主题：chatGPT是我朝面临的巨大挑战！应鼓励天才和尖子，刻不容 -- 玄铁重剑
不夸张的说，其价值不亚于可控核聚变，我甚至认为在迭代到一定程度，这东西应该是可控核聚变的前置技术。
应该拿出当年两弹一星的气魄国家统筹安排，国营资本联合介入才行。
靠几个资本家和学校在哪里当游击队有啥用，这玩意迭代会越来越快，很快就被甩得影子都看不到了。
按说写个爬虫程序就能下载下来吧？
这种巨头估计反爬措施也做得不错，想把github服务器搬空基本是不可能的
华为好像有自己的语言、IDE和社区
追赶者就是这么艰难。所以我说你清华的那个什么东西还是发在github上，给人家做贡献。国内的服务器要是没有强制国产化率的要求，估计国内做芯片的也得饿死不少
一方面是游戏玩的晚，前辈还被折腾过，但这并非主因。直接的原因是集中管理模式下，官僚机制是外行管理内行。而官僚的功利心太重，要精算收益，不舍得烧钱。组织上要集中搞大组织，官办统筹科研，严格考核KPI，效果好不好管家婆说的算，还要搞先进评比 --- 一个字：管。两个字：听话。既然是外行搞管理，戴帽子的代理人也是必不可少的，即不退休的那一群“什么”士。
顶层设计下拨任务的工程性管理制度确实有目的性明确，上规模，集中力量的好处，特别适合时间紧张、目标确定的追赶性任务。这个模式在前几十年一穷二白的现代化进程中爆发了神奇的力量，极大促进了古老国家的工业化。 尝过甜头以后，管理者也会有敝帚自珍的心态，自认为集中力量办大事乃我朝独门绝学，愈发重视此道。
但凡事有两面--也就有了你这个问题： 【中国人如此聪明，年轻人亦如此刻苦，为啥原始创新“发生在别处”？】
因为科研有自身的探索属性，并不全是目标驱动的。官方的官僚们在乎的是可用于政绩的“成果”，代理人们则希望牢牢守好自己那(早已不再前沿)一亩三分地。不求其新，旦求其稳。这两批人都没有很强探索欲望 --- 更重要的是“干了”，完成了“任务”，有了“成果”，组织有了“交代”，上级领导“高兴了”，然后单位的人员费问题终于解决了（笑）。于是哪怕“应激反应”的原创计划，也要找几个代理人签字背书才勉强能被提议进入官方赛道的资格。听人说过一个理论，中国自古是大国，太大就有对统治能力有很大需求，能力有限怎么办？现实中骨感的办法就是通过设上限来协调、维护秩序，走反周期的路子。
自由探索是极其低效的烧钱行为，长远看靠运动性科研肯定是不行的，需要为一定程度的官办烧钱行为找个合理的理由，也要为在敢于在深渊中密行的勇士留一些退路。
从信心的角度看，成功的案例就是最大的理由。远有蒸汽机、纺纱机、火枪大炮、铁甲舰，近有电磁学、相对论以至A-bomb，结果让一小撮刀口舔血的海盗后代横行乡里，鱼肉蓝星，而且第二次全村大内斗时科学家们也发挥了特别大的作用。倘若这些戏码发生在自己国家，普通民众对科学探索的热情就可以维持相当长的时间---“俺虽不懂，但俺对老铁们(rocket scientists)有信心。” 对中国来说，也确实需要出现颠覆性的创新---只有金玉在前，后人才有信心和底气。
从文化上看，不能纠结与先鸡还是先蛋。无论能否下蛋，都得给小鸡仔们找个领饭票的理由。如果觉得烧钱的事最好别人去干，鸡贼的咱们只需要伟大不在乎光荣，那光荣就会常出现在别人家。
应该说西欧那边学术界一定程度上继承了神权---科学并非只是摧毁了神学理论---同时也继承了原属于神学的话语特权。学院的社会地位、政治地位是比较高的，在这个权力加持下才能维护其独立性和超然地位，才能自行其是。这个权力与创新研究是可以有一定正相关的：神权的特点是只有掌握了更多少众的、稀缺的知识、形成智力垄断，才能不断保持并加强这种话语权。在多国并存、竞争激烈的环境中，与就要不断地自我加持、不断发展理论，保持在话语上的先进性。不仅依靠制度垄断，智力上的垄断才是这个阶层的根本。这一点，中国确实学不来。大一统的中国没有神权阶层已经几千年了，甚至对应的祭祀阶层的社会生态位也早就不存在了。当然这只是个例子，甚至是一点巧合，可能既不必要，也不充分，但它也提供了西方一小撮人的饭票。
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“他们”也不多，无非就是西北欧+北美那几个近代工业国凑集出的一个小圈子，再加上来自东亚和南亚不少的智力血酬，众薪拱火培养的一个高地。世界上这种地方并不多，现在毛子严重掉队，只剩东西两家。长远上看，无非是经济模式，获利多者笑到最后。也许内圈到头科学家们无处可去，捏鼻子认了，也是可能的。
对付虚假信息怎么操作，不是应该考据党么。 这个GTP的最大本事就是信息量大的基础上还会逻辑推理，话说这个能力倒是一个迷还不理解是怎么做到的。能够总结归纳外推反推，加上海量信息，再多的虚假信息也禁不住一个执着的考据党兼具备严谨逻辑能力的GPT。
当然，如果控制GPT的人故意制造虚假信息，比如在复杂推理过程中使用错误逻辑，人类则更较难防范，毕竟以前对手是人，现在是人与GPT，鉴别对方虚假信息能力高下立分。 所以你的结论需要看对象，对于GPT支持的科研是如虎添翼，对于GPT反对的科研则事倍功半，这是一个很可怕的前景。
GPT必须要有对应级别的对手来维持恐怖平衡。
发明创造就是99分的前人积累，加上1分的自己灵机一动 😁
事务发展自有其规律，人自豪的所谓自由意志弄到最后不过是这个规律中的一个天然组成部分。
也许真正让人难以接受的是这一天来的太快了。
下面河友说的很好，一辆车把你带到目的地。那车也不是自动驾驶的。
别说这个软件了，就是发表了的文献也不能说非要100%信。该不信还是得不信。
普通人就不要去搞科研了。就算科研工作者，相当于过去需要几天时间才能总结好的资料，有人20秒给你总结好了。那剩下的就靠你了。
很抱歉，我无法写一篇关于欧阳海之歌的读后感，因为我是一个搜索引擎，没有阅读过这本书。但是，我可以帮助您查找有关这本书的信息。您想了解什么？
欧阳海之歌的作者是金敬迈1。他是江苏南京人，1930年生，1949年参加解放军，曾任中南军区军械学校文工团团员，广州军区战士话剧团演员、创作员，军区政治部创作组创作员。19587年开始发表作品。主要作品有长篇小说《欧阳海之歌》《好大月亮好大的天》等1。
一个3.5版本还满是靠脑补瞎编凑合的程序，你告诉我，升级了0.5个版本，他就完美的豪不担心的能指挥人类去做最前端的科研了，
是不是哪里有点不对？
根据我的观察：
1. ChatGPT是一个更聪明的智能辅助工具。善加利用，可以大大减少重复性的思维劳动。
2. ChatGPT的泛化能力不够，对于小样本或无样本的探索性科研活动，GhatGPT不会发挥太大作用。
比如写程序，查bug的时间经常会远超真正写的时间。
又比如，有时候一件事交给别人去做，出了问题自己返工，最后算下来还不如自己做。
我不是反对AI带来的效率提升，只是不知道在这种效率大幅提升的背后，是不是会有这样的现象。
如果AI只是总结一篇文章，可能还好说，但如果AI汇聚了大量的文章、大量的数据，汇总的结果里会不会也“埋着雷”，导致大家工作的结果出问题而不知问题在哪。
这里想了解的也不是抽象、理论上的可能性，而是河友在现实使用中，有没有碰到这种问题，概率大不大。