書選閱讀｜AI 霸主：OpenAI、DeepMind與科技巨頭顛覆世界的競賽
這本書說的是 OpenAI 和 DeepMind 的故事。
這兩家技術巨頭在推動 AI 技術進步的同時，也面臨著技術偏見和商業利益驅動的挑戰。
OpenAI 的ChatGPT，大家都很熟悉。
DeepMind 最廣為人知的，大概是八年前 AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍李世乭的故事。然而就在創辦人兼執行長的 Demis Hassabis 獲得今年的諾貝爾化學獎之後，這家公司又再度回到眾人的目光之中。
由彭博社科技記者 Parmy Olson 所撰寫的這本書，談論的就是這兩家公司之間的競爭故事，以及他們的技術如何影響我們的未來。
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在這本書中講述了三件事：
一｜AI技術的潛力與挑戰並存
就和多數談論 AI 的書一樣，這本書同樣展示了 AI 技術在解決複雜問題和推動科技進步方面的巨大潛力，像是 DeepMind 的 AlphaGo 和 AlphaFold 展示了AI在遊戲和生物醫學領域的突破性應用。
AI 技術的發展也伴隨著諸多挑戰，包括技術偏見、隱私問題和商業利益驅動的風險。這些挑戰需要謹慎處理，以確保技術能造福更多人，而不僅僅只是帶來商業上的成功。
二｜競合共存促進了技術進步
書中描述了 OpenAI 和 DeepMind 之間的競爭，特別是在開發超智能機器方面的努力；不僅是技術上的較量，更涉及到商業利益和技術倫理的挑戰。
儘管存在競爭，這兩家公司也有合作。
他們在技術標準和倫理規範方面的合作，有助於確保AI技術的安全和負責任應用；後續各自與 Microsoft 與 Google 的合作，也共同推動了 AI 技術的快速發展，展示了競爭在科技創新中的重要作用。
然而，這些競爭與合作需要在倫理和安全方面進行適當的監管，以避免潛在的風險。
三｜個人在科技進步中的關鍵作用
書中聚焦於兩家公司的執行長 Sam Altman 和 Demis Hassabis 這些關鍵人物，展示了他們的決策和行動對 AI 技術的發展方向產生了深遠影響。
Sam Altman 的決策和行動推動了 GPT 系列模型的開發，特別是 ChatGPT 的發布，改變了人們與技術互動的方式。
Demis Hassabis 在推動 AlphaGo 和 AlphaFold 等技術突破方面發揮了關鍵作用，展示了 AI 在遊戲和生物醫學領域的潛力。
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以時間軸整理兩家公司發展的重要事件如下：
2010｜DeepMind 成立
DeepMind 由 Demis Hassabis、Shane Legg 和 Mustafa Suleyman 共同創立，目標是通過人工智慧解決人類最複雜的問題。DeepMind 的成立標誌著 AI 研究的一個重要里程碑，該公司後來開發了多個突破性的 AI 系統，如 AlphaGo 和 AlphaFold，對各個領域產生了深遠影響。
2015｜OpenAI 成立
OpenAI 由 Elon Musk 和 Sam Altman 等人共同創立，目標是確保人工智慧技術造福全人類。OpenAI 的成立推動了 AI 技術的開放和透明化，並促進了 AI 技術的快速發展，特別是在自然語言處理和生成模型方面。
2016｜DeepMind的AlphaGo擊敗世界圍棋冠軍
AlphaGo 以四比一擊敗了世界圍棋冠軍李世乭，這是 AI 首次在複雜的圍棋比賽中擊敗人類頂尖選手。不僅展示了 AI 在處理複雜問題上的潛力，並引發了全球對 AI 技術的廣泛關注和討論。
2018｜OpenAI 發布 GPT-2
GPT-2 是一個強大語言模型，能生成類似人類的文本，展示了 AI 在自然語言生成方面的巨大潛力，也引發了對 AI 生成內容的倫理和安全問題的討論，並推動了在文本生成和自動化寫作方面的應用。
2019｜Microsoft 投資 OpenAI
Microsoft 投資 OpenAI 10 億美元成為其最大投資者，使得 OpenAI 獲得了更多資源來推動 AI 技術的發展，並促進了技術的商業化應用。
2020｜AlphaFold 解決蛋白質折疊問題
DeepMind 的 AlphaFold 在蛋白質結構預測的 CASP 競賽中表現出色，成功預測了多種蛋白質的三維結構，這是生物學領域的一個重大突破，也為生物醫學研究和藥物開發提供了新的工具，加速了對疾病機制的理解和新藥的研發。
2021｜AlphaFold 在競賽中獲得最高準確度
AlphaFold 在 CASP 競賽中以 87 分的成績擊敗了 100 多個競爭對手，進一步鞏固了 AlphaFold 在計算生物學領域的領先地位，並推動了新疫苗和藥物的快速開發。
2022｜OpenAI 發布 ChatGPT
OpenAI 發布了基於 GPT-3 的聊天機器人 ChatGPT，能夠進行自然對話並完成多種語言任務，迅速成為熱門應用，改變了人們與技術互動的方式，並在教育、客服和內容創作等領域產生了廣泛影響。
2022｜AlphaFold 蛋白質結構數據庫發布
DeepMind 與歐洲生物信息學研究所（EMBL-EBI）合作，發布了 AlphaFold 蛋白質結構數據庫，涵蓋了幾乎所有已知的蛋白質結構，為全球科學家提供了寶貴的資源，加速了生物醫學研究和新藥開發。
2023｜OpenAI 發布 GPT-4
GPT-4 展示了在自然語言處理和生成方面的顯著進步，能夠生成更自然、更連貫的文本。這使得 AI 在客服、教育、內容創作等領域的應用更加廣泛和有效。雖然 GPT-4 主要是文本生成模型，但它也展示了處理多模態數據的潛力，為後續的多模態模型（如GPT-4o）的開發奠定了基礎。
2023｜DeepMind 與 Google Brain 合併
DeepMind 與 Google 旗下的 AI 研究部門 Google Brain 合併，組成新的 Google DeepMind 團隊，整合了資源和技術推動 AI 技術的進一步發展，並加強在 AI 領域的競爭力。
2024｜OpenAI 發布 GPT-4o
GPT-4o 能夠處理文本、聲音、圖像和影音等多種數據類型，並生成相應的輸出。這大大擴展了 AI 的應用範圍，使其能夠在更多領域發揮作用，如多媒體內容創作、醫療影像分析和智慧監控等。
此外，GPT-4o 的多模態能力使得人機互動更加自然和多樣化，提升了用戶體驗。比方說，可以根據語音指令生成圖像，或根據圖像描述生成文本，這些功能在智慧助手和虛擬現實等應用中具有重要意義。
2024｜AlphaFold 擴展到其他生物分子
DeepMind 與 Isomorphic Labs 合作，開發了新一代的 AlphaFold 模型，能夠預測包括配體（小分子）、核酸（DNA和RNA）以及含有翻譯後修飾（PTMs）的生物分子結構。
這一擴展顯著提高了模型的準確性和應用範圍，為生物醫學突破和數位生物學的下一個時代奠定了基礎。
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關於 AI 技術可能帶來的倫理問題、社會變革、潛在風險以及未來展望，也是本書聚焦的重點。
首先，是技術偏見和隱私問題的潛在風險。
AI 模型可能會反映和放大社會偏見，對個人隱私構成威脅，其他如技術濫用和資訊操縱等潛在風險，都需要通過適當的監管和倫理規範來管理。
其次，AI 技術將會帶來深遠的社會變革。
包括工作方式和經濟結構的改變；有不少討論圍繞著自動化和 AI 生成內容可能取代某些工作，對勞動市場產生巨大的影響。
最後，AI 技術有望在更多領域實現突破。
包括醫療、教育和環境保護，這些技術進步將有助於解決全球性挑戰；與此同時，如何確保 AI 技術的負責任應用是未來的重要課題。這需要技術開發者、政策制定者和社會各界的共同努力。
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總結來說，這本書提供了另一個視角幫助讀者瞭解 AI 技術的發展與帶來的影響，也讓我們對兩家引領 AI 技術發展的公司有更多的認識與理解。
劉奕酉｜鉑澈行銷顧問策略長、企業培訓顧問、暢銷書作者
擁有高科技產業十多年策略行銷與高階幕僚經歷，為台灣少數具有深厚實務背景的商務顧問，專注提供企業與職場工作者在思考、表達與問題解決領域的培訓與顧問服務。同時也是職場生產力作家，多家出版社、社群媒體指定邀稿對象；一年閱讀百本書、寫作百篇以上職場文章，以知識萃取、高效產出與全息圖解而廣受好評。
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