2006年，互联网让人人成为时代的主角，因此，TIME将「YOU」选为年度风云人物。
短短17年过去，时代发生了重大转变。
如今，AI聊天机器人ChatGPT破势而出。
这意味着什么？
AI成为自己的主角，创作、写代码、回复邮件.......
而这仅仅是个开始......
AI军备竞赛正开启
自2014年，随着生成式对抗网络（GAN）为代表的深度学习算法的提出和迭代更新，生成式AI已经跨入了新时代。
直到2022年，AIGC进入了爆炸式发展阶段。
谷歌先后发布了文本图像生成模型Imgen、Parti 、Muse；OpenAI更新了自家的Dall-E 2；Meta的文本生成视频模型Make-a-Video等。
而ChatGPT诞生，让人们对人工智能的疯狂又回到了2016年AlphaGo完胜李世石那一天。
这种狂热让那些在人工智能领域投资了数十亿美元的科技公司措手不及，并在硅谷引发了一场激烈的军备竞赛。
短短几周内，微软和谷歌已改变了整个企业战略，为的就是抢占最新人工智能带来的先机。
微软给OpenAI投资数十亿美元，并宣布将生成式AI整合到其Office软件和搜索引擎必应中。
作为回应，谷歌先是宣布进入「红色代码」紧急状态，紧接着发布AI聊天机器人Bard。
2月7日，微软CEO纳德拉向谷歌发出了挑战，「一场竞赛从今天开始。我们要行动，而且动作要快。」
不仅如此，就连华尔街也做出了积极回应，分析师上调了计划中提到的AI公司的股。
投资者们纷纷押注生成式AI。
因为它可能像微软Windows 95或第一代iPhone那样撼动市场。
这种疯狂的淘金热也可能是灾难性的。生成式AI就像一个逐渐膨胀的泡泡，说不定哪时破裂了。
由于企业急于提高技术水平并从中获利，而对于确保这些工具安全的研究被放在了次要位置。
这是一个淘金热开始的故事，历史会告诉我们接下来发生什么。
OpenAI博了一把
事实上，社交媒体遇到的问题同样是生成式人工智能需要面对的问题。
多年来，人工智能研究实验室一直将这些工具的版权保密，同时研究其潜在危险，从错误信息、仇恨言论到地缘政治危机。
而这种保守行为一定程度上源于「神经网络的不可预测性」。
神经网络灵感来源人类大脑，是现代人工智能所基于的计算范式。
传统的计算机编程方法依赖于精确的指令集产生可预测的结果，而神经网络能够教会自己识别数据中的模式。这些网络输入的数据和算力越多，其能力就越强。
2010年代初，硅谷意识到，与传统编程相比，神经网络是通往强人工智能的更有希望的途径。
但问题是，早期AI非常容易模仿其训练数据中的偏见，输入错误信息或仇恨言论。
当微软在2016年推出的聊天机器人Tay上线不到24小时，它就在推特上发布了「希特勒是对的，我恨犹太人」，「女权主义者都应该在地狱里被烧死」消息。
就连2020年，OpenAI推出的GPT-3也有种族偏见等问题。
人工智能热潮在2020年左右真正开腾飞。神经网络设计的几个关键性突破，数据的日益增加，以及科技公司愿意为巨大算力买单，助推了这一繁荣。
令人尴尬的是，谷歌、Meta和OpenAI在内的许多公司大多不愿公开自家的前沿模型。
2022年4月，OpenAI发布了文本到图像的模型Dall-E2，仅限可信用户的候补名单。OpenAI称，这些用户的使用将帮助它理解和解决Dall-E从其训练数据中保留的偏见。
尽管截至7月，已有100万用户使用 Dall-E，但更人工智能社区的许多研究人员对 OpenAI 和其他人工智能公司「看而不摸」的做法感到失望。
2022年8月，一家名为Stability AI的伦敦初创公司发布了一款文本到图像的工具Stable Disusion，向公众开放。
一时间，Stable Diffusion很快成为热门话题。
数百万用户被其从零开始创作艺术的能力所吸引，根据用户给出的不同提示（Prompt），这一工具不断输出获得毒式传播。
《2022年人工智能状况报告》投资者Nathan Benaich称，「这个工具打开了生成AI的潘多拉魔盒。这让OpenAI和谷歌感到震惊，因为现在全世界都可以使用他们封闭的工具了。」
OpenAI迅速跟进，打开了Dall-E2的大门。紧接着在11月，向公众发布ChatGPT。
与此同时，微软、谷歌和Meta正将这种狂热发展到极致。
2月份，谷歌发布了Bard旨在与ChatGP竞争。
同时，在Meta最近的季度财报电话会议上，CEO小扎宣称他的目标是让公司成为生成性人工智能领域的领导者。
而这场AI军备竞赛正向全球推进。国内科技巨头百度和阿里宣布推出自家的聊天机器人。
在这股热潮中，技术带来的错误和危害有所增加，强烈反对也随之增加。
当谷歌Bard在演示中回答错误，随之股价下跌。不仅如此，微软的必应也容易出错。
Deepfakes正被用来骚扰人们或传播错误信息。包括Stability AI在内的公司正面临来自艺术家和版权所有者的诉讼，这些人反对未经许可使用他们的作品来训练AI模型。
TIME的一项调查发现，OpenAI 使用时薪不到 2 美元的外包肯尼亚工人来审查有害内容，包括仇恨言论和暴力。
尽管当前这些问题令人担忧，但与如果这场竞赛继续加速下去可能出现的情况相比，它们就显得微不足道了。
当前，大型科技公司做出的许多选择恰恰映射了他们曾经所做的选择，可以说是一个毁灭性的连锁反应。
社交媒体是硅谷一项真正改变世界的创新，带来了第一个宝贵的教训。
它的出现是为了让推进人与人之间的联系，让社会更加健康，个人更加幸福。
但是它的失败在于科技公司将其变成「赚钱机器」——慢慢扭曲我们新闻供稿以优化参与度；让我们浏览有针对性的广告。
与此同时，社会不得不去处理下一阶段的影响，被破坏的新闻业务，错误信息的增加，极具上升的青少年心理健康危机...
不难看出，人工智能与大型科技产品的整合也将走上同样的道路。
谷歌和微软最感兴趣的是AI将如何使他们的搜索引擎更有价值，并进行了Bard和必应的演示。
但Hugging Face的首席伦理学家Margaret Mitchell认为，搜索引擎是使用生成式人工智能的「绝对最糟糕的方式」，因为它经常出错。像ChatGPT这样的AI的实际优势正被边缘化，就是把这项技术硬塞进科技巨头的赚钱机器中。
如果搜索引擎成功整合AI，这种微妙的转变可能会摧毁许多依赖搜索的企业，无论是广告流量还是业务推荐。
微软CEO纳德拉表示，新版必应搜索引擎将为出版商和广告商带来更多流量，从而带来更多收入。
但就像艺术家对人工智能生成作品抵制一样，许多媒体人士现在担心的是，未来科技巨头的聊天机器人会蚕食新闻网站的内容，而不会提供任何回报。
人工智能公司如何让其项目赚钱的问题也很突出。
目前，AI式生成工具都可以免费使用，为的是排挤竞争对手，并得到风险投资公司的巨额投资补贴。
虽然采取这一策略不成功的公司会耗费资金，但是赌赢了的公司最终会夺得市场优势。
OpenAI恰恰是这场竞赛中的赢家。
要知道，ChatGPT与用户对话的成本是惊人的，每次聊天成本都要花费几美分或更多。
正是微软的「慷慨解囊」，才让OpenAI有了巨大的竞争优势。
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