美國將要爆發的一場新的技術革命
解濱
雖然矽穀的裁員風暴越刮越凶猛，雖然美國的智庫在瘋狂叫囂“美國不行了，被中國打敗了”，但真實的情況卻是： 美國正在孕育著一場新的技術革命，一場將徹底改變人類思維方式的革命，一場在將在多個行業和領域帶來翻天覆地變化的革命！ 這就是美國在人工智能也就是AI方麵將引領人類的發展，帶來一場翻天覆地的變革。
AI行業的業者們都清楚，美國在五年前還是這個行業的龍頭老大，但2017年是一個分水嶺： 中國在AI領域的論文數量開始超越美國，去年前年中國的AI方麵的論文數目可以說是吊打美國。
Number of artificial intelligence (AI) publications worldwide from 2016 to 2020,
by country(in 1,000s)
數據來源： Statista
2020年後，中國的AI論文數目持續爆表：
中國不僅僅是論文數量遠遠超越美國，論文的質量也在穩步上升，被引用的次數也越來越多，這方麵也開始吊打美國：
雖然美國一度是這個行業的龍頭老大，但中國一直抱有成為世界人工智能超級大國的雄心壯誌。鑒於這一目標，中國國務院幾前就已宣布到 2030 年成為 1500 億美元的 AI 全球領導者。這個目標不僅雄心勃勃，而且看起來可以實現，因為中國已經是 AI 研究的全球領導者。 中國發表了多篇關於深度學習的研究論文，數量遠超其他領先國家。而中國最大的也是獨有的一個有利條件就是其使用互聯網的人口（約 7.5 億人）世界第一，產生了大量需要處理的數字數據。更重要的是，中國並沒有任何保護人權的法律，在使用AI進行有可能侵犯人民隱私的應用上，中國可以毫無顧忌地進行開發，而別的國家則不行。 人臉識別技術就是最好的一個例子。
相比之下，在成為人工智能超級大國方麵，美國雖然正在與中國展開激烈競爭，卻看似處於劣勢。憑借美國成熟的科技文化，該國已從 100 億美元的風險資本中獲益，流向 AI 方向。但這個投資可能隻是中國的一個零頭。 而且最近幾年美國政府減少了對AI的資助，尤其是疫情以來美國對國際研究專業人員的移民限製趨於嚴格，美國這方麵的落後日趨嚴重。
看來美國在AI這個領域已經是落花流水春去也。 人未走，茶已涼。
中國至少可以在AI領域宣稱“東升西降”，西方也無話可說。
然而就在美國山重水複疑無路的時候，美國舊金山的一個開發人工智能的小公司OpenAI卻硬是殺出一條血路，柳暗花明，平地一聲春雷，向世界推出了一個AI平台： ChatGPT!
這是人類第一次任何網民都有機會直接和AI交流，使用AI幫自己做點事情， 從疾病答疑到編程，從食譜到製定鍛煉計劃，甚至為兒童創建睡前故事, ChatGPT幾乎無所不能。 ChatGPT是去年11月30日正式向公眾開放的，一個星期後其用戶就超過了100萬！ 用戶吃驚地發現， ChatGPT幾乎可以回答任何刁鑽古怪的問題，提供任何思路，幫助用戶提供任何方案。 簡而言之，ChatGPT是一種參與對話的AI模型，有點像具有AI的聊天機器人，類似於一些公司的客戶服務網站上的自動聊天服務。ChatGPT 中的“GPT”指的是“生成預訓練轉換器”（“Generative Pre-training Transformer”） ，指的是 ChatGPT 處理語言的方式。它與聊天機器人的不同之處在於，ChatGPT 是使用來自人類反饋的強化學習 （reinforcement learning from human feedback - RLHF） 進行訓練的。RLHF涉及使用人類AI培訓師和獎勵模型將ChatGPT開發成能夠挑戰不正確假設，回答後續問題和承認錯誤的機器人。這是目前聊天機器人無法做到的。ChatGPT甚至是一個很好的投資理財顧問！
然後呢？ 和任何新開發的技術一樣，有些人自然會想到使用ChatGPT做壞事！ 比較突出的一個應用，就是黑客請ChatGPT撰寫惡意代碼和釣魚軟件，好像ChatGPT的編碼水平並不低於一個職業黑客。 另一個惡意應用，就是學生使用ChatGPT幫自己寫論文。 據說其論文水平完全就不是外行的水平。 我試過讓ChatGPT寫一篇關於俄羅斯侵占烏克蘭前後俄羅斯對烏克蘭進行的黑客攻擊的短論文。 ChatGPT說它的知識體係隻停留在2021年，那個時候俄羅斯還沒有入侵烏克蘭，所以無法寫出符合實際的評論，但卻可以根據那之前的案例進行評述。 論文在不到一分鍾的時間就完成了，根據其引用的之前的案例來看，準確性可以說接近100%！
這下子是不是很糟糕了，以後學生都不再自己去做研究了，而是讓AI去幫助自己寫論文！ 自 去年11 月下旬ChatGPT公布以來，有報道稱學生使用ChatGPT將 AI 編寫的作業偽裝成自己的作業。 但道高一尺魔高一丈！ 下麵這位華人小弟，普林斯頓大學的年僅22歲的大四學生Edward Tian開發了一個應用程序，用於檢測文本是否由ChatGPT編寫。
ChatGPT的意義究竟何在？ 我想回顧一下互聯網發展史中一些有趣的事情，進行一個對比。 記得二十多年前我在一個出版公司新近投資建立的互聯網公司裏當網管，後來提拔為網絡總監。 那個時候每開發出一個新的網站後最大的心病就是擔心沒人過來瀏覽新的網站。 沒有流量就沒法賺錢。 要流量就隻好靠花錢去別的網站打廣告以及討好搜索引擎了。 當年最大的搜索引擎是Yahoo, 但Yahoo其實不過是列表而已，即所謂的directory service，如同圖書館目錄那樣，並非真正的搜索。 後來出現了Lycos, InfoSeek等新一點的搜索引擎，其技術核心乃是關鍵字的match。 當年最熱門的瀏覽器Netscape也搞了一個自己的搜索引擎。很快，就出現了webcrawler 這樣一個靠index 搜索的新概念。 記得當年寫代碼的時候都要加上特別的幾行代碼以利於人家過來craw和index。 每當我們的防火牆logs顯示出某個webcrawler過來抓取網頁，我都特別高興。 然而穀歌的出現才是真正的飛躍，革命性的飛躍，真正實現了靠譜、高效的搜索。 那是1997年的秋天，穀歌橫空出世，那場革命一直延續至今。 有了穀歌，我不必再一篇篇文章、一本本書讀過去尋找答案了，穀歌在一秒鍾內可以幫我找到答案。 穀歌之後新出現的搜索引擎例如Duckduckgo 之類的不過是在抄作業。 像百度那樣的連抄作業都不認真，一知半解就拿出去賺錢，靠著互聯網防火牆一家獨大。
使用過ChatGPT的都知道，目前這個版本隻是免費試用版，其知識庫的更新停步在2021年。 隨後將要麵向大眾和各行各業推出的付費專業版肯定要比目前這個免費試用版本高級不知多少倍。
ChatGPT的橫空出世有如當年的穀歌但遠遠超過了穀歌。 穀歌隻能根據輸入的搜索詞然後找出對應的現成的答案，而ChatGPT則會有自己的想法和已有的答案以及客戶的喜好提供不同的答案和方案。 目前ChatGPT隻不過是一個具有強大的人工智能的聊天機器人，但很快這一類的人工智能會和各行各業的各個環節建立出interface，從高端製造業到醫藥創新，從職場培訓到銷售模型的建立，從蛋白質研究到飛機發動機的改進，很快這種人工智能就會通過各種界麵聯通到各個不同的領域。 這類的實質性的創新和應用將經如同閘門放開，應用到各行各業。源源不斷的創新又開始了。 就以圖書館檢索這個領域為例，目前隻不過是根據用戶輸入的關鍵詞找出一大堆相關的書籍，然後客戶自己去選取。 但在搜索引擎跟ChatGPT建立界麵後，ChatGPT將會在一大堆相關的書籍中告訴你哪幾本最能回答你的問題而另外幾本可以忽略，而且甚至會建議你去讀另外幾本書，雖然那並不直接和課題有關但可以提供更有意義的信息並給予某種提示或啟發。 再如一個用戶要想讓ChatGPT幫忙寫一個菜譜，ChatGPT會詢問用戶的平日的飲食喜好，對不同的菜譜進行分析然後推薦最適合客戶的菜譜，同時給出卡路裏以及告訴客戶所建議的菜譜裏會不會含有可能導致過敏的食材，甚至會建議如果某些食材難以獲得的化，何以用另外一些食材替換。另外一個例子就是ChatGPT可以幫Excel users 充分挖掘Excel 的功能，大大提高工作效率，成為財務人員的好幫手。
今天的ChatGPT和二十多年前穀歌的誕生一樣，一場大革命又開始了！ 美國沒有躺平，美國將又一次引領世界技術革命！ 連我這當年跟風特別緊的網管如今都是老掉牙了。
而且我還想說的是，ChatGPT並不一定就是AI當中真正的大拿。 Meta的首席人工智能科學家Ann LeCun說他對ChatGPT並沒有留下深刻的印象。 這似乎是一個意想不到的回應，但他指出 Meta 有自己的人工智能程序，而且它也取得了長足的進步。例如，Meta 的翻譯 AI 可以處理 200 種語言，包括一些口語但沒有書麵形式的語言。Meta 利用人工智能進行高級研究，並在其社交媒體網絡中檢測錯誤信息，當然我懷疑他們是否在使用AI檢測“政治不正確”的發言和文章，進行相應的處理。 穀歌多年來一直在將人工智能構建到 Android 和穀歌搜索中。 但這兩家公司都沒有向公眾開放其人工智能係統的功能。 ChatGPT是AI第一次對大眾開放。 但要說ChatGPT是最好的AI，恐怕不符合實際。
事實上，美國用於預測疫情爆發的 AI幾年前就開始進入試運營階段了。 其中一個例子是BlueDot，這是一家對全球傳染病威脅進行建模和定位的公司。2016年，BlueDot成功檢測到寨卡病毒在美國的爆發。最近，他們在世衛組織確認該病毒出現前九天在湖北地區發現並標記了一組肺炎病例——這是記錄在案的 COVID-19 起源！此外，他們正確地預測了未來的震中和COVID-19傳播的初始地理軌跡。（they detected and flagged a cluster of pneumonia cases in the Hubei area — the documented origin of COVID-19 — nine days before the WHO confirmed the emergence of the virus! Additionally, they correctly predicted the future epicenters and the initial geographical trajectory of the spread of COVID-19）美國如Moderna疫苗的研製過程也使用了AI。2020年最大的科學突破之一可以說屬於DeepMind的AlphaFold，該模型能夠根據蛋白質的氨基酸序列預測蛋白質的結構。幾十年來，預測蛋白質折疊結構的問題一直困擾著生物學家。DeepMind用一個比最好的現有解決方案更快、更便宜的解決方案解決了這個問題，為大約17萬個蛋白質結構的測序提供了強大的支持。
這，就是美國行將爆發的一場新的技術革命！
目前隻有不到1%的大公司廣泛使用AI，幾年後廣泛采用人工智能不再僅僅是科技行業的特權，中小型公司和比矽穀更老的傳統企業也可以通過將人工智能整合到他們的業務戰略中受益。
開一句玩笑：活在美國你就偷著樂吧！
最後，回到本文一開始：既然中國才是今日AI的領頭羊，可為什麽不見中國出現如此眾多的AI技術應用呢？ 實際上中國確實已經有了不少應用，例如人臉識別，中國已經把世界各國遠遠甩在後頭，甚至可以從戴口罩的人群中正確地識別政府想要抓捕的敵人。 中國各地從高層到基層都在認真學習習主席的書和指示。 中國的AI可以正確地識別那些敷衍了事的家夥，向上級匯報誰在認真學習誰在磨洋工，獎勤罰懶，以確保每一個黨員、幹部和群眾時時刻刻和習主席、黨中央保持高度一致。 中國的這種監控技術是世界各國望塵莫及的。 我敢打賭騰訊在監視微信用戶的各種發言的時候也使用了AI進行因地製宜、因人製宜的處理。按理說我是反動透頂了，無可救藥，但無論我在微信群裏發表什麽惡毒攻擊中國黨和政府的言論都不會被封殺。騰訊似乎根據我在微信裏的言論分析判斷出，即便被封殺我也毫不在乎，而且會變本加厲地在微信之外的場合發表更加反動的言論，於是隻好讓我胡言亂語惡意攻擊黨和政府，但在中國的用戶即便同在一個微信群裏也看不到我的任何發言。 別的同在海外的朋友就不得不使用各種替代詞繞過監控躲避封殺。 而我的幾個在中國的老粉紅同學們哪怕稍微轉發了幾篇不那麽熱烈擁護黨熱愛習主席的文章都會被封幾個星期。 看來騰訊的監控AI早就學會了狗眼看人，可以正確區分不同等級的用戶分別進行處理。
至於中國的海量關於AI的論文，中國黨一旦重視了任何一項研究，大規模灌水便開始了。 互相抄襲，稍微改動一點內容便是新的一篇論文了。 至於引用，很可能是中國學者之間互相引用，互相吹捧。所以中國在AI的論文數量和被引用的次數，並不能反映出中國現實的AI進步和水準。 其實中國其他行業也大致是這麽個情況。例如，關於生化方麵的論文中國也領先了世界，但到實際的藥物的研製和開發，例如疫情中急需的藥物，中國就差老鼻子了。 所以直到今天中國還在販賣中醫，兜售老祖宗的破爛玩意兒。
最後聲明一下，本文乃筆者純手工打造，天然思維之產物，並未使用ChatGPT代筆。 若有謬誤，望讀者批評指正。
AI也會編瞎話，對於它不懂的東西胡說八道一氣。至於叫喚“AI取代編程”的，你們去試試ChatGPT編出來的程序再來說吧
你錯了。smart city概念首先是由美國提出。第一個實現是美國cisco公司介紹到韓國仁川市。然後在上海世博會前引進介紹給中國。中國智能城市全部照抄美國的solution。
它的局限在於，它隻是語言模型，不是世界模型。它知道語言各部分的相關性，不知道事物之間深一層的關係。它似乎隻是在死記硬背詞，句子，段落，事實之間的相關。關於學識，它可以說是有學，但是沒有識。
ChatGPT基於深度學習，有千億參數。通過億萬個文本的訓練，消耗大量計算資源和電力。人看幾本書就能學會的東西，它要通過億萬個文本才能學會。它消耗的能量不止是人的幾萬倍。現在的AI的全部重點是深度學習。但是光靠深度學習能實現真正的智能嗎？如果目的地是月球，盡管飛機飛得越來越高，上得去嗎？
我問ChatGPT，樹上7隻鳥，開槍打死一隻，樹上還有幾隻鳥。它回答6隻，不知道其它的鳥會驚飛。
中國的奧運金牌全球數一數二，你能說中國人的體質全世界數一數二？這金牌都是土共給打雞血催出來的，和老百姓的體質沒有半毛錢的關係，所以麵對病毒一躺平，一個月內幾百萬人迅速死亡。
同理，美國獎牌世界第一，疫情中死了多少？
論文也是如此，和大量鋼鐵畝產萬斤糧一樣的尿性，為了實現趕超，全民造論文，抄襲剽竊作假，處處皆是。在我們的領域見了中國人的文章繞道，就是找個審稿人都很難。
引用那就更是胡扯，回國吃飯一位中科院的朋友直接就說發文章的時候要引用他的文章，這下你就明白那動輒幾萬的引用是如何來的。哈哈。
中國的文章和引用，垃圾居多，腐敗的結果，對世界學術是禍害。
華為的專利數，就更不用提了，全是廢物，所以被美國一卡脖子就隻有死翹翹的後果。哈哈哈
我小孩從外州回家過聖誕時聊天，說還有一人仍在lab沒回家過聖誕。
是勤奮的華裔？不是，是白人。
是趕論文、趕畢業的研究生？不是，是已經拿到tenure track offer的博後。
哪為何這般不計報酬地加班拚命？
沒辦法，中國合作者提供的數據明顯造假，但死不承認，博後隻好自己設計了另外一種實驗來證明中方的數據是不可能的，否則合作項目無法繼續。
還有就是算力也得跟上。據估計，AlphaGo的AI模型訓練花費了3500萬美元，如果不是有Google給Deep Mind幾乎是無限的支持，也是做不出來的。如果沒有微軟投的大錢，ChatGPT也是訓練不出來的。
轟動一時，戰勝世界冠軍李世乭，柯潔的AI圍棋程序AlphaGo，其主要開發者來自台灣，叫黃士傑。黃士傑從小學圍棋，獲圍棋業餘六段。讀書期間，他寫的程序Erica擊敗了當時最強的圍棋程序Zen。他後來是英國Deep Mind公司AlphaGo開發團隊的核心成員，做出了重要貢獻。
“這幾年，特別是來到英國工作之後，有時候我覺得人生就像做夢一樣。在團隊與同事們的身上，我也看見了人因夢想而偉大的真實意義”，他說。
美、中或其它國家的科技進步都是人類的進步，不要總是用對抗性思維來看待。大家都在學術刊物上發表論文，相互引用，相互申請技術專利（對它國有償開放技術），都是很好的事。
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你就是ai狗，一次拉一堆後世，又臭又長有多，滾蛋辨識你對文學城的最大貢獻
his form and pressure."
(Hamlet, Act 3, Scene 2)
中國在很多年前就提出了智能城市的概念，IOT也是早就使用，美國基本還是停留在理論階段。
一個典型的例子就是去年歐洲幾乎所有知名汽車品牌，BMW奔馳保時捷等等，加上日本的，都購買了華為的電動車控製專利，而不是美國的，盡管美國特斯拉在這方麵開始的更早。
美國如今最大的問題是沒錢了，這次高科技大裁員，與上次不同是上次裁員的本質是資本在美國的轉移，從高科技轉移到房地產業（八年後導致了次貸危機），這次是都沒錢了，公司為了防止資金鏈斷裂，不得不裁員降低成本。
因為今年進入中國的外資超過往年的60%，世界資本做空美國，做多中國。
因此在今年不論美國發展什麽，都會麵臨資金問題。
更何況連美國政府也隻剩下四千億美元，麵臨是否債務升頂問題。
2001年高科技衰退，當時實時係統和應用達到美國頂峰，但之後去了中國，成就了華為。在之前，你每天能看到cisco的廣告，這是美國在實時係統上的龍頭企業。如今這個公司還在，但誰還當回事？實時係統目前中國最強（海歸回去了一大批），尤其是華為。如今美國政府打壓華為不是沒有原因的，但華為仍舊在去年成為世界最大通訊行業公司，沒有之一。
這次美國高科技的失敗其實是含有tiktok的因素，這個產品讓臉書和油管和IG都成為過時產品，等於打擊了美國在internet產業上的努力。
資本隨著市場走，而技術隨著資本走，可以預測在今後幾年，美國的關於AI的相應技術會轉移到中國發展，就像汽車和航空業一樣。
今後十年內，中國控製市場，這是肯定的。
再持續發展，給人類帶來的負麵影響將超過正麵影響，最終導致人類毀滅。
中國的論文，也在更多地在美國引用。好幾個放射癌症治療方案，從中國開始，已經變成這裏的標準了。說中國論文質量差的，是這裏的中國人的偏見。真正西方人，會去沒有偏見地采用有價值的論文的，不管出處在哪兒。
唉，太短視了。中國那些AI論文的可怕之處，根本不在於發明了什麽厲害和創新的算法，而是每一篇論文之後（如果是正經peer review的正規論文）都站著一個STEM訓練有素的的第一作者。這樣的人如果不搞AI， 可以去搞工程，搞芯片，搞發動機，搞新能源。這些都是STEM人材培養不足的美國的心腹大患。
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不要懷疑AI，這次新冠病毒APP的威力大家都看到了。
AI絕對是好東西，能完美替人工作，但是隻有共產主義社會才容得下它。
回複 'bia' 的評論 : 這個嘛，就要看每個單位的情況了。 八年前我在 M. D. Anderson Cancer Center 上班，當時由總裁的老婆力主，花費了62個米引進了IBM Watson， 使用AI進行癌症診斷，包括讀片，讀病曆，讀病人自述，讀各種報告，最後打水漂了，倒不是工會反對，而是因為那玩意兒太燒錢但卻不出貨。 院長老婆甚至逼迫一個流行病學係主任把她辛辛苦苦積攢20多年的數據貢獻出來填滿那個IBM Watson知識庫，係主任拒絕，然後就被開了。 此處不留娘，自有留娘處。 那個被開的係主任如今是浙江大學公共衛生學院院長吳息鳳。
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學醫弄文的搞AI就像派小腳老太婆參加奧運短跑比賽
“可以去搞工程，搞芯片，搞發動機，搞新能源。這些都是STEM人材培養不足的美國的心腹大患”？
你想當然了，哪壺不開提哪壺，芯片，發動機，新能源中國一個關鍵技術都沒有。 中國學者愛寫論文，因為那是評職稱的硬指標，內卷出來的副產品而已，至於有多少價值，包括作者本人在內都沒人關心，