索尼 CTO 回应 ChatGPT 带来的变革:迟早要在业务上加以利用,但不会开发践踏创作者权利的图像生成 AI
今日不肯埋头,明日何以抬头!每日一句努力自己的话哈哈~哈喽,今天我将给大家带来一篇《索尼 CTO 回应 ChatGPT 带来的变革:迟早要在业务上加以利用,但不会开发践踏创作者权利的图像生成 AI》,主要内容是讲解等等,感兴趣的朋友可以收藏或者有更好的建议在评论提出,我都会认真看的!大家一起进步,一起学习!

2 月 24 日消息,在以“ChatGPT”为首的 AI 代表震惊全球后,人工智能的演进已经逐渐迈入了一个新的阶段。
在 ChatGPT 爆火之后,微软将开放人工智能技术引入其搜索引擎,谷歌也发布了自家的对话机器人,而百度、360 等一众厂商也将推出自己的产品。
针对已开始进入属于人类沟通基础的语言和创造性领域的 AI 将带来哪些益处和威胁?日本经济新闻对索尼集团专务兼首席技术官(CTO)北野宏明进行了采访。
我之前就了解成为 ChatGPT 基础的技术和机制。在这个意义上,并未感到吃惊。
今后的问题是如何实际利用。通过与非常庞大的数据库和信息块 (Information Chunk) 的交互,(美国微软等应用的)互联网搜索无疑将提供新的模式。
从历史性角度来看,AI 的发展正进入重要阶段。通过目前的研究可知,对(成为 ChatGPT 等的基础的)AI 加以训练的计算次数在达到 10 的 22~24 次方之后,其性能将会出现突飞猛进。虽然在一定程度的计算量以下提升乏力,一旦超过一定数量,就会向更高的阶段实现飞跃。
我们日常处理的工作的大部分或许将会逐渐由 AI 代替。让 AI 使用软件等工具的研究也不断出现。虽然不是(先进 AI 出现的)《2001 太空漫游》中的场景,但如果 AI 能使用工具,或将成为转折点。今后 3~5 年之内各种尝试或如加速度般取得进展。
从索尼集团来看,迟早将在业务上加以利用。(用于生成文章和图像的先进 AI 等的)“基本模型”的 AI 也将不断开发。不过需要注意的是,我们是服务于创作者的企业,将提供面向创作者的技术。
现有的图像生成 AI 似乎出现因著作权问题等而被起诉的案例,我们不会开发践踏创作者权利的 AI。开发公正且透明性高、负责任的 AI 非常重要。
大家目前可能都不太清楚索尼在 AI 领域有何建树,但实际上该公司至少在游戏领域已经有很深的研究。例如去年 2 月,索尼集团就开发出了在赛车游戏中打败人类“高手”的人工智能(AI), 索尼集团会长兼社长吉田宪一郎称其 “标志着 AI 取得巨大的飞跃性进步”。
值得一提的是,索尼在 2019 年还特地开设了一家 Sony AI 部门,它的全球掌门人是索尼计算机科学实验室公司总裁兼首席执行官北野博彦,美国负责人则是得克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学教授彼得・斯通。
据IT之家所知,北野宏明曾是 Sony CSL 实验室的所长,在 1990 年中期就开始从事索尼核心业务有关的研究工作。索尼最早的人工智能单品 Aibo 就诞生在这个实验室。同时,北野也是机器人世界杯(RoboCup)联合会的创始主席,他希望开发一支完全自主的仿人机器人团队,并在 2050 年赢得世界杯,以此为目标来加速人工智能和机器人技术的进步。
此前还有外媒报道称,Sony AI 未来将有三个核心领域:一是游戏,利用 AI 辅助开发者进行设计、测试、分析等工作;一是成像和传感器,将“索尼大法”在硬件市场的传奇再续一秒;最后则是美食,与卡内基梅隆大学共同研发搭载人工智能的烹饪机器人,实现烹饪、上菜、送餐“一条龙”。
今天关于《索尼 CTO 回应 ChatGPT 带来的变革:迟早要在业务上加以利用,但不会开发践踏创作者权利的图像生成 AI》的内容介绍就到此结束,如果有什么疑问或者建议,可以在golang学习网公众号下多多回复交流;文中若有不正之处,也希望回复留言以告知!
超5800亿美元!微软谷歌神仙打架,让英伟达市值飙升,约为5个英特尔
- 上一篇
- 超5800亿美元!微软谷歌神仙打架,让英伟达市值飙升,约为5个英特尔
- 下一篇
- watchOS 8.6 RC 新版登场新功能一览
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1小时前 | 人工智能 · 推理优化 ONNX Runtime 动态量化 nodes_to_exclude
- ONNX Runtime 动态量化怎么选择需要排除的节点
- 377浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 3小时前 | 人工智能 · 向量检索 · Sentence Transformers truncate_dim 嵌入维度 Matryoshka 向量存储
- Sentence Transformers 怎么截断嵌入维度减少存储
- 165浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 6小时前 |
- PEFT 多个 adapter 怎么按权重组合推理
- 454浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 8小时前 |
- Accelerate 大模型推理怎么自动分配到多块设备
- 358浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 10小时前 | 人工智能 · Tokenizers offset_mapping 原始文本
- Tokenizers offset mapping 怎么映射回原始文本位置
- 328浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 12小时前 | python · 人工智能 · shuffle Hugging Face Datasets streaming IterableDataset buffer_size
- Datasets streaming 怎么在不下载全集时打乱样本
- 470浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 21小时前 |
- Diffusers 单文件模型怎么转换成组件目录格式
- 308浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 23小时前 | 人工智能 ·
- Diffusers 怎么临时禁用 LoRA 但保留已加载权重
- 309浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · diffusers ModularPipeline update_components ComponentSpec 模型组件
- Diffusers ModularPipeline 怎么替换单个模型组件
- 175浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Transformers bitsandbytes 量化后怎么保留部分模块精度
- 359浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 | 人工智能 · Transformers 大模型推理 KV Cache 显存不足 缓存卸载
- Transformers KV cache 怎么在显存不足时启用卸载
- 499浏览 收藏
-
- 科技周边 · 人工智能 | 1天前 |
- Transformers chat template 怎么生成 assistant token 掩码
- 164浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 543次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 516次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 500次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 485次学习
-
- PubMedQA
- 深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
- 355次使用
-
- H2O EvalGPT
- H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
- 416次使用
-
- LMArena
- LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
- 423次使用
-
- HELM
- 深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
- 378次使用
-
- MMBench
- MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
- 200次使用
-
- 本地大模型反复输出同一句话怎么调整生成参数
- 2026-09-06 501浏览
-
- Python 调用大模型时如何用结构化输出校验 JSON:从解析失败到可重试
- 2026-08-29 501浏览
-
- AI写作工具免费版安装教程(含豆包Clawdbot)
- 2026-05-30 501浏览
-
- WPS AI能自动生成PPT吗?输入主题一键制作演示文稿
- 2026-05-27 501浏览
-
- Canva手机闪退解决方法及适配指南
- 2026-05-25 501浏览

