大家好！不知不觉又周五了。这周大家除了在关注美国局势的急剧转变之外，关注前沿科技的朋友们，也会特别留意先前虎嗅报道，SpaceX 的载人龙飞船终于成功上天。但在大家关注这些热点的时候，我们继续为大家带来前沿技术周报，本周重点新闻包括：
AI 砸破微软资讯编辑的饭碗
人工智能砸了微软 MSN 编辑的饭碗，未来会抢虎嗅编辑的工作吗？
碳基半导体，要让中国芯片换道超车？
碳基芯片是什玩意？让自媒体再次沸腾，叫着要“弯道超车”？
特斯拉自动驾驶又双叒叕出事了
马斯克成功把龙飞船飞上天上，但地上的特斯拉自动驾驶汽车却又撞车了。
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AI 砸破微软资讯编辑的饭碗
早前据外媒报道，部份在美国和英国的微软 MSN (Microsoft Network) 新闻编辑部 50 名员工收到通知：他们的合同将在 6 月 30 号终止。虽然说这与英国的疫情和经济不景气也有关系，但据知更大的原因是：微软决定全面引入 AI 替代人类来编辑新闻。
所以，内容为王的时代已经过去了？新媒体都准备滚蛋了嚒？虎嗅的编辑们都正在瑟瑟发抖中......
不过，1995 才成立的微软 MSN 新闻，至今已运营 25 年，也在全球 50 个国家发展业务。虽然他们也算是个新闻媒体，但与其说他们是个内容创作团队，不如说他们是个“内容分发”团队。
微软编辑们的工作，与中国门户网站编辑一样，不是写新闻、也不是进行采访、拍摄和记录，而是在抓取、筛选和审核新闻，进行插图分发等编辑工作，再看看是否有暴力或不适当的内容，然后再修改和配图，最后在自家 MSN 新闻网和 Edge 新闻上发表。
由 MSN 报道 MSN 记者的工作将被 AI 取代.....上面署名的是 Windows Central 的编辑。图片来源：MSN。
据消息人士指出，MSN 在几个月前就已经使用人工智能来处理新闻，算法会从几个合作的内容生产网站上挑选新闻、并进行初步过滤及搭配建议搭配的照片，甚至能改写标题、配照片、制作简报图等，再让人类编辑选择头条新闻，算是一种半自动化的操作方式。但在几个月过后，看来微软决挺满意相关的效果，并定全部自动化。
如果大家以为人工智能只是在抢内容分发编辑的饭碗的话，那就太天真了。媒体通过人工智能撰写新闻，并不是第一案例；这件事的重要性，是因为 MSN 是第一家因为用上了人工智能而辞退真人编辑的媒体而已。
通过 AI 来写新闻，被称为“自动化新闻” (Automated Journalism)，最初在 2014 年首度登场，当时美联社用“它”来撰写洛杉矶地震的新闻，后来不少媒体也有使用 AI 来处理新闻内容。在去年 2 月初，马斯克 (Elon Musk) 创立的非营利研究机构 OpenAI，早就研发出一款自动写作 AI 模型 GPT2，只要你打入一个标题，该主题文章会在几秒内自动写完，后来，他们并发行了一个公开的版本。
我们有试用在这个简化版的 AI 新闻平台，虚构了“虎嗅赢得普立兹奖”的标题，然后 GPT2 就会在网上抓取各种相关的信息，拼凑成一则新闻。实话实说，拼凑的效果并不理想（这也可能与开放使用的仅仅是 GPT2 的简化版有关），但好歹是能从 0 开始拼出一则新闻。
我们无法知道，这套系统在十年后，是否真的能取代一般新闻记者－－要知道今天不少媒体工作者，仍然很习惯这套抓取+拼凑式的“类 AI”的工作方式。
内容分发平台编辑在职责上必须如此，当然是没办法，但不少自媒体或营销号为了快速赶热点，也很习惯把从网上信息濑祭成章。以近日因为准备招股而大热的中芯国际为例，你只要在微信上搜寻一下“中芯张汝忠”五字，就会见到一大堆与某著名大号类似笔法，有关中芯国际创始人张汝忠的“心酸往事”，然后每一则风格都似模似样，想表达的信息也大致相同。
MSN 辞退人类编辑，只是一个开端而已。这也是时候让媒体工作者重新反思：抄抄贴贴赶热点真的有未来吗？还是沉下心做采访、分析资料、撰写 AI 写不出的深度内容？
下面这一则新闻，就可以看到人类如果再不认真反思，真的干不过 AI。
碳基半导体，要让中国芯片换道超车？
早前，北京大学为中国的芯片科技带来一个让人振奋的好消息：北京大学电子学系彭练矛院士和张志勇教授团队，在《科学》杂志发表发表论文，提出全新的提纯和自组装方法，首次实现了性能超越同等栅长硅基 CMOS 技术的晶体管和电路，证明碳管电子学的优势，以及碳纳米管可取代原来芯片的硅材料、发展下一代晶体管集成电路的最理想材料。
对，这就是这阵子网上很多人谈论的“碳基半导体”和“碳基芯片”了－－传统硅基的芯片均以“摩尔定律”的步伐发展。当价格不变时，芯片上可容纳的晶体管数目，大约每 18-24 个月便会增加一倍，性能也提升一倍。但随着芯片工艺发展比 DNA 迪要小的 14nm 级别，很多人都在预言摩尔定律将会终结，芯片性能瓶颈也会出现。但是，碳基半导体可能突破这个传统硅基芯片的障碍。原因是什么？
根据深科技的说法，碳管技术有望将常规的二维硅基芯片技术，发展成三维芯片技术。这至少能将当前芯片的综合能力，提升 1,000 倍以上。故此，碳管也是公认的、最理想的硅晶替代品。不过根据北大团队的说法，它与传统硅基技术制造出来的芯片相比，我国碳基技术制造出来的芯片在处理大数据时不仅速度更快，而且至少节约30%的功耗。
用白话简单地说，北大团队指出当技术成熟后，碳基芯片性能将有望超越传统硅基芯片 10 倍以上。更值得中国骄傲的是，团队指出目前他们的研究，至少可以在国际上保持两年优势。
可是，本来一件值得中国骄傲和期待的研究，突然被坊间的舆论带得歪楼了。
在消息传出后，国内不少媒体标题语不惊人死不休。各种“这次不仅是“弯道超车”，而是要造路超车”、“极大地提升了我国在世界半导体行业的话语权。”、“中国碳基芯片换道超车，台积电不再是唯一选择”、“这就是直接革欧美半导体的命！”还有号称分析人士称：“由硅胶基向碳基转变，就是直接掀桌子，又一次洗牌开始了。”
说得好像有了碳基芯片，中国就像吃了金坷拉，不用怕被封锁、国民所得增长百倍、旋即超英赶美。
图片来源：雅虎香港。
更可怕的是，突然一堆媒体出来炒作“碳基概念股”，当中有家银龙股份公司，旗下有个碳基研究院，本来就只研发高铁粉末合金制动系统的合作、和时速400公里以上的碳基高铁刹车等项目。在自媒体炒作后，突然被视作为“碳基概念受惠股”，在几天之内股价被抄高了接近一倍（上图），搞得银龙股份也只能急忙出来澄清，指他们目前尚未参与碳基半导体材料的相关业务。
北大研发团队一直很踏实，这锅绝不应由他们来背。他们表示：碳纳米管的制造乃至商用，面临最大的问题还是决心，国家的决心。若国家拿出支持传统集成电路技术的支持力度，加上产业界全力支持，3-5 年应当能有商业碳基芯片出现，10 年以内碳基芯片开始进入高端、主流应用。
换言之，北大团队的研究的碳基半导体技术的真的很棒，但是，它不但还远远未能弯道超车，要量产也有一段不断的时间。碳基概念股吗？投资者最少也要等 5-10 年，才有望见“家乡父老”吧。而且，碳基半导体还面对着比量产更麻烦的问题，就是自媒体声称的“不仅是弯道超车，而是要造路超车”这回事。
研究团队曾表示，英特尔和 IBM 等国外厂商，并非对碳管视而不见，但由于研究周期长、成果转化不确定，以及碍于投资人压力，导致难以在碳管技术方面有所建树。因为这些国外大厂都知道，当他们决定要“换道”的一刻，就代表有着车毁人亡的风险。实话实说，相比起换道超车啊，弯道超车的难度更低、风险更少。
今天全球的芯片产业生态链，均围绕着传统的硅基芯片而建立，但团队也表示，碳管材料的清洗、刻蚀等步骤需要特殊处理，碳管器件的模型需要单独建立。要知道一家传统的晶圆厂投资接近 100 亿美元。
如果碳基半导体能无法沿用硅基芯片的旧资源，再另起炉灶，有多少企业愿意投资？国家是否应该承担这个风险？
如果媒体工作者不认真思考就来炒作，不但误导一般吃瓜群众，也浪费了专家们踏实研究前沿科技的心血，那真的不如让 AI 来写新闻，对国家发展可能更好。
特斯拉自动驾驶又双叒叕出事了
当然，AI 也没有我们想像中的优秀，最少以目前的水平来说，好像也无法取代人类的驾驶者。
虎嗅先前提到，马斯克几经辛苦、克服种种困难、捱过恶劣天气，终于把载人的龙飞船送上太空的时候，没想到马斯克的后花园－－特斯拉，突然又起火了。
早前有消息指出，特斯拉又出意外。这回幸运地没有人命伤亡，但特斯拉这次意外也实在太难看了。
在某天上午 6 时 44 分，一个光线算不很差的清晨，当大家都忙着通勤，一辆一辆的车子在高速路上飞驰。突然，有辆偌大货车出了意外侧翻，横躺在路上，霸占了两条行车线，后车也不得不无奈切线避让。幸好货车司机无恙，离开车子、站在路旁静静地等待救援。
图片来源：量子位。
但突然有一台白色特白色特斯拉 Model 3 以时速 110 公里的高速，以非常拉风的姿态、不慌不忙、不闪不躲、笔直地直撞向这轮偌大的货车上。万幸的是，这次没有人命伤亡。
对，大家也猜到了，又是自动驾驶的锅－－车主承认事故发生时，Model 3 也在自动驾驶状态，当时他还以为 Model 3 侦测到障碍物，并会自动刹车。当他发现车子却完全没有减速的时候，尝试想紧急刹车时，一切都已经太迟了。
众所周知，这并不是自动驾驶的第一次意外。早在 2016 年，特斯拉就分别发生了两次致命交通意外：2016 年 6 月在美国、2016 年 9 月在邯郸。事故发生后，特斯拉除了致哀，也为自动驾驶汽车辩护：全球汽车的致命意外是每 6000 万英里一次，而在美国是每 9400 万英里一次，而特斯拉的自动驾驶？是 1.3 亿英里。从这数据看，特斯拉的自动驾驶汽车还是比人类驾驶汽车更安全。
然后就是今年年初的意外了。从事发路段可以看到，意外发生当日没雾没雨、光线充足、视野良好，白色 Model 3 也没被任何物件遮挡，很难想像到在这个环境之下，为什么电脑会没看到这个货车？
2016 年特斯拉的致命车祸过程示意图。图片来源：New York Times。
更重要的是：这次意外真的和 2016 发生的致命意外十分相似（上图）：同样的白色货车，同样横路上，同样是自动驾驶系统完全没意图回避或减速，直接就撞上去了。看来，有了 AI 的自动驾驶汽车，并没有吸收到先前的教训。但是最少特斯拉可能受到一定的教训....尽管 AI 没进步，但车子的防撞能力可能有一定的进步，最少这回司机万幸地检回一条性命。
究竟人类开车比较安全，还是自动驾驶汽车比较安全？近年特斯拉也就每次也发表报告，指出自动驾驶旳意外率仍然远低于人类司机：
在今年第一季度中，我们发现在 Autopilot 启用的情况下，车辆每行驶 287 万英里（约合 462万 公里）就会发生一次事故。而在Autopilot未启用的情况下，我们发现车辆每行驶 176 万公里（约合 283 万公里）就会发生一次事故。相比之下，美国高速公路安全管理局（NHTSA）最新的数据显示，在美国境内，机动车平均每行驶43.6万英里（约合 70 万公里）就会发生一次事故。
但 Odin 在 4 年前特斯拉发生意外后，就曾经说过这种数据并没有参考价值：全美汽车行驶里数约 3 兆亿英里，而特斯拉的自动驾驶里数，连全美的 0.001% 也不到。由于 “取样比例” 远远偏低，“特斯拉自动驾驶汽车” 的低致命意外机会率神话，在统计学上根本毫无意义。
更何况全美、或是全球的汽车意外率，当中各种我们能想像、或不能想像的客观环境：当中可能有保养不良的旧车；也可能有想自杀轻生的司机、或是跑危险路段的职业司机。但特斯拉的自动驾驶呢？所有能跑自动驾驶的特斯拉，就算再不可靠、状态再坏，都是近年出厂的新车；其机件出现严重故障的可能性，理应低于全球汽车水平。
而且，自动驾驶才刚登场不久，不少车主对它仍不太放心；他们未必会在危险路段使用、未必会在繁忙的高速路段上使用、也未必会在雨雪天气上使用；即使车主敢于尝鲜，也可能乖乖的把手放好在方向盘上，避免了意外，也降低了意外率。简言之，如果大家真的要对特斯拉自动驾驶的意外率认真起来？
事实上，目前的特斯拉自动驾驶的意外率，极有可能被严重低估。
我不是说自动驾驶真的很不安全，但特斯拉说的“安全”，很大程度上只是一种一厢情愿的想法。我们并没有足够的证据，证明他真的比人类驾驶更安全。现在的情况有点像：大家都在急着等待新冠肺炎的特效药和疫苗面世，也见到这类特效药和疫苗初步见效，但由于缺乏足够的临床实验数据，除了那个大推销氯喹的某国总统之，谁都不敢轻举妄动。
但我们为什么愿意这么放心地把自己的性命，放在人工智能控制的自动驾驶汽车之上，但是我们却老是觉得人工智能不能取代新闻工作者？
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以上，就是本期前沿科技周报的全部内容。
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题图来自视觉中国。
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