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#你的工作会被ChatGPT取代吗# 医疗行业AI:是替代还是补充?

随着技术的不断进步,越来越多的人开始探讨机器学习和人工智能在医疗行业中的应用。然而,使用AI代替医生或医疗专家仍然存在着一些争议。这篇文章总结了一些医疗从业者和专家的看法和经验,探讨了AI在医疗行业中的作用和限制。

一些医疗从业者和专家认为,目前的AI技术可以作为医疗专业人员的辅助工具,可以帮助医生更快速、准确地进行诊断和治疗。然而,AI并不能替代医生或医疗专家的经验和判断力,尤其是在处理复杂的病例时。

此外,AI的训练数据也存在着偏见和不完整性的问题,需要进行精心的校准和测试。一些专家呼吁,应该保证AI的使用始终受到医生或医疗专业人员的监督和审查,以确保患者的安全和隐私。

综上所述,AI在医疗行业中的作用和限制需要在医疗专业人员的指导下进行探索和实践。只有在确保AI的安全性和有效性的前提下,我们才能更好地利用AI技术来改善医疗行业的效率和质量。

原文地址:news.ycombinator.com
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#你的工作会被ChatGPT取代吗# HN大胡子帮你打消AI焦虑。

在Reddit上有人发表了一篇帖子,由于LLM的发展,作者对一个新的世界时代感到兴奋,但同时也感到非常害怕和深深的困扰,不禁思考未来十年的世界会是怎样的。鉴于这个领域的进展速度,十年时间在未来其实是非常漫长的,人们是否会完全停止工作?那么我们将如何利用我们的时间……

然而在HN上,有人提出,实际上,即使AI在所有领域都比人类表现更出色,人类仍然有比较优势,因为每个人都有机会成为某些特定任务的专家。即使AI可以比人类更快、更好地生产某些商品,但资源有限,AI必须选择使用资源生产哪种商品,这就是机会成本。这就是为什么人类仍然有相对优势,可以生产AI不能高效生产的产品。

当AI专注于某些商品的生产时,人类可以专注于其他商品的生产,并从AI购买其专业产品。这样可以使总产量增加,同时为人类创造出新的就业机会。尽管AI将改变某些领域的就业形势,但它也会为我们提供新的机会。

因此,人们不必担心AI会彻底取代人类。我们需要做的是接受新技术并重新培训自己以适应未来的职业需求。只要我们保持灵活性和创新性,我们就可以充分利用AI为我们带来的潜力。
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#ChatGPT官方App上线美国苹果商店# MIT发布人工智能政策指定指南

生成式人工智能正在成为大家热议的话题。虽然这项技术并不新,但其政策影响仍有待进一步理解。本文介绍了OpenAI最新发布的GPT-4,这是一个使用深度学习预测句子中的单词的多模式大型语言模型,可以生成流畅的文本,并能够对图像和基于单词的提示进行响应。GPT-4已经被商业应用程序ChatGPT所采用。同时,这篇文章也指出生成式人工智能存在的重大风险,例如训练数据来源的有毒网络、信息误导等问题。政策讨论目前主要关注商业用途的风险,而GPT-4发布后也因OpenAI缺乏透明度而受到批评。然而,许多人认为生成式人工智能不可避免,政策制定者需要了解其政策影响。美国和欧盟也分别采取了不同的措施,尝试应对生成式人工智能带来的政策挑战。

本文还提到一项研究表明,生成式人工智能能够说服人们改变他们的政治立场,这也引发了人们对于生成式人工智能在政治方面的应用的担忧。此外,本文还介绍了美国国会就TikTok隐私和安全问题召开听证会,反映了中美之间的新技术冷战。

因此,虽然生成式人工智能有着广泛的应用前景,但同时也需要考虑其政策风险。政策制定者需要对这一领域的发展保持关注,并制定出相应的政策措施。

原文:www.technologyreview.com
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#GPT4 的技术升级分析# 在LLaMA上使用ChatGPT Plugins


Sarmad Qadri使用Meta的LLaMA语言模型演示了OpenAI的ChatGPT-Retrieval-Plugin插件,并呼吁建立一个开放的协议,使我们可以在LLMs之间共享插件并管理它们的交互。通过添加脚本,将retrieval插件与本地运行的LLaMA 7B集成。此演示展示了我们需要标准化基础模型和插件/扩展之间的交互。我们应该能够在OpenAI模型和其他大型语言模型之间使用插件,并倒退到早期互联网的开放协议丰富遗产。作者还提出了创建一个基础模型插件协议标准的想法,以支持各种类型的输入和输出。

原文:blog.lastmileai.dev
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#GPT4 的技术升级分析# 使用GPT-4实现反向图灵测试,成功通过10个问题辨别人类和AI

HN上有人进行了一项反图灵测试,通过问答来确定是人类还是AI回答的。GPT-4被要求提出10个问题,测试者同时询问了ChatGPT和自己。结果表明,GPT-4能够正确区分人类和AI。然而,文章指出智能并不等同于能够模拟人类,反之亦然。因此,反图灵测试并不能提供太多有用的结论。但是这种测试的开展为我们提供了更多思考人工智能和人类智能之间的差异和相似之处的机会。

原文:gist.github.com
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news.ycombinator.com
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#GPT4 的技术升级分析#
人工智能是否真的能思考?

GPT-3的能力已经远超人类的预期,但我们仍然有人拒绝相信AI能够真正地理解概念。这些否认者不能接受人工智能已经掌握了抽象能力,而这种能力是真正的智能所必需的。他们对于AI的思维方式的误解导致了对其理解的困难。这种困难是源于我们过于信任类比,认为如果我们能够用某些比较简单的概念来解释AI的思维,我们就理解了它。但是我们必须理解AI的思维方式是通过抽象概括来实现的。这种能力的表现令人惊叹,但仍有人拒绝接受这一事实,他们认为AI只是在进行符号操作,而不是真正的理解和思考。如果我们希望在人工智能的发展中跟上步伐,我们必须承认AI的抽象能力,并努力理解它的思维方式。

原文:borretti.me
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现在的AI,在半小时内能做多少事情?
#你的工作会被ChatGPT取代吗#
在AI工具无处不在的世界中,我们需要面对的问题是它能够为我们做多少事情。在一个实验中,使用AI在30分钟内完成了一个市场推广项目,包括市场研究、定位文件、邮件活动、网站、标志和图像、社交媒体活动、脚本和视频等。AI的强大和快速,也迫使我们思考可能引发的问题和机遇。我们可以期待AI帮助我们减少无聊和不充实的工作,以便我们专注于更具创造力和创造性的工作。

HN:

- LLM(大型语言模型)能够完成生成通用模板的任务,这是世界上50%的工作之一,但这些工作已经很容易被搜索引擎替代。
- LLM的主要优点是提供了一个统一的入口点,可以访问所有现有的模板。这是一个“通用UI”,而不是“内容创建器”。
- 图像生成是LLM的最有趣的一点,可以大大节省搜索库存图像的时间和成本。
- 版权问题可能会阻碍AI生成的内容。修改受版权保护的图像可能是非法的,这需要引起重视。
- 尽管AI有助于提高人类生产力,但正确使用它需要特定的技能,这需要不断学习和适应新的技术进展。
- 在AI领域,技术创新的速度非常快,可能会使技能迅速过时,需要学习新的技能。
- AI可以帮助律师快速过滤和搜索数千个案例文件,以确定与当前案例有关的案例。
- LLM可以帮助人们过滤法律术语和专业术语,使其更容易理解相关信息。
- 使用LLM生成的网站可能缺乏审美价值和营销价值。
- 尽管AI可以作为帮助工具,但不能替代人类的创造力和经验。

#你的工作会被ChatGPT取代吗#

原文地址:news.ycombinator.com
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#ChatGPT官方App上线美国苹果商店# ChatGPT 插件简直是安全噩梦!

这个仓库介绍了针对ChatGPT插件的间接注入攻击,基于LangChain编写脚本。使用间接注入攻击,利用语言模型(LLMs)中的提示注入攻击接口,可以导致漏洞攻击,如遥控聊天 LLM、泄露用户数据、持久性攻击,向其他 LLMs 注入代码等。这种攻击可以通过依赖于上下文的机制,绕过自动化测试。此外,该攻击还可自动处理信息和数据,可对大型科技公司和政府监视基础设施造成威胁。因此,需要更深入地研究这种攻击在实践中的泛化性和可预防性。

仓库地址:github.com
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#你的工作会被ChatGPT取代吗# ChatGPT + 爬虫!

Scrapeghost是一个使用OpenAI的GPT进行网页爬取的实验性库。该库的主要功能是提供一个方便的接口,用于探索使用GPT进行网络爬取。它提供了多种功能,以使使用更加容易,如基于Python的模式定义、HTML清理、CSS和XPath选择器、自动拆分、JSON验证、方案验证、幻觉检查等。此外,它还支持成本控制,如追踪发送和接收的令牌数量、自动回退、预算控制等。需要注意的是,该库的调用开销相当昂贵(每个中等大小的页面使用GPT-4调用的费用为0.36美元)。使用时请自行承担风险。

仓库地址:github.com
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