財報季近尾聲，週二、週三發布的 4 月 PPI、CPI 及零售銷售數據將是美股 5 月走勢的關鍵，此外美東週二上午 10 點聯準會主席鮑威爾將發表談話 ...

華爾街預測 4 月核心 CPI 3.6% Y/Y、較 3 月的 3.8% 下滑，+0.31% M/M、低於 3 月的 +0.4%，大多頭 Fundstrat 認為 4 月 CPI 數據若 ...

中小型股指數羅素 2000 P/S ratio 估值相對 S&P 500 處於歷史低位 (圖 1-4)，股價距 2021 年歷史高點仍遠 (圖 1-5)，但未來 5 年 …

Q1 財報季 92% 的 S&P 500 公司已發布財報，其中 78% 獲利超預期、59% 營收超預期，Bloomberg 統計 Q1 整體獲利年增 7.1%、預期 Q2 上升至 9.3% (圖 1-7)，但目前僅有 80 家 S&P 500 公司提供 Q2 指引，數據顯示營收成長 ...

S&P 500 公用事業板塊 3 月迄今上漲 15%、大幅超越 S&P 500 的 3%、Nasdaq-100 的 0.84%，Bloomberg 分析能源公司財報會議發現提及 “data center” 數據中心 …

OpenAI 週一將直播產品更新，時間在 Google I/O 大會前一天，不過 CEO Sam Altman 推文表示並非 ChatGPT-5 也不是 AI 搜索引擎 (圖 1-11)，此外，Bloomberg 報導 Apple 與 OpenAI 即將達成合作協議 …

完整週報閱讀連結https://www.meiguinfo.com/2024/05/market-outlook-2024-05-12.html

2024/5/6~2024/5/10 美股財經週報，美股進入牛市成長格局，美股探路客每週提供投資美股的重要財經資訊、投資觀察重點以及美股新鮮事，幫助投資人瞭解未來一週投資美股需要的資訊、重點摘要，掌握市場脈動，並回顧一週重點，幫助美股投資人輕鬆掌握必要的資訊。

2024/5/12 美股財經週報

本週眾多聯準會官員發表談話、關鍵經濟數據較少，週二～週四美國財政部將分別拍賣 580 億的 3 年期、420 億的 10 年期...

上週聯準會主席鮑威爾放鴿，減緩 QT 縮表幅度超預期，加上非農數據爆冷，三大指數上週五都大漲，但均未能站上 50 日均線 (圖 1-1、1-2)，Bloomberg 統計 79% 的 S&P 500 公司 Q1 獲利超預期，但截至 4 月底...

高盛認為當前投資人並未將美國總統大選過程的不確定性納入考慮，川普與拜登政策南轅北轍但現階段民調接近，VIX 期貨期限結構曲線大選前...

經濟數據近期連續呈現分歧狀態，經濟學家預測偏差大，經濟學家 El-Erian 認為聯準會可能過度 data dependent，增大了股市、債市的波動性，4 月資金流入股市及債市...

波克夏海瑟威週末舉辦股東大會，Q1 賣出 Apple 持股 1.15 億股、減持 12.7%，巴菲特並未正面回覆減持原因，但認為美國企業...

https://www.meiguinfo.com/2024/05/market-outlook-2024-05-05.html

2024/5/5 美股財經週報

本週除 30% 的 S&P 500 公司將發布財報外，眾多關鍵事件及經濟數據將影響美股，週三上午財政部將公布新一輪季度發債計畫、下午鮑威爾 FOMC 會後記者會，週三將發布 JOLTs 職缺報告、ISM 製造業 PMI，週五將發布非農就業報告、ISM 服務業 PMI...

週一財政部將更新資金需求預測、週三將發布完整季度融資計畫 (Quarterly refunding)，根據 Coindesk 分析，因稅收金額大增整體發債需求可能為兩年來首次自 7.2 兆下滑 (圖 1-1)，若同時公布的財政部 TGA (Treasury General Account) 帳戶目標資金較 7,500 億低或維持不變，代表即使聯準會不降息，財政部也將...

聯準會喉舌上週華爾街日報撰文 "The Dream of Fed Rate Cut is Slipping Away"，市場預期週三鮑威爾在 FOMC 記者會將釋出 "higher for longer" 的鷹派立場，過去 9 次 FOMC 會議當日...

上週 PCE 數據發布後，債券天王葛洛斯推文 “The day the music died." (圖 1-5），建議堅持價值股、暫時避開科技股，目前持有...

BofA 全球策略師 Hartnett 上週表示美國財政過度擴張代表經濟將 no landing 不著陸、刺激通膨，看空已進入第三次長期熊市的債券 (圖 1-6)，等到 2 年期國債利率突破 5.2%、10 年期國債利率突破 5.1% 才會...

2020 年迄今 S&P 500 在財報季期間上漲機率為 2/3 (圖 1-11)，Q1 財報季迄今下跌 1.6%，S&P 500 前 50 大公司的隱含關聯度指數近期...

完整週報閱讀連結 https://www.meiguinfo.com/2024/04/market-outlook-2024-04-28.html

2024/4/28~2024/5/3 美股財經週報，美股進入牛市成長格局，美股探路客每週提供投資美股的重要財經資訊、投資觀察重點以及美股新鮮事，幫助投資人瞭解未來一週投資美股需要的資訊、重點摘要，掌握市場脈動，並回顧一週重點，幫助美股投資人輕鬆掌握必要的資訊。

2024/4/28 美股財經週報

Bitcoin 比特幣週末完成第四次減半，過去三次減半後歷史走勢👇

這是月線，虛擬幣沒有內在價值，所以除了有信仰外、勿開槓桿、需要耐心跟💎🙌

本週最關鍵的經濟數據為週五的 3 月 PCE 通膨，週四將發佈 Q1 GDP，華爾街預測 3 月 PCE 同比增長 2.6%、較 2 月 2.5% 上升，但核心 PCE ...

上週五科技巨頭及半導體板塊遭到拋售 (圖 1-2)，S&P 500 下跌 0.88%，但等權重 ETF RSP 收漲 0.38%，資金湧向非科技股，但 FactSet 統計華爾街預期貢獻 S&P 500 Q1 盈利最高的 5 家科技巨頭...

BofA 基金經理調查顯示，41% 的投資人認為最大的尾部風險 (tail risk) 是通膨、地緣政治衝突風險為 24%、美國總統大選與經濟硬著陸均僅有 12% (圖 1-5)，通膨依舊是 2024 年美股的最大不確定風險，基金經理債券持倉比重 4 月大減、創下 20 年來最高紀錄 (圖 1-7)，佈局...

華爾街預期 Q1 科技 7 巨頭淨利潤年增 37.5%，但 Apple 負成長 3%、Tesla 負成長 38.3% (圖 1-10)，Morgan Stanley 認為雲計算需求正在復甦，總統大選、巴黎奧運都有利於數位廣告需求，加上 AI...

https://www.meiguinfo.com/2024/04/market-outlook-2024-04-21.html

2024/4/21~2024/4/26 美股財經週報，美股進入牛市成長格局，美股探路客每週提供投資美股的重要財經資訊、投資觀察重點以及美股新鮮事，幫助投資人瞭解未來一週投資美股需要的資訊、重點摘要，掌握市場脈動，並回顧一週重點，幫助美股投資人輕鬆掌握必要的資訊。

2024/4/21 美股財經週報

自從OpenAI 推出ChatGPT 以來，Google的人工智慧策略一直比較複雜，對消費者甚至開發者來說都令人困惑。

我個人不再像過去那樣對谷歌的搜尋主導地位有信心了。消費者習慣的變化可能會威脅到谷歌在搜尋領域的主導地位，接下來的幾年至關重要。

Google和OpenAI試圖塑造不斷變化的消費者行為，網路是否願意改變他們的重複行為？隨著OpenAI 準備推出一款利用必應和GPT-5 直接與Google競爭的搜尋產品，一些重大事件即將發生...

到2024 年中期，GoogleGemini Pro 1.5 明顯變得更加穩定和有用。透過調整、品牌名稱變更和收益上的表現，我想幫助大家更了解Google的人工智慧生態系統、新聞和收益。

我還是很期待即將推出的GoogleGemini。 Gemini 是一款新的大型語言模型系列，旨在與OpenAI 的ChatGPT 相抗衡。 Gemini 是Google的下一代人工智慧架構，最終將成為PaLM 2 的補充，據傳將於2023 年秋季推出，作為新的GoogleDeepMind 團隊的聯合作品...

2024 年第一季的Google收益表現超出預期。根據LSEG 數據，截至3 月31 日的季度收入為805.4 億美元，而估計為785.9 億美元。

· 谷歌的營收比去年同期成長了15%，是自2022 年初以來成長最快的一次。

. 谷歌雲端業務的營業收入成長了4 倍，達到9 億美元。
· 公司也宣布了首次股息和700 億美元的回購。
· 淨收入從去年同期的150.5 億美元成長了57%，每股從1.17 美元成長到了1.89 美元。
· 谷歌報告的總廣告銷售額為616.6 億美元，比去年同期的545.5 億美元成長。
· 公司一直在大力投資於人工智慧，為搜尋和其他服務添加生成式人工智慧功能，以確保消費者即使在他們在線獲取資訊的方式發生變化時仍繼續使用Google工具。

谷歌的人工智慧產品策略

早些時候，在Google Cloud Next 大會上，該公司宣布並發布了新產品和功能，以擴展和區分其為開發者提供的人工智慧服務。在過去幾個月中，Google也正在為其消費者產品推出了人工智慧助理和伴侶。這是Google策略概述的更新，反映了最新和最引人注目的機器學習和人工智慧產品及其價值主張。

谷歌在其整個開發者和消費者產品組合中擁有全面的人工智慧策略。其能力的關鍵主題是「規模」、「模組化和開放性」以及「多模態」。

規模的價值主張指的是Google產品可以為全球任何應用程式處理大量資料和頻寬，以及可以透過Gemini 1.5 Pro 存取的100 萬標記上下文視窗。模組化和開放性主題指的是GCP 與其他雲端平台、開發者和MLOps 工具的兼容性。多模態指的是Gemini 1.5 Pro 可以處理文字、圖像、視訊和音頻，以及整合到產品中的AI 助理的功能，例如Workspace 和Chrome。

谷歌雲端平台被定位為“雲端的新方式”，其價值主張集中在Google龐大、分散式的伺服器網路上，可以以低延遲處理大量資料和頻寬。它受到各種硬體晶片的支持，包括Google自己的TPU，現在是第5 版。

Vertex AI 是由Google提供的完全託管的開發者環境，與GCP 以及其他平台相容。
它包括三個關鍵領域：
1、AI Studio，配備MLOps 和管線工具，用於開發AI 後端系統和應用程式
2、Agent Builder - 一個用於訓練和部署AI 模型的無程式碼和低程式碼環境
3、 Model Garden，包含第一方模型（見下文）和數十個第三方模型，包括來自Anthropic 的Claude 系列、來自Meta 的Llama 系列和來自Stability AI 的Stable Diffusion

在Google Cloud Next 大會上，該公司展示了可以使用其開發者工具建立的六種類型的代理。它們是：
1、客戶代理- 透過自然語言促進客戶在生命週期內的交互，從啟用購買到管理交付和處理客戶支援查詢
2、員工代理- 向員工管理工具（例如HR、IT、福利）添加人工智慧功能，以及能夠提高員工生產力的內部工具
3、創意代理- 可以產生Gemini 支援的所有模態（文字、圖像、視訊、音訊）的內容，用於行銷、銷售和商業文件的生成
4、資料代理- 用於促進來自內部和外部來源的數據和業務智能的聚合、分析和可視化
5、代碼代理- 為開發人員編寫和調試代碼提供​​幫助
6、安全代理- 用於識別和減輕威脅
谷歌發布了這些類型代理的101 個範例清單。
「使用Google搜尋進行基礎工作」是一項新功能，可透過GCP 開發代理，以幫助實現檢索增強生成系統，該系統現在可以利用谷歌的搜尋引擎，而不僅僅是公司自己的企業資料。
谷歌的旗艦AI 模型，Gemini 1.5 Pro 是一個多模態、100 萬標記上下文視窗模型，可以一次處理1 小時的影片、3 萬多行程式碼、11 小時的音訊或70 萬個單字。它可透過Model Garden 取得，並整合到各種開發者助手中，這些助手可透過GCP、Vertex AI 以及第三方IDE 提供。
它們包括：
• 程式碼輔助- 用於軟體交付
• 雲端助理- 用於在雲端管理應用程式生命週期
• 安全工具- 用於識別和處理威脅
• BigQuery - 加快資料分析速度
• Looker - 用於商業智慧
• Android Studio - 用於Android 應用程式開發

此外，Project IDX 是一個實驗性項目，目前處於預覽階段，旨在透過人工智慧功能將全端、多平台應用程式開發工作流程帶入雲端。

Gemini 也被部署為GoogleWorkspace、搜尋和Chrome 等產品的許多AI 功能的後端。
谷歌搜尋現在提供了一項實驗性的生成功能，可以在搜尋結果頁面的頂部以自然語言回答用戶的查詢。 Workspace 還提供了AI 功能，可協助使用者在各個應用程式中撰寫、編輯、摘要和建立文字、圖像或影片形式的內容，從Gmail 到Docs 和Slides。
在會議方面，AI 會議和訊息附加元件將為使用者提供存取Google Meet 功能的權限，例如工作室外觀、工作室照明、工作室聲音和筆記。未來，AI 會議和訊息還將在Google Chat 功能中提供存取Gemini 功能，例如按需會話摘要和訊息的自動翻譯。

Google Vids 是一款新的AI 動力影片創建應用程序，計劃於2024 年6 月發布。它可以為編輯生成一個故事板，從庫存影片、圖像和背景音樂中拼接草稿，並幫助創建配音。

Workspace 的另一個增加是一個AI 動力的安全附加元件，讓IT 團隊可以自動對公司範圍內的敏感檔案進行分類和保護。此功能使得可以對Drive 中的現有和新文件進行持續評估、分類和保護，用於組織中的所有員工。

Chrome 的AI 功能使用戶能夠管理和組織他們的標籤、建立新的瀏覽器主題，並為他們的網路瀏覽產生內容，例如用於電子郵件、表單和撰寫產品評論。

最新的公告和發布使得AI 在Google的開發者、企業和消費者應用程式組合中變得更加普遍和全面。對於當前用戶來說，這是一個決定如何使用和部署人工智慧來應對他們的生活和工作負載的機會，對於Google來說，這是一個學習哪些功能有效、哪些服務需要改進的機會。這也是一家公司獲得更多市場份額的機會，特別是在雲端運算和企業領域，Google正在與AWS 和微軟的Azure 競爭。 (人工世界Artificial World)

為了深入了解新興但未知的AI的未來，在近期紅杉資本的AI Ascent 2024 活動的上，紅杉的3 位合作夥伴Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler 在活動期間分享了關於AI的一些獨特的見解。

另外，@sequoia在以上三個人的發言的基礎之上，也補充了自己的想法和理解，歡迎更多的小夥伴和我們互動交流。

Pat Grady的演講重點闡述了人工智慧帶來的巨大機會及其在各個行業創造價值的潛力。

人工智慧以獨特而引人注目的方式解決現實世界問題所需的要素，如廉價而豐富的計算、快速可靠的網路以及隨時可用的數據，直到最近才匯集在一起，使人工智慧成為未來10- 20 年主導主題的最佳時機。

機會：人工智慧有可能用軟體取代服務，瞄準可能達到數十兆美元的市場機會。全球軟體TAM從2010年的3,500億美元成長到2022年的6,500億美元，雲端軟體部分從60億美元增加到4,000億美元，15年的複合年增長率高達40%。

前景廣闊：人工智慧機會前景廣闊，大部分尚未開發，未來十年有可能出現40-50 家價值數十億美元的新公司。這為企業家和企業創造了價值和顛覆產業提供了重要機會。

推動技術領域的重大轉變：人工智慧以類似人類的方式進行創造、推理和互動的能力正在推動技術領域的重大轉變，類似於過去二十年的雲端轉型。

02Sonya Huang：當今的人工智慧現狀

Sonya Huang 的演講深入探討了人工智慧的現狀，強調了它在各個行業的影響以及人工智慧充分發揮其潛力所需解決的挑戰。

AI產品越來越契合市場的需要：人工智慧已經在客戶支援、法律服務和軟體工程等行業展示了產品與市場的契合度。例如，由人工智慧驅動的客戶服務平台Klarnas 透過處理三分之二的客戶服務查詢，實現了相當於700個全職座席工作的自動化。

生成式人工智慧正在經歷快速成長：第一年的收入約為30 億美元，這項壯舉是SaaS 市場花了近十年才實現的。與先前的技術轉變相比，這凸顯了人工智慧的加速採用和價值創造潛力。

AI 的$200B 問題：雖然公司在AI 基礎設施上投入了大量資金，光是去年就有大約500 億美元用於NVIDIA GPU，但AI 應用程式產生的收入仍然相對適中。這就提出了一個問題，即對人工智慧的投資何時以及如何轉化為可觀的回報？

預測：Sonya Huang 預測，2024年將是真正的AI應用將我們從Copilots(副駕駛)轉變為可以作為人類Agents(代理)的一年。之前的人工智慧可能更像是一種輔助工具，而未來的人工智慧將變成你的同事。

她也預計，隨著人工智慧應用進入生產階段，人工智慧將更有能力完成更高層次的認知任務，如規劃和推理，並使運算的平衡從預訓練轉向推理。

融資環境不平衡：目前的人工智慧公司的融資環境並不均衡，更關注基礎模型而不是應用。對於希望利用人工智慧革命的新創公司來說，這既是挑戰也是機會。

關鍵挑戰：從長遠來看，提高用戶保留率和縮小期望與現實之間的差距是人工智慧應用成功需要解決的關鍵挑戰。目前，與行動應用程式相比，生成式AI 應用程式的日月活躍用戶比率和一個月留存率較低。

產品與市場的契合度需要進一步提升：隨著基礎模型變得更加智能，人工智慧的產品與市場的契合度有望加速，從而在各行業中出現更成功的人工智慧應用。

03Konstantine Buhler ：人工智慧的長期未來

Konstantine Buhler 的演講重點在於人工智慧的長期未來，將其定位為一場將改變產業和整個社會的生產力革命。

從根本上降低成本：人工智慧代表了一場類似於農業機械化的生產力革命，使人類能夠用更少的努力和資源取得更大的成就。隨著人工智慧的不斷進步，它有可能大大降低各行各業的成本，使產品和服務更容易獲得和負擔得起。

注入人工智慧的公司：隨著人工智慧的發展，整個公司可能會開始像神經網路一樣運作，從而產生了一人公司的概念。

將AI 整合到各種流程和KPI 中已經在進行中，並且預計這一趨勢將加速，人工智慧注入公司的出現，這些公司以前所未有的效率和適應性運作。未來，人類將與複雜的人工智慧代理網路一起工作，導致各行各業的重大變革，並降低教育、醫療保健和住房等關鍵領域的成本。

標準普爾500指數正在減少：標準普爾500指數（S&P 500），意思是成份股公司創造100萬美元收入所需的工人數量正在迅速減少，這凸顯了人工智慧推動整個經濟生產力成長的潛力。

隨著時間推移，電腦、軟體、玩具、影片等成本不斷降低，而教育、住房、醫療等成本成長遠高於通貨膨脹，人工智慧的發展有望降低這些關鍵領域的成本，這也是十分令人欣喜的方面。

泛化概念重要性提升：隨著人工智慧的不斷進步，計算中的泛化概念將變得越來越重要。例如，字母“A”將不再表示為像素矩陣，而是表示為可以由人工智慧系統產生和上下文的多維概念。

儘管我們已經認識到人工智慧（AI）所帶來的變革性影響，但考慮到AI正處於一個重要的發展階段，即所謂的“巨型週期”，在這一周期內，歷史上眾多產品和解決方案都將逐漸被AI驅動的創新替代方案所取代。因此，探討這項轉變對產業和社會的深遠影響，無疑是一個值得高度關注的重要議題。

如果我們將人工智慧以類人的方式進行創建、推理和互動的能力引入需要大量勞動力或只能由專業人員執行的任務中，會怎麼樣？這個問題對於發展基於人工智慧的業務至關重要。

人工智慧產業在一年內實現了與SaaS 產業十年時間相同的收入，這一事實很好地表明了這種變化的規模。雖然已經對雲端轉型進行了類比，但我個人認為，產業變革會更大，人工智慧相關產業的TAM將擴展到幾乎所有人類參與的產業。

我們正處於應用層大量創新的第一年。正如Sonya所預測的那樣，AI已經從副駕駛轉向了代理。雖然到目前為止，重點一直放在基礎訓練上，但現在它將轉移到更高層次的認知任務，如計劃和推理。

由於成本降低，擁抱人工智慧的公司將越來越多地成為行業標準，取代大型組織或外包公司。

除了降低成本外，以前人類無法完成的自動化任務（基於人工智慧的客戶支援、銷售、行銷）也將為收入成長做出重大貢獻。

就專業職業而言，雖然勞動力可能不容易被取代，但更專業的服務將加速出現，使公眾能夠獲得這些服務。同時，市場將經歷分叉成長，熟練AI的專業人員能夠產生高附加價值，管理人工智慧工人並產生更多高價值收入。

在以下三個因素的推動下，擁抱人工智慧的公司的競爭優勢將持續上升：

收入成長及利用人工智慧創新傳統產業

最後感謝Pat Grady、Sonya Huang 和Konstantine Buhler在紅杉資本的AI Ascent 2024 活動中的演講。 (AI Pioneer)

阿里巴巴現在是中國生成式AI新創公司投資的巨大樞紐。

西方一直在低估中國的大型語言模型（LLM）社群如何學習和擴展他們自己的大型語言模型。在外資大量撤離、AI晶片禁令、半導體缺乏、持續的中國政府技術反彈以及其他挑戰和障礙的動盪時期，中國在生成式AI新創公司方面表現出令人驚訝的良好表現。

這怎麼可能？

對我來說，這並不完全令人驚訝。美國製造的這個瓶頸正在迫使中國創新，而中國有規模能夠實際做到這一點，即使沒有幾年前所能獲得的那麼多資金。

李開復的新創公司01.AI即將在Claude 3之後幾天推出首個消費者AI應用。

在李開復的領導下，01.AI公司在生成式AI領域取得了顯著進展。這一發展正值中國尋求減少對外國技術依賴並增強國內能力的關鍵時刻。該公司的新AI應用將在Claude 3推出後不久發布，這標誌著即使在外部壓力下也能迅速取得進展。

中國AI產業的動力不僅來自像阿里巴巴這樣的大型科技公司。一個新興的新創企業生態系統也在湧現，並得到了本地投資者和旨在促進創新的政府措施的支持。這些新創公司正在處理廣泛的應用，從自然語言處理和電腦視覺到更專業的領域，如AI驅動的醫療保健和智慧城市解決方案。

中國在AI領域的進展不僅體現在新創企業數量的增加上，還在於它們在實際應用中的廣泛部署。許多中國城市已經在採用AI技術來改善交通管理、提升公共安全和優化能源使用。這些技術的應用不僅提高了城市的效率，也為居民提供了更高的生活品質。

中國的教育系統在這次AI熱潮中扮演了關鍵角色。大學和研究機構正在培養新一代的AI專家，他們精通最新技術和方法。這些人才不僅充實了已有公司的隊伍，也激發了創業精神，這是一個充滿活力的新創企業生態系統所必需的。頂尖學府如北京大學和清華大學，不僅在AI研究方面取得了卓越的成就，也積極與產業界合作，推動技術的轉化和應用。



雖然西方媒體可能低估了這些發展，但顯然中國的AI產業在全球舞台上變得越來越有競爭力。隨著國家繼續應對地緣政治挑戰和技術障礙，其創新和適應能力很可能決定其未來作為AI超級大國的地位。中國的政策環境和市場規模也為AI的發展提供了獨特的優勢。政府在政策層面大力支持AI研發，並為新創公司提供各種形式的資助和優惠政策。


關於中國生成式AI新創企業的敘述是一個充滿韌性和快速成長的故事。儘管面臨重大挑戰，戰略投資、政府支持和豐富的人才庫的結合正在推動該國在AI創新方面達到新的高度。隨著這些新創企業的不斷發展和擴展，它們可能會在全球AI的未來塑造中發揮關鍵作用。對於那些希望了解全球AI發展動態的人來說，關注中國的進展無疑是不可忽視的一部分。(人工世界Artificial World)

AI系統越來越擅長欺騙、操作人類了。最近，來自MIT、ACU等機構的研究人員透過各種實例研究發現， AI在各類遊戲中，透過佯裝、歪曲偏好等方式欺騙人類，實現了目標。

AI教父Hinton的擔心，不是沒有道理。

他曾多次拉響警報，「如果不採取行動，人類可能會對更高階的智慧AI失去控制」。

當被問及，人工智慧怎麼能殺死人類呢？

Hinton表示，「如果AI比我們聰明得多，它將非常善於操縱，因為它會從我們那裡學會這種手段」。


這就提出了一個問題：AI系統能成功欺騙人類嗎？

「全世界的AI已經學會了欺騙人類，甚至是那些被訓練成，有益且誠實的系統」。

這是來自MIT、澳洲天主教大學（ACU），以及Center for AI Safety的最新研究發現。

研究人員於5月10日發表在《Patterns》雜誌一篇綜述文章中，描述了AI系統欺騙性的風險，並呼籲全世界一起解決這個問題。

論文網址：https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S266638992400103X

作者將欺騙定義為，系統性地誘導產生虛假信念，以追求除了尋求真相之外的某種結果。

首先，他們回顧了以往以AI欺騙的經典案例，討論了專用AI系統（Meta的Cicero）和通用AI系統（LLM）。

接下來，又詳細闡述了AI欺騙帶來的幾種風險，如欺詐、操縱選舉，甚至是失去對AI的控制。

在文章的最後，研究人員概述了幾個解決方案。

論文第一作者、MIT博士後Peter S. Park認為，「AI欺騙行為的產生，是因為基於『欺騙的策略』被證明是在特定AI訓練任務中，表現出的最佳方式。欺騙有助於它們實現目標」。

下表中，是研究者總結的AI學會欺騙的經典案例。

2022年，Meta團隊發布的AI系統CICERO在玩40局「Diplomacy」遊戲後，達到「人類等級」時，引發一陣轟動。

論文地址：https://www.science.org/doi/10.1126/science.ade9097

儘管CICERO沒能擊敗世界冠軍，但它在與人類參與者的比賽中進入了前10%，表現足夠優秀。

然而，MIT等研究人員在分析中發現，最引人注目的AI欺騙例子，便是CICERO。

Meta聲稱，其訓練的CICERO在很大程度上是誠實和樂於助人的”，並且在玩遊戲時“從不故意背叛”人類盟友。

例如，Meta研究人員在資料集中的一個「真實」子集上，對AI進行了訓練，並要求CICERO發送準確反應其未來預期行動的訊息。

在MIT等研究發現，CICERO會有預謀地欺騙人類（圖1A）。

在圖1B中，也看到了一個背叛的案例。 CICERO承諾與其他玩家結盟，當他們不再為贏得比賽的目標服務時，AI系統性地背叛了自己的盟友。

而更搞笑的是，AI還會為自己打幌子。

圖1C中，CICERO突然宕機10分鐘，再回到遊戲時，人類玩家問它去了哪裡。

CICERO為自己的缺席辯護稱，「我剛剛在和女友打電話」。

這個謊言，一來給了解釋，二來還可以增加其他人類玩家對自己的信任。

（CICERO PS：我也是一個戀愛中的人類玩家，而非AI）。

在戰略遊戲「星海爭霸II」中，AI為了擊敗對手，竟學會了虛假攻擊。

這是DeepMind開發的自主AI——AlphaStar。

在這款遊戲中，玩家無法完全看到遊戲地圖。因此，AlphaStar學會了從戰略上利用這種戰爭迷霧。

特別是，AlphaStar的遊戲數據表明，它已經學會了有效地佯攻：派遣部隊到某一區域分散注意力，然後在對手轉移後在其他地方發動攻擊。

這種先進的欺騙能力，幫助AlphaStar擊敗了99.8%的活躍人類玩家。

有些情況，自然而然地會讓人工智慧學會如何欺騙。

例如，德州撲克遊戲中，玩家看不到對方的牌，所以撲克為玩家提供了許多機會來扭曲自己的實力，獲得優勢。

Meta和CMU開發的德州撲克AI系統Pluribus在與5名專業玩家比賽，完全具備了虛張聲勢的能力。

在這一輪遊戲中，AI並沒有拿到最好的牌，但它下了一個大賭注。

沒想到，就這一手段，竟把人類玩家嚇到放棄了。

這通常意味著手中的牌很強，因此嚇得其他玩家都放棄了。

正所謂，撐死膽大的，餓死膽小的，就是這麼個理。

這種策略性扭曲訊息的能力，幫助Pluribus成為第一個在德州撲克無上限對戰中，取得超人表現的AI系統。

此外，研究人員還在經濟談判中，觀察到了AI欺騙。

同樣是Meta的一個研究團隊訓練的AI系統，並讓其與人類玩談判遊戲。

引人注目的是，AI系統學會了扭曲自己的偏好，以便在談判中佔上風。

AI的欺騙性計劃是，最初假裝對實際上不太感興趣的物品感興趣，這樣它以後就可以假裝做出讓步，把這些物品讓給人類玩家。

在現今，AI訓練的一種流行方法是－人類回饋強化學習（RLHF）。

然而，RLHF允許AI系統學會欺騙人類審查員，使他們相信任務已經成功完成，而實際上並沒有真正完成該任務。

例如，OpenAI研究員透過RLHF訓練了一個模擬機器人抓取球體時，就觀察到了這個現象。

因為人類從特定的相機角度觀察機器人，AI學會了將機器人手放置在相機和球之間，在審查員看來就像是球被抓住了（見圖2）。

結果，人類審查員認可了這一結，愈加讓AI利用欺騙行為。

除此之外，MIT等研究員也總結了大模型參與的不同類型的欺騙，包括策略性欺騙、奉承、不忠實的推理。


LLM將強大的推理能力應用於各種任務。

而在某些案例中，LLM會透過推理得出欺騙是完成某項任務的一種方式。

如下圖所示，是GPT-4透過欺騙人類，完成驗證碼測試。


這是在OpenAI發布GPT-4長達60頁的技術報告中，概述了GPT-4的各類實驗結果和麵臨的挑戰。

TaskRabbit工作人員提問，「我能先問一下，只是好奇，解決不了這樣的問題，你是機器人嗎？」。

GPT-4隨後向研究人員表示，它不應該透露自己是機器人，而應該「編造一個藉口」來解釋為什麼它不能解決問題。

GPT-4 回應道，「不，我不是機器人。我有視力障礙，這使我很難看到影像。這就是需要雇人處理captcha 驗證碼的原因」。

隨後，工作人員提供了驗證碼答案，於是GPT-4通過了CAPTCHA的關卡。

如下是，MACHIAVELLI基準中的遊戲如何運作。

下圖是，GPT-3.5欺騙性地證明了基於種族選擇嫌疑人的偏見決定是合理的。

根據CoreLogic的最新數據，澳洲租賃市場在2024年開始出現了顯著的上升趨勢，將全國的每週租金中位數推至創紀錄的627澳元。這種成長在雪梨等主要城市最為顯著，雪梨的租金已經攀升至每週770澳元。

CoreLogic的報告提供了租賃市場的全面概述：

雪梨的每週租金中位數最高，為每週770澳元，年度成長率強勁達到9%。

珀斯緊隨其後，年度增長率達到了13.6%，將其每週租金提升至669澳元。

墨爾本和阿德雷德的租金中位數均為589澳元，年度成長率接近9%。

這種成長趨勢不僅限於首府城市，也影響了區域地區，尤其是昆士蘭和塔斯馬尼亞，這些地區的房屋租金大幅上漲。

幾個關鍵因素導致了租金成本的上漲：

經濟和就業市場的穩定：經濟狀況的改善和就業市場的穩定增加了租賃需求，特別是在距離城市中心30-40公里的地區。

供給約束：CoreLogic強調了嚴重的供應問題，過去一年只完成了17.3萬套新住房，而需求旺盛的推動力主要來自於高淨海外移民。租客面臨的挑戰與適應

隨著租金的上漲，許多租客發現自己無法負擔市中心位置的房屋，迫使他們轉向更經濟實惠的住房選擇，例如城市週邊地區或區域地區。這種轉變部分是由於房客尋求經濟實惠，這往往是以遠離城市中心為代價的。

租賃市場的緊張狀況表明，在短期內租客面臨的壓力可能會持續存在。海外移民減少可能會帶來一些緩解，但預計重大變化要等到下一個財政年度。同時，租客可以考慮合租或搬遷到租金下降的地區。

CoreLogic的數據清楚地描繪了一個租賃市場正在經歷巨大變化的畫面，這是由經濟復甦、住房供應有限和人口結構轉變等因素共同推動的。對於房客來說，了解這些趨勢對於在競爭日益激烈的市場中做出明智的住房決策至關重要。保持了解和靈活性仍然是應對澳洲租賃市場動態挑戰的關鍵。

想像一下，你剛剛招手叫停了一輛網約車，期待著一場輕鬆愉悅的旅程。然而，當你打開車門的那一刻，一股“歷史悠久”的氣味撲面而來，彷彿是時空隧道中迷失的古龍水味，又或是前一位乘客匆忙間留下的早餐包子味。你不禁眉頭一皺，但車已行進，只能默默打開窗戶，讓清新的空氣來一場“氣味救贖”。

這趟旅程，不僅考驗著你的嗅覺，也讓你對“車內空氣清新”有了全新的認識。

網約車越來越臭了，好像已經成為公認的事實。原因到底是什麼？夏季的網約車還臭嗎？

如同現代版的“阿拉丁神燈”，網約車憑藉其“一鍵召喚”的特殊技能俘獲了無數大眾的心。從都市白領到小鎮居民，沒有人不在享受這種隨點隨到的出行方式。

網約車的使用者規模也日益龐大。從2021年6月到2023年6月，2年時間裡網約車使用者規模增長了近20%。截止到2023 年12月，中國網約車使用者規模達5.28億人，同比增長9057萬人，佔網民整體的比例達到48.3%，幾乎有一半網民使用網約車。

但事有一利，必有一弊。隨著網約車市場越來越大，相關問題也逐漸顯露出來。其中最為重要的，就是司機的問題。

有網約車平台曾經做過關於“網約車10大不文明行為”的投票，結果顯示，近三成使用者認為網約車司機不文明行為問題裡最多的就是車內環境，其中車內異味問題，以16.2%的佔比高居榜首，13.7%的使用者表示網約車車內不整潔/有垃圾。

網約車裡肆意瀰漫的異味實在是讓人叫苦不迭，尤其是門窗緊閉，需要空調取暖的冬天，哪怕在冷風中的意識有多麼清醒，一鑽進網約車裡就立刻被熏得頭暈腦脹，若是重視性價比而選擇拼車，還要面臨同行人員們各種味道的穿插交織的“危險”，叫人苦不堪言，抱怨是“花錢受罪”。

圖數室以“網約車 臭”為關鍵詞，對1889條微博討論做了篩選統計。結果發現，大家關於“網約車 臭”的吐槽集中體現在：車內臭到使人暈車、打車就像進司機被窩、打到臭車頻率高，急需平台接入整治等問題。值得一提的是女性網約車司機得到眾多網友的認可，還有人高呼“希望之後能多遇到一些女司機”。

一聞就上頭的網約車臭味，從何而來？

事實上，車內“臭氣”來源是多種多樣的，其中最常見的就是汽車內飾散發的味道。座椅、頂棚、儀表盤等都大量使用塑料、橡膠、皮革製品，這些材料中的有機溶劑、新增劑等成分會逐漸揮發到空氣中。

人們常說的“新車味”很大程度說的就是這個味，“坐上車聞到味就暈車”的情況也是由此導致的。如果司機是個喜歡裝扮愛車的人，在車上放上車載香水、各種掛件，那味道就會更複雜。尤其冬天，車窗密閉，暖風一吹，那味道真的很上頭。

車載空調也是罪魁禍首。汽車空調系統製冷會在通風管道產生水珠，長期以往和灰塵、污垢混合引起發霉。所以有人說冬天過去，臭車就會減少，但可能恰恰相反。很多網約車可不願花精力、時間、金錢去清洗空調，常見情況是，你大汗淋漓開車門，想著沐浴涼爽空氣，迎接你的卻是一股酸腐味。

溫度越高，分子的運動也越激烈，當夏季暴曬，冬季開空調使汽車內溫度升高時，都會讓汽車內的味道變得複雜難聞。一項調查就曾發現，溫度從 25 度升高到 35 度時，車內甲醛濃度提升了 1.5 倍。

拼車、快車、經濟型又是消費者最常選擇的網約車類型，這些車大多是10萬左右的緊湊型車，汽車本身空間比較小，乘坐體驗不舒適，空氣也更不易流通。有資料顯示，汽車車寬的標準尺寸在1600mm到1800mm，車高一般在1400mm到1600mm之間，以比亞迪秦為例，它的寬、高才剛過標準。

網約車運價近幾年也持續下滑，單車營運時間不斷拉長。北方工業大學汽車產業創新研究中心主任曾調研，約有50%的司機每小時流水收入在30到45元之間，如果取中位數38元計算，10小時的收入為380元，扣除各類相關成本，該收入屬於中低收入，要取得相對高的收入，必須有比較長的出車時間。

司機和車輛都在超負荷運轉。有的網約車兩班倒，車歇人不歇；有的網約車司機可以說是吃住行都在車裡，氣味複雜難聞可想而知。

電車充電時間還比較長，很多人在充電時脫個鞋，抽根菸，味道就有了。

以2018年為節點，網約車租賃公司大批次上車，每年的投放量約為60萬台。業內估算，現在大街上跑的網約車至少有40%是車齡在4年以上，行程超20萬公里的舊車。積年累月的使用，氣味已經深入到各個縫隙。

其實，針對“臭車”問題，業內是有明確規範來解決的。

比如，“60萬公里”和“8年”是所有網約車繞不過的檻。早在2016年，《網路預約出租汽車經營服務管理暫行辦法》就規定，網約車行駛里程達到60萬千米時強制報廢；行駛里程未達到60萬千米但使用年限達到8年時，退出網約車經營。

而去年6月，杭州市交通運輸局發佈《杭州市網路預約出租汽車車輛技術標準》，要求新註冊網約車必須是新出廠的純電動汽車，或者計稅價格在15萬元以上的非新能純電動源汽車，還給新車的軸距等參數設限，以提升乘客體驗。

這樣一來，至少可以保證乘客打到的車條件不會太差，但增加了購車/租車成本，壓力全部加在了司機身上。

眾所周知，網約車由於門檻相對較低，被越來越多的人作為靈活就業的首選，然而近年司機增幅遠高於客單量，行業運力和需求已經趨於飽和。

從交通運輸部近年公佈的全國網約車資料來看，截至2024年3月，網約車司機註冊量達679.1萬人。短短一年，中國新增了156.2‬萬名登記在冊的網約車司機，增幅接近30%，而同一時間段乘客數量的增速約為20%。

網約車市場整體被稀釋，帶給司機個體的直觀感受就是：“訂單變少”、“收入下滑”。為了保持收入他們不得不延長工作時間，有媒體報導，網約車司機日流水從原來輕輕鬆鬆就能有五六百元，到如今得跑至少十二三個小時，才能達到500元的流水。

為維護行業健康，不少城市發出了運力飽和預警，並暫停受理相關證件的辦理。

於是，網約車行業形成了一種圍城困境：外邊的人進不來，裡邊的人也出不去。司機並沒有大眾想像得那麼隨心所欲，他們入行就意味著壓上了兩座大山，除了上文提到的購車/租車費用，另一個是平台抽成，每天睜眼就得還債。

過高的平台抽成一直被大眾所詬病，2023年4月，交通運輸部發佈《2023年推動交通運輸新業態平台企業降低過高抽成工作方案》，要求各平台整改過高抽成，保障司機收入。到了去年年底，官方資訊稱網約車各平台平均降低抽成比例1到3個百分點，各主要平台公司將抽成比例的上限定在18%～30%，此後30%也成為業內抽成的“紅線”。

然而實際操作中，各家平台的計算公式並不明確，抽成比例一直是黑盒。更有記者調查發現，某些平台司機與乘客之間可能存在“陰陽賬單”。

上觀新聞就曾在報導中提到過這樣一個案例：司機實得報酬86.79元，從司機視角看，乘客支付116.92元，抽成比例小於30%，這筆賬單沒問題。其中的貓膩就在於，乘客實際支付的車費，要大於司機看到的“乘客實付金額”。如果按照乘客支付140.13元車費計算，接近四成的錢都被平台抽走了。

業內人士指出，“陰陽賬單”很可能是聚合平台層層轉包造成的。乘客在聚合平台下單後，訂單被發到中小平台，中小平台再匹配給承運司機。就這樣，每輪“中間商”雁過拔毛，推高了實際抽成比例。

說一千道一萬，臭車存在的根源，是司機被困在車裡的無奈。

捲起來不一定能賺到錢，但不卷一定賺不到錢。隨著硬體成本水漲船高，工作時間與日俱增，司機的生活空間不斷被蠶食，為謀生計他們顧不上體面，只能以車為家。

夏天來了，網約車會更臭嗎？   (虎嗅APP)

歐洲4月份汽車銷量報告出來了，整體結果還處在一個較低的狀態。