人工智能的承诺与危险
这个进步，一块拼图是仍然失踪。机器可以帮助和预测，但他们不能真正低于-站在人类交流的错综复杂的地方-sation，他们在发电方面很差人类的内容。 Artfi社会情报的承诺与危险 然后，在2014年，生成对手-AL网络(GAN)利用了AL -两个相互竞争的神经网络不断提高彼此的技能。“生成器”创建了模仿数据，文本或图像，而“区分-托“试图在真实的和模拟内容。这个双网-工作竞争彻底改变了AI理解和复制COM的方式-plex模式。 生成式AI有望掀起一波创造力和生产力，但构成重要人类问题 Herv é Tourpe 图 片t u r ea世 界L Dw h e r e机器是艺术家，讲故事的人，oreven经济学家产生的内容是imi -人类智慧。艾伦·图灵，开创性的计算机科学家，first设想了机器“聊天机器人”的可能性。二十年后，人工智能在1950年达到这样的水平paper. WithChatGPTandotherso - calledgenerativeartificialintelligenceols, his预测“模仿游戏”是现在现实。感觉没有被激活进入曾经为科学保留的宇宙fiction。但是，生成AI到底是什么？GenAI代表了最令人印象深刻的-机器学习技术的巨大进步-nologies yet. It marks a significannot leave在AI的理解能力和交互能力方面-使用复杂的数据模式进行操作，并且是蓄势待发，掀起新一波的克雷格-创造力和生产力。但这也提高了人类的重要问题。关键创新里程碑标志着道路它目前的复杂性。 在1960年代，一个名为ELIZA的项目它的能力给科学家留下了深刻的印象产生类似人类的反应。它是基本的，按既定规则操作，但它是我们现在所知的前身神经网络出现了。这些网络-作品，灵感来自人类的大脑，给机器新技能，如理解-了解语言和发音的细微差别-Nizing images. But a limited pool of data用于训练和计算不足权力阻碍了真正的进步。值得注意的是-幸运的是，这两个资源一直翻了一番每年，为第三个舞台21世纪初的人工智能浪潮：深度学习。 拼图的最后一块到达2017年有了一篇开创性的论文，“注意力是你所需要的”AI要注意相关部分的输入，它突然似乎机器开始得到它-掌握输入的本质。这个生成AI在至少在实验室。 在一起，GAN和注意力机制-anisms，由不断增长的信息和计算能力，集ChatGPT的舞台-最惊人的-一直在寻找聊天机器人。它是由2022年11月的OpenAI和其他大型科技公司很快就紧随其后他们自己的GenAI聊天机器人。 深度学习 经济学和fiNance 借助Google Transs等创新技术-最近，像Alexa和数字助理Siri，以及自动驾驶的出现汽车，机器开始理解并与世界互动。然而，对于所有人 当然，AI不是一个新概念经济学和fiNance。传统的人工智能(高级分析，机器学习-ING，预测性深度学习)已经 “GenAI的创作可以如此令人信服他们创造了一种虚假的现实感。这传播错误信息的可能性，煽动恐慌，甚至破坏经济稳定或fi财务系统。 “ 煽动恐慌，甚至破坏生态稳定-具有未知的经济或fi财务系统-edented ešciency and intensity. It may并不总是刻意的：机器可能无意中传播错误信息作为幻觉的结果.AI的威胁不仅限于操纵。作业位移是另一个担忧是GenAI继续推进，潜在的自动化以前执行的任务人类，导致许多失业并要求就业战略和再培训。今年早些时候，领先的AI专家，包括ChatGPT的创建者一封警告“减轻从AI灭绝的风险应该是一个与其他社会一起的全球优先事项-Tal - scale风险，如流行病和核战争。“。他们在呼应--几十年前，图尔-ING，他警告说“有危险”机器最终会接受-控制我们的生活”。我们站在技术的十字路口-Nology and ethics. GenAI, with its vast承诺和深刻的，存在的问题，不能被发明。作为我们利用它的变革力量，必须记住图灵的持久的律师。GenAI是一个Monu -需要过度警惕的心理转变-视线，新的监管框架，以及对道德的坚定承诺，透明、可控的创新与人类价值观相协调。F&D赫尔韦·托尔佩是国际货币基金组织的负责人数字咨询股。 他们说，就像一只随机鹦鹉，AI可以创造无稽之谈和不真实事实，一种叫做“幻觉-国家“，它并不真正知道单词背后的含义。ChatGPT的他们指出，知识是有限的到最近的训练日期。可能。但是考虑到无辜令人难以置信的步伐-vation，这些争论会持续多久保持相关性? 处理数字，衡量市场趋势和定制fi金融产品-ucts很长一段时间。什么设置GenAI分开是它更深入地研究和以更可靠的方式解释复杂的数据-风格。通过解剖复杂的经济因素之间的关系-Cators或fi财务变量，它会吐出来不仅仅是预测，还有另一个场景-ios，有见地的图表，甚至片段可能会显著改变fi的代码行业如何运作。 尽管如此，最初的兴奋还是围绕着-ing GenAI已经让位于增长和真正的担忧。传统与AI相关的挑战，例如中现有偏见的放大fi阳离子训练数据，或缺乏决策透明度，已经重新开始紧迫性。新的担忧也出现了。 从传统到传统的演变生成AI引入了一种新的时代的可能性进入两个酒吧-lic和私人领域。政府开始使用这些更聪明的改善公民服务和克服劳动力短缺。中央银行正在注意，在GenAI中看到增强的筛选能力大量的银行数据重新fine经济预测和更好的监测风险，包括欺诈。 AI武器化 一个特别令人担忧的风险是GenAI非凡的分辨能力-与个人产生共鸣的女人既有的信念和观点，潜在的增强回波倒角-Bers和意识形态孤岛。恶意演员不仅可以利用这种能力通过书面文字：三月2022年，据称是AI生成的视频向乌克兰总统沃洛迪展示myr Zelenskyy向俄罗斯投降-sian forces. Such incidents dember -如何将GenAI武器化操纵政治、市场和舆论。 投资公司正在转向GenAI检测股票的细微变化价格和市场情绪，抽签-来自更大的知识体系为了提出更有创意的选择，Pff -为潜在的更多的幸运而开辟道路-积极的投资策略。同时，保险公司正在探索如何生成模型可以创建个性化-更紧密地与个人需求和偏好。 GenAI正在以惊人的速度发展步伐，推动AI的边界在经济学和fiNance方面的能力并向老年人介绍新颖的解决方案挑战。有些人对此表示怀疑。 不管是虚构的故事，医生-动态图像，或合成视频，GenAI作品可以如此令人信服，以至于他们创造一种虚假的现实感。这有传播错误信息的可能性，
