【吹哨】警惕AI炒作风险
![鱼叔 UncleFish](https://mirror-media.imgix.net/publication-images/4VFG8XbbM8TjYqai5noMF.jpeg?h=262&w=262)
hi,大家好,我是鱼叔。今天我想就市场很热的ai板块发表我的看法。
先表明我的态度,我认为目前「炒作AI过高」了,如果你和我意见极其不同,那么你可以不用看下面的内容,如果你比较理性,想多听听市面上不同的声音,那欢迎你了解我的理由。
本文主要会分析chatgpt和agix,并且会抛出我个人的观点。
AI 的基本了解
在讲ai应用前,我们先要对ai有一个基本的共识了解。
什么是ai?
ai的全称叫做artificial intelligence,意思是人工智能。引用维基百科对其的解释,「指由人制造出来的机器所表现出来的智慧」。简单来讲,就是能像人一样「思考」的机器或者程序。
那我们肯定知道,让机器有思维是不可能实现的,我们能做的就是希望它可以在某些环境里做成像人一样的反应,从而给使用者有「像人」的错觉。所以,ai的进步方向就是尽可能地去模仿人类。
那如何模仿呢?
唯手熟尔,也就是不断地去「训练」ai模型。
ai实现模仿的基础算法是不断地尝试,通过组合不同的数据来实现最佳答案。因此它仰赖于大型的计算资源和大型的数据库。
而所谓的训练,就是让这个模型不断地进行数据整合,通过人为引导,比如说怎样的组合是正确的,怎样的组合是错误的,从而让其建立一个程序,这样下次再遇到这个问题就知道该如何回答了。
通过分析ai训练的要素,我们可以发现,ai的功能完善度取决于三个点:计算资源、数据库以及人为引导。
计算资源可以加速ai的运行,这也是为什么很多ai研究院会采购大量GPU的原因。
数据库决定了ai的训练方向。就像人类社会一样,有的人擅长数学,有的人擅长文学,不同的数据库所训练出来的ai功能也不同。早期用围棋数据构建的AlphaGo就是一个特定的ai项目,它除了下围棋外不具备其他的功能。另外,丰富的数据库也能让ai功能更加完善。
**人为引导是一个具有道德风险的事情。**抛开一些客观的物理事实,在涉及到人类社会或者文明的问题上,不存在绝对的正确和错误。如果有某种种族倾向或者宗教倾向的人引导ai,那么这样训练出来的ai产品也是存在倾向性的。最好的方法就是针对一些敏感的问题不回答。
chatGPT是什么
在对ai有一个基本的共识后,我们在这里聊聊最近爆火的ChatGpt。
chatgpt是公司OpenAI于2022年11月推出的一款AI聊天软件,它的交互界面很简单,只有一个输入框,基本上你问什么它答什么。不同于一般的聊天交互,它能给你一种「智能感」,也就是说它的回答不会显得那么答非所问。
这个chatgpt的训练模型和我们之前说的那个ai训练模型基本类似,具体的实现流程如下:
使用fine-tune GPT-3.5 训练一个对话初始模型;
通过人与对话模型进行对话,收集对话数据;
通过采样的方式,对后续回答,通过人工进行反馈(rank);
利用PPO强化学习算法针对奖励模型和策略优化,对模型进行多次迭代优化。
也是通过大数据组合然后结合人为反馈来实现。
ChatGPT为什么突然火了
我们可以发现chatGPT于22年11月就推出了,但是为什么两个月后的现在才开始火爆起来呢?我觉得原因有三个:
1)chatGPT玩法变花了
如果只是聊天,那么这款工具的能力也就到头了。得益于大量「无聊」和「玩花活」的博主,疯狂尝试各种博人眼球的方式,从而不断把这款产品推到大家的眼前。
比如什么「某小伙基于chatGPT构建虚拟女友」,再比如「用chatGPT写的论文拿到全班最高分」等等,正是这种离谱的标题和使用方式,让chatGPT出圈走进大家茶余饭后的聊资里。
2)大公司进入
23年1月23日,微软高调宣称投资OpenAi,随后谷歌也宣称投资Anthropic(一家OpenAi的竞品公司)。
两家软件巨头的进入,瞬间点燃了市场。一时间媒体新闻也开始热炒chatGPT,说它是连谷歌都害怕的项目,而微软也宣称会将chatGPT集成到bing搜索里。
3)美联储加息放缓
在2月份的FOMC会议上,鲍威尔表示会放缓加息速度,表明美国的通胀已经得到了一定控制。虽然未来会继续加息,但是相比于22年的猛烈加息已经是一个很好的利好行为了。
当市场有热点、有散户、有资本、还有利好的政策,那么基本上只要一个小火苗就会点燃人们的FOMO欲望。
这个FOMO欲望有多可怕?无论是美股、A股还是加密市场,凡是跟ai挂点钩的都被炒作了起来。
为什么ai容易炒作呢?因为这个概念简单易懂,大家多多少少都看过不少科幻电影,对于ai的畅想是很轻松的。
agix研究
agix 是什么
很多可能买了agix的都不知道这个项目是什么,我这边简单介绍一下。
singularityNET是一个去中心化的ai平台,服务于ai模型和数据库的匹配。用一个通俗易懂的说法,如果你有数据库,另一个人有ai模型,你们需要合作才能训练出一款有用的ai工具,而singularityNET就扮演着中介的角色,用于搭线,agix则是在上面流通的token,用于支付中介费。
善于炒作的CEO
在singularityNET的官网你可以看到Ben Goertzel,这是ai领域的一个专家,但也是争议很大的一个角色。在2017年,他曾参与机器人Sophia的开发,并且以此宣传singularityNET公司。
Sophia在与人交流上存在争议,带有明显的预设迹象,不属于完全的人工智能。也正是这点引来很多AI领域专家的质疑,普遍认为其是噱头。
agix token的代币模型问题
根据官方的描述,agix token目前主要有两个用途,一是stake,二是交易费用。对于stake都比较好理解,我不多赘述,但是第二个用途作为链上交易费用其实有挺大的逻辑问题。
根据singularityNET的描述,如果你想使用在这个AI平台使用付费服务,你就需要用agix来缴费,这其实就涉及到一个定价问题。如果定价是以agix作为标准的话,那么价格波动巨大的agix是不利于形成一个稳定的服务价位。其次,目前能用得起大数据做ai的往往是大公司,这类公司对于定价也非常的敏感,而且往往会直接和数据公司对接而不是借助平台。
因此,用「价格浮动的token来为服务定价」的模型是不合理的,类似的RNDR也有这样的问题。
token分布不均匀
根据数据,目前agix持有前20的人含有总供应量55.4%的代币。这是一件很可怕的事,可见大部分筹码都集中在少数人手里,而且这些数量达到「总供应量」的一半,而不是「流通量」的一半,如果这些资金直接砸下来,我估计瞬间归零都有可能。
不过根据agix的价位走势,很明显庄家出货很有耐心,他在拉锯地出货,而不是直接砸盘,显然是趁着这波热潮,温水煮青蛙尽量在高位出货。
「AI + 加密货币」为时尚早
目前加密圈的ai板块仍旧处于炒概念的阶段,所谓的去中心化平台,或者用token去赋能ai等等,无非是大家给自己画饼,只是这个饼一传十,十传百,不明觉厉的人都信了。
现在凡是跟ai挂点钩的项目都价格起飞,原因在于两点:
1)这类盘往往流动性很小,较小的资金就可以拉盘;
2)市场里存在大量FOMO的散户,着急找到下一个ai风口,于是随便一个沾边项目都想上车暴富。
总之,ai在中心化机构的操刀下,还没有玩明白怎么落地挣钱,直接移植到加密世界只会「水土不服」。
无论是现实世界还是加密世界,炒概念的手法都是一样的,只是加密圈子更加疯狂而已。