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您几乎不需要 ChatGPT 来生成生成式人工智能通常不够出色的原因列表。算法经常在未经许可的情况下进行创造性工作，存在令人讨厌的偏见，并且需要大量的能源和水进行训练，这些都是严重的问题。
不过，先把所有这些放在一边，值得注意的是，生成式 AI 在制作潜在有用的新工具原型方面的强大能力是多么强大。
我通过参观 Sundai Club 亲眼目睹了这一点，这是一项生成式 AI 黑客马拉松，每月一个周日在麻省理工学院校园附近举行。几个月前，该小组善意地同意让我参加，并选择在这次会议上探索可能对记者有用的工具。该俱乐部得到了剑桥一家名为 thos 的非营利组织的支持，该非营利组织致力于促进对人工智能的社会负责任的使用。
Sundai Club 的成员包括麻省理工学院和哈佛大学的学生、一些专业开发人员和产品经理，甚至还有一名在军队工作的人。每个活动都以对可能的项目进行头脑风暴开始，然后小组将其缩减为他们实际尝试构建的最终选项。
新闻黑客马拉松的引人注目的内容包括使用多模态语言模型来跟踪 TikTok 上的政治帖子，自动生成信息自由请求和上诉，或总结当地法院听证会的视频剪辑以帮助当地新闻报道。
最终，该小组决定构建一个工具，帮助报道人工智能的记者识别发布到 Arxiv（一个流行的研究论文预印本服务器）上的潜在有趣论文。鉴于我在会议上提到，在 Arxiv 中搜索有趣的研究对我来说是重中之重，因此我的出现很可能在这里影响了他们。
在提出目标后，团队中的编码人员能够使用 OpenAI API 创建一个词嵌入（Arxiv AI 论文中单词及其含义的数学表示）。这使得分析数据以查找与特定术语相关的论文并探索不同研究领域之间的关系成为可能。
使用 Reddit 线程的另一种词嵌入以及 Google 新闻搜索，编码人员创建了一个可视化效果，显示研究论文以及 Reddit 讨论和相关新闻报道。
最终的原型称为“AI News Hound”，虽然很粗糙，但它展示了大型语言模型如何帮助以有趣的新方式挖掘信息。这是用于搜索术语“人工智能代理”的工具的屏幕截图。最接近新闻文章和 Reddit 集群的两个绿色方块代表研究论文，这些论文可能会包含在有关构建人工智能代理的文章中。
像 AI News Hound 这样的东西可能会帮助记者，甚至研究人员或风险投资家，识别有前途的项目、团体或个人进行交谈。
纳德·卡拉亚尼 (Nader Karayanni) 是麻省理工学院的一名研究生，也是 Sundai Club 黑客马拉松的常客，他表示，语言模型和其他生成式人工智能工具使得像这样的原型创意变得异常容易。Karayannie 说，我们能够如此迅速地构建它，这一事实令人惊叹。如果你三年前告诉我我们可以做到这一点，我会说这是不可能的。
Sundai Club 开发的其他原型包括进行市场研究的人工智能代理、解释黑客马拉松如何运作的人工智能生成游戏，以及个人最喜欢的将研究论文转化为 TikTok 的工具。
Sundai Club 的组织者之一 Gabriela Torres Vives 表示，黑客马拉松正在不断发展，计划在未来与公司合作开展更雄心勃勃的项目。“与传统的工程流程相比，我们更重视创造性、快节奏的问题解决，”她说。“用人工智能解决现实世界的问题本来是很有趣的，但我们所有的想法都是为了解决真正的需求，因此可以找到潜在的客户。
Sundai Club 制作的人工智能项目可能与不同公司正在开发的许多项目相似，因为它们很粗糙，尚未转变为杀手级应用程序或商业计划。但我认为它们展示了生成式人工智能快速产生令人着迷的新想法的潜力。
更重要的是，虽然许多新闻机构都担心生成式人工智能可能会通过抓取内容、自动生成垃圾邮件文章和转移搜索流量来扰乱他们的行业，但我参加的黑客马拉松表明，生成式人工智能可能有很多有价值的新闻用途。技术也是如此。