一旦大眾決定接受某事物為一個有趣的「事實」，就幾乎不可能讓這種接受度被撤銷。持續的趣味性和象徵性用途，會壓倒任何事實上的匱乏。
華盛頓郵報的 Shira Ovide 帶來了爆炸性新聞。禮品連結在此。
還記得嗎？去年十一月，白宮的加密貨幣與AI顧問告訴我們，生成式AI貢獻了美國半數的GDP成長？
結果並非如此，正如 Shira Ovide 剛剛報導的：
你應該閱讀全文，禮品連結在此。
我很想看到一份關於銀行現在與這一切有多緊密關聯的對比圖。
如果所有這些投資都是錯誤的，會發生什麼事？
Ovide 的文章絕對殘酷，介於悲劇與喜劇之間，充滿了訪談，顯示出一些難以吞嚥的數字，這些數字符合矽谷的敘事，並在華盛頓迅速成為「福音」，而幾乎沒有受到應有的審查。自從 Geoff Pullum 的「愛斯基摩詞彙騙局」以來，我從未讀過如此解構人們只聽他們想聽之事的文章。
Ovide 關於生成式AI被高估的說法，其實不應該讓人感到意外。生成式AI從一開始就存在固有的不可靠性；我過去五年來警告的每一個問題都未得到妥善解決。大型語言模型仍然會產生幻覺，它們仍然會犯愚蠢的錯誤；它們仍然缺乏對現實的適當概念。它們經常產生垃圾內容。最近一項名為「遠端勞動指數」的調查發現，它們只能完成人類任務的 2.5%，這是一個巨大的高估，因為字面意義上所有需要體力勞動的工作都被排除了。
生成式AI有其用途，但考慮到持續困擾它的巨大可靠性問題，大多數企業難以找到投資回報，這並不令人意外。因此，經濟影響可能遠比許多人被告知的要小。
我不知道生成式AI是否真的是一場騙局，但銷售它的人試圖將其推銷為等同於通用人工智能，但事實並非如此。
而且，他們實際知道如何建造的產品——而不是他們幻想中的產品——根本無法達到那些期望。
總而言之，我最好的猜測是，生成式AI對社會造成的傷害將遠大於益處。儘管存在一些實際用途，例如編寫程式碼，但它是一種本質上不可靠的技術。它正在撕裂我們的教育體系和資訊生態圈，並充斥著未經同意的深度偽造色情內容。它對環境造成威脅，因為數據中心建立在過多的投機之上。它正導致一些人出現嚴重的心理健康問題。而且，一旦購買了炒作的銀行和投資者開始倒閉，它可能會摧毀我們的經濟。
倒數川普離開AI大樓的時刻已經開始了。
請停止說「編寫程式碼是一個實際的用途」好嗎？這是我對這個問題提出的第三次呼籲。（你閱讀你的評論嗎？）如果你想要充滿錯誤、有安全問題、無法擴展且無人理解的程式碼，那麼，是的，這是一個實際的用途。就像如果你想要充滿無意義文章和虛構事實的文章，那麼寫文章也是一個實際的用途。但正如我已經指出的，現在沒有任何聲譽良好的編輯使用大型語言模型來撰寫他們的文章。為什麼會這樣？因為顯然它不起作用。
讓我們面對現實吧，你說「編寫程式碼是一個實際的用途」的唯一原因是你自己不寫程式碼，也不理解它。我看不出還有什麼理由讓你認為其他領域遇到的問題 somehow 不適用於編寫程式碼。新聞快報：它們確實適用。軟體工程絕對不需要這種垃圾，就像其他人一樣。所以，我希望這是我的最後一次呼籲：請停止延續這個迷思。如果你想了解更多關於使用大型語言模型編寫程式碼的問題，我可以詳細討論——請隨時與我聯繫。謝謝。
天啊，這是在模型 n，模型 n+1 上完成的，它在一個測試集完全被污染的基準測試上得分高出 3%，就能解決一切。現在就把 3000 億美元交出來吧，你們這些盧德分子。
因為這可能不完全清楚，那是反諷。