每年十月，全球科学界的目光都会聚焦于诺贝尔奖，而今年的诺贝尔奖，一连闹出了两个大新闻。
先是诺贝尔物理学奖授予了约翰·J·霍普菲尔德（John J. Hopfield）和杰弗里·E·辛顿（Geoffrey E. Hinton），以表彰他们通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。
这怎么说了？难道是由于physics的最后两个字母是cs（对应computer science的缩写），所以发给计算机科学也没问题？难怪当获奖者Hinton接到电话通知获奖时，还以为是恶作剧。
然而更加出人意料的是一天后，诺贝尔化学奖授予了戴维·贝克（David Baker）、德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）和约翰·江珀（John M. Jumper）表彰他们应用机器学习蛋白质设计及蛋白质结构预测领域作出的贡献。其中的获奖者John M. Jumper更是堪称人生速通赢家，37岁博士毕业，7年后就拿到诺奖。
按照这个趋势，网友调侃到，这今年的诺贝尔和平奖，干脆颁给chatGPT算了，颁奖词就是说这是有史以来最勤奋的作家，能够7*24的不停创造出文学作品。
调侃归调侃，两项AI相关的研究，登上代表科学界最高荣誉的诺奖领奖台，无疑增加了读者对AI的关注，对于体验过大模型写作的读者，更是会担心未来AI取代自己的工作，接下来这篇小文，就先细说一个有趣的AI应用，最后说说我们到底该不该担心AI。
你也许看过电脑绘图，能够根据你输入的提示词，就画出各种搞笑的图画，然而如果这个图画的主角是你熟悉的宠物，你会不会很惊喜。下面的图画，来自PetAI（petai.tech ），一款为宠物生成AI照片的应用。
这些照片中的的宠物特征，来自用户上传的15-20张高分辨率，清晰展示您的宠物的面部和身体细节的照片。之后PetAI会根据用户的照片训练模型，训练后的模型就能够生成具有和你的爱宠一样特征的宠物照片了。之后用户再输入关于照片背景，照片风格的提示词，详细描述你想要的照片包含哪些元素，就可以生成上面展示的照片，而且照片中的宠物会和你的爱宠很像。这样的应用，是不是很酷了？之后对爱宠美照的修图，是不是可以用咒语的方式进行了。类似的应用，也可以应用在人上，只是宠物相关的更加好推广一些。
这些年来，虽然在新闻中，AI出现的次数不少，但对普通人来说，AI的引入就是人脸识别的普及，还有就是回答问题的chatGPT类应用吧。之所以这样，是由于当前的大多数AI应用，处于画鬼容易画人难的阶段。
直白地说，就是AI的表现不够稳定。例如各个大厂的大模型，别管宣传的多先进，最近曾经发现会犯下一个特别蠢的错，认为9.11比9.8更大。发现这个缺陷的人，同时还指出，如果问大模型在9.11和9.8元的奖励中选一个，这回大模型就会选更大的9.8。当然，现在这样的bug可能已经被修复，但这样的AI，也就只能被应用于解梦，或者是识别宠物情绪这样娱乐式的应用。如果让AI来来执行指导飞机起飞降落这样直面生死的任务，肯定是不行的。
读者也许会说，可是武汉试点的无人驾驶汽车“萝卜快跑”不就是让AI来开车了吗？实际上，每三辆在路上运行的萝卜快跑无人车的背后，就会有一个安全员在远程负责操控这些车，这属于国家的强制规定。而且萝卜快跑降低了出租车的成本，使得更多人能够消费地起出租车，属于把蛋糕做大，不必担心AI抢了出租车司机的饭碗。
更为关键的是，AI的进步会创造很多新的需求，例如PetAI生成的个性化宠物图片，这在AI技术成熟前是几乎无法想象的需求，除非是能请得起专业插画师的土豪，否则没法让你的宠物在幻想旅途中的场景变成一张张美丽的图画，然而有了AI，这一切变得对普通人触手可及了。带着这样发展式的眼光，去动态的看问题，你也许会对AI带给的未来不那么悲观。
