Ethan Mollick

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Professor @Wharton studying AI, innovation & startups. Democratizing education using tech Book: https://t.co/CSmipbJ2jV Substack: https://t.co/UIBhxu4bgq

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人工智能在医生中的应用速度之快、普及程度之高令人惊讶：67% 的医生每天使用人工智能，84% 的医生表示人工智能让他们成为更好的医生，42% 的医生表示人工智能让他们更愿意留在医疗行业（10% 的医生表示意愿降低）。许多应用场景似乎都与行政管理和科研辅助有关。

用一则推文概括2025年人工智慧的发展趋势： 1) 指数级成长动能未见放缓迹象 2) 人工智慧发展仍面临许多挑战，其中最主要的问题是发展不平衡 3) 部署尚处于早期阶段，但许多公司已报告获得正投资报酬率 4) 人工智慧已发展成为一个产业，并对各行业产生影响 5) 人工智慧仍充满未知

贴文很有意思，我也同意人工智慧确实存在一些不足，但我认为这种观点（在人工智慧领域很常见）低估了组织的复杂性。许多维系企业运作的因素都是隐性的、不成文的，新员工（或人工智慧系统）难以取得。推广其实很难。 twitter.com/emollick/status/19...

对 AGI（无论它是什么）的关注掩盖了这样一个事实：我们从 GDPval 等早期结果中获得越来越多的证据表明，随著公司弄清楚如何部署它们并将它们整合到流程中，当今的 AI 模型足以在 5-10 年内带来重大转变。

推理模型（显然没有使用工具）在国际大学生程序设计竞赛中获得了第一名（OpenAI）和并列第二名（谷歌）。推理机首次发布至今已有一年，它们在解决难题方面取得的进展之快令人惊叹。

这是一个有趣的例子，展示了开放权重模型如何为创新提供机会。 Salesforce 利用 OpenAI 的小型开源模型建立了一个强大的深度研究代理程式。尽管开放模型的发展依赖于 OpenAI、Mistral 和一些中国公司的良好意愿。 twitter.com/emollick/status/19...

Pile 是许多法学硕士（LLM）最初的训练语料库，其中最著名的就是 Books3，这是一套包含版权作品的文本。Anthropic 刚刚以 15 亿美元的价格与 Books3 达成和解，后者将其用于训练。我想知道，使用 Books3 的实验室从中获得的价值是否超过了他们支付的价格。

这是一篇引人入胜的论文，它表明人工智慧代理确实可以用于社会科学实验，但仅仅使用聊天机器人是不够的，相反，基于社会科学和博弈论开发的提示可以使人工智慧代理的行为预测真实的人类结果。 twitter.com/emollick/status/19...

这真令人失望。故意低估模型的能力实在是糟糕透顶。我们可以指出人工智慧有缺陷，但不必说它不会做数学或计算——这根本不是事实。人们需要对模型的能力保持现实的认识，才能做出正确的决策。 twitter.com/emollick/status/19...

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