AI加速“科技权势”集中
大家有没有发现，AI技术似乎相当集中，科技巨头占尽优势。基于这一现实，许多科技高管纷纷发声预警，以下是小编为大家带来的AI加速“科技权势”集中会怎么样，欢迎参阅呀!
AI加速“科技权势”集中会怎么样
“少数巨头垄断AI会造成严重后果”
加密信息应用Signal总裁Meredith Whittaker上周接受采访时表示：“现在只有少数企业有资源开发大型AI模型并加以应用。我们必须认识到，这种现实会赋予它们过大的权力，它们可以掌控我们的生活和制度。”
他还说：“我们应该警惕，少数企业受到利润和股东回报的驱使，它们做的决定会在社会上造成严重后果。”
Whittaker曾在谷歌工作13年，2017年他发现谷歌正在履行一份美国国防部授予的合同，这份合同充满争议。Meredith Whittaker担心谷歌AI技术会用在战争无人机上，于是他组织几千名员工罢工。
Whittaker说：“根据我们今天的理解，AI是一门基础性技术，它是由中心化企业权势和控制力派生出来的，它搭建于集中性资源之上，这些资源由少数科技巨头掌握，主要是美国、中国企业。这些企业拥有庞大的计算基础设施和海量数据，只有大市场才有如此庞大的数据，只有这些企业才能处理如此多的数据，让数据结构化，结构化数据才能变得实用，可以用来创造新技术。”
持这种观点的不只有Meredith Whittaker，还有其它科技高管。前洛杉矶道奇队老板Frank McCourt正在运营一个名叫Project Liberty的机构，该机构的目标是刺激技术发展，游说议员，让他们为技术开发制定更负责的规范。
McCourt也认为AI将会赋予科技巨头更大的权势，他说：“五家公司几乎拥有了全部数据。大语言模型需要庞大的数据。如果我们不做出改变，游戏就结束了……只有这些大平台才会占上风，只有它们会成为受益者。诚然，会有人在这些大平台上开发小工具，但最大的赢家会是控制数据的底层平台。”
两人都认为，用户对自己的线上数据已经失去控制，科技巨头正用这些数据来赚钱。
Project Liberty在宣言中强调：“大型科技公司和社交媒体巨头正在给我们的社会造成巨大伤害。”AI会让这种形势更加恶化。
McCourt直言不讳说：“不要犯傻，生成式AI只是一个时髦的名称，从本质上看它就是一种可以更有效利用数据的技术……我们用大语言模型训练生成式AI，它相当于已有技术的增强版，本质没变，只是换了个新名称。生成式AI是一种中心化、独断性监控技术，正因如此我才反对。我想它现在已经开始给世界造成巨大伤害。”
创业公司还有颠覆格局的可能吗?
发明互联网的Tim Berners Lee也对科技巨头权势过大感到担忧，维基百科创始人Jimmy Wales存在相同的担忧。不过Wales认为，虽然科技巨头现在处在领先位置，但并非没有被颠覆的可能。
不久前Wales接受媒体采访，他说谷歌年初时泄露一份备忘录，一位谷歌研究人员认为，谷歌在AI方面没有护城河，他的意思是开源模型给谷歌带来威胁。市场上有一些模型并非为单个实体拥有，任何人都可以用它开发，往里面添加代码。有了开源代码，一些开发者即使没有庞大的资源，也有可能开发出先进的AI应用。
Wales还说：“开源模型已经存在，人人都可以下载，创业公司只需要买少量机器，花5万美元就能训练……成本并不高，真的让人惊叹。”
归根结底，科技的竞争主要还是资金、人才的竞争，大企业明显有优势。新加坡政府投资公司首席执行官林昭杰(Lim Chow Kiat)认为，在AI领域，应该向大型科技公司而非估值很高的创业公司多多下注。
林昭杰指出，在利用现有客户完成技术变革时，微软、Alphabet、Meta等企业有很高的价值。他说：“客户已经在为这些企业的服务付费，所以投资者应该向它们加倍下注。”至于那些拥有AI业务的创业公司，它们的估值相当高，但应该小心，不要卷入炒作，但也不能完全没有兴趣。
新加坡政府投资公司总计掌管约7000多亿美元的资产，已经向上市企业投资520亿美元，当中174亿美元投向科技硬件和半导体产业，主要投资对象包括台积电(111亿美元)、DoorDash(21亿美元)、索尼(15.6亿美元)、联发科(12.5亿美元)。
2024年人工智能文本生成工具
2024年，人工智能文本生成器工具重新定义了写作，从Grammarly的语法检查到ChatGPT的多功能内容创建。这些工具展示了人工智能如何改变我们的写作方式，标志着技术融入我们语言使用的关键时刻。
ChatGPT
在人工智能文本生成器的世界中，各种工具不断涌现，每种工具都有望改变我们表达想法和讲述故事的方式。它是AI文本生成器领域的游戏规则改变者。它可以轻松地将想法转化为文字。这就像有一个不知疲倦的队友来集思广益人工智能博客或探索不同的流派。虽然可能需要偶尔进行人工修饰，但节省的时间是无价的，并且随着用户反馈的不断发展，确保了写作风格能够反映风格。
Copysmith
Copysmith是另一种人工智能文本生成器工具，它在制作引人入胜的博客条目、产品详细信息和数字营销脚本方面展现了其多功能性。它是满足各种内容需求的宝贵工具，甚至可以根据功能创建引人入胜的描述来帮助发布产品。虽然它不是长内容的最佳选择，但其灵活性使其成为必不可少的工具。
CopyAI
CopyAI使文案写作变得简单，提供用户友好的界面来轻松创建内容。它非常适合为数字营销活动产生新创意。它会根据输入提供创意建议。虽然它可能没有经验丰富的作家的深度，但其快速的内容创作是一大优势。
Jasper
Jasper是一款多功能人工智能文本生成器工具，擅长制作引人注目的数字营销内容。它能够适应各种语气，确保品牌声音的一致性，“向孩子解释”模式简化了复杂的概念。尽管偶尔可能会出现错误，但内容的质量通常可以弥补小故障，需要明确的说明才能获得最佳结果。
QuillBot
QuillBot是一款独特的人工智能文本生成工具，它融合了写作和释义功能，为内容带来新鲜感，同时避免冗余。它非常擅长改进和更改现有文本，非常适合想要通过可定制选项改进流程并避免抄袭的学生和研究人员。
SmartCopy
智能文案成为制作电子邮件内容、吸引人的标语和引人注目的CTA的首选工具。它非常适合短内容，并且绝对适合专注于电子邮件营销或社交媒体的企业。
Wordtune
Wordtune作为人工智能写作伴侣，擅长精炼现有内容，以实现流畅、自然和上下文准确性。虽然不是生成全新内容的首选，但它的优势在于增强现有内容，使其对非英语母语人士有利。
Writer
Writer是人工智能文本生成器工具领域的强大竞争者，提供为企业量身定制的顶级、可定制内容。它强调品牌一致性，在所有内容中与品牌风格、基调和声音产生共鸣。虽然功能丰富，但由于其以业务为中心，它更倾向于企业而不是个人自由职业者。
Writesonic
Writesonic作为一款强大的人工智能文本生成工具，提供了大量的内容创建功能。它可以处理从博客草稿到广告脚本的所有内容，提供各种内容解决方案以及以多种语言工作的特殊能力。手动编辑虽然用途广泛，但可以为其内容注入品牌独特的声音。
Zyro
为了提供网站建设和内容需求的全面解决方案，Zyro提供了一个包罗万象的软件包，包括AI作家、网站建设、SEO工具和电子商务功能。它擅长制作网站文案，专为轻松创建人工智能内容而设计，是针对新业务的一体化解决方案。
ContentBot
ContentBot是AI文本生成器工具系列的最新成员，它将AI驱动的内容创建提升到了新的高度。凭借其炫酷的功能，它旨在改变人们创建和增强内容的方式。对于博客、广告或任何创意工作来说，该工具用途广泛，并且在不断扩大的人工智能内容创作领域中前景广阔。
生成人工智能如何改变生活?
编码协助：软件开发人员表示，ChatGPT对于编写Excel、生成SQL脚本、获取基本shell脚本以及向代码添加文档等任务非常有用。虽然许多人都认为它有利于生成代码片段的大纲，但他们也指出了人类技能。在使用该代码之前，需要成为一名优秀的编码人员来测试和执行质量检查。
生产力工具：白领们已经开始使用ChatGPT来提高他们的个人工作效率，比如从大纲中起草电子邮件，总结冗长的报告，创建会议大纲，撰写/修改职位描述和其他耗时的文本起草工作。为了防止他们的专有信息泄露到公共llm，大企业开始投资于自托管llm(“私人gpt”)。
教育和教学：教育工作者开始使用该工具来补充他们的工作来完成基本任务，例如扩展想法和制定课程大纲，以及使用图像生成器进行更多互动的课堂课程，鼓励学生更好地理解概念。此外，教育工作者正在学习使用“人工智能检测器”工具来对学生的论文进行评分。
研究、学习和求职：他们不再在谷歌上搜索作业或论文的答案，而是学习使用ChatGPT提示来生成论文或报告的整个部分。商学院的学生正在用它来写求职信、简历，甚至检查论文中的语法。有些人通过从其网站复制粘贴目标企业的价值观来变得更有创意，要求ChatGPT生成适合企业价值观的简历和求职信。
创意写作和平面设计：作家已经开始使用基于生成人工智能的工具来完善他们的写作、文案编辑，并通过一些及时的想法变得更加冗长。
内容生成：营销人员喜欢生成式人工智能，因为它可以加快创建详细营销内容所需的速度。它可以帮助他们起草文章、新闻稿和博客文章，节省时间和精力。通过创造性的提示，过去需要数小时或数天的工作可以在几分钟内完成。然而，这也是一把双刃剑，因为一些网络内容聚合商正在使用这些工具创建大量带有关键字的“垃圾”内容，希望改善营销网站的搜索引擎优化。其中一些似乎适得其反，因为搜索引擎算法正在学习忽略这些绒毛。
矢量数据库如何支持生成式人工智能?
高效的数据检索：生成式人工智能应用通常处理大型且复杂的数据集，从文本和图像到结构化和非结构化数据。矢量数据库擅长高效存储和检索高维数据。它们允许生成式人工智能系统基于向量嵌入快速找到相似的对象，这对于推荐系统、语义搜索和内容生成等任务至关重要。
语义搜索：传统数据库依赖于基于关键字的搜索，这在使用生成式人工智能时可能会受到限制。另一方面，矢量数据库支持语义搜索。他们不仅可以根据精确匹配来查找项目，还可以通过理解数据的语义来查找项目。这对于需要理解自然语言查询或搜索类似内容的应用(例如聊天机器人、内容推荐引擎和问答系统)至关重要。
外部存储器：生成式人工智能模型，例如大型语言模型(LLM)，通常是无状态的。他们缺乏长期记忆，需要访问外部信息来提供情境感知响应。矢量数据库作为外部存储器，根据需要存储和检索相关信息，使生成式人工智能系统能够维护上下文并提供更准确和上下文相关的响应。
解决法学硕士的局限性：通用法学硕士有时会产生不准确或“幻觉”的回答。矢量数据库通过提供可靠的事实信息来源来帮助缓解这个问题。生成式人工智能系统可以查询矢量数据库以获取准确的数据，从而降低生成错误响应的风险。
快速原型设计：生成式人工智能开发通常涉及快速原型设计来测试新的想法和概念。矢量数据库通过提供简单的设置、数据的自动矢量化和高效的搜索功能来简化此过程。开发人员可以快速试验人工智能应用，而无需在数据管理上花费过多时间。
与生成式人工智能技术堆栈集成：矢量数据库与生成式人工智能技术堆栈的其他组件无缝集成。它们与人工智能模型结合使用，使开发人员能够创建更先进、更强大的人工智能应用，结合两种技术的优势。这种集成简化了开发工作流程并加速了生成式人工智能解决方案的部署。
可扩展性：随着生成式人工智能应用从原型转向生产，可扩展性变得至关重要。矢量数据库旨在高效扩展，支持数十亿个数据对象，即使对于庞大的数据集也能实现闪电般的快速搜索。这种可扩展性确保生成式人工智能解决方案能够满足现实世界的大规模应用的需求。
数据保护和合规性：生成式人工智能应用经常处理敏感数据，遵守数据保护法规至关重要。矢量数据库提供访问管理和多租户等功能，确保数据受到保护并满足合规性要求，使其适合生产就绪的生成式人工智能解决方案。
在生成式人工智能中的角色
1.提供外部存储器
对话式人工智能要想取得成功，它必须保持上下文并记住对话中之前所说的内容。这就是矢量数据库发挥作用的地方。它们充当可以轻松更新和访问的外部存储器。
想象一下客户与聊天机器人交互以获得技术支持的场景。聊天机器人需要记住对话中先前提出的问题的细节，以提供连贯且有用的响应。矢量数据库存储此上下文信息，允许法学硕士检索并将其合并到正在进行的对话中，从而创建更加个性化和无缝的交互。
2.查询外部信息
除了记住过去的交互之外，生成式人工智能系统通常还需要查询超出其一般知识的外部信息。虽然像ChatGPT这样的法学硕士可以生成类似人类的响应，但他们的响应可能并不总是准确的，特别是在缺乏全面培训数据的特定领域。这就是矢量数据库可以发挥作用的地方。
矢量数据库使生成式人工智能系统能够从可靠的来源查询事实信息。如果LLM遇到需要特定领域知识的用户查询，它可以使用向量数据库来检索准确且最新的信息。例如，在医疗聊天机器人场景中，如果用户询问特定病症的最新治疗指南，法学硕士可以查阅矢量数据库，根据最新的医学文献提供准确的答复。
矢量数据库充当法学硕士和外部信息之间的桥梁，为生成式人工智能系统提供基本功能。它们使法学硕士能够记住过去的互动，进行连贯的对话，并查询外部知识源以获得准确和最新的信息。随着企业越来越多地采用生成式人工智能解决方案来改善客户支持、自动化任务并提供个性化体验，矢量数据库在增强LLM能力方面的作用变得越来越重要。
矢量数据库与生成人工智能之间的合作不仅仅是技术联盟，更是技术联盟。它是进步的催化剂。这两项技术正在重塑我们利用数据的力量和构建智能系统的方式。