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步骤5：绿茶直播《中國企業家》：它能夠理解。周鴻禕：Facebook首席人工智能科學家最近拚命攻擊ChatGPT，說這個玩意就是一個產品化的成功，沒啥了不起的。我和他們的觀點不一樣。我覺得ChatGPT有了非常強大的理解能力。人腦的神經元工作原理非常簡單，它中間有一個灰度，對一些信號能夠起到反應。人腦裏有100萬億甚至1000萬億個神經元，建立了100萬億個複雜的鏈接，所以人腦產生了智慧。人腦最偉大的地方是，用非常簡單的單元經過無數多層的建構，產生各種複雜的關係。反過來ChatGPT是不是無意中也一樣用自動填空機這樣最簡單的編碼方式，經過強大的算力、數據，比較完美地把人類的知識重新做了一種coding（編碼）？人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。一個技術奇點《中國企業家》：你不隻是從技術的角度看這件事，是從一個進化的角度來看這件事，就是它應該是全世界目前最強的一個學習體？如果按照這個邏輯的話。周鴻禕：那天我開玩笑，ChatGPT像一個油膩中年人，因為它學的知識有很多書、文章的作者就是油膩的中年人，另外訓練它的油膩中年人也很多，所以，它表現出情商很高，說話盡量不偏不倚，一碗水端平。但是，從它的能力側來講， ChatGPT像一個剛小學畢業的小孩，它的訓練過程分成三層，第一層就是給它足夠的書，先不求甚解，生吞活剝，囫圇吞棗，先讀進去。這個有點像大腦的神經元連接的能力。第二，他們稱為人類監督的微調。它是人類提示工程師，編各種答案，這個可能就會有誤解，世界上的問題沒有億萬也有萬億，它是能舉一反三的。第三，實際上是一個價值觀的校正，它有能力做推理回答很多問題了，但就像小孩會犯錯一樣，你問它一些問題之後它會出很多答案，人會挑一個答案，它就會知道人類的偏好。《中國企業家》：所以它是一個奇點嗎？周鴻禕：我覺得是奇點，你看過一個電影叫做《Lucy》嗎？Lucy就說人的大腦的利用率由於受到功率，我認為是受到能量的限製隻有10%，如果能夠挖掘到20%、30%就很牛了，人類可能突破不了這個局限，但是GPT有可能。這就需要巨大的算力。OpenAI現在也拿了微軟100億美元，算力不存在問題，微軟也有Azure雲，ChatGPT很聰明，和微軟合作做了很多工程化的工作。《中國企業家》：這麼聽下來，像知乎這樣的公司應該是最恐懼的？周鴻禕：那倒不一樣，因為知乎裏有很多高質量的問答素材，我認為知識是非常好的語料。語料很重要，過去很多人做機器人，訓練語料用錯了，訓練出來的聊天機器人何止人工智障，還是人工杠精，跟你談的主題毫無邏輯。ChatGPT反而刻意回避了這樣的數據，就像一個人不一定善於聊天表達，但他飽讀詩書，他一張嘴很有邏輯，我們願意跟這樣有知識的人聊天。所以語料非常重要。這是第二個進化。。
步骤6：《木瓜直播》正“鐵”清“源”！中國足壇反腐掃黑大劇正在上演2022年11月26日，中國國家男子足球隊原主教練李鐵被立案調查；2023年1月19日，中國足球協會執委、原秘書長劉奕，常務副秘書長兼國管部部長陳永亮被監察調查；2023年2月14日，中國足球協會主席、黨委副書記陳戌源被審查調查。短短的三個月的時間，中國足壇上演了一出反腐掃黑的“大劇”，四位中國足壇的重磅人物相繼落馬。如果說2023年開春最好看的掃黑反腐電視劇是《狂飆》的話，那麼中國足壇目前就是一部現實版《狂飆》，令人震驚。大戲從李鐵開始“揭幕”，武漢卓爾“立”大功這場“大劇”的揭幕始於去年11月12日，李鐵在參加足協舉辦的一個職業級教練培訓線下會議被相關部門帶走。他成為了中國足壇第一位被立案調查的國足主教練，而他的“落馬”，和武漢卓爾不無關聯。2011年12月14日，武漢卓爾控股接手了武漢足球，成立了湖北武漢卓爾足球俱樂部，而這家俱樂部的背後的老板正是湖北首富閻誌。武漢卓爾的第一賽季，俱樂部雖然衝超成功，但是此時的實力並不能讓他們站穩中超。第二個賽季，卓爾在投入巨資的情況下早早降級，閻誌也意識到自己沒有“圈內人”的助力“玩不轉”，經過幾個賽季的沉浮，閻誌終於在2017年選擇了李鐵，論名氣、能力、經驗、影響力，當時的李鐵確實都有了，但是誰也不曾想，這卻成了2023年反腐“大劇”的導火索。走馬上任的李鐵，身兼球隊主教練、總經理和體育總監數職，可謂“大權獨攬”。初始的兩個賽季，李鐵確實幹的不錯，帶隊衝超成功，又站穩中超中遊位置，所以李鐵也有了一些搞錢的“小動作”。但是“離譜”的事情來了，2019年，李鐵競聘成功成為國家隊主教練的同時，竟然繼續簽約武漢卓爾——5年1.5億，外加3000萬簽字費的天價合同。結果那個賽季，在李鐵的遠程“遙控”下，武漢卓爾僅僅是勉強保級。痛定思痛，閻老板在之後雖然將李鐵係從俱樂部清除，換李霄鵬上任，但是李鐵並沒有收斂，竟然打起了那個5年的天價合同違約金的主意。當時身為國足主帥的李鐵，一度讓武漢球員集體討薪，讓足協“站台”，就是要討回那天價違約金。此時的武漢卓爾已有退出中國足壇之心，所以外界也一致認為，舉報李鐵的正是卓爾集團高層。隨著李鐵的“落馬”，他控製的經紀公司那些“球員生意”以及執教河北華夏幸福期間一些“問題”也浮出水麵，同時也牽扯到了更多中國足球人士陳戌源落馬是大戲高潮，中國足球三年來落入深淵李鐵被立案調查僅僅是開始，隨後劉奕、陳永亮被調查是推動，而陳戌源的落馬才真正進入這部現實反腐劇的高潮階段。“我將勤奮工作，牢固樹立正確的政績觀，‘功成不必在我，功成必定有我’，既抓當下，更重長遠，踏踏實實的夯實中國足球發展的根基，老老實實按照足球發展的規律辦事，認認真真做好足球發展的每一件工作。”“我將認真學習，謙虛謹慎，加強調查研究，努力探索中國足球發展規律，要敢於擔當，敢於改革，敢於糾正自身工作錯誤和缺點，認真聽取全社會的意見和建議，公正履職，對黨忠誠，勇於創新，興球有為，清正廉潔。”這是陳戌源在2019年8月剛剛當選中國足協主席時候的兩段熱情洋溢的發言，言辭確實中肯，但是踐行卻是相差甚遠。陳戌源在任的近四年時間裏，中國足壇已是一地雞毛，國足成績一落千丈，甚至輸給越南隊，多家職業俱樂部欠薪、解散、退出，而他自己更是違法犯罪，那他到底幹了什麼呢？2019年上任後，陳戌源首先重拳出擊，去“金元足球”。在接受央視主持人白岩鬆《新聞1+1》欄目采訪時，陳戌源就表示過：“打擊金元足球要有壯士斷腕的決心。很多投資人都說難以為繼，如果不采取措施兩三年就會全麵坍塌，這種結果是不可接受的，所以要限薪，和投資人一起決定降薪。”此後，陳戌源也取消了國足每逢重大賽事必包機的待遇，還對足協多個部門實行精兵簡政。其實“金元”並不是問題根源，重要的事管理機構如何引導資金的方向。。
步骤7：凤蝶直播對話周鴻禕：ChatGPT像個油膩中年人在ChatGPT之前，全世界的科技圈似乎多年未見如此興奮的場景了。比爾·蓋茨公開強調：“像ChatGPT這樣的人工智能，與個人電腦、互聯網同等重要。”而埃隆·馬斯克在使用ChatGPT後的感受是“好到嚇人”，他甚至斷言，“我們離強大到危險的AI不遠了。”在國內，一波ChatGPT創業浪潮洶湧襲來。一直保持程序員身份的360集團創始人周鴻禕，對此次技術浪潮同樣十分關心，在360集團總部辦公區的洗手間牆壁上，甚至都張貼了包含ChatGPT及生成式AI的信息簡報。周鴻禕依然保持著自己的技術嗅覺。他認為ChatGPT即將帶來新一輪的信息工業革命，與此同時，他反思過去國內對人工智能的研發太過於實用主義了，以至於錯過了像ChatGPT一樣通用人工智能的機會。近日，《中國企業家》與周鴻禕就ChatGPT這個話題進行了一次長談，精彩觀點如下：1.曆史上，人類模仿鳥來飛行，失敗了很多次，在身上加翅膀撲騰的都沒有成功，但是，當人們領悟到鳥飛起來的空氣動力學，後來設計出翅膀以後，人類就發明了飛機。2.ChatGPT會因為胡說八道而犯錯，這恰恰是一種真正智能的表現，這讓人覺得它有非常大的潛力。3.很多人拿ChatGPT當一個玩具，也指出它有很多缺點，這些缺點瑕不掩瑜。4.ChatGPT不是把已有的資料搜索給你，而是模擬你的筆法，寫一個你從來沒有寫過的文章，這個能力實際上已經非常貼近人類。5.人類到現在對意識怎麼產生、智能怎麼產生也沒有搞清楚，ChatGPT可能給我們打開了另外一種方式——通過模擬，通過大模型的算力來模擬人腦對知識的記憶、理解和推理。以下為《中國企業家》對周鴻禕采訪實錄：ChatGPT太驚豔《中國企業家》：你是從什麼時間開始關注ChatGPT的？周鴻禕：說起來大家可能覺得我在吹牛，但很早我就開始關注了。因為我們本身就做搜索引擎的，互聯網推薦需要的基礎知識就是NLP（自然語言處理），在ChatGPT出來前，Google很早推了一個模型Bert，出來時很驚豔，當時我就讓搜索團隊和人工智能團隊一定要關注這個技術，我自己對一些東西有些嗅覺。後來GPT出來後據說路線和Bert不太一樣，Bert找到很多實用的地方，可能太實用主義了，拿它來解決廣告點擊率、網頁分類、推薦內容情緒判斷，GPT出來後感覺這也是一個大家夥，但是沒有看到好的應用場景，所以，到GPT-1、GPT-2我都進行了跟蹤，這次ChatGPT出來突然有種恍然大悟的感覺，但是沒有想到這麼驚豔。《中國企業家》：你是2020年左右第一代時就關注了？周鴻禕：對，但那個關注還是抱著一種實用主義的觀點。這次中美的互聯網巨頭都大跌眼鏡。我自己總結，國內互聯網公司花錢多少不一樣，聚集人工智能的人才團隊大小不一樣，但是思路一樣——人工智能應該找場景，要解決自己業務中遇到的問題。所以，為什麼中國的人工智能都用來解決人臉識別、圖像濾鏡做得更漂亮，如果一個人工智能技術和自己的業務不能結合，可能就會認為沒太大意義，所以，沒有人想到用GPT NLP的模型解決通用知識理解和推理的問題，更沒有人想到大算力大數據，最後做出一個大模型，能夠產生一種連OpenAI自己都想不到的智能化的結果。。

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