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多名美国作家起诉人工智能公司OpenAI

，指控其滥用他们的作品来训练聊天机器人ChatGPT。这些作家向法庭表示，OpenAI在未经许可的情况下，从互联网上批量复制了他们的作品，并将这些作品纳入ChatGPT的训练数据里，侵犯了他们的作品版权。他们还表示，由于微软公司“深度参与”了训练和开发人工智能模型，也应承担侵权责任。作家们向法院提出了金额不详的赔偿要求，并要求法院下令这些公司停止侵犯版权。

金融界2023-12-22

两融余额年内增加1172亿，32股获净买入均超10亿

相关领域的投资前景。天风证券指出，随着ChatGPT通过升级迭代拥有了多模态能力，以及Gemini所展现出来的原生多模态能力，AI大模型浪潮已经进入了一个全新的阶段，建议持续重视AI产业方向的投资机会。

金融界2023-12-22

DWF Ventures：通过 Web3 引领 AI 的未来

过去的一年里，由于 OpenAI 的 ChatGPT 3.5 的推出引发了人工智能成为讨论的焦点。该发布展示了人工智能巨大的经济潜力。这引发了全球对其未来、影响和相关风险的讨论。随着乐观情绪的增长，怀疑情绪也随之而来。潜在的问题开始向监管机构敲响警钟。随着人工智能的迅速崛起和模糊的监管框架，它呼应了加密货币领域的早期。这两个行业之间存在相似之处，凸显了 web3 的去中心化性质，这似乎补充了人工智能潜在的中心化力量。很快，第一季度几乎所有 web3 VC 讨论都集中在人工智能的变革潜力上。（有一次，我想知道我是否参加了 web3 或 AI 活动。）在这一年中，我们还看到一些风险投资公司转向 AI或将其纳入其投资任务。现在，随着时间的推移，炒作逐渐消退，DWF Ventures 计划以公正的视角审视人工智能领域，重新审视这一领域。本文简要概述了人工智能的演变以及它如何达到目前的流行程度。然而，文章的叙述发生了明显的转变，从传统的关注人工智能如何影响 web3 转向探索相反的方向——web3 如何影响人工智能。在这次探索中，我们深入研究了去中心化和 web3 如何充当催化剂，解决人工智能当前面临的挑战。 AI概述及ChatGPT 3.5的突破与最近围绕人工智能的炒作相反，它的历史可以追溯到 20 世纪 30 年代。图灵 1950 年的工作，包括图灵测试，帮助正式奠定了人工智能的基础。尽管早期很乐观，但 20 世纪 70 年代，由于计算障碍和无法满足实时需求，热情有所下降，迎来了“人工智能冬天”。20 世纪 80 年代，专家系统利用知识数据库模拟人类专业知识，重振了人工智能。这个时代也见证了联结主义的复兴和循环神经网络的兴起。然而，专家系统在知识获取和实时分析方面面临挑战，导致20世纪90年代衰落。个人计算机的性能导致其相关性逐渐减弱。多年来，人工智能领域取得了长足的发展，已扩展到机器学习、自然语言处理、计算机视觉、语音识别等不同的技术领域。这些发展使得人工智能从简单的问题解决发展到复杂应用领域的深度学习。在其发展过程中，人工智能见证了其各个子领域的融合。在这些领域中，机器学习和法学硕士领域在垂直转型方面取得了重大进展。Ashish Vaswani 等人的论文《Attention is All You Need》。值得注意的是 GPT（生成式预训练变压器）模型的启发。从那时起，大量的 GPT 出现在这个领域，例如双向“BERT”GPT和 OpenAI 团队的GPT。ChatGPT 之后出现了Falcon和LLaMA2等开源替代方案，加剧了下一个 GPT 迭代的竞争，可能更接近 AGI（通用人工智能）。 GPT 的炒作帮助人工智能从学术界进入了数十亿人的视野。发布后 2 个月内，OpenAI 创下了每周活跃用户数达到 1 亿的最快用户群记录。麦肯锡最近的一项研究显示，目前，科技行业约 51% 的专业人士在工作中一定程度地利用了人工智能。人工智能现实：应对集中式人工智能的社会认知和实际限制 Vitalik 在他的文章中最近进行的一项民意调查表明，许多人普遍存在推迟人工智能进步的情绪，担心出现垄断版本。最近关注度的激增可以追溯到 ChatGPT 在其类人反应的推动下迅速名声大噪。然而，大多数人没有意识到，虽然 GPT 模仿了人类交互，但它不是 AGI。 GPT 每次生成输出时，都会在统计上发生变化，缺乏一致性和事实准确性保证。GPT还面临其他限制，但其最突出的缺点在于无法进行逻辑推理，尤其是在数学方面。鉴于围绕人工智能的无数担忧以及有效管理大型人工智能模型的现有挑战，探索 Web3 的集成成为缓解人工智能面临的挑战的潜在途径。利用 Web3 固有的去中心化和分布式计算原则有助于解决人工智能系统当前面临的问题。去中心化人工智能之路：概述、潜力和挑战人工智能功能集中在中心化系统中，引起了人们对数据访问、模型相关性和人工智能应用的整体可持续性的担忧。集中式人工智能系统面临重大障碍。特别是对于通常是专有的专有大型数据集。这导致了基于每次查询的货币化，并且 X.com 上每日限制帖子浏览量。不久，Grok，X.com GPT 的发布，允许用户实时访问 X.com 数据。这种模式造成了经济障碍，并引发了有关人工智能效益的可及性和包容性的问题。作者：DWF Ventures 来源：medium 翻译：善欧巴，金色财经此外，如果没有持续的数据更新，已发布的模型会迅速过时，这对保持相关性和准确性构成了巨大的挑战。目前，ChatGPT 3.5 训练数据构成截至 2022 年 1 月的信息。Llama 2也接受了 2023 年 1 月至 2023 年 7 月期间的数据训练。为了应对这些挑战，DAI 成为一种有前途的范例，为中心化的局限性提供了潜在的解决方案。去中心化人工智能提供了另一种轨迹来解决中心化模型固有的挑战。Janbi 等人最近发表的一篇荟萃分析论文。作为一个综合指南，将 DAI 分为五个主要领域。 DAI 的挑战 DAI 带来了人工智能开发中令人兴奋的转变，并提供了众多优势。然而，承认这些进步带来的挑战至关重要。结论总而言之，去中心化人工智能之旅正以巨大的潜力展开。去中心化人工智能的全部力量的实现依赖于在现有人工智能用户池的推动下达到临界质量。由于供应商和用户有限，开源替代方案面临障碍，而 ChatGPT API 为大众市场提供了实用且经济的选择，提供了易用性和可靠性。然而，考虑到垄断性通用人工智能的潜在后果，个人应该重新考虑其选择和行动中的便利性和去中心化之间的权衡。在更广泛的范围内，web3 和 AI 社区的创新者可以通过重新定义 AI 工作流程、重新构想基础设施、采用创新范式、高效管理以及开发符合去中心化原则的应用程序来应对挑战。当我们继续沿着这条道路前进时，协作、包容性和道德考虑将成为塑造真正造福人类的去中心化人工智能格局的关键。来源：金色财经

金色财经2023-12-21

作家团体指控OpenAI和微软滥用其作品用于训练大模型

微软滥用他们撰写的书籍来训练聊天机器人ChatGPT和其他人工智能软件背后的模型，侵犯了他们的版权。这些作家包括普利策得主Taylor Branch、Stacy Schiff和Kai Bird。他们共同撰写了罗伯特·奥本海默的传记《美国普罗米修斯》，今年被改编成热门电影《奥本海默》。

金融界2023-12-21

Nature子刊发布：丹麦AI模型可精准预测人类死亡率

据，来训练所谓的“转换器模型”（类似于ChatGPT）来处理语言，它们就能系统地组织数据，预测一个人一生中会发生的事情，甚至估计死亡时间。在发表于《自然-计算科学》上的一篇名为《利用生命事件序列预测人类寿命》的文章中，研究人员在一个名为life2vec的模型中分析了600万丹麦人的健康数据和劳动力市场依附情况。在对模型进行初始阶段的训练后，该模型的表现优于其他先进的神经网络，并能以极高的准确率预测性格和死亡时间等。该文章的第一作者，德国技术大学教授Sune Lehmann表示：“我们用这个模型来解决一个基本问题：在过去条件的基础上，我们有多大可能预测出未来的事件？在科学上，让我们感到兴奋的并不是预测本身，而是能够使模型提供如此精确答案的数据。” 01.预测死亡时间 Life2vec的预测是对一般问题的回答，例如：“我会在四年内死亡吗？”研究人员对模型回答的结果进行分析后发现，其结果与社会科学领域的现有研究结果一致。例如，在同等条件下，担任领导职务或拥有高收入的个体拥有更高的存活率，而男性、有技能或患有精神疾病的人死亡率会更高。 Life2vec将数据编码成一个庞大的向量系统，向量系统是一种组织不同数据的数学结构。该模型可以决定将有关出生时间、就学、教育、工资、住房和健康等方面的数据放在何处。 Sune Lehmann还表示：“这件事最令人兴奋的是，像语言中的句子由一系列单词组成一样，可以把人的一生看作是一长串事件。人工智能中的变换器模型通常就是用于这种类型的任务，但在我们的实验中，我们用它们来分析我们所说的生活序列，即人类生活中发生的事件。” 02.引发伦理问题同时文章背后的研究人员指出，围绕life2vec模型存在一些伦理问题，如保护敏感数据、隐私和数据出现偏差等。在使用该模型评估个人感染疾病或其他生活事件的可预见风险之前，必须更深入地了解这些挑战。 Sune Lehmann对此表示：“该模型为我们提供了积极和消极的重要视角，可以从政治角度进行讨论解决。类似的预测生活事件和人类行为的技术如今已在科技公司内部得到应用，例如，这些公司会追踪我们在社交网络上的行为，极其精确地对我们进行个人资料剖析，并利用这些剖析来预测我们的行为并对我们施加影响。” 教授还提到，“这一讨论需要成为民主对话的一部分，这样我们才能考虑技术将把我们带向何方，以及这是否是我们想要的发展。” 研究人员认为，该模型发展的下一步将是纳入其他类型的信息，如文本和图像或有关我们社会关系的信息。数据的使用为社会科学和健康科学之间开辟了全新的互动途径。原文由Technical University of Denmark撰写，中文内容由元宇宙之心（MetaverseHub）团队编译，如需转载请联系我们。来源：金色财经

金色财经2023-12-21

每日人工智能动态汇总

. 2023全球十大工程成就在京发布，ChatGPT、中国空间站等入选。 2. “木头姐”将与马斯克进行直播访谈，讨论人工智能和太空等问题。 3. 百度智能云：千帆大模型平台已服务4万企业用户、精调1万个大模型。 4. 百度智能云千帆AppBuilder开放服务，旨在加速AI原生应用开发。 5. 百度云原生数据库GaiaDB 4.0发布，帮助解决企业复杂查询难。 6. 联想王传东：未来每个企业和个人都将拥有专属于自己的智能体。 7. 抖音登记AI内容生成系统软著权。 8. 中国音像与数字出版协会发布团体标准《出版业生成式人工智能技术应用指南》。 9. 美国政府在制定AI监管标准方面迈出第一步。 10. 生物技术打开新大门：AI可设计出具有非凡结合强度的蛋白质。 11. 全球虚假新闻网站激增十几倍，AI工具成帮凶。

金融界2023-12-21

连续8日资金净流入！人工智能AIETF(515070)强势上涨1.27%！

十大科学人物，首次出现了一个非人类——ChatGPT。《Nature》特写部主编表示：“我们将其破例纳入榜单，目的是承认生成式 AI 给科学发展和进步带来的巨大改变。” 国泰君安认为，算法模型迭代更新与算力基础设施优化推动了人工智能逐步实现了由计算、感知、认知向创造（“AIGC”）的递进，而AIGC的应用进一步给相关产业带来了巨大的发展潜力。当前，我国人工智能行业正处于的“生产成熟期”，如自主可控数据库、国产芯片等“卡脖子”领域达到或即将进入业绩兑现期。人工智能AIETF(515070)紧密跟踪中证人工智能主题指数，场外联接基金（A类008585/C类008586）；助力投资者一键布局中国机器人与人工智能AI产业；机器人ETF(562500)是全市场规模最大的机器人主题ETF，紧密跟踪中证机器人指数，场外联接(A类：018344；C类：018345)。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2023-12-21

中国软件涨超3%，大数据50ETF(516000)跌超1%，获资金关注

年12月21日早盘，三大指数延续走低，CHATGPT、数据要素、东数西算概念再度下行，大数据50ETF（516000）持仓股有所分化，中国软件涨超3%，神州泰岳涨超2%，易点天下、深信服等股跟涨，东方通、拓尔思、数字政通跌幅居前，截至10：09，大数据50ETF（516000）超8成持仓股下跌，跌1.01%，近8个交易日累计跌幅8.61%，近5日获资金净申购575万元，呈现越跌越买趋势，或为提前布局明年行情。国金证券指出，在大模型不断迭代和AI Agent市场规模的不断扩大，2024 年 AI 服务器或回到约25%的稳定增长，而AI技术渗透与AIGC数据的应用，将可能推动AI服务器的需求迎来爆发式增长。2024年“数据资产入表”正式实施有望推动数据资源变现开启，具体落地执行情况或将催化板块行情。大数据50ETF紧密跟踪中证大数据产业指数，覆盖大数据存储设备、大数据分析技术、大数据运营平台、大数据生产、大数据应用等领域，前十大权重股分别为科大讯飞、紫光股份、恒生电子、中科曙光、浪潮信息、用友网络、宝信软件、广联达等热门个股，前十大权重股合计占比49.71%，龙头股较为集中。大数据作为AI算力中必不可少的一部分，有望长期受到相关政策红利的提振，或迎来新的成长机遇。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2023-12-21

OpenAI推出聊天内容存档功能

I在社交媒体X上发布信息称，现在可以在ChatGPT实现聊天信息存档。用户可以通过存档功能，从侧边栏移除聊天内容，但内容并没有被删除；用户可以通过设置浏览自己已经存档的聊天内容。存档功能目前在OpenAI网站和iOS可用，后续将在安卓系统推出。在此条帖文下有用户建议，将聊天记录分类在特定文件夹下也是一个不错的补充。这一回复得到了最多浏览者的支持。

金融界2023-12-21

OpenAI：针对聊天内容推出存档功能

OpenAI：现在可以在ChatGPT实现聊天信息存档。通过存档功能，从侧边栏移除聊天内容，但内容并没有被删除；用户可以通过设置浏览自己已经存档的聊天内容。存档功能目前在OpenAI网站和iOS可用，后续将在安卓系统推出。

金融界2023-12-21

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