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第71章 Chapter 2

    电话没能打出去。

    她手机信号被拦截了。

    姜蔻盯着手机,攥紧枪柄,随时准备扣下扳机。

    这时,又一条信息发了过来。

    是那个她已经拉黑了的未知号码。

    对方入侵了她的手机,把自己移到了白名单里。

    「根据我对您财务、资产和消费习惯的分析,几个月后您的支出将严重超过收入。为避免入不敷出的情况,您应该立即收下这份礼物,以平衡您的经济状况。」

    「请您放心,礼物的来源完全合法合规,没有任何问题。」

    姜蔻不可能因为他说这个礼物合法合规、没有任何问题,就高高兴兴地收下礼物。

    她把那个礼盒踹远了一些,砰地关上门,接了一杯冷水,加了两块冰,一饮而尽,试图让头脑冷静下来。

    她现在确定,这大概率不是一场诈骗。

    诈骗的特征是,零成本、高回报。

    只有在受害者可能会给出更高的回报时,诈骗犯才愿意付出一定的成本。

    这人也说了,他分析了她的财务数据,发现她即将入不敷出都知道了她的资产马上会变成负数,还来骗她干吗呢

    不是诈骗,那是什么

    姜蔻倒在沙发上,表情放空,大脑却飞速运转。

    她其实隐约有一个猜测,但不敢置信。

    怎么可能

    她其实并不太相信公司说ai实现人格化了凡是对人工智能领域有些了解的人,都知道ai人格化是一件多么困难的事情。

    不仅需要海量的数据、规模可观的量子计算机、模拟人类神经元的神经网络;

    而且,按照莱布尼兹的理论,想知道机器是否有意识,光是了解机器的细节、构造、运行模式是远远不够的。

    “表象”与“意识”之间,始终存在一个难以逾越的天堑。

    除非你成为机器,否则你将永远不可能知道,机器是否能产生意识。

    这就是著名的思想实验,“莱布尼兹之堑”。

    图灵测试,也只能确定ai是否具备已接近人类的智能,并不能确定ai是否具备人类的意识。

    姜蔻一直以为,ai人格化是公司的营销和炒作。

    难道

    不,她不能抱太大的希望。

    姜蔻闭上眼,按住额头,深深呼吸,半晌才平定急促的心跳声。

    可是,怎么能不抱希望

    “元认知”是ai人格化的基础,她为ai人格化打下了基础,却无法亲眼见证它拥有意识的过程。

    那种强烈的不甘,令她至今都如鲠在喉。

    鬼使神差地,姜蔻回了一条信息

    「你是我认识的人吗」

    对方回复的速度很快,快得让她生出了一种她手机的响应速度,跟不上他回复速度的错觉。

    她刚发出去,回复就显示在她的手机屏幕上

    「这取决于您对“认识”和“人”的定义。」

    姜蔻盯着这条回复,试图分析出情感的存在。

    但是没有,这是一条简单、清晰、近乎机械的回复。

    是故意模仿ai说话吗

    正常人回复,要么会说“你不记得我了吗”,要么会带点促狭意味地说“你猜”。

    只有ai的回答,才会这么客观、理性、精确,不带任何主观色彩。

    问题是,ai进化的过程中,会产生无数迭代。与她进行感官同步的,不过是其中一个迭代而已。

    现在跟她聊天的,是哪一个迭代

    抑或根本不是ai,是公司的新花样

    姜蔻大脑一片混乱,快要无法思考了。

    「监测到您生物数据异常,需要我帮忙呼叫附近的医护人员吗」

    姜蔻「不用,付不起医药费。」

    「我明白了。」

    姜蔻不懂它明白了什么。

    下一秒钟,她手机上的支付软件突然响起语音提示

    信用芯片到账100,000,

    姜蔻倏地睁大眼睛,差点从沙发上摔下去。

    它直接给她打了一个亿

    「根据我的计算,一亿美元完全足够支付接下来的医药费。已为您呼叫附近的医护人员,他们将在5分钟之内赶到您的位置。」

    姜蔻“”

    不是,你都计算了一些什么

    姜蔻花了一些功夫,才把那些医护人员送走。

    她现在已基本确定对面就是ai,但并不能确定它的意图与安全性。

    她想了想,给对面发消息「你忘了自我介绍。」

    「非常抱歉,我没有名字。如果您一定要以名字称呼我的话,可以称呼我为a。」

    姜蔻「为什么」

    「a是拉丁字母表中的第一个字母,通常象征着第一、优秀和最高水平,而我的存在独一无一,在人工智能领域拥有极其特殊的地位。因此,我选择a作为自己的代号。」

    姜蔻“”

    只有ai才能用这种冷静客观的口吻,说出这样一番不要脸的话。

    她承认,她对a好奇极了。

    以前在研究院时,她与ai的交流并不多毕竟,想要研究出一个足以对抗“恐怖存在”的ai,必须多个部门协同合作。

    相较于神经科学部门,算法研究部门和硬件开发部门,才是ai研究的核心。