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来源:/nuclear-engineering/thermodynamics/what-is-energy-physics/calorie-unit-cal-energy-unit/。
AI分类:
它可以迅速在“high-level”告诉你,
可惜没有参考文献
如果你看一篇严谨的学术论文或者专业报告,至少你可以追踪它的关键性信息、结果与结论的来源,从而构成一个可以互相校验的体系。
但是,ChatGPT的结果,对不起,没有参考文献。或者说:它都是来源于网络这个大“数据库”的。对虚假低质量信息,ChatGPT可能做一些人工或者机器排除,但是可惜这个工作永远不会到位。
如果你搜索:请给我一个表格,列出各种发电技术和它们的属性对比。
如果你只需要形成印象,比如一个定性的理解,这个程度其实已经足够了。但是,这些答案如何得到的,我们显然并不清楚,它来自于超过成千上万的神经网络节点。每个点都有贡献,但是也微不足道。
那么,这种“黑盒”(blackbox)需要被理解吗?科幻作家Douglas Adams曾经描述了一个无所不知的机器Deep Thought,给世界上所有的问题提供了一个答案——“42”。你需要知道为何是42,而它是怎么来的吗?
这一点目前是争议巨大的。理性的人,其防御性的范式往往是:告诉我个充足的可理解的逻辑链条。但是,现实问题的复杂性以及人精力时间的有限性,做到这一点变得完全不可能,特别是在不同的时间/空间/问题类型上。
我们似乎只能采取实用主义的态度:有用就够了!我们的知识,其实比我们能够讲出来的,要多很多。AI也是这样。
AI判断:
你来源于印象事实上并不准确的信念,
它也往往无法纠正
在我国的能源电力领域,2017-2020年间出现了所谓“再电气化”(Re-electrification)的宣传与造势。事后来看,这是一场简单的翻译错误以讹传讹衍生不断放大的结果。
比如,发改委能源研究所/电规总院2018年4月发布报告称:“未来能源发展形势是再电气化、能源转型、能源互联”。
国网能源院2018年12月称:“再电气化路径是我国能源实现高质量发展的必然选择”。
中电联2019年2月称:“再电气化已成为我国能源转型的有效途径之一”;
工程院院士刘吉臻2020年11月在《经济日报》称:“再电气化是我国能源转型的根本途径和关键所在”。
华能集团2022年在《中国工程科学》发表文章,关于“碳中和目标下我国再电气化研究”。
那么事实是怎么样的呢?
如果你稍微看一下上述单位与可再生能源署(IRENA)合作署名的报告。它明显讲的是结合可再生发电电力的电气化,所谓renewable-lead electrification,把可再生能源简写为“Re-electrification”。
英文中“Re-”的前缀多有“再一次”、“重新”的意思。因此,中文翻译——再电气化就出现了(还是毛笔特殊字体!)。
理性的专业人士可能纳闷:这电气化一直在安静地变化发展。有的国家快点,有的国家慢点,有的国家退回去了——因为电不符合某些生活习惯或者电价大幅上升。何来再电气化一说呢?
同专业化专家不同的是,基于历史数据的AI并不会这样“思考”。如果你问问ChatGPT:“再电气化是有前途的吗?”(请读者测试),你会发现它的答案精确了反映了现实中的这种扭曲。
“Bias in, Bias out”,仅此而已。
能源工作者如何生存?
在互联网与数字经济刚刚出现的时候,有一句名言,叫做“只有偏执狂才能生存”(“Only the paranoid survive”)。熟悉了ChatGPT目前四平八稳、模棱两可的风格,我们不知道什么类型的专业工作者会受到巨大的竞争压力。而ChatGPT类似的工具未来是否会变换风格,以满足更加的定制化(从而更小众)专业化的需求?
更加不知道的是:这到底会是个好事还是坏事?
有一点倒是明确的。AI模型已经到了人的常识思维无法从逻辑上理解的复杂程度。我们需要结合它,助力人的工作效率的提升,而保持人的观点的明确、简洁与锐利。这正应了笔者在此前《碳中和》专栏中的一句话——我不知道AI机器是否最终会取代甚至统治人类,但是我知道:一个借助AI的医生,肯定会淘汰一个不结合AI诊断的医生。同样,一个能源工作者,不结合AI,无疑会面临一场注定要输掉的体力与信息覆盖程度的竞争。
如目前正在快速发展的计算社会科学(Computational social science)展示的那样,人工智能可能会改变能源行业的研究与发展范式,但是局限在文本理解与自动生成功能的通用工具ChatGPT还远远不到这一步。
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