AI时代下的数据污染:一场隐形的危机
1、AI时代下的数据污染：一场隐形的危机 随着AI技术的飞速进步，生成式人工智能（AIGC）如chatGPT等正逐渐渗透到我们生活的方方面面，为我们带来了前所未有的便利与高效。然而，在这繁荣的背后，数据污染问题却日益凸显，成为一场隐形的危机。
2、但在AI时代，个人信息的泄露成为关键问题，黑产团伙获取了大量个人信息，使得身份验证公式失效。个人信息的泄露导致了人脸识别算法的准确性被削弱，而基于明文比对的身份验证方式更是直接成为了身份危机的根源。为应对这一问题，金融app需要采取双管齐下的解决方案。
3、数字人民币APP引入了证件内置芯片+手机安全芯片作为用户自主的“密钥生成器”。这种技术确保了身份验证过程中的安全性，无需任何明文传输，从而有效防止了信息泄露和AI攻击。避免使用明文比对验证方式：传统基于明文比对的身份验证方式容易成为身份危机的根源。
CHAT-GPT能代替小学语文作业辅导吗?
chatgpt不能完全代替小学语文作业辅导。以下是具体分析：辅助短文仿写和词语搜集：ChatGPT在提供生动的描写和成语参考方面表现出色，这对于小学语文作业中的短文仿写甚至直接引用是有帮助的。它可以作为一个参考工具，为学生提供多样的表达方式和词汇选择。
大模型算力开销大
1、大模型算力开销确实很大。算力开销大的原因 大型预训练模型，如Chatgpt、GPT-4等，拥有数十亿乃至上万亿个参数。这些模型在每一次“思考”和“回答”时，都需要处理海量数据并进行复杂计算，这些计算资源包括时间、内存、cpu、gpu等。这些资源是AI大模型赖以生存和发展的基础，但它们的成本并不低廉。
2、数据和算力消耗大：参数量已达万亿级别，训练数据规模和算力消耗与参数规模成正比，对资源要求极高。灾难性遗忘：在新任务上训练会损害之前任务的性能，在问题求解阶段无法记住处理过的数据或场景，造成能量的大量消耗。缺乏自我纠错能力：大模型不知道自己的回答错误，也无法定位错误原因，更难以进行修正。
3、数据算力消耗大：参数量已达万亿级别，训练数据规模和算力消耗与参数规模成正比，计算能力可能很快跟不上模型发展需求，且参数量呈指数级增长时效果仅线性增长。数据瓶颈：优质训练数据的增加可提升大模型能力，但像GPT - 4已利用了大部分可获取的高质量文本数据，可供训练的数据即将达到瓶颈。
4、在算力需求上，参考《Scaling Laws for Neural Language Models》和《Training COMpute-Optimal Large Language Models》等论文，我们估算，为了达到人类水平的能力，大模型可能需要十万亿级别的参数、百万亿级别的训练 Token 数、以及百亿美元级别的 GPU 投资成本。
5、大模型通常基于Transformer结构，但在扩展策略上各不相同。从计算角度，可将大模型分为三类：推荐类模型、稠密Transformer和稀疏MoE结构Transformer。以google Switch Transformer为例，它基于T5进行MoE稀疏扩展。Switch-Base与T5-Base相比，参数量扩大了33倍，内存开销相应增加，但算力开销保持一致。
6、大模型训练需要如此多算力的原因主要有以下几点：模型规模庞大：为了达到或接近人类水平的能力，大模型需要具有极其庞大的参数量。例如，为了达到人类水平的计算需求，模型参数量可能需要达到约11万亿。如此庞大的模型规模，自然需要巨大的算力来支持其训练和推理过程。
