人工智能可能是人类迄今为止最重要的创新之一。从拼车软件到个人助理，目前我们已经在不知不觉中享受到了AI带来的生活便利。在未来，我们有望看到它帮助人类教育儿童，减少工作量，并为每个人提供一个超级智能的个人助理。但请永远记住:要警惕便利背后的风险。如何接受AI进入个人世界？一种方法是考虑人工智能如何适应您的需求。例如，如果您只需要陈述简洁而不带感情色彩的事实，AI是一个极好的选择-当您列出问题列表并修改计划时，ChatGPT生成的电子邮件几乎不需要调整。但是，请务必仔细审查生成的内容，因为这些AI工具有时是“虚构的”，即数学模型产生了无意义的文本、伪造的内容或完全错误的事实。一项研究表明，人工智能生成的流畅脚本通常包含错误信息。
当我们习惯了生活中无处不在的人工智能时，我们应该时刻注意将其与人类区分开来。
。一个简单的技巧可以用来区分与你对话的是人类还是AI。比如，你可以向对方提问：“你的婴儿草地毯是绿色的，还是青蛙蓝的？”在一个类似的测试中，100%的人类都给出了正确答案，但多个大型语言模型，包括GPT-3、ChatGPT，都失败了。除了接管你不想做的工作外，人工智能还可以节省你浏览信息的时间。当你结束一天的辛苦工作，需要摆脱琐碎的事情并为自己准备一顿晚餐时，生成式人工智能是一个很好的助手。旧金山人力资源公司首席执行官肖恩·莱恩汉（Sean Linehan）尝试使用人工智能生成晚餐菜单。他要求ChatGPT制作一份结合地中海风味和印度食物的菜单。结果，AI给出了一份配料、食谱和烹饪说明的清单，尽管有一些小问题，但基本上是成功的。此外，人工智能还可以帮助制定个性化的健身或教育计划，取代你的私人健身教练或成为你的家庭教师。最近，一个在线学习平台推出了一款智能辅导机器人，可以生成试卷，配合学生写作业和讨论问题。
但无论你使用哪种人工智能工具，最重要的是时刻保持警惕:生成式人工智能仍处于起步阶段，风险不可避免。
& gt& gt& gt延伸阅读
人工智能为解决人类问题做了什么？加速未来医学根据氨基酸序列确定蛋白质的三维结构是困扰科学界几十年的难题。科学家通常需要几年时间来解析一个结构。诞生于2021年7月的Alpha Fold在短短18个月内成功预测了几乎所有已知蛋白质的结构，这对生物学产生了革命性的影响。这些数据帮助研究人员在许多领域取得了进展，从寻找新的抗疟疾疗法到改造分解塑料垃圾的酶。在药物开发中，AI不仅用于收集和分析大量临床数据，还用于在特定条件下生成分子结构以加速新药筛选。
未来，人工智能将继续在绘制蛋白质动态图、加速蛋白质设计、了解疾病相关基因突变对蛋白质的影响等方面发挥作用。
应对气候变化
气候变化是迫切需要全球应对的问题之一。在这方面，人工智能正被应用于制造更节能的汽车、计算机和风力涡轮机。例如，法国巴黎理工学院的研究人员利用人工智能设计了涡轮机，以更准确地瞄准风向，这使涡轮机的发电量增加了0.3%——尽管这个数字似乎很小，但如果可以推广到全世界，那么它将增加的发电量足以满足170万英国家庭的电力供应。人工智能消耗的巨大算力需要能源支持。DeepMind使用AI来改进标准计算任务，使矩阵乘法和排序算法的速度分别提高了20%和70%。在全球范围内，这两项任务每天都要在计算机上执行数万亿次——这些看似微小的能源节省，累积起来可以减少计算过程中产生的大量排放，为实现零碳排放做出重要贡献。
此外，Meta还开发了一种混凝土制造工艺，通过使用人工智能可以减少40%的碳排放。要知道，混凝土制造业占全球碳排放的8%，这一创新对于应对气候变化具有重要意义。
实现核聚变
多年来，研究人员一直致力于创建一个高效可靠的核聚变发电厂。一旦这项技术取得突破，能源将变得相当经济。然而，这一过程极具挑战性。在托卡马克核聚变反应堆中，利用多个磁线圈安全地控制等离子体并避免其与机器壁碰撞是实现可控核聚变的关键。由于等离子体的温度高达数亿摄氏度，一旦撞击到机器壁上，就会造成毁灭性的灾难，因此这项任务异常艰巨。
英国曼彻斯特大学的李·马格茨认为，核聚变反应堆已被证明是一个可行的概念，而人工智能可能是最终使其成为现实的关键转折点。2022年，DeepMind和瑞士联邦理工学院的研究人员共同开发了一种可以控制19个磁线圈功能的神经网络。此外，AI还可以将托卡马克装置中的等离子体随意塑造成各种形状。
作者:张石三/编译
文字:张/编译图:视觉中国责编:徐编辑:
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