The Economist-经济学人2024.09.21期下载电子版PDF网盘|美国英国版USA UK

在 ChatGPT 风靡全球两年后，生成式人工智能的进步似乎正在放缓。大型语言模型对电力有着强烈的需求。用于训练 OpenAI 的 GPT-4 模型的能源可以为 50 个美国家庭提供一个世纪的电力。而且随着模型越来越大，成本也在迅速上升。此外，要求模型回答一个问题也需要计算成本–从 2400 美元到 22.3 万美元不等，以汇总全球 5.8 万家上市公司的财务报告。这种 “推理 ”成本加起来，可能会超过训练成本。如果是这样的话，很难想象生成式人工智能在经济上是可行的。我们的领导者认为，没有必要恐慌。许多其他技术都面临过限制，但由于人类的聪明才智，这些技术继续繁荣发展。研究人员和企业家们已经在竞相寻找绕过限制的方法。

在欧盟、中东和非洲，我们探讨了世界上的穷人是如何停止追赶的。在 1995 年前后的二十年间，国内生产总值的差距缩小了，极端贫困急剧下降，全球公共卫生和教育得到了极大改善。疟疾死亡率和婴儿死亡率大幅下降，入学率上升。但自 2015 年以来，极端贫困率几乎没有下降。衡量全球公共卫生的指标在2010年代末期仅有缓慢改善，在大流行病之后又开始下降。到 2020 年代，疟疾每年造成 60 多万人死亡，恢复到 2012 年的水平。出了什么问题？最大的问题是本土改革停滞不前。除了哈维尔-米莱（Javier Milei）总统在阿根廷所做的努力等一些明显的例外，与上世纪90年代相比，世界各国领导人更热衷于国家控制、产业政策和保护主义。对于仍处于极端贫困中的 7 亿多人和 30 亿仅处于贫困状态的人来说，这无疑是个坏消息。