中间我都快放弃了，但坚持了一下，
最后一公里4分51秒！
考研的同学们，
认真看一下这段话！
今天推心置腹的和大家聊一下考研英语准备的关键。
对，就是单词！
但是很多同学要么不背单词，
要么背单词出现两大误区：
第一：妄想所有单词都背，没有重点。考研5600个词汇，你真的不用都背，你需要背的就是1575个必考词汇。现在是8月1号了，你想都背其实最后就是都不背。
第二：面对一词多义的时候，只知其一不知其二，不知道考研常考什么。
比如：pit 很多同学背“大坑”的意思，但是考试这样考：
This decision pits the president against the congress.
这个决定使总统和国会对立起来。
对，考试考：Pit A against B ：使A和B对立起来。
所以同学们，这里最关键的就是必考词汇和一词多义。
我今年做的事情就是把这1575个词汇逐词给大家讲完了，你得听我讲一遍，你才知道重点是啥，不要自己瞎背了！听劝！整整30个小时，你每天听两小时，半个月就可以过一遍！一个月过两边！你再自己背一遍！一个半月搞定词汇！现在特价只需要79.9元
今天的题目和「AI」有关。
That isn't to say AI is some benevolent good, however. An AI model can be trained on billions of data points, but it can't tell you if any of those things is good, or if it has value to us, and there's no reason to believe it will. We arrive at moral evaluations not through logical puzzles but through consideration of what is irreducible in us: subjectivity, dignity, interiority, desire--all the things AI doesn't have.
The author believes that __.
A.AI is a benevolent power for humanity
B.AI cannot differentiate intrinsic value
C.AI are not very good at logical puzzles
D.AI can be controlled by the data points
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第一句：
That isn't to say AI is some benevolent good, however.
参考译文：但这并不意味着人工智能是一种仁慈的好。
第二句：
An AI model can be trained on billions of data points, but it can't tell you if any of those things is good, or if it has value to us, and there's no reason to believe it will.
参考译文：人工智能模型虽然能在数十亿个数据点上进行训练，但它无法告诉你这些数据是否有益，对我们有用或是具有价值。并且，我们没有理由相信它未来能够做到这些。
第三句：
We arrive at moral evaluations not through logical puzzles but through consideration of what is irreducible in us: subjectivity, dignity, interiority, desire--all the things AI doesn't have.
参考译文：我们做出道德评判并非源自逻辑谜题的解决，而是源自对我们不可剥夺的内在特质的斟酌：主观性、尊严、内在价值及欲望——所有这些正是人工智能所不具备的。
The author believes that __.
作者认为__。
A.AI is a benevolent power for humanity
（人工智能对人类是一种仁慈的力量）
B.AI cannot differentiate intrinsic value
（人工智能无法区分内在价值）
C.AI are not very good at logical puzzles
（人工智能并不擅长逻辑谜题）
D.AI can be controlled by the data points
（人工智能可以通过数据点来控制）
答案选B。
文本中明确提到AI无法判断事物是否好或是否对我们有价值。
A选项，文本中指出AI并不是某种善意的力量；
C选项，文本并未指出AI在逻辑谜题方面表现不佳，而是说我们通过考虑无法简化的人类特质（如主观性、尊严等）来做出道德评价，而不是通过逻辑谜题；
D选项，文本指出AI是通过数据点训练的，但并未说它可以通过数据点来控制。
benevolent - adj. 善意的
trained - v. 训练
data points - n. 数据点
moral evaluations - n. 道德评价
logical puzzles - n. 逻辑谜题
consideration - n. 考虑
irreducible - adj. 无法简化的
subjectivity - n. 主观性
dignity - n. 尊严
interiority - n. 内在性
desire - n. 欲望
尽管支撑人工智能（AI）的基础技术早已存在，但直到2022年底ChatGPT的推出，这项技术才真正展现出接近人类智能的巨大潜力。艺术家和作家们担心自己会被取代，政府也在努力跟进并制定相应的监管政策，学术界也围绕这一主题展开了激烈的讨论。各大企业纷纷投身这场热潮之中，像微软、Meta和Alphabet这样的科技巨头都全力以赴地投资人工智能领域。据统计，仅2023年一年，人工智能初创企业的融资总额就接近500亿美元。OpenAI的首席执行官萨姆·奥特曼甚至表示，他对公司在人工智能领域的巨额投资毫不介意，他更加关注的是开发出一种能够深入了解用户每个细节的超级助手。然而，也有一些人对人工智能可能带来的威胁表示担忧。哲学家尼克·博斯特罗姆在其2014年的作品《超级智能》中举了一个经典的例子：一个专门生产回形针的人工智能系统可能会把人类视为实现目标的障碍，并采取行动来消除障碍。这就是大家常说的“人工智能控制问题”：我们可能会失去对高级人工智能系统的掌控。目前的人工智能主要依赖于大型语言模型，这些模型通过海量的数据训练，学会语言中的模式和上下文关系。尽管这些模型能够生成看似合理的文本，但经常会包含事实性的错误。它们往往更侧重于形式的正确性而忽略了内容的准确性。人工智能的快速发展引发了人们对技术影响的深刻反思。虽然技术的进步能够带来积极的变化，但也可能带来负面的后果，比如加剧社会分化。人们越来越认识到，我们需要更深入地审视技术的影响，特别是那些大型科技公司的行动。当前的人工智能模型，尤其是生成式模型，具备将不同的概念融合起来创造新事物的能力。这种能力让人不禁联想到人类自身的思维模式。同时，人工智能系统的复杂性和难以理解性也让人们意识到，我们与模式识别机器之间的界限并非如此清晰。
原文标题： No god in the machine: the pitfalls of AI worship 机器不是神：人工智能崇拜的陷阱
Source: https://www.theguardian.com/news/article/2024/aug/08/no-god-in-the-machine-the-pitfalls-of-ai-worship
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