大模型对话的三大场景：性、创意写作与心理诉求｜AI Insider #230

☕ Editor’s Note

🗓️ 2024.8.7 | Issue#230

今天重点推荐以下新闻：

• 中国职场的 AI 热潮： 效率提升的背后，劳动者面临挑战；
• OpenAI 会成为 AI 界的 Theranos 吗？
• AI 助手真实用途大揭秘：从写作到性话题无所不包；
• 中国科技巨头抢购三星高端芯片；

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🔍 焦点

中国职场的 AI 热潮： 效率提升的背后，劳动者面临挑战

根据英国皇家国际事务研究所 Chatham House 的研究报告，中国公司在工作场所积极采用 AI 技术，虽然提升了生产效率，但也给劳动者带来了新的挑战。

这份名为《中国职场 AI：工作与劳动的变化特征》的报告指出，在中国，AI 技术的应用主要由市场力量驱动，企业为了在竞争激烈的商业环境中胜出，积极采用 AI 工具来提高效率和降低成本，但这往往以牺牲劳动者福祉为代价。

报告作者 Nikki Sun 通过对中国多个行业的案例研究发现，AI 工具被广泛应用于招聘、管理、评估和人事变动等关键环节。

尽管 AI 工具能够简化流程、节省时间和成本，但也导致劳动者工作量加重、工作不稳定性增加、隐私泄露和算法歧视等问题。比如，外卖平台使用 AI 算法来分配订单和设定配送时间，迫使外卖员为了维持生计而违反交通规则，导致交通事故数量激增。

报告同时指出，中国劳动者在面对 AI 带来的挑战时，缺乏有效的法律保障和社会支持。由于缺乏独立的工会组织和完善的劳动法规，劳动者在与雇主谈判时处于弱势地位。此外，监管部门对 AI 技术的监管相对宽松，企业在采用 AI 工具时享有很大的自由度，而劳动者的权益却难以得到保障。

报告呼吁政策制定者、公民社会和企业采取措施，解决 AI 应用带来的劳资力量失衡问题。建议包括将劳动者保护纳入 AI 和数据法规，提高透明度并确保劳动者对数据的权利，以及提供充分的技能培训等

🧗公司

OpenAI 会成为 AI 界的 Theranos 吗？

OpenAI 内部的人事震动还在继续，该公司联合创始人之一的 John Schulman 已经离职，并加盟 OpenAI 最大竞争对手之一的 Anthropic，专注于 AI 对齐的研究，他在自己的社交媒体上解释了背后的原因：

……这一选择源于我希望加深对AI对齐工作的专注，并开启职业生涯的新篇章，回到一线技术工作中。我决定在Anthropic追求这一目标，我相信在那里我能获得新的视角，并与那些深入研究我感兴趣话题的人一起进行研究。需要明确的是，我并非因为OpenAI对对齐研究支持不足而离开。相反，公司领导层一直非常致力于在这一领域进行投资。我的决定是基于我个人在职业生涯下一阶段希望如何集中精力的考虑。

而根据 Information 的报道，OpenAI 总裁 Greg Brockman 宣布，他将「休息」至 2024 年底，另外的消息源显示，OpenAI 产品负责人 Peter Deng 已离职。

与此同时，OpenAI 正在调整其开发者大会 DevDay 的规模和期望。与去年在旧金山举办的盛大活动不同，今年的 DevDay 将转变为一系列全球巡回的开发者交流会。

TechCrunch 援引 OpenAI 发言人的话称：「我们不打算在 DevDay 上发布下一代模型。」公司将重点放在教育开发者如何使用现有工具，以及展示开发者社区的成功案例上。

DevDay 活动将于 10 月 1 日在旧金山启动，随后在伦敦和新加坡举行。这种低调的姿态或许也有助于缓解 OpenAI 忽视 AI 安全的批评声音。

根据 OpenAI 今天官方博客的消息，该公司将在 API 服务中中推出「Structure Outputs」功能，确保模型生成的输出符合 JSON 模式，并降低了新版模型 GPT-4o 的价格。

戴尔裁员重组，为 AI 时代打造精简高效公司

根据 CRN 的报道，戴尔公司正在进行一轮裁员和重组，以适应 AI 时代的需求，打造更加精简高效的公司结构。这次调整主要涉及销售团队，公司将裁减部分岗位，同时也会增加一些新的职位。

戴尔发言人表示：「我们正在整合团队，优化公司各个领域的投资重点。我们不断调整业务，以确保为客户和合作伙伴提供最佳的创新、价值和服务。」虽然公司没有透露具体的裁员人数，但去年戴尔已经在两轮裁员中削减了 13000 个岗位，使总员工人数从 13 万 3 千人降至约 12 万人。

这次重组也反映了戴尔对渠道合作伙伴的重视。公司首席合作伙伴官 Denise Millard 表示，此次调整将使公司更好地应对 AI 带来的巨大市场机遇，预计超过 2 万亿美元。一些渠道合作伙伴认为，这次裁员表明戴尔正在加强与合作伙伴的联系，并鼓励被裁员工考虑加入渠道公司。

创业公司 Anthropic 面临的道德抉择与行业挑战

根据 Vox 的报道，AI 明星创业公司 Anthropic 正面临一个严峻的存在主义难题：是否有可能在推进 AI 技术的同时，真正将伦理和安全置于首位？这个问题折射出整个 AI 行业所面临的根本矛盾。

Anthropic 成立时旨在建立一个更注重安全和伦理的 AI 公司。然而，近期该公司的一系列行为引发了争议：

• 反对加利福尼亚州的 AI 监管法案
• 接受 Google 和亚马逊的大额投资，引发反垄断调查
• 被指控未经许可大量抓取网站数据

这些争议反映了 AI 公司面临的多重压力：

• 市场竞争：需要成为行业领先者
• 资金需求：开发顶级 AI 模型需要巨额资金
• 数据获取：AI 模型训练需要海量高质量数据

面对这些矛盾，Anthropic 似乎难以避免在某些方面妥协。这引发了更大的问题：在当前的商业环境下，大型 AI 公司是否有可能真正做到既推进技术发展，又严格遵守伦理和安全标准？

未来学家 Amy Webb 认为这是不可能的。她指出，政府需要介入改变整个行业的激励结构，包括对遵守高安全标准的公司给予税收优惠、对部署有偏见算法的公司进行罚款、制定更严格的数据使用和隐私保护法规等。

Anthropic 的困境揭示了 AI 行业面临的根本矛盾。要解决这些问题，需要政府、企业和公民社会的共同努力，以建立一个平衡创新、利润和伦理的生态系统。

👨‍💻 应用

AI 助手真实用途大揭秘：从写作到性话题无所不包

根据《华盛顿邮报》的报道，人工智能聊天机器人的实际使用情况首次得到全面揭示。研究人员分析了近 20 万条英文真实对话，发现用户与 AI 助手的互动涵盖了广泛的领域。

调查显示，约 20% 的用户将 AI 用于创意写作，如编写小说、剧本和诗歌等。超过 16% 的对话涉及学生寻求作业帮助，从简单的答题到复杂的论文指导。此外，7% 的用户尝试与 AI 进行性相关对话，尽管存在内容限制。

值得注意的是，约 15% 的对话与工作相关，包括撰写演示文稿和自动化电子商务任务等。研究还发现，用户向 AI 寻求个人建议，甚至分享敏感信息。

人工智能预报飓风或是新时代气象革命的开始

根据《纽约时报》的报道，人工智能在气象预报领域正展现出惊人的潜力。2024 年 7 月，当飓风贝里尔（Beryl）肆虐加勒比海时，谷歌 DeepMind 公司开发的 AI 系统 GraphCast 准确预测了它将在德克萨斯州登陆，而欧洲顶级气象机构却预测它可能在墨西哥登陆。

GraphCast 仅凭之前学习到的大气数据，就能在几分钟内完成传统超级计算机需要数小时才能完成的预报工作。欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的 AI 专家 Matthew Chantry 表示，GraphCast 等 AI 系统在预测飓风路径方面平均可以超越他们的机构。

这项技术不仅能提高预报速度和准确性，还可以在普通台式电脑上运行，使天气科学更加普及。然而，专家们认为 AI 预报将与传统方法相辅相成，而非取而代之，因为每种方法都有其独特优势。

🧮 计算

囤货应对，中国科技巨头抢购三星高端芯片，美国新限制或将出台

根据路透社的报道，包括华为和百度在内的中国科技巨头以及初创公司正在大量囤积三星电子的高带宽内存（HBM）半导体，以应对美国可能出台的对华出口限制。

消息人士透露，这些公司自今年年初以来已经加大了对这种人工智能芯片的采购力度。在 2024 年上半年，中国市场占据了三星 HBM 芯片收入的约 30%。这一举动凸显了中国在日益紧张的贸易局势下，努力保持其技术雄心的决心。

值得注意的是，美国当局计划于本月公布一项出口管制方案，将对中国半导体行业的出口施加新的限制。HBM 芯片作为开发 Nvidia 等公司先进处理器的关键组件，其访问权限可能会受到限制。目前，全球仅有三家主要芯片制造商生产 HBM 芯片：韩国的 SK 海力士和三星，以及美国的美光科技。

面对潜在的限制，中国企业从卫星制造商到腾讯等科技公司都在采购这些芯片。三星可能会因此受到比其主要竞争对手更大的影响，因为后者对中国市场的依赖程度较低。这一局势正在深刻影响全球半导体供应链。

Google TPU 十年进化史

Google Cloud 官方博客上的一篇长文回顾了 Google 的 TPU（张量处理单元）芯片的发展历程，从最初解决基本机器学习需求的专用芯片，演变成为推动 AI 技术进步的关键基础设施。

TPU 的诞生源于 Google 团队意识到公司的 AI 计算需求将超过当时的基础设施能力。与通用型 CPU 和 GPU 不同，TPU 是专门为 AI 设计的应用特定集成电路（ASIC），用于执行 AI 模型所需的矩阵和向量运算。

第一代 TPU 于 2015 年在 Google 内部部署，主要用于推理任务。随后的几代 TPU 不断提升性能和效率，引入了 TPU pod、液冷技术和光学电路开关等创新。最新的第六代 TPU Trillium 计算性能比上一代提高了 4.7 倍。

2018 年，Google 开始通过 Google Cloud 向外部客户提供 TPU 服务。目前，超过 60% 的获得融资的生成式 AI 创业公司和近 90% 的生成式 AI 独角兽公司使用 Google Cloud 的 AI 基础设施，包括 Cloud TPU。

展望未来，Google 正在改变数据中心设计以更好地匹配 TPU 的需求，朝着建立一个由 TPU 填充的全球数据中心网络的方向发展。

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我们明天再见。