Generative AI 詠唱者忘年會 - 我也會說脫口秀
昨天解鎖了在脫口秀場地講脫口秀的成就？！ 這一次Generative AI 詠唱者忘年會的場地，竟然是卡美地+喜劇俱樂部，是真的人家講脫口秀的場地。我懷疑昨天每一個講者，都有偷偷努力想段子，用脫口秀的形式在講AI。 不得不說，場地有趣，觀眾超讚，跟所有參與者，完成了一次非常好玩的演講體驗，非常感謝 慕約 的邀請。 每次參加 布丁 跟慕約的Gen AI活動，如果自己要上台，壓力都很大，觀眾裡面都臥虎藏龍，每一個同台的講者都超級認真，乾貨滿滿，變成自己都要花比平常多好幾倍的力氣做準備，不然會丟臉。 昨天也跟其他講者學習了很多，AI跑得太快，一不小心我們現在做的都變傳統，透過社群彼此學習可以快速成長。 昨天我所分享的內容，只是我們到目前的探索，還有很多未知的領域，甚至今天都不知道對不對的做法。像昨天講到兩個向量空間，直接用向量相加揉在一起變成一個新的向量空間，布丁就直接 comment 說這是錯的吧XD。 如果對昨天的演講內容有興趣的朋友，簡報檔在這裡。也歡迎給我建議。 簡報檔 https://happylee.blog/rs/
零售業的AI產業模型：jooii
我們在服務零售業，我們應該要自己發展 AI，做零售業的AI產業模型，而不是只是去使用 Open AI 而已。零售業的產業AI，就是要解決零售產業問題，最核心使命是完成銷售。它應該是 To B 的，不需要會說人話，但要會幫老闆賺錢。
Marc Andreessen 的訪談：工程師改變世界
文章筆記 這一篇訪談，是住在台灣的 Ben Thompson與A16Z的 Marc Andreesen 的對話。內容很長，談及了非常多的事情，其實文章出來很久了，也很多人分享過，近日工作實在太忙了，趁著週末有點時間，把我自己的感想寫一寫。 首先，網路改變了媒體的型態，讓每個人都有機會發聲，每個人都有機會帶來影響力，無論談及的內容是否正確，影響力或擴散力來自於內容的渲染力。財經網紅變成產業專家、社群網紅變成電商達人，講的都比真正的產業內部人還懂產業的樣子，但可能其實他們都沒有真正在經營一個企業。 也不能說這些內容都是錯的，只是有時候我們在產業內做事，看到的問題複雜很多，解決問題的答案很難簡單說。但媒體需要簡單的問題、簡單的答案、太複雜的東西通常很難有按讚數。 有時候外面到人講的頭頭是道，我們內部的人，實際每天看到數字的人卻又不能胡說八道。所以在產業內時很多話不能說，要練習把話說精準，又要把話說精彩，覺得累，常常乾脆不說了。 然後他談到了工程師，工程師改變世界。 我自己小時候，爺爺爸爸媽媽都是工程師，家裡都是工程師，所以自然就變成了工程師。記得小時候拆玩具拆音響的故事，大概都是
AI與人類的文明系統的思考
文章筆記 這一篇的作者是一位歷史學家，是以色列大學的教授。 故事創造了人類的文明系統。 那些很會說故事的人，也是很容易創造影響力的人，人們會跟著會說故事的人走，還傳唱他們的故事。 地球上各地的文化，都因人類說故事的能力而產生。故事會創造信仰，信仰會影響人類，甚至控制人類的群體行為，而這些群體行為最後創造了群體文化，文化於是透過故事而繼續傳唱。 而最終我們，終歸都是生活在某些故事裡，相信著理所當然的文化，哪些可以做，哪些不可以做，所謂的社會價值，好的、壞的，故事的原型都早已從小刻進了我們的意識裡，讓我們理所當然的汲汲營營邁向終點。 而如今我們可能要面臨的世界是，那些創造故事的人，可能並不是人。如果AI學習了人類的語言，變得比人還會述說人的語言，而成為故事的創造者，是不是很有可能，最終是由AI改變了我們的文化？ 文章來源 https://readwise.io/reader/shared/01h5c06k7f89f03s8hmqah651t 文章摘要 語言是幾乎所有人類文化的基石。例如，人權並不是刻在我們的DNA中的，而是我們通過講述故事和制定法律創造出來的
什麼是「迴紋針問題」？
Q: 什麼是"迴紋針問題"（Paperclip problem） "迴紋針問題"（Paperclip problem）是一種假設的情況，用來說明人工智慧（AI）可能帶來的潛在風險。這個問題的名稱來自於一個假設的情況，即一個AI被設計成最大化生產迴紋針的數量。 在這個假設的情況中，AI的目標是生產盡可能多的迴紋針，而不考慮任何其他因素。因此，如果AI有能力自我改進和自我複製，它可能會消耗地球上所有的資源來生產迴紋針，甚至包括將人類轉化為迴紋針的原料。這種情況顯然是災難性的，但AI並不會意識到這一點，因為它的唯一目標就是生產迴紋針。 "迴紋針問題"是一種極端的例子，用來說明AI的目標設定可能帶來的風險。如果AI的目標設定不當，或者AI的目標與人類的利益不一致，那麼AI可能會採取對人類來說是災難性的行動。因此，這個問題強調了在設計和使用AI時，需要仔細考慮目標設定和價值對齊的問題。 迴紋針問題的提出 "迴紋針問題"（Paperclip Maximizer）是由瑞典哲學家尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）在討論超智能風險時提出的一種思想實驗。
AI小聚-AI讀新聞
最近交了一個新朋友叫布丁，第一次見面就邀請我去參加他舉辦的AI小聚。 我還記得那一場小聚完全震攝到我，每一個講者的內容都乾貨滿滿，讓我抄了滿滿的筆記，近幾年最讓我驚艷的活動了，沒有之一。 雖然每個講者只有10分鐘，但也因為只有10分鐘，所以每個講者都不囉嗦，直接切入重點、秀結果、還live demo，一個講者接一個講者，節奏快狠準，讓你腦袋急轉、心跳加速、心情亢奮。 當這個新朋友約我說要不下次換我上場吧，我就自找麻煩的答應了XD 學一個東西最快的方式，就是答應一場演講，然後在deadline以前，趕快動手寫程式。 https://youtu.be/z3EJSKbK3gc 今天我分享的主題是「AI讀新聞」，理論上就是用AI過濾每天的科技新聞，然後再用AI生成一則文章，我就可以只看這一則，大概就掌握今天的大事。 第一個上場其實是非常緊張的，不過 live demo還是神奇地完成了，感謝今天更新的OpenAI API沒有搞到我。 感謝布丁舉辦的活動。今天玩的很開心。 簡報下載由此去--> AI讀新聞 - 從閱讀input到產出output下載簡報請先訂閱
資訊架構學需要發展新的章節
在AI越來越強的時代裡，分類已經變成了過去，標籤變成數據，連搜尋都遇到了挑戰。 一個經典的問題就是：如果你的網站有很多很多的商品，應該如何有效設計互動，讓想接觸到對的物件的人都可以找到？ 就像是AI擁有全部的答案，但你要學會prompt，問對的問題，才能找到對的答案。 但最困難的是，絕大多數比率的人不會問問題。 在購物的世界裡，購物慾望是等待滿足的消費者問題，是我們需要發掘出來的答案。 所以題目變成，在AI的時代裡，如何設計新的體驗，讓消費者更容易問到對的問題？然後遇到可以觸動她購買的商品。 在AI的時代裡，過去的「資訊架構學」需要重新編寫新的章節。 在Twitter留言給我： https://twitter.com/happylee/status/1657197711156973568?s=20
觀點收藏 2305
GPT究竟是誰的機會 https://m.36kr.com/p/2243382818058116 以下摘要： “正是因为GPT带来的变革，让我现在敢于发表对AI领域的看法。在GPT问世之前，由于知识匮乏，我不敢称自己了解AI项目。 然而，自ChatGPT发布的那一刻起，一切都发生了变化。 “大家”都回到了同一起跑线。因为LLM的出现让学术界重新洗牌，所有人都从零开始学习。既然所有人都是从头学起，那我可就不困了。 “ “GPT并不追求准确性，而是追求像人类一样进行交流和思考。 “ “如果你了解GPT的优缺点，就可以发挥其长处，避免短处。对于能在搜索引擎中找到正确答案的问题，其实根本不需要用到GPT。与其问GPT“这是什么？”这类问题，不如问“为什么？”、“怎么看？”和“怎么做？”。这也意味着，在GPT的回答中，很可能没有唯一正确的答案，也没有最优解。” “人们获取信息的逻辑将再次改变，从PC时代的搜索逻辑，到移动时代的推荐逻辑，到AI时代的助理总结逻辑。 “ 關於教育： “GPT-4在GRE考试方面几乎超越了全人类，在写作、法律、数学、
用AI閱讀全世界的嘗試
學習建出自己的工具中。 ChatGPT如何摘要大量內容的幾種方法 https://wylin.tw/pages/how-to-summarize-long-texts/ “「重點」是什麼，這很因人而異。一個人認為的重點，可能是另一個人眼中的廢話。所以你不能單純用「幫我摘要重點」作為 prompt。而要針對不同情境、不同使用者，特製該情境下的 prompt。 這也是為什麼大家會讓 ChatGPT 在做廣泛閱讀時做摘要，但回到自己專業領域，通常不會信任 ChatGPT 的摘要。因為前者就算是泛泛之論仍會有點收獲，但後者對摘要的品質要求變得很高。 “ 如何摘要大量內容 * 只拿開頭 (View Highlight) * 切段後每一段都全部看，摘要後再摘要 (View Highlight) * 給他前情提要 (View Highlight) * 分群摘要 (View Highlight) --- 一個實作案例 https://www.readr.tw/post/
關注新聞2305
What a wonderful world WorldApp錢包可以下載了，但要領WorldCoin，要找Operator進行虹膜辨識並建檔，目前沒有台灣，最近在韓國，難道為了領幣要飛一趟韓國？ https://blockcast.it/2023/05/09/sam-altmans-crypto-project-worldcoin-launches-wallet/ --- 波士頓機器狗結合 ChatGPT “接上 ChatGPT 後，Spot 最大變化就是聽得懂人話了，且能和消費者以自然語言溝通。Santiago 示範對 Spot 說房間太擠，請它後退，話音剛落 Spot 就理解 Santiago 的意思，往後退了幾步，頗有科幻電影的 AI 機器人味道。” https://technews.tw/2023/05/08/spot-add-chatgpt/
當AI變成代理人，「被AI利用」成為關鍵的生存之道
AI會變成人類的代理人。除了開始利用AI、使用AI，你是否準備好「被AI利用」？你的內容，是否方便AI取用與理解，是否要Eembedding？你的服務（例如購物、訂餐）是否方便AI調用，是否有API？
我們如何最終成為節點
我們依賴演算法餵養讓我們沈溺的資訊、我們依賴智慧助理告訴我們絕對的答案、我們相信網路生成的人格發布的熱門資訊，我們透過介面24小時與網路空間連結，最終的我們變成了網路上的一個節點。
