ATG:AI界新貴“出圈”：CNTM 和加密貨幣揭示何種未來？

近來，聊天機器人程序ChatGPT爆火“出圈”，引發各界關注討論，人工智能(AI)這一概念也借此重回大眾視野。針對相關話題，清華大學計算機科學與技術系副教授黃民烈接受中新社專訪時表示，泛用性極強的ChatGPT已成為AI發展史上的里程碑，如何與AI共生是每個人可能都將面對的問題。

ChatGPT因何成為AI界新貴？

美國OpenAI公司2022年11月30日正式發布ChatGPT，上線僅5天，ChatGPT的注冊用戶數突破100萬；今年1月末，ChatGPT的月活用戶數破億，就此成為史上用戶數增長最快的消費者應用。

與ChatGPT類似的聊天機器人程序不少，但都沒有如ChatGPT一般引領AI領域的新風潮，原因之一就是ChatGPT的泛用性更強，僅靠其本身就可以完成翻譯、編程等專業任務。“ChatGPT最大的特點是通用任務助理，其可以在一個模型內完成極多開放任務，在生成任務、上下文理解、安全倫理方面也有相當好的表現。”黃民烈指出。

技術進步則是ChatGPT泛用性顯著增強的重要原因。黃民烈認為，相較于主要基于規則學習的第一代和第二代聊天機器人程序，以ChatGPT為代表的第三代聊天機器人程序在技術上有著顯著進步：其以Transformer為基本架構的大模型為技術底座，結合了大量數據和算力優化。

Gate.io現已支持BitTorrent Chain:據官方消息，Gate.io現已支持BitTorrent Chain（BTTC），用戶可在Gate.io充值和提取BTT(BTTC_t)和USDD(BTTC_t)。Gate.io 成立于 2013 年，致力于為用戶提供最好的交易體驗。在交易量方面，Gate.io 是全球排名前 10 的加密資產交易所之一。

BitTorrent Chain 是行業首個異構鏈跨鏈互操作擴容協議，采用 POS（Proof of Stake）共識機制 ，通過側鏈進行智能合約的擴展。首發支持 Ethereum 、TRON 、BNB Chain公鏈跨鏈，會逐步支持更多公鏈。[2022/6/16 4:32:04]

AI界新貴ChatGPT走紅后，谷歌等大型科技公司紛紛宣布推出競品，參與AI領域的新角逐。美國微軟公司創始人比爾·蓋茨日前稱，AI將成為“2023年最熱門的話題”。

“ChatGPT的出現是AI發展史上的里程碑事件，標志著人機無縫交互時代的來臨，其可能再造搜索、推薦、手機助手等信息獲取形式，對信息產業和AI行業產生深遠影響。”黃民烈說。

ChatGPT面臨哪些爭議？

AI技術的發展也帶來了諸多爭議。以深度偽造(Deepfake)為代表的AI換臉技術此前引發了一波關于隱私權和真相的討論。

Blockchain.com任命全球戰略戰略主管Xen Baynham-Herd出任COO:加密貨幣基礎設施提供商Blockchain.com已提拔了其全球戰略主管Xen Baynham-Herd擔任該公司首席運營官（COO）。（Finance Magnates）[2020/4/30]

對此，黃民烈認為，ChatGPT已針對法律、道德等問題進行優化，其表現也比“同行”更好，研發者收集高質量人工反饋數據時，把涉及安全性和道德的問題作為ChatGPT的重要部分設計進去了，再通過強化學習，ChatGPT就學到了安全回復的能力。

不過，ChatGPT仍面臨道德問題。黃民烈舉了一個例子：若用戶要求ChatGPT作出違法舉動，就會遭到拒絕；但如果用戶借口創作小說要求ChatGPT提供違反法律的建議，就可能得到答案。

ChatGPT推出后，其強大的文字撰寫能力得到了學生群體的青睞，被用作完成論文。迄今為止，美國、英國等國多所高校已明令禁止學生在校內使用ChatGPT。美國《科學》雜志近期也發表聲明，稱不接受使用ChatGPT生成的投稿論文，ChatGPT也不可以作為論文合著者出現。

黃民烈認為，使用ChatGPT完成作業或學術論文的問題之一是侵犯版權。但不能“因噎廢食”，“技術可以繼續發展，并在此過程中對問題進行針對性治理”。

聲音 | Ikigai基金創始人：在全球經濟不確定時期 比特幣作為一種投資變得更有吸引力:據Cointelegraph消息，Ikigai基金創始人Travis Kling近日在接受彭博社采訪時表示，比特幣是一種具有特定投資特征的風險資產，隨著全球各國央行和政府采取越來越不負責任的貨幣和財政政策，在全球經濟不確定的時期，比特幣作為一種投資變得更有吸引力。[2019/11/21]

另一方面，科技進步未能解決地區發展不平衡問題，全球科技鴻溝問題至今仍然存在。AI作為尖端科技，也只有少數國家能夠在此領域進行大量投入。

黃民烈稱，與AI息息相關的大模型訓練需要大量算力和數據，訓練和推理成本也很高昂，無論是學術界還是科技界，只有少量的機構能負擔起相關技術的研發，這在一定程度上已經造成了不公平問題。

“AI威脅論”是否危言聳聽？

隨著AI技術日趨成熟，“AI威脅論”得到了更多關注。ChatGPT推出后，其具備的各種專業功能不斷被發掘出來。有觀點認為，程序員、翻譯、客服等崗位最終都可能被AI取代。

針對AI技術發展可能引發的失業問題，黃民烈認為，AI工具的普及將降低自由撰稿人、游戲制作者等職業的門檻，帶來更多自由職業的機會。不過，未來人工智能生成內容(AIGC)、用戶生成內容(UGC)及專業生產內容(PGC)進行更深入地結合后，一些職業的淘汰是不可避免的，“如何與AI共生是每個人可能都將面對的問題”。

動態 | HIVE Blockchain與Argo Blockchain達成合作關系:據newswire報道，HIVE Blockchain宣布與Argo Blockchain已經簽署了一份無約束力的意向書，達成股權交換協議，探討擬議的戰略合作伙伴關系，以創建面向大型企業和機構客戶的采礦服務提供商。擬議的戰略伙伴關系將使所有礦工能夠從兩個集團現有采礦能力的組合中受益。[2019/5/13]

此外，科幻作品中的“AI威脅論”常包含一個重要因素——愈發強大的AI終將尋求消滅或取代人類。

對此，黃民烈稱，科幻作品中的反派AI形象都具有自我意識，但現實中的AI目前既沒有自我意識也沒有自主決策能力，現階段，AI所有能力的來源都是人類提供的數據和反饋。“ChatGPT這類系統是典型的機器屬性，僅為滿足人的信息需求或完成任務而存在，并不具有人格、情感、風格等。機器屬性和能夠滿足情感、社交、陪伴需求的類人屬性相結合才是真正的數字生命體，也就是真正意義上的‘人工智能’。”

Connected2Me是一個專門為Web3打造的人工智能服務平臺，其產品和服務已在全球廣泛地被報道與采用，其基于GPT3.5打造的人工智能Web3搜索引擎Jinn即將隆重登場

盡管2022年加密行業經歷了Terra和FTX暴雷等黑天鵝事件，導致整個行業信心崩潰，但熊市期間仍然取得了一些正面的進展。幣圈熊市也是需要熱點來點燃市場的熱情！

RPX將上線OKEx和Coinrail:RPX將在一月中上線OKEx，一月18日上線Coinrail。Red Pulse(RPX)基于區塊鏈的內容情報事件分析，給用戶做出判斷提供依據，可以說是雪球網和區塊鏈打賞社交平臺Steemit的結合體。[2018/1/18]

幣圈的熱點好像就是這樣轉換的！之前的元宇宙然后動物園系列然后defi然后鏈游GMTaxs之類的！然后就是NFT無聊猿ape之類的然后就是公鏈APT等等現在是ai這個有幾個月熱度了agix都十幾倍了！

Connected2Me成就回顧

基于人工智能的個性化金融服務：

去中心化的理財產品AI測評；

通過AI模型演練為用戶提供定制化的AI顧問服務；

Connected2Me未來發展

基于ChatGPT的理論，創建CNTM的GPT平臺：Jinn；

為Jinn加入雙引擎結構：GPT引擎+傳統搜索引擎，從而實現Web3的AI搜索功能；

將Jinn與CNTM1.0的板塊結合，增強金融領域的AI搜索推薦功能；

Jinn=ChatGPT+Sparrow

ChatGPT目前的三個核心問題和痛點：

對于知識類型的問題，ChatGPT會給出看上去很有道理，但是事實上是錯誤答案的內容；

拓展解讀：對于這樣來說，由于ChatGPT的一部分回答很準確，而一部分看上去有道理，但事實上很離譜，而用戶并沒有足夠的能力來進行辨別，這將給用戶如何采信ChatGPT的答案帶來很多困惑。

ChatGPT目前這種基于GPT大模型基礎上進一步增加標注數據訓練的模式，對于LLM模型吸納新知識非常不友好。

拓展解讀：新知識總是在不斷出現，而出現一些新知識就去重新預訓練GPT模型是不現實的，無論是訓練時間成本還是金錢成本，都不可接受。如果對于新知識采取Fine-tune的模式，看上去可行且成本相對較低，但是很容易產生新數據的引入導致對原有知識的災難遺忘問題，尤其是短周期的頻繁fine-tune，會使這個問題更為嚴重。

ChatGPT或GPT4的訓練成本以及在線推理成本太高，無法承載超過千萬級的用戶同時使用。

拓展解讀：假設繼續采取免費策略，OpenAI無法承受，但是如果采取收費策略，又會極大減少用戶基數，無法實現規模化。

Sparrow是ChatGPT的良好補充：

sparrow在人工標注方面的質量和工作量不如ChatGPT；

Sparow的基于retrieval結果的生成結果證據展示，以及引入LaMDA系統的對于新知識采取retrieval模式，可以完美解決新知識的及時引入，以及生成內容可信性驗證兩個核心問題。

核心技術路線

第一階段：冷啟動階段的監督策略模型。靠GPT3.5本身，盡管它很強，但是它很難理解人類不同類型指令中蘊含的不同意圖，也很難判斷生成內容是否是高質量的結果。為了讓GPT3.5初步具備理解指令中蘊含的意圖，首先會從測試用戶提交的prompt(就是指令或問題)中隨機抽取一批，靠專業的標注人員，給出指定prompt的高質量答案，然后用這些人工標注好的數據來Fine-tuneGPT3.5模型。經過這個過程，我們可以認為GPT3.5初步具備了理解人類prompt中所包含意圖，并根據這個意圖給出相對高質量回答的能力；

第二階段：訓練回報模型。這個階段的主要目的是通過人工標注訓練數據，來訓練回報模型。在這個階段里，首先由冷啟動后的監督策略模型為每個prompt產生K個結果，人工根據結果質量由高到低排序，以此作為訓練數據，通過pair-wiselearningtorank模式來訓練回報模型。對于學好的RM模型來說，輸入，輸出結果的質量得分，得分越高說明產生的回答質量越高。

第三階段：采用強化學習來增強預訓練模型的能力。本階段無需人工標注數據，而是利用上一階段學好的RM模型，靠RM打分結果來更新預訓練模型參數。

二三階段迭代：不斷重復第二和第三階段，每一輪迭代都使得LLM模型能力越來越強。因為第二階段通過人工標注數據來增強RM模型的能力，而第三階段，經過增強的RM模型對新prompt產生的回答打分會更準，并利用強化學習來鼓勵LLM模型學習新的高質量內容，這起到了類似利用偽標簽擴充高質量訓練數據的作用，于是LLM模型進一步得到增強。

下一代搜索引擎：Jinn

Jinn將采用傳統搜索引擎+ChatGPT的雙引擎結構，ChatGPT模型是主引擎，傳統搜索引擎是輔引擎。傳統搜索引擎的主要輔助功能有兩個：一個是對于ChatGPT產生的知識類問題的回答，進行結果可信性驗證與展示，就是說在ChatGPT給出答案的同時，從搜索引擎里找到相關內容片段及url鏈接，同時把這些內容展示給用戶，使得用戶可以從額外提供的內容里驗證答案是否真實可信，這樣就可以解決ChatGPT產生的回答可信與否的問題，避免用戶對于產生結果無所適從的局面。

傳統搜索引擎的第二個輔助功能是及時補充新知識。既然不可能隨時把新知識快速引入LLM，那么可以把它存到搜索引擎的索引里，ChatGPT如果發現具備時效性的問題，它自己又回答不了，則可以轉向搜索引擎抽取對應的答案，或者根據返回相關片段再加上用戶輸入問題通過ChatGPT產生答案，這里有一部分將參考LaMDA關于新知識處理的具體方法。

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