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全球科技產業觀察者
馬斯克如何用AI助力川普翻盤
2024年美國大選,關於“馬斯克是否利用AI助力川普競選”的爭論逐漸發酵,這一話題不僅牽扯了科技與Zz 的融合,更涉及MZ制度的未來走向。 近年來,人工智慧在多個領域取得突破,逐漸從技術工具演變為改變社會格局的核心力量。 在ZZ領域,AI技術能夠分析海量資料、精準預測選民行為、甚至在輿論場中塑造話語權。 馬斯克的AI實力與Zz影響力 X平台的潛在影響力 自馬斯克收購Twitter(現為X平台)以來,這個全球社交媒體巨頭不僅改名換姓,更經歷了一場技術和商業上的大改造。 X平台每天處理數十億條使用者互動資料,其背後的AI技術能夠分析使用者情緒、識別群體偏好,並放大特定議題的影響力。 對於一場總統競選而言,控制輿論場無異於掌控“勝負的天平”。 外界猜測,馬斯克可能通過AI技術,讓X平台精準瞄準川普的核心選民,並根據其心理訴求打造個性化內容,從而最大化其支援率。 OpenAI的技術遺產 儘管馬斯克早已離開OpenAI的管理層,但他仍然是人工智慧領域的標誌性人物。 如今,生成式AI技術(如ChatGPT)已成為輿論戰的利器,能夠快速生成海量內容,用以支援候選人或攻擊對手。如果將這種能力與X平台的使用者資料結合,AI完全有可能成為“競選利器”。 儘管馬斯克並未明確表示其參與川普競選,但技術潛力讓這一猜測有了十足的現實依據。 AI如何助力川普競選? 情緒分析與選民心理戰 選舉從來不僅僅是政策的較量,更是情感的博弈。 AI能夠從社交媒體資料中分析選民情緒,瞭解其擔憂和期待。例如,通過分析某地區選民對經濟、移民等問題的態度,競選團隊可以精準調整宣傳策略。 川普以“貼近民意”聞名,他的團隊可能利用AI技術進一步強化這種形象,使支持者感受到“被傾聽”。 生成式AI與輿論塑造 生成式AI可以快速創作文章、生成短影片或圖像,用於推廣競選理念或攻擊ZZ對手。 這些內容能夠迅速傳播,塑造選民認知。 例如,一段深具情感共鳴的宣傳視訊、或一篇批評對手的短文,都可能是AI生成的精緻“作品”。這種速度和規模是傳統競選方式無法比擬的。 AI與假新聞傳播 更令人擔憂的是,AI生成的內容也可以被用來製造虛假資訊,例如“偽造對手的醜聞”或“虛構的政策承諾”。 當這些假新聞被廣泛傳播時,即使事後澄清,其對選民的心理衝擊可能已經造成難以彌補的損失。川普競選中的類似案例,或許正是AI技術的“幕後手筆”。 爭議與批評:AI操控選舉的倫理難題 MZ的底線受到挑戰 MZ制度的核心在於公平選舉。然而,當AI技術深入干預選舉時,公平性是否還能得到保障? AI能夠影響選民心理,使人們不自覺地被某種敘事牽引,從而潛移默化地改變投票結果。 這種“隱性干預”與傳統的競選拉票大相逕庭,也引發了對MZ底線的思考。 馬斯克的角色與爭議 作為科技領域的風雲人物,馬斯克一向以“挑戰權威”的形象示人。他曾公開批評拜登政府,同時對川普持相對友好的態度。 這種立場讓人們不禁懷疑:他是否會利用手中的技術資源,幫助川普實現ZZ目標?儘管馬斯克否認直接干預選舉,但輿論並未因此平息。 技術濫用的隱患 技術無罪,使用者卻需要承擔責任。如果AI被濫用於ZZ競選,將引發連鎖反應,例如更多國家效仿美國使用AI干預選舉、公眾對選舉結果的信任度下降、甚至可能激化矛盾。這些風險,都是當前亟待解決的議題。 AI與ZZ的未來趨勢 AI選舉干預的全球化風險 不僅是美國,AI在全球範圍內的ZZ應用已悄然興起。 例如,有些人通過AI分析民眾行為,提前預測選舉結果。如果這一趨勢得不到有效監管,未來選舉將變成“演算法的較量”,而非選民意志的體現。 規範化與透明化的迫切性 面對AI技術帶來的挑戰,各國需要盡快建立規範。 例如,要求競選團隊公開AI的具體使用方式,確保AI生成的內容標註來源,防止虛假宣傳。此外,加強公眾對AI技術的認知,避免被誤導,也是建構透明化選舉的重要一步。 MZ制度的自我革新 在科技迅猛發展的時代,MZ制度也需要自我革新,以適應新環境的挑戰。只有當技術與制度相輔相成,MZ才能在AI時代煥發新的生命力。 結論:技術、權力與未來的碰撞 人工智慧的出現,正在深刻改變ZZ博弈的規則。無論馬斯克是否真的參與川普競選,他掌握的技術資源和影響力都讓這種可能性不容忽視。 然而,技術的進步本身並不可怕,可怕的是缺乏規範與監管。AI既可以成為推動社會進步的力量,也可能被濫用為操控輿論的工具。 面對AI時代的挑戰,如何在技術與MZ之間找到平衡,將決定未來的ZZ生態和社會發展方向。 這不僅是美國的問題,也是全人類需要共同面對的抉擇。 (Ai及AIGC)
未來今日研究所:2024技術趨勢報告-人工智慧篇
“歐米伽未來研究所”關注科技未來發展趨勢,研究人類向歐米伽點演化過程中面臨的重大機遇與挑戰。將不定期推薦和發佈世界範圍重要科技研究進展和未來趨勢研究。(點選這裡查看歐米伽理論) 《2024技術趨勢報告-人工智慧篇》是由未來今日研究所發佈的一份詳細分析,聚焦2024年人工智慧技術的趨勢及其對各行業的影響。以下是對該報告的全面介紹。 一、報告背景和主要目標 這份報告是未來今日研究所2024技術趨勢報告的人工智慧專題篇,屬於第17版的趨勢分析,涵蓋了約700項技術趨勢。這些趨勢通過16個領域分別發佈,同時也有一份完整版本供全面參考。本篇的核心在於探討AI技術在未來一年中可能的重大變化及其對商業、社會、政府的多重影響。 報告重點分析了人工智慧如何: 通過大型語言模型(LLM)的發展帶來突破性進展。 深入影響醫療保健、生命科學、金融、教育、國防等領域。 面臨諸多挑戰,如隱私風險、資料偏見和監管不確定性 二.報告主要內容 近年來,人工智慧的發展達到了前所未有的高峰,尤其是大語言模型(LLM)的飛速進步使AI的能力得到了廣泛關注。報告特別指出,像ChatGPT-4和Google的Gemini這樣的模型,已經能夠處理複雜的文字生成、多模態資料分析和跨領域應用任務。這些技術不再侷限於實驗室,而是逐漸融入日常生活,幫助人類在醫療、教育、商業、娛樂等領域實現了顯著提升。例如,在生物醫療領域,AI模型已經可以幫助預測蛋白質結構,為藥物開發提供更快的解決方案;在氣候變化領域,AI技術通過對資料的深度分析,也在為環境保護提出更加高效的建議。 然而,AI的快速普及也帶來了新的挑戰和爭議。報告中提到,AI技術的能耗問題尤其值得關注。訓練一個大型AI模型需要消耗大量能源,這直接增加了碳排放。此外,人才短缺成為制約AI進一步發展的瓶頸。隨著技術的複雜度提高,全球範圍內對AI專家的需求遠遠超過供給。與此同時,AI技術的應用還伴隨著隱私洩露和倫理問題。報告提到,生成式AI的普及使偽造資訊變得更加容易,例如深度偽造技術可能被濫用,進而威脅社會信任。 為了應對這些挑戰,報告提出了多個切實可行的解決方案。首先,最佳化AI能耗將是未來的重要方向。技術公司可以通過開發低功耗模型、使用可再生能源資料中心等手段,來降低AI發展的環境成本。其次,全球範圍內的AI教育和人才培養需要加速推進,從高校到企業都應加強與AI相關的課程和實踐,以彌補人才缺口。此外,如何在創新與監管之間找到平衡,將成為各國政策制定者需要解決的難題。歐盟的AI法案和美國的監管政策都為全球AI治理提供了參考,但如何在保護使用者隱私、維護技術倫理的同時,確保創新活力依然是開放性問題。 報告特別強調了AI技術的產業化趨勢。例如,大型企業正在主導AI的開發和部署,而開源AI模型的興起則為更多中小企業和研究機構參與AI技術提供了機會。Meta的LLaMA和OpenAI的Whisper等開源工具,讓開發者能夠以較低成本使用高性能AI模型,從而在特定領域開發專用解決方案。與此同時,AI晶片領域的競爭也日趨激烈,特別是在美國和中國等國家之間,AI晶片的研發與供應鏈競爭已經成為地緣政治的一部分。這一趨勢可能會進一步加劇技術競爭,同時也可能催生更多技術創新。 值得一提的是,報告中預測了AI未來可能產生的幾大核心趨勢。首先是自然語言介面的普及。未來的電腦將不再依賴傳統的鍵盤或觸控屏,而是通過自然語言與使用者互動。這種方式不僅能夠提升使用體驗,還可能帶來新的裝置形態,比如AI驅動的穿戴式裝置或小型可攜式助手。此外,人工智慧將更廣泛地融入各個行業,成為知識型工作者的重要工具。例如,在金融、法律和醫療領域,定製化的AI模型可以幫助處理海量資料,提供更加個性化和精確的分析服務。 然而,報告也提醒我們不要過分誇大AI的潛力。儘管AI展示了令人驚嘆的能力,但它並不是全能的。報告提出了一個關鍵觀點:AI並不是魔法,而是人類通過技術進步和資源積累實現的科學成就。因此,在欣賞AI能力的同時,也應理性看待其侷限性。例如,AI模型仍然可能產生“幻覺”,即生成錯誤或誤導性的資訊;另外,高昂的開發和營運成本也讓許多企業在採用AI技術時需要謹慎權衡。 報告還特別提到了AI技術對社會的可能影響。例如,在教育領域,AI可能通過個性化學習平台改變傳統課堂教學模式;在醫療保健中,AI可以通過分析患者資料提供更精準的診斷和治療建議。然而,AI的廣泛應用也可能帶來勞動力市場的轉型,大量傳統工作崗位可能被AI替代,這對社會和經濟結構將提出新的挑戰。 最後,報告提出了一些積極應對AI帶來的變化的建議。對於企業而言,投資於AI相關技術和人才將是確保競爭力的關鍵。同時,通過與政府和研究機構的合作,可以在AI政策和技術標準的制定中發揮積極作用。在國家層面,建立全球範圍內的合作機制,推動AI技術的公平發展,尤其是為欠發達地區提供技術支援,將是實現全球共享AI紅利的重要舉措。 總的來說,這份報告展現了AI技術的無限潛力,也坦誠面對其可能帶來的複雜問題。正如報告所總結的那樣,未來的AI世界是充滿機遇與挑戰的。只要我們能夠在技術創新、倫理考量和社會影響之間找到平衡點,就能最大化地利用AI技術帶來的益處,為人類社會創造更加智能、可持續的未來。 三 報告的主要目錄 人工智慧未來指南 重要頭條 發展現狀 關鍵事件 短期可能的發展趨勢 人工智慧趨勢對企業的重要性 人工智慧趨勢何時影響企業 機遇與威脅 值得關注的投資與行動 核心主題 值得關注的個人與機構 重要術語 模型、技術與研究 專用模型 大語言模型的規模與成本 大語言模型作為作業系統 安全、倫理與社會 人工智慧在行業中的應用 政策與法規 人工智慧的地緣政治 新興能力 未來場景預測 (歐米伽未來研究所)
炸裂!Anthropic 重磅開源「模型上下文協議」MCP,LLM 應用要變天, AGI真的近了
各位大佬,激動人心的時刻到啦!Anthropic 開源了一個革命性的新協議——MCP(模型上下文協議),有望徹底解決 LLM 應用連線據難的痛點!它的目標是讓前沿模型生成更好、更相關的響應。以後再也不用為每個資料來源寫定製的整合程式碼了,MCP 一個協議全搞定! 先睹為快! 現在你用 Claude Desktop,簡單組態一下 MCP,就能讓 Claude 直接連接 GitHub,建立倉庫,提交 PR,一會就能搞定!直接看演示效果,非常炸裂 提示: Please do the following: make a simple html page create a repository called simple-page Push the html page to the simple-page repo Add a little css to the html page and then push it up Make an issue suggesting we add some more content on the html page Now make a branch called feature and make that fix and push the change Make a pull request against main with these changes LLM 應用的痛點 一直以來,LLM 應用要訪問外部資料,開發者就得寫一堆定製的程式碼,又麻煩又重複,簡直是噩夢!每個新的資料來源都需要自訂的實現,這使得建構真正互聯的AI系統難以擴展 MCP 的解決方案 MCP 提供了一個標準化的、通用的協議,用於共享資源、工具和提示。它採用客戶端-伺服器架構,多個服務可以連接到任何相容的客戶端。客戶端可以是 Claude Desktop、IDE 或其他 AI 工具,伺服器則充當介面卡,暴露資料來源 MCP 的強大之處: MCP 不僅可以訪問本地資源(資料庫、檔案、服務),還能訪問遠端資源(例如 Slack、GitHub API),而且都用同一個協議!除了資料(檔案、文件、資料庫),MCP 伺服器還能提供: 工具(Tools): API 整合、操作等 提示(Prompts): 範本化互動 安全第一! :MCP 內建了安全機制,伺服器自己控制資源,不用把 API 金鑰給 LLM 提供商,安全邊界清清楚楚! 目前Anthropic 為開發者提供了三個主要組成部分: 模型上下文協議規範,軟體開發工具包 (SDK) Claude 桌面應用程式中的本地 MCP 伺服器支援 一個 MCP 伺服器的開源儲存庫 Claude 3.5 Sonnet 能夠快速建構 MCP 伺服器實現,讓組織和個人都能輕鬆地將最重要的資料集與各種 AI 工具連接起來。Anthropic 還分享了一些常用的企業系統的預建構 MCP 伺服器,例如 Google Drive、Slack、GitHub、Git、Postgres 和 Puppeteer Block 和 Apollo 等早期採用者已經將 MCP 整合到他們的系統中,而 Zed、Replit、Codeium 和 Sourcegraph 等開發工具公司也正在與 Anthropic 合作,使用 MCP 來增強他們的平台。這使得 AI 代理能夠更好地檢索相關資訊,從而進一步理解編碼任務的上下文,並用更少的嘗試生成更細緻、功能更強大的程式碼 5 分鐘快速入門! MCP(模型上下文協議)可以讓你的 Claude Desktop 安全地連接本地服務,例如 SQLite 資料庫。本指南將教你如何在 5 分鐘內組態好這一切!請注意,Claude Desktop 的 MCP 支援目前處於開發者預覽階段,僅支援連接本地運行的 MCP 伺服器,尚不支援遠端連接 準備工作: macOS 或 Windows 系統 最新版 Claude Desktop Node.js v18 或更高版本 Git SQLite 步驟: 1. 建立示例資料庫:使用以下命令建立一個名為 test.db 的 SQLite 資料庫,並新增一個名為 products 的表: sqlite3 ~/test.db <<EOF CREATE TABLE products ( id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, price REAL ); INSERT INTO products (name, price) VALUES ('Widget', 19.99), ('Gadget', 29.99), ('Gizmo', 39.99), ...  更多產品資料 ('Portable SSD', 179.99); EOF Windows 使用者可以使用 PowerShell: # 建立一個新的 SQLite 資料庫 $sql = @' CREATE TABLE products ( id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, price REAL ); INSERT INTO products (name, price) VALUES ('Widget', 19.99), ('Gadget', 29.99), ('Gizmo', 39.99), ...  更多產品資料 ('Portable SSD', 179.99); '@ cd ~ & sqlite3 test.db $sql 2. 組態 Claude Desktop:打開 Claude Desktop 的組態檔案 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json(Windows 使用者的路徑為 %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json),新增以下組態(將 YOUR_USERNAME 替換成你的使用者名稱,Windows 使用者請使用Windows風格的路徑): { "mcpServers": { "sqlite": { "command": "uvx", "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "/Users/YOUR_USERNAME/test.db"]  // macOS 使用者 // Windows 使用者: "args": ["mcp-server-sqlite", "--db-path", "C:\\Users\\YOUR_USERNAME\\test.db"] } } } uvx 命令用於運行 mcp-server-sqlite 伺服器,該伺服器負責與你的 SQLite 資料庫進行互動。 3. 重啟 Claude Desktop: 完全退出並重新啟動 Claude Desktop,使組態生效。 測試: 在 Claude Desktop 中輸入以下提示: Can you connect to my SQLite database and tell me what products are available, and their prices? 如果一切正常,Claude 將會連接到你的資料庫並返回產品列表和價格 進階用法: 嘗試更複雜的查詢和分析,例如: "What's the average price of all products in the database?" "Can you analyze the price distribution and suggest any pricing optimizations?" "Could you help me design and create a new table for storing customer orders?" 故障排除: 如果 Claude Desktop 中沒有顯示任何內容,請檢查 MCP 是否已啟用,組態檔案是否正確,並嘗試重啟 Claude Desktop 如果出現 MCP 或資料庫錯誤,請檢查 Claude Desktop 的日誌(~/Library/Logs/Claude/mcp*.log macOS, %APPDATA%\Claude\mcp*.log Windows)和資料庫連接。 希望這個快速入門指南對你有幫助! 詳細quickstart看這裡: https://modelcontextprotocol.io/quickstart#need-to-install-the-prerequisites 實操演示:讓claude連結到搜尋引擎 現在看過來!現在,你只需要 5 分鐘,就能讓你的 Claude 連接到網際網路搜尋引擎 注意: 這個功能不是為了打造一個高性能的 LLM 搜尋引擎,千萬別誤會!它的目的是快速演示 MCP 的強大和靈活! 步驟超簡單: 下載 最新的Claude 桌面應用 獲取 Brave Web Search API 金鑰: 要用 Brave 搜尋,需要註冊一個免費的 API 金鑰。(註冊連結:https://brave.com/search/api/) 打開 Claude Desktop 組態檔案: macOS:~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json Windows:%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json 4. 新增組態: 把下面的程式碼複製貼上到組態檔案裡,保存即可!(記得把 ADD_YOUR_API_KEY_HERE 替換成你自己的 API 金鑰!) { "mcpServers": { "brave-search": { "command": "npx", "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"], "env": { "BRAVE_API_KEY": "ADD_YOUR_API_KEY_HERE" } } } } 5. 重啟 Claude Desktop: 重啟大法好!讓組態生效! 6. 驗證組態: 打開 Claude,點選頂部菜單欄的 “Claude” > “設定”,在“開發者”選項卡里就能看到你的組態了 7. 讓 Claude 開始搜尋! 現在你可以讓 Claude 幫你搜尋啦!伺服器工具會自動載入到系統提示中,Claude 就知道它可以用這些工具了 想瞭解更多? 如果你想改進這個伺服器,想自己搞整合?去 GitHub: https://github.com/modelcontextprotocol/servers有超多預建構的伺服器等你來體驗! 開放標準,Anthropic喊你貢獻程式碼! 就像 LSP 改變了 IDE 一樣,Anthropic 也希望 MCP 成為 LLM 整合的開放標準!(https://github.com/modelcontextprotocol) 你也可以為開放原始碼庫做出貢獻 目前 MCP 只支援本地伺服器,但 Anthropic 正在開發具有企業級身份驗證的遠端伺服器支援,以後團隊內部就能安全地跨組織共享上下文資源啦! (AI寒武紀)
輝達不再是焦點了?AI交易已經變了!
焦點已經進入AI受益交易的第二階段——軟體股與Agentic AI 當下市場存在AI創新速度放緩的質疑聲,但美銀認為AI技術變革實際正在加速,而且市場焦點已經進入交易第二階段——軟體股與AI代理Agentic AI. 美國銀行在11月21日的報告中指出: AI技術快速發展,幾乎每天都有新的突破。AI能力範圍廣泛,包括完成軟體工程任務、提供客戶服務、預訂旅行,甚至可以用於精密手術或車輛組裝等。Agentic AI浪潮將催化加速開發和部署AI驅動的應用程式,以及工業和商業機器人。 美銀進一步指出,隨著AI應用的普及,市場焦點也轉移到AI受益者的第二階段: 不要低估AI在這個階段的短期顛覆潛力,整個AI投資領域,特別是軟體股,市場不太可能完全定價。隨著軟體“AI時刻”到來,AI貨幣化預計將在2025年開始,並在2026年隨著企業採用加速而變得具有意義。 01. 從知識工作者到體力勞動者AI應用持續拓展 具體來看,美銀指出,AI應用持續蓬勃發展: 新的、顛覆性的AI能力似乎正在以每周,甚至每天的速度出現,AI能力的發展速度如此之快,以至於AI代理可能完成端到端的軟體工程任務。我們預計最新的Agentic AI浪潮將催化加速開發和部署AI驅動的應用程式,以及工業和商業機器人,這可能會比投資者預期的更早地改變全球經濟。 美銀表示,AI代理型技術的進步不僅改善了現有工具,還催生了新的應用。 AI軟體目前展示的只是未來可能性的冰山一角。OpenAI和Anthropic的模型最近展示了具有博士水平能力,Mistral的新模型在視覺能力任務上表現出色。微軟和Google也推出了增強AI代理功能的新產品,GoogleGemini AI推出記憶功能以實現個性化,Perplexity與Stripe合作推出了Buy With Pro購物平台,甚至用於評估模型性能的基準也在提高。 美銀強調,機器人拓寬了AI應用範圍: 新興的機器人能力可能會在倉儲、餐飲、建築等多個領域產生顛覆性影響,儘管全球工業機器人安裝的增長尚未加速,但預計到2026年,通用機器人將以較低的成本進入市場。其中,中國在2023年佔據了51%的新安裝份額,以及41%的營運機器人份額。 對於勞動力市場影響方面,美銀表示: AI技術的進步可能會影響廣泛的職業,從知識工作者到體力勞動者。儘管短期內不太可能出現大規模的AI驅動的勞動力替代,但隨著AI代理和機器人的普及,競爭將變得越來越激烈。到2030年,代理AI可能填補1000萬全球衛生工作者的短缺。 02. 投資者關注點轉移到AI第二階段 美銀進一步指出,隨著AI應用的普及,市場焦點也轉移到AI受益的第二階段: 不僅僅是半導體公司和大型雲服務提供商,標普指數公司在財報和會議上越來越多地提及AI。隨著企業AI採用在2025年增加並在2026年加速,未來一年關注點將轉移到AI受益者的第二階段,特別是軟體公司。因在Agentic AI上的佈局,美銀對Microsoft、Salesforce、Adobe等大公司表示青睞,而NICE、Informatica、Zeta等中小市值公司也被視為有潛力的目標公司。 美銀列舉了AI受益的三大發展階段: 第一階段:預計AI受益者將從輝達擴展到更廣泛的半導體領域和雲服務提供商(CSPs),這包括大型雲服務提供商,以及通訊領域內的資料中心房地產投資信託(REITs)。 第二階段:受益者可能會擴展到生產AI驅動應用程式的軟體公司,以及生產資料中心基礎設施的科技硬體和資本貨物公司,如伺服器、網路裝置以及電氣和空調裝置。 第三階段:受益者可能會擴展到整合AI產品和服務的公司,如餐飲等消費者服務公司、零售商、銀行和金融服務公司等消費者非必需品公司,媒體和娛樂公司,以及生物製藥和醫療裝置公司。 (硬AI)
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