“AI 教父”辛顿：AI 灾难越来越近 “AI 教父”辛顿：AI 灾难越来越近，10% 概率灭掉人类不是危言耸听北京时间 9 月 11 日，据《商业内幕》报道，“AI 教父”杰弗里 · 辛顿 (Geoffrey Hinton) 表示，很难估计 AI 将人类全部灭绝的概率，但这个概率并非为零。辛顿周三接受了 BBC《新闻之夜》的采访，他表示：“在我看来，10% 的概率似乎是一个不算离谱的估计，但实际上没人知道该如何给出一个合理的估计。”《新闻之夜》主持人维多利亚 · 德比希尔 (Victoria Derbyshire) 对此表示惊讶，因为辛顿基本认同了 Anthropic 顶级 AI 安全研究人员雅各布 · 考克森 (Jacob Coxon) 的判断。该研究员表示，未来 10 年内，AI“有超过 10% 的概率杀死全人类”。“哇，”德比希尔说，“我的天哪。”难以估计具体概率辛顿表示，很难估计具体概率，因为人类社会从未见过一种“很快就可能比我们更聪明”的技术。“如果说只有 1% 的概率，那就太愚蠢了，”他说，“没有人知道该如何估算。”这位诺贝尔奖得主表示，可以确定的是，这种灾难可能发生的时间窗口已经缩短了。“我以前认为是 30 到 50 年，后来缩短到 10 到 20 年”“现在，我觉得可能是 10 年，甚至更短”“而其他人认为比这还要快得多。”灾难可能如何发生至于这种情况可能如何发生，辛顿提到了从网络攻击到 AI 研发出致命病毒等各种风险。尽管辛顿没有说明为什么这一时间表被大幅缩短，但包括 Anthropic 和 OpenAI 在内的领先 AI 公司已经投入数十亿美元来扩大模型规模，而它们最近发布的产品相比数月前的模型已展现出显著提升。“那些开发 AI 的人真心相信，AI 可能在这个十年结束前杀死我们所有人，”考克森在 X 上写道，“这不是营销噱头。”如果说有什么不同，那就是许多高管和资深研究员在媒体上会措辞谨慎，让自己听起来理性，但他在私下听到的是同一批人表达恐惧。呼吁加强全球监管辛顿表示，人类可能走上自我毁灭的道路，也可能在实现 AI 潜力的同时，找到“如何应对 AI 所带来危险”的办法。他再次呼吁加强全球监管，并指出尽管各国可能无法在所有问题上达成一致，但它们都有维护人类生存的共同愿望。“对于防止 AI 取代人类这类问题，各国的利益是一致的。因此，它们最终会展开合作。”他表示，“问题在于，他们能及时采取行动吗？”本文转载

谷歌数据工程师不优化 SQL 很久之前，看过一篇文章。当时没有做笔记。之后找了好几次都没找到。刚刚问了 AI，让它帮我找到了。分享给大家。来自 2022 年的第 8 期。谷歌数据工程师不优化 SQL我是谷歌公司的一个外部供应商。合作过程中，我看到一些谷歌工程师写的 SQL 语句效率很低。这些语句每 10 分钟对数据库生成一个快照，要浪费好几 TB 的空间。谷歌为什么不优化这些语句呢？后来，我想明白了这是为什么。首先，很多现代数据库具有实时优化功能，会自己优化 SQL 语句，不需要在这方面投入人力。其次，根据公开数据，2022年 数据工程师的平均年薪为 11.25万美元，谷歌工程师的收入显然更高。因此，谷歌认为，工程师的时间最好花在创造业务价值上，而不是用来优化 SQL 查询，这种事情应该留给数据引擎的开发人员和云计算。第三，存储几乎是免费的，而且每天都变得更便宜。现在谷歌 GCP 云平台上每年存储 1TB 数据的成本约为 20 美元。如果每 15 分钟对一个包含大约 300 万条记录的小表生成快照，那么每年生成的数据大约就是 1TB。一个美国数据工程师的每小时工资平均为 54美元，让他在优化查询、编写合并语句、创建单独的管道、提交代码、对其进行审查、长期维护上工作一个小时的时间，就大致相当于数据存储两年的成本。实际上，我的估计是，工程师对这个项目的 SQL 查询进行优化，可能需要花费 8小时（一天的工作时间），那就大约是 16年 的存储成本。由于存储成本如此之低，而且越来越低，工程师的时间用于快速行动和创造业务价值，远比浪费在编写精巧的 SQL 语句上更有价值。本文转载https://github.com/ruanyf/weekly/blob/master/docs/issue-230.md以前我把这篇文章发给一个朋友看了，还讨论了这方面的问题。我们得出的结论是，不光大公司不优化，小公司也是一样的。原因很简单，小公司请不起专门做 SQL 优化的工程师。如果自己动手的话，造成业务中断，也是非常不划算的。再者，一般公司的服务器三五年会升级换代。硬件性能是旧款的好几倍，直接用硬件性能弥补了 SQL 的软件性能。而这种花销收益远比请一个专门优化 SQL 的工程师划算。当然，今时不同往日。在现下这种存储涨价好几倍的情况下。我们又该怎么看待这个问题呢？

中午偶遇一位多年不见的同事 午间重逢中午偶遇一位多年不见的同事，来自台湾。再见时，她比离开前成熟了许多。想起以前一起逛宜家的时候，话还不多；聊起现在的工作，已能侃侃而谈了。算起来，一晃已有七八年了吧。她目前就职于台湾的一家卡片公司，很高级的卡片。带了很多样品，我也拍了几张。传感器卡片例如下面这个，两个矩形块实际是传感器。打开卡片电源，双手捏在两个电极上，手机通过蓝牙通讯接收心脏心率信号。磁极卡片还有下面这个，信用卡，里面也有电池，还有磁极芯片。打开电源后，会显示磁极方向。卡片里面都有电路，有电池。还看了一些没有封装的卡片，里面电池非常薄。在我问到怎么充电时，她说电池能用五年。蓝牙低功耗果然不是吹的。旧物感慨刚好，中午也收到了阿木转赠的工具，其中有个 U 盘，里面是之前给他们拍的一些照片。翻看之间，感慨良多。有些朋友，也好些年没见面了虽然微信联系不上了（国外被禁用了），只有邮件往来但是心里依然保存着那份美好希望大家都好吧，在这充满巨大不确定性的世界里。

照相胶片、PCB 菲林、医用 X 光菲林有什么区别? 照相胶片、PCB 菲林、医用 X 光菲林有什么区别?菲林 = Film 的音译，三者本质都属于银盐感光胶片，PET 聚酯片基 + 卤化银感光乳剂，但用途、感光特性、结构、成像目标完全不一样。总览对比表项目传统照相胶片（胶卷 / 底片）PCB 工厂光绘菲林医用 X 光胶片用途记录景物光影，得到照片负片PCB 光刻掩模，把线路图形转移到干膜记录 X 射线穿透人体后的影像，医生阅片诊断感光对象可见光全光谱（红橙黄绿蓝紫），全色感光抖音百科特定激光波长（红光 / 近红外），对普通可见光迟钝，可在红色安全灯操作几乎不直接感 X 射线；靠增感屏发出的蓝 / 紫可见光曝光胶片乳剂涂覆单面；彩色胶卷 3 层分色乳剂；黑白单层银盐单面乳剂；另一面是透明 PET 基底；乳剂对比度极高、颗粒极细绝大多数双面涂乳剂，提高感光效率；乳腺片少数单面追求分辨率PMC成像目标丰富灰度层次，连续灰阶，记录明暗色彩只有纯黑 / 完全透明二值图像，几乎不要中间灰度；要微米级几何精度，线宽、对位准确宽范围灰度，区分人体软组织、骨骼密度差异片基外观透明无色；彩色 / 黑白底片冲洗后负片，景物明暗反转高透明 PET；冲洗后：线路区域黑色遮光，其余透明；负片 / 正片两种版本供 PCB 工艺选择片基带浅蓝色底色，方便观片灯看片分辨率诉求高，追求细腻影像最高，微米级，决定 PCB 线宽精度，多层板对位精度 ±0.01mm 级别较高，分辨骨骼细小纹理感光度 ISO变化大 ISO100‑3200，追求抓拍速度低感光度；不需要抓拍，只响应光绘机激光；红安全灯下可手工操作等效很高，配合增感屏减少 X 射线剂量图像性质景物负像（明暗颠倒）二值掩膜，遮光 / 透光模板人体透视负像：骨骼吸收 X 光多→胶片曝光少→发白；软组织曝光多→发黑回收价值含银，废底片可提银含银，废 PCB 菲林工厂大量回收提银含银，医院旧 X 光片是提银一大来源逐项通胞解释1、照相胶片（相机胶卷）黑白：PET 单面涂卤化银，对全部可见光敏感；光越强，显影后黑色银颗粒越多；得到负片（亮景物底片变黑，暗景物底片透明）。彩色胶卷：乳剂分三层，分别记录红、绿、蓝，冲洗后形成彩色染料图像。目标：丰富灰度、色彩层次，还原现实世界光影。缺点：不能红灯下操作，普通红光会让胶片跑光报废。2、PCB 菲林（光绘菲林）PCB 生产的光学模板，不是拿来 “看图像”，而是拿来挡紫外线曝光干膜。光绘机用红外 / 红光激光按 Gerber 线路数据扫描菲林，只对这个激光敏感；普通红光不会曝光，车间可以开红灯拿取、检查菲林，不怕跑光。冲洗完成：线路焊盘区域变成不透明黑色（遮光），其余地方完全透明。紫外曝光时，透明区域 UV 穿过，让 PCB 干膜感光；黑色区域挡住 UV。核心要求：没有中间灰色，只有黑 / 透明；尺寸极其稳定，受热受潮变形要极小，保证多层板对齐。注意：现在高端 PCB 用 LDI 激光直写，不再需要实体菲林。3、医院 X 光菲林胶片本身对 X 射线灵敏度很差，实际工作流程：X 射线穿过人体打到暗盒里的增感屏（荧光材料），X 射线转换成大量蓝紫色可见光，再去曝光胶片。为提高感光效率，PET 片基两面都涂布银盐乳剂，两面同时接收增感屏的光，降低病人需要承受的 X 射线剂量PMC。片基自带浅蓝色底色，放在观片灯上看片更舒服。成像逻辑：骨头阻挡 X 射线→到达胶片光少→胶片浅白；肌肉软组织挡不住 X 射线→曝光多→胶片发黑。关键容易混淆点感光光谱区别照相胶片：什么可见光都怕，必须全黑暗房。PCB 菲林：不怕红光，只对特定激光敏感，红灯环境作业。X 光胶片：对蓝紫光很敏感，对 X 射线本身不敏感，靠荧光屏转可见光。灰度需求差异照相、X 光胶片：需要大量中间灰度，还原层次。PCB 菲林：拒绝灰度，灰度会造成 PCB 线路边缘模糊报废，必须硬黑硬透。乳剂单面 / 双面照相、PCB 菲林：单面乳剂，可以摸出粗糙药膜面和光滑片基面。普通 X 光片：两面都有药膜，两面摸起来都粗糙。补充现在医疗、摄影大量数字化，银盐胶片用量下降，但 PCB 制造业还大量使用光绘菲林；三者废旧胶片都含有金属银，属于可回收物料。

你可以专注多久？ 有一种说法，人的注意力是一种宝贵资源。你只要拥有别人的注意力，就拥有了受众，拥有了流量，从而拥有了市场。每个人的注意力（也就是时间）是有限的，属于不可再生资源，所有公司都在争夺。注意力跟你的生产力有关。当你保持专注的时候，就是你生产力最高的时候。保持专注越久，越容易做出成果。那么，一个人有多少注意力呢？ 换句话说，你专注于一件事件，可以保持多久不分心？美国加州大学尔湾分校做过一项调查让人们长时间盯着电脑屏幕，记录他们每次切换屏幕的时间间隔。这个调查持续做了20年，结果发现人们保持专注的时间越来越短。2004年：150秒2012年：75秒2016年：47秒2025年：47秒这个结果是可以想象的争夺注意力的渠道正变得越来越多，短视频、游戏、体育比赛、演唱会......你保持专注的时间必然越来越短。这意味着，你能够专心致志学习或工作越来越困难。人的思维平均47秒就要断一次，这么短的时间能取得多少进展？一旦断了，重新恢复就难了。这项调查还有一项数据，回到专注的状态，平均需要25分26秒。这件事的启示就是当你专心致志投入一件事的时候（英语叫做心流状态 flow），一定要珍惜，尽量不要分心，保持越久越好。毕竟你每次专注的时间平均只有47秒，而且一天中你能够进入专注状态、保持高效的次数，可能最多只有五六次。

警务室又打电话来问无人机了 下午午睡时给我打电话，人刚睡着……电话一个接一个地打过来。就刚刚，晚上十一点多，居然还要让我扫码确认。操蛋，这到底是什么情况？！警务室又打电话来问无人机了没记错的话，这已经是第四次了！一直以来，我对无人机这类设备就并不怎么“感冒”，更别提现在这种莫名其妙的情况了。到底是什么情况？竟然隔三差五地打个电话过来，反复确认有没有在网上买过无人机之类的……!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

企业的条条框框扼杀了员工的创新与活力 企业的条条框框扼杀了员工的创新与活力