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步骤5：花椒直播ChatGPT現象級走紅，哪些行業“慌”了？2022年底，由人工智能實驗室OpenAI發布的對話式大型語言模型ChatGPT一夜爆火，該產品以強大的文字處理和人機交互功能迅速成為炙手可熱的新一代人工智能產品。瑞銀集團報告顯示，ChatGPT目前月活用戶已突破1億，成為史上用戶增長速度最快的消費級應用程序。ChatGPT是什麼？ChatGPT是一款於2022年11月30日在美國發布的聊天機器人程序，是一款基於人工智能技術驅動的自然語言處理工具。它能夠通過學習和理解人類的語言來進行對話，還能根據聊天的上下文進行互動，真正像人類一樣來聊天交流，甚至能完成撰寫郵件、視頻腳本、文案、翻譯、代碼等任務。ChatGPT與此前一些人工智能有何不同？OpenAI稱，聊天機器人ChatGPT會承認自己的錯誤、質疑用戶提問時預設的錯誤條件，並且拒絕用戶提出的不當請求。ChatGPT的應用場景還包括用來開發聊天機器人，也可以編寫和調試計算機程序，還可以進行文學、媒體相關領域的創作，包括創作音樂、電視劇、童話故事、詩歌和歌詞等。在某些測試情境下，ChatGPT在教育、考試、回答測試問題方麵的表現甚至優於普通人類測試者。例如ChatGPT可以用魯迅的文風進行文字創作、用Twitter的高級數據工程師的口吻給馬斯克寫周報、幫助你解決和女孩表白不知道如何開口的困境、或者直接上手找到代碼中的bug等。2月4日，以色列總統艾薩克·赫爾佐格（Isaac Herzog）發表了部分由人工智能（AI）撰寫的演講，成為首位公開使用ChatGPT的領導人。國海證券在一份研報中指出，隨著ChatGPT的不斷調優，其有望在醫療、客服機器人、虛擬人、翻譯、營銷、遊戲、社交、教育、家庭陪護等多個領域被應用。ChatGPT令多個行業“發慌”問世不久，ChatGPT已有多重“光環”加身。首先是世界首富的強勢“站台”。作為曾經的ChatGPT合夥人、新任推特老板馬斯克針對ChatGPT接連發布了多條推特。馬斯克說，“ChatGPT好得嚇人”。伴隨危險，我們離強大的人工智能不遠了。比爾·蓋茨在接受福布斯采訪時盛讚：ChatGPT的意義不亞於PC和互聯網誕生。其次兩大科技巨頭穀歌公司、微軟公司下場。2月2日，微軟官方公告表示，旗下所有產品將全線整合ChatGPT，除此前宣布的搜索引擎必應、Office外，微軟還將在雲計算平台Azure中整合ChatGPT，Azure的OpenAI服務將允許開發者訪問AI模型。在ChatGPT推出不到1個月後，穀歌CEO在公司內部發布了“紅色警報”，並稱全麵調整2023年穀歌在AI領域的工作。隨後，穀歌宣布公司名為Bard的新型對話式AI服務將麵向可信任的測試人員開放，隨後將在未來幾周內公開發布。蘋果公司也做出了相應動作。據彭博社消息，在ChatGPT的影響下，蘋果將於下周舉行年度內部AI峰會，類似AI的WWDC，僅限於蘋果員工。ChatGPT在投行領域也有一定的影響力。畢馬威合夥人兼負責人迪倫·羅伯茨（Dylan Roberts）表示，ChatGPT可能會成為投行領域一個強大的研究工具。AI可以收集和分析大量客戶數據，並從中提出建議，例如識別需要籌集資金或可能成為收購對象的公司。
步骤6：《小爱直播》連煮咖啡都和數學有關係？學渣：有被冒犯到！自傳入中國以來，咖啡從一種奢侈飲品逐漸成為了人們生活中的常見飲品。現代年輕人“月亮不睡我不睡”的生活狀態，讓咖啡等提神飲品成為了他們的“快樂源泉”。大家不僅會去店裏買咖啡，有條件的還會選擇在家煮咖啡，但是煮咖啡和煮出好喝的咖啡卻是兩個不同的概念，那怎麼才能煮出好喝的咖啡呢？工作時喝咖啡沒想到吧，咖啡萃取也有公式！咖啡的口感與咖啡豆的品種、產地、烘焙度、釀造方法以及衝煮咖啡時的水質、水溫、研磨度、用量、擠壓度都有關。咖啡的萃取更是煮咖啡時重中之重的一個環節，是獲得好喝咖啡的關鍵步驟。萃取是利用係統中組分在溶劑中有不同的溶解度來分離混合物的單元操作，簡單來說，就是用水衝煮咖啡時從咖啡粉中帶走其中的可溶性物質的過程。經過萃取，我們所喝的咖啡便是可溶性物質與水的混合。通常用萃取率（%）來衡量萃取的程度。計算公式為：萃取率（%）=萃取出的咖啡物質質量÷原始加入的咖啡豆質量舉個例子，用20克的咖啡粉製作咖啡，最後咖啡殘渣經過幹燥後稱量為17克，那麼可溶性的成分就是3克，咖啡的萃取率為15%（3÷20=0.15）。這時候可能會有人說了，這所謂的萃取公式真的靠譜嗎？在這個公式下什麼樣的咖啡才好喝呢？這個問題其實早就有了答案，20世紀50年代，美國咖啡釀造研究所驗證最理想的萃取率在18-22%之間。當萃取率小於18%時，即被認為是咖啡萃取不足，這樣的咖啡口味會偏酸；當萃取率大於22%時，則被認為是萃取過度，這樣的咖啡口味會偏苦，有燒焦的味道。由此可見，控製咖啡的萃取率便可實現不同口味咖啡的製作。。
步骤7：看点直播科學飛躍式發展之時出現的推理被稱為“溯因推理”。美國哲學家查爾斯·桑德斯·皮爾斯舉出的代表性例子有根據海岸線的形狀提出的魏格納的大陸漂移學說、沃森和克裏克的DNA雙螺旋模型。至於AI能否做出這樣的推理，目前研究者的意見還存在分歧。中部大學教授津田一郎屬於謹慎的一派。他認為：“人類不停地思考，總在意想不到的時刻靈光乍現。無意識情況下工作的大腦其不可思議的機製依然迷霧重重，如何通過AI呈現現在還毫無頭緒。”眾多AI研究者認為，即便AI與人腦的機製不同，隻要能夠找到類似手法，人工智能就能掌握與溯因、或者說反推類似的能力。雖然不是用於科學研究，但用於學習語言、聲音、靜止畫麵、動畫等大量數據的最新型AI的“基礎模型”能夠在語音指導下熟練作畫。但是失敗也在所難免。美國元宇宙平台公司2022年發布了能夠幫助撰寫科學論文的Galactica語言模型，隨即因為“寫出錯誤的文章”而受到批評，僅運行3天就遭下架。具體原因雖然不清楚，但有分析認為，可能是因為“學習的數據質量低劣”或是“用來生成答案時使用的算法有誤”。用於科研活動的AI也將在其研發過程中帶動廣泛領域的發展。索尼計算機科學研究所社長北野宏明在2016年就提出了“2050年前研發出能夠超越諾貝爾級別科學發現的AI”的目標，英國艾倫·圖靈研究所等機構也對此表示認同。雖然無法預測目標何時能夠實現，但隨著AI的進步，科學研究的麵貌極有可能發生重大變化。。

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