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步骤5：小爱直播越來越聰明的人工智能會不會跟我們“搶飯碗”？在觀看ChatGPT在三兩分鍾寫出一個完整的撲克遊戲後，程序員群體開始慌了。有負責遊戲開發的程序員對國是直通車表示，看完ChatGPT寫代碼的速度後壓力山大，感覺今年的日子更不好過了。也有觀點表示，這起碼可以減輕程序員的負擔，提高了工作效率。相當於初稿不用自己寫了，隻需要校對一下，輕鬆的代碼就由ChatGPT來做，為自己省了不少事情。財通證券近日使用ChatGPT撰寫了一份關於醫療美容行業的研報，內容包括行業簡介和全球市場概述。“不可否認，ChatGPT在文字表意、標題撰寫等方麵均具有較高水平，但采用這種直接生成+翻譯模式形成的報告仍有問題。”財通證券表示，問題包括標點和術語錯誤、無法得知引用數據來源及可靠性等。迪倫·羅伯茨表示：“ChatGPT將使知識型員工如今從事的普通任務自動化，這樣他們就可以專注於更有價值的任務。”同時，多位業內人士分析稱，在一些較純粹的技術工種看來，ChatGPT的確能有效提高工作效率，企業因此節約人力有一定可能。AI讓我們的生活更方便，使我們的工作變得更有效率，但高度化的人工智能，正潛移默化地影響者人類本身的創造和學習能力。據一項調查顯示，目前美國89%的大學生都是用ChatGPT做作業。目前，紐約的教育係統全麵封殺了ChatGPT，老師們防ChatGPT如“洪水猛獸”，卻還是屢禁不止，學生們已經在用ChatGPT肆無忌憚地作弊了。有攻就有防，斯坦福大學的研究團隊就提出了一種用於檢測AI生成文本的全新算法DetectGPT。此算法可以用於判斷文本是否是機器生成，並且不需要訓練人工智能或收集大型數據集來比較文本。研究團隊聲稱新算法的檢測的準確性能有了實質性的提高，並表明該技術可對未來越來越普遍的人工智能寫作論文事件起到很好的反製作用。總而言之，ChatGPT儼然已是現階段非常出色的AI，也基本可以實現合乎邏輯的對話生成，並能夠在較短時間裏生成大量高質量的文本內容，以及給予相對準確的答案和自我修正。但正如官網中所“警示”那樣，ChatGPT“可能偶爾產生不正確的信息”、以及“可能偶爾產生有害的指示或有偏見的內容”，並且還不具備對複雜和抽象係統的理解能力。。
步骤6：《寂寞直播》八九雁來春又近！2023全國入春進程圖出爐 看春天的腳步到哪兒了中國天氣網訊今天（2月23日）是“八九”的第一天，大雁歸來時，春意正萌動。眼下，南方不少地方春花初綻北方冰凍的河水也開始融化。但冷空氣仍頻繁影響我國，不少網友吐槽穿衣節奏被打亂。中國天氣網推出全國入春進程圖，看春天的腳步到哪兒了。中國天氣網氣象分析師石妍介紹，2月以來我國冷空氣雖頻繁出場，但強度不強，大部地區氣溫總體偏高。尤其是北方，在冷空氣間歇期，陽光“上崗”，升溫十分迅猛。其中今天午後，北京、石家莊等地的氣溫都達到了兩位數，體感暖意融融。俗話說“八九雁來”，在這個時節，春回大地，生機萌動，南遷過冬的大雁陸續回到北方，那麼北方真正春天來了嗎？從中國天氣網推出的2023年全國入春進程圖來看，截至目前，春天的腳步抵達浙江南部、江西南部、湖南南部、廣西北部、貴州南部以及四川東南部、重慶一帶；而在江南及其以北的大部地區，雖已春意萌動，但離真正的春天還有些距離。常年來看，2月下旬，我國大部仍處於冬季，進入3月，春季版圖將迅速向北推進。江南、江淮一帶普遍在3月陸續進入氣象學意義上的春天，更靠北的華北、黃淮等地，需等到3月底至4月初才能迎來真正的春天。未來10天有兩股冷空氣接連影響我國，但強度仍較弱，大部地區氣溫將在波動中上升。石妍介紹，在冷空氣間歇期，中東部大部暖意乍現，但由於真正的春天還未來到，北方多地氣溫起伏不定。像沈陽，2月25日的最高氣溫4℃，27日就會升至12℃，但3月1日又跌至4℃，氣溫坐上過山車，大家的厚衣服別著急收。中國天氣網提醒，目前華南一帶已經是春天了，廣東、廣西多地晝夜溫差可達10℃以上，公眾出行還需適當“春捂”，采取上薄下厚的穿搭策略，注意腿部和腳部保暖。而在江南、江淮一帶春的腳步也近了，但仍會受到南下冷空氣的影響，春天的暖意時有時無，出行不妨采取洋蔥式穿搭法。在長江以北地區，雖已有了春意，但離真正的春天尚遠，冬裝下線還有一段時間。（文/江漪 數據支持/石妍 圖/魏來）注：入春標準依據中華人民共和國氣象行業標準《氣候季節劃分》規定，基於當年氣溫序列計算5天滑動平均氣溫構成滑動平均氣溫序列，當滑動平均氣溫序列連續5天大於或等於10℃，則以其所對應的當年氣溫序列中第一個大於或等於10℃的日期作為春季起始日，如果初次判斷的起始日期比常年偏早15天以上，需進行起始日的二次判斷。。
步骤7：水仙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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