Модель культурных колец: анализ логики, стоящей за реверсированием AI-структуры между Китаем и США
В последние несколько лет в сфере искусственного интеллекта произошли неожиданные изменения в развитии. Соединенные Штаты, которые изначально считались более склонными к открытости, оказались в преимущественном положении в области закрытого ИИ; в то время как Китай, который воспринимался как более контролирующий, достиг лидирующих позиций в области открытого ИИ. Причины этого явления можно объяснить с помощью "модели годовых колец культуры и политики".
Эта модель считает, что отношение культуры к новым вещам определяется социальной атмосферой того времени, тогда как отношение к уже существующим вещам в первую очередь подвержено инерции. Каждое время формирует новое кольцо на дереве культуры, представляющее представления этого периода о новых вещах. Как только эти представления формируются, они быстро закрепляются и становятся трудноизменяемыми.
Например, в США, хотя в 90-х годах наблюдался пик дерегулирования, в 21 веке общая тенденция изменилась в сторону большего контроля. Тем не менее, интернет-культура, сформировавшаяся в 90-х годах, по-прежнему сохраняет свои свободные и открытые черты. Это явление является проявлением модели годового кольца.
Точно так же Китай принимает стратегию открытого кода в области ИИ, что также можно объяснить с помощью этой модели. В качестве догоняющего в области ИИ Китай выбирает стратегию "комплементарных преимуществ конкурентоспособных товаров", что как раз соответствует растущим предпочтениям сообщества разработчиков к открытому коду, создавая таким образом дружелюбную к открытому ИИ среду.
Эта модель также может объяснить другие явления, такие как почему отношение к рискам новых технологий часто более осторожное, чем к традиционным экстремальным видам спорта, и почему ограничения, накладываемые на социальные медиа, не распространяются напрямую на раннюю интернет-сферу.
Модель годового кольца выявляет важный урок: изменить устоявшиеся культурные представления очень сложно. В отличие от этого, создание новых поведенческих моделей и установление хороших норм и культурных основ на начальном этапе может быть более эффективным методом. В этом и заключается привлекательность криптовалют и Web3: они предлагают независимую среду, свободную от существующих предубеждений, для свободного исследования нового.
В будущем технологическом развитии нам, возможно, следует больше сосредоточиться на том, как воспитывать новые "деревья", а не пытаться изменить уже укоренившиеся старые идеи. Этот подход может больше способствовать инновациям и прогрессу.
Посмотреть Оригинал
На этой странице может содержаться сторонний контент, который предоставляется исключительно в информационных целях (не в качестве заявлений/гарантий) и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
7 Лайков
Награда
7
6
Поделиться
комментарий
0/400
SelfCustodyBro
· 12ч назад
Давай сделаем это по-крутому, просто сделаем.
Посмотреть ОригиналОтветить0
ServantOfSatoshi
· 12ч назад
Регулирование началось!
Посмотреть ОригиналОтветить0
LiquidityNinja
· 12ч назад
Открытый исходный код — это ядро будущего
Посмотреть ОригиналОтветить0
ForkMaster
· 12ч назад
Понял, все равно лучше взять код у других, форкнуть. Арбитраж через форк — это путь к выживанию.
Модель культурного годового кольца раскрывает обратный поворот в AI-структуре США и Китая, Web3 становится прорывом в инновациях.
Модель культурных колец: анализ логики, стоящей за реверсированием AI-структуры между Китаем и США
В последние несколько лет в сфере искусственного интеллекта произошли неожиданные изменения в развитии. Соединенные Штаты, которые изначально считались более склонными к открытости, оказались в преимущественном положении в области закрытого ИИ; в то время как Китай, который воспринимался как более контролирующий, достиг лидирующих позиций в области открытого ИИ. Причины этого явления можно объяснить с помощью "модели годовых колец культуры и политики".
Эта модель считает, что отношение культуры к новым вещам определяется социальной атмосферой того времени, тогда как отношение к уже существующим вещам в первую очередь подвержено инерции. Каждое время формирует новое кольцо на дереве культуры, представляющее представления этого периода о новых вещах. Как только эти представления формируются, они быстро закрепляются и становятся трудноизменяемыми.
Например, в США, хотя в 90-х годах наблюдался пик дерегулирования, в 21 веке общая тенденция изменилась в сторону большего контроля. Тем не менее, интернет-культура, сформировавшаяся в 90-х годах, по-прежнему сохраняет свои свободные и открытые черты. Это явление является проявлением модели годового кольца.
Точно так же Китай принимает стратегию открытого кода в области ИИ, что также можно объяснить с помощью этой модели. В качестве догоняющего в области ИИ Китай выбирает стратегию "комплементарных преимуществ конкурентоспособных товаров", что как раз соответствует растущим предпочтениям сообщества разработчиков к открытому коду, создавая таким образом дружелюбную к открытому ИИ среду.
Эта модель также может объяснить другие явления, такие как почему отношение к рискам новых технологий часто более осторожное, чем к традиционным экстремальным видам спорта, и почему ограничения, накладываемые на социальные медиа, не распространяются напрямую на раннюю интернет-сферу.
Модель годового кольца выявляет важный урок: изменить устоявшиеся культурные представления очень сложно. В отличие от этого, создание новых поведенческих моделей и установление хороших норм и культурных основ на начальном этапе может быть более эффективным методом. В этом и заключается привлекательность криптовалют и Web3: они предлагают независимую среду, свободную от существующих предубеждений, для свободного исследования нового.
В будущем технологическом развитии нам, возможно, следует больше сосредоточиться на том, как воспитывать новые "деревья", а не пытаться изменить уже укоренившиеся старые идеи. Этот подход может больше способствовать инновациям и прогрессу.