本文来源：华尔街见闻
戴蒙警告，由于政府的持续高支出，美国通胀率和利率可能会长时间保持在市场预期以上的水平，预计美国经济实现软着陆的可能性不高。
当地时间周一，摩根大通首席执行官杰米·戴蒙在年度股东信中发出警告，由于政府的持续高支出，美国通胀率和利率可能会长时间保持在市场预期以上的水平。他预计美国经济实现软着陆的可能性不高。
戴蒙还认为，人工智能可能是摩根大通正在努力解决的最大问题，他“完全相信其带来的影响将是巨大的”，并将其潜在的影响力与蒸汽机等历史性技术革新相提并论。
美国或面临更高通胀和利率
戴蒙表示，无论利率飙升至8%还是降至2%，摩根大通均有所准备。
“我们必须认识到，经济正在由政府的巨额财政赤字和过去的刺激政策所驱动”，戴蒙在信中写道，“随着我们逐步向绿色经济过渡，重塑全球供应链，增加军事开支和应对不断攀升的医疗成本，对进一步增加开支的需求也在日益增长。
他补充说：“这可能导致市场未能预料的持续高通胀和利率”。
戴蒙发表此番言论之际，金融市场逐渐降低对美联储今年将进行的利率降息次数的预期。
当前市场预测，年内将两次降息，每次25基点，从现在23年来的最高点开始，第三次降息的可能性只有50%。与年初预期的6到7次降息相比，市场显然变得更加谨慎。
周一美债遭到继续抛售，对利率敏感的2年期美债收益率上涨5个基点至4.78%，为11月以来的最高水平。基准10年期美债收益率上升6个基点至4.44%。
“市场似乎认为美国经济软着陆的可能性在70%到80%之间——在通胀和利率下降的同时实现适度增长，"戴蒙写道。"我认为这种可能性要低得多。"
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AI是摩根大通正在解决的最大问题
戴蒙还在股东信中专门留出一部分篇幅来强调人工智能对摩根大通以及整个社会的重要性。
戴蒙表示，他“完全相信其带来的影响将是巨大的”，并将其潜在的影响力与蒸汽机等历史性技术革新相提并论。
"我们完全相信，人工智能的影响将是非同寻常的，可能像过去几百年中一些重大技术发明一样具有变革性，想想印刷机、蒸汽机、电力、计算机和互联网等。"
据戴蒙称，人工智能可能是摩根大通正在努力解决的最大问题，该机构已经确定了400多个人工智能在营销、欺诈和风险领域的应用案例，囊括了数千名人工智能专家和数据科学家，并开始探索部署生成式人工智能。
其他亮点
戴蒙在信中提到，私人信贷市场的繁荣可能成为市场中意料之外的风险。他认为，尽管这个快速增长的行业有众多聪明且创新的参与者，但并非所有的参与者都表现优秀。
“尽管这些信贷资金是长期投资，但由一些不良参与者引起的私人信贷市场的问题可能会波及到优质参与者，”戴蒙说，“如果投资者感到受到不公平对待，他们将会提出抗议，政府也将会对这一行业进行严密关注。”
他表示：“可以合理预见，监管机构最终将会如对公开市场那般关注私人信贷市场。”
戴蒙也警告说，近期的地缘政治事件可能带来自二战以来最大的风险。他提到了俄乌冲突和中东当前的紧张局势。
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“数据荒”拦路AI训练，海外科技巨头招式频出，无所不用其极！
AI巨头们已经面临训练数据“入不敷出”的问题。几大AI领头羊公司已经开始修改隐私政策、规避版权问题，甚至开始使用AI生成的数据来训练自身。
在AI迅猛发展的大潮下，新闻报道、虚构作品、留言板帖子、维基百科文章、计算机程序、照片、播客和电影剪辑等网络数据，越来越成为人工智能行业的命脉。因为创建创新系统取决于拥有足够的数据，教会AI即时产生类似人类创作的文本、图像、声音和视频。
有研究显示，科技公司可能在2026年前就用完互联网上的高质量数据，因为这些公司使用数据的速度比产生数据的速度快，情况已经非常紧急。
为了应对这一问题，包括OpenAI、Google和Meta等海外科技巨头在搜集数据方面，已经“无所不用其极”，有的甚至开始忽略公司政策以及规避隐私法律。
OpenAI：转码Youtube、“合成”数据
据报道，目前AI领域的领头羊OpenAI在2021年末，已经耗尽了互联网上所有可靠的英文文本资源，需要更多数据来训练下一个版本的技术。当时，OpenAI的研究人员创建了一个名为Whisper的语音识别工具。它可以转录YouTube视频中的音频，生成新的对话文本，使人工智能系统更加智能。
尽管这样做可能违反YouTube规则，因为YouTube禁止用户将其视频用于“独立”应用，还禁止通过“任何自动化手段（如机器人、僵尸网络或网络抓取工具）”访问其视频，但OpenAI的团队转录了超过一百万小时的YouTube视频。然后，这些文本被输入到GPT-4的系统中，成为最新版本ChatGPT聊天机器人的基础。
媒体报道，OpenAI的员工知道他们正在涉足法律灰色地带，但他们认为用视频训练人工智能是合理使用。知情人士说，OpenAI的总裁格雷格·布罗克曼（Greg Brockman）就亲自帮助收集YouTube视频数据，以此为基础领导了开发GPT-4的团队。
数据紧缺的问题，也让OpenAI正在开发“合成”数据，即人工智能模型产生的文本、图像和代码，而非人类创造的数据。换句话说，这些系统从它们自己生成的内容中学习。
OpenAI创始人Sam Altman此前说，“合成”数据可以创造额外的数据来开发更好的AI版本，并减少他们对受版权保护数据的依赖。
但有分析认为，建立一个可以自我训练的AI系统说起来容易做起来难。从自己的输出中学习的AI模型可能会陷入一个循环，其中它们加强自己的怪癖、错误和限制。
为了应对这一问题，OpenAI和其他机构正在研究如何让两个不同的AI模型一起工作，生成更有用、更可靠的合成数据。一个系统产生数据，而另一个系统判断信息，以区分好坏。研究人员对这种方法是否有效意见不一。
谷歌：修改隐私政策 扩大数据来源
尽管一些谷歌员工知道OpenAI已经收集了YouTube视频的数据，但他们没有阻止OpenAI，因为谷歌也使用YouTube视频的转录文本来训练其人工智能模型。这种做法可能侵犯了YouTube创作者的版权。因此，如果谷歌对OpenAI大做文章，可能会引起公众对其自身方法的抗议，人们说。
去年，Google还扩大了其服务隐私条款，允许Google能够使用公开可用的Google Docs、Google Maps上的餐厅评论和其他网上材料，为更多的人工智能产品提供支持。
此前，谷歌的隐私政策规定，公司只能使用公开信息来“帮助训练谷歌的语言模型并构建功能，如谷歌翻译”，但新条款使谷歌可以利用这些数据为其“人工智能模型及构建产品和功能，如谷歌翻译、Bard和Cloud AI功能”。
Meta：版权问题上或铤而走险
在AI领域一直处于追赶状态的Meta，去年初遇到了与其竞争对手相同的障碍：数据不足。
有媒体报道，Meta的生成式人工智能副总裁Ahmad Al-Dahle告诉高管，他的团队几乎使用了互联网上所有可用的英语书籍、论文、诗歌和新闻文章来开发模型，除非获取更多数据，否则Meta无法与ChatGPT匹敌。
但要想获得更多数据，版权保护的问题是躲不掉的。该公司去年讨论了购买出版社Simon & Schuster以获取长篇作品，他们还讨论了从互联网上收集版权数据的可能性，即使这可能意味着面临诉讼，因为与出版商、艺术家、音乐家和新闻行业协商许可证需要的时间太长。
有媒体透露，有Meta高管认为，OpenAI似乎在未经允许的情况下使用了受版权保护的材料，Meta也可能会跟随这一“市场先例”。
根据内部会议录音，Meta的高管们同意依据2015年关于作家协会对谷歌的法庭裁决来操作。在那起案件中，谷歌被允许扫描、数字化并在在线数据库中编目书籍，因为谷歌争辩说它仅在线上重现了作品的片段，并转化了原作，这构成了合理使用。