※ 引述 《zzahoward》 之铭言： : 对AI有怀疑的人，建议看一下三天前这支纪录片 : "The Thinking Game" 讲述了Deepmind的故事 : : https://www.youtube.com/watch?v=d95J8yzvjbQ : : 假如对科学领域没到很熟悉的人们，可能不会理解AI到底有多惊人 : : 很多基础领域的科学其实已经透过AI做出飞跃性的进步 : 过去三四十年来无从解决的问题，透过AI解放了那些全世界最顶尖的大脑去推进这个世界 : : 我之前在某篇推文提到气象预报 : : 目前AI模型几乎已经和多数世界上最顶尖运行在超级电脑的传统模型平起平坐甚至超越 : : 而这部影片提醒了我们Alphafold这AI模型 : : 他让Deepmind创始人Demis Hassabis拿到诺贝尔化学奖 : : Demis Hassabis本身是工程师、科学家但他几乎没有生物科学基础 : : 他和团队透过Alphafold解决了蛋白质折叠的问题 : : 在完成以後，免费送给全世界 : : : 现在AI我觉得最大的问题是，这东西太强，已经可以让太多人失业了 : : 举例来说: TSMC整个产线大量使用AI的话可以减少多少人力? : : 连蛋白质摺叠这种过去解一种都要靠科学家两三个月的时间和精神 : : 整个制程要是AI做下去大概会产生极大的失业率 : : (当然也可以扯玄学啦，但那真的是玄学吗? 还是只是没理解而已?) : : 所以最大的问题将是人类，当你替代只需要少数顶尖的大脑配上AI就可以做大量的产出 : : 推进整个文明的进步，剩下的人就只能做连机器做下去都嫌贵的超低阶产出 : : 也因此反抗一定会存在 : : 同时如TSMC这种企业已经不是仅仅单纯的公司，要顾及国家等政策、民生等层面 : : 一旦打开了潘朵拉的盒子，可能就回不去了 : : 更多的问题是，AI真正普及到多数企业都在应用的时候我们要怎麽踩刹车? : : 要怎麽协助被影响的人们? : : 真的会产生新的工作机会吗? : : AI目前发展的瓶颈反而是人类而不是AI的能力 我们现在说的电脑的英文是 computer 分享个小故事，你们知道在17、18世纪 有很多跟 computer 结婚吗？ 他们不是跟电脑结婚，而是跟「计算员」结婚 而所谓的计算员，就是和当时顶尖的天文学家或是物理学家一起工作的人， 他们的工作就是计算大量繁琐的 加减乘除， 让科学家聪明的大脑可以思考理论， 省去了将精力放在计算的浪费。 那天文学家 或 物理学家 在现在， 有因为电脑跟计算机存在， 而不用和人协作吗？ 当然不可能！ 你是忘记在实验室当狗的那四年？ 还是害怕想起来？ ai 可以省去很多时间， 那是由当前的任务所看来的省去很多时间。 但有一个致命的问题存在， 目前的 ai 存在幻觉情况。 而且问题存在不可复现性。 这次你问它幻觉了，下一次问又没有了。 这样你要怎麽办？ 当然就是叫实验室的狗狗们， 坐在萤幕前面， 看着 ai 的思考路径 ，一步步验算啊！ 大脑不够聪明，没办法理解ai在干嘛， 但总有能力跟着提示解问题吧！ 我猜未来的工作就是坐在专门的机台前面， 然後人类以某种契合自然指数的频率， 唱着 二进位赞美歌， 然後机魂大悦，连忙吐出大量的数据。 然後机台坏了，就轮到你当机仆了。 大概这样。 --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 101.8.138.99 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Stock/M.1764312469.A.309.html 但是你要一个任务一个任务专门 train ? 当然是 lora 激发少数参数来回答问题呀。 但激活的参数就是会有问题呀！ 你专家 train 的再好， 不叫他来算就是错啊。 ※ 编辑: joshddd (101.8.138.99 台湾), 11/28/2025 14:55:37 10110110 10001011 01110010 ※ 编辑: joshddd (101.8.138.99 台湾), 11/28/2025 15:06:34 ？ 你ai? 希望如此。 但我觉得混合架构问题觉得只会更多 ※ 编辑: joshddd (101.8.138.99 台湾), 11/28/2025 15:34:09