读AI赋能11自由认知

11款AI人工智能工具,轻松满足工作需求 在当今数字化时代,人工智能的快速发展为创意产生带来了全新的可能性。随着AI技术的不断进步,越来越多的创意灵感生成器应运而生,为创作者们带来了一键生成创意想法的便利。本文l1m0_将为大家介绍11个值得推荐的AI灵感生成器,探索它们如何激发创意思维并为我们开辟创新之路。 阅读详情

1. 互联网

1.1. 超链接地图

  • 1.1.1. 整合全球信息,使人人受益

  • 1.1.2. 互联网的设计初衷是抵御单点故障—这一特性也使其高度抗拒单一权威机构

1.2. 依赖于技术协议而非国家法律来运作,更看重网络的弹性而非国家的控制,追求开放访问而非机构审查

1.3. 在互联网初期,你享有前所未有的自由

  • 1.3.1. 可以与志同道合的人在虚拟空间中自由交流,摆脱物理限制、传统社会规范及现实身份的束缚

  • 1.3.2. 你可以浏览并分享其他用户发布的内容,无论这些内容是引人入胜的还是平淡无奇的,你也可以自己发布类似的内容

1.4. 如今,网络空间已不再是独立存在的,它就像电话线或超市一样,融入了世界的每个角落

  • 1.4.1. 代码已融入手机、汽车、家电、城市基础设施、工厂、自动化农业系统、健身追踪器、植入式设备、假肢乃至金融系统中

  • 1.4.2. 智能与感知设备已深度融入我们建设的基础设施之中

  • 1.4.3. 有许多已拥有或即将拥有更加自主的行动能力,它们将根据自己的意愿自行决策并采取行动,从而在与人类互动时,对人类的选择和责任产生影响

2. 劳伦斯·莱斯格

2.1. 哈佛大学法学教授

2.2. Lawrence Lessig

2.3. 《代码:塑造网络空间的法律》​

  • 2.3.1. Code, and Other Laws of Cyberspace

  • 2.3.2. 随着互联网的商业化以及商业活动对更严格的用户身份验证的需求,互联网已从一个以无限制访问、匿名和自主性为常态的地方,逐渐转变为一个越来越优先考虑身份认证、中心化和控制架构的地方

  • 2.3.3. 软件开发者从零开始构建网络世界,几乎未受到过现实世界监管的约束

    • 2.3.3.1. 他们决定了网络参与和互动的规则

    • 2.3.3.2. 在互联网世界中,代码即法律

2.4. 在现实世界中,有4种不同的力量约束着人类行为:法律、规范、市场和架构。互联网亦是如此,只不过在网络发展初期,架构以代码的形式存在,发挥了巨大的作用

2.5. 过去,技术条件帮助公众获得了前所未有的隐私自由,人们可自由发表言论而无须担忧审查,但如今,这些条件已被用户ID、跟踪Cookie及数据收集技术所改变

2.6. 主要目标在于引导人们关注变革带来的利益得失、长期影响,而且事实上,这一过程不仅涉及技术,更关乎政治

2.7. 法律本质上是一种附带制裁威胁的命令

2.8. 架构的崛起取代了一种自由,即那种单纯因为若用其他方式则会导致效率低下而得以继续存在的自由

3. 法律动态化编码

3.1. 作为最古老的自动监管手段之一,市政街道标志生动地体现了这一点

3.2. 那红白相间的禁令标志明确无误地宣告:​“此处严禁停车,违停车辆将被拖走,并由车主承担相关费用。​”

3.3. 若此处真的无法停车,那设置这标志也就显得多余了

3.4. 几乎所有法律的效力在很大程度上都取决于人们是否自愿遵守

  • 3.4.1. 无论专业的执法力量在维护秩序与稳定中扮演着怎样的角色,它都仅仅是更宏大的社会结构中的一环,这个结构由社区合作、相互信任以及广泛认可的行为规范共同编织而成

  • 3.4.2. 警察不可能无处不在,也不能无时无刻地监督每一个人

3.5. 一个连接到集中式停车管理系统的感应式停车计时器会让你失去这种选择的机会

  • 3.5.1. 如果你在下午6点后违规停车超过5分钟,计时器可能会直接从你的账户扣除一笔预罚款

  • 3.5.2. 此时,设备负责监测违规、执行法律条款并实施处罚

3.6. 随着摄像头、传感器的普及,以及由代码驱动的精确控制,执法成本将大幅降低,变得几乎可以忽略不计

  • 3.6.1. 过去,我们遵守限速、禁停、禁烟等规定,以及其他类型的法律和监管机制,是因为我们认识到,遵守这些作为更大社会契约的一部分的法律,既有利于社会整体,也能保障我们享受同等的待遇与保护

3.7. 契约之所以易于履行,部分原因在于我们深知执法并非完美的,而是有弹性的

  • 3.7.1. 如今,技术能够以毫不妥协的精确度执法,这威胁到了我们之前保有的灵活性

3.8. 实现完美控制并不一定要依赖AI

  • 3.8.1. 交通信号灯上的闯红灯摄像头,无须复杂算法或决策过程即可发挥作用,且已得到广泛应用

3.9. 动态性更强的合约也可能引发更多的模糊性和不确定性

  • 3.9.1. 旧的、基于规则的代码合约在很大程度上消除了判断、谈判和其他人际互动,从而减少了腐败、偏见、欺骗和执行不一致的可能性,它们的不灵活性既是一种劣势,也是一种优势

3.10. 可解释性,即理解系统如何做出决策的能力,是所有机器学习应用都面临的一个问题

3.11. 在全球经济动荡之际,一个由AI驱动的供应链管理合同能够自我调整,根据市场波动来修改价格或数量。理想情况下,此类系统可被编程为遵循伦理指南和公平原则,既严格遵守规则,又兼顾公平合理

  • 3.11.1. 如此先进的法律编码系统不仅可模拟人类的判断,更能通过数据洞察和统一应用来强化这种判断

3.12. 编写包含机器学习算法的合约,可在一定程度上使其接近由人类管理的传统法律和合同所具有的灵活性

  • 3.12.1. 以这种方式操作,代码合约相较于人类撰写的合约和法律可以展现出更高的灵活性和适应性

3.13. 展望未来几年,AI设备与服务能够塑造、引导、自动化,甚至预先决定我们作为个体所能做出的“选择”的实例将愈发普遍

  • 3.13.1. 无论法律最终如何定夺,公众的态度无疑将在我们迎接这些新情境时发挥举足轻重的作用

4. 非合同

4.1. 一种“非合同”或自执行协议,其条款被代码严格设定,可能会使判断、协商、灵活性、道德推理、宽恕和同理心等人类特有的能力变得毫无用处

4.2. ​“非合同”是由大型科技平台单方面强加给几乎没有能动性的用户的

4.3. 去中心化的区块链网络确保了合约的完整性,防止任何一方在最后一刻改变参与条件

  • 4.3.1. 运行在以太坊(Ethereum)和索拉纳(Solana)等区块链上的智能合约,也必须采用确定的、基于规则的代码编写,以确保在给予特定输入时总能产生相同的输出

5. 新契约

5.1. 虽然现实空间历来都能结合诸如贵宾通道、着装要求、票价差异以及有限的入口等方式进行分类管理,但与数字空间迅速实现的分类排序相比,这些手段仍显得较为粗糙

5.2. 无论法律最终如何定夺,公众的态度无疑将在我们迎接这些新情境时发挥举足轻重的作用

5.3. 若不同的政府机构各自推行AI驱动的精准控制机制,其影响将尤为深远

5.4. 法律和规范之所以有效,源于我们的选择和认同

5.5. “被统治者的同意”​,是一种公民为换取国家提供的秩序和安全而自愿放弃部分潜在自由的隐形契约,这并非一种具有约束力的契约

5.6. 在互联网创建的新世界中,表达赞同或反对的方式比以往任何时候都更加强大和去中心化,也更透明

  • 5.6.1. 这种变化将对AI技术在各个层面和领域的应用产生深远影响

  • 5.6.2. 不仅会影响集体价值观和现实操作如何转化为正式法规,还将决定人们和社区如何负责地遵守这些法规

5.7. 如果我们的长期目标是将AI安全且有效地融入社会,而非简单地禁止它,那么公众就必须在AI的合法化过程中发挥积极和实质性的作用

  • 5.7.1. 无许可创新和迭代部署不仅是提高安全性和能力的手段,也是培养公众对这些技术如何运作及其影响的认知的重要方式

5.8. 如果我们的长期目标是将AI安全且有效地融入社会,而非简单地禁止它,那么公众就必须在AI的合法化过程中发挥积极和实质性的作用

6. 自动驾驶

6.1. 自动驾驶汽车追求效率、安全和交通流量优化,这可能会挑战汽车出行这一背景下传统的个人自主观念

6.2. 随着时间的推移,技术创新、交通标志的广泛应用和基于证据的监管这“三位一体”的结合,使得非凡的出行奇迹变得司空见惯

7. 自由的认知

7.1. 自由并非一个独立于环境之外的永恒原则,而是始终在变化

7.2. 对自由的构想,往往与当时技术能实现或不能实现的能力紧密相关

7.3. 在不知不觉中,你的生活已经演变成一场由低调的行政专制和随意监控构成的漫长旅程

7.4. 如今,我们能够在几乎不做计划的情况下完成3000千米的旅行,穿越那些通常被认为是安全有序的地区,这种能力并未被明确地写入宪法中

7.5. 随着新技术逐渐融入社会,新的法规和规范也应运而生,这些变革不断塑造着我们对自由的认知

7.6. 在欧洲,印刷术问世之前,书籍制作技术主要由天主教会和大学掌控

  • 7.6.1. 确保少数在官方渠道之外出版的书籍不会被视为异端或在道德上不可接受

7.7. 正式的法律和审查机制变得如此普遍,以至于人们越来越重视言论自由和个人表达的权利

7.8. 并未阻止其他审查性法律和规定的出台,它们禁止了与淫秽、不雅内容、侵权、虚假广告以及真实威胁、煽动违法行为和“挑衅性言论”等有关的一系列言论和表达内容

  • 7.8.1. 现在美国禁止言论的法律远比谷登堡印刷术开始改变世界时的欧洲要多

7.9. AI强大的并行处理能力可帮助我们摆脱自身神经系统的限制,更好地解决复杂问题

  • 7.9.1. 如同汽车一样,AI也可能催生新的监管方式—不仅是对AI本身的监管,还包括对我们使用AI的方式的监管

7.10. 如今,廉价但功能强大的、具有双刃性的设备越来越多,如无人机、机器人和自动驾驶车辆,这使得不法分子能以前所未有的力量发动攻击

7.11. 当发动国家级攻击的能力不再只存在于国家层面时,显然需要采取新的监管和监控手段来降低这类事件发生的可能性

7.12. AI将影响人们对自由的看法,其强大的并行处理能力可帮助我们摆脱自身迟钝的神经架构的限制,更好地解决复杂问题

8. 获得什么

8.1. 虽然AI可以极大地改善个人的生活水平,但更重要的是,我们需要以一种对整个社会有益的方式来部署AI

8.2. 应对环境可持续性、资源枯竭以及公共卫生、公共交通和其他挑战,都需要超越单纯的商业化颠覆进行大规模的系统干预

8.3. 需要以一种对整个社会有益的方式来部署AI

  • 8.3.1. 从国家层面来看,在这个高度互联、技术驱动的世界,想要取得富有成效的结果,不能仅仅依赖于计算能力、创新能力或有效的监管制度,社会的凝聚力同样至关重要

8.4. 任何成功建立这种系统的国家,都将极大地保护其民众免受疾病、封锁和经济中断的困扰,让他们能自由地工作、旅行和聚会而无须担忧

8.5. 在AI的赋能下,感受到AI对个体和集体的帮助,我们或许会更倾向于寻求共同的目标

8.6. 提醒我们注意自上而下的、未获得受影响民众同意的集中式规划所带来的灾难性后果

AI原生应用认知架构的10个最佳实践 传统应用(如ERP、CRM)的核心是规则引擎:通过预定义的逻辑处理输入、输出结果。当这类应用引入AI时,通常是「插件式」的——将AI作为辅助模块(比如用图像识别插件处理发票扫描),未改变核心架构。AI原生应用的本质是认知驱动:从需求定义到系统设计,均以「增强/替代人类认知」为目标。意图优先:不局限于「完成功能」,更关注「理解用户意图」(比如ChatGPT不是「对话工具」,而是「意图理解与响应生成系统」);知识动态性。 阅读详情

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