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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人工智慧在醫生中的應用速度之快、普及程度之高令人驚訝：67% 的醫生每天使用人工智慧，84% 的醫生表示人工智慧讓他們成為更好的醫生，42% 的醫生表示人工智慧讓他們更願意留在醫療產業（10% 的醫生表示意願降低）。許多應用情境似乎都與行政管理和科學研究輔助有關。

用一則推文概括2025年人工智慧的發展趨勢： 1) 指數級成長動能未見放緩跡象 2) 人工智慧發展仍面臨許多挑戰，其中最主要的問題是發展不平衡 3) 部署尚處於早期階段，但許多公司已報告獲得正投資報酬率 4) 人工智慧已發展成為一個產業，並對各行業產生影響 5) 人工智慧仍充滿未知

貼文很有意思，我也同意人工智慧確實存在一些不足，但我認為這種觀點（在人工智慧領域很常見）低估了組織的複雜性。許多維繫企業運作的因素都是隱性的、不成文的，新員工（或人工智慧系統）難以取得。推廣其實很難。 twitter.com/emollick/status/19...

對 AGI（無論它是什麼）的關注掩蓋了這樣一個事實：我們從 GDPval 等早期結果中獲得越來越多的證據表明，隨著公司弄清楚如何部署它們並將它們整合到流程中，當今的 AI 模型足以在 5-10 年內帶來重大轉變。

推理模型（顯然沒有使用工具）在國際大學生程序設計競賽中獲得了第一名（OpenAI）和並列第二名（谷歌）。推理機首次發佈至今已有一年，它們在解決難題方面取得的進展之快令人驚歎。

這是一個有趣的例子，展示了開放權重模型如何為創新提供機會。 Salesforce 利用 OpenAI 的小型開源模型建立了一個強大的深度研究代理程式。儘管開放模型的發展依賴於 OpenAI、Mistral 和一些中國公司的良好意願。 twitter.com/emollick/status/19...

Pile 是許多法學碩士（LLM）最初的訓練語料庫，其中最著名的就是 Books3，這是一套包含版權作品的文本。Anthropic 剛剛以 15 億美元的價格與 Books3 達成和解，後者將其用於訓練。我想知道，使用 Books3 的實驗室從中獲得的價值是否超過了他們支付的價格。

這是一篇引人入勝的論文，它表明人工智慧代理確實可以用於社會科學實驗，但僅僅使用聊天機器人是不夠的，相反，基於社會科學和博弈論開發的提示可以使人工智慧代理的行為預測真實的人類結果。 twitter.com/emollick/status/19...

這真令人失望。故意低估模型的能力實在是糟糕透頂。我們可以指出人工智慧有缺陷，但不必說它不會做數學或計算——這根本不是事實。人們需要對模型的能力保持現實的認識，才能做出正確的決策。 twitter.com/emollick/status/19...

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