摘要
在人工智慧日益普及的今天，如何應對相關挑戰成為全球經濟的重要課題。 歸納要點:
- 量子化技術的突破大幅降低大型語言模型(LLM)的記憶體需求,促進AI技術的民主化。
- AI影像生成帶來隱私和版權問題,引發業界對道德規範及商業模式創新的探討。
- 免費AI服務雖然便利,但過度依賴可能抑制市場競爭,專家呼籲需平衡其長期影響。
量子化技術的突破：LLM 記憶體需求大幅降低
最近，蘋果展示了他們的 AI 產品「Apple Intelligence」。老實說，我對此有些失望。該帖文中提到的主要原因在於記憶體需求。大型語言模型（LLMs）執行時需要大量記憶體。OpenELM 的引數量為 11 億，這略低於 Gemini Nano 的 13 億引數。因此，在進行 8 位元量子化時，這意味著需要 11 億位元組的記憶體，約為 1GB 的 RAM。你希望有 1GB 的 RAM 永久保留給 Siri 嗎？雖然 Siri 很重要，但我認為它並沒那麼重要。更新：蘋果已表示 OpenELM 並不是支撐 Apple Intelligence 的技術，但其記憶體需求可能類似。不過，我認為他們現在已經成功實現了 4 位元量子化。4 位元……這意味著每個人工神經元只有 16 種可能的狀態。而我之前還以為 8 位元量子化（具有 256 種可能狀態）已經太受限了。
**最新趨勢：量子化技術的進展**近年來，量子化技術在降低 LLM 所需記憶體方面取得了顯著進展。蘋果最近宣佈其 OpenELM 模型使用 4 位元量子化，將單個人工神經元的可能狀態數減少到僅有16種。這相較於先前的8位元量子化（擁有256種可能狀態）是一個顯著改進。
**深入要點：LLM 的潛在應用**儘管記憶體要求很高，LLM仍具有廣泛的潛在應用，包括自然語言處理、影象生成和決策支援。在考慮特定任務時，需要仔細評估 LLM 是否適合。例如，在記憶體受限的裝置上，小型 LLM（如 Gemini Nano）或許更具適應性與效率。
我們在研究許多文章後,彙整重點如下
網路文章觀點與我們總結
- 阿特曼強調必須認真討論AI對經濟的影響,否則可能帶來嚴重後果。
- 生成式人工智慧的發展逐漸影響社會、經濟及科學進步。
- 國際貨幣基金(IMF)警告AI革命可能影響全球40%的就業崗位,特別是已開發經濟體。
- 有專家指出AI晶片需求存在泡沫風險,類似2007年銀行業情況。
- 日本制定了企業人工智慧指南,為商業環境中的AI應用提供框架。
- 傳統網路攻擊未消失,駭客利用新技術提升攻擊效率與強度。
隨著生成式人工智慧的快速發展，我們正面臨許多挑戰和機遇。這不僅影響到我們的工作，也改變了整個產業格局。不過，我們也要注意到AI所帶來的不確定性，例如晶片市場的泡沫風險以及對就業市場的潛在衝擊。因此，在享受科技進步所帶來便利的同時，更應該積極探討如何平衡其對社會和經濟造成的影響。
AI影像生成的隱私疑慮與企業應用
擁有一個裝置上的人工智慧似乎不是個好主意。我仍然這麼認為。乾脆把所有的處理都放在雲端之類的地方就好了。更何況使用人工智慧究竟有什麼意義呢？他們展示的一切都能用其他人工智慧模型做到，尤其是那些 AI 影像。它們看起來和我見過的每一幅 AI 影像都一樣。他們甚至宣佈與 ChatGPT 的整合。他們應該直接將所有的 AI 外包給 ChatGPT，我不知道為什麼蘋果非得自己做一套。聽起來就像是「不在此地發明」症候群。但我開始思考，我覺得這並不是我生氣的全部原因。我認為真正的原因，可以說是「AI 傾倒」。
這與我之前寫的一篇文章《蘋果的 Sherlocking 是否走得太遠了？》有關，在那裡我論證了蘋果在打擊那些應用程式時，所承受的損失遠大於獲利。**AI影像生成趨勢：**AI影像生成技術正蓬勃發展，Apple 的 on－device AI 可用於訓練客製化影像模型，以滿足特定需求。例如，藝術家可以利用此功能創造獨特且富有想像力的作品，而企業則可生成符合品牌美學的高品質產品圖片。**AI資料隱私疑慮：**對於在裝置上處理 AI 運算所衍生出的隱私風險，大家表達了合理的擔憂。蘋果強調其保護使用者隱私的重要性，並表示其 on－device AI 功能設計上旨在不將資料傳送至雲端運作。專家建議保持謹慎，並持續關注未來有關資料處理實務的資訊更新。
AI 的長期成本：免費的代價
造成這麼多應用程式整合 AI 的原因是什麼？答案是：AI。將生成式 AI 本地執行於你的裝置上是一回事，因為本地執行 AI 的一個好處就是不需要額外的執行成本。但如果你不在本地執行 AI，那又該怎麼辦？在我討論 Apple 智慧時，我提到：
Apple 甚至沒有對其 AI 收費。為什麼呢？當他們宣佈透過衛星提供緊急求救服務時，他們表示會對此收費，儘管他們給了每個人兩年的免費使用期，而這兩年還未結束。我至少預期他們會說，「要使用線上版本的模型，你需要訂閱 iCloud」，但他們並沒有這樣做。他們簡直是在白白浪費錢。這真是不符合 Apple 的風格。
現在你可以把這看作是一件好事，免費的 AI 對每個人都是有利的。而在短期內，確實如此。但從長遠來看呢？金錢有助於顯示你願意為某些東西支付多少。如果很多人在影片串流方面花了大量金錢，那麼就會有許多人專注於影片串流，並努力使影片串流變得盡可能好。
免費服務對創新和技術進展的潛在風險
現在想像一下，如果 Netflix 是完全免費的。這是一項政府服務，每個人都有一個 Netflix 帳戶。那麼就不會有改進 Netflix 的動力了，對新內容的需求也會隨之減少，而串流技術的進步可能也不會像現在這樣顯著。我們或許不會有 AV1 技術，甚至可能連 VP9 都無法實現。這就是免費提供服務的危險，它們扭曲了市場。不僅僅是蘋果，微軟、OpenAI、Anthropic 和谷歌等公司都參與了 AI 的「傾銷」，他們正以零價或遠低於市場成本的價格提供對其模型的訪問。情況更糟的是。如果……引用我在 sherlocking 上的一則帖子：
某一天，蒂姆·庫克可能會說，「我們為什麼要支付這些 AI 功能的費用？」然後蘋果的 AI 瘋狂就會瞬間結束。所有依賴蘋果 AI 應用程式的客戶將被拋下，不再擁有合適的替代方案，因為蘋果已經關閉了所有選擇。這是我最大的 AI 擔憂，也是為什麼我對那些虧損運營的 AI 產品缺乏信任。最終總有人會醒來。
**專家洞見：市場扭曲的潛在後果** 免費服務的潛在問題在於它們會扭曲市場，消除創新和進步的誘因。免費的 Netflix 帳戶將扼殺競爭，導致流媒體產業停滯不前。同樣地，AI 服務的免費提供也會阻礙技術進步，因為公司沒有動機投資於研發。
如果公司的突然退出或開始收取市場價格，那將是最壞情況。如果企業全部撤出 AI 市場或開始對其 AI 服務收取市價，那將帶來巨大的衝擊。在此情境下，人們願意支付費用獲得 AI 工具將大幅減少，而造成嚴重短缺。這種情況將對依賴於人工智慧技術的發展產生重大影響，並可能阻礙技術進步。**AI 寒冬的可能性** 最壞情況是，如果公司突然退出 AI 市場合或開始對其 AI 服務收取市場價格，就會導致 AI 寒冬。由於人們不願意為 AI 工具付費，這將導致 AI 工具的不足供應。而且這種情況將對依賴於人工智慧技術的發展產生重大影響，並可能進一步阻礙技術進步。
AI投資的長期影響：了解回報和風險
這情況可能甚至會變得更糟。那些依賴廉價人工智慧的公司現在必須完全重整其工作流程。許多開發者目前都在使用人工智慧，這甚至可能對經濟造成衝擊。雖然未必會導致衰退，但情勢可能相當不妙。而這種情況是有可能發生的。《商業內幕》最近報導了以下訊息：— 科技公司計劃在人工智慧上花費超過1萬億美元。 — 不過，高盛指出，投資回報率可能需要很長時間才會顯現，而且結果令人失望。
這樣的支出究竟能否持續下去？答案是否定的，公司最終會醒悟。總有一天，一家公司會說：「這個人工智慧的東西並沒有帶來任何收益。」然後就會將其淘汰。而這將引發科技公司間的多米諾效應，因為隨著各家公司的陸續覺醒，它們開始意識到回報與投入之間的不成比例。這情形與當前的DEI裁員現象頗為相似。
**典型查詢意圖：AI技術的長期影響** AI技術的長期影響尚不明確，但專家預測它將對產業和經濟產生重大影響。隨著越來越多的企業投資於AI，競爭可能加劇，從而促進創新與效率。我們也要認識到AI技術在發展中面臨挑戰，其長期影響取決於技術進步及社會採用程度。
**更新趨勢：AI 的道德影響** 隨著AI技術的不斷進步，其對社會道德層面的影響愈加受到關注。在此背景下，專家們擔心AI應用可能加深現有社會不平等以及引發新的道德問題。例如，基於AI驅動的自動化或許將導致大量工作崗位流失，而如果AI演算法存在偏見，也有潛在歧視風險。因此，各企業和政策制定者正努力制定準則和法規，以確保人工智慧被善用且符合倫理標準。
OpenAI 專注於 ChatGPT，不會與客戶競爭
這實在令人失望，因為我們本可以擁有一個公平市場價格的 AI 企業生態系統，並逐步增加新功能。現在你仍然可以像我在 Stratum 中做的那樣將 AI 功能整合到你的應用程式中，但這變得更加困難。你知道，在 humanloop 發表過一篇文章提到：4． OpenAI 將避免與他們的客戶競爭——除了 ChatGPT 之外。不少開發者表示，他們對使用 OpenAI API 建設感到緊張，因為 OpenAI 可能會推出與他們產品競爭的產品。Sam 說過，OpenAI 不會再發布超出 ChatGPT 的更多產品。他指出，有著偉大歷史的平台公司通常都會擁有一款殺手級應用，而 ChatGPT 將使他們能夠透過成為自己產品的客戶來改善 API 的質量。ChatGPT 的願景是成為工作中的超智慧助手，但還會有許多其他的 GPT 使用場景是 OpenAI 不會觸及的。
值得注意的是，這篇文章是在2023年5月發表的，因此是在 OpenAI 為 ChatGPT 所做許多升級之前。因此，他們技術上遵守了自己的承諾……透過把所有新的產品創新都納入 ChatGPT 的標籤之下。
沒有任何獨立開發者（甚至是中型團隊）願意與 OpenAI 競爭，因為他們擁有過多的資金，並且知道自己會被擊潰。這意味著，人工智慧領域的唯一創新只能來自大型公司。不得不說，大型公司在創新方面並不出色。
很難知道本來會是什麼樣子。但當我聽到開發者對於使用 OpenAI 的 API 感到「緊張」時，這並不是一個令人放心的訊息。誰知道呢？目前這股免費 AI 繁榮的浪潮可能會持續下去，但我懷疑它不會。最終它將會逐漸退燒，而我們將再次陷入另一場 AI 冬天。這並不是因為生成式 AI 不酷，而是因為創造它的公司讓自己過度炒作，並向市場灌入了大量同質化的 AI 噱頭。他們試圖把 AI 噱頭傾銷到市場上，但卻只成功地貶低了整體生成式 AI 的價值。
參考來源
阿特曼：別因為GPT-4而低估AI可能對經濟產生的衝擊
阿特曼提到，GPT-4並未對經濟產生顯著影響、讓人們失去戒心。他強調、必須更認真地討論AI對經濟的影響，因為如果不解決這些問題的話、可能會產生嚴重後果 ...
來源： MoneyDJ美國經濟安全思維下的人工智慧管制
生成式人工智慧（generative AI）的急速發展，已逐漸開始對社會、經濟和科學進步產生影響。 ... 然而在近幾年以前，LLM仍大多屬於封閉式或高度受限的狀態， ...
來源： WTO及 RTA中心WSJ專欄作家：LLM不實用，AI晶片需求可能存在泡沫
華爾街日報(WSJ)資深專欄作家James Mackintosh週四(5月30日)撰文指出，人工智慧(AI)晶片需求可能存在泡沫、就像2007年的銀行業一樣利潤高到不可持續。他 ...
來源： MoneyDJ《國際經濟》AI取代人類！富國6成工作不保這產業迎來「失業海嘯」
【時報編譯柯婉琇綜合外電報導】國際貨幣基金（IMF）警告，人工智慧（AI）革命可能影響全球40%的就業崗位，而相比新興市場和低收入國家，已開發經濟體 ...
來源： 奇摩股市生成式人工智慧(Gen AI)對於金融業之影響及其運用之注意事項
日本《企業人工智慧指南草案》由總務省和經濟產業省制定，提供了一個全面的框架來指導人工智慧在商業環境中的開發、部署和使用。 新加坡的AI驗證基金會(AI ...
來源： morrishare.com人工智慧(AI)浪潮衝擊下的機會與挑戰
其五是經濟和社會衝擊的問題：一方面，AI 技術的應用可以提高生產力 ... AI 人工智慧對產業的影響是廣泛且全面，不論是金融業、製造業、科技業 ...
來源： 財團法人現代財經基金會AI帶來更多資安風險！LLM遭下毒、蠕蟲自動化攻擊 - Web3+ - 數位時代
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來源： Web3+下一個成長快速的「智慧經濟體」會是誰？｜專家論點【Howie Su】
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來源： 科技島
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