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沿着 Scaling Law、卷模型性能，可能会走到「死胡同」。 谁在影响、定义我们的时代？他们做了什么，如何思考？对话关键人物，记录历史底稿。 我们被倡导要想明白自己的目标是什么、并做出计划。然而，两位人工智能研究者却认为，这只适用于普通的小愿望。
MIT研究发现：在AI的操纵下，人类会被植入虚假记忆！36.4%的参与者会被聊天机器人误导，形成「现场有枪」的错误记忆。有趣的是，AI的阿谀奉承，会产生「回音室效应」，让偏见更加强化。
不知不觉之中，我们身边已经充斥着 AI 了。
近年来，Transformer等预训练大模型在语言理解及生成等领域表现出色，大模型背后的Scaling Law（规模定律）进一步揭示了模型性能与数据量、算力之间的关系，强化了数据在提升AI表现中的关键作用。
吴甘沙校友本硕毕业于复旦大学计算机科学技术学院，于2000年加入英特尔中国研究院，2010年成为英特尔中国研究院首席工程师，2014年晋升成为英特尔中国研究院院长。2016年，他创立驭势科技，踏上创业之路已有8年时光。
该论文作者均来自于华南理工大学马千里教授团队，所在实验室为机器学习与数据挖掘实验室。论文的三位共同第一作者为博士生郑俊豪、硕士生邱圣洁、硕士生施成明，主要研究方向包括大模型和终生学习等，通讯作者为马千里教授（IEEE/ACM TASLP 副主编）。
斯坦福和NYU的研究者发现，GPT-4这样的「AI人」，可以被用来复制社会科学实验了。调查了1万个AI，结果比真人还真？
本文第一作者为香港大学博士研究生谢知晖，主要研究兴趣为大模型对齐与强化学习。
罗盟，本工作的第一作者。新加坡国立大学（NUS）人工智能专业准博士生，本科毕业于武汉大学。主要研究方向为多模态大语言模型和 Social AI、Human-eccentric AI。
AI重塑创作边界，助推文娱生产力释放升级