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雄心、恐惧和金钱：硅谷的AI争夺之战是如何被点燃的

制权。《纽约时报》采访了80多位高管、科学家和企业家，其中包括2015年参加马斯克生日派对的两个人，讲述了这个关于雄心、恐惧和金钱的故事。 DeepMind的诞生在纳帕谷派对的五年前，以及YouTube上猫取得突破两年前，34岁的神经科学家德米斯·哈萨比斯走进一场在蒂尔的旧金山宅邸举行的鸡尾酒会，他立刻意识到机会来了。蒂尔的客厅里摆着一个国际象棋棋盘。哈萨比斯曾经是国际象棋世界14岁以下组第二名。 “我为那次会面准备了一年时间，”哈萨比斯说。“我想这会是我独有的敲门砖：我知道他喜欢下国际象棋。” 2010年，哈萨比斯和两位同住在英国的同事正在寻找资金，开始创建通用人工智能，也就是一种可以做大脑能做的任何事情的机器。当时，很少有人对人工智能感兴趣。不过，一些科学家和思想家已经开始关注人工智能的风险。包括这三名来自英国的年轻人在内，许多人都与互联网哲学家、自学成才的人工智能研究者埃利泽·尤德科夫斯基保持着联系。尤德科夫斯基是一群自称为理性主义者的领袖，这些人后来称自己为有效利他主义者。因为对Facebook的早期投资以及在PayPal早期与马斯克的合作，蒂尔变得非常富有。他对“奇点”产生了浓厚的兴趣，奇点是科幻小说中的一个比喻，用来描述智能技术不再受人类控制的那一刻。尤德科夫斯基用来自蒂尔的资金扩大了自己的人工智能实验室，并创办了一个以“奇点”为主题的年度会议。多年前，哈萨比斯的两名同事之一曾与尤德科斯基见过面，尤德科斯基为他们三人安排了在会上发言的机会，确保他们会被邀请参加蒂尔的聚会。尤德科夫斯基将哈萨比斯介绍给了蒂尔。蒂尔被迷住了，第二天就邀请他们三人再次来到家中。这三人介绍了他们的计划，不久，蒂尔和他的风险投资公司就同意为他们的初创公司投资140万英镑（约合225万美元）。蒂尔是他们的第一位主要投资人。他们给公司起名DeepMind，寓意与人工智能系统通过分析大量数据学习技能的所谓“深度学习”、神经科学，以及科幻小说《银河系漫游指南》中的“深思”超级计算机有关。到2010年秋，他们开始建造自己的梦想机器。他们真心诚意地认为，因为自己懂得其中的风险，所以唯有他们可以保护世界。 “我不认为这是一个矛盾的立场，”DeepMind的三名创始人之一穆斯塔法·苏莱曼说。“这些技术将带来巨大的好处。目标不是排除它们或暂停它们的发展，而是减少不利因素。” 获得了蒂尔的支持后，哈萨比斯开始努力进入马斯克的轨道。大约两年后，两人在蒂尔的投资基金组织的一个会上见了面，该基金也曾投资马斯克的SpaceX公司。哈萨比斯获得了参观SpaceX的总部的机会。之后，两人在公司食堂一起吃了午饭，并进行了交谈。马斯克解释说，他的计划是殖民火星，以逃避地球上人口过剩的问题和其他危险。哈萨比斯答道，这个计划可行，只要具有超级智能的机器不跟到火星上来摧毁人类。马斯克无言以对。他还没有考虑过这种不寻常的危险。不久，马斯克加入了蒂尔的行列，开始给DeepMind投资。资金充裕的DeepMind雇来了专门从事神经网络研究的人。神经网络是一种模仿人脑过程的复杂算法，本质上是一个在大量数字数据中识别模式的巨大数学系统，识别一个模式有时需要几天、几周甚至几个月。最早的神经网络是20世纪50年代研究出来的，可用于学习自行处理任务。例如，在分析了写在数百个信封上的潦草姓名和地址后，神经网络能识别手写的文件。 DeepMind进一步发展了这个概念。公司为了展示神经网络能做什么，造了一个能学习玩经典游戏“雅达利”的系统。这引起了硅谷另一家巨头谷歌的注意，尤其是佩奇。人才拍卖会 2012年秋，加拿大多伦多大学64岁的教授杰弗里·辛顿和两名研究生一起，发表了一篇研究论文，展示了人工智能的能力。他们训练了一个用于识别常见物体的神经网络，比如花、狗和汽车。辛顿和他的学生们研制出来的技术的准确性使科学家们惊奇。他们的工作尤其引起了人工智能研究者余凯的注意。余凯最近已开始为中国互联网巨头百度(113.45，-2.33，-2.01%)工作，他曾在一次学术会议上见过辛顿。按照三名知情人士的说法，百度提出为辛顿和他的学生们提供1200万美元，邀请他们加入这家北京的公司。辛顿拒绝了百度的邀请，但这笔钱引起了他的注意。 “我们原来不知道我们值多少钱，”辛顿说。他咨询了与公司收购有关的律师和专家，拿出了一个方案：“我们要组织一场拍卖，把自己卖出去。”这场拍卖发生在赫拉斯太浩湖度假娱乐场酒店举行的人工智能年会期间。谷歌出了价。微软也出了价。DeepMind很快就退出了。行业巨头们将竞价提高到了2000万美元，接着又提高到2500万美元。竞价超过3000万美元时，微软退了出来，但在竞价达到3700万美元时再次参加竞拍。后来，微软第二次退出。只剩下百度和谷歌，它们把竞价推到了4200万美元、4300万美元。竞价达到4400万美元时，辛顿和他的学生们终于停止了拍卖。虽然竞价仍在上升，但他们想为谷歌工作。而且，这个价钱已经令人难以置信了。这是一个确定无疑的迹象，表明财力雄厚的公司有决心收买最有才华的人工智能研究者。这一点没有逃过DeepMind的哈萨比斯的注意。他曾一直对员工们说，DeepMind会保持其独立公司的地位。他相信，那是确保公司技术不变得危险的最好办法。但随着大科技公司加入到人才竞赛中来，哈萨比斯做出了决定，他别无选择：把实验室卖掉的时候到了。据三名知情人士，到2012年底时，谷歌和Facebook都在考虑收购这家位于伦敦的实验室。哈萨比斯和实验室的联合创始人坚持有两个条件：任何DeepMind技术都不能用于军事目的，其通用人工智能技术必须由一个独立的技术和伦理委员会监督。谷歌出价6.5亿美元。Facebook的扎克伯格向DeepMind的创始人们出了更高的价，但他不同意那两个条件。DeepMind选择了谷歌。消失的伦理委员会马斯克投资DeepMind时打破了自己一条不成文的规定，那就是他不投资任何不由他本人运行的公司。他在生日派对上与佩奇发生口角的事儿过去了还不到一个月，他与这名同是亿万富翁的前朋友再次面对面坐下来时，他投资DeepMind决定的不利方面已显而易见。那是在DeepMind伦理委员会于2015年8月14日召开第一次会议的时候。该委员会是在这家初创公司创始人的坚持下成立的，目的是确保他们的技术卖出后不会造成任何伤害。据三名了解会议情况的人，委员会成员在马斯克SpaceX办公室外的一间会议室召集了这次会议。但那也是马斯克的控制结束的地方。谷歌把DeepMind买下来时收购了整个公司。马斯克出局了。三名现在牢牢控制着DeepMind的谷歌高管都在会上：佩奇，谷歌联合创始人、特斯拉投资者谢尔盖·布林，以及谷歌董事长埃里克·施密特。其他与会者包括PayPal创始人之一里德·霍夫曼，还有研究“与人类存在相关风险”的澳大利亚哲学家托比·奥德。 DeepMind的创始人们在会上汇报了他们正在推进的工作，但他们意识到这项技术会带来严重的风险。八个月后，DeepMind取得了震惊人工智能界和全世界的重大进展。一台名为AlphaGo的DeepMind机器击败了世界上最好的围棋手之一。全球有2亿人观看了那场在互联网上直播的比赛。大多数研究人员之前认为，人工智能把围棋学到这种水平还需要十年时间。分道扬镳马斯克深信佩奇对人工智能的乐观看法完全错误，并对失去DeepMind感到愤怒，他决定成立自己的实验室。 2015年底，OpenAI成立了。据四名知情人士，2017年底，马斯克策划了一个从奥尔特曼和其他创始人手中夺走OpenAI控制权的计划，他想把这个实验室变成能与特斯拉联手的商业实体，让其靠汽车公司正在研发的超级计算机运行。遭到奥尔特曼和其他人的反对后，马斯克表示退出实验室，并说他将集中精力在特斯拉搞自己的人工智能系统。2018年2月，马斯克在这家初创公司用一个卡车工厂改造的办公楼的顶层向OpenAI员工们宣布他将离开，三名参加了那次会议的人说。 OpenAI突然急需得到新资金。奥尔特曼在飞往太阳谷参加一个会议时遇到了微软首席执行官萨蒂亚·纳德拉。合作看来是自然的事情。双方在2019年达成协议。奥尔特曼和OpenAI在原来的非营利框架下成立了一家营利性公司，他们得到了10亿美元的新资本，微软则有了一个新方法来将人工智能纳入其庞大的云计算服务。揭晓 OpenAI从微软获得了又一笔20亿美元的资金后，奥尔特曼和另一名高管格雷格·布罗克曼在比尔·盖茨位于西雅图市外华盛顿湖畔的豪宅里拜访了后者。盖茨在吃晚饭时对他们说，他对大型语言模型的有效性持怀疑态度。他说，他会继续持怀疑态度，直到该技术能完成需要批判性思维的任务，例如做生物学大学先修试题时得到及格的成绩。五个月后，2022年8月24日那天，奥尔特曼和布罗克曼再次来到盖茨家，还带来了名叫切尔西·沃斯的OpenAI研究员。沃斯高中时获得过国际生物学奥林匹克竞赛奖牌。在盖茨客厅外的一个巨大数字显示屏上，OpenAI工作人员向他演示了一项名为GPT-4的技术。布罗克曼把一份高等生物学选择题试卷提交给系统，由沃斯给机器的答案打分。总共有60个试题。GPT-4只答错了一个。坐在椅子上的盖茨挺直了身子，睁大了眼睛。研究人员1980年给他演示图形用户界面时，他有过类似的反应。图形用户界面是当代个人计算机的基础，盖茨认为GPT具有那种革命性。到2022年10月时，微软已在其在线服务，包括必应搜索引擎中添加了GPT技术。两个月后，OpenAI发布了ChatGPT聊天机器人，有1亿人现在每周使用它。 OpenAI击败了Anthropic公司的有效利他主义者。虽然谷歌的佩奇乐观派们急忙发布了自己的聊天机器人Bard，但人们普遍认为他们在与OpenAI的竞争中失利。ChatGPT发布了三个月后，谷歌股价下跌了11%。马斯克做的东西还没有踪影。但这只是开始。

金融界2023-12-11

交通银行举办上海金融科技国际论坛“科技融合、创新共赢：生成式AI赋能金融科技创新”平行论坛

策支持，第三是应用场景。平安集团首席科学家肖京认为大模型未来有四个方面发展趋势：从单模态到多模态，再到智能体、GPTs；从通用开放域或助手型服务，到金融、医疗等专业垂域；风险管理从黑盒AI，到可信AI；模型本身从大模型记忆，到记忆加演绎推理。中国信通院云计算与大数据研究所副所长、人工智能研究中心常务副主任魏凯认为，大模型推动着人工智能技术进入发展新范式，在规模可扩展性、多任务适用性、复杂推理能力、知识吸收能力等四个方面表现出显著不同。他从部署方式、实施路径、技术路线和应用模式等十个维度，对大模型在金融领域的应用做了深度观察，并提出要用工程化思想和方法，破解人工智能应用挑战，为AI大规模落地做好准备。 IDEA研究院执行院长、AI金融与深度学习首席科学家郭健指出大模型与以知识图谱为代表的知识工程相融合，将显著提升大模型的推理深度、知识更新效率和知识追溯与可解释能力。其中，IDEA提出的思维图谱Think-on-graph技术力求克服当前大模型普遍存在的“一本正经地胡说八道”的幻觉问题，在金融场景有重要的应用价值。百度副总裁陈一凡阐述了工程化大模型金融原生应用 “4+2”落地实践，认为安全运营是金融大模型的重要思考；数据是金融大模型原生应用的基石，数据飞轮至关重要；通过大模型平台工具链体系打通应用全生命周期管理。在圆桌讨论环节中，五位嘉宾—奥纬企业管理咨询董事合伙人郑莉娟，上海人工智能研究院有限公司首席技术官王资凯，腾讯云副总裁、腾讯云智能解决方案负责人王麒，中银金融科技有限公司副总裁石璞玉，交通银行软件开发中心副总经理韩静围绕生成式人工智能发展阶段、应用前景、生态共建和用户体验等热点话题展开了精彩讨论，激发了智慧火花，碰撞出诸多前瞻性的新观点。交通银行相关负责人表示，交行将进一步深入贯彻中央金融工作会议精神，对标做好数字金融大文章，将数字化转型作为战略转型的关键突破口，将人工智能打造为交行新名片，驱动业务和技术融合创新，为广大客户提供便捷高效安全的金融服务，为新时代金融高质量发展贡献交行力量。

证券之星2023-12-10

知乎周源：十几年来每天都会收到很多通知，用户碰到问题直接会在知乎上@我

设计者和开发者，更像是艺术家，而不是像科学家。其中最大的差别在于，艺术家的出发点是原创，最终得到一个优美的结果；而科学家的出发点是前人优美的结果最终得到原创性。 “书中讲到的精神是很深刻的，但实践的过程却很曲折。大家知道，知乎早年是内测邀请制的，很多人会说，邀请内测时候的知乎很美好，但实际上可能很少有人知道，即便在内测初期，我们就在接受用户的批评，从上线第一天，直到今天。”周源称，很多用户碰到问题，直接会在知乎上 @我，每天打开知乎，我都会收到很多通知，十几年来，天天如此。同时，周源称：“但是我很感谢有这样一群愿意提出意见的用户在社区里，这要求我们时刻保持开放的心态，并积极地解决问题。保持开放，解决问题——也是我多年以来的签名档——也是我从《黑客与画家》这本书中学到的产品观。”

金融界2023-12-10

我国发现调控铁元素进入玉米籽粒的关键基因

中国农业科学院发布，我国科学家研究发现了铁元素进入玉米籽粒的分子机制，为培育富铁玉米品种提供了理论和技术支撑。

金融界2023-12-10

这是世界舞台上艰难的一年！盘点2023年世界十大事件

吸收二氧化碳的商业项目正在投入运营，而科学家们则在进行“增强岩石风化”试验，利用玄武岩等矿物质被动吸收二氧化碳。然而，人们对这些技术的推广速度和范围仍存在严重怀疑，特别是在化石燃料产量和排放量持续上升的情况下。外交官们聚集在第二十八次缔约方会议（COP-28）等庄严论坛上讨论计划和协议。但这些会议似乎证实了这样一句话：“当一切都说了、做了之后，说的比做的多。” 人类可能已经错过了避免灾难性气候变化的机会。

Linlin2023-12-09

或许Stacks和闪电网络才是比特币生态的未来

软体开发人员、教育工作者、设计师和数据科学家组成，提供了Bitcoin Bank的基础设施解决方案。除了提供传统的服务外，Galoy 还宣布正在开发Stablesats，这是一种以BTC为支持的、与美元挂钩的合成美元数字资产。「闪电网络」钱包「闪电网络」钱包是连接到「闪电网络」的软体解决方案，支持用户通过「闪电网络」存储、传送和接收BTC。受欢迎的钱包产品包括：Blue Wallet、Simple Bitcoin、Muun、Satoshi 、Strike、Cash App等。流媒体：Fountain App、WavlakeFountain App 是面向创作者和消费者的Podcast平台，所有交易都通过「闪电网络」完成。Wavlake 是一个音乐流媒体平台，整合了「闪电网络」的支付功能。去中心化社交工具：Wheatstones、DamusWheatstones 提供端到端的加密聊天讯息，使用「闪电网络」传送，无需中央服务器。Damus 是一款基于去中心化社交网络协议Nostr的终端产品，支持「闪电网络」支付功能。游戏：zebedee.ioZebedee 成立于2019 年，开发有Infuse 付款外挂，可通过Infuse 付款外挂将「闪电网络」BTC 交易整合到各类游戏中。这些项目展示了Bitcoin和「闪电网络」生态系统的多样性和创新性，为比特币生态的广泛应用提供了强有力的基础。来源：金色财经

金色财经2023-12-08

宁德时代首席科学家吴凯：电池进入TWh时代极限制造迎来新一轮发展机遇

宁德时代首席科学家吴凯在2023世界新能源汽车大会（WNEVC）表示，电池产业雪厚坡长，目前电池进入TWh时代，电池极限制造迎来新一轮发展机遇。吴凯介绍，现在一个电池包有百上千个电芯，要求制造能力和水平不断提升。为此，宁德时代提出极限制造新概念，平均一秒产出一个电芯。同时，实现极快的柔性制造，换型时间小于三天。

金融界2023-12-08

突发重磅！马拉松式通宵谈判全球首部AI法案要来了

创始人 Sam Altman 和计算机科学家也对创造可能威胁人类的强大、高度智能机器的危险发出了警报。#ChatGPT火爆全网# 消息人士称，随着谈判接近 24 小时，各方于周四凌晨就如何监管 ChatGPT 等快速发展的生成式 AI 系统达成了一项临时协议。根据路透社看到的一份在立法者中流传的文件，欧盟委员会将维护一份被认为构成“系统性风险”的 AI 模型清单，而通用 AI 的提供商则必须发布用于训练的内容的详细摘要。在大多数情况下，法律还可能使免费和开源 AI 许可证免受监管，除非它们被视为高风险或被用于已禁止的目的。另两位知情人士表示，另一个障碍，即 AI 在生物识别监控中的使用以及源代码访问的条款尚未敲定。周四早些时候，欧盟理事会推迟了上午的新闻发布会，直至谈判继续进行时另行通知。欧盟国家和立法者一直在努力敲定欧盟委员会两年前提出的规则草案的细节，但一直难以跟上快速发展的技术，使得共识很难达成。欧盟国家和立法者正在竞相为最终协议做好准备，以便在 6 月份议会选举之前进行春季投票，否则届时立法进程将陷入停滞。

林沐2023-12-07

a16z：2024年值得关注的加密技术

； Daren Matsuoka，数据科学家（@darenmatsuoka on Farcaster | on Twitter）； Ali Yahya，普通合伙人（Farcaster 上的@alive.eth | Twitter 上的@alive_eth） “玩而赚”演变为“玩和赚” 在“玩而赚”（P2E）游戏中，玩家通常会根据他们在游戏中花费的时间和精力而非虚拟的真实世界中赚取金钱。这一趋势与正在改变游戏及其周边领域的更广泛转变相关——从创作者经济的崛起到人们与平台之间关系的变化。Web3使我们能够打破当前的常规，即游戏和交易的所有收益仅流向游戏公司。用户在这些平台上花费了很多时间，并为其创造了很多价值，因此他们也应该得到补偿。但是游戏并不一定被设计成一个工作场所（至少对大多数玩家来说不是）。我们真正需要的是既有趣又能让玩家捕捉更多他们创造的价值的游戏。因此，P2E正越来越演变为“玩和赚”，在游戏和工作场所之间建立了重要的区别。随着P2E超越其最初的成长阶段，导致游戏经济的动态将继续变化。然而，最终，这将不是一个独立的趋势，而将成为游戏的一部分。 ——Arianna Simpson，合伙人（Twitter上的@AriannaSimpson）当人工智能成为游戏制造者时，加密货币提供了保证作为一个花费大量时间思考Web3游戏和游戏未来的人，我清楚地认识到游戏中的AI代理必须提供某些保证：它们基于特定的模型，并且这些模型在执行时没有被篡改。否则，游戏将失去完整性。当传说、地形、叙事和逻辑都是由程序生成时，换句话说，当AI成为游戏制作者时，我们将希望知道游戏制作者是可信中立的。我们将希望知道这个世界是建立在保证之上的。加密技术提供的最重要的东西就是这些保证——包括在AI出现问题时理解、诊断和惩罚的能力。从这个意义上说，“AI对齐”实际上是一个激励设计问题，就像处理任何人类代理一样是一个激励设计问题……而这正是加密技术所关注的。 ——Carra Wu，投资合伙人（Farcaster上的@carra，Twitter上的@carrawu）正式验证变得不那么正式虽然正式方法在验证硬件系统方面很受欢迎，但在软件开发中使用较少。对于大多数不涉及硬件或安全关键系统的开发人员来说，这些方法过于复杂，可能会增加显著的成本和延迟。然而，智能合约开发人员有不同的需求：他们开发的系统处理数十亿美元；漏洞将产生灾难性的后果，通常无法即时修复。因此，在软件开发，特别是智能合约开发中，需要更易于访问的正式验证方法。在过去的一年里，我们看到了一批新工具（包括我们的工具）涌现出来，它们在开发者体验方面远远优于传统的正式系统。这些工具利用了智能合约在架构上比常规软件更简单的事实——具有原子和确定性执行；没有并发或异常；内存占用小且循环较少。这些工具的性能也在迅速提升，借助了SMT求解器性能的最新突破（SMT求解器使用复杂的算法来识别或确认软件和硬件逻辑中的错误）。随着开发人员和安全专家在采用受正式方法启发的工具方面的增加，我们可以预期下一波智能合约协议将更为健壮，更不容易受到昂贵的黑客攻击。 ——Karma（Daniel Reynaud），研究工程合作伙伴（Farcaster上的@karma，Twitter上的@0xkarmacoma） NFT变成无处不在的品牌资产越来越多的知名品牌通过NFT的形式向主流消费者推出数字资产。例如，星巴克推出了一个游戏化的忠诚计划，参与者可以在探索公司的咖啡产品时收集数字资产（更不用说一个AR南瓜香料迷宫了！）。与此同时，耐克和Reddit开发了数字可收藏的NFT，并明确面向广泛受众进行推广。但品牌可以做的远不止这些：它们可以使用NFT代表和强化客户身份和社区隶属关系；连接实体商品和其数字表示；甚至可以与最忠实的爱好者共同创造新产品和体验。去年，我们看到了一种趋势，即以大规模收藏的方式推出价格较低的NFT，作为消费品——通常通过托管钱包和/或相应低交易成本的“Layer 2”区块链进行管理。进入2024年，许多条件都已具备，使NFT成为各种公司和社区的数字品牌资产，正如我与Steve Kaczynski在一本即将出版的书中所解释的。 ——Scott Duke Kominers，研究合作伙伴（Farcaster上的@skominers | Twitter上） SNARKs走向主流在历史上，技术专家一直采用以下策略来验证计算工作负载：1）在受信任的计算机上重新执行计算；2）在专用于任务的机器上执行计算，即（TEE受信任执行环境）；或3）在可信任的基础设施上执行计算，比如区块链。每种策略在成本或网络可扩展性方面都存在局限性，但现在，SNARKs（Succinct Non-interactive ARguments of Knowledge）正在变得更加可用。SNARKs允许通过一个不可伪造的不受信任的“证明者”计算某个计算工作负载的“加密收据”：过去计算这样一个收据的成本是原始计算的10^9倍；最近的进展使这个数字更接近10^6。因此，在初始计算提供者能够承受10^6倍开销而客户无法重新执行或存储初始数据的情况下，SNARKs变得可行。由此产生的用例有很多：物联网中的边缘设备可以验证升级。媒体编辑软件可以嵌入内容的真实性和转换数据；而重新混合的模因可以向初始来源致敬。低级机器学习的推理可能包含真实性信息。我们可以有自验证的IRS表格、不可伪造的银行审计等等，这将使消费者受益。 ——Sam Ragsdale，投资工程师（Farcaster上的@samrags，Twitter上的@samrags_）来源：金色财经

金色财经2023-12-07

Future3 Campus访谈丨资本是如何看待AI+Web3的？

标注和审核。在其他领域由于我不是数据科学家，我没有亲自清洗过数据或使用数据进行SQL查询，所以我不清楚AI在这些领域具体能提供多大的帮助。 Qiming Venture Partners-唐弈：我觉得长期内与Web3和AI是应该有一些交集的。比如从意识形态的角度，Web3的价值体系是可以结合到AI上的，很适合作为bot的账号体系或者说价值转化体系。想象一下，一个机器人拥有自己的账户，可以通过其智能部分赚钱，以及为维护其底层计算能力付费等。这些概念有点科幻，实际应用可能还有很长的路要走。第二个可能的方向验证AI模型的输出是否基于特定类别或特定的模型，或者特定的数据，并且是否可信。这些领域在可信的AI模型中可能有一些用处。从技术角度来看这些非常有趣，但是否有足够的市场需求尚不确定。另外一方面是AI的出现使数据内容生成变得泛滥和廉价。对于数字作品等内容，难以确定其质量和创作者。在这方面，数据内容的确权可能需要一个全新的体系，包括创作者和智能体的角色。但总的来说，这些问题可能仍然有待解决，而故事性的内容可能需要更长的时间来发展。在短期内，我们应该继续关注数据底层的质量，并期待模型能够变得更强大。另外在商业化方面，确实数据产品商业化非常难。但是我认为从商业角度来看，AI可能短期内不是解决数据产品商业化问题的解决方案。商业化需要更多的产品化努力，而不仅仅是数据化能力。因此，这些项目可能需要开发其他产品来实现商业化。来源：金色财经

金色财经2023-12-06

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