從微軟、Google，大型科技公司正加速將生成式 AI 整合到他們的產品中。
剛剛，微軟公司宣布將 ChatGPT 背後的技術與其低程式碼應用平臺 Power Platform 捆綁在一起，推出新的生成式 CoPilot 人工智慧體驗，允許使用者在很少或沒有編碼的情況下開發應用程式。
微軟表示，Power Platform 中的一系列商業智慧和應用程式開發工具，包括 Power Virtual Agent 和 AI Builder，都更新了功能：
- Power Virtual Agent 是企業構建聊天機器人的工具，現在可以連接到公司內部資源以產生每週報告和客戶查詢的摘要；
- AI Builder 中加入了生成 AI 功能，讓企業可以將工作流程自動化，並推出了基於該技術的新版業務管理平臺 Dynamics 365；
- Dynamics 365 Copilot 是 Microsoft 工具的最新版本，包括許多用於銷售、客戶服務和行銷的應用程式，它集成了 AI 以自動執行某些任務，例如資料收集和分析或創建電子郵件活動等功能。
微軟還表示，首席執行長納德拉將在 3 月 16 日主持一場活動，討論「用人工智慧重塑生產力」，並展示其類似 ChatGPT 的人工智慧將如何在 Teams、Word 和 Outlook 等 Office 生產力套件中發揮作用。
稍早，據 The Information 報導，OpenAI 的 GPT 模型已經在 Outlook 中進行了測試以改善搜尋結果，同時還提供了電子郵件回復建議和 Word 文件整合的功能以改善使用者寫作。
回到這場 ChatGPT 競賽的最初，微軟主動出擊，宣布對 OpenAI 追資數十億美元，擁有了 OpenAI 的 49% 股份。他們將 ChatGPT 與 MS Teams 整合，使其更加「智慧」，並為其流行的 Windows 作業系統和搜尋引擎Bing進行了 AI 更新。
經此一役，微軟正朝著其十年來統治搜尋引擎的夢想前進。在上個月宣布並示範了其新的Bing搜尋引擎中的普羅米修士模型後，也是時候看看微軟如何在生產力領域進一步採取這種新技術了。
在生成式 AI 落地的爭奪戰中，像微軟、Google這樣的大型科技公司勢必成為推動者。由此，人們似乎看到了又一次工業革命的曙光：新機遇會出現，伴隨著新的挑戰。
圖靈獎得主 Yann LeCun 的預測是：「AI 當然不會造成持續的失業。但技術進步淘汰了一些工作職務，人們的技能可能對於新的經濟體系來說已經過時了，勞動力的再次培訓顯得至關重要。」
Gary Marcus 與 LeCun 的理解略有不同：「從歷史上看，科技的每一次進步確實只是取代了工作職務，但話說回來，我在過去的半個世紀裡都活著，並不意味著我是不朽的。真正的 AGI 會取代大部分工作，不是嗎？」
巨頭之爭，你看好誰？
ChatGPT 引發的 AI 圈地震，打破了科技巨頭之間的狀態平衡。
微軟的這些動作讓Google迅速陷入了困境。皮查伊發布了「紅色警戒」，Google在前段時間推出了 Bard，作為 ChatGPT 的競爭對手，並在人工智慧的戰鬥中做出了回應。
可能很多人都認為，微軟和 OpenAI 的「強強聯合」將在人工智慧大戰中擊敗Google。
但一位名叫「Tibo」的科技初創公司 CEO 認為，Google絕對會擊垮這一組合，OpenAI 並不會改變「權力遊戲」的等級制度。
「我並不希望微軟或 OpenAI 失敗。如果它們贏了，那會很有趣。我們都喜歡競爭，而微軟和Google正在給我們帶來一場激動人心的表演。其結果可能會改變我們這個世界的遊戲規則！這只是我對這件炙手可熱的事情的看法。」
納德拉近日表示，Google是一隻「800 磅的大猩猩」，而微軟會讓它「跳舞」。Tibo 則認為，有了 Bard 之後，Google會全力反擊。納德拉或許是正確的，但機率只有 50%。Google確實是一隻 800 磅重的大猩猩，但它也會「踢微軟和 OpenAI 的屁股」。
為什麼這麼說呢？他列出了六點理論：
1、Google壟斷了搜尋領域。
Google和 Youtube 是世界上最受歡迎的兩個搜尋引擎，擁有 91.9% 的市場占有率，將微軟的Bing遠遠甩在後面。甚至，亞馬遜和 Facebook 也都領先於 Bing。
事實上，「Google」是Bing上搜尋量最大的查詢。
因此，只要Google向大眾推出 Bard，就會得到大規模的採用。儘管Bing在整合 ChatGPT 後實現了 10 倍的飛躍，但它就是無法在「使用者數量」的競賽中擊敗Google。
2、更多的使用者將為 Bard 帶來更多的回饋，加速其改進過程。
記住：資料多的「Bad AI」勝過資料少的「Good AI」。
Google推出的 Bard 的第一個版本使用了 LaMDA 的「羽量級」版本。它需要的運算能力將大大降低，但這將幫助他們收集更多的回饋資訊。而且他們已經有了一個殺手級的用法，將複雜的資訊簡化為「容易消化」的格式。
3、Google在這場人工智慧競賽中已經有十多年經驗。
在 21 世紀初，Google就開始與它的研究部門 —— Google研究院合作。
Google是人工智慧世界所有重大突破的幕後力量。從在圍棋比賽中擊敗頂級棋手到解決蛋白質折疊問題，他們已經布局了很多年。自 2011 年以來，他們一直在其他部門或機構投資數十億美元，如 DeepMind 和Google大腦。
Google大腦是人工智慧的動力源，其目的是複製正常人腦的功能，Google的產品多年來一直在使用它。
- Android的語音辨識
- Google翻譯 - 搜尋Google照片
- Gmail 上的智慧型回復
- YouTube 上的推薦
另一方面，DeepMind 正在建立通用的人工智慧應用。它可以像全球頂級醫生一樣診斷眼部疾病和乳腺癌，以及節省 30% 用於保持資料中心冷卻的能源，或是改善頭頸部癌症的治療，由此出發想像一下Google的能力吧。
4、最重要的是，GPT 使用的底層架構是由Google自己建立的。
OpenAI 使用深度學習模型 「Transformer」來構建 GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）。
這樣理解吧：有很多像比特幣這樣的加密貨幣，但它們都是建立在一個叫做區塊鏈的分散式帳本上。同樣，OpenAI 和 ChatGPT 可能已經取得了突破性進展，但它們是建立在Google向世界推出的架構模型之上。
5、網際網路上的每一個數據點都被Google的 PageRank 演算法收錄。
所以 Bard 不僅會給出相關的和有背景的回應，它還會基於權威的來源，而不像 ChatGPT 那樣因其錯誤的資訊、假的引用和不存在的參考資料而受到很多批評。
Google甚至有所有 YouTube 影片的文字記錄。因此，它不會只為基於文本的資料訓練其模型，也會為基於影片和音訊的資料訓練。
我們知道 ChatGPT 是在截止 2021 年的全球資料上進行了訓練，但 Bard 可以從網路上提取資訊，並利用巨大的、新鮮的、即時的資料提供高品質的回應。
6、在透過聊天機器人提供「真實」答案方面，Google至少比 ChatGPT 領先 10 年。
Google Bard 是在 LaMDA 模型的基礎上建立的，有三個主要指標：品質、安全和基礎性。因此，它產生的回答是對話式的、合理的和非通用的。
另一方面，ChatGPT 的回答幾乎就像機器人的問答。我們都看到它產生了一些淺薄的內容。這證明了 LaMDA 是在對話中訓練的，而 ChatGPT 是在網路文本中訓練的。大家可以自己比較一下：
既然Google在這方面已經深耕了幾十年，為什麼不早點推出產品？
他們有責任滿足數十億使用者的需求；
他們可以從現狀中獲益。即使他們擁有這個人工智慧，但人工智慧會「吃掉」搜尋收入。
此外，它可能會讓數十億使用者面臨潛在的危害，比如分享假資訊、產生假照片、讓學生有能力在考試中作弊（這一直是 ChatGPT 的主要吸引力）等等。
為了使其人工智慧組合多樣化，Google最近向 Anthropic 投資了 4 億美元，與微軟在 2019 年與 OpenAI 的交易類似。（PS：Anthropic 是由 OpenAI 的領導人創立，包括 Daniela 和 Dario Amodei。）
在最近的一次採訪中，山繆‧阿特曼說：「關於某項技術是一家巨頭公司的終結者的言論，通常是錯誤的。」
即使是 OpenAI 的 CEO 也對Google的能力充滿信心。我們又為什麼不相信呢？
一年後，OpenAI 可能看起來是生成式人工智慧的先行者，但它的模型可能不會像現在看起來那麼新穎和具有顛覆性。OpenAI 並不會改變權力的等級制度。
現在說了這麼多，如果我在未來幾年裡發現自己錯了，我會等著你們在這個話題上吐槽我。如果我是對的，那麼在此提前說一聲「我早就說過」。
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步驟2.一直拉到想要的序號，再停手即可，比起一個一個序號輸入，這方法已相當方便。
步驟3.如果要一次輸入1,000個以上的序號，建議利用填滿功能來操作。首先，先在儲存格上輸入1。
步驟4.於功能列表中，找到「填滿」功能，並在展開的選單中找「數列」。
步驟5.在「數列」的視窗中，「間距值」填上1，表示等差為1，「終止值」輸入1,000，表示最後數字為1,000。
步驟6.回到 Excel 表格中，可見由1~1,000的序號，都已經建立完成。
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