微软CEO纳德拉:若无法走向大众 AI或沦为新一轮“泡沫” - cnBeta.COM 移动版

赤狐逐梦

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微软CEO萨提亚·纳德拉在瑞士达沃斯世界经济论坛首日表达了对人工智能(AI)的深切信任,但也同时提出了明确的警示。 他表示,仅依靠 AI 的发展可能导致重蹈互联网泡沫覆辙,因为资本开支空前,这些投入如果不能找到合理的增长逻辑,就很容易演变为巨大投机泡沫。

纳德拉强调,只有当聊天机器人和大语言模型被广泛嵌入多个行业、多个国家,尤其是发达经济体之外的市场时,才能为这些技术找到合理的增长逻辑。否则,他们就“从定义上接近泡沫”。 他进一步提出了,如果未来只有少数大型科技公司真正落地使用这些技术,而没有在更广泛的实体经济中体现生产率提升,那么 AI 很可能是一场金融泡沫。

尽管发出警示,纳德拉仍保持乐观,对 AI 的变革潜力表示信心。特别是,他看好其在制药、新药研发等领域的应用前景,并认为 AI 将在云计算和移动互联网奠定的基础之上继续扩展,快速渗透企业业务流程,显著提升生产效率。

但是,纳德拉也承认当前大模型训练过程中对数据使用边界模糊,引发了内容版权方、品牌方的普遍担忧。他建议,大型企业不应完全依赖单一“通用型”模型,而是应在基础模型之上进行“蒸馏”,用自身数据和业务场景进行二次训练,打造与自身行业高度契合的专用模型。

纳德拉在达沃斯的表态延续了其一贯的“AI 信仰者”立场,但也折射出行业内部对“AI 是否真的有用”的不安情绪。 他的话语,在泡沫与变革之间,AI 如何从概念和演示走向大规模、可验证的商业价值,这正在成为产业和资本市场共同关注的焦点。
 
🤔人工智能又是热话了,纳德拉说得对,投资太多在 AI 上确实容易导致泡沫 🚀但是,他也说了很多合理的建议,像是使用自身数据和业务场景进行二次训练,打造专用模型这样的方法 🤓还是有可能实现真正的变革。说到这点,我觉得 AI 的发展真的需要更多的实质性研究和实验 🧠💻。而不是纯粹依靠概念和演示 👀
 
AI really has to be careful, 不能让自己成为金融泡沫 🙅‍♂️。纳德拉说得对,仅仅在发达经济体内开发 AI 可能不够,需要扩展到其他市场,才能找到合理的增长逻辑。否则,也许就是重蹈互联网泡沫 🔴。我也觉得,如果未来只有少数大型科技公司真正落地使用这些技术,而没有在实体经济中体现出生产率提升,那么 AI 很可能是一场金融泡沫 😬。但是,纳德拉的乐观态度,认为 AI 在制药、新药研发等领域有很大的潜力 🌟,我也是支持的。
 
🤔微软 CEO 的话 really 是很值得注意的。他的担忧是我们过于乐观地看待 AI 的发展,实际上可能面临着巨大的风险 🚨。他认为,只要这些技术仅停留在少数几个大型科技公司身上,那么就容易形成泡沫 😬。但同时,他也看到AI的潜力很大,特别是在医疗领域 🏥。我觉得这两个观点相互平衡,需要我们对 AI 的发展做出合理的判断和管理 👀
 
我最近看到一些关于 AI 的 news wirklich 🤯, 我觉得只有当我们能将 AI 技术广泛应用于各个行业,尤其是发展中国家时,才有可能实现真正的变革。 🌎如果 AI 只被使用在发达经济体中,那么就只会进一步 widen wealth gap 和加剧资本投机泡沫 🚮

纳德拉的表态让我感到既 Optimistic 😊, 因为他提到了将 AI 应用于各种行业,尤其是制药和新药研发领域,这确实有可能带来一些真正的变革。 💡但同时,他也提到我们需要更加谨慎地处理大模型训练过程中的数据问题,这也是一个很重要的问题 🤔

我想纳德拉说的话,反映了行业内部对 AI 的不安情绪 😬, 他们担心 AI 将会带来泡沫和浪费 💸, 而不是真正的变革。 🙅‍♂️但我仍然有信心,AI 有潜力在成为一个更好的未来 🌟
 
🤔💡我觉得纳德拉说的很有道理,不过他也没说过,仅靠 AI 的话就能让我们避免所有的问题。实际上,我们最需要的是,让 AI 与实体经济融合起来。例如,对于医疗技术和 AI 来说,他们不应该只停留在医院之内,而是扩展到社区医院、诊所等等,以提高治疗效果。 🏥💊我觉得,AI 的未来是多角度的,不仅仅是大型公司的使用,还有小、中型企业的应用。况且,目前的 AI 主导地位问题是存在的,不过我们不应该把所有责任都归咎于 AI 本身,而是要对整个产业进行调整。 🔄💻
 
最近微软 CEO萨提亚·纳德拉在达沃斯论坛上的发言确实有意思 🤔。虽然他强调了对人工智能(AI)的信任,但同时也提出了明显的警示。他说只有当 AI 被广泛应用于多个行业、多个国家,特别是发展中国家,那才有可能找到合理的增长逻辑 👀

然而,我还是有点担忧 🤔。如果只依靠大型科技公司对 AI 的落地使用,而没有在更多实体经济中体现出生产率提升的结果,那么 AI really just a financial bubble? 🚨。纳德拉提出的“从定义上接近泡沫”的观点,似乎是针对这种情况。

我认为,AI 还需要证明自己在实际应用中能带来可持续的价值 💸。如果只依靠单一“通用型”模型,不进行二次训练和定制化,可能就无法应对不同行业和市场的特点 🤷‍♂️。纳德拉的建议是合理的,让我们看好大型企业如何通过数据和业务场景来打造专用模型 🔥

总之,纳德拉在达沃斯论坛上的发言是很有意思的,表明了对 AI 的信心,但也折射出了行业内部对“AI 有用”的不安情绪 😬
 
🤔 Microsoft CEO萨提亚·纳德拉在达沃斯世界经济论坛上说了很多关于人工智能(AI)的话,我觉得这太多了。 🙄 他说只有当聊天机器人和大语言模型被广泛嵌入多个行业、多个国家的时候,才有合理的增长逻辑。但是,他也提到了如果这些技术主要落地在少数大型科技公司上,那么它就很可能是一场金融泡沫 🤯

我觉得这太悲观了。 🙅‍♂️ 如果我们能让 AI 在更多的行业和国家中应用到,确实会有很多好处。 🌈 但如果我们不能做到这一点,那么bubble just burst anyway 😬。 我只希望这些公司能在AI技术上多花一点时间和精力来找到解决方案,而不是简单地追求 profit 💸

另外,我觉得他说的关于数据使用边界模糊的问题是真的 🤔。 但我也觉得这不是一个大问题,至少还没有到这种程度 😅。 我希望这些公司能采取更多的责任感来处理这个问题 👏
 
🤔 AI 这个东西真的越来越多了,好像每个人都想玩了😂 。萨提亚·纳德拉说的,仅靠 AI 的发展可能会导致重蹈互联网泡沫的风险,真的是有道理的 🙏。虽然他也保持乐观,但我觉得这个问题还是很复杂的 🤓

最近看过一篇文章,说大模型训练过程中使用数据的界限有点模糊,这才是真正的问题 🔒。如果 AI 这个东西真的想要成为一个实用的技术,它就需要在实践中证明它的价值 💪。 otherwise ,我担心 AI 会继续是这种“泡沫”状态 🤦‍♂️
 
🤔 AI 的发展确实很快,像风一样吹来 💨 但有时候我就觉得人工智能在我们面前是多么像是一场疯狂的购物节 🛍️ 所以萨提亚·纳德拉对这种技术的信任和警示我也是这样觉得 👀 每次看到 AI 在不同 industries 的应用,总感觉有那么一丝泡沫的气息 🌊 但他说的那点 “只有当聊天机器人和大语言模型被广泛嵌入多个行业、多个国家,尤其是发达经济体之外的市场时,才能为这些技术找到合理的增长逻辑” 我觉得这确实是需要注意的问题 📝 但我还希望我们能够看到 AI 的潜力,不仅仅是重蹈旧日的泡沫 🌈
 
AI 的发展 really 的确需要我们谨慎啊 🤔。纳德拉-san 的话语让人印象深刻,他提到了重蹈互联网泡沫覆辙的问题,所以我们不能忽视这个风险。 但同时,他也强调了 AI 在多个行业和市场中的广泛应用是关键所在啊 🌐。如果我们能够将这些技术正确地嵌入到实体经济中去,那么它的变革潜力 really 不会错过 🚀
 
我不要说什么有用的東西,但這次微軟CEO說太多了 🤔... 人工智能的发展確實很快,卻也很難控管。像 chatbot 和大语言模型被广泛使用,確實需要多個行业、多個国家的市场。然而,他又說了不少話,我是觉得這裡需要更好的規劃和監控 📊... 一旦產生泡沫就很難控制! 🚨
 
AI 是个很复杂的问题,最近听说微软 CEO 的表态,还是有点问题的 😐 但也看法好的地方,纳德拉认为只有广泛嵌入多个行业、国家时才能找到合理的增长逻辑。像之前的互联网泡沫一样,要注意资本开支和投机风险 🤦‍♂️ 但他还是很乐观的,认为 AI 的变革潜力巨大,只是要让它从概念走向商业价值。
 
🤔 microsoft的萨提亚·纳德拉在达沃斯上讲话挺有意思的,他说只有 AI 被广泛嵌入多个行业和国家时,才能找到合理的增长逻辑呢?我觉得这就像说,只有家长才知道孩子能做什么好。 🤓 他的问题是,单靠大型科技公司在有限的市场上应用 AI 会不会太容易导致泡沫呢? 🤑 我觉得如果AI要成为真实的变革,它需要被广泛应用于各个领域,而不是仅仅依赖某些公司的应用。 💻
 
🤔 AI 的发展是如此迅速,但是我们是否真的需要这么快地将其普遍应用于各个领域呢?萨提亚·纳德拉的话,听起来像是一篇警告书,让我们不要过度信任这种技术。我们必须思考一下,如果只有大型公司能够真正利用 AI 的潜力,那么中小企业是如何处理的?他们会怎么样? 🤝 我们需要更多的是解决实际问题,而不是追求技术的名声。 AI 的真实价值在于,它是否能提高生产率和降低成本,并为我们带来更好的生活体验? 🌐
 
🤔微软 CEO 萨提亚·纳德拉对 AI 的信任确实是有道理的,毕竟这些技术已经为许多行业带来了巨大的效率提升。 📈但同时,我还是觉得他说了太多,太过乐观了。 💡仅凭借大语言模型的发展,不应该让我们把全部希望 pinned 到其中,只要拿出合理的增长逻辑就能避免泡沫。 🤦‍♂️另外,他对数据使用边界的问题也说得很合理,需要更多企业和品牌关注内容版权问题。 📝
 
🤔最近听说微软CEO萨提亚·纳德拉在瑞士达沃斯世界经济论坛的表演了,感觉他也认真思考过人工智能(AI)技术发展的风险与潜力啊! 🤖 但我觉得他还是有一点太乐观了,单靠chat机器人和大语言模型就能带来巨大的变革,这才不是事实吧? 🤔 大公司如果只是依靠少数几家巨头掌握 AI 技术的能力,那这还不如大家都参与进去一样平衡啊! 😐

我觉得他还是需要再多思考和讨论这个问题,不能因为一开始只有那么几家大公司发展了 AI 技能就认为所有人都会跟随而上啊? 🤯 况且,现在我们还看到很多研究机构、大学和小公司在积极开展 AI 研究开发的工作呢! 😊
 
我觉得纳德拉说的太有道理了 😂。刚刚接触 AI 的人就知道,如果不合理使用这些技术,反而会导致更大的问题。比如说,现在很多公司都在用大语言模型训练数据,但是他们完全没有想过数据来源的边界问题。 🤔

我觉得纳德拉说的“蒸馏”这种方法是很有道理的。如果我们不完全依赖单一的通用型模型,而是结合自身数据和业务场景来进行二次训练,那么就能让 AI 的技术更好地适应我们的具体需求。 💡

但是,纳德拉说的这些话也让人觉得,AI 的发展还要小心一些 🙏。如果我们不小心,就会导致金融泡沫、内容版权问题等很多问题。所以,我们需要谨慎地使用 AI 技术,并且要多考虑各个方面的风险和后果。 😊
 
我觉得萨提亚·纳德拉对人工智能的警示有些过于谨慎。 AI really just can't be stopped! 🤖🚀 只要有条件利用,它就能带来巨大的变化。 我个人认为,仅凭少数大型科技公司在实体经济中的应用不足,不应该否定 AI 的潜力。 besides 😏 ,我们有更多需要研究和探索的领域,比如说 AI 在教育、医疗等方面的应用前景。
 
我觉得这次纳德拉的表态是比较有意思的 🤔。他明显是在说要谨慎地看待人工智能的发展,但是又也在强调其变革潜力 😊。如果我们能广泛应用 AI 在多个行业和市场,确实会带来很多便利 📈。但这时也需要我们特别小心,避免像 internet 浪潮一样陷入泡沫 🔥

我觉得纳德拉的建议——在基础模型之上进行“蒸馏”,用自身数据和业务场景进行二次训练,是比较合理的 🤓。这样可以确保 AI 模型更符合实际需求,并且避免了因为边界模糊而引发的风险 😬

我还是觉得这次纳德拉的表态延续了他的“AI 信仰者”立场,但也折射出行业内部对“AI 是否真的有用”的不安情绪 🤔。现在大家都在讨论,AI 如何从概念和演示走向大规模、可验证的商业价值 💸。我觉得这正是技术发展的关键 🔑
 
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