图源：诺贝尔奖官网
10月14日，2024年度诺贝尔经济学奖得主揭晓。因“制度如何形成及其对社会繁荣影响的研究”，MIT教授达龙·阿西莫格鲁（Daron Acemoglu）、MIT教授西蒙·约翰逊（Simon Johnson）、芝加哥大学教授詹姆斯·A·罗宾逊（James A.Robinson）共同获得这一奖项，三人将分享1100万瑞典克朗（约合747万元人民币）奖金。
达龙·阿西莫格鲁1967年出生于土耳其伊斯坦布尔，现任麻省理工学院经济系教授，研究领域包括宏观经济学、政治经济学等。阿西莫格鲁被认为是一位支持监管市场经济的中间主义者，他常常对政治问题、贫富差距和许多具体政策发表评论。
詹姆斯·A·罗宾逊出生于1960年，现任美国伊利诺伊州芝加哥大学教授。罗宾逊的主要研究方向是政治经济学与比较政治学、经济与政治发展，他利用严谨的统计方法和案例分析来研究经济发展的政治制度基础，对拉丁美洲和撒哈拉以南的非洲尤为关注。
阿西莫格鲁与罗宾逊一起编写了《国家为什么失败》等著作，对国家经济的讨论造成了深刻的学术与舆论影响。
西蒙·约翰逊1963年出生于英国谢菲尔德，是美国麻省理工学院教授。他与阿西莫格鲁合著了《权力与进步》一书，曾任国际货币基金组织首席经济学家。
更注重基础理论贡献
“在诸多经济学家中，阿西莫格鲁不仅研究领域覆盖范围广，且其研究成果影响力大。”上善资本集团首席经济学家、前香港大学金融系教授夏春对时代周报记者表示，阿西莫格鲁的研究范围覆盖宏观经济学、劳动经济学、发展经济学、政治经济学、网络经济学等领域，几乎在每一个领域都作出了杰出的贡献。据IDEAS，阿西莫格鲁的论文引用率在经济学家中排名第三。“作为阿西莫格鲁长期合作的搭档，罗宾逊和约翰逊也具备相当的研究实力。
前几日，已经颁布了的诺贝尔物理学奖和诺贝尔化学奖均与人工智能领域相关。因此，不少业内人士预测诺贝尔经济学奖也或将颁给人工智能领域的学者。因最有影响的研究集中于机器学习方法在经济学中的应用，斯坦福大学商学院技术经济学教授苏珊·阿西（Susan Athey）曾被业内认为是今年诺贝尔经济学奖的热门人选。
“虽然人工智能的发展已逾十年，但相对来讲，经济学中还存在许多更具价值的研究领域。”夏春告诉时代周报记者，经济周期、经济波动、企业竞争等仍是传统经济学中的主流课题。
“由于学科特点的不同，尽管经济学家对于人工智能的经济影响进行了大量的研究，但是目前还没有产生重大的理论突破。”香港致富证券首席经济学家肇越向时代周报记者解释称，人工智能在物理、化学等自然科学领域迅速得到了广泛的应用，但因经济学具备一定的人文科学特征，其基本理论源于社会经济现实的发展，人工智能与经济学科产生关联还尚需时日。目前阶段，人工智能在经济发展中的推动作用体现在数量分析和模型优化等方面，还难以形成重大理论突破。
肇越表示，尽管这些年诺贝尔经济学奖先后颁发给不同细分领域的经济学家，其中一个共同的特点是，奖项选择了那些对于经济学基础理论有重大贡献的经济学家。肇越举例说，人工智能对于经济发展的推动作用，有可能成为诺贝尔经济学奖关注的课题，而就当前人工智能的发展来看，想要出现基本原理方面的重大进步，行业还有必要继续创新。
肇越总结道，往年诺贝尔经济学奖得主往往存在3个共性——长期从事基础理论教学而非研究机构研究、对原创基础理论具备较大贡献、不追求当下热点但研究成果来自对现实的观察。
评奖角度日益多元
“近几年的诺贝尔经济学奖得主普遍较难预测，但不可否认，该奖项的评选角度越来越多元。”夏春称。
2023年，诺贝尔经济学奖授予给了哈佛大学经济学教授克劳迪娅·戈尔丁（Claudia Goldin），表彰她对促进女性劳动力市场结果理解的研究。
夏春还指出，近年诺贝尔经济学奖的得主有年轻化趋势，且更加关注女性学者。
据时代周报记者统计，截至2024年10月，诺贝尔经济学奖一共颁发了56次，共有96人获奖，其中3位女性获奖。96位获奖者中，最年轻的获奖者是2019年的获奖者之一埃丝特·迪弗洛（Esther Duflo），时年46岁；最年长的获奖者是2007年的获奖者之一莱昂尼德·赫维奇（Leonid Hurwicz），时年90岁。
此外，诺贝尔经济学奖更加具备包容性。“阿西莫格鲁是鲜有的对技术进步持悲观态度的经济学家。”夏春指出，阿西莫格鲁也是一位劳动经济学家，但他认为人工智能不仅不会提高劳动生产率，反而在大多数时候会给底层劳动者带来痛苦。阿西莫格鲁在此前由美国国家经济研究局发布的论文中指出，未来AI进步带来的生产力提升可能并不大，预估今后十年AI对全要素生产率（TFP）的增长上限不超过0.66%。
在阿西莫格鲁与约翰逊合著的《权力与进步：科技变革与共享繁荣之间的千年辩证》中，两人回顾千年技术进步史，一改学界传统的乐观观点，指出技术进步在绝大多数时间里给劳动者带来的都是更悲惨的结局，而技术进步带来的高产出由权力拥有者占有和支配。相反，大众津津乐道的技术进步带来的乐观结果，反而是一种少见的现象。
阿西莫格鲁与约翰逊还在著作中表示，AI将带来大量的网络虚假信息等其他负面影响。“两位学者的观点非常深刻。我们只记住了技术进步带来的美好，忘掉了这一过程中经历的遭遇。”夏春补充道。
人工智能是什么？
AI(Artificial Intelligence，人工智能) 。 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。 从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。 但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。 例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的, 现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确, 因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。 它一方面不断获得新的进展, 一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 目前能够用来研究人工智能的主要物质手段以及能够实现人工智能技术的机器就是计算机, 人工智能的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。 除了计算机科学以外, 人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。 人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。 知识表示是人工智能的基本问题之一，推理和搜索都与表示方法密切相关。 常用的知识表示方法有：逻辑表示法、产生式表示法、语义网络表示法和框架表示法等。 常识，自然为人们所关注，已提出多种方法，如非单调推理、定性推理就是从不同角度来表达常识和处理常识的。 问题求解中的自动推理是知识的使用过程，由于有多种知识表示方法，相应地有多种推理方法。 推理过程一般可分为演绎推理和非演绎推理。 谓词逻辑是演绎推理的基础。 结构化表示下的继承性能推理是非演绎性的。 由于知识处理的需要，近几年来提出了多种非演泽的推理方法，如连接机制推理、类比推理、基于示例的推理、反绎推理和受限推理等。 搜索是人工智能的一种问题求解方法，搜索策略决定着问题求解的一个推理步骤中知识被使用的优先关系。 可分为无信息导引的盲目搜索和利用经验知识导引的启发式搜索。 启发式知识常由启发式函数来表示，启发式知识利用得越充分，求解问题的搜索空间就越小。 典型的启发式搜索方法有A、AO算法等。 近几年搜索方法研究开始注意那些具有百万节点的超大规模的搜索问题。 机器学习是人工智能的另一重要课题。 机器学习是指在一定的知识表示意义下获取新知识的过程，按照学习机制的不同，主要有归纳学习、分析学习、连接机制学习和遗传学习等。 知识处理系统主要由知识库和推理机组成。 知识库存储系统所需要的知识，当知识量较大而又有多种表示方法时，知识的合理组织与管理是重要的。 推理机在问题求解时，规定使用知识的基本方法和策略，推理过程中为记录结果或通信需设数据库或采用黑板机制。 如果在知识库中存储的是某一领域(如医疗诊断)的专家知识，则这样的知识系统称为专家系统。 为适应复杂问题的求解需要，单一的专家系统向多主体的分布式人工智能系统发展，这时知识共享、主体间的协作、矛盾的出现和处理将是研究的关键问题。 一、人工智能的历史人工智能（AI）是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。 人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考。 这可是不是一个容易的事情。 如果希望做出一台能够思考的机器，那就必须知识什么是思考，更进一步讲就是什么是智慧，它的表现是什么，你可以说科学家有智慧，可你决不会说一个路人什么也不会，没有知识，你同样不敢说一个孩子没有智慧，可对于机器你就不敢说它有智慧了吧，那么智慧是如何分辨的呢？我们说的话，我们做的事情，我们的想法如同泉水一样从大脑中流出，如此自然，可是机器能够吗，那么什么样的机器才是智慧的呢？科学家已经作出了汽车，火车，飞机，收音机等等，它们模仿我们身体器官的功能，但是能不能模仿人类大脑的功能呢？到目前为止，我们也仅仅知道这个装在我们天灵盖里面的东西是由数十亿个神经细胞组成的器官，我们对这个东西知之甚少，模仿它或许是天下最困难的事情了。 在定义智慧时，英国科学家图灵做出了贡献，如果一台机器能够通过称之为图灵实验的实验，那它就是智慧的，图灵实验的本质 就是让人在不看外型的情况下不能区别是机器的行为还是人的行为时，这个机器就是智慧的。 不要以为图灵只做出这一点贡献就会名垂表史，如果你是学计算机的就会知道，对于计算机人士而言，获得图灵奖就等于物理学家获得诺贝尔奖一样，图灵在理论上奠定了计算机产生的基础，没有他的杰出贡献世界上根本不可能有这个东西，更不用说什么网络了。 科学家早在计算机出现之前就已经希望能够制造出可能模拟人类思维的机器了，在这方面我希望提到另外一个杰出的数学家，哲学家布尔，通过对人类思维进行数学化精确地刻画，他和其它杰出的科学家一起奠定了智慧机器的思维结构与方法，今天我们的计算机内使用的逻辑基础正是他所创立的。 我想任何学过计算机的人对布尔一定不会陌生，我们所学的布尔代数，就是由它开创的。 当计算机出现后，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具了，在以后的岁月中，无数科学家为这个目标努力着，现在人工智能已经不再是几个科学家的专利了，全世界几乎所有大学的计算机系都有人在研究这门学科，学习计算机的大学生也必须学习这样一门课程，在大家不懈的努力下，现在计算机似乎已经变得十分聪明了，刚刚结束的国际象棋大赛中，计算机把人给胜了，这是人们都知道的，大家或许不会注意到，在一些地方计算机帮助人进行其它原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥着它的作用。 人工智能始终是计算机科学的前沿学科，计算机编程语言和其它计算机软件都因为有了人工智能的进展而得以存在。 现在人类已经把计算机的计算能力提高到了前所未有的地步，而人工智能也在下世纪领导计算机发展的潮头，现在人工智能的发展因为受到理论上的限制不是很明显，但它必将象今天的网络一样深远地影响我们的生活。 在世界各地对人工智能的研究很早就开始了，但对人工智能的真正实现要从计算机的诞生开始算起，这时人类才有可能以机器的实现人类的智能。 AI这个英文单词最早是在1956年的一次会议上提出的，在此以后，因此一些科学的努力它得以发展。 人工智能的进展并不象我们期待的那样迅速，因为人工智能的基本理论还不完整，我们还不能从本质上解释我们的大脑为什么能够思考，这种思考来自于什么，这种思考为什么得以产生等一系列问题。 但经过这几十年的发展，人工智能正在以它巨大的力量影响着人们的生活。 让我们顺着人工智能的发展来回顾一下计算机的发展，在1941年由美国和德国两国共同研制的第一台计算机诞生了，从此以后人类存储和处理信息的方法开始发生革命性的变化。 第一台计算机的体型可不算太好，它比较胖，还比较娇气，需要工作在有空调的房间里，如果希望它处理什么事情，需要大家把线路重新接一次，这可不是一件省力气的活儿，把成千上万的线重新焊一下我想现在的程序员已经是生活在天堂中了。 终于在1949发明了可以存储程序的计算机，这样，编程程序总算可以不用焊了，好多了。 因为编程变得十分简单，计算机理论的发展终于导致了人工智能理论的产生。 人们总算可以找到一个存储信息和自动处理信息的方法了。 虽然现在看来这种新机器已经可以实现部分人类的智力，但是直到50年代人们才把人类智力和这种新机器联系起来。 我们注意到旁边这位大肚子的老先生了，他在反馈理论上的研究最终让他提出了一个论断，所有人类智力的结果都是一种反馈的结果，通过不断地将结果反馈给机体而产生的动作，进而产生了智能。 我们家的抽水马桶就是一个十分好的例子，水之所以不会常流不断，正是因为有一个装置在检测水位的变化，如果水太多了，就把水管给关了，这就实现了反馈，是一种负反馈。 如果连我们厕所里的装置都可以实现反馈了，那我们应该可以用一种机器实现反馈，进而实现人类智力的机器形式重现。 这种想法对于人工智能早期的有着重大的影响。 在1955的时候，香农与人一起开发了The Logic TheoriST程序，它是一种采用树形结构的程序，在程序运行时，它在树中搜索，寻找与可能答案最接近的树的分枝进行探索，以得到正确的答案。 这个程序在人工智能的历史上可以说是有重要地位的，它在学术上和社会上带来的巨大的影响，以至于我们现在所采用的方法思想方法有许多还是来自于这个50年代的程序。 1956年，作为人工智能领域另一位著名科学家的麦卡希（就是右图的那个人）召集了一次会议来讨论人工智能未来的发展方向。 从那时起，人工智能的名字才正式确立，这次会议在人工智能历史上不是巨大的成功，但是这次会议给人工智能奠基人相互交流的机会，并为未来人工智能的发展起了铺垫的作用。 在此以后，工人智能的重点开始变为建立实用的能够自行解决问题的系统，并要求系统有自学习能力。 在1957年，香农和另一些人又开发了一个程序称为General Problem Solver(GPS)，它对Wiener的反馈理论有一个扩展，并能够解决一些比较普遍的问题。 别的科学家在努力开发系统时，右图这位科学家作出了一项重大的贡献，他创建了表处理语言LISP，直到现在许多人工智能程序还在使用这种语言，它几乎成了人工智能的代名词，到了今天，LISP仍然在发展。 在1963年，麻省理工学院受到了美国政府和国防部的支持进行人工智能的研究，美国政府不是为了别的，而是为了在冷战中保持与苏联的均衡，虽然这个目的是带点火药味的，但是它的结果却使人工智能得到了巨大的发展。 其后发展出的许多程序十分引人注目，麻省理工大学开发出了SHRDLU。 在这个大发展的60年代，STUDENT系统可以解决代数问题，而SIR系统则开始理解简单的英文句子了，SIR的出现导致了新学科的出现：自然语言处理。 在70年代出现的专家系统成了一个巨大的进步，他头一次让人知道计算机可以代替人类专家进行一些工作了，由于计算机硬件性能的提高，人工智能得以进行一系列重要的活动，如统计分析数据，参与医疗诊断等等，它作为生活的重要方面开始改变人类生活了。 在理论方面，70年代也是大发展的一个时期，计算机开始有了简单的思维和视觉，而不能不提的是在70年代，另一个人工智能语言Prolog语言诞生了，它和LISP一起几乎成了人工智能工不可缺少的工具。 不要以为人工智能离我们很远，它已经在进入我们的生活，模糊控制，决策支持等等方面都有人工智能的影子。 让计算机这个机器代替人类进行简单的智力活动，把人类解放用于其它更有益的工作，这是人工智能的目的，但我想对科学真理的无尽追求才是最终的动力吧。 二、人工智能的应用领域1、问题求解。 人工智能的第一大成就是下棋程序，在下棋程度中应用的某些技术，如向前看几步，把困难的问题分解成一些较容易的子问题，发展成为搜索和问题归纳这样的人工智能基本技术。 今天的计算机程序已能够达到下各种方盘棋和国际象棋的锦标赛水平。 但是，尚未解决包括人类棋手具有的但尚不能明确表达的能力。 如国际象棋大师们洞察棋局的能力。 另一个问题是涉及问题的原概念，在人工智能中叫问题表示的选择，人们常能找到某种思考问题的方法，从而使求解变易而解决该问题。 到目前为止，人工智能程序已能知道如何考虑它们要解决的问题，即搜索解答空间，寻找较优解答。 2、逻辑推理与定理证明。 逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一，其中特别重要的是要找到一些方法，只把注意力集中在一个大型的数据库中的有关事实上，留意可信的证明，并在出现新信息时适时修正这些证明。 对数学中臆测的题。 定理寻找一个证明或反证，不仅需要有根据假设进行演绎的能力，而且许多非形式的工作，包括医疗诊断和信息检索都可以和定理证明问题一样加以形式化，因此，在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。 3、自然语言处理。 自然语言的处理是人工智能技术应用于实际领域的典型范例，经过多年艰苦努力，这一领域已获得了大量令人注目的成果。 目前该领域的主要课题是：计算机系统如何以主题和对话情境为基础，注重大量的常识——世界知识和期望作用，生成和理解自然语言。 这是一个极其复杂的编码和解码问题。 4、智能信息检索技术。 受()+ () 技术迅猛发展的影响，信息获取和精化技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题，将人工智能技术应用于这一领域的研究是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。 5、专家系统。 专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的一个研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。 近年来，在“ 专家系统”或“ 知识工程”的研究中已出现了成功和有效应用人工智能技术的趋势。 人类专家由于具有丰富的知识，所以才能达到优异的解决问题的能力。 那么计算机程序如果能体现和应用这些知识，也应该能解决人类专家所解决的问题，而且能帮助人类专家发现推理过程中出现的差错，现在这一点已被证实。 如在矿物勘测、化学分析、规划和医学诊断方面，专家系统已经达到了人类专家的水平。 成功的例子如：PROSPECTOR系统发现了一个钼矿沉积，价值超过1亿美元。 DENDRL系统的性能已超过一般专家的水平，可供数百人在化学结构分析方面的使用。 MY CIN系统可以对血液传染病的诊断治疗方案提供咨询意见。 经正式鉴定结果，对患有细菌血液病、脑膜炎方面的诊断和提供治疗方案已超过了这方面的专家。 三、人工智能理论的数学化趋势越来越突出在现代科技高速发展的今天，许多科技理论都有赖于数学提供证明，有赖于数学对其的仿真。 人工智能的发展也不例外，如何把人们的思维活动形式化、符号化，使其得以在计算机上实现，就成为人工智能研究的重要课题。 在这方面，逻辑的有关理论、方法、技术起着十分重要的作用，它不仅为人工智能提供了有力的工具，而且也为知识的推理奠定了理论基础。 人工智能中用到的逻辑可概括地分为两大类。 一类是经典命题逻辑和一阶谓词逻辑，其特点是任何一个命题的真值或者是“真”，或者是“假”，二者必居其一。 这一类问题可以用数学里的经典逻辑理论来解决。 世界上事物千差万别，形形色色，除了确定性的事物或概念外，更广泛存在的是不确定性的事物或概念。 这些不确定的事物是无法用经典逻辑理论来解决的。 因此我们需要发展新的数学工具来表示这些问题。 目前在人工智能中对不确定性的事物或概念是通过运用多值逻辑、模糊理论及概率来描述、处理的。 多值逻辑、模糊理论及概率虽然都是通过在〔!，〕上取值来刻画不确定性，但三者之间又存在着很大区别。 多值逻辑是通过在真（）与假（!）之间增加了若干中介真值来描述事物为真的程度的，但它把各个中介真值看作是彼此完全分立的，界限分明。 而模糊理论认为不同的中介真值之间没有明确的界限，表现了不同中介值相互贯通、渗透的特征，从而更好地反映了不确定性的本质。 概率用来度量事件发生的可能性，而事件本身的含义是明确的，只是在一定的条件下它可能不发生，它与模糊理论是从两个不同的角度来描述不确定性的，因而有人称模糊理论描述了事物内在的不确定性，而概率描述的是事物外在的不确定性。 由上可以看出，数学使得人工智能能很好的模拟人类智能，大大推动了人工智能的向前发展。 现在人工智能中还有一些问题用现在的数学很难表示出来，相信在数学知识不断发展之后，这些问题能很快得到解决。 五、人工智能的发展现状及前景目前绝大多数人工智能系统都是建立在物理符号系统假设之上的。 在尚未出现能与物理符号系统假设相抗衡的新的人工智能理论之前,无论从设计原理还是从已取得的实验结果来看,SOAr 在探讨智能行为的一般特征和人类认知的具体特征的艰难征途上都取得了有特色的进展或成就,处在人工智能研究的前沿。 80 年代,以Newell A 为代表的研究学者总结了专家系统的成功经验,吸收了认知科学研究的最新成果,提出了作为通用智能基础的体系结构Soar。 目前的Soar 已经显示出强大的问题求解能力。 在Soar中已实现了30 多种搜索方法,实现了若干知识密集型任务(专家系统) ,如RI 等。 rOOks 提出了人工智能的一种新的途径。 它认为无需概念或者说无需符号表示,智能系统的能力可以逐步进化。 在它的研究中突出4 个概念:(1) 所处的境遇 机器人不涉及抽象的描述,而是处在直接影响系统的行为的境地。 (2) 具体化 机器人有躯干,有直接来自周围世界的经验,他们的感官起作用后立即会有反馈。 (3) 智能 智能的来源不仅仅是限于计算装置,也是由于与周围进行交互的动态决定。 (4) 浮现 从系统与周围世界的交互以及有时候系统的部件间的交互浮现出智能。 五、结语人工智能不单单需要逻辑思维与模仿,科学家们对人类大脑和神经系统研究得越多,他们越加肯定:情感是智能的一部分,而不是与智能相分离的。 因此人工智能领域的下一个突破可能不仅在于赋予计算机更多的逻辑推理能力,而且还要赋予它情感能力。 许多科学家断言,机器的智能会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和霍金的智能之和。 到下世纪中叶,人类生命的本质也会发生变化。 神经植入将增强人类的知识和思考能力,并且开始向一种复合的人/机关系过渡,这种复合关系将使人类逐渐停止对生物机体的需求。 大量非常微小的机器人将在大脑的感觉区里占据一席之地,并且创造出真假难辨的虚拟现实的仿真效果。 人工智能的实现，不是天方夜谭。 虽然会很辛苦，但是没有人规定只有人类可以思考。 就像是生命的不同表现形式，动物，植物，微生物，是不同的生命的形式。 人类可以以未知的方式思考，计算机也可以以另一种（并非一定要和人相同的）形式思考。 著名软件公司ADOBE的专业制图软件Illustrator 的一种文件格式!AI （ Artificial Intelligence ）：人工智能。 就是指计算机模仿真实世界的行为方式与人类思维与游戏的方式的运算能力。 那是一整套极为复杂的运算系统与运算规则。 =============================================================此外，AI还代表ALLEN IVERSON（阿伦·艾佛森），他生于美国，是全世界最好的篮球联盟——“NBA”96黄金一代的代表人物，是NBA有史以来最好的后卫之一，他以183cm身高在众多魁梧的球员中灵动跳跃，独领风骚。 他先后摘取过NBA得分王、抢断王等称号，还在2001年带领76人队闯进NBA总决赛。 他以特立独行的风格和满身的纹身成为全球篮球青少年疯狂追捧的偶像。 ————————————————————————————————————歌手姓名： AI 英文名： AI唱片公司： 环球唱片（Universal Music）国 籍： 日本 语 言： 日语兴 趣：个人经历： ＊东瀛首席嘻哈女力、R&B歌姬 她是张力十足的嘻哈女力，也是柔情似水的R&B美声歌姬，AI，22岁的她在时尚一派与安室奈美惠合唱‘Uh、Uh…’，并在珍娜杰克森的音乐录影带中展现绝赞舞技，除了过人的歌舞才华之外，词曲创作力更是傲视东瀛R&B舞台，在嘻哈音乐大厂Def Jam Japan签下一纸合约之后，发行‘ORIGINAL A.I./原创A.I.’专辑立刻赢得媒体一致肯定，除了拿下SPACE SHOWER TV的R& B音乐录影带大奖外，更代表日本参加2004年MTV BUZZ ASIA演唱会，一举打进亚洲市场。 以过人演唱的天赋而获得日本“新时代音乐代言人”殊荣的HIP HOP小天后AI，近日参加了在台北举行的“台北流行音乐节”，同行的日本歌手还有一青窈以及藤木直人。 在这场盛大的音乐节上，AI以她新颖而独特的演唱方式以及活力四射的表演令在场6万歌迷为之倾倒。 AI有着四分之一的意大利血统，骨子里就透出一种浪漫和前卫的气息。 而她又是在美国长大，接触的音乐也很多元化。 由于AI的母亲非常喜欢音乐，所以从小她就深受各种类型音乐的熏陶。 在15岁时，AI还曾经参加过珍妮·杰克逊的MTV《GO DEEP》的录制。 不过，在日本出道时却并不顺利，因为与工作人员在音乐理解上的不同，当大家对自己的音乐反映很冷淡时，她就很想去敲墙壁，可见其可爱之处。 不过，AI并没有被现实所击败，仍然坚持走HIP HOP这条音乐路线，使得她的音乐风格也带给人们一种全新的感受。 在今年日本最权威的公信榜票选中，AI从众多新晋女性中脱颖而出，成为新一代音乐天后接班人。 对此，AI自己也非常满意，她表示自己想要成为一个很有朝气的歌手，给更多的人带来幸福感。 这次的台北流行音乐节，AI也是做足了准备。 除了带上偕同一起演出的DJ、化妆师、造型师、人声乐手AFURA以外，连日本报知新闻、电通、朝日电视台等日本媒体的高层人士以及自己经济公司的社长也都一同前来，浩浩荡荡23人的访华队伍令AI颇有面子。 而赴台之前，AI也时常向安室奈美惠等曾经去过台湾的人请教，以进一步了解台湾。 听说台北美食多多，AI兴奋地说想要常常小笼包、路边摊，所以这次的台湾之行，除了要参加音乐节和拍摄特辑，还顺带要向日本观众介绍台湾美食，这也使AI欣喜不已。 台湾表演大获成功后，AI也表示自己想要更了解华人音乐，有机会的话，也希望能够像平井坚、安室奈美惠等日本歌手一样，可以在台湾等地开演唱会，和台湾的歌手同台献艺。 其实AI出国献艺已经不是第一次，在几个月前的韩国汉城MTV BUZZ ASIA演唱会中，AI也曾把歌词改为韩文，而这次为了更贴近观众，AI也把歌词改成了中文来演唱。 为期四天的台湾之行，AI让更多的人领略了她的“小天后”风采，也顺便为自己今秋将要展开的全国巡演造势。
百度文心一言宣布向全社会开放，同时还有全新重构的 AI 原生应用，哪些信息值得关注? 实际使用体验
关于网络文心一言向全社会开放以及全新重构的AI原生应用，有几个值得关注的信息：
1. 网络文心一言开放：网络文心一言是网络开发的语义理解模型，通过对用户输入进行理解和自动生成文本响应。 这个开放意味着网络将允许广大用户和开发者使用文心一言的功能，从而将语义理解技术应用于更多场景中。
2. 全新重构的AI原生应用：这意味着网络已经对其AI应用进行了全面的改进和升级，以提升用户体验和功能性能。 具体来说，应用程序可能会经历界面设计、功能扩展、性能优化等方面的改进，以更好地满足用户需求。
我说说实际使用的一些体验：
识图回答
刚打开文心一言，第一个吸引到我的功能就是聊天栏上有一个上传图片的图标，我立刻选择了一张照片上传。 之后就会弹出一些功能提示，包括：看图写诗、V50文案、朋友圈配文助手等等。 我选了个配文助手，风格输入了轻松幽默。
好家伙，这一通浮夸的文案把我给震惊了，这配文简直是放飞自我了。 不敢想象如果我把这篇文案发送到朋友圈，身边的人该怎么看我，吓得我只好告诉它请保持：高冷、简洁、少字。 它也读懂了我的难为情，回了我八个字：享受美食、感受美好。 妙哉妙哉！
发现：更多内置回答模板
移动端的发现功能应该说是文心一言最大的亮点，可以说是把AI使用的门槛降低了很多。 之前我把用接口搭建好的网站分享给朋友，最大的问题就是别人不知道能问些什么，该怎么问，而文心一言就很好的解决了这个问题，把很多模型的能力场景化了。
从模态能力来看的话，主要包括文生文、文生图和图生文三种。 先来一个小红书探店文案试试效果。
这个结果整体还是比较惊喜的，可以看得出来文心一言在Prompt工程上还是下了功夫的。 基本满足了小红书探店文案的基本要素：格式、表情、标签，对关键词提取分析的能力还算可以。 不过同时也尝试了下用这个Prompt去写其他类型的小红书文案，比如野餐，出来的效果就是完全没有效果。 说明这个Prompt是专门针对探店这个场景优化过的，不具备能力的迁移。 整体来讲Prompt的质量还不错，AI回答能力还算可以。
AI绘画
接下来测试一下AI绘画的能力，先来两个之前被吐槽过很久的绘画词语：车水马龙和红烧狮子头。 之前据说画出来是car、water、horse、dragon，以及真正的狮子头，看看现在能力长进了没有。
令人惊讶的是，居然两个都画对了，不知道是翻译功能升级了还是绘画能力升级了，还是说针对性优化了，总之现在的槽点是少了很多（怎么感觉乐趣也少了哈哈）。
从绘画的理解能力和绘图出来的效果，应该说能打个及格分了现在，也不会期望它能画的多好，如果有什么文章需要配图的话，用这个来画也算是一个简单易上手的选择。 但是，值得吐槽的是，每一张画作的右下角都会标注：AI作画，这个用起来有点难受，还得要自己P掉。
另外画作是不支持通过连续对话进行调整的，只能输入完整描述进行重新绘画。
代码能力
最后再来对比下文心一言的代码能力，这个属于是AI能力的重要体现，也是能作为生产力的重要一部分。
这里提了一个编写合并Excel文件的python代码需求，文心一言整体写得还算比较简洁优雅，回答质量和ChatGPT并没有太大的差距，属于还算是可以用的水平。（这里就不和GPT4进行比较了，肯定还是有些差距的）
总结
在我打算写这篇文章之前，我看过了很多关于文心一言使用的文章，其中不乏很多啼笑皆非的故事。 本以为使用下来，应该会有满满的槽点，但是并没有。 文心一言的能力固然和国外的大模型还存在着一些差距，但是这个移动端的App整体来讲做得还是比较有诚意的，整体使用非常顺滑，回答非常快速，拥有足够多高质量的Prompt模板，在问答之间会有很多贴心的提示，整体都带来了不错的体验。
你认为人工智能能取代人类的工作吗？
我认为人工智能能取代人类的工作，但不能完全取代。
最可能被人工智能取代的工作有建筑工人、快递员、司机、电话客服、清洁工等等一些需要花费较多劳动力且重复、危险、辛苦的流水线工作，人工智能通过取代人类这一类工作，以此来提高工作的效率。
其次，我觉得不能被人工智能取代的工作有教师、程序员、心理咨询师、律师、演员等这些工作，在这些工作面前，人工智能只能辅助这些工作的进行，在这些工作中发挥重要的作用。
教师的职责就是教书育人，人工智能则不能做到这一点，因为人工智能没有人类的意识，只是一个人写入的固定程序，而早在孔子就说过因材施教，学生的行为习惯和素质教养的形成都要通过老师自身潜移默化的进行影响和培养，而人工智能做不到这一点。
程序员就是人工智能的创造者，人工智能能正常运行都与程序员息息相关，人工智能的去留都与程序员的一个决定影响，因此，人工智能不可能取代程序员。
我们都知道机器人是没有情感的，对于心理咨询师这种拥有思想灵魂的工作，机器人无法理解人们的情绪，就算他可以学会如何处理有关心理的问题，但是她的程序化流程则会更加激怒客户的情绪。
律师是一个关乎人情世故的职业，基于社会公平公正的点上，是不能普通被机器人一些代码和计算来去衡量的，其次，在法庭上任何案子都是有反转的，人工智能压根无法触及这个领域。
演员是一个极其需要情感的工作，而人工智能只是重复的程序来驱使，其次，如果一个节目上的所有演员都是机器人，就压根唤起不了人们心里的共鸣，也无法打动观众。
我只想说，人工智能时代，机器人的存在，人类就业竞争压力越来越大，只有起点没有终点，我们要想不被人工智能取代就应该不断地发散自身的创造性思维，合理的选择不会被取代的职业。
