硕鼠的博客站

范路的博客主站,时而会发些东西。

我们先来讲第一个,GPT宕机了。6月4号,格林威治时间下午十四点十五分开始宕机。啊,这种全球都在使用的服务,我们只能算格林威治时间了,没法算美国时间了。呃,而且这个宕机呢,非常长的时间,连续大概有8个小时才恢复过来。那你说,这个是不是因为这个特殊的日子呢?这个不好说啊,也有可能。为什么呢?因为他可能,比如说,有一些梯子的节点出现了一些故障,然后导致某些节点的平衡被打破了,这个都是有可能的。但是我们不去研究那个事啊。

这个宕机的范围是多大呢?China GBT.com上所有聊天的人全都挡了,然后全套的客户端啊,iOS、安卓和Mac都挡了。这个platform点 open AI.com上的API服务没有受到影响。大概在这么大的一个范围内,发生了宕机。

这一次档机呢,还带崩了所有的AI服务。发现open AI的GPT荡机了,大家就说我们上谷歌那边使GYMNA去吧。使了一圈以后,把GYMNA也给整崩了。说那算了,咱们去使cloud吧,呃aceropic的cloud啊,上去以后也是挂了几个小时进不去。还有些人说,算了咱们去 proplexity吧,上那儿去搜索吧,直接干崩菜啊。为什么呢?其实也很简单,在这一块儿里头,最大的就是open AI。open AI有一点几亿的活跃用户。

其他任何一个网站其实都是接不住的。就是大家要知道,所有的这种网络服务,你就算是后边是谷歌这样的大厂,对吧,或者后边是亚马逊这样的大厂,当你的顿时流量的爆发,比如说我涨个10%,涨个20%,这没毛病啊,大家都能接得住啊。你说到30%,40%了,这个就考验了。但你说我一下翻一番啊,任何人都得死啊,这个没有任何好说的,直接挂。像那个Perplexity这种小厂,这个上来就挂掉,这个是很正常的。他可能连涨10%就挂掉了,或者在很短的时间内涨10%,就直接挂了。大家注意啊,这三家原来还有人说,是不是都是用的叉的GPT啊,怎么一个挂了全挂了呢?千万别这么想啊。他们不光是用的底层的模型不一样,他连最后的云计算的服务厂商都不一样:Open AI后边是微软云,Gemni后的是谷歌云,Cloud后的是亚马逊云。所以呢,证明了说当Open AI挂掉了以后,谷歌云上面的Gemni顶不住,亚马逊上面的Cloud也顶不住。但并不是说谷歌云都挂了,亚马逊云都挂了啊。你要给他一定的时间,才能开机器,才能把他跑起来,这个并没有那么快。那么已经习惯了AI辅助的这些人呢,必然会哀嚎一片。以前我还会用手机盲打,现在我已经不会了,现在只会戳来戳去了啊。以前呢,我还会记忆很多人的电话号码,现在我也记不住了啊。

可能也稍微有一点点老年痴呆。那么现在呢,这个通通都是手机通讯录,记住就完事了。原来我学的还是手动挡的汽车呢,你现在给我个带离合器的车,我是开不走的。所以人呢,就是这样,你再怎么熟练了,一旦给你一个稍微好用点的东西,让你稍微偷点懒就完蛋了啊。你说你再退回去,这个事真的是很难。咱们讲的好多叫“地弱待长”,什么意思呢?你想吧,这个你要给我找来一个古人,或者找来一个这种原始社会的人,你让他跟我打架,那我打死了我也打不过他,肯定是被人家虐的份。你说,哎,跑步啊,这我也肯定跑不过他。那有人给我辆车,那我肯定开的比他快。所以呢,我们现在呢,可以通过控制更强大的机器,与更多的人协作,可以做出更强大的事情来。比如说我们准备要去火星了啊,我们可以载人航天了,这种事情对于古人来说是完全不可想象的。但同时是什么?同时我们变得更加脆弱了。像我们别说离开叉车GPT一天了啊,这8个小时嘛,基本上是一个工作日的时间。你现在让我离开手机,离开电脑,离开互联网,离开电,离开我的车,那我都可能会直接躺在地上就不动了。甚至有很多的人说,嗯,不用离开这些东西啊,你离开外卖试试啊,那我估计我也活不下去了。你想在以前谁家有外卖,谁家有电商啊,在没有这些东西的时候,不也都活的好好的吗?很这个讲的稍微有点远了。那么到底出了个什么事啊?

Open AI给出的解释呢,永远是你们太爱我了,用户量太高,我实在受不了了。因为GPE4O放出来以后,免费开放了很多的功能,太多的人涌进来了,我实在坚持不住了啊。他一般的解释都是这个啊,就是往自己脸上贴个金,完事。但是,真实是这样吗?其实真不是这样啊。

跟大家在这先讲一小故事。在北京呢,有一个地方叫车库咖啡,车库咖啡的老板叫苏蒂,也算是互联网圈里比较有名的一个人。我呢,以前做很多的社区活动,就是跟苏蒂还比较熟。有一次就问他,你都开了咖啡馆了,大家也都在你那做活动,甚至有好多人拿你这当这办公空间使,你咋不提供饭呢?其实很长一段时间是不提供饭啊。他说这不能,没法弄啊。他说你说我到底准备多少人的饭对吧?你说我是弄一个厨房,还是不弄一个厨房?我要不要备这些食材哎。我说这有什么问题呢?那他说问题大了。你说你如果真的整了食堂了啊,整了这个厨房,整了食材,整了大师傅的人做,那,万一他今天没人吃怎么办?那这些东西不就浪费了吗?你师傅你最多说我这个工资就浪费了,这师傅在这待着待着了对吧。然后这些设备放着放着没关系,但那些食材是要坏掉的,那不能这么干对吧。我说那你就慢一段时间,大家习惯了,在你这吃饭不也行吗?他说不行啊。今天你想吃西餐了,明那边想吃中餐了,后天他想吃意面了,再后天想吃披萨了。

“说我真准备不了啊,我到底给他备多少东西啊?为什么就是当时呢?他那是大家都去做活动啊。这些活动方呢,希望他管饭,但是每一个活动方呢,这个要求都很不一样。我今天想吃50份披萨,明天那个人想吃70份意面,再下一个人说哎,我这钱少点啊,咱们吃20份卤肉饭行不行?我完全没法备材料,也没法整所有这些东西。这个呢,其实就跟今天Open AI遇到的问题是稍微有一点点相像。什么意思呢?就是云计算呢,其实已经极大地解决了规模快速变化的这样的一个问题,但是依然不够。什么叫规模快速变化?就是我今天有10个人用,明天有100个人用,后天有1万个人用,这种东西叫不叫规模快速变化?不叫啊,什么叫呢?我这分钟有100个人用啊,下一分钟有1,000个人用啊,这个叫规模快速变化。云计算在解决前面这个问题,就按天浮动的这个问题来说,他可以解决的很好。但是你这种按分钟,按小时进行浮动的时候啊,谁都没洗。为什么呢?因为你是部署过来的。像我们一般在云端是怎么干这个活的,我们会把服务啊,打包成一个我们叫镜像的东西。然后呢,有一个分配器,当有人请求来服务的时候,我们来看看,哎,现在这个所有的服务器的这个负载是什么样的啊?比如60%,50%,行,没问题啊。30%,关三个服务器或者关几个服务器啊。达到70%,再开服务器。”

整理后的文字如下:

“说我真准备不了啊,我到底给他备多少东西啊?为什么就是当时呢?他那是大家都去做活动啊。这些活动方呢,希望他管饭,但是每一个活动方呢,这个要求都很不一样。我今天想吃50份披萨,明天那个人想吃70份意面,再下一个人说哎,我这钱少点啊,咱们吃20份卤肉饭行不行?我完全没法备材料,也没法整所有这些东西。

这个呢,其实就跟今天Open AI遇到的问题是稍微有一点点相像。什么意思呢?就是云计算呢,其实已经极大地解决了规模快速变化的这样的一个问题,但是依然不够。什么叫规模快速变化?就是我今天有10个人用,明天有100个人用,后天有1万个人用,这种东西叫不叫规模快速变化?不叫啊,什么叫呢?我这分钟有100个人用啊,下一分钟有1,000个人用啊,这个叫规模快速变化。云计算在解决前面这个问题,就按天浮动的这个问题来说,他可以解决的很好。但是你这种按分钟,按小时进行浮动的时候啊,谁都没洗。为什么呢?因为你是部署过来的。

像我们一般在云端是怎么干这个活的,我们会把服务啊,打包成一个我们叫镜像的东西。然后呢,有一个分配器,当有人请求来服务的时候,我们来看看,哎,现在这个所有的服务器的这个负载是什么样的啊?比如60%,50%,行,没问题啊。30%,关三个服务器或者关几个服务器啊。达到70%,再开服务器。”

开服务器怎么开呢?就是命令亚马逊云、谷歌云、微软云,说给我打开新的服务器。然后,打开的服务器是空的呀,那里就是一空壳对吧?然后请在哪个镜像啊,把这个镜像复制进去,然后再去运行。这个过程大概需要2到3分钟的时间,还是稍微有点慢的。但是呢,这个两到三分钟,你说他怎么会一把就崩了,8个小时呢?对吧,大家要注意啊。

刚才我讲到的是多少到70%,你让他再去开新服务器对吧。你如果说哎,我现在涨的很快啊,这个一分钟两分钟直接就涨上去了,他到80%到90%的这个服务器负载了,我再开新服务器来得及吗?来不及。你在那个时候开服务器就直接崩掉,为什么呢?它不是说什么时候你都可以开服务器,然后把这个负载均衡掉的啊。因为呢,它上面有一个分配器。你一旦说开了新服务器以后,你那个分配器就要重写,说我现在是在1,000台服务器里头,分配了一些任务,现在呢,要在1,500台服务器里头分配这个任务。有一些任务或者有一些信息呢,可能已经在某一台服务器上开始干了,那我现在需要重新分配这个任务,需要重新定位,把它的数据拷到另外一个服务器上去。那么,这个过程其实服务器整个的这个池子里头,它的负载是要上升一下的,就是因为你在重新分配任务,需要进行任务迁移啊,这个过程。其实是会有一个我们叫浪涌,或者类似这样的一个词吧,这种现象呢。

就直接就把服务器干崩了。特别是当你快速的上升的时候,然后你又没有办法在比较早的时候去让他开机,那就一点办法没有。预费这种问题的方式,最好的是什么呢?就是预期啊。中午吃饭的时候,大家都要打游戏啊。我中午吃饭的时候多开20%的服务器,吃完饭了,下午2点该上班了啊,大家打游戏了,我就把这个服务器都关掉。而这个是相对来说呢,工程的方式比较好处理的方式都是这么干啊。但是当有一些比较特殊情况发生的时候,特别是很多偶然因素叠加在一起的时候,就会出现Open AI这样的事情。

用工程的方法来理解,这个弹性部署是什么?就是绝对不能在最后一分钟扩容啊,那一定会被崩的。你要想稳定运转怎么办?只有砸钱,就是你要浪费更多的钱。比如说我希望他稳定性更高一些,怎么办?我在整个服务器迟到60%的容量的时候,负载的时候我就加机器。那么如果说我发现这个负载变化很快了,原来是一分钟涨了5%,在现在一分钟涨了20%,那我就直接加,比如说20%-30%的机器上去。整个的扩容的策略要上升啊,或者要变得更激进。那所有这些东西都是要砸钱嘛。啊但是所有的手段面对突然的爆发都是没有办法的,就是我可以面对一分钟涨10%,还是一分钟涨20%,还是一个小时涨50%。那你说我现在就是一点道理没有,一分钟涨了1%半,那这个事呢?

整理后的文字如下:

就你上多少钱砸进去都没用啊。你像Open AI就已经算很有钱的了,但是没有任何意义。更多的宕机呢,其实是人为因素造成的,并不是说刚才我们讲的,就突然有很多的人就涌进来啊。什么时候会有很多人涌进来?就是比如说那个特殊的日子啊,这个梯子的节点的策略发生变化了,以后可能会突然有一些人,变成负载不均衡了,涌到一些服务器上去,可能会把他带崩。这个其实也算是个人为因素吧。

那么真正的人为因素是什么?第一个叫低DOS攻击啊,低DOS攻击,就是我们认为很多人在疯狂的访问一个节点,就算低DOS攻击了。那你说谁会去攻击Open AI呢?这么好的一公司,咱们攻击他干嘛呢,大家都要使了。难道是谷歌干的吗?啊,因为其他人干这个事,也没有任何好处嘛。现在整个Open AI宕机这个事情,赚到最大便宜的就是谷歌,对吧。那是不是谷歌干的?谷歌一般不会干这种事啊,虽然他有很多做法我们也不喜欢,但是谷歌不作恶,这个东西还是坚持下来了。

那么谁干这事?有很多人是薅Open AI羊毛的。大家有没有想过怎么去薅他的羊毛?比如说吧,我今天要为别人去提供服务了啊,API服务我要TOKEN,或者我自己做了一个小的应用,我想调用Open AI的这个服务,去给人做问答。那在这样的情况下,我如果去买Open AI的API,那个是很贵的。

你是要按照1,000个TOKEN多少钱,要去付钱的。那有什么方式可以不要付这个钱吗?啊,有的方式其实也并不难。用什么呢?用爬虫。哎,我写一个爬虫,自己打开一个虚拟的浏览器,然后说你直接去访问Openi吧。遇到什么问题了?我就把这个问题,提到那个网页底下的那个窗口去。然后呢,打个回车,等一会他冒出字来,我再把这个字拉回来,再发给我的用户。这个过程我不就没交钱吗?

如果我只需要使用GPT3.5就可以了,那我就完全可以免费薅他们家的羊毛。就算我需要使用GPT4了,或者需要上大力去画画去了,那这事也不复杂呀。我可以干嘛呢?20美金买一个plus用户,然后来吧,你们上我这来提问题。大家知道,plus用户里头,不是说我都要有上下文的。我可以一个plus用户,然后开比如说五六个,或者十几个这个浏览器窗口,然后分别问不同的问题进去。那可能我就交一个月交20美金,相当于什么呢?就是大量的人在我这里 call open i的样貌。这个事是可以干的。那么在这个过程中,这TOKEN就都不要再算钱了。对吧?你就算是一个月20美金,他也不再单独找你收TOKEN费了。这多省事啊!

所以呢,有非常多的机器人在挂在open i上干活,在尝试很高并发的去调用啊。因为你说你并发太高了,比如…(此处似乎被截断,未完整表达)

我一个账号开了1,000个浏览器窗口,然后再像Open AI聊天的话,那Open AI也不傻嘛,他会封你。那他这个时候怎么办?我们只能多买几个账号啊,每个账号比如开20个。然后比如我后边有这个几万个用户,然后我把他们的所有的需求塞在这20个账号里头,每个账号比如说再开20个窗口。我把这个东西塞进去,然后把这个内容读出来。这个事是可以干的呀,你就可以去薅这个羊毛嘛。

我自己在钱多多上也买了类似这样的机器人,但是我们买那个机器人,他不是用这种薅羊毛的方式干活的。他是用这种老老实实买的这个呃服务啊,只是他的服务肯定也是用一些其他的方式薅的羊毛。他是在离Open AI最近的地方,然后部署了几十台机器。然后呢,他买的是API的这个头盔啊,但是呢还是很便宜。因为别人用的是一美金是7块多对吧,像你在那个钱多多的那个里头去充值的时候,这个一美金是两块5人民币。那这个钱哪来的?对吧,他还是薅了羊毛吧。

啊那么这种其实是对于Open AI来说,是蛮大伤害的一种玩法。就为什么呢?大家老觉得Open AI管的特别严,经常是限制大家使用啊或者什么。因为薅羊毛的人实在太多了,而且呢以中国人的聪明才智里头,薅羊毛的人里头,可能百分之六七十都是中国人。所以他们就说,那咱们是不是稍微的啊收敛一些。

你说,除了DDoS攻击之外,还有没有其他的方式把它搞坏掉呢?当然还有啊!比如有人写错了代码啊,或者是用这一些机器人的时候,我们把机器人写错了,它也是有可能会对这个Open A的服务器造成很密集的攻击的啊。这个事是很正常的啊。还有是什么?就如果突然发生热点事件了,对于Open A来说也是一个很麻烦的,这个流量激增问题。

而且呢,它跟以前的传统网站还不一样。跟大家讲一个特别有意思的,我记得以前说,什么时候知道流感大流行了,美国的疾控中心吧,他们呢说怎么能够去判断哪一个地区开始发流感?他们就跟谷歌合作,说在谷歌上开始搜索什么流鼻涕、打喷嚏、体温上升、嗓子疼,对吧,一旦这样的这个指标上升了,哎,我们就认为那个地区开始流感大流行了。那你说你拿到这些数据不已经滞后了吗?按道理说应该已经流行一会了。对,但是你要想你没有这个数据的时候,你会怎么办?对吧,一定是这些人要去医院,到医院了以后,诊断了,开了药方了,然后这个东西再层层上报上来,你才能知道流感大流行了。对吧。但是我们看到了一个什么现象?就是每一个地方流感流行的时候,谷歌的搜索量会激增啊,一定会有这样的情况。

但是呢,在原来传统互联网里头啊,他这个不是一个大问题啊。在传统互联网里头呢,因为我们使用的是叫Cache技术,就是什么叫缓存技术。

我们把大量的这种网页啊生成出来,因为大家知道,咱们现在看到很多网页是动态的嘛。你如果想生成一个动态的网页,外部服务器啊,运算半天啊,找图片算各种的,这个数据库里拎出数据来,去形成网页里内容,对吧?但是我只要生成过一次,我先把它存下来。下一个人在看的时候呢,我就给你个静态啊,这个就效率会高非常非常多。再加上各种的CDN啊,叫内容分发网络的这种服务,它就可以把集中起来,爆发的这种压力就分散掉。但是现在大模型就不一样了啊,大模型你是没法去缓存的,因为每一次提了问题,回答都不一样。再加上是无状态服务,什么叫无状态服务?就是你每次问我问题的时候,我都认为是一个新人,我不认识你,对吧。那没办法,就是当有热点事件发生的时候呢,就必然是每次都得老老实实地调用啊,老老实实地去生成。而且它整个的调研过程,是非常非常耗算力的。它比网站上直接给你刷一个静态网页,或者哪怕是刷一个动态网页,比那个耗算力都要耗得多。像我们在谷歌上搜一东西,啪一打回车,马上就结果就秒出来了。你现在到Gymna也好,到open i也好,你任何问题打个回车,你先得等会。现在他们还说叫第一个TOKEN to出来的时间,就是当他得到内容以后,到底是等几秒钟开始给你to第一个TOKEN,然后呢,后边是每秒钟t to多少个TOKEN出来。

(注:原始文本中提到的”Gymna”和”open i”可能是特定的应用或服务,但不清晰,可能是Gymna和OpenAI的误写,这里保留原样。)

那个速度慢死了,那都是在后台吭哧吭哧在那算呢。对吧,使用大模型跟使用传统的服务器,那就是一个巨大的浪费,算力的、电力的浪费。那么这些都有可能啊,形成类似于DDoS攻击,等于就是太多人访问嘛,就造成的瘫痪。那么还有一种瘫痪的方式是什么呢?还有一种瘫痪的方式就是更新错误。其实很多的,我们最近看到的这种计算机故障,都是由于更新错误造成的啊。这大型的系统,甭管是open i也好,或者什么纽交所也好,这种大型系统啊,它都是活着的。我们看这克苏鲁小说的话讲,叫具有活着的特性。什么意思?在不停地更新呗,而且这么多的细胞啊,这么多的模块,这么多的架构,今天更新一块这个,明天更新一块那个啊,它会不停地更新下去。所以说我们它具有叫活着的特性。系统的架构又异常的复杂,这些系统架构在时间、空间逻辑上相互依赖。这个模块是去年写的啊,那个模块是前年写的。你对于open i这样的一个创建了没几年的公司来说,这个时间跨度其实已经拉的很大了啊。我记得以前有一个笑话,一个大夫啊,大夫写字都特别潦草,开的药方啊,自己也看不懂。有一次呢,他开了个药方,然后扔给这个护士拿药去了。护士呢,当时也把药拿了,没什么毛病啊。过了几个月,然后这护士还需要拿着药方拿药,再看这字,看不出来了,说你到底写的什么呀?对吧,找大夫去了啊。

大夫,您这个当年写的是什么字啊?到底是给人开的什么药啊?然后这个大夫看了半天,啊,仔细思索,然后勃然大怒:“何不早问啊!你要早点问我,我就能想起来,现在你问我不行了。”这是这个Open I的一个状态。但是你说你要在一些更老的系统上,对吧?系统里头可能还有二三十年之前的,或者三四十年之前的代码,在里头跑着呢。那你这个时间上你咋依赖?然后空间上也有依赖,对吧?像刚才我们讲的,我们需要分配这些运算到不同的服务线上去跑,有些在美国跑,有些在欧洲跑,有些在澳洲跑啊。那你最后还要去在空间上去依赖,再加上逻辑依赖:这个功能在哪个模块里有啊?而且这个功能跟哪个模块是相关的啊?这个都是有叫很麻烦的依赖关系。

Open I这种比较小的公司呢,这个还算是好的啊。当然很多人就觉得Open I怎么小了,860亿美金了,这是现在最领头的。这个大小得看跟谁比啊,这个像前两天我说那个英伟达的模式,比较轻,很多人上来怼我,说,你你知道啥叫大吗?这个看是跟谁比啊。Open AI呢也就是个千百人的公司,而且成立时间相对比较短啊。在更新上呢,有可能也没有那么严格的条条框框,可能就是比较随意嘛。啊,但是越是老的公司啊,这种更新上的条条框框就越多啊。那么他可能出问题的几率会小一点,但是呢也就没有创新了。我们以前经常讲叫电工啊,电工是什么?

叫岁数越老胆子越小,为什么一次一次被颠出来的呢?很多的更新时候的条条框框,都是在一次一次故障过程中,慢慢积累下来的。好,那么恢复之后,要求charge CPT.com的这个用户强制刷新啊,这个也是一个挺有意思的点。什么叫强制刷新呢?就是我们现在去浏览一个网页了,刚才我们讲了啊,这个XPPT上的这些内容,你每次输的内容都是现输的,生成的内容都是现生成的。但是呢,还有很多东西是会存在你本地的。什么东西呢?啊,比如说一些本地的数据,我们管它叫CSS吧,就是样式啊,就是你这个网页字多大,字小多小啊,这个图片长啥样啊,这个东西要样式都是存在本地的。还有呢,就是大量的Jarscript的这种代码,就是我们在网页前端运行代码,这个都是要存在本地的,因为这个东西很大,它并不发生变化,我在本地存一份就可以了啊。但是呢,现在要求你强制刷新,就是要所有这些东西都刷掉啊,不能给我留着,通通干掉啊。那为什么要去做强制刷新呢?第一个呢,就是可能会有一些污染,没准他前面下发的某一些这种可执行文件里头是有错的,它比如说把一些这种请求都过分地集中在某一个后端的服务器上,或者后端的某一个节点上去了,那么就有可能会造成一些问题啊。还有的就是啊,他比如说我在前端去进行本地的IP地址判断啊,或者什么。

这样整理之后,每一段都有了明确的标点和分隔,更易于阅读理解。

这样的时候有问题,对吧?那么,这个都会造成后台的负载不均衡,要把这个污染清除掉。第二种呢,就是我后台升级了,必须把前端的库啊也升级一下,否则跑着就有错。比如说他后台增加了一些接口,删除了一些接口,修改了一些接口,那你要把前端库处理一下。当然更重要的是什么呢?更重要的就是攻防。刚才我们讲了,有很多人去薅他羊毛啊,那么现在说,我们是不是可以调整一下前端裤啊,这个薅羊毛的这稍微的处理一下。

我们举一个案例吧,你比如说我现在在一个账号里边,去调用open i的很多信息。这个里头会有一个问题是什么,就是它前面一个问题没回答完之前,它是不让你重新按回车,是发新问题出来的。那如果是能够把这个东西破解掉,我等于就可以不停的向他发,然后等着他慢慢给我回错。我可以在一个账号里,让我薅open i羊毛的,这个点呢,变得更有效率一些。那么现在,他有可能需要把一些类似这样的漏洞,给你补起来。这样呢,就是也是要求你进行强制刷新。

再跟大家讲一个,最近发生的另外一起计算机乌龙啊,是6月3号纽交所的乌龙啊。巴菲特老爷子的伯克希尔哈撒韦,暴跌99.97%。这事是咋干的,是纽交所的系统跟open i的比起来,是有什么特点,没有绝对是巨陈旧无比。对吧,史山套史山的一个系统啊,因为它的跨度实在太大了。

你看,大量的氮丸会沉积下来。你要想在里头改点什么东西啊,那老费老鼻子劲了。这次出错的是纽交所CTA软件,其实是纽交所使用的统一证券行业协会,简称CTA的,这种叫做会会症股价系统啊,就是SIP他们叫这样的一个名字,就是他要把所有的股价汇在一起的这样一个系统。APA软件的一个主要功能是通过SIP完成数据整合和分发,就干这样的一个事情。他错了,他呢是最近正好在升级。就是纽交所在整个升级这个啊CTA软件升级完了以后呢,跟数据库整合,没整合明白啊。为什么叫没整合明白?就是数据库这个东西有很多约束。比如说我们规定,你这个数据里头有一个项啊,叫性别啊,这性别呢只能有男的女的啊。后来说不行了啊,我们现在这个新的数据进去以后,不能只有男女了,要有男女和未知啊,要三个啊。那么又过了一段时间,说不行了啊,我们这个约束又发生变化了啊,原来是男的,自己生理认同是女的,还是心理认同是女的,最后可能整出二三十种来,这个数据就要发生变化。当你说我把前头程序改了,后面的数据,数据库的一个结构和整个的约束条件没改的时候,当我往里填数据说这个人啊性别,原来是男的,现在心理认同是男的还是女的,你把这个东西输进去的时候,直接系统就崩塌了,对吧,就会有问题。他不是说直接就给你扔出来,他可能报错。

你有时候成绩写得没有那么好,报错再试一次,最后报错再试一次,那不就挂掉了吗?这种事情呢,未来你说还会有吗?一定会有啊,这种事情是避免不了的。就是工程复杂度呢,其实已经超越极限了。就是AI呢,可以帮助人类克服一定的工程复杂度的问题。他可以去读很多东西,而且读完了以后,比如说我现在需要去改代码,需要去问他,说这个系统哪哪他,他可以给我改啊。这是AI可以帮助我们的,但是同时AI还有一个比较讨厌的东西,什么就是它会产生幻觉啊。产生了幻觉以后呢,就是它可能会造成更多的问题啊,更多的错误。

我记得今天好像是哪个省的语文作文题,就是说AI来了,啊可以解决各种问题。那你觉得人类的问题会更多呢,还是更少呢?告诉你,AI来了以后问题会更多啊,这个没什么好说的啊。但是即使我们知道,这种工程复杂度已经不断上升了,但是这个事呢,不能因噎废食啊。因噎废食,我怕噎着,我不吃东西了,这事肯定不行啊。啊还是要用工程的方法来解决。最终我们就来看当机了,我能不能承受这个后果就完事了,对吧,也只能这么办。人类的适应能力本身还是很强的啊,我们过一段时间我们就适应了,说啊我有掐着CPT意识,可能每个礼拜会有那么一两次档期,没有他使啊。大家只能去适应这个事情啊,没有什么别的办法。

这次呢稍稍有一些不同呢就是,我们开始逐渐意识到,AI不仅是一个工具,它可能会影响到我们的生活方式,甚至社会结构。因此,我们需要更加谨慎地对待AI的发展,确保它能够为我们带来更多的好处,而不是成为我们的负担。

可能最终啊,AI真的伤害人类、毁灭世界的过程大概也就是这样啊。不要想着说他有自主意识了啊,他说我这个看着人类不顺眼,我要把人类干掉,没有那个。他真的有可能说哎,我哪没弄好,然后哪个地方没反应过来,或者哪个地方我输出的代码是错的。最后导致一些核心的,这个系统直接崩溃了啊。这个有可能,就是啊,真正能够给我们带来伤害的方法。所以,我从来不担心说这个AI有可能产生意识了,然后他主观上讨厌我们啊。没有纳克你是谁他都搞不清楚啊,大概就是这样啊。

就是这一次Open AI宕机啊,8个小时,大量的人说我不活了对吧,我不会写代码了,我不会写文件了,我不会干这个,不会干那个对吧。搞成这样了啊,大概就是这么第一个故事。

 

Both comments and pings are currently closed.

Comments are closed.

Close Bitnami banner
Bitnami