举办时间：8月9日-8月11日
2024年12月15日，斯坦福大学经济学家保罗·大卫进一步将这种滞后描述为“生产力悖论” ，他发现现代计算机革命对生产力水平的显著提高可能比20世纪电力对生产力的推动需要更多的时间。基于现有的文献，AI技术与生产率之间存在显著的“扩散滞后”。这是因为人工智能的发展依托于对数据的训练，而当前AI技术对数据的收集、处理和训练都需要较长的时间。以ChatGPT为例，相比Web1.0和Web2.0单向内容输出，尽管ChatGPT具备了双向输出和互动的能力，然而ChatGPT从获取数据到训练数据仍需要较长的周期。当前ChatGPT的数据更新为2021年，这意味着ChatGPT并不知道2022年以后发生的事情。实时数据无法被动态更新，使得ChatGPT等基于神经网络模型的AI技术很难满足商业价值创造所需的即时性。
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不过也有偏激的观点认为问界表面上看起来是来得太晚了、跑得太慢了但纵观汽车行业后来者居上的故事并不少见像比亚迪和特斯拉都是汽车市场的后来者但他们通过近十几年坚持技术投入与创新才成为今日的行业头部
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