大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于openai免費(fèi)額度的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、核心支持庫加載失敗是怎么回事？

• 2、怎么挑戰(zhàn) dota2 openai

• 3、如何論證：“人工智能不會引起倫理問題”這句話

• 4、openai沒有免費(fèi)額度

一、核心支持庫加載失敗是怎么回事？

wps核心支持庫加載失敗的原因如下：

1、文件訪問去權(quán)限，請檢查登錄的賬戶在軟件安裝的硬盤是否有足夠權(quán)限。

2、模板文件損壞，建議卸載后重新安裝。

WPSOffice具有內(nèi)存占用低、運(yùn)行速度快、體積小巧、強(qiáng)大插件平臺支持、免費(fèi)提供海量在線存儲空間及文檔模板、支持閱讀和輸出PDF文件、全面兼容微軟MicrosoftOffice格式（doc/docx/xls/xlsx/ppt/pptx等）獨(dú)特優(yōu)勢。

擴(kuò)展資料：

WPSOffice支持桌面和移動辦公。且WPS移動版通過GooglePlay平臺，已覆蓋的50多個國家和地區(qū)，WPSforAndroid在應(yīng)用排行榜上領(lǐng)先于微軟及其他競爭對手，居同類應(yīng)用之首。

由于WPS誕生于DOS流行的時代里DOS起初僅僅只是磁盤操作系統(tǒng)它所提供的只是底層磁盤與內(nèi)存的資源管理和利用手段。用戶的界面完全由應(yīng)用軟件開發(fā)商從最底層自行設(shè)計(jì)這一點(diǎn)與今天在視窗與麥金塔系統(tǒng)下開發(fā)是完全不同的。下拉式菜單在當(dāng)時最為著名它為使用提供了便利。

二、怎么挑戰(zhàn) dota2 openai

1、首先openai開放了5V5模式，然而目前為止，在已經(jīng)進(jìn)行的577場比賽中人類僅獲得兩場勝利，可想而知人機(jī)的實(shí)力超強(qiáng)。

2、比賽也是有英雄限定的，只準(zhǔn)用相應(yīng)的17個英雄，而且還禁止使用召喚物和幻像。

3、如果想要進(jìn)入游戲，搜索openai five arena，進(jìn)入后點(diǎn)擊最左邊的圖標(biāo)即可

dota2的OpenAi成了刀界的明星，在上周2-0拿下OG后，昨天對所有刀塔玩家開放，這場新穎的PVE DOTA2挑戰(zhàn)賽，迅速激發(fā)了全世界開荒一般的熱情。OpenAI一直保持著99%以上的勝率，截止4月20日凌晨一點(diǎn)，總共贏得2342場比賽，僅僅輸?shù)袅?3場。

全球首殺是一支歐美隊(duì)伍，人頭比39:25，耗時44分55秒。而國內(nèi)也在昨天各大主播紛紛參與，OB幾位兄弟自然也在其中。峰哥、核桃、周神、龍神和寶哥組成了OB開荒團(tuán)。

在被OpenAi花式吊打了一個晚上后，在最后的睡覺局OB五熊拿了斯溫、火槍、死亡先知、潮汐和冰女，全場執(zhí)行力拉滿，指哪里打哪里，說回防3本TP亮起來，都非常想拿下這一把DOTA2比賽。只說一個細(xì)節(jié)，連老瘤子yyf都自己買粉了，你就可見想象他們是多么的想贏了。

OpenAI的矮人直升機(jī)絕望地打出勝率不足百分之一的信號，這是觀眾第一次看到.

OB耗時36分35秒拿下比賽，拿到國服首殺，滿屏彈幕真心打出“FGNB”。有意思的是這次比賽OpenAi第十手點(diǎn)了一個影魔，彈幕表示OpneAi都已經(jīng)進(jìn)化到看情商了。也有玩家表示讓光頭把錄像下回去給may皇看，寫1000字的報(bào)告。

三、如何論證：“人工智能不會引起倫理問題”這句話

人工智能時代加速到來，算法決策興起

第三次AI（人工智能，以下簡稱AI）浪潮已經(jīng)開啟。在技術(shù)層面，有算法的進(jìn)步。當(dāng)1956年人工智能開始起步的時候，人們更多是在說人工智能；在第二次浪潮期間，機(jī)器學(xué)習(xí)成為主流；這一次則是深度學(xué)習(xí)，是能夠自我學(xué)習(xí)、自我編程的學(xué)習(xí)算法，可以用來解決更復(fù)雜的任務(wù)。此外，計(jì)算能力的提升，包括現(xiàn)在的量子計(jì)算機(jī)，以及越來越普遍的大數(shù)據(jù)，對人工智能的作用和價值也非常大，使得更復(fù)雜的算法成為可能。在應(yīng)用層面，從語音識別、機(jī)器翻譯到醫(yī)療診斷、自動駕駛，AI應(yīng)用在不斷加深、不斷成熟，甚至已經(jīng)開始超越人類，引發(fā)人們關(guān)于失業(yè)的擔(dān)憂。同時也讓人們開始期待具有通用智能的終極算法。在商業(yè)層面，面對可預(yù)期的好處和利益，國內(nèi)外主流的互聯(lián)網(wǎng)公司如騰訊、谷歌等都開始向AI看齊，AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)和投資在如火如荼地進(jìn)行著。全球已經(jīng)有超過1000家AI公司，市場規(guī)模增長空間是非常大的，未來八年內(nèi)將超過350億美元。

在此背景下，各種互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)中越來越多地看到人工智能的影子，人們?nèi)找嫔钤谒惴ㄖ?，算法決策開始介入甚至主導(dǎo)越來越多的人類社會事務(wù)。比如，人們在互聯(lián)網(wǎng)上獲取的內(nèi)容，諸如新聞、音樂、視頻、廣告等等，以及購買的商品，很多都是推薦引擎?zhèn)€性化推薦給用戶的，而不是有人在背后決策。再比如，在金融領(lǐng)域，算法可以決定是否給某個用戶發(fā)放貸款，以及具體的貸款額度。此外，一家美國投資公司早在幾年前就開始研發(fā)管理公司的AI系統(tǒng)，招聘、投資、重大決策等公司事務(wù)都由這個AI系統(tǒng)來管理并決策。也許在未來，一家公司的成功不再主要依賴于擁有像喬布斯那樣偉大的CEO，而是一個足夠智能足夠強(qiáng)大的AI系統(tǒng)。更有甚者，英國、歐盟等都在大力推動人工智能技術(shù)在政務(wù)和民生方面的更深應(yīng)用，政府服務(wù)不僅是數(shù)字化，而且是智能化。

人工智能倫理問題日益凸顯

人工智能的持續(xù)進(jìn)步和廣泛應(yīng)用帶來的好處將是巨大的。但是，為了讓AI真正有益于人類社會，我們也不能忽視AI背后的倫理問題。

第一個是算法歧視?？赡苋藗儠f，算法是一種數(shù)學(xué)表達(dá)，是很客觀的，不像人類那樣有各種偏見、情緒，容易受外部因素影響，怎么會產(chǎn)生歧視呢？之前的一些研究表明，法官在餓著肚子的時候，傾向于對犯罪人比較嚴(yán)厲，判刑也比較重，所以人們常說，正義取決于法官有沒有吃早餐。算法也正在帶來類似的歧視問題。比如，一些圖像識別軟件之前還將黑人錯誤地標(biāo)記為“黑猩猩”或者“猿猴”。此外，2016年3月，微軟公司在美國的Twitter上上線的聊天機(jī)器人Tay在與網(wǎng)民互動過程中，成為了一個集性別歧視、種族歧視等于一身的“不良少女”。隨著算法決策越來越多，類似的歧視也會越來越多。而且，算法歧視會帶來危害。一方面，如果將算法應(yīng)用在犯罪評估、信用貸款、雇傭評估等關(guān)切人身利益的場合，一旦產(chǎn)生歧視，必然危害個人權(quán)益。另一方面，深度學(xué)習(xí)是一個典型的“黑箱”算法，連設(shè)計(jì)者可能都不知道算法如何決策，要在系統(tǒng)中發(fā)現(xiàn)有沒有存在歧視和歧視根源，在技術(shù)上是比較困難的。

為什么算法并不客觀，可能暗藏歧視？算法決策在很多時候其實(shí)就是一種預(yù)測，用過去的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的趨勢。算法模型和數(shù)據(jù)輸入決定著預(yù)測的結(jié)果。因此，這兩個要素也就成為算法歧視的主要來源。一方面，算法在本質(zhì)上是“以數(shù)學(xué)方式或者計(jì)算機(jī)代碼表達(dá)的意見”，包括其設(shè)計(jì)、目的、成功標(biāo)準(zhǔn)、數(shù)據(jù)使用等等都是設(shè)計(jì)者、開發(fā)者的主觀選擇，設(shè)計(jì)者和開發(fā)者可能將自己所懷抱的偏見嵌入算法系統(tǒng)。另一方面，數(shù)據(jù)的有效性、準(zhǔn)確性，也會影響整個算法決策和預(yù)測的準(zhǔn)確性。比如，數(shù)據(jù)是社會現(xiàn)實(shí)的反映，訓(xùn)練數(shù)據(jù)本身可能是歧視性的，用這樣的數(shù)據(jù)訓(xùn)練出來的AI系統(tǒng)自然也會帶上歧視的影子；再比如，數(shù)據(jù)可能是不正確、不完整或者過時的，帶來所謂的“垃圾進(jìn)，垃圾出”的現(xiàn)象；更進(jìn)一步，如果一個AI系統(tǒng)依賴多數(shù)學(xué)習(xí)，自然不能兼容少數(shù)族裔的利益。此外，算法歧視可能是具有自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)能力的算法在交互過程中習(xí)得的，AI系統(tǒng)在與現(xiàn)實(shí)世界交互過程中，可能沒法區(qū)別什么是歧視，什么不是歧視。

更進(jìn)一步，算法傾向于將歧視固化或者放大，使歧視自我長存于整個算法里面。算法決策是在用過去預(yù)測未來，而過去的歧視可能會在算法中得到鞏固并在未來得到加強(qiáng)，因?yàn)殄e誤的輸入形成的錯誤輸出作為反饋，進(jìn)一步加深了錯誤。最終，算法決策不僅僅會將過去的歧視做法代碼化，而且會創(chuàng)造自己的現(xiàn)實(shí)，形成一個“自我實(shí)現(xiàn)的歧視性反饋循環(huán)”。包括預(yù)測性警務(wù)、犯罪風(fēng)險(xiǎn)評估、信用評估等都存在類似問題。歸根到底，算法決策其實(shí)缺乏對未來的想象力，而人類社會的進(jìn)步需要這樣的想象力。

第二個是隱私憂慮。很多AI系統(tǒng)，包括深度學(xué)習(xí)，都是大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練學(xué)習(xí)算法。數(shù)據(jù)已經(jīng)成了AI時代的“新石油”。這帶來新的隱私憂慮。一方面，如果在深度學(xué)習(xí)過程中使用大量的敏感數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可能會在后續(xù)被披露出去，對個人的隱私會產(chǎn)生影響。所以國外的AI研究人員已經(jīng)在提倡如何在深度學(xué)習(xí)過程中保護(hù)個人隱私。另一方面，考慮到各種服務(wù)之間大量交易數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)流動不斷頻繁，數(shù)據(jù)成為新的流通物，可能削弱個人對其個人數(shù)據(jù)的控制和管理。當(dāng)然，現(xiàn)在已經(jīng)有一些可以利用的工具來在AI時代加強(qiáng)隱私保護(hù)，諸如經(jīng)規(guī)劃的隱私、默認(rèn)的隱私、個人數(shù)據(jù)管理工具、匿名化、假名化、差別化隱私、決策矩陣等等都是在不斷發(fā)展和完善的一些標(biāo)準(zhǔn)，值得在深度學(xué)習(xí)和AI產(chǎn)品設(shè)計(jì)中提倡。

第三個是責(zé)任與安全?；艚?、施密特等之前都警惕強(qiáng)人工智能或者超人工智能可能威脅人類生存。但在具體層面，AI安全包括行為安全和人類控制。從阿西莫夫提出的機(jī)器人三定律到2017年阿西洛馬會議提出的23條人工智能原則，AI安全始終是人們關(guān)注的一個重點(diǎn)，美國、英國、歐盟等都在著力推進(jìn)對自動駕駛汽車、智能機(jī)器人的安全監(jiān)管。此外，安全往往與責(zé)任相伴。如果自動駕駛汽車、智能機(jī)器人造成人身、財(cái)產(chǎn)損害，誰來承擔(dān)責(zé)任？如果按照現(xiàn)有的法律責(zé)任規(guī)則，因?yàn)橄到y(tǒng)是自主性很強(qiáng)的，它的開發(fā)者是難以預(yù)測的，包括黑箱的存在，很難解釋事故的原因，未來可能會產(chǎn)生責(zé)任鴻溝

第四個是機(jī)器人權(quán)利，即如何界定AI的人道主義待遇。隨著自主智能機(jī)器人越來越強(qiáng)大，那么它們在人類社會到底應(yīng)該扮演什么樣的角色呢？自主智能機(jī)器人到底在法律上是什么？自然人？法人？動物？物？我們可以虐待、折磨或者殺死機(jī)器人嗎？歐盟已經(jīng)在考慮要不要賦予智能機(jī)器人“電子人”的法律人格，具有權(quán)利義務(wù)并對其行為負(fù)責(zé)。這個問題未來值得更多探討。此外，越來越多的教育類、護(hù)理類、服務(wù)類的機(jī)器人在看護(hù)孩子、老人和病人，這些交互會對人的行為產(chǎn)生什么樣的影響，需要得到進(jìn)一步研究。

構(gòu)建算法治理的內(nèi)外部約束機(jī)制

一是合倫理的AI設(shè)計(jì)，即要將人類社會的法律、道德等規(guī)范和價值嵌入AI系統(tǒng)。這主要是電氣和電子工程師協(xié)會、英國等在提倡?？梢苑秩絹韺?shí)現(xiàn)。第一步是發(fā)現(xiàn)需要嵌入AI系統(tǒng)的規(guī)范和價值，存在道德過載和價值位階的問題，即哪些價值優(yōu)先，哪些價值在后。第二步是將所發(fā)現(xiàn)的規(guī)范和價值加入AI系統(tǒng)，需要方法論，有自上而下和自下而上兩種路徑。第三步是對已經(jīng)嵌入AI系統(tǒng)的規(guī)范和價值進(jìn)行評估，看其是否和人類社會的相一致。一方面是使用者評估，需要建立對AI的信任，比如當(dāng)AI系統(tǒng)的行為超出預(yù)期時，要向用戶解釋為什么這么做。另一方面是主管部門、行業(yè)組織等第三方評估，需要界定價值一致性和相符性標(biāo)準(zhǔn)，以及AI可信賴標(biāo)準(zhǔn)。

但是需要解決兩個困境。其一是倫理困境。比如，在來不及剎車的情況下，如果自動駕駛汽車往前開就會把三個闖紅燈的人撞死，但如果轉(zhuǎn)向就會碰到障礙物使車上的五個人死亡。此時，車輛應(yīng)當(dāng)如何選擇？在面對類似電車?yán)Ь车膯栴}時，功利主義和絕對主義會給出不同的道德選擇，這種沖突在人類社會都是沒有解決的，在自動化的場景下也會遇到這樣的問題

其二是價值對接的問題?，F(xiàn)在的很多機(jī)器人都是單一目的的，掃地機(jī)器人就會一心一意地掃地，服務(wù)機(jī)器人就會一心一意給你去拿咖啡，諸如此類。但機(jī)器人的行為真的是我們?nèi)祟愊胍膯?？這就產(chǎn)生了價值對接問題。就像Midas國王想要點(diǎn)石成金的技術(shù)，結(jié)果當(dāng)他擁有這個法寶的時候，他碰到的所有東西包括食物都會變成金子，最后卻被活活餓死。為什么呢？因?yàn)檫@個法寶并沒有理解Midas國王的真正意圖，那么機(jī)器人會不會給我們?nèi)祟悗眍愃频那闆r呢？這個問題值得深思。所以有人提出來兼容人類的AI，包括三項(xiàng)原則，一是利他主義，即機(jī)器人的唯一目標(biāo)是最大化人類價值的實(shí)現(xiàn)；二是不確定性，即機(jī)器人一開始不確定人類價值是什么；三是考慮人類，即人類行為提供了關(guān)于人類價值的信息，從而幫助機(jī)器人確定什么是人類所希望的價值。

二是在AI研發(fā)中貫徹倫理原則。一方面，針對AI研發(fā)活動，AI研發(fā)人員需要遵守一些基本的倫理準(zhǔn)則，包括有益性、不作惡、包容性的設(shè)計(jì)、多樣性、透明性，以及隱私的保護(hù)，等等。另一方面，需要建立AI倫理審查制度，倫理審查應(yīng)當(dāng)是跨學(xué)科的，多樣性的，對AI技術(shù)和產(chǎn)品的倫理影響進(jìn)行評估并提出建議。

三是對算法進(jìn)行必要的監(jiān)管，避免算法作惡?，F(xiàn)在的算法確實(shí)是越來越復(fù)雜，包括決策的影響都是越來越重大，未來可能需要對算法進(jìn)行監(jiān)管?？赡艿谋O(jiān)管措施包括標(biāo)準(zhǔn)制定，涉及分類、性能標(biāo)準(zhǔn)、設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)、責(zé)任標(biāo)準(zhǔn)等等；透明性方面，包括算法自身的代碼透明性，以及算法決策透明性，國外現(xiàn)在已經(jīng)有OpenAI等一些人工智能開源運(yùn)動。此外，還有審批制度，比如對于自動駕駛汽車、智能機(jī)器人等采用的算法，未來可能需要監(jiān)管部門進(jìn)行事先審批，如果沒有經(jīng)過審批就不能向市場推出。

四是針對算法決策和歧視，以及造成的人身財(cái)產(chǎn)損害，需要提供法律救濟(jì)。對于算法決策，一方面需要確保透明性，如果用自動化的手段進(jìn)行決策決定，則需要告知用戶，用戶有知情權(quán)，并且在必要時需要向用戶提供一定的解釋；另一方面需要提供申訴的機(jī)制。對于機(jī)器人造成的人身財(cái)產(chǎn)損害，一方面，無辜的受害人應(yīng)該得到救助；另一方面，對于自動駕駛汽車、智能機(jī)器人等帶來的責(zé)任挑戰(zhàn)，嚴(yán)格責(zé)任、差別化責(zé)任、強(qiáng)制保險(xiǎn)和賠償基金、智能機(jī)器人法律人格等都是可以考慮的救濟(jì)措施。

在今天這個人工智能快速發(fā)展，人類在諸如圍棋、圖像識別、語音識別等等領(lǐng)域開始落后于人工智能的時代，對人工智能進(jìn)行倫理測試同樣重要，包括道德代碼、隱私、正義、有益性、安全、責(zé)任等等，都是十分重要的?，F(xiàn)在的AI界更多是工程師在參與，缺乏哲學(xué)、倫理學(xué)、法學(xué)等其他社會學(xué)科的參與，未來這樣跨學(xué)科的AI倫理測試需要加強(qiáng)研究。因?yàn)樵谀撤N意義上我們已經(jīng)不是在制造一個被動的簡單工具，而是在設(shè)計(jì)像人一樣具有感知、認(rèn)知、決策等能力的事物，你可以稱其為“更復(fù)雜的工具”，但不可否認(rèn)，我們需要確保這樣的復(fù)雜工具進(jìn)入人類社會以后和人類的價值規(guī)范及需求相一致。

四、openai沒有免費(fèi)額度

有。openai經(jīng)使用規(guī)則查詢可知，是只有18元的免費(fèi)額度的。OpenAI是全球最著名的人工智能研究機(jī)構(gòu)，發(fā)布了許多著名的人工智能技術(shù)和成果，如大語言模型GPT系列、文本生成圖片預(yù)訓(xùn)練模型DALLE系列。

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