以便将它们集成到 Dapps 中 The Graph 是一个旨在收集数据并将其集成到去中心化应用程序 (Dapps) 中的平台。该平台旨在为开发人员提供一种安全可靠的方式来访问来自各种来源的数据。对于那些希望参与 Dapps 开发的人来说，Graph 是一个很好的代币。结论总之，本文讨论的五种 AI 代币将成为加密领域的下一个大趋势。这些硬币中的每一种都有自己独特的特点和优势，使它们成为有吸引力的投资。投资者在投资任何这些硬币之前应该进行自己的研究。了解每种硬币背后的技术以及与每种硬币相关的潜在风险非常重要。通过这样做，投资者可以确保他们做出明智的决定并最大化他们的潜在利润。来源：金色财经

金色财经2023-03-04

承认转向！马斯克拟研发ChatGPT竞品推文曝光：过去投入加密货币、如今对AI更感兴趣

hatGPT风靡全球，亿万富翁马斯克(Elon Musk)此前曾批评该团队已被微软控制成为盈利工具，现如今却承认自己已经转向，有意筹组团队研发ChatGPT竞品。他在推文表示，过去他投入加密货币，如今却对AI更感兴趣。马斯克实际上曾参与创建OpenAI，他周六(3月4日)在推特上专注力已转向AI领域，他积极布局AI领域早就出现迹象。The Information援引消息人士所称，马斯克最近几周已经与人工智能研究人员联系，商讨欲成立一间新的研究实验室，以开发ChatGPT竞品。 (来源:推特) 此外，马斯克还一直在招募稍早离开谷歌母公司Alphabet旗下Deep Mind AI部门的知名研究员Igor Babuschkin。他1日在推特贴出梗图提到BasedAI，使得部分网友猜测，这是否是马斯克下一个AI企业的名字。 (来源:推特) 回顾2月中的表态，马斯克曾批评OpenAI的发展，已经和他创建时的初衷背道而驰。 “OpenAI的创办是要成为一家开源、非盈利导向的公司，所以名字里面才带有Open字眼，目标是为了制衡谷歌。但它现在成为一家由微软控制的闭源、追求利润最大化的公司，根本与我的初衷背道而驰。” 特斯拉前AI主管加入OpenAI 特斯拉前人工智能主管Andrej Karpathy發推宣布，他选择加入OpenAI。他表示：“我将加入OpenAI，与许多人工智能圈内圈外的人一样，我被这家公司的成果所鼓舞，我个人也从中受益良多。它的未来潜力令人振奋，重新加入其中并参与建设，是一件非常愉快的事情。” (来源:推特) 据了解，Andrej Karpathy是OpenAI的创始成员和研究员，在特斯拉任职五年以后，再度重返OpenAI。事实上，Andrej Karpathy可以说是此前特斯拉最重要的成员之一，更被号称为特拉斯自动驾驶之父，他在五年多前加入特斯拉，担任神经网络和电脑视觉专家。而在他加入时，特斯拉正在从使用Mobileye的技术来实现自动驾驶辅助功能过渡到自己的电脑视觉系统。 Karpathy打造特斯拉的机器学习和电脑视觉团队而备受赞誉，并因此迅速获得晋升，成为特斯拉自动驾驶团队和开发完全自动驾驶系统项目的重要成员。随着特斯拉将其自动驾驶扩大到更广泛的人工智能，他后续又被提升为特斯拉AI、自动驾驶(Autopilot)负责人。不过到2022年3 月，Karpathy突然宣布他将休假四个月，也为离职埋下了伏笔，随后在7月他发推表示将与特斯拉分道扬镳，结束在特斯拉5年的职业生涯。路透社指出，马斯克周三在2023年特斯拉投资者日上阐述其长期愿景，即宏伟计划第三部曲(Master Plan 3)，表示人工智慧在其中将发挥重要作用，帮助特斯拉扩展并将世界导向洁净能源。在当日特斯拉的宣传视频中，显示人形机器人Optimus升级到可以行走并完成任务。特斯拉高层还详细介绍特斯拉如何使用AI技术训练车辆自动驾驶。马斯克表示，他打算将Optimus用于特斯拉工厂并向公众出售。不过，迄今他并未公布正式推出机器人的时间表。马斯克预测，未来AI 机器人与人类的比例可能大于1比1，人形机器人的数量有一天会超过人类。 “我认为，特斯拉带来的其他人没有的东西是我们拥有现实世界的人工智慧。你可以把汽车想像成一个带轮子的机器人，而这是一个有腿的机器人。我认为在解决现实世界的人工智能问题上，没有人比得上特斯拉。” 马斯克2022年12月曾在推特上表示：“ChatGPT非常好，我们离危险的强大人工智能不远了。”#ChatGPT火爆全网# 周三，他言论再提及这些担忧。“我有点担心AI，我们需要某种监管机构或监督AI 发展的机构，确保它的运作符合公众利益。这是一项非常危险的技术。我担心我可能已经做了一些事情来加速它。” “AI让我压力很大。”

颜辞2023-03-04

中国式ChatGPT“大跃进”

er退出谷歌，与Sam Altman、Elon Musk等人一起创立OpenAI时，年薪曾大幅缩水。但他参与创立OpenAI的初衷是“确保强大的人工智能造福全人类”的大义和情怀。 OpenAI初创之时是一家非营利研究机构，从这点上来看，无论是否带着情怀加入这家公司的研究人员，还是给“非营利”事业烧钱的投资人，多少都有一点对技术的“信仰”，这种驱动力，可能是钱买不来的。不过OpenAI给这些科技精英们提供的薪酬待遇并不低。据纽约时报报道，2016年，OpenAI向Ilya Sutskever支付了超过190万美元。另一位行业大佬级的研究员Ian Goodfellow（对抗式生成网络的提出者）2016年从OpenAI得到的报酬则超过80万美元，而他在这一年中只工作了9个月，不过Ian Goodfellow在OpenAI没有待很长时间就离开了。一直以来，硅谷的AI研究员都是高收入人群。在谷歌发布的官方招聘信息中，在美国工作的全职“高级软件工程师，大型语言模型，应用机器学习”（Staff Software Engineer, Large Language Models, Applied ML）岗位基本工资范围为年薪17.4万-27.6万美元（约120万-190万元人民币）+奖金+股权+福利。这份工作的主要职责是：为谷歌大型语言模型的关键冲刺做出贡献，将尖端的 LLM（Large Language Mode，大型语言模型）引入下一代谷歌产品和应用程序，以及外部用户。在建模技术方面进行协作，以支持全方位的 LLM 调整，从提示工程、指令调整、基于人类反馈的强化学习 (RLHF)、参数高效调整到微调。微软研究院的研究员岗位“博士后研究员-机器学习和强化学习”（Post Doc Researcher-Machine Learning and Reinforcement Learning）年薪则在9.4万-18.2万美元（约64万-125万元人民币）。工作职责是“与其他研究人员合作制定自己的研究议程，推动有效的基础、基础和应用研究计划。” ChatGPT团队中另一个有意思的点是团队中有9位华人成员，其中5人本科毕业于国内高校，美国学界对人才的虹吸效应也正是硅谷巨头以及“OpenAI”们强大人才竞争力的基础。 “中国的AI人才是从14亿人里挑，美国是从80亿人里挑，全世界优秀的人很多都到美国去了。”图灵联合创始人、原智源研究院副院长刘江表示，要承认差距确实存在，不过他也表示，“在这方面，我们也不用气馁。中国也有自己的优势，比如市场化、产品化的能力，近年来我们不比美国同行差了。” 国内大厂的实力如何？除了人才问题，国内大模型研究落后美国另一个原因是在生成式AI和大模型研究方面起步略晚，而起步晚的原因，则还是与“钱”脱不开关系。从技术角度看，生成式技术在Stable Diffusion和ChatGPT等网红产品出现之前，技术实现的效果并不理想，且需要消耗大量算力进行研究。所以大厂、资本很难斥以重资，投入到这种看上去不太赚钱，还要烧钱的业务。中国的AI产业更注重应用场景，而非基础理论和技术创新。各家大厂在NLP的理解方面有很多成熟业务，比如听写、翻译，在视觉识别和AI大数据处理方面也有很多应用场景。所以这部分业务自然是AI研发的主力，一方面他们赚钱，另一方面在这些领域的技术积累，使研究人员能够“在规定跑道上赛跑”，而不是在未知领域探路。这一点不只是限制了国内公司，更是很多全球巨头的创新桎梏。正如诺基亚做不出iPhone一样，巨头都不喜欢“破坏式创新”，谷歌发布的Bard只因一个小失误就牵动了母公司Alphabet的万亿市值，这也正是谷歌一直声称不愿发布LaMDA大模型的理由，害怕会因AI的失误影响自己的商誉。而OpenAI显然不太在乎ChatGPT在公测中会出什么问题，毕竟他发布ChatGPT时只是一家估值200亿美元的独角兽。不过，在这波大模型的追赶赛中，国内大厂的团队也可以说是实力颇强。百度在大模型方面走的最早，百度自2019年开始研发预训练模型，先后发布了知识增强文心（ERNIE）系列模型。文心大模型研发的带头人，百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程研究中心主任王海峰博士，是自然语言处理领域权威国际学术组织ACL（Association for Computational Linguistics）的首位华人主席、ACL亚太分会创始主席、ACL Fellow，还是IEEE Fellow、CAAI Fellow及国际欧亚科学院院士。他还兼任中国电子学会、中国中文信息学会、中国工程师联合体副理事长等。目前，王海峰在国内外期刊会议上发表的学术论文有200余篇，获得已授权专利170余项。虽然没有像百度一样公布类ChatGPT产品的发布时间表，但腾讯、阿里和华为分别提出的“混元”、“通义”和“盘古”三个大模型，均已研发了很长时间。据机器学习和自然语言处理著名学者Marek Rei教授在2022年4月发布的统计（2023年的统计尚未发布）显示，2012-2021年中，在ML（Machine Learning，机器学习）和NLP顶级期刊和会议发表论文数量最多的机构是谷歌，微软紧随其后。发文数量最多的中国机构是清华大学，第二是位列第16的腾讯，腾讯也是前32名中唯一的中国互联网厂商。不过，在2021年单年的统计中，阿里和华为也登上此榜，腾讯仍排在较靠前的位置。 Marek Rei发布的2021年ML、NLP顶会、期刊发文量统计目前，腾讯官方并没有公布“混元”大模型研发团队的具体信息。不过，腾讯旗下AI研发团队“腾讯AI Lab”的专家构成，也显示出了腾讯在AI领域的一部分实力。腾讯AI Lab由100余位AI科学家和超过300名应用工程师组成，带头人张正友博士是腾讯首席科学家、腾讯 AI Lab 及 Robotics X 实验室主任，腾讯首位17级研究员、杰出科学家。他在美国斯坦福大学（Stanford University）发布的2022 年度“全球前2%顶尖科学家榜单”（World's Top 2% Scientists 2022）中，排名全球“终身科学影响力排行榜”第1002名，中国排名 Top 10。阿里在LLM领域的研究主要由阿里巴巴达摩院负责，阿里巴巴集团资深副总裁，阿里云智能CTO、达摩院副院长周靖人主导，他是IEEE Fellow，多次担任VLDB，SIGMOD，ICDE等国际顶级会议程序委员会主编、主席，在顶尖国际期刊和会议上发表论文超百篇，并拥有几十项技术专利。华为也未对“类ChatGPT产品”公开表态，但在大模型方面华为亦有“盘古”大模型正在研究。该项目由华为云人工智能领域首席科学家田奇博士领导，他是计算机视觉、多媒体信息检索专家，IEEE Fellow，国际欧亚科学院院士，教育部长江讲座教授，国家自然科学基金海外杰青，中国科学院海外评审专家，在国内多所高校任讲席教授及客座教授。在自己组建团队投入研发的同时，百度、阿里、腾讯、华为等IT大厂，也与中科院计算所自然语言处理研究组、哈尔滨工业大学自然语言处理研究所、中国人民大学高瓴人工智能学院等高校研究有很多的技术合作。 “集中力量办大事”的科研机构数据闭环是大模型研发的关键，用户越多，积累时间越长，就意味着可以用于迭代升级的数据和反馈也就越多。在这方面OpenAI已经利用前两代的开源GPT模型和GPT-3积累了大量数据。ChatGPT虽然才推出了3个月，但用户量和访问量增长速度飞快，这些都为OpenAI在大模型研发方面积累了巨大的先发优势。 “AI大模型如果落后了，就会面临卡脖子的风险。”很多AI专家对此都有担心，由此国内也诞生了一些应对此种局面的非营利性AI科研机构。这些机构多数有高校研究实验室背景加持，以及地方政策支持，人才聚拢能力非常强劲。北京智源人工智能研究院（以下简称“智源研究院”）是科技部和北京市政府共同支持，联合北京人工智能领域优势单位共建的非营利性创新性研发机构。智源研究院理事长张宏江，是美国国家工程院外籍院士，ACM Fellow和IEEE Fellow，同时也是微软亚洲研究院的创始人之一。 2021年，智源研究院发布了1.7万亿参数的超大模型“悟道”的1.0和2.0版本，这项工作由100余位科学家共同打造。其中包括清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）的孙茂松教授，清华大学知识工程研究室（KEG）的唐杰教授，清华大学交互式人工智能课题组（CoAI）的黄民烈教授。目前“悟道”大模型已经与OPPO、好未来、淘宝、搜狗、美团等开展了落地合作。在与美团的合作中，大模型给搜索广告带来了2.7%的收入增长。在南方的科技重镇也有一家相似的研究机构，粤港澳大湾区数字经济研究院（以下简称IDEA研究院），IDEA研究院是由深圳市政府大力支持的AI研究机构。与智源研究院有一个颇有趣的相似之处，IDEA研究院的创始人沈向洋博士同样出身微软亚洲研究院。沈向洋博士是美国国家工程院外籍院士和英国皇家工程院外籍院士，他参与创建了微软亚洲研究院，担任院长兼首席科学家，并曾担任微软公司全球执行副总裁，主管微软全球研究院和人工智能产品线，并负责推动公司中长期总体技术战略及前瞻性研究与开发工作。 IDEA研究院NLP研究中心负责人张家兴博士也来自微软亚洲研究院，他的团队推出的开源模型“太乙”，据称在中文文生图领域可以达到接近Stable Diffusion（一款开源文生图AI模型）的水平。目前IDEA研究院正在持续迭代开发的预训练模型体系“封神榜”，已经开源了6个系列共10个模型，包含4种模型结构，模型参数最大为35亿。其中包括：以Encoder结构为主的双向语言系列模型的二郎神系列；面向医疗领域，拥有35亿参数的余元系列；与追一科技联合开发的新结构大模型周文王系列；以Decoder结构为主的单向语言模型闻仲系列；以Transformer结构为主的编解码语言模型，主要解决通用任务的大模型燃灯系列；以及主要面向各种纠错任务的比干系列。 2月20日晚，复旦大学自然语言处理实验室对媒体宣传邱锡鹏教授团队发布了“国内第一个对话式大型语言模型MOSS”，并在公开平台（https://moss.fastnlp.top/），邀请公众参与内测。然而就在外界都等着看MOSS表现如何惊艳之时。MOSS的内测网站却挂出了一则道歉公告。目前MOSS的测试网站已经挂出了停止服务的公告。一位AI大模型专家对虎嗅表示，“邱锡鹏的实验室学术研究的氛围很浓。虽然这次的MOSS很少有人得到体验机会，但是从后边的公告来看，有可能是在工程优化，并发处理等方面的准备还没有那么充分。” 在近期举行的2023年世界人工智能开发者先锋大会上，邱锡鹏教授公开表示，如果优化顺利，MOSS计划在2023年3月底开源。虽然，没能成功抢发“国产ChatGPT”，但AI业内人士对邱锡鹏教授团队仍然给出了肯定的评价，“邱锡鹏教授的团队比较偏重学术，这和早期的OpenAI在科研心态上是有共性的，非营利性的AI研究机构，没有那么多功利的考虑。” 创业公司都有“大佬”背书 AI技术属于计算机科学，虽然计算机技术已发展多年，但AI仍属于前沿科技，对LLM以及其他通用大模型的研究更是兴起不久，仍然需要依靠应用数据，持续迭代升级，不管MOSS是不是因为工程经验绊了跟头，要在AI、大模型这些领域实现突破，能推广到市场中，接地气的技术和产品才是王道。事实上，目前国内AI行业活跃的实验室大多已开始尝试商业化，在市场的磨砺中探索大模型未来的出路。深言科技深言科技源自清华大学计算机系自然语言处理与社会人文计算实验室（THUNLP）。THUNLP由清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，以及刘洋、刘知远，三位教授带头。实验室在2017年推出的中文诗歌自动生成系统「九歌」则是最有影响的诗歌生成系统之一，「九歌」已经为用户创作了超过3000万首诗词。孙茂松教授领衔研发的CPM模型是智源研究院的大模型「悟道·文源」的前身，也是国内最成熟的中文生成式大模型之一。深言科技的团队也是由CPM模型的部分研发团队成员所组成的，目前该公司产品包括可以根据意思搜索词语的“WantWords反向词典”，以及根据意思查询句子的“WantQuotes据意查句”。智谱AI 智谱AI的前身是清华大学知识工程研究室（KEG），KEG专注研究网络环境下的知识工程，在知识图谱、图神经网络和认知智能领域已发表一系列国际领先的研究成果。2006年，智谱AI就启动了科技信息分析引擎ArnetMiner（以下简称AMiner）的相关研究，先后获得了国际顶级会议SIGKDD的十年最佳论文（Test-of-Time Award）、国家科学进步奖二等奖、北京市发明专利奖一等奖。 2022年8月，由KEG与智谱AI共同研发的千亿级模型参数的大规模中英文预训练语言模型GLM-130B正式发布，其在多个公开评测榜单上超过GPT-3 v1。此外，智谱AI还打造了认知大模型平台（BigModel.ai），形成AIGC产品矩阵，提供智能API服务。聆心智能 2月17日，聆心智能宣布完成由无限基金SEE Fund领投的Pre-A轮融资。聆心智能的底层技术是超拟人大规模语言模型，基于大模型可控、可配置、可信的核心技术优势，聆心智能推出“AI乌托邦”，该系统允许用户快速定制 AI 角色。聆心智能由清华大学交互式人工智能课题组（CoAI)黄民烈教授支持。CoAI是清华大学朱小燕教授及黄民烈教授领导的实验室。2020年，就已经开源了1200万对话数据和中文对话预训练模型CDial-GPT。黄民烈教授也曾参与了智源研究院的“悟道”大模型研发。西湖心辰西湖心辰背靠西湖大学深度学习实验室，创始人是西湖大学助理教授、博士生导师蓝振忠，主要研究大规模预训练模型的训练与应用。蓝振忠曾在谷歌担任研究科学家，也是轻量化大模型ALBERT的第一作者。西湖大学在人工智能领域的研发实力很强，除了蓝振忠博士的深度学习实验室，西湖大学NLP实验室，在该领域的研究也非常领先。学术带头人张岳博士在Marek Rei教授的顶会、期刊发文量统计中，于2012-2021年期间排名全球第四。 “目前国内LLM领域的创业公司相对IT大厂来说主要有两个优势，技术和数据。”西湖心辰COO俞佳对虎嗅表示，国内大模型创业公司在技术方面普遍已有多年研究经验，构筑了一定的技术壁垒，这是很难短期超越的。同时，由于已经推出了相关产品，“数据飞轮”已经转起来了，这些数据的质量相比互联网数据质量要高很多，能够对产品迭代起到很大支撑作用。对于国内大模型创业公司未来的发展趋势，俞佳认为可能性很多，“有些公司可能会走出自己的道路，也有的公司可能会像OpenAI一样与IT大厂开展深度合作，甚至像DeepMind直接并入其中。” 来源：金色财经

金色财经2023-03-03

马斯克发布特斯拉“宏图计划3” 重申2030年目标年产2000万辆电动汽车

3投资者日。该公司CEO埃隆·马斯克（Elon Musk）上台分享了“宏图计划3”（Master Plan 3），并介绍了特斯拉扩产计划，以应对日益激烈的竞争。　　马斯克重点介绍了特斯拉的愿景，并回顾了之前取得的成就，但并没有详细阐述特斯拉的新产品或服务的细节信息。　　马斯克开场后不久说道：“地球的可持续能源发展有一条清晰的路径。不需要破坏自然家园，不需要回归简谱的生活，不需要放弃用电，也不需要忍受寒冷或其他艰苦的环境。”他补充道：“事实上，我们可以支持一个比地球大得多的文明社会，可以在地球上以可持续的方式养活的人类数量远远超过80亿。” 　　马斯克最初与特斯拉动力总成和能源工程高级副总裁德鲁·巴格利诺（DrewBaglino）一同登台。他们表示，特斯拉未来将增加电池产量，在“用可持续燃料重新为电网供电”方面发挥作用。这些新增的产量既会用于特斯拉的电动汽车，也会用于该公司的公用事业及储能系统。　　他们重申，特斯拉的目标是到2030年实现年产2000万辆电动汽车。该公司的年报显示，其2022年的电动汽车交付量约为131万辆。　　特斯拉制造负责人朱晓彤宣布，截至周三，特斯拉的电动汽车总产量达到400万辆。　　“我们生产第一个100万辆汽车用了12年，第二个100万辆用了18个月，第三个用了11个月，第四个只用了不到7个月。”他特意强调了该公司在改善运营效率方面取得的成就。　　他表示，特斯拉计划建设新的汽车和电池工厂，每年还将在现有工厂生产更多汽车。　　特斯拉充电负责人瑞贝卡·蒂努西（Rebecca Tinucci）表示，该公司2022年通过各类充电方式提供9万亿瓦时电量，包括家庭充电和4万个超级充电桩。作为对比，整个美国每年用电量约为4000万亿瓦时。蒂努西还指出，该公司在欧洲约有一半的超级充电桩对其他汽车开放，他们还刚刚在美国向非特斯拉汽车开放了10个超级充电桩。　　特斯拉设计主管弗朗茨·冯·霍兹豪森（Franz von Holzhausen）及汽车工程副总裁拉斯·莫拉维（Lars Moravy）展示了许多计划中的生产调整，以此提高特斯拉的汽车生产效率。但冯·霍兹豪森表示，特斯拉还不会发布“下一代”汽车。　　该公司动力总成副总裁柯林·坎贝尔（Colin Campbell）表示，特斯拉的新动力总成工厂的产能将与得州奥斯汀工厂相同，但规模小一半。他还表示，该公司正在开发一种兼容任何电池的新型驱动单元以及一种不含任何稀土金属的电机。　　在2023投资者日之前，墨西哥总统安德烈斯·曼努埃尔·洛佩斯·奥夫拉多尔（Andres Manuel Lopez Obrador）周二刚刚宣布，特斯拉已经同意在墨西哥蒙特雷建设一座大型工厂。他表示，特斯拉同意使用循环水，并将采取其他措施应对该地区的水资源短缺问题。　　在2022年遭遇大跌后，特斯拉股价已经大幅反弹，今年以来累计涨幅超过60％。但该股在周三的投资者日之前下跌1.43％，盘后跌幅扩大到近3％。　　瑞穗证券分析师在投资者日之前维持特斯拉股票“买入”评级，他们认为特斯拉在不断增长的纯电动汽车占据领导地位。瑞穗证券在本周早些时候发布的研报中写道：“短期内，我们认为特斯拉的市场份额仍将保持优势，但随着价格更便宜的电动汽车上市，有可能稀释特斯拉在美国电动汽车市场的份额。” 　　特斯拉目前最低价的车型是Model 3，在美国市场起价约为4.3万美元。而其他车企约有7款车型低于这一价格。　　马斯克于2016年发布了野心勃勃的“宏图计划2”，但至今仍未完全实现。当时的计划包括4大目标：　　-“创造与储能电池无缝整合的一流太阳能屋顶” 　　-“扩大电动汽车产品线，满足所有主流细分市场的需求” 　　-“通过大规模的车队学习，开发比人工驾驶安全10倍的无人驾驶能力” 　　-“让你的汽车在空闲时为你赚钱”

金融界2023-03-02

“ZKP 零知识证明”时代开启盘点跨链安全、隐私等几大用例

况下一个人，有能力颠覆整个系统。例如 Elon Musk 收购 Twitter，改变一个系统有时会产生积极的结果，但它也有可能破坏 Twitter 迄今为止创造的价值和用户利益。另一个例子是 Meta 的amplification算法，该算法让资本的利润最大化，但对错误信息的监控不当甚至错误。有一种替代模型，由建立在区块链网络上的去中心化系统成为可能，它使用户能够控制自己的数据，并且理想情况下在“公共广场”的治理中有发言权。ZK 将是通过 zk-identities 在这些治理系统中实现受保护的私人投票的关键。鉴于社交话语的交互性和交流性，用户身份是许多社交平台的重要组成部分，但 Web3 的不同之处在于用户拥有自己的身份数据，而不是平台。此外，考虑到 ChatGPT 的兴起以及对新闻、娱乐、广告、营销，甚至医疗保健和教育内容创作的影响，我们不得不关注 AI 的影响。由于训练最具影响力的模型的高成本以及构建和部署它们的组织要求，人工智能平台尤其受到中心化的控制，在AI 技术即将占领主流的环境下，对尊重用户隐私、集成 zkIdentity 并提供可验证计算的去中心化系统的需求将越来越大，而 ZK 可以在其中发挥强大的作用。来源：金色财经

金色财经2023-03-02

ZK零知识时刻是否已经到来？盘点多链生态发展方向

系统。单一利益相关者埃隆·马斯克 (Elon Musk) 收购 Twitter 给该平台的未来带来了不确定性。改变一个系统有时会产生积极的结果，但它也有可能破坏 Twitter 迄今为止创造的价值和用户利益。这就是中心化平台的本质，其中一小群高管，或者在这种情况下，一个人，有能力颠覆整个系统。另一个例子是 Meta 的放大算法，该算法优化社会福利的利润，以及他们对错误信息的持续监控和错误评估。有一种替代模型，由建立在区块链网络上的去中心化系统成为可能，它使用户能够控制自己的数据，并且理想情况下在“公共广场”的治理中有发言权。ZK 将是通过 zk-identities 在这些治理系统中实现受保护的私人投票的关键。鉴于社交话语的交互性和交流性，用户身份是许多社交平台的重要组成部分，但 Web3 的不同之处在于用户拥有自己的身份数据，而不是平台。 ZK作为建设更美好未来的关键基础设施的一部分考虑到 ChatGPT 的兴起以及对新闻、娱乐、广告、营销，甚至医疗保健和教育内容创作的影响，如果我们不提及 AI 的影响，那我们就失职了。由于训练最具影响力的模型的高成本以及构建和部署它们的组织要求，人工智能平台尤其受到集中控制。 AI 的进一步发展将增加对对齐平台的需求，因为它们利用现有平台内现有错位获利的能力开始生效，并且强大的 AI 系统本身的集中控制变得可疑。在即将到来的环境中，对尊重用户隐私、集成 zkIdentity 并提供可验证计算的去中心化系统的需求将越来越大，而 ZK 可以在其中发挥强大的作用。来源：金色财经

金色财经2023-03-02

新冠溯源再成焦点！马斯克一篇推文引发关注中国官媒警告：不要“砸中国的锅”

向特斯拉和推特首席执行官埃隆·马斯克(Elon Musk)发出警告，此前他分享了美国能源部关于全球新冠疫情起源于武汉实验室的“低可信度”评估的报道。（来源：推特）马斯克在推特上声称新冠疫情起源于武汉的一个研究实验室，对此《环球时报》警告道，他可能在“砸中国的锅”。 #新冠疫情# （截图自环球时报）文章指出，美媒近日又开始重新宣扬过去3年里一直在炒作的一个新冠病毒来源的阴谋论——即新冠病毒是美国知名传染病学专家安东尼·福奇(Anthony Fauci)用美国纳税人的钱资助中国武汉病毒所搞出来的。马斯克，不仅转发了这个污蔑中国的阴谋论，更评论说“福奇是通过‘生态健康联盟’这个中间组织进行的此事”。文章称，尽管有些人可能会认为马斯克发表这些言论只是在攻击福奇，没有直接点名“中国”，但他在发表这些言论时所转发的帖文，以及被他转帖的那些美国右翼大V，几乎都在将新冠病毒的来源和中国挂钩。同时，他的这些言论还被那些敌视中国的美国右翼和反华媒体不断用作了栽赃中国的素材。这也是为何，美国《纽约杂志》会在去年的一篇关于马斯克和中国关系的文章中指出，尽管马斯克曾表示自己喜欢中国并称赞过中国政府，但他在网络上配合美国共和党右翼势力攻击福奇并将新冠来源栽赃给武汉实验室的言论，与他前面的说法是存在矛盾的。美国全国广播公司财经频道(CNBC)的Eunice Yoon于当地时间周二上午报道了《环球时报》在社交媒体上发出的警告。（来源：推特） Yoon说，这句话类似于成语“恩将仇报”。特斯拉在上海拥有庞大的工厂园区，中国是这家电动汽车制造商的第二大市场。根据最近提供给白宫和国会主要成员的一份机密情报报告，美国能源部得出结论，新冠大流行很可能是由实验室泄漏造成的。这份新报告强调了情报界的不同机构如何对大流行病的起源做出不同的判断。能源部现在与联邦调查局(FBI)一起表示，该病毒可能是通过中国实验室的事故传播的。其他四个机构，连同一个国家情报小组，仍然判断这很可能是自然传播的结果，还有两个机构尚未做出决定。能源部的结论是新情报的结果，意义重大，因为该机构拥有相当多的科学专业知识，并下辖美国国家实验室网络，其中一些国家实验室进行高级生物学研究。阅读过这份机密报告的人士表示，能源部对此的判断“信心不足”，或者叫“低置信度”。根据美国有线电视新闻网(CNN)的解释：情报机构可以以低、中或高置信度进行评估。低置信度评估通常意味着所获得的信息不够可靠或过于零散，无法做出更明确的分析判断，或者没有足够的可用信息来得出更可靠的结论。知情人士向NBC新闻强调，这一结论并不被视为非常重要。联邦调查局(FBI)在2021年以“中等信心”水平得出了类似的结论。 FBI此前得出的结论是，大流行很可能是实验室泄漏的结果，并且“有一定信心”，并且仍然坚持这一观点。 FBI雇用了许多微生物学家、免疫学家和其他科学家，并得到国家生物法医学分析中心的支持，该中心于2004年在马里兰州德特里克堡成立，旨在分析炭疽和其他可能的生物威胁。中国外交部发言人毛宁周一在例行记者会上敦促有关方面“停止翻炒实验室泄漏的论调，停止抹黑中国，停止将溯源问题政治化。” 她说，中国始终积极支持和参与全球科学溯源，中国和世界卫生组织(WHO)联合专家组得出了“实验室泄漏极不可能”的权威科学结论。记者未能立即联系到马斯克置评。

市场焦点2023-03-01

特斯拉股价“狂飙”！市值一夜暴涨340亿美元马斯克再次成为世界首富

特斯拉和推特等公司的首席执行官马斯克(Elon Musk)重新夺回世界首富之位。特斯拉股价自低位反弹100% 今年特斯拉公司股价上涨近70%，马斯克的财富也得到提振。特斯拉股价较1月6日的盘中低点上涨了约100%，原因是有迹象显示经济走强，美联储加息步伐放缓，投资者纷纷重新押注高风险的成长型股票。在下调了几款电动汽车的价格后，特斯拉公司还受益于对其电动汽车的需求增加。 (图片来源：彭博社) 特斯拉的涨幅远远超过以科技股为主的纳斯达克100指数的涨幅，该指数在2023年迄今上涨约10%。今年，零售交易员偶尔会爆发投机交易狂潮，而特斯拉是这群人的最爱。截至当地时间周一(2月27日)收盘，特斯拉股价收盘大涨5.5%，报207.63美元，公司市值暴涨340亿美元(约合人民币2362亿元)。特斯拉的股价在2023年1月3日跌至108.10美元的低点。加拿大皇家银行资本市场(RBC Capital Markets)分析师Tom Narayan在2月份的一份报告中表示，特斯拉的降价刺激了对汽车的需求，该公司是电动汽车的“代表产物”。 Narayan写道：“我们相信，尽管电动汽车竞争加剧，但市场对特斯拉产品的需求依然强劲。” 马斯克重夺世界首富之位根据彭博亿万富翁指数(Bloomberg Billionaires Index)，马斯克目前的净资产总额为1871亿美元。在此前特斯拉股价大幅下滑后，马斯克在彭博财富指数榜首的位置上被取代了两个多月。法国奢侈品巨头路威酩轩集团(LVMH)首席执行官贝尔纳·阿尔诺在2022年12月中旬取代马斯克的世界首富位置，并一直保持这一头衔至2023年1月26日。目前阿尔诺的净资产为1853亿美元。 (图片来源：彭博社) 马斯克去年年底的捐款并没有对他的净资产造成太大影响。根据2月份的一份披露，他在去年8月至12月期间向未具名的慈善事业捐赠了1160万股特斯拉股票。根据捐赠当日的收盘价，这些股票的价值约19亿美元。现年51岁的马斯克以1370亿美元的净资产进入2023年，成为有史以来首位失去2000亿美元财富的人，这使得外界推测他可能难以夺回世界首富头衔。今年1月，经吉尼斯世界纪录认证，马斯克自2021年11月以来损失个人财富约1820亿美元，打破“最大个人财富损失”吉尼斯世界纪录。吉尼斯世界纪录官方的一份报告称，马斯克实际损失的个人财富可能接近2000亿美元。福克斯新闻网表示，2022年12月，特斯拉股价暴跌，而马斯克的大部分财富都与特斯拉息息相关。特斯拉的投资者一直担心，马斯克将过多的注意力投入到了他去年10月收购的推特上，而与此同时，他的电动汽车制造商正面临着整个行业日益激烈的竞争。马斯克去年12月表示，一旦他发现有人“愚蠢”到可以接受这份工作，他就计划辞去在这家社交媒体平台的职位。马斯克本月表示，他可能需要到今年年底才能稳定推特的财务状况，然后才会移交给新的首席执行官。马斯克本月还在推特上表示，推特“趋于收支平衡”，他必须“拯救”这个平台，使其免于破产。马斯克仍面临着来自被解雇的推特员工的法律诉讼，以及来自房东的诉讼，他们声称推特办公室拖欠租金。 “宏图篇章3”重磅来袭特斯拉将于周三举行2023年投资者日，公司领导人将讨论长期扩张计划。马斯克之前所提出的“宏图篇章3(Master Plan Part 3)”的悬念也即将揭晓。马斯克2月8日在推特上表示，将于3月1日推出特斯拉宏图计划“宏图篇章3”，这将是一条通向“地球如何走向完全可再生能源”之路。 (图片来源：推特) 之前特斯拉曾先后在2006年8月、2016年7月发布“秘密宏图”的前两章，涉及汽车制造、扩大电动车产品线、特斯拉能源部门的能源存储和可再生能源生产的整合、太阳能屋顶计划和自动驾驶技术等。特斯拉宏图第一篇章在2006年8月2日公布，马斯克在博文《特斯拉汽车的”秘密宏图”》中介绍了特斯拉的四步计划：1）造一辆跑车；2）用这笔钱开发一款人们买得起的轿车；3）再用这笔钱开发一款更便宜的轿车；4）进行上述三步的同时，提供可持续能源。 2016年7月20日，马斯克公开了特斯拉宏图的第二篇章：1）创造惊人高效的、配备集成储电功能的、美观的太阳能板；2）扩充电动汽车产品线，以覆盖主要细分市场；3）通过大量汽车行驶数据，开发出比手动驾驶安全10倍的自动驾驶；4）汽车共享，让你的车在不使用时为你赚钱。关于本次“宏图篇章3”，Evercore ISI分析师Chris McNally表示：“我们认为马斯克的计划将与特斯拉2016年的‘宏图篇章2’相结合，那次马斯克提到了自动驾驶出租车、减少驾驶里程的共享出行、‘超大包装’电池以及回收目标。” 马斯克此前在2021年击败亚马逊(Amazon)创始人杰夫·贝佐斯(Jeff Bezos)，成为当时世界上最富有的人。马斯克、阿尔诺和贝索斯三人定期在彭博亿万富翁指数中互换位置。

晴天云2023-02-28

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