在过去的几年中 ， 人工智能 （AI）一直是世界上的聚光灯 ，迅速前进的技术通常可以成为焦虑的源泉，甚至是 害怕 在某些情况下。但是 ，人工智能的演变并不一定是固有的恐怖事物 。并且有很多方法可以将这种新兴技术用于人类的利益 。
写在“友善 ”中（Wiley ，2024）， Juan M. Lavista Ferres 和 威廉·B·周 ，Microsoft的AI高级董事for Good Research Lab ，揭示了当今全球数十个项目中使用的有益AI如何使用。他们解释了AI如何通过在可持续性项目中使用，例如使用卫星监测鲸鱼的空间或绘制冰川湖泊 。AI也可以在自然灾害之后使用 ，例如在土耳其的2023年地震 ，或为社会利益，例如遏制在线错误信息的扩散 。此外，从AI中获得的健康益处很大 ，包括研究Covid-19的长期影响 ，使用AI来管理胰腺囊肿或检测脆弱人群中的麻风病。
在本摘录中，作者详细介绍了大型语言模型（LLM）的最新兴起（例如Chatgpt或Claude 3） ，以及它们如何在当今的AI景观中变得突出 。他们还讨论了这些系统已经如何对世界产生重大的有益影响 。
当今语言技术（例如GPT）的核心是语言模型的概念。想象一下 ，您开始用“今天早上醒来，看到一个美丽的蓝色_____ ”的句子 。应该遵循什么？语言模型根据大量文本数据得出的概率预测延续 。例如 ，诸如“天空”之类的单词可能是很可能的连续性。但是 ，该模型的复杂性使其可以考虑各种可能性，例如“鸟 ”或“汽车 ” ，每种都具有特定的概率 ，展示了其对不同环境的细微理解。
尽管有局限性，但LLM的影响仍然很棒 ，尤其是在2023年后期 。例如 ，GPT-4取得了重要的里程碑，例如通过律师考试的多项选择和书面部分 。这些模型的真正优势在于它们从广泛的信息来源学习的能力：万维网。这种巨大的资源包含我们集体知识的很大一部分，并且是迄今为止世界上最重要的数据集 。通过对这个庞大的数据集进行培训 ，LLM可以建立一个世界的代表 ，以复制人类理解中发现的复杂关系 。
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总而言之，尽管这些高级LLM没有真正的理解或意识 ，但它们的处理和模仿人类语言和思想的能力非常强大。随着我们继续发展和完善这些技术 ，了解它们带来的能力，局限性和道德含义至关重要 。
当我们讨论LLMS时 ，大多数讨论都围绕AI在医疗保健诊断等领域所具有的力量进行 ，但是通常不经常讨论的领域是LLM具有的力量作为语言辅助，以帮助非本地人说流利 。
这个机会引起了我的共鸣。我是一位非本地人说的英语 ，他领导着一个研究实验室 ，其中超过70％的来自全球南方的成员，也是非本地人的演讲者 。大约95％的研究以英语出版 ，但只有4.7％的全球人口是英语的人 。当我在我的家园乌拉圭发表演讲时 ，我总是强调掌握编码和英语的重要性。我很幸运，我的父母确保我从小就学到英语 。但是，许多聪明的头脑没有机会 。
借助GPT ，现在每个人都可以自信地用英语写作的能力。LLM与GPT一样 ，不是灵丹妙药，但它们有可能以非凡的方式弥合语言差距。一个好的翻译工具不仅提供两种语言之间单词的字面翻译 。它还必须传达含义 ，语气 ，文化内涵和背景 。
LLM通过完善结构不佳的文本而起作用，将其转换为类似于母语者的文本。对于经常努力应对英语语法和语法的细微差别的非母语说话者来说 ，这尤其重要 。该模型不仅可以通过确保语法准确性 ，还可以通过增强词汇来帮助以符合英国本地出版物的质量 。
我认为自己在生活的许多方面都很幸运，尤其是因为我八岁的时候我的兄弟和我的兄弟们一台电脑。这种早期的暴露为我提供了学习编码的宝贵机会 。编码对我生活的深远影响是不可否认的 。但是 ，在我的朋友和同学中 ，我是唯一具有这种特权的人。三十多年后，不到0.5％的世界人口知道如何编码 。
学习编码类似于掌握一种新语言 ，是我们与编程计算机的接口 。尽管越来越多的人学习编码的人产生了重大的积极影响 ，但预见未来几十年的编码人员数量的根本增加是一项挑战。
但是，LLM的广告可能会带来重大转变 。像GPT-4这样的高级系统具有将自然语言转换为实际编程语言的能力 。这些模型能够以英语，西班牙语 ，普通话或其他人的方式编写程序并以其母语来编写程序并自动化过程。这项技术有可能使编程民主化 ，将其覆盖范围扩大到全球数亿，并弥合了可以编码的人和不能编码的人之间的差距。
2023年4月 ，约翰·W·艾尔斯（John W.研究发现 ，GPT-4不仅提供了比医生更准确的答案，而且还表现出更大的同理心 。
值得注意的是 ，GPT-4尚未接受大量医学知识的广泛培训 ，其中大部分仍然背后是付费墙 。此外，该模型没有专门针对医疗场景进行培训。尽管有这些局限性 ，但其令人印象深刻的性能突出了此类模型的潜在影响 。
目前 ，约有40亿人＆Mdash;世界近一半的人口＆mdash;缺乏医生的机会 。尽管近几十年来，特别是在全球南部的医疗访问量有所改善 ，但挑战仍然很大。
这些AI模型不准备取代医生 。但是 ，如果他们可以对人类询问提供准确的回应，他们可以使医生专注于他们出色的领域 。尽管我们尚未看到这些模型部署在生产环境中进行医学咨询，但有希望的结果表明 ，解决了解决全球医疗保健差异方面的途径。
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希望本篇文章《“他们效仿人类语言和思想的能力非常有力”：远没有结束世界，AI系统实际上可以保存它》能对你有所帮助！
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本文概览：在过去的几年中， 人工智能 （AI）一直是世界上的聚光灯，迅速前进的技术通常可以成为焦虑的源泉，甚至是 害怕 在某些情况下。但是，人工智能的演变并不一定是固有的恐怖事物。并...