人工智能(AI)无疑是我们这个时代的流行语。特别是随着像ChatGPT这样的生成式AI应用程序的出现，AI大受欢迎，成为了技术大辩论的核心话题。所有人都在谈论像ChatGPT这样的生成式AI应用程序的影响以及利用它们的能力是否公正。面对这场完美风暴，围绕AI一词的种种谎言和误解突然随之激增。您可能已经听过很多这样的谎言和误解了。不妨深入研究这些谎言，戳穿它们，以了解AI的真正本质。

1. AI是智能的

与普遍的看法相反，AI一点也不智能。现在大多数人确实认为基于AI的模型很智能。这可能是由于人工智能这个名称中含有智能一词。但是智能是什么意思呢？智能是生物体独有的一种特征，其定义是获取并运用知识和技能的一种能力。这意味着智能使生物体能够与周围环境相互作用，从而学会如何生存。

另一方面，AI是一种机器模拟，旨在模仿这种自然智能的某些方面。我们接触的大多数AI应用程序（尤其是在商业和在线平台领域）都依赖机器学习。这些是专门的AI系统，使用大量数据进行特定任务的训练。它们擅长完成指定的任务，无论是玩游戏、翻译语言还是识别图像。然而一旦超出其预期范围，它们通常是无用的……在一系列任务中拥有类似人类智能的AI这个概念被称为通用AI，我们离实现这个里程碑事件还很遥远。

2. 始终越大越好

科技巨头们常常竞相吹嘘自家的AI模型的规模有多庞大。Llama2开源LLM以强大的700亿参数版本让世人感到惊讶，而谷歌的Palma拥有5400亿参数，最近发布的ChatGPT4更是拥有1.8万亿参数。LLM的成百上千亿个参数不一定意味着有更好的性能。数据的质量和训练方法常常是决定模型性能和准确性的更关键因素。

斯坦福大学的Alpaca实验已经证明了这点，一个简单的使用70亿参数的基于Llama的LLM其性能可以与多达1760亿参数的ChatGPT3.5相媲美。所以并非始终是越大就越好！优化LLM的大小及其相应性能将使这些模型在本地得到更广泛的使用，并让我们可以将它们集成到日常设备中。

3. AI毫无透明度和问责制可言

一个常见的误解是，AI是神秘的黑盒子，缺乏任何透明度。实际上，虽然AI系统可能很复杂，仍然相当不透明，但业界正在努力提高其透明度和问责制。监管机构要求有道德、负责任地使用AI。《斯坦福人工智能透明度报告》和《欧洲人工智能法案》等重要举措旨在促使企业提高AI透明度，并为各国政府在这个新兴领域制定法规提供基础。

透明AI已成为AI社区的一个核心讨论话题，涵盖众多问题，比如允许个人确定AI模型全面测试的流程和理解AI决策背后基本原理的流程。这就是为什么全球各地的数据专业人士已经在研究使AI模型更加透明的方法。所以虽然这个谎言可能部分正确，但显然不能作为常识。

4. AI一贯正确

许多人认为AI系统是完美的，不会出错。事实绝非如此。与任何系统一样，AI的表现取决于其训练数据的质量。这些数据常常是由人类创建或管理的。如果这些数据含有偏见，AI系统会在不经意间将偏见固化下来。麻省理工学院（MIT）的一个团队分析了多个广泛使用的预训练语言模型后发现，将性别与某些职业和情绪关联时存在明显的偏见。

比如说，空姐或秘书等角色主要与女性特质联系在一起，而律师和法官与男性特质联系在一起。该团队在情感方面观察到了同样的行为。其他发现的偏见与种族有关。随着LLM进入医疗保健领域，有人开始担心，它们可能会承袭基于种族的有害的医疗实践，反映出训练数据中固有的偏见。人工干预至关重要，需要监督和纠正这些缺点，确保AI的可靠性。关键在于使用具有代表性、无偏见的数据，并进行算法审计以消除这些偏见。

5. AI严重冲击就业市场

最普遍的担忧之一是，AI将导致大规模失业。然而历史表明，虽然技术可能会淘汰某些工作，但同时也会造就新的行业和机会。比如说，世界经济论坛预测，虽然到2025年AI可能会取代7500万份工作，但它也将创造1.33亿份新工作。这些新工作将集中在需要创造力和解决复杂问题等人类技能的领域。

AI有潜力通过提高生产力和效率来补充人类工作。举例来说，AI支持的医疗诊断工具可以帮助医生更快、更准确地诊断疾病，从而节省时间和资源。同样，在金融领域，AI驱动的算法可以协助分析师进行风险评估和投资决策。

结论

AI是一个强大的工具，拥有改变世界和解决一些我们最紧迫问题的潜力。重要的是要对围绕它的谎言和误解保持警惕。通过戳穿这些谎言，我们可以对AI有更清晰的理解，并释放其潜力，使人类受益。

如何辨别AI诈骗

我是一种人工智能模型，没有“身边”的概念，无法回答您的第一个问题，不过我可以为您提供如何分辨AI诈骗的一些建议。 1. 注意语言、表达和对话逻辑是否自然：AI诈骗的对话时常会感觉奇怪或不连贯，可能会出现语法错误、表达不清等情况，这是因为AI技术尚未完全达到流利自然的水平。 2. 对方主动提供所在企业或平台信息的，需谨慎核实其真伪： 有时AI诈骗会冒充某些知名企业或平台，要确认所提供的信息是否真实合法，可以通过查看对方提供的官方网站或其他可信渠道进行核实。 3. 对方在很短时间内回复消息，主动想要索要个人信息或钱财等情况，需加倍小心：AI诈骗需要的“响应速度”非常快，往往仅用几秒钟或者几分钟就能够回复，短时间内在与对方的沟通中出现需索要个人信息或进行交易的，需要加倍小心核实安全性。 4. 进行人机验证或图形验证，需了解其真实性：如遇到要求进行人机验证或图形验证等，有时会考验您的耐心。 但一些特殊的情况下，模拟成真实的验证，可能仍将原来设定的兴趣点直接数据出售出来。 因此建议在进行安全验证后尽快离开该平台或网站，以免被钓鱼诈骗。 总之，需要谨慎对待任何优惠、赠品或获得奖励的活动信息。 不要贪图便宜或小利而泄露个人信息或财产。 如果遇到可疑情况，应该保持警惕，尽可能的确认对方身份，并及时向平台客服或公安机关报告。

你知道什么是AI诈骗吗？

AI诈骗，也被称为人工智能诈骗，是指利用人工智能技术和算法来进行欺诈行为的一种新型网络犯罪手段。 AI诈骗利用了人工智能的强大计算能力和智能模型，以实现更高的欺骗成功率和个性化攻击。 以下是一些常见的AI诈骗方式：1. AI生成虚假身份：通过机器学习和深度学习技术，诈骗者可以生成虚假的个人身份信息，包括姓名、照片、社交媒体账号等。 这些虚假身份可用于进行社交工程、网络钓鱼等欺骗活动。 2. 自动化网络钓鱼：AI技术可以帮助诈骗者自动化生成网络钓鱼邮件、短信或社交媒体信息。 这些信息经过个性化处理，以增加接收者的信任度，并引导他们透露个人敏感信息或进行付款等行为。 3. 语音合成：AI技术可以模拟人类声音，制造虚假的电话交流。 诈骗者可以使用这种技术进行电话诈骗活动，例如冒充银行工作人员或政府官员，骗取受害者的个人信息或财务数据。 4. 假新闻和社交媒体操纵：AI技术可以用于生成大量虚假新闻、评论和社交媒体账号，以操纵舆论和影响公众意见。 诈骗者可以利用这些虚假信息传播谣言、诱导投资或引导用户访问恶意网站。 5. 智能识别系统欺诈：AI技术可以模拟和对抗智能识别系统，以逃避反欺诈措施。 诈骗者可以利用AI来生成虚假的交易行为或行为模式，以规避系统的检测和防范机制。 AI诈骗行为的崛起使得网络安全领域面临新的挑战。 为了减少AI诈骗的风险，个人和组织应加强网络安全意识培训，定期更新和加强安全防护措施，并谨慎对待来自未知来源的信息和请求。 此外，网络安全专家也需要不断研究和开发新的技术来应对AI诈骗的威胁。