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步骤5：九狐直播金融科技公司 Alloy的首席技術官查爾斯·赫恩（Charles Hearn）則提出擔憂，他認為這款產品藏了“黑盒子”。這意味著AI智能可以給出答案，而人類卻無法追蹤它是如何給出答案的。這個過程可能會使其難以滿足金融服務業的合規要求。ChatGPT還可能被用來充當“財務經理”。外媒曾測試 ChatGPT解釋沃倫·巴菲特（Warren Buffett）的投資策略，以及在經濟衰退期間如何投資。ChatGPT貌似做得還不錯，展現出識別投資策略並根據其分析提出投資建議的潛力。ChatGPT是否會取代搜索引擎？此前ChatGPT自己給出了一個“否定”的回答：ChatGPT並不是搜索引擎。它的目的不是提供信息搜索。相對於搜索引擎通過索引網頁並匹配搜索詞來提供信息，ChatGPT則是通過對自然語言問題的回答來幫助用戶解決問題。因此，它們之間沒有直接的競爭關係，並不能相互顛覆。海銀資本創始合夥人王煜全表示，眼下ChatGPT還無法取代搜索，主要原因在於計算成本太貴、沒法實時獲取數據等，但這件事本身還是值得巨頭警惕。ChatGPT對中國用戶有哪些影響？目前，中國手機號無法注冊ChatGPT賬號，大量中國用戶被拒於門外。有網友呼籲：“中國必須要有自己的ChatGPT。”近日，多家知名互聯網公司紛紛公布人機對話相關專利。其中，騰訊科技（深圳）有限公司申請的“人機對話方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質”專利可實現人機順暢溝通。阿裏巴巴達摩院（杭州）科技有限公司申請的“人機對話及預訓練語言模型訓練方法、係統及電子設備”專利可提升問答交互的準確性。華為技術有限公司申請的“人機對話方法以及對話係統”專利可識別用戶異常行為進行回複。中新社國是直通車7日從百度獲悉，百度類ChatGPT項目名字確定為“文心一言”，英文名ERNIE Bot，三月份完成內測，麵向公眾開放。按照穀歌和微軟節奏，文心一言開放內測還有可能提前。天眼查App顯示，我國目前有超400項“人機對話”相關專利申請信息，其中超八成為發明專利。所有專利申請中，已獲授權的有120餘項。今年截至目前，已有7項相關專利公布或獲得授權。hatGPT的出現會影響哪些人。
步骤6：《伊人直播》　　◆富裕群體收入占全社會總收入的比例顯著上升。美國人口普查局數據顯示，無論是收入前五分之一還是最高5%群組，其家庭收入占全社會總收入的比例都呈上升趨勢。1970年相關比例分別為43.3%和16.6%，2020年已升至52.2%和23.0%。中間階層和低收入群組的占比均有所下降。中間階層收入占比從1970年的52.7%降至2020年的44.7%，收入後五分之一的低收入群組的收入占比則從4.1%降至3%。1993年以來，占總家庭數60%的中間階層家庭的收入占比始終低於前五分之一的群組，並日益失衡。◆超級富豪的收入占比水平創下戰後新高。世界財富與收入數據庫顯示，20世紀初以來，美國前1%超級富豪的收入占比經曆了先降後升。1928年這一比例一度高達22.3%，二戰後隨著機會平等、經濟平等價值理念的發展，累進稅、遺產稅、強勢工會和金融管製等經濟製度抑製了財富集中，到1970年1%超級富豪的收入占全社會總收入的比例降至10.7%。此後這一比例逐步升高，到2021年已升至19.1%，50年間幾乎翻了一番。◆收入差距擴大的主要原因是工資收入水平的巨大差距。據伊奎勒數據，2021年上市公司首席執行官的中位數收入達2000萬美元，較2020年增長31%。而2021年普通員工的中位數收入從2020年的6.9萬美元增至7.2萬美元，增長約4%。據美國經濟政策研究所跟蹤研究，1978年至2020年，首席執行官收入增長1322%，而同期普通員工收入僅增長18%。◆貧富分化還體現在財富不平等上。美聯儲數據顯示，1%的最富裕家庭占有超過20%的家庭總財富，這一比例在近年來還在顯著增加。據美聯儲2021年統計，前1%家庭擁有的財富比例達到創紀錄的32.3%，而在1989年這一比例僅為23.6%；後50%家庭（約6300萬個家庭）僅擁有2.6%的財富，而在1989年這一比例為3.7%。◆中產階級萎縮。從二戰結束到1970年的20多年間，“中產階級的美國”形成。此後，盡管美國經濟繼續發展，但中產階級不僅沒有擴大，反而顯著下降。生活在中等收入家庭的美國成年人占比從1971年的61%下降到2019年的51%。高收入階層比例從14%上升到20%，低收入階層比例從25%上升到29%，中等收入家庭規模持續萎縮。。
步骤7：九狐直播人工智能或使科研發生重大變化人工智能（AI）技術正在飛速進步。能畫出內行級別的插圖，能撰寫大學的課題報告。甚至科研人員已經開始挑戰製造可用於研發活動的AI。就像由蘋果掉落發現萬有引力的牛頓，通過在加拉帕戈斯群島等地的旅行提出進化論學說的達爾文一樣，AI的目標是成為劃時代的科學巨人。目前的主流AI能夠進行以腦神經回路為模型的“深層學習”。按照日本理化學研究所創新智能綜合研究中心主任杉山將對現狀的解讀：“以往的AI如果學習到的數據較少或是質量不高，就不會具備良好的性能。不過近來已經來到能夠突破這一壁壘的階段了。”英國深層思維公司曾因推出戰勝過頂尖圍棋選手的“阿爾法圍棋”一戰成名，在科研用AI的研究領域該公司也走在了前麵。比如瞄準數學應用推出的“Alpha Tensor”將一直以來需要相乘80次的矩陣計算降至76次，找到了更優的相乘次數，相關成果也已經發表在2022年出版的英國《自然》周刊上。2021年，深層思維公司在“結繩理論”領域取得的研究成果也刊載在了《自然》周刊上。與大學中的數學家合作，該公司使用AI成功找到了被人類遺漏的關係式。中部大學教授荒井迅表示：“以與計算機的適配度作為對象，巧妙地利用了AI，這種研究今後可能會越來越多。”如果想要進一步加快科研速度，僅靠深層學習是不夠的。日本科學技術振興機構負責調研AI發展動向的福島俊一研究員指出：“能夠自主推理的功能將成為下一步AI研發的關鍵。”巧克力消費量越多的國家，每1000萬人口獲得諾貝爾獎的人數就越多。”2012年某醫學期刊刊登的一篇文章曾經引發熱議。把數據製成圖表後就會發現二者之間存在相關性。但是為什麼會形成這種相關性，道理還不甚明了。由AI找到隱藏的因果關係，也就是“因果推理”是目前最熱門的研究課題。杉山主任說：“目前正處在熱烈討論哪種方法更好的階段，我想總有一天會想出好辦法的。”。

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