元宇宙时代的5大风险

元宇宙时代带来诸多风险,如人们对奖励的依赖增强,对不确定性的痴迷,生活日益数据化,虚拟资产归属不清,以及封号并不等同于现实中的死亡。这些问题引发了对元宇宙设计与现实世界规则的思考,提示我们需要平衡虚拟与现实生活的界限。

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为什么人类一直想要创造元宇宙?

数千年前,柏拉图曾经对游戏与神的关系缘起做过解释。他认为,神之所以创造人类,是因为这件事情可以娱神,人类在游戏的过程中,给神带来了欢乐。

无论创造某个元宇宙时创造者最初的目的是什么,身在其中的人寻求的是游戏性与娱乐性。

只要爱玩的天性一直是人类的核心特征,未来各种各样的元宇宙就会层出不穷,这个领域就会继续扩大。

人们越来越习惯于在元宇宙中,也就是网络空间中解决问题,在真实世界中抵御问题的能力反而被削弱了。

有人想象过这样的世界,人类全部通过脑机接口生活在元宇宙中,由现实世界中的仿生机器人或人工智能系统自动为我们提供所需的营养。

乍一听,这似乎是一种摆脱身体束缚,深度投身于精神世界的生活方式,然而选择这样的生活就意味着放弃了到真实世界中探索未来与挑战自我的可能。

韩国元宇宙项目核心学者,三星、LG、“现代”汽车等企业元宇宙项目专家金相允博士在新书《元宇宙时代》中,为我们解析了元宇宙时代的风险与挑战。

风险一:抵御问题的能力不断降低

元宇宙与现实世界在奖励机制上有很大的差别。

哈佛大学的桑斯坦教授做过一个有关奖励机制的实验,参与实验的人在给定的任务下对应三种不同的奖励机制。

第一种情况,参与实验的人成功完成任务后,会获得报酬;

第二种情况,参与实验的人会先获得报酬再领任务,但如果任务失败,会收回全部报酬;

第三种情况,参与实验的人无论是否成功完成任务,均不会获得任何报酬。

你觉得哪种情况下,实验参与者的满意度最高,表现最好呢?

结果显示,第一种情况下参与者的表现最好,第二种情况下表现最差。有意思的是,在第三种情形下,尽管参与者不会获得任何报酬,但人们表现出的结果竟然要好于第二种情形。这个实验结果充分表明人类对于失去某种东西的感受有多么强烈。

在上述实验中,你觉得哪种情形更像我们在现实世界中最常遇到的处境?

想一想现实世界中的交通规则。我们不会因为遵守交通规则得到特别的奖励,但如果闯了红灯就会被开罚单,这有点儿像上述实验中的第二种情形。

人类的大脑对于奖励与惩罚的反应是不同的。当我们得到奖励时,大脑伏隔核中的奖励区域会被激活,我们就会感受到愉悦;当我们受到惩罚时,脑岛中的痛苦感知区域会被激活,我们便感受到苦恼。

在实验中设定同等力度的奖励与惩罚时,比如设定奖金与罚金均为10万元,人类对惩罚的反应强烈程度几乎是对奖励的两倍。

换句话说,如果一个人从你这里偷走10万元&#

内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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