關于AI的奇葩吐槽，都集中在下面幾個梗？_比特幣:人工智能考研考哪些科目

我思故我在。

——笛卡爾

生活flow

人工智能吃不吃人類那一套，這是一個好問題。

你刷抖音，第一眼就喜歡小姐姐，然后系統就一直推大長腿。

Coinbase首席法務官就歐盟關于修訂《資金轉移條例》的投票發表反對意見:金色財經消息，Coinbase首席法務官Paul Grewal在Coinbase官方博客就歐盟即將進行的關于修訂《資金轉移條例》的投票發表反對意見，其表示，若投票通過，這一修訂將對Coinbase等交易所進行完整監管，扼殺創新，并破壞自托管錢包，因此建議其他個人或主體發表意見。PaulGrewal稱，擬議規則中的其中一項是要求交易所履行新義務，即，收集、驗證和報告使用自托管錢包的非客戶（non-customers）的信息，這基本上意味著你不能從你的銀行賬戶中取出錢來發送給其他人，除非你與金融機構分享關于接收方的個人數據并驗證他們的身份。

Paul Grewal表示，另一項規定要求交易所通知主管當局從非客戶的自托管錢包中進行的每筆等于或大于1000歐元的轉賬。該提案甚至可能會造成全面阻止向自托管錢包轉移資金。（blog.coinbase.com）[2022/3/29 14:24:45]

你搜度娘，第一個結果，嗯，是廣告，之后才是身價幾個億的李誕，人間值得。

韓國央行發行關于CBDC發行法律問題的書籍:韓國央行（BOK）周一發行了一本有關央行數字貨幣（CBDC）法律問題的書籍，該書呼吁修改法律，以創造一個CBDC能夠成功運作的環境。支持人士表示，CBDC將加密貨幣的便捷性與貨幣機構支持的受監管貨幣的安全性進行了結合：“從現金到數字貨幣的轉變可能會使（韓國）GDP增長3%。貨幣數字化可以加速貨幣流通，降低維護成本。這也是實現負利率的有效途徑，繼而從整體上加強政府的貨幣管理。”因此，BOK計劃今年在有限的環境下測試其CBDC系統的運行，以探索數字貨幣的潛在用途。專家還呼吁，有必要將央行數字貨幣的潛在缺陷最小化，如數字信息缺口造成的經濟不平等。（Arirang）[2021/2/8 19:13:13]

你問小愛同學，這個世界上，賈玲和張小斐是不是母女啊，答案是，對不起，沒有聽清。

聲音 | 學者觀點：任何關于區塊鏈的討論都必須首先區分許可或無許可:香港城市大學法學院教授Kelvin F.K. Low與新加坡管理大學外部研究員Eliza Mik聯合發表了一篇區塊鏈技術在法律領域應用的論文“暫停區塊鏈法律革命”（Pause the Blockchain Legal Revolution）。論文開篇提到：“區塊鏈在推動法律變革方面具有革命性的潛力，這一點早就得到了承諾，但交付速度卻很緩慢。我們即將發表的論文指出，承諾與現實之間的不匹配部分源于一系列誤解，包括某些術語的法律和技術含義的混淆。我們強調了將區塊鏈部署為資產注冊技術的陷阱，并打破了‘智能合約’隨時可能擾亂法律行業的神話。任何關于區塊鏈的討論都必須首先區分無許可區塊鏈（如比特幣）和許可區塊鏈（如Corda）。在比特幣中成立的論點在Corda中不適用，反之亦然。”（牛津大學法學院）[2019/11/12]

……

關于IOV糖果幣兌換IOVC代幣的通知:通知：凡在4月8日-12日，首批公測用戶使用蜜糖值已經提取的IOV（測試糖果幣），于今日新加坡時間19時開始可通過第三方應用BitUN，以50:1的兌換率，兌換成正式的IOVC代幣！（注：蜜糖值兌換IOVC比例為100:1）IOVC幣，由新加坡IOV基金會（非盈利性機構）通過Higgs chain區塊鏈技術發布，全稱“ Internet of Vehicles?Coins ”，即車聯網(Internet of Vehicles)代幣。是汽車行駛大數據共享網絡平臺背景下，用戶參與車聯網數據生態圈建設的一種憑證及數字資產，具有強大的升值空間與經濟價值。[2018/4/19]

顯然，大數據訓練，機器學習，精準推送，直接就把各位送到了信息繭房，從此告別涉獵廣泛綜合培養，大不了，投其所好。

這就是所謂的AI。

萬物生長靠太陽，光合作用，但AI靠的是電能，以及人腦。有人算過，AI可能消耗626000磅二氧化碳排放量，基本上等于思聰家的布加迪威龍、法拉利、蘭博基尼、邁凱倫、賓利都上路。

所以，你說AI環保，我不太信。

但是自從阿爾法狗，戰勝李世石和柯潔，我們不會懷疑深度學習、神經網絡，基本上已經靠算力贏了天下。當然，卡斯帕羅夫會說，未來是人機結合的對抗。但是不可否認，機器可以替代一部分人腦的能力，幾百個GPU訓練AI，有點像少林寺的十八羅漢，或者項羽說的萬人敵。總之，一邊耗電，一邊操練，二氧化碳跑著，管它呢。

前些日子，說到比特幣瘋長，一堆人挖礦，韓國網吧都關門，耗電量突突的，恨不得直接把地球干到肌無力。難道這就是有錢能使鬼推磨的現實報？

到處都是大數據中心，分布式管理，但是一旦突然發現像法國機房燒掉的慘劇，前功盡棄不說，這基本上跟你千辛萬苦剝開的果實，糊上的烤面包片，吧唧調到地上，驗證墨菲定律，一個道理。

與其千辛萬苦搞AI模型，我們還不如好好整理一下蓬松的頭發蛋黃的長裙。更不用提，谷歌不懷好意的AI研究者的名字。一腳踢開一時爽，不作惡的火葬場。AI的偏見、種族歧視，都來自于人。不過是換了一種工具。

你永遠不知道那些西裝革履文質彬彬的外表下，怎么會隱藏著一顆渣男綠茶心。AI不都是大白，它的人設才是關鍵。只是我們也不能矯枉過正，給AI綁上綠壩套上楊永信，那滋味也不好受。

所以，AI也有很多不可描述之事。它需要idea，建模，實現，測試。但歸根結底，它需要懂你。OMG，這是不是一種超能力。難道要翻遍答案之書？

歷史上，人類曾相信甲骨、巫蠱、星象、命里、紫微、斗數等等偽科學，我們不探討玄學，但AI其實在座的便是描述和預測，你看似不能量化，但有人用大數據告訴你，下一步你大概率回跑去附近7-11，買一個叫做D、G、J打頭的橡膠制品。因為87.92%的男人，都制造了這種垃圾，對吧，楊笠。

如果不是疫情，可能人類還在呼吁放下手機。結果，現在變成了一窩蜂擁抱數字轉型。AI，與把大象放進冰箱一樣，分三步，先是人訓練機器，然后是機器訓練機器，最后是機器訓練人。有人稱之為網感，有人稱之為手感。

所以，很多人還是不喜歡微信聊天，釘釘干活，前者沒有語境很曖昧，后者缺上下文極霸道。所謂殺傷力不大，侮辱性極強。被妖魔化的家長群，啥時能變成了夸夸群，這一下大家都開心。

這一天，AI告訴我，春分要立蛋，但是老婆說該你買單。到最后，你也搞不清究竟是遵從大數據，還是聽命大女主。前者是數據喂出來的小怪獸，后者是包包慣出來的大boss。有時候，你真想問問生活，怎么他媽的沒有提詞器。

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