Gooaye 股癌
04 Feb 2023 09:54
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Gooaye 股癌
31 Jan 2023 07:53
好朋友 Manny 的好文，他差 300 個滿兩萬訂閱(免費)要辦感謝祭，我需要這個感謝祭，請大家訂閱優質讀物，感謝
【曼報】Meta 首席 AI 科學家談 ChatGPT 與 Meta 原罪
偶爾會思考要怎麼在不具備 AI 工程專業的情況下理解 AI 對世界的影響，尤其是避免將它當作一種煉金術或是中華一番的傳說廚具。目前暫時採用的方法是從領袖人物面向一般人的言論中捕捉兩種關鍵知識來強化對背景資訊的理解，分別是「技術願景的想像」與「商業實務的決策」。
Meta 的首席 AI 科學家 Yann LeCun（楊立昆）是 AI 宗師之一，也是 2018 年圖靈獎的得主。前陣子 LeCun 因為在 Twitter 上發表「ChatGPT 並非特別創新，也不怎麼有革命性」的發言而引來熱烈討論。
LeCun 在前幾天接受 Alex Kantrowitz 的專訪中更清楚地闡述了他的想法，尤其提供了許多有意思的切角，相當值得一看。
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▍一、AI 科學研究的商業模式以及 OpenAI
如同絕大多數的科學研究，能支持 AI 科學研究的商業模式主要就三種：大學、慈善事業、企業。其中「企業」尤指夠大且有足夠獲利的那種，畢竟一般公司養不起。
LeCun 舉了 DeepMind 為例，它們一開始以新創自居，但很快就沒錢，只能賣給 Google。LeCun 認為當年 Google 的收購很有遠見，且 DeepMind 一直都像個象牙塔研究單位，很少接受從其他事業單位過來的壓力。
OpenAI 則是另外一回事，一開始是選擇慈善事業路線，之後因為經費不足只好轉型成有獲利上限（capped profit）的新創公司。既然是新創公司，不是有可獲利的商業模式就是要募資，而現在的 AI 當然只能選後者。LeCun 認為 OpenAI 最厲害的地方就是「很會做 Demo」，因為不這麼做就很難持續募資。
LeCun 對 OpenAI 最直接的評論應該是認為它一點都不「Open」。身為一名科學家，LeCun 認為「發表論文」與「開放原始碼」才是推進 AI 科學研究的關鍵，前者能吸引到更好的人才（科學家），後者則能最有效率地改進模型。
「吸引到更好的人才」這點特別有意思，因為非常的科學家視角。我的理解是對一名科學家來說，影響力或許才是最主要的追求目標，而建立影響力的主要方式就是發表能被很多人引用的論文。我既非科學家也非工程師，因此無法判斷到底厲害的 AI 人才比較看重影響力還是財富。
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▍二、為什麼 ChatGPT 並非特別創新，也不怎麼有革命性？
LeCun 認為基於大型語言模型（LLM）的 ChatGPT 是個「很不錯的產品」（well-engineered product），但在 AI 技術上並無特別的突破，基本上仍是站在前人的成果上。我想 LeCun 想表達的是該產品並沒有帶來技術典範上的轉移。
然而，怎樣才是技術典範上的轉移？白話來說，什麼才是 AI 的下一步？有人說 AI 的終極樣貌就是「人工通用智慧」（artificial general intelligence，AGI），簡單來說就是擁有跟人一樣的智慧，那麼對 LeCun 而言現在的 AI 距離 AGI 還有多遠？綜合 LeCun 的前後文，他認為 AGI 模型有三個條件：
(1) 有模擬（simulate）互動對象的能力
(2) 有預測（predict）的能力
(3) 有規劃（plan）的能力
第一，LeCun 再三強調 LLM 只捕捉到人類智慧的極小一部分，因為 LLM 的訓練資料是文字，而人類大部分的智慧都不存在於文字，也無法用文字表示。AGI 若要能模擬互動對象，則訓練資料源必須不只是文字，就像嬰兒在識字以前是透過大量的非文字觀察（observation）來自主學習。
第二，預測是智慧（intelligence）的基本要素，LLM 已經能做到這一點，因為其基本原理就是透過機率不斷去預測下個字可能會是什麼。
第三，規劃是智慧的另一個基本要素，其精準定義為「對每一種行動可能產生的結果進行預測，並利用這些預測來規劃最能達成目標的作為」。這也是目前 LLM 做不到的事情。
我大概能理解 LeCun 為何再三強調 ChatGPT 並沒有技術典範上的突破，因為它仍是基於文字資料的學習，運用機率來預測（猜）字與字之間的關係。ChatGPT 既無法模擬互動對象，也無法規劃，更不負責真偽（因為只是基於機率的預測）。但我同時也認為工程上的突破也是一種突破。
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▍三、Meta 與 Google 的原罪
為什麼 Google 領導了這麼多 AI 科學研究的成果，卻遲遲不像 OpenAI 一樣大肆發表產品？為什麼 Meta 在這方面也相對低調？LeCun 分享了兩個有趣的案例。
第一個案例是 Meta 推出的 AI 聊天機器人 BlenderBot。第三代的 BlenderBot 使用了有 1,750 億個參數的 OPT-175B 語言模型，照理說能力並不會太差，但市場反應卻很差。LeCun 表示這是因為 Meta 設計了很多「限制器」，不讓 BlenderBot 回答例如政治、宗教等敏感問題。限制器讓 BlenderBot 成為一個相對安全的產品，但安全就等於無聊。
第二個案例是 Meta 在 2022 年 11 月推出的學術研究輔助 AI：Galactica。Galactica 推出後不久就引來許多負面討論，其中最有名的就是有人問它「吃碎玻璃有什麼好處」，而 Galactica 也還真的整合了研究報告說明吃碎玻璃的好處。
LeCun 對 Galactica 事件的始末做了很完整的說明。Galactica 並不是一個「聊天機器人」，而是一個「學術寫作助手」，例如當一個研究者寫了「氫能源研究近期有了重大突破進展」，Galactica 會自動抓取相關的論文然後試圖完成後面的段落。因此，當人們對 Galactica 提出荒謬的提問時，它也會去找相關的論文然後完成後續的寫作。
Galactica 是一個很有趣的案例，特別值得拿來跟 ChatGPT 做比對。Meta 最大的錯誤或許是沒有意識到人們直覺上就會把這樣的應用當成問答機器人使用，加上產品設計也不夠清楚。
值得一提的是 Galactica 在引來大量負面討論後很快就下架了，前後只上線了三天。當時許多人揣測是 Meta 為了止損，但 LeCun 還原了真相：這是開發小組自己決定下架的，因為他們承受不了輿論壓力。然而，Galactica 的論文以及原始碼都仍保持公開。
BlenderBot 與 Galactica 都說明了一件事：對 Meta 以及 Google 這樣等級的公司而言，釋出 AI 產品通常有害無益。首先，兩家巨頭公司擁有數十億的使用者，承擔負面輿論的可能性遠大於世界上任何一家公司。其次，都已經會被罵了還無法營利，誘因就更低了。最後，兩家公司底下主要養的人才都是科學家，而科學家最重視的是學術跟開源領域上的影響力，是否推出產品或許並不重要。
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▍四、社會與 AI 相處的正確之道
針對目前許多 AI 引發的爭議，LeCun 在專訪的最後分享許多我認為極為精采的思路。
首先，回顧人類歷史，幾乎每一種科技突破誕生時都會招來抗爭，因為擋人財路，例如：照相機衝擊了手繪肖像、唱片衝擊了現場演出、網路衝擊了出版業。然而，沒有一次抗爭有辦法勝出，人類向來阻止不了科技的進步。
其次，許多人不滿 AI「剽竊」創作者的創意，例如用知名畫家的風格來作畫。然而，以現行著作權法來說，法律從來不禁止人們受他人畫風的「啟發」，甚至不禁止模仿畫風。特別制定新的法律來禁止 AI 是合理的嗎？
最後，許多人倡議一種論述：「為什麼我們的創作被矽谷的大公司拿去發展 AI 模型？它們都這麼有錢了還要剝削我們？」這種論述很快就失效了，因為再過一、兩年，每個年輕人都能在自家的車庫中架設伺服器、佈建 AI 模型跟爬蟲，然後盡情的執行上述的剝削情事。把矛頭指向「大公司」是個錯誤的論述方向。
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Gooaye 股癌
30 Jan 2023 11:35
唯一超過今天 722E 的是 2005 年的 1252E，不過當時是飛利浦鉅額轉讓台積電，故排除榜單外
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Gooaye 股癌
30 Jan 2023 04:34
推特玩了幾個月之後心得：
1. 酸民池還沒建立起來，發文發得很開心
-時間久了或遇到下個崩跌還是會出現吧
-社群方面自己心態調適得越來越好，從初期很敢講話，到後來不太敢講話，最近又開始放膽說話了
2. 比較常講較機敏的和分享個人操作
-我覺得跟設計有關，臉書雖然也能發短文，但不自覺會想建立完整結構的文章
-因為比較不會連結到個人吧，回文的受眾也滿常抖出有料的內容
3. 至今沒有詐騙留言出現
-有可能是規模還沒到而已
4. 觸及很好
-臉書三十七萬追蹤，實際每篇可能幾萬的觸及起跳
-推特目前兩萬追蹤，實際每篇常是追蹤數量的兩倍觸及
5. 整體體驗
-很讚
https://twitter.com/mengkunghsieh
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Gooaye 股癌
28 Jan 2023 09:49
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Gooaye 股癌
26 Jan 2023 08:32
TSLA 維持 1.8m 台車和 50% CAGR 不變，今年預計推出 Cybertruck，坊間謠言的 Model 2 小型車也有機率在今年宣布。
特斯拉或許估值過高有修正空間（連老闆也多次說自己股價偏高），但要修到齊頭傳統車廠就比較不理性ㄉ說法了，哪家傳統車廠有這種成長性和毛利？
https://www.teslarati.com/tesla-tsla-q4-and-fy-2022-earnings-results/
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Gooaye 股癌
22 Jan 2023 08:20
花田正博說：“對於燃油車而言，其動力系統僅需300-500個MLCC；而對純電動車而言，這個數字則達到2000-2500。此外，混合動力車在動力系統、ADAS系統、安全和信息化等不同功能領域都對MLCC提出了更高的要求。其中，混合動力車在ADAS上會要求3000-5000個MLCC。某個搭載了等級2+自動駕駛功能的電動汽車的高級車型中，MLCC的使用數量已經達到了1萬個以上。”
https://www.eet-china.com/news/202301178760.html
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Gooaye 股癌
19 Jan 2023 04:33
獨／買股被套山頂 八方雲集創辦人竟逼妻炒股！
幾個心得：
-三根大紅K散戶不請自來，最好的防守是進攻，最好的倒貨是拉高（賣不掉加價賣是真的）
-主力（握有大籌+作價意願者）可能也不知道為何買進，短線的飆股許多是在交易情緒
-市場需要「托」，找自己老婆托的還真的很少見，一般是買買新聞、發發報告，再搭配一些截圖 hearsay
https://www.ettoday.net/news/20230119/2426080.htm
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Gooaye 股癌
16 Jan 2023 04:48
要過年了台指還有個三十幾點的正價差...
外資持股自 2022 年初到去年十一月底共計賣超一兆四千億，自巴菲特切入台積電後，至今終結下降趨勢開始打底回補兩千億；台股整體借券賣出張數也快速回補到了一年半前的位置，剩下九百萬張左右。以籌碼的角度來說，外資法人應該開始偏多做了。
巴菲特這波介入真的很期待後續的發展ㄟ。
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Gooaye 股癌
15 Jan 2023 12:42
【曼報】搜尋革命終於要來了嗎？
ChatGPT 問世以來，最被熱烈討論的話題之一就是「Google 要被取代了嗎？」這是一個很複雜且可能還言之過早的問題，但由於過去就曾斷斷續續介紹過一些搜尋引擎的新創，剛好透過本次的藉題發揮來整理一下想法。
「取代 Google」這句話至少有兩種解讀層次，一個是狹義上的「取代Google 搜尋服務」，一是是廣義上的「取代關鍵字搜尋」。
自從 Google 成為世界霸主以來，「取代 Google 搜尋服務」的聖戰就已開打，其中至今仍在努力的就是以 DuckDuckGo 為首的「隱私搜尋」（private search）陣營。顧名思義，該陣營強調的是它們不會像 Google 一樣追蹤使用者的搜尋紀錄，也不會把資料賣給廣告商。
隱私搜尋陣營最新的知名生力軍是 2019 年創立的 Neeva，其創辦人為前 Google 廣告與商務資深副總裁 Sridhar Ramaswamy。Ramaswamy 在 Google 服務超過 15 年，主導過許多與 Google 搜尋與廣告相關的計畫，最後卻因認為 Google「太以廣告商的利益為主」而離開。
貫穿隱私搜尋陣營的關鍵字是隱私，但每一家公司的商業模式都不太一樣。DuckDuckGo 強調保護隱私，營收主要來自廣告跟聯盟行銷連結；Neeva 強調沒有廣告，營收主要來自會員訂閱費。
雖然隱私搜尋陣營已經問世許久，卻從來沒有引起「Google 是否會被取代」的討論，我認為原因有二。第一，隱私跟使用體驗是一體的兩面，多數人傾向用前者交換後者，之後再去倡議政府應該要監管掌握隱私資料的業者（而不是一開始就選擇不交換）。第二，Google 讓「搜尋就應該是免費」的觀念深植人心，導致任何付費服務都直接先輸在起跑點。
附帶一提，DuckDuckGo、Neeva 以及許多搜尋服務其背後的引擎不完全都是自己開發，少則一半、多則全部都是使用微軟的 Bing。這也非常合理，畢竟從零開始打造一個搜尋引擎的難度與花費都很高，同時市場上也沒其他更好的供應商。
消費性市場端的搜尋服務講起來很無聊，反而是企業市場端的搜尋服務很有趣。除了 Amazon、微軟、Google 三大雲端巨頭都有推出企業用的認知搜尋（cognitive search）服務，切入這塊市場的新創公司也不少，但因為篇幅的限制就不多岔題。
時間快轉到 2022 年，ChatGPT 的問世帶出了「取代關鍵字搜尋」的討論，而這將是對 Google 更根本性的打擊，因為它顛覆了我們習以為常的搜尋行為。
抽象而言，什麼叫搜尋行為？Bessemer Venture Partners 下了一個夠短且實用的定義：「查詢資料，將資料合成為資訊，並從中得出結論。」這句話包含了三個要件：
查詢（query）：找到特定資料的能力
合成（synthesize）：將資料組合成資訊的能力
結論（conclusion）：處理資訊並輸出知識的能力
很多人在日常生活中或許都有過對「伸手牌」不耐煩的經驗，且當下多半會在內心（或甚至講出來）咕噥：「有時間問不會先去 Google 嗎？」然而，很多時候伸手牌的難處不一定是因為偷懶，而是因為不知道下什麼關鍵字、不知道哪些資訊有用，或是不知道如何將資訊處理成可解決問題的知識。
伸手牌之所以存在，反映的不是懶，而是人類比 Google 好用。也許未來我們會懷念伸手牌，因為 AI 將大幅減少人們需要伸手的機會。以 ChatGPT 為例，它已非常接近人們心中理想的伸手對象：可以用自然語言查詢、能合成出資訊，還能給出結論，甚至是讓自己擁有不具備的知識（例如寫 code）。
許多人對 ChatGPT 感到不安，認為它過於武斷、偶有錯誤、且沒有提供引用資料的結論將帶來巨大的負面效果。這點或許有解法，例如結合 GPT-3 與 Bing 搜尋引擎的 Perplexity AI 就提供了一個很有趣的示範。
Perplexity AI 的搜尋結果分成兩部分，上半部是跟 ChatGPT 一樣的簡短回答，下半部則是列出該回答引用了哪些網路資源。目前的限制是每則回答只會引用五個來源，引用邏輯我猜應該是依照搜尋結果的權重。除了搜尋網路，Perplexity AI 也可以搜尋 Twitter，方法是將使用者的問題轉成 SQL 程式碼。
當然，對求知若渴的人而言，ChatGPT 也好、Perplexity AI 也罷，都可能因為只提供有限資訊而阻礙個人去建立更完整、深入的知識。然而，多年來的研究也顯示 Google 搜尋結果的第一頁佔了超過 70%（有些研究甚至說超過 90%）的搜尋點擊量。換句話說，大部分的人並不需要相對完整的資訊，而 Google 搜尋結果第一頁的資訊偏誤也不一定小於 ChatGPT 的作文。
可辨識多種格式的資料，又具有上下文分析邏輯的 AI 不只可能顛覆消費性市場端的搜尋服務，對企業市場端的搜尋服務甚至是生產力軟體都將帶來衝擊。例如，如果餵給 AI 的資料不是網頁，而是軟體操作流程呢？這就是《Attention Is All You Need》的第一作者 Ashish Vaswani 離開 Google 後在做的事。
最後，Google 就這麼坐以待斃嗎？有不少人提到 Google 將面臨一個兩難：如果不跟進這股趨勢，則人們將轉去使用新世代的 AI 搜尋服務；如果跟進這股趨勢，等於自廢武功，因為斷了關鍵字廣告營收。
上述想法很直觀，進一步思考後我想到兩個有趣的討論方向。
第一，AI 搜尋服務終究要有商業模式，而大方向上商業模式不外乎是將使用者注意力賣給其他人的廣告模式，以及販售服務使用權的使用者直接付費模式。
這裡我有一個大膽的想像：相較於自己還得補上許多認知處理的搜尋，人們會不會更願意直接付錢給一個伸手對象？更白話一點來說，搜尋就像手機遊戲中的免費仔，寧願花時間看廣告換取資源，但認為自己時間更寶貴的課長不是直接花錢衝等，就是找人代練。
第二，Google 的搜尋體驗不只發生在 Google Search，還包括了地圖、YouTube、Gmail 等服務。以我自己為例，無法脫離 Google 生態系的很大原因之一是地圖。Google 生態系的優勢不只表現在產品之間的整合綜效，也表現在搜尋的「個人化」程度上，而這項優勢在越來越重視第一方數據的未來將越被凸顯。
然而，如果上面這點是 Google 的絕大優勢，則要發揮的同時也將面臨極大的挑戰，因為人們越來越不信任科技巨頭，而巨頭們也要盡量顯得它們在乎使用者的隱私。個人化與侵犯隱私的界線始終都在飄移，且飄移的速度越來越快，對量體巨大的 Google 而言確實是一大挑戰。
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Gooaye 股癌
14 Jan 2023 10:14
EP314 | 🍡
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