人工智能不了解球

快速阅读: 据《Off Tackle 帝国》最新报道，我讨厌比特币生成的内容，认为AI艺术等缺乏真正的人性创造力。尽管AI在某些方面令人印象深刻，但它常出错且过于自信。以谷歌AI概览为例，它在体育相关查询中多次提供错误信息，显示其不可靠性。

为了表明我的前提和偏见：我对比特币生成的内容深恶痛绝。当然，ChatGPT 对修改简历或者草草准备一段半心半意的婚礼祝酒辞是有用的。我不是卢德分子。但 AI 生成的文章、AI 音乐或 AI 生成的艺术品，尤其是当它们落入当前的模因潮流时（想想吉卜力风格的仿作或动作玩偶模因趋势），让我感到厌恶。它娱乐吗？当然！它确实令人印象深刻，这些算法无需我们付出任何努力就能瞬间完成任务。当然，这是因为它们经过了大量人类创造的文字、声音和图像的训练，而这些创作者从未同意参与这样的项目。它通过模仿整个人类努力的总和，将人性从创作中剥离出来。它充其量是空洞无意义的东西；在最坏的情况下，它是对人类创造力的死亡威胁。生成式 AI 也有问题，因为它常常愚蠢至极。好吧，它并不愚蠢。但它很傲慢。它认为自己无所不知。如果它不知道，那又怎样？编造一个事实然后继续前进。当你和朋友一起看比赛，记不清 2011 年的内布拉斯加大学是否由泰勒·马丁内斯还是阿德里安·马丁内斯担任四分卫时，这是一种很好的方法。如果你随便猜一下答案（当然是泰勒），其实并没有什么后果。问题是：越来越多的行业把 AI 当作福音。对我们这个奇怪的小领域来说，这并不是什么大问题。我们毕竟不是在经营律师事务所或医生诊所（感谢上帝）。但即使是对几个简单的 OTE 相关问题，谷歌的 AI 概览——现在出现在谷歌搜索结果之前——也频频出错。

证据 A：上周看到读者 87RidesASurfboard 的评论后，我搜索了鲍比·奈特的诅咒。AI 概览在一些事情上做得很到位，主要是关于椅子翻倒事件。然而，看看“诅咒的例子”部分。你觉得哪里有问题吗？是的，锡拉丘兹大学的知名教练吉姆·博伊海姆肯定没有在印第安纳大学跟随奈特。拉里·布朗也从未在德州理工大学执教。奈特也没有在杜克大学执教，科奇教练也从未有过“衰退期”。

下一个例子！

证据 B：好吧，它成功地回应了 Big Ten 联盟的诅咒。直到它莫名其妙地发明了密歇根州立大学今年在 BTT 比赛中输给了俄勒冈大学。在它的平行宇宙中，我认为弗兰依然在爱荷华大学执教，他们在疯狂三月的赛场上并输给了自由大学。这两件事都没有发生，那个答案纯属无稽之谈。

证据 C：好吧，我对这个结果感到惊讶。它在大多数细节上都正确地提到了普渡港，指出它起源于 2009 年俄亥俄州立大学的比赛。但“惊喜因素”部分呢？是的，这对普渡球迷来说不是一个安全的港口。对于俄亥俄州立大学的忠实粉丝来说，这就像珍珠港袭击一样突如其来。AI 概览完全错过了笑话的重点。

现在想想这项技术是如何被用于互联网、行业和政府中的。你是否感到安慰，它和你在酒吧喝醉的人一样聪明？

(以上内容均由Ai生成)