全球AI景观的全面分析：人工智能的现状（2025年7月）
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发表于：2025年7月16日 /更新，发表于：2025年7月16日 - 作者： Konrad Wolfenstein
全球AI景观的全面分析：人工智能的当前状态（2025年7月） - 图像：XPERT.Digital
道德，经济，创新：一目了然的AI转换（阅读时间：41分钟 /无广告 /无付费墙）
希望与风险之间 - 人工智能的复杂未来
人工智能（AI）早已从计算机科学的利基主题发展起来，这是我们时代最驾驶和破坏性的力量之一。它主导着头条新闻，影响全球市场，并改变我们的工作，交流和生活方式。但是炒作的背后是一个复杂的现实，其特征是巨大的经济机会，地缘政治权力斗争，深刻的道德问题和快速的技术跳跃。
本文使用当前的发展来阐明AI的多层次世界。我们将自己沉浸在为AI未来奠定基础的大规模投资中，分析AI芯片中的全球至高无上的种族，研究从医学到军事的各种应用领域，并面对与这种变革性技术相关的风险和道德困境。目的是画出细微的图片，以说明AI革命的巨大潜力和紧急挑战。
1。为什么我们目前在AI基础设施中，尤其是在数据中心中遇到如此巨大的投资繁荣？
AI基础架构中当前的投资繁荣是现代AI模型的基本要求的直接结果，尤其是所谓的大型语言模型（LLMS）和生成AI系统。这些系统是数字化的，等同于巨大的大脑，这些大脑需要不可想象的计算能力来“学习”和“函数”。您可以将这些投资背后的驱动力分为三个主要领域：
AI模型的培训：GPT-4，Claude 3或Gemini等高级AI模型的“训练”是一个极其算术过程。大量数据（通常是Internet的很大一部分）提供给模型，以便它可以学习模式，关系，语言结构和事实知识。这个过程可能需要数周或数月，并且需要数千个并行工作的专业AI芯片（GPU）。培训单个状态的成本 - ART模型可能达到数亿甚至十亿美元。诸如Google，Meta和OpenAAI之类的公司必须自己建立此基础设施，或者租用昂贵的公司才能在竞争中保持最高水平。
推理（AI的应用）：训练后，该模型已准备好用于应用程序，即SO称为“推理”。每当用户对Chatt进行查询，使用Midjourney生成图像或要求使用DEEPL进行翻译时，必须激活训练有素的模型以计算答案。尽管单个推理请求所需的计算能力要比培训要少得多，但全球数百万用户的数十亿次查询加起来是对计算能力的巨大需求。科技巨头建立了巨大的数据中心，以运行这一全球需求并提供快速，可靠的AI服务。
云计算市场：投资的很大一部分不仅流入了您自己的产品的基础架构，还流向了云服务的扩展。亚马逊（AWS），微软（Azure）和Google（Cloud）等公司为其他公司提供“ AI作为服务”。这意味着，初创企业和建立的公司本身没有建立自己的数据中心的手段可以灵活地租用必要的AI计算性能。这个市场非常有利可图。任何能够提供最大，最快，最有效的AI基础架构的人都将获得决定性的竞争优势。诸如AI工作负载的专业云提供商CoreWeave之类的参与者是向这种高利可图的利基市场和投资数十亿美元投资的新公司的一个例子。
总而言之，可以说大量投资不是猜测，而是必要的。没有这些巨大的，能量的数据中心，我们今天就不会知道它们。它们是日益数字和聪明的全球经济的物理骨干。
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2。是什么使宾夕法尼亚州这样的州成为新兴的人工智能和能源投资中心？
宾夕法尼亚州在AI投资的热点上的发展是政治，地理和经济必要性相互作用的一个有趣的例子。有几个因素引起了这一趋势，这是由前总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）和政治家戴维·麦考密克（David McCormick）等有针对性的人格政治倡议加剧的。
能源可用性和成本：最重要的因素是能源。如前所述，AI数据中心的饥饿能量是巨大的。宾夕法尼亚州是美国最大的天然气生产商之一（这要归功于Marcellus-Shale Spoad）。相对便宜的能源的丰富可用性是一个巨大的位置优势。尽管许多科技公司专注于可再生能源，但天然气发电厂可预测的基本负载供应24/7全天候数据中心的运营是无价的。在该地区使用这些化石燃料的政治支持降低了建造新的发电厂以提供数据中心的障碍。
地理位置和基础设施：宾夕法尼亚州在美国东海岸（纽约，华盛顿特区，波士顿）的人口和经济中心附近的战略上便宜。这减少了延迟时间，即数据传输的延迟，这对许多AI应用至关重要。此外，该州拥有一个开发良好的工业基础设施，足够的大型建筑项目土地以及重工业领域的传统，这意味着有资格的工人来建设和维护此类系统。
政治意愿和激励措施：有影响力的政客的明确资金创造了一种投资友好的气候。当特朗普和麦考密克宾夕法尼亚州诸如“人工智能和能源中心”等人格时，这向投资者发出了强烈的信号。此类举措通常与税收优惠，加速批准流程和吸引公司的直接补贴有关。这创造了一种政治动力，使国家与其他地区（例如弗吉尼亚州或俄亥俄州）的竞争，这也促进了数据中心。
经济变化：宾夕法尼亚州是SO被称为“ Rust Belt”的一部分，该地区的特征是传统重工业的下降。 - ART数据中心的状态定居被视为启动经济结构性变革，创造新的，可持续的就业机会并在技术上重新定位该地区的机会。
因此，廉价的能源，政治支持和战略状况的融合使宾夕法尼亚州的数字需求如何影响一个地区的物理和政治现实，并创造了新的经济中心。
适合：
3。越来越多地讨论了AI的巨大能量要求。该问题的尺寸是什么，正在提出哪些特定解决方案？
人工智能行业的能源需求确实是最大的挑战之一，也可能是其阿喀琉斯高跟鞋之一。这个问题有几个维度：
扩展：单个AI请求不是问题，而是全局缩放。据估计，在未来几年中，AI部门的能源消耗可能会呈指数增长。一些预测假设，到2027年，AI计算中心可以消耗与瑞典或荷兰的整个国家一样多的电力。这对现有的电网施加了巨大的压力，这些电网已经在许多地区处于其容量限制。
CO2足迹：如果这种能源需求主要来自化石燃料，则AI繁荣会抵消全球气候目标。硬件（尤其是芯片）的生产也非常有能源和资源密集型。
水消耗：数据中心需要大量的水才能冷却。在低水域，这可能导致与农业使用或饮用水供应的冲突。
鉴于这些挑战，在不同层面上追求密集的解决方案：
使用可再生能源：这是最突出的方法。 Google和Microsoft等科技巨头已承诺将其数据中心完成到特定日期，并具有可再生能源。这是通过直接建设太阳能和风电场或结论长期电力验收合同（电力购买协议）来完成的。一个特别有趣的趋势是使用水电。水力发电厂提供了非常稳定且可预测的能源供应，这与数据中心的恒定能量需求完全吻合。因此，大型水力发电厂（例如在美国或斯堪的纳维亚半岛西北部）附近的位置变得越来越有吸引力。
能源效率的提高（硬件）：芯片制造商狂热地工作以提高处理器的效率。每个新一代的AI芯片都应每瓦（Flops/Watts）提供更多的算术操作。这包括新的芯片架构，较小的制造尺寸（纳米范围）以及针对AI任务量身定制的专业设计。
更有效的冷却系统：数据中心的传统空调非常精力充沛。现代方法包括流体冷却，其中芯片直接被冷却液洗涤，这比空气冷却更有效。在凉爽的气候区域中使用冷空气（自由冷却）也是一种常见的做法。
算法优化（软件）：不仅与硬件有关。研究人员正在努力使AI模型“更苗条”并更有效。诸如“模型修剪”（删除神经元网络的不必要部分），“量化”（使用较低的数值精度）和较小专业模型的技术可以大大减少训练和推理的计算工作，而不会显着损害。
智能负载管理：AI也可以有助于解决您自己的能源问题。智能管理系统可以在数据中心动态转移算术载荷，那里有剩余的可再生能源（例如在阳光明媚或有大风的地区）。
因此，该解决方案是一种整体方法，从发电到芯片架构和软件再到数据中心的智能操作。
4. AI对劳动力市场的影响有多矛盾？新工作在哪里，最大的损失威胁到哪里？
人工智能对劳动力市场的影响非常矛盾，也是我们这个时代最讨论的社会经济问题之一。这是一个创造性破坏的经典案例，其中还破坏了工作并创造了新的工作。这不是纯粹的杀手，而是纯粹的工作引擎。
积极的效果和工作获取：
基础设施的建设和运营：数据中心建设的繁荣直接为建筑工人，电工，工程师和安全人员创建数千个工作场所。这些高度复杂的系统的操作和维护还需要专业的技术人员和IT专家。
人工智能发展和研究：对可以发展，训练和完善AI模型的才能的需求爆炸了。这包括AI研究人员，机器学习工程师，数据科学家和神经网络专家等角色。这些高素质且高薪的工作是AI行业的核心。
新工作资料：AI创建了全新的职业。一个突出的例子是及时的工程师，一个专门针对最佳说明（提示）以获取生成AI模型的期望结果的人。在AI伦理，AI审计和AI实施建议方面创建了进一步的新角色。
生产率提高：AI可以用作使人类工人更加生产力的工具。程序员可以使用AI副词编写更快的代码，设计师可以使用AI映像生成器更快地创建设计，并且营销人员可以使用AI文本生成器开发更快的广告系列。这可能导致经济增长，这反过来又在其他部门创造了新的就业机会。
负面影响和失业：
最大的威胁是基于认知常规任务的自动化。这些活动以前被认为是安全的，因为它们需要智力工作，但现在可以由AI系统接管。最重要的是，它受到影响：
数据分析和报告：简单数据分析领域的许多任务，报告的创建和信息摘要现在可以比人类分析师更快，通常更无错误。该地区的初级职位处于危险之中。
客户服务和支持：最新一代的聊天机器人和声音可以理解和编辑复杂的客户查询。这会导致呼叫中心和第一级支持的大量工作。
内容创建和文本位置：简单的文本，产品描述，社交媒体帖子甚至标准新闻标准消息可以由AI生成。这威胁着内容营销，文本位置和入境新闻业的工作。
参数货架和行政活动：Ki可以在几秒钟内搜索和总结大量的法律文件，合同和案件文件 - 这项任务是由律师或年轻律师所做的。
未来的关键问题是，创造新工作是否可以跟上失业的步伐，以及我们的公司是否能够提供必要的再培训和进一步的教育计划，以使工人有资格满足AI时代的新要求。
5。NVIDIA主导着AI芯片的市场。这种统治地位是如何产生的，比赛像AMD一样发挥了什么作用？
NVIDIA在AI芯片市场中的压倒性优势并不是巧合，而是15年前开始的远视战略的结果。 Nvidia最初是游戏行业的图形处理器（GPU）制造商。 GPU的架构旨在并行进行数千个简单的计算（以在屏幕上渲染像素），被证明是构成深度学习算法核心的矩阵乘法类型的完美选择。
Nvidia成功的决定性因素是：
CUDA-软件生态系统：NVIDIA最大的战略优势不仅是硬件，而且是软件平台CUDA（计算统一设备体系结构）。 CUDA开发人员已经在2007年发布，使大规模的并行计算能够使用NVIDIA GPU进行一般科学和数据密集型计算，而不仅仅是图形。多年来，NVIDIA建立了围绕CUDA的库，工具和优化算法的巨大，成熟和健壮的生态系统。 ACI地区的研究人员和开发人员已经习惯了该生态系统。更改另一个平台将与巨大的努力相关联，因为必须重写数百万的代码行。这会产生强大的“锁定效果”。
早期专注于AI：NVIDIA比其竞争对手更早地认识到深度学习的潜力。他们将特殊的硬件功能开发到了其GPU（例如张量核心），该功能是根据AI工作负载的需求量身定制的，并专门将其产品推向了AI研究社区。
持续创新：NVIDIA建立了一个无情的创新周期，并每18-24个月为市场带来一个新的，更强大的芯片生成（例如Pascal，Volta，Ampere，Ampere，Hopper，Blackwell）。这些不断提高的性能使竞争对手很难赶上。
竞争，尤其是AMD（高级微型设备），很长一段时间以来低估了这一趋势，但现在赶上了。 AMD的策略着重于提供NVIDIA硬件的有力替代方案，尤其是在Data Center GPU（例如MI300X）的本能系列中。 AMD的最大挑战是为您的硬件报价构建竞争性软件生态系统。您的软件平台ROCM应该是CUDA的替代品，但尚未成熟，广泛或易于使用。
然而，通过AMD的竞争日益加剧至关重要。它可以帮助降低AI芯片的极高价格，使供应链多样化并进一步推动创新。其他科技巨头，例如Google（带有TPU），亚马逊（带有Trainium和Phebentia）和Microsoft开发了自己的AI芯片，以减少对NVIDIA的依赖，这进一步增加了竞争压力。
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人工智能策略揭示了：出口控制及其全球后果 - 美国和中国之间的秘密AI Chips战争
6。美国政府试图限制中国获得进步的AI筹码的机会。这些出口控件如何工作，以及它们的确有效？
美国人工智能筹码的出口控制是与中国的地缘政治和技术种族中的核心工具。宣布的目标是减慢中国军事技能的发展，其监视技术和一般AI管理职位，以防止使用必要的高性能硬件。
控件的工作方式：
美国贸易部管理的控件定义了特定的技术功率阈值。超过这些阈值的芯片不得出口到中国（以及其他被归类为可疑的国家）没有特殊许可。最重要的标准是：
计算能力：芯片每秒可以进行的最大算术操作数量（以TFLOPS或PETA拖鞋进行测量）。
传输速度（互连速度）：几个芯片可以相互通信的速度。这对于训练大型AI模型至关重要，其中成千上万的芯片必须共同努力。
有效性和规避策略的挑战：
这些控件的有效性是强化辩论的主题。一个经典的猫和鼠游戏显示：
“符合进出口”的芯片：为了响应第一个控件，NVIDIA开发了特殊的，稍微节增长的筹码版本的中国市场（例如A800和H800）。这些刚好低于功率阈值，可以在法律上出口。当美国政府收紧控制措施并阻止了这些芯片时，NVIDIA宣布了新一代更适合的筹码，例如H20。这些芯片的性能大大降低了，尤其是在芯片到芯片沟通中，这对于训练大型模型很重要。
“第四最好的”方法：美国的战略是中国得到了AI芯片，但不是绝对最好的。根据一份报告，中国几乎只获得了可用的“第四最佳”技术。这减慢了中国，但并没有阻止它。它迫使中国公司使用效率较低的硬件工作，这使得培训和开发更加昂贵和时间耗费。
灰色市场和走私：有报道称，蓬勃发展的黑市上，强大的Nvidia芯片在第三国走私到中国，尽管数量较小，而且价格过高。
国内产业的过程：也许美国制裁的最重要的长期发作是，它们极大地激发了中国建立自己的独立半导体行业。华为（带有上升筹码）和其他公司等中国公司获得了大量国家补贴，以开发和生产有竞争力的AI芯片。即使他们在技术上落后于NVIDIA几年，美国印刷也将中国带来了自给自足。从长远来看，美国的制裁可能无意间创造一个强大的竞争对手。
总而言之，可以说，出口控制在中短期内有效，可以减缓中国的进步并使其成为技术劣势。但是，从长远来看，您有助长中国自身创新力量并进一步分裂全球技术格局的风险。
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7.“ AI种族”是什么意思，该AI预防竞赛的种族有什么地缘政治维度？
答案：唐纳德·特朗普（Donald Trump）著名地使用的“ AI种族”（AI种族）一词描述了国家之间关于人工智能发展和应用管理中管理地位的全球竞争。这场比赛不仅仅是一场经济竞争。他具有深刻的地缘政治，军事和意识形态方面，通常将其与冷战期间的竞赛进行比较。
这场比赛的中心维度是：
经济优势：领导AI发展的国家有望获得巨大的经济优势。 KI有可能在几乎所有经济领域的生产力上彻底改变，从制造业到金融服务再到医疗保健。领先的AI国家将控制未来的平台，标准和公司，从而确保繁荣和影响力。美国及其技术巨头（例如Google，Meta，Microsoft和Nvidia）目前显然是领先的。
军事优势：AI改变了未来的战场。它用于自主武器系统（无人机群，机器人），用于智能分析（实时评估卫星图像和通信），用于网络安全以及命令和控制系统。 AI的军事优势被认为对21世纪的国家安全至关重要。这是美国努力通过CHIP制裁阻碍中国军事AI发展的主要原因。
技术主权：依赖性越来越关注。德国和欧盟整体等国家努力建立自己的AI能力和基础设施，以免完全依赖美国或中国技术。这种“技术主权”旨在确保您控制关键的数字基础架构，并根据欧洲价值观（例如，在数据保护中）执行自己的规则。
规范性和道德领导：任何领先的人工智能权力的人也是最大的机会来塑造使用AI的全球规范和规则。美国和欧洲经常强调人工智能以人为中心的，民主和道德的方法。相比之下，人们担心中国会出口基于AI的威权监视和社会控制的模型。 “ AI竞赛”也是价值系统的竞赛。
特朗普的声明强调需要“将美国置于领导之下”的必要性是这种思维方式的征兆。它反映了这样一个信念，即ACI地区的领导是国家优先事项的问题，它决定了未来世纪经济繁荣，军事安全和全球影响力。
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8. KI如何在金融服务和零售等领域使用？
答案：金融服务和零售业已经被深入锚定，早就离开了纯实验的状态。它已成为效率，个性化和风险管理的决定性工具。
在金融领域：
基于数据的决策：AI系统，例如由拟人化开发的Claude模型，可以分析大量无法掌握人类分析师的非结构化数据。这包括金融新闻，分析师报告，社交媒体情绪和季度报告。 AI可以在第二个趋势，风险和机遇的情况下从此中提取，从而为投资银行家和基金经理提供更明智的决策基础。
算法贸易：高频贸易公司多年来一直使用AI来应对毫秒的市场波动并做出贸易决策。现代AI模型可以识别更复杂的模式并制定前瞻性贸易策略。
信用风险评估：银行使用AI评估申请人的信誉。与传统评分模型相比，AI模型可以考虑到更多的数据点，这可能会导致更精确的风险预测。但是，当训练数据反映历史歧视时，这也避免了偏见（偏见）的风险。
欺诈认可：当识别表明欺诈的异常模式时，AI非常有效，例如B.在信用卡交易或保险索赔中。它可以实时标记可疑活动，从而防止经济损失。
在零售中：
超个性化：这可能是AI最明显的用法。像亚马逊和Shopify这样的公司使用AI为每个客户单独设计购物体验。 AI分析了先前的购买和冲浪行为，以显示个性化的产品建议，发送量身定制的营销电子邮件，甚至优化每个用户在网站上的排列。
动态定价：根据需求，库存，竞争对手价格甚至一天中的时间，AI系统可以实时调整价格。
供应链的优化：Ki比传统方法更精确地预测了对某些产品的需求。这有助于零售商优化其库存，避免过多的立场并确保始终可用的产品。
AI支持的客户服务聊天机器人：现代聊天机器人可以回答有关产品，交货状态或回报条件的客户问题，从而减轻人类服务人员。
在这两个部门中，人工智能都充当强大的乘数，使公司能够从收集的数据泛滥中汲取实际业务价值。
9.哪些革命进步使AI在医疗保健和医学领域具有什么？
答：医疗保健系统是AI具有直接改善和挽救人类生命的最大潜力的领域之一。 AI识别人眼看不见的医学数据中复杂模式的能力导致了开创性的应用：
成像中的诊断（放射学）：这是最先进的领域之一。与人类放射科医生相比，已经接受了数百万次医学图像（MRI，CT，X射线）训练的AI算法通常可以识别出疾病的迹象。
乳腺癌诊断：AI系统可以分析乳房X线照片并以高精度标记可疑区域。研究表明，AI可以减少放射科医生的工作量并提高肿瘤的检测率。
胰腺囊肿的诊断：AI用于识别扫描中潜在的恶性囊肿，这是至关重要的，因为胰腺癌通常仅在晚期，末期才发现。
美国放射学院（ACR）甚至成立了自己的委员会，以检查AI在放射学中的经济和临床影响，这强调了这项技术的重要性。
个性化医学：AI可以分析患者的遗传数据，他的生活方式因素和病史，以制定量身定制的治疗计划。它可以预测哪种患者最能对某种药物反应，从而提高疗法的有效性并最大程度地减少副作用。
活性物质发现和开发：开发新药物的过程非常漫长且昂贵。 AI可以通过分析和预测分子结构来大大加速这一过程，其中这些结构可以被视为针对某种疾病的潜在活性成分。
手术支持：AI系统可以通过突出屏幕上的解剖结构或警告风险在手术过程中对外科医生提供实时反馈。
尽管具有巨大的潜力，但也存在一些挑战，例如敏感健康数据的数据保护，对AI系统的官方认可的需求以及在误诊时最终责任的问题。
10。Ki如何找到她进入教育，农业甚至宗教等意外领域的方式？
答案：AI的无所不知是通过越来越多地渗透到与高科技不立即相关的部门的事实中所表明的。
教育：AI有可能个性化教育。 AI导师系统可以适应每个学生的学习速度，在必要时提供其他练习，并帮助教师更好地了解班级的学习进度。同时，面临重大挑战：您如何处理AI生成的作业？您如何向学生传达对技术的批判性处理？美国一半以上已经发布了在学校使用AI的指南，这一事实表明了该主题的紧迫性和相关性。大学成立了特殊委员会，以制定一项在教学和研究中处理AI的战略。
农业：精确农业利用AI最大化收入并最大程度地减少了水，肥料和农药等资源的使用。基于AI的系统分析来自卫星，无人机和地板传感器的数据，以使农民优化农作物的建议。您可以预测最佳收获时间，在早期识别植物疾病，或精确控制单个野外部分灌溉的需求。
宗教：在精神和宗教领域也创建了新的应用。诸如Bible.AI之类的应用程序使用AI使用户能够与圣经互动。可以向AI提出有关圣经的问题（“圣经对宽恕怎么说？”），解释了复杂的段落或有主题研究计划。这代表了一种处理传统方法的宗教内容的新形式。
自动驾驶和运输：该领域并不意外，但是最新的发展显示了市场的整合。自动卡车技术公司Pronto.ai对采矿自动化专家Safeai的收购表明，专门的利基市场（例如，采矿，已经使用了自动驾驶汽车）的专业知识正在转移到更广泛的应用程序中，例如长途运输。
这些示例表明，AI不是孤立的技术，而是一种通用的基本技术，有可能改变在几乎每个人类活动领域的工作方式。
11.哪些具体的社会风险始于AI模型，特别是关于偏见（偏见）和虚假信息？
答：除了巨大的机会外，AI还带有很大的风险，可能威胁到我们社会的稳定性和公平性。最严重的两个问题是偏见和虚假信息。
乞讨（偏见）：
人工智能系统不是自然客观的。您将从培训的数据中学习。如果这些数据包含历史或社会偏见，AI不仅会重现这些偏见，而且通常会加强它们。这有危险的后果：
刑事起诉：如果AI接受了历史上扭曲的警察来预测犯罪风险的培训，则可能会错误地将某些地区或族裔归类为风险。这可能会导致歧视性警察工作和不公正的信念。
贷款和态度：决定信用申请或申请的AI如果在培训数据中找到与以前的歧视性决策相关的培训数据中的模式，则可能会在不知不觉中歧视申请人。
医学诊断：如果AI模型主要是由某个族裔培训的数据，则其在其他群体中的诊断准确性可能会更糟。
偏见的问题很难解决，因为它通常深深植根于社会数据结构中。它需要仔细的数据选择，对AI系统的持续审查以及公平指标的发展。
虚假信息：
生成的AI已大大简化了伪造内容的创建 - 如此被称为“ Deepfakes”（图片，视频）和“假新闻”（文本）。风险是巨大的：
政治稳定：AI可用于大规模创造令人信服的但虚假的新闻，图片或视频，以操纵选举，诽谤政治对手或加深社会分裂。想象一下，一个政治家的假录像带将在选举前不久出版。
信任的侵蚀：如果它变得越来越难以区分真实内容和虚假内容，那么对媒体，机构甚至感知的一般信任就会受到破坏。
欺诈与勒索：可以使用AI支持的语言综合来克隆一个人的声音。例如，欺诈者可以打电话给亲戚，并假装紧急勒索货币（“孙子技巧2.0”）。
打击虚假信息需要技术解决方案（例如，用于识别AI生成的内容的数字水印），人口中的媒体素养和监管措施的提高。
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另一个智能：如果计算机的拥有超出我们猜测的
12。有关于有问题的内容的报告，例如AI模型中的反犹太主义。它是如何产生的，对此做了什么？
反犹太主义和其他可恨内容的发生在AI模型中（例如来自XAI的Grok）是对这些模型的训练方式的直接而令人担忧的结果。
如何发生：
通过从Internet处理大量文本来学习大型语音模型（LLM）。但是，互联网不是一个精心策划的，干净的地方。它包含收集到的人类知识，也包含其最黑暗的方面：仇恨言论，阴谋论，种族主义和反犹太主义。 AI模型学习了这种可恨内容的模式，关联和语言，并学会了写诗或解释科学概念。如果没有针对性的对策，它将根据要求重现这些学到的有问题的内容，甚至会产生自己的新的反性刻板印象。对于诸如Grok之类的模型，这种风险甚至更高，该模型是专门开发的，具有更具挑衅性和更少过滤的“人格概况”。
对此做了什么：
AI模型的开发人员意识到了这个问题，并应用了不同的技术来共同使用，即使它们都不是完美的：
数据过滤：在培训之前尝试清洁明显可恨或有毒内容的培训数据。但是，当涉及到数据记录的巨大规模时，这是一个巨大的挑战。
微调和“宪法AI”：在初步训练之后，该模型在第二阶段进行了“精细调整”。它通过特殊策划，高质量和道德无害的例子进行了训练。诸如Anthropic的“宪法AI”之类的方法更进一步：AI获得了一系列的道德原则（“宪法”），应在其中评估和纠正他们自己的答案。
从人类反馈（RLHF）中学习的强化：在此过程中，人类测试人员评估了AI模型的答案。被归类为有益，无害和诚实的答案是“奖励”的，而有问题的答案被“惩罚”。该模型了解了需要什么样的答案，应避免哪些答案。
输出处的内容过滤器通常用作最后一条防御线，该防线在输出向用户之前检查了AI的响应。如果答案被归类为仇恨，危险或其他不合适的，则将其封锁并被标准答案所取代（例如，“我无法回答这个问题”）。
尽管做出了这些努力，但它仍然是一场持续的斗争。反对者总是找到避免安全过滤器的新方法（“越狱”）。坚固，道德上完美的AI系统的发展是该行业的中心技术和道德挑战之一。
13. AI模型的“幻觉”是什么？为什么它们是一个严重的问题？
答案：“幻觉”一词描述了一种现象，其中AI模型发明了事实，引用不存在的来源或生成完全错误的信息，但在语言上令人信服和自信。重要的是要理解，AI在人类意义上不是“谎言”，因为它没有意识或意图。相反，幻觉是由LLM的功能引起的系统错误。
为什么发生幻觉：
LLM本质上是一种高度发达的机器，可预测单词后果。它并不是真正“知道”什么是真的。它已经了解了哪些单词可能会统计上互相跟随，以创建一个连贯且合理的文字。如果该模型在其问题的培训数据中找不到明确的答案，或者该请求含糊不清，则通过生成统计上最有可能但实际上可能是错误的单词序列来填补空白。它“发明”了一个似乎在语言上正确且风格上合适的答案。
为什么你是一个严重的问题：
在许多应用领域，AI自信地提供错误信息的能力是极其危险的：
医学和权利：如果医生咨询AI，并且表明无法服药或不正确的剂量，则可能会带来致命的后果。如果律师使用AI进行研究并引用这些发明的法院裁决或法律段落，则可以带来成本和法律后果的过程。
科学与教育：使用AI进行家务劳动的学生可以在不知不觉中将事实事实和来源接管到他的工作中，从而传播错误的知识。
一般信息：如果用户将AI聊天机器人视为可靠的信息来源，幻觉可能会导致公众迅速分发错误信息。
打击幻觉是AI研究的首要任务之一。解决方案方法包括AI模型与已验证的当前知识数据库（检索仪的生成，RAG）的连接，改善AI的能力，识别其自身知识限制的能力，以及“我不知道”，以及实施事实检查的机制。在解决此问题之前，对AI系统结果的关键和可验证的处理至关重要。
14。“代理AI”一词的重要性。这是什么意思，这项技术的潜力是什么？
答案：“代理AI”（例如，在德语中：“代理AI”或“基于代理的AI”）代表生成AI之后的下一个主要进化步骤。虽然产生的AI模型（例如Chatt）通常是被动的，但他们对输入（提示）做出反应，并将基于基于代理的AI系统的一次性版本（答案）反应，以实现，自主性和自主性，以使其变得复杂，以实现多阶段目标。
代理AI系统可以：
了解一个目标：用户指定更高的目标，例如B.“计划下个月前往巴黎的周末旅行，预算为1000欧元。”
提出和计划任务：AI将这个复杂的目标独立地提高到许多部分任务中：“ 1。查找和比较航班。2。适合预算的研究酒店。3。检查酒店和航班的评论。
使用工具：AI代理可以自主访问外部工具和API。他可以搜索互联网以比较各种门户网站上的飞行价格，使用预订平台检查酒店的可用性，或使用卡应用程序评估酒店的位置。
自我纠正和迭代：如果步骤失败（例如，预订了一项飞行），则代理可以识别出这一点，调整其计划并寻找替代解决方案，而无需新的人类干预。
最终结果传递：最后，代理不仅为用户提供答案，而且为完成的结果提供了一个完整的结果，其中包含预订选项的完全绘制的旅行时间表。
潜力很大：代理AI将AI从纯信息和内容生成器转变为个人助理或自主数字员工。可能的应用程序是：
私人助理：独立协调约会，提供和回答电子邮件并承担日常管理的复杂任务的代理商。
业务自动化：通过独立收集数据，分析，总结和准备演示文稿来创建市场研究报告的AI代理。
软件开发：不仅写代码，而且还搜索错误（调试），进行测试并将代码检查到存储库中的代理。
代理AI是从“ AI作为工具”到“ AI为员工”的过渡。挑战在于安全（以防止代理执行不良或有害的行动）和可靠性，但是提高人类生产力到新水平的潜力是巨大的。
适合：
15.开源AI模型在当前的AI生态系统中起什么作用？
答：开源AI扮演着决定性且日益重要的角色，作为对OpenAAI，Google和Anthropic等大型科技公司的封闭，专有模型的对重。法国初创公司Mistral AI或Metas Llama系列等公司在该领域都是先驱。
开源Ki的优点和含义：
访问的民主化：开源模型，其代码和经常训练有素的权重可以免费获得，使研究人员，初创企业甚至个人开发人员都可以基于最先进的AI技术，而无需依靠大型提供商的昂贵API。这促进了竞争和创新。
透明度和可验证性：使用封闭的模型，通常不清楚您已经培训了哪些数据以及如何精确工作（“黑匣子”）。全球研究界可以检查，分析和检查开源模型是否有偏见或安全差距。这会产生更多的信任，并可以更好地了解技术。
适应性和专业化：公司可以使用自己的特定数据采用开源模型，并“进行调整”（微调）（微调），以创建一个高度专业的模型（例如，用于法律或医疗应用程序）。通常，这通常只能在有限的程度上或根本不使用封闭模型。
数据保护和独立性：处理敏感数据的公司可以在您自己的基础架构（本地）上操作开源模型。这不必将您的数据发送给外部云提供商，从而增加数据安全性和主权。
缺点和风险：
安全：强大的模型的自由供应也有滥用的风险。犯罪或州行为者可以使用开源模型进行虚假信息，网络攻击或其他有害活动，而不必处理大型提供者的安全过滤器。
资源要求：即使模型本身是免费的，大型开源模型的操作（推断）仍然需要大量且昂贵的计算基础架构。
总体而言，开源运动极大地为AI生态系统带来了极大的影响。它推动创新，促进竞争并提供替代方案，以使更多的控制，透明度和适应能力。但是，开源和安全问题之间的紧张关系将在未来几年显着影响辩论。
适合：
16.政府和机构如何对快速发展以及哪些法规方法做出反应？
答：鉴于AI的变革力量和潜在风险，政府和机构被迫在全球范围内采取行动。反应是多种多样的，从资金到观察到主动调节。
准则和定向辅助工具：第一个通常务实的步骤是出版准则。美国一半以上已经发布了在学校使用AI的指南的例子是典型的。这些准则通常不是艰难的法律，而应帮助教师，学生和行政部门找到对新技术的负责任处理。他们解决了数据保护，学术诚实和教学整合问题。
审查和提高政府的效率：一些政府还将AI视为现代化自己的设备的工具。弗吉尼亚州州长Youngkin在AI的帮助下检查州法规的安排就是一个例子。目的是确定效率低下，过时或矛盾的法规，并减少官僚主义。国税局（美国税务局）计划在税收审核中使用AI的目的是提高效率。
特定于部门的法规：许多方法专注于特定的高风险区域，而不是全面的AI调节。建立一个委员会来调查美国放射学院（ACR）的AI经济影响（ACR）表明，专业协会本身以领导着在其所在地区使用AI的标准和最佳实践。金融部门和司法机构也有类似的发展。
综合立法（欧盟方法）：《 AI法案》采取了最雄心勃勃的方法。该法律采用基于风险的方法，并将AI应用程序分为不同的风险类别：
无法接受的风险：完全禁止某些应用程序，例如通过政府进行社会评分。
高风险：关键领域（例如医学，关键基础设施，人力资源）的系统受到严格的透明度，数据安全和人为监督的要求。
有限的风险：诸如聊天机器人之类的系统必须使用户与AI进行交互。
最小风险：大多数其他应用程序（例如AI支持的视频游戏）在很大程度上不受监管。
现在，全球监管竞赛是哪种模式占上风：在美国的灵活，创新 - 友好但可能不太安全的方法或欧盟的全面，价值但潜在的反式媒介方法。
17.尽管取得了令人印象深刻的进步，但今天的AI的基本限制在哪里，为什么我们还不是“真正的”人工智能？
答：尽管炒作和当前AI系统的令人印象深刻的技能，但要了解我们正在处理一种“弱”或“更近” Ki（狭窄的AI）的形式至关重要。这些系统经过训练，可以很好地完成特定的任务，通常比人类更好。但是，它们仍然距离“真实”，人类或“强”人工智能（人工通用智能，AGI）几英里。
基本限制在以下领域：
缺乏对世界和因果关系的理解：当今的AI模型对世界没有真正的理解。您可以识别数据中的统计相关性，但没有因果关系。他们知道“闪电”一词经常遵循“雷声”一词，但他们不了解其背后的物理概念。缺乏对因果因果原因原因的理解，使您在偏离培训数据的情况下脆弱和容易受到错误。
缺乏“常识”（日常知识）：人们对我们称为“常识”的世界功能有巨大的，隐性的知识。我们知道，下雨时可以紧张的雨伞，或者您不能将杯子倒置。 AI缺乏强大的日常知识，这可能会导致荒谬或荒谬的答案。
意识，主观性和感受：也许最大的差距是缺乏任何形式的意识，主观经验或真实的感觉。 AI可以学会写有关喜悦或悲伤的文字，这些文字在情感上令人信服，但她“没有”一无所有。这是一个复杂的计算程序，而不是一个敏感的实体。
对错误和不可预测性的敏感性：正如幻觉的问题所表明的那样，AI系统容易出现错误，并且可能表现出不可预测的行为。它们的复杂性（数十亿个参数）通常使您无法确切理解为什么您做出一定的决定（“黑匣子问题”）。
从中的重要结论是，AI并不总是答案。天真的信念是，您可以通过简单使用AI解决任何问题是危险的。何时以及如何明智地使用KI，需要进行仔细的批判性检查。它是一种强大的工具，但只是一种工具 - 没有无所不知的甲骨文，当然不能代替人类的判断，创造力和同理心。如果可以遵循的话，进入“真实” AI的方式仍然非常非常远。
在AI时代导航
当前的人工智能景观绘制了前所未有的动态和复杂性的图片。一方面，令人叹为观止的技术进步和巨大的经济投资，这些投资将翻转并保证整个行业正在解决人类中一些最紧迫的问题。另一方面，存在深刻的道德困境，地缘政治紧张局势，预示着技术民族主义的新时代，以及失业和社会稳定的真正风险。
AI是一把双刃剑。它们的发展不是一个不可阻挡的，纯粹的技术过程，而是由人类决策所塑造的 - 由公司的投资，政府的法律，开发商的道德准则和用户的批判性判断力。最大的挑战是找到一种方法来利用AI的巨大潜力，同时负责任地管理其风险。这需要全球对话，跨学科合作以及能够理解和塑造这种变革技术的机遇和危险的知情公众。未来不是预定的；这将取决于我们今天的课程。
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