以下记录的是我和最近很火的 ChatGPT 的一次对话，其中经过了一些筛选。不得不说，人工智能和大型语言模型展现出了非常强大的能力，但也同时暴露了很多局限和短板。
大型语言模型通过对大量现有的语言和模型进行学习和模仿，能够展现出非常类似于人类的语言能力，有进行完整、有意义的对话的能力。我甚至有时候忘了对面只是一堆机器。
显而易见未来这样的语言模型会继续影响着人类的教育、生产和社会的方方面面。我们可以轻易地通过人工智能得到我们想要的答案。但就像谷歌和互联网对人类社会的影响一样，在未来答案可以唾手可得的年代，或许提出更好的问题才是关键。我相信人类的思考永远不会过时。
如何更好地利用它的长处，而避免它所能带来的社会影响，会是值得技术人和社会学研究者共同思考的一个问题。无论你是否乐意，人工智能的时代已经到来。
你可以在这里亲自尝试人工智能最新的进展：https://chat.openai.com/
最近科技圈的一项重磅的突破：人工智能 AI 具有了直逼人类画家的绘画能力，几乎可以以假乱真。
AI 领域在最近今年内的突破可以说是创新和进展不断，几天不见就好像已经有了天翻地覆的变化。
曾经有人问，尽管计算机再聪明，它们能够绘出精致的油画吗？能够谱写动人的诗歌吗？能够编写恢弘的交响乐吗？这些问题都是在质疑作为以冰冷逻辑见长的计算机的真正智慧。而今天随着人工智能的发展，计算机都已经慢慢在具备这些能力。文字到图像（text-to-image）算法就是朝这个方向又走了一步。
我们似乎也需要重新思考和定义计算机和人类智慧的真正差距，直到我们被真正赶上的那一天。
前段时间看完了这本经济学人出版的《超级科技：2050 年的科技》，一直拖着没有写总结。
https://www.amazon.com/Megatech-Technology-2050-Economist/dp/1610398254
本书是来自科技圈一些重量级人物的文章合集，回顾了科技的发展并展望了 2050 年可能的科技世界。
预测未来是一件近乎不可能的事情，但是书里提到了很多很有趣的观点，有各个领域对最近和未来发展方向的展望，还有其中对科技社会伦理的讨论都很有意思。
也就是说，本书并没有实际预测 2050 年的具体会出现的科技，而是提出了对科技发展预测的工具，和对科技发展方向的讨论。
总结一下我认为书里最几个有意思的几个观点。
2021 年，又在疫情中度过了平凡的一年。今年一整年都呆在家里办公。感觉时间都已经开始变得更加模糊。
2021 年开始通过一些兴趣爱好来排解时间，好让自己的生活不至于过得太过重复。务农，做菜，学习音乐，等等。
然后玩了很多游戏 🙂
下半年美国疫情有了一定的好转，在疫苗之后开始更多出门。并有机会和几个家人聚了一聚，算是在这个让人郁闷的日子里比较让人开心的事。
2022 年对我会是一个标志性的一年。当然年龄对我只会是一个数字。新的一年还会和往年一样，我只希望我不会太过于焦虑。除此之外我在新年愿望上没有太多奢求，只希望新的一年能够有新的精彩。
新的一年，希望能够在技术上更加钻研和长进，更多深入了解科技圈，更多读，写，学习，和贡献，更加卖力地理解这个社会，更多接触这个大千世界的精彩，结交更多有趣的朋友。
终于刷完了 CD Projekt RED 公司的史诗级大作 2077。作为一个非资深玩家感觉还是很不错的。
虽然网上接连吐槽差评称 Bug 太多，游戏玩法单调，但是基本没有影响我的体验。毕竟我是奔着观感，故事主线，和沉浸式体验去的。虽然小毛病不断，但个人感受还是不虚此行：游戏通过艺术、音乐等元素完整地呈现了一个丰富有层次的未来赛博朋克世界，并且通过主线故事和各类支线剧情让我们带入式地体验了一个虚构世界的生活。更重要的是作者通过故事向我们暗示了作者对这个世界价值、伦理等等方面的思考。
所以这篇点评我也无意去争吵游戏性、设计、BUG、缺陷等等让很多其他人失望方面，只谈谈让我留下深刻的印象和一些由此延伸开来的脑洞。内含一定量不影响游戏整体体验的少量剧透。
报告地址：https://aiindex.stanford.edu/report/
斯坦福的人工智能研究（Human-Centered Artificial Intelligence），在 2019 年由 John Etchemendy 和知名的华人教授李飞飞共同创立，旨在“为人工智能这一复杂新型领域的未来发展指明方向”。它的工作有促进人工智能学习的研究，教育，政策制定，研究人工智能如何为人带来福祉，提倡一切“以人为中心”，理解并预测人工智能会如何影响人类社会，并促进发展能够增强人类的人工智能，而不是取代人工。
参考：https://aiindex.stanford.edu/about/
HAI 研究的方向偏重人工智能在社会中的应用，对社会效益和人类的影响更加关注，对人工智能伦理方面的话题，如深度伪造技术（Deepfake），人工智能结果中的性别、种族歧视问题更加敏感。
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