陶哲軒宣布主持白宮生成式AI工作小組，李飛飛、Hassabis發表演講

近來，美國總統科技顧問委員會（PCAST​​）成立了一個生成式人工智慧工作小組。

值得一提的是，數學天才陶哲軒在這個工作小組中擔任了co-leader的角色。

陶哲軒在自己的部落格發文稱，我和Laura Greene共同主持這個生成式人工智慧工作小組。

他部落格中表示，這個小組主要研究生成式人工智慧技術在科學和社會產生更廣泛的影響，包括流行的基於文本的大語言模型（如ChatGPT），圖像生成的擴散模型（如DALL-E2、Midjourney），以及科學應用模型（如蛋白質設計或天氣預報)。

陶哲軒主持生成式AI小組

白宮在13日發布的文章中提到，PCAST​​成立的生成式AI小組協助評估人工智慧關鍵機會和風險，並就如何最好地確保這些技術的開發和部署盡可能公平、負責和安全提供意見。

文末，可以看到工作小組的成員中，陶哲軒位列其中。

此外，AMD的執行長蘇姿豐（Lisa Su）也是這個生成式AI小組中的一員。

根據陶哲軒的博客，生成式AI小組將在5月19日（星期五）舉行的PCAST​​會議期間行公開會議。

直播連結：https://www.whitehouse.gov/pcast/meetings/2023-meetings/

兩個專家小組將介紹當下產生式人工智慧的情況，最後進行廣泛的問答環節。這些發言者包括：

人工智慧促進科學:

Anima Anandkumar （加州理工學院& 英偉達）

Demis Hassabis（Google DeepMind）

#李飛飛（史丹佛）

人工智慧與社會:

Sendhil Mullainathan （芝加哥）

Daron Acemoglu （麻省理工學院）

#Sarah Kreps （康乃爾大學）

此外，陶還提到，工作小組正就如何推進生成式人工智慧應用的積極部署，以及如何最好地降低風險，徵求公眾的意見。

最初關注的是，如何在不犧牲言論自由，發現、抵制、減輕人工智慧產生的假訊息和DeepFake，這是一個富有挑戰性的話題。

ChatGPT加入工作流程之後

ChatGPT橫空出世後，也得到了像陶哲軒這樣數學大家的青睞。

在Mathstodon上最新貼文中，分享了自己對生成式AI工具的看法。

我開始看到自己和目前生成式AI工具之間的比較優勢在哪裡。我已經掌握了足夠的技能，可以優化每天執行的任務，因此人工智慧工具對我並沒有太大的幫助。最明顯的是在研究數學方面，但也包括撰寫電子郵件。

對於那些我有一些專業知識，但很少實踐的任務，人工智慧工具是有幫助的：通常我可以用它們來創建輸出的初稿，然後我可以驗證和修改，或至少作為靈感來源使用。有時候我會發現，AI的不足也許會啟迪我的靈感，雖然這也符合坎寧安法則的精髓，但與我自己獨立尋求答案相比，使用AI仍然會更有效率。這種類型的範例包括處理資料、翻譯成外語以及撰寫我很少使用的格式，例如公開演講、規則文件等。

對於那些我沒有什麼專業知識，也不需要極高的品質和可靠的輸出的任務，可以簡單地詢問人工智慧工具，併或多或少地聽從其建議。 在這裡，人工智慧的功能是作為傳統搜尋引擎的一個稍微方便的版本。 

最後，對於那些我沒有專業知識，但又需要品質和可靠性的任務，人工智慧和我自己都無法解決，我必須諮詢人類專家。例如修理一個複雜、昂貴、精緻的設備。

總之，陶哲軒對於生成式AI工具的看法分為四類，值得注意是的是，在他的數學專業領域中並沒有太多增值。

對於第三種情況，陶舉例讓ChatGPT將前一篇文章總結為一個流程圖。

ChatGPT提供了文本的描述。陶表示，據推測，未來的多模態GPT將能夠直接提供流程圖，而不是給出一個文字描述。

對於第二類任務的一個例子：在意識到我可以要求GPT以LaTeX格式輸出流程圖後，得到了下面的第一張圖片，這顯然是不完美的。但由於我熟悉LaTeX，手動將其修正為第二張圖片並不困難。

很明顯，前陣子爆火的ChatPDF，陶也用在工作流程裡了。

3月，陶表示，自己決定嘗試以不同的方式將AI工具納入我的工作流程。其中就包括ChatGPT、DeepL等工具。

在接下來一段時間中，他經常分享了一些自己使用ChatGPT等工具的體驗。

許多ChatGPT隱藏功能都被他挖掘了出來，例如尋找公式、解析程式碼格式的文件、改寫論文語句等等。

例如，ChatGPT有時可以在數學中做一個半成品的語意檢索，也就是用它來產生一些提示。

例如，陶哲軒讓ChatGPT從描述中辨識庫默爾定理，它沒能給出正確答案，但根據它給出的近似答案（Legendre公式）。

對此，陶哲軒稱，人工智慧在數學中的作用是提供一個初步的近似答案，然後可以結合傳統搜尋引擎輕鬆找到正確答案。

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陶哲軒也發現了ChatGPT在處理數學問題時的亮點，能夠辨識不同語言的數學概念音譯版。

另外，可以要求ChatGPT轉換從MathSciNet獲得的一堆參考文獻，並在LaTeX書目環境下將其格式化為\bibitems。

然而ChatGPT 就沒有犯錯的時候嗎？

在一個關於「質數是否無限多」的證明問題中，陶哲軒發現ChatGPT給的答案並不是完全正確的。

從另一面看，他發現ChatGPT給出的論證思路是可以被固定下來的，並且這個思路他之前都從未見過。

ChatGPT等AI工具是否加入你的工作流程？

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