小型核武器可以为英国未来提供更环保的能源吗？- 彭博社

建设中。

摄影师：DANIEL LEAL/AFP不，AI并不是魔法。

摄影师：Gareth Cattermole/Getty Images EuropeOpenAI首席执行官Sam Altman（左）在6月10日的苹果全球开发者大会（WWDC）期间与苹果的Eddy Cue交谈。

摄影师：Justin Sullivan/Getty Images North America英国两大主要政党打算使电力网实现脱碳。保守党表示他们将在2035年前实现这一目标；工党表示他们将在2030年前实现。当他们做出这些承诺时，可能觉得这很容易。这里吹点风，那里用点太阳能，加入一些氢气，一些电池存储的进展，一个新的核电站作为后备 —— 嗨，无碳电网。

事实证明这一点根本不容易。

建设可再生能源容量很困难：上周发布的来自公共政策研究所的分析警告称，英国必须以三倍的速度建设海上风电，才有希望实现到本十年末达到50吉瓦容量的目标。建设储能也不容易：到2023年，我们使用的电力中只有1%被储存。在英国建设核电几乎是荒谬的困难：欣克利角C反应堆项目现在已经延误了十年，看起来最终成本将不低于340亿英镑（434亿美元），部分原因是为符合英国法规而对设计进行了7000次更改。

彭博观点红色选区变绿色时尴尬莫迪应该为他的新盟友松绑交易商与日本银行的上田步调不一人工智能可能在南中国海扳平局势然后是英国电网本身。最初设计用于将电力从少数几个位于人口密集地区附近的大型发电站输送到附近的人口。如今，它需要从成千上万位于远离这些人口的生产者那里获取能源。它远远没有达到这个任务：新的可再生能源项目和发展的等待时间越来越长。根据德勤的数据，约40%的可再生能源项目等待超过一年才能接入电网。

所有这些问题都可以解决 — 只是不便宜，也来不及。模拟来自Aurora Energy Research的模型表明，支付电缆、变压器、变电站等费用将在未来11年内约为1160亿英镑（但也“可能不可能实现”）。所有这些都因为电力需求不是静态的（国家电网预计到2050年将会翻倍），以及让人们减少能源使用的困难而变得更加困难。

一个例子：英国一直在努力说服老房屋的业主进行绝缘改造以减少能源使用。结果是一大堆媒体报道称政府阻止了建造通风的房屋呼吸，导致它们充满霉菌。也许减少了能源使用 — 但也降低了生活水平。总的来说是这样的：现在几乎没有人会私下告诉你英国电网在当前策略下将在2030年或2035年前实现零碳排放。

也许还有另一种方式吗？我们是否忽略了一个技巧？也许。

在他的书中我们成功的秘密中，进化生物学家、哈佛大学教授Joseph Henrich讨论了网络大脑的智慧。我们网络得越多，作为一个群体我们就变得越聪明，不断地在彼此的知识基础上建设和创造越来越令人难以置信的事物。但他也怀疑，我们可能过度连接，导致我们意见不分，选择了错误的道路。看起来，互联性是有限度的。他说，看看人工智能。最初的方法是编写代码，应该产生“超理性、逻辑和没有情感”的机器。结果证明这是错误的方法——更好的方法是通过“模拟神经网络来预测实际的人类输出”来训练机器。Henrich说，我们在第一种方法上浪费了几十年。

我们在能源政策上是否也在做类似的事情？也许我们应该少纠结于拥有一个能源“混合体”，而是寻找一个不依赖于远离人口中心的间歇性能源的政策，不依赖于花费巨额资金运输能源（途中损失），也不需要乞求或强迫人口减少能源使用？

核能登场。不是价格过高、总是延迟、受过度监管的欣克利角核电站，而是相对廉价、工厂生产的小型模块反应堆（SMRs）。

一篇最近的文章来自Eann Patterson和Richard Taylor为利物浦大学皇家科学公开杂志提出了这一觏论。他们表示，根据现有技术，完全有可能建造“在数字化启用的整体保障框架内生产密封微型电源装置的工厂。” 这意味着，如果你有这样的想法，你可以建立一个工厂，将迷你发电站的生产商品化并装在封闭的箱子里，然后将它们直接运到需要它们的城市郊区。它们将由同一供应商制造、运营、拆除和回收。

仅需一个工厂就可以在15年内取代当前三分之一基于化石燃料的发电量。那么四个呢？嗯，整个电力系统将在12年内无化石燃料，并且成本相对合理（也许每个站点几千万英镑）。电网将需要升级，但远不及目前设想的那么多。不会有间歇性问题，也不需要备用发电厂。还将有一个安全的积极影响——依赖遥远基础设施和长距离传输的电网比由本地化、孤立的迷你站点组成的电网更容易受到攻击。

这听起来可能有点离谱，但实际上并非如此。Patterson和Taylor表示，挑战不在于整个事情的“技术可行性”。三菱重工业已经在计划原型测试。西屋公司正在设计他们的eVinci可移动微型反应堆。建筑巨头基尔正在与两家公司合作，提出英国的SMR提案。去年，六家公司（包括劳斯莱斯，他们正在研发模块化装配工厂）在英国的一项竞赛中入围，提供SMR原型。

挑战在于创造力（“为工厂生产设计”），在质量管理方面，这有助于国家和人民相信核能的安全性（比任何其他发电形式的死亡比例要低），以及引入实用的监管，这将允许标准化（每个站点不需要进行7,000次更改）。做对了，就不需要“混合”。只需要小型模块反应堆。市场认为这将会发生（能源服务公司Cameco在过去五年里上涨了超过400%）。现在需要改变他们的关注点的是政客们。有迹象表明，至少其中一些人可能已经意识到这一点：保守党的宣言，昨天发布，承诺“批准两个新的小型模块反应堆舰队，以迅速扩大核能发电。”

现在是时候了。英国政客们喜欢将廉价能源描述为关乎家庭账单（减少300英镑！减少700英镑！）。但这只是好处的一小部分。正如Gavekal Research的分析师们经常说的那样，事实是“经济只是能量的转化。”经济增长的爆发伴随着廉价能源时期，“美国历史上所有主要的结构性熊市”都发生在能源“结构性昂贵”时。

所有政党都承诺经济增长是走出英国诸多问题的途径。他们可能需要重新考虑能源价格，以及它是通往增长的最快途径，以及承诺在2026年之前向所有人提供不仅廉价而且绿色丰富的电力将是多么美好。而且不需要新的电线塔，也不需要黑霉。

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硅谷有人知道“他们越大，摔得越惨”这句谚语吗？也许他们迟早会明白。

科技公司领导人应该对英伟达公司的快速崛起感到不安，现在人工智能热潮推动这家芯片制造商成为全球市值最高的公司。这家公司向少数几家云计算巨头销售备受追捧的人工智能芯片，这些公司正在收割人工智能炒作的短期利益，尽管未来看起来更加不明朗。很难想象英伟达首席执行官黄仁勋如何能够维持这样的增长（即使他将公司引向销售软件），他可以感谢自己和同行。像谷歌母公司Alphabet Inc.、亚马逊公司和微软这样的科技巨头已经扭曲了人工智能对利润的贡献的预期。如果他们不调整期望，他们将为此付出代价。

彭博观点红色地区变绿色时尴尬莫迪应该为他的新盟友松绑交易商与日本银行的上田步调不一人工智能可能在南中国海扳回局势谷歌最近的推文总结了他们犯的错误：

不，谷歌。人工智能不是“魔法”。即使在推文中将其描述为这样也已经导致失望。远离英伟达的光芒，价值链下游隐藏着不满的迹象。出于对幻觉、成本和数据安全的担忧，企业已经削减了对新型人工智能工具的支出。根据软件公司Lucidworks Inc最近对2500名商业领袖进行的调查，计划在未来12个月增加人工智能支出的全球公司比例已从一年前的93%下降到63%。与此同时，仅有5%的美国公司正在使用人工智能，根据人口普查局的数据。

如果用Gartner炒作周期来衡量这种情绪，人工智能已经深陷“幻灭槽”：

Gartner炒作周期来源：维基百科Gartner的图表描绘了新技术的常见路径，并暗示一旦其真正的用途被市场认知，就可以达到“高原”状态。如何达到这一点？首先，科技公司需要确定他们的炒作机器出了什么问题。他们没有将人工智能的能力期望设定得太高；他们将其用途框定得太泛泛。

你可以在一定程度上归咎于OpenAI的领导人Sam Altman和谷歌的AI努力领导人Demis Hassabis，他们在引发最近的AI军备竞赛之前追求了建造具有“通用”智能的计算机的宏伟目标。人工通用智能（AGI）是一个模糊的术语，指的是可以超越人类多方面能力的计算机，从而解决各种问题。问题就在这里。

有时，科技公司有一个明确的目标。想想Salesforce Inc.帮助公司通过其软件工具更好地与客户联系的愿景，或者Netflix Inc.试图成为全球领先的流媒体娱乐服务提供商。OpenAI和谷歌的AGI目标甚至更宏大，以至于它们已经失去了所有意义，从Sam Altman所说的为人类创造丰富财富，到Hassabis所说的解决气候变化和治愈癌症。

AI炒作机器正在运作

芯片制造商英伟达已成为全球市值最高的股票

来源：彭博社

当激动人心的理想主义梦想渗入销售和营销渠道时，AI的潜在用途变得不明确。将AI框定为通用的瑞士军刀以提高生产力，最终会导致最终用户陷入瘫痪：对于一个可以做任何事情的技术，你该从哪里开始呢？

关于AI的真相是，当人们有时间去尝试它时，它可以是有用的，甚至在财务上有益。技术的最大支持者应该记住移动技术的出现是如何起飞的，办公室工作人员将他们的早期iPhone和其他个人设备带到工作中，并要求IT将它们连接到公司的电子邮件系统。同样的现象可能会发生在生成式AI上，因为一些最成功的案例研究来自将其用于个人生产力的个人。

一则来自最近《纽约时报》的故事很好地说明了这一现象：

“乔治亚州肯尼索市拥有41名员工的航空航天制造公司Win-Tech的联席总裁艾莉森·吉登斯表示，大约六个月前，她开始使用ChatGPT处理一些运营任务，比如给员工写邮件、分析数据以及为公司前台起草基本程序。贴在她电脑显示器上的便签上简单地写着“ChatGPT”，提醒她使用这项技术……但她在更广泛地实施它并利用它使公司更高效方面面临困难。”

强迫大量员工使用“通用型”技术是失败的典范。当微软、谷歌和亚马逊推销他们的人工智能工具时，他们应该警告客户这项技术可能需要数年才能习惯，并更明确地缩小潜在用例。例如，使用它为客户提供基于文本的回复可能比调整人工智能进行预测更成功，根据Lucidworks的调查。

麦当劳公司的失败的AI驾驶通道就是一个例子。它依赖于通过麦克风接收人们的订单，但被背景噪音搞混了。但支付公司Klarna Bank AB采用了不同的方法，利用ChatGPT技术进行基于文本的客户服务，取得了更大成功。结果导致其在2024年第一季度将销售和营销支出减少了11%。

人工智能还不是万事通，但在一些领域却是专家。商业领袖越早意识到他们可以将其应用于各种领域，而不是一刀切地应用于所有事情，到处都是，他们就越能让这项技术对他们有用。但他们需要来自科技公司更加冷静的指导，这些公司必须抵制将人工智能宣传为一种通用快速解决方案和“魔法”的做法。如果他们不这样做，这样的 retorik 将是泡沫的燃料。

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这里有一个人工智能进步，应该使我们所有人受益：人工智能构建者更容易警告世界，他们的算法可能造成的危害 — 从传播错误信息和取代工作，到 产生幻觉 和提供一种新形式的 监视。但这些潜在的告密者可以向谁求助呢？一个鼓舞人心的转变正在进行中，这要归功于对补偿政策的变化，工程师们重新发声的势头以及一家得到英国政府支持的安全团体日益增长的影响力。

金融变化是最重要的。 AI工作者面临着终极第一世界问题，如果他们与正确的公司合作几年，并且在离开时保持对其问题的沉默，他们可以通过股票期权赚取七位数或八位数的收入。根据最近Vox的报道，被发现说出来，他们失去成为百万富翁的机会。根据本月由13名前OpenAI和Google DeepMind员工发布的一封公开信，其中六人选择匿名，这使得许多人保持沉默。