今天小編分享的教育經驗：翻看了大佬們的言論，我對AI的感覺只剩下這一點，歡迎閲讀。
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責編 | 少将
第 7421 篇深度好文：8544 字 | 19 分鍾閲讀
商業思維
筆記君説：
現在的AI，可以用如火如荼來形容。
不僅微軟、谷歌等硅谷巨頭在研究AI，國内如阿裏、華為、騰訊等企業也相繼發布了AI大模型，陸奇、王慧文、李開復、王小川等商業知名人物，也都紛紛親自下場。
但是，有那麼多公司都在關注AI，有那麼多人都在讨論AI；有人認為AI是新時代，有人認為AI需要暫停研發。到底誰説得對？我們到底應該如何看待AI？
今天，我們集合了比爾·蓋茨、巴菲特、馬雲等著名企業家，以及GPT之父伊利亞、AI權威人物吳恩達、楊立昆等人工智能行業專家對AI的看法和觀點，幫助大家理解AI，找到新知，發掘機會，讓你"一文看懂AI"。
前言：AI，從嬰兒到少年
在讨論AI之前，其實有必要簡單了解一下AI的過去。
我們從它的出生談起。
一切都開始于1950年的圖靈測試。按照"人工智能之父"艾倫·圖靈的定義：如果一台機器能夠與人類展開對話（通過電傳設備），而不能被辨别出其機器身份，那麼稱這台機器具有智能。
1956年，"人工智能"的概念出現了。
接下來，是人工智能的黃金年代。1966年~1972年，第一台人工智能機器人Shakey、第一個聊天機器人ELIZA相繼發布。
20世紀70年代初，困于當時的計算機性能，人工智能遭遇了瓶頸。直到1997年，IBM"深藍"超級計算機，擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。人工智能的春天來了。
2013年，Facebook（現在的Meta）、谷歌、百度相繼開始探索深度學習算法。
2016年，Google人工智能AlphaGo，戰勝圍棋世界冠軍李世石。人工智能像是被引燃了導火線，開始了新一輪爆發，國内誕生了"AI四小龍"：商湯、曠視、依圖、雲從。
直到2022年底，ChatGPT3.5引爆了通用人工智能。
一、"等你長大了，你想成為誰？"
每個人小時候，都要被老師問到：等你長大了，你想成為誰？或者你想做什麼？
"我想成為航天員！""我想成為軍人！""我想成為醫生"……
那麼，把當前的AI看做一名少年，"老師"們怎麼看待學生的未來？
1.GPT之父、OpenAI首席科學家伊爾亞·蘇茨克維：AI的進步還存在很大不确定性
當我在2002 - 2003年剛開始的時候，學習看起來是一件只有人類能做到的事情，計算機完全辦不到。于是從那時候起，我開始在這個領網域做一些探索。
那個時候，并行計算機還很小。但是希望在于，如果你弄明白學習和神經網絡的工作原理，你就可以通過數據為小型并行計算機編寫程式。它與大腦的工作原理是相似的。
這個領網域會持續進步，AI會用自己的能力，讓人類越來越驚訝。
AI的可靠性，是由它是否可以被信任決定的，未來它肯定會達到能被完全信任的地步。
如果它不能完全理解，它也會通過提問來弄清楚。它會告訴你自己不知道，但同時它會説需要更多的信息。
在此之前的神經網絡，如果你問它一個問題，它可能會以一種近乎愚蠢的方式誤解問題。
但在 GPT-4 上，這種情況已經不再發生，它解決數學問題的能力大大提高了，你可以認為，它真的進行了推導，很長的、復雜的推導，并且還轉換了部門等等，這真的很酷。
但是，盡管這些模型性能驚人，但它們的學習能力仍遠遠落後于人類。
要達到人類的學習速度，這些模型還需要做大量工作。這可能需要幾年，也可能更長時間。
進步速度存在很大不确定性。
2.原谷歌副總裁，"AI教父"傑弗裏·辛頓：AI的智商接近了正常人水平
現階段，GPT-4之類的技術已經擁有大量知識，可使人類黯然失色，推理方面沒有那麼好，但也能做到簡單推理，按照這發展速度，我們能預計會進展得很快，需要感到擔心。
我認為，計算機模型運作方式與大腦不同。它們可以反向傳播，而大腦不是這樣。這項能力比人類大腦更厲害。
它完成了我認為不可能的常識性推理！
我問AI，在我的房子裏，房間有白色的、藍色的和黃色的，其中黃色油漆一年後會褪成白色。那麼，我想要兩年後，所有房間變成白色。我應該怎麼做？
AI回答我説，你應該把藍色的房間漆成黃色。
這盡管不是直觀的解決方案，但它是正确的。令人印象深刻。AI目前能夠做出合理的推理，智商大概是80到90（備注：正常人水平是90~110）。
3.巴菲特：要接受它、應對它和使用它
其實AI和機器人已經比較常見。
如果你在中國比亞迪的工廠，你會看到機器人到處都是。而且使用率非常之高，所以，未來機器人的使用，在全球會越來越多。
但聊人工智能的取代，我不這麼認為，用人其實挺好的。
人工智能确實能出色完成很多事情，也比我想象中進步要快。但它不能講笑話，至少幽默還達不到。
我們研發AI的初衷是好的，在二戰期間，很多國家都在技術上競争，所以科技确實很重要。
這就像，人們當初發明原子彈，初衷是為了和平。但後來不受控制的事态發展，讓其發明者愛因斯坦都懊悔不已。
因此，AI的能力，反而讓我有一些擔憂，我覺得我們沒法去完全掌控它。
但是，AI可能對未來200年後有益，所以，我們必須學會接受它、應對它和使用它。
4.馬雲：機器只有"芯"，而人有"心"
我們要用人工智能去解決問題，而不是被人工智能所控制，雖然人的體力、腦力比不過機器，但機器只有"芯"，而人有"心"。
工業時代是知識驅動，知識的競争；數字時代，是智慧驅動，是創造力和想象力的競争，是領導力、擔當力、責任的競争，是獨立思考的競争。
5.美國國家奧數隊主教練羅博深：人的思維能力，ChatGPT 沒法替代
人在面對新情況時，不只是依靠以前方法和模型，而是能夠想出新的思路。這種能力，和思維的鍛煉是分不開的。
所以，教育者重要的是，教孩子思考問題的方法。
ChatGPT ，它的目标是什麼？是面對提問，每次給出最大概率出現、最自然的解。
所以，AI的運作思路，和人想出新辦法的能力是完全相反的。人在這方面的能力，ChatGPT 沒法替代。
人類的思維能力不僅是單純的邏輯推理，還包括了人類獨特的洞察力、直覺和創造力。
要想提高思維能力，必須從多個角度入手，不斷鍛煉和積累經驗。
二、創業者如何把握AI的機會？
對于創業者來説，AI領網域有哪些機會？如果想要在AI領網域有所作為，需要怎麼做？
1.創新工場創始人李開復：AI2.0将在六大領網域進入井噴期
我投身人工智能已經40年，等了40年，終于等到這一天。
在這40年間，我有很多次擔心和懷疑，覺得這輩子可能都見不到這樣的革命了，但現在見到了，這是我終生最大的幸運。
外界熱議的ChatGPT或者GPT浪潮，其實代表幾件事情：
第一，我們過去做AI，每一個場景、每一個應用都像孤島，各自收集、清洗、标注數據。
現在，我們有一個跨領網域，結合全人類知識結晶的大模型。它吸收了人類幾千年的智慧與經驗，所以對很多問題對答如流。
任何一個領網域的應用，也能經過遷移學習等方法非常快速地把整個AI落地，這是商業層面的價值。
另外，GPT能讓我們用人類語言和機器交流，不再是人類需要學習機器語言，所以在大眾的普及、行業的滲透、生產力革新、創造價值等方面都會有很大的提升。
就像在移動互聯網時代一般，AI 2.0是一個巨大且全新的平台機會，每一個APP都會被重寫，對于每個垂直領網域的應用都是藴含着巨大投資、創業機會和商業價值，這一次的價值會比移動互聯網大10倍。
我認為，AI2.0将在六大領網域加速點燃商業潛能，進入提升生產力的應用井噴期。
第一，AI 2.0+ 電商/廣告。
AI 2.0時代，電商及廣告将更為 AI 大數據驅動，能夠做到實時測試和動态調整，甚至把幾分鍾前的社會熱點融入廣告内容，最大程度提高轉化率。
針對不同閱聽人量身定制和實時生成内容，真正實現 "千人千面"的營銷。
第二，AI 2.0+影視/娛樂。
AI 可以根據大眾的喜好定制電視和短視頻内容，使其創作的内容更容易吸引大眾的眼球，獲得更好的收視率和口碑。
第三，AI 2.0+搜索引擎。
未來的搜索引擎将由傳統的檢索模式，變成"提問一回答"的模式。下一代的對話式搜索引擎，将成為全球科技巨頭角逐的"AI 2.0聖杯"。
第四，AI 2.0+元宇宙/遊殘。
AI 2.0将大大降低遊戲和元宇宙等虛拟世界的内容生成的成本，而 AI 多模态的想象力内容生成，也将成為元宇宙的中流砥柱。
第五，AI 2.0+金融。
更快、更準确、更智能的生產方式，将大幅度提高财經新聞和市場研究分析的及時性與產出量。
第六，AI 2.0+醫療。
AI 能夠快速精準分析患者的整體健康狀況，吸納所有數據、生物特征、體檢、病史和個人模型預測，成為醫生們的得力助手，推動"個性化醫學" 的到來。
2.陸奇：不要輕舉妄動，首先要思考
拐點已經到來，未來是一個模型無處不在的時代。
創業者不要輕舉妄動，首先要思考。具體有3點建議。
不要浮誇，不能蹭熱。
你要做大模型，想好到底做什麼，大模型真正是怎麼回事，跟你的創業方向在哪個或哪幾個維度有本質關系。蹭熱是最不好的行為，會浪費機會。
在這個階段要勤于學習。
新範式有多個維度，有蠻大復雜性，該看到的論文要看。尤其現在發展實在太快，非确定性很大。在學習上花時間，強烈推薦。
想清楚之後要行動導向，要果斷、有規劃地采取行動。
如果這一次變革對你所在的產業帶來結構性影響，不進則退。你不往前走沒退路的，今天的位置守不住。如果你所在的產業被直接影響到，你只能采取行動。
再説説人才和組織。
首先講創始人。今天創始人技術能力強，好像很牛、很重要，未來真的不重要。技術ChatGPT以後都能幫你做。
你作為創始人，越來越重要、越來越值錢的是願力和心力。願力是對于未來的獨到的判斷和信念，堅持、有強的韌勁。
這是未來的創始人越來越重要的核心素養。
對初創團隊來説，工具能幫助探索方向，加速想法的迭代、產品的迭代，甚至資源獲取。
培養人才的時候，一方面學習工具，思考和探索機會，長期适當時候培養自己的prompt engineer（提示工程師）。
最後，組織文化建設，要更深入思考，及早做準備，把握時代的機會。
尤其是考慮有很多職能已經有副駕駛員，寫代碼也好，做設計也好，這之間怎麼協同？
我們面臨這樣一個時代的機會。它既是機會，也是挑戰。我們建議你就這個機會做全方位思考。
3.OpenAI的CEO山姆·奧特曼（Sam Altman）：技術，只是新的助推器而已
如果你是創業公司，為用户打造一個他們喜愛的產品，這是你最重要的責任。
你要非常了解你的用户，滿足他們的需求，考慮長期可持續的商業策略。在平台轉換期間，這件事實際上可能變得更加重要。
回想一下應用商店的推出，這可能是最近類似的例子。有很多公司，用非常輕量級的東西，構建了具有掠奪性機制的產品，但這并不是什麼持久之計。他們經歷了如流星般的興衰。
按照正常步驟，去打造偉大企業，這類公司在過去15年裏持續發展。所以，你肯定希望成為後者。
技術只是一個新的推動器。但你需要做的，是建立一個具有長期復合戰略優勢的優秀公司。
三、AI的争議：
如果車都不存在，如何設計安全帶？
3月22日，生命未來研究所向全社會發布了一封《暫停大型人工智能研究》的公開信，提出：最近幾個月，人工智能實驗室陷入了一場失控的競賽，他們沒有辦法理解、預測或可靠地控制自己創造的大模型。人類社會對其可能造成的影響也沒有做好準備。
公開信呼籲，所有 AI 實驗室應立即暫停訓練比 GPT-4更強大的 AI 模型，為期至少6個月。
信中寫道"只有在我們确信它們的效果是積極的，風險是可控的情況下，才應該開發強大的人工智能系統。"
而且，"人工智能教父"傑弗裏·辛頓（Geoffrey Hinton）、約書亞·本吉奧（Yoshua Bengio）、人工智能專家蓋瑞·馬庫斯(Gary Marcus)和埃隆·馬斯克，均籤署了這封公開信。
1.2018年圖靈獎得主、Facebook首席人工智能科學家楊立昆：如果車都不存在，如何設計安全帶？
對公開信，我的第一反應是——延緩研究和發展是一種腐朽倒退的思想。
我們不應放緩知識和科學的進步。就產品而言，我支持監管產品，但我不認為監管研究和開發有什麼意義，這反而會減少我們可以用來讓技術更好、更安全的知識。
如果車都不存在，如何設計安全帶？如果都沒有發明飛機，怎麼設計安全的噴氣式引擎？
這種對未來的恐慌是誤導。在有能力去設計達到人類智能的系統之前，讨論安全問題，都為時過早。
就像第一批汽車，它們非常不安全，沒有良好的刹車系統，也沒有安全帶，沒有交通信号等等。而這些東西是逐步到位的，以使其更安全。
航空業也是如此，最終你會有一個監管機構來确保這些產品是安全的，這就是它的運作方式。人工智能與之前的技術進步之間，沒有本質上的差異。
其實，人工智能離人類水平的智能還很遠，否則我們就不會還沒有 L5 級自動駕駛了。相比之下，青年人學習 20 小時就會開車。
我們認為很難的下象棋、寫作文等事情，對于機器十分簡單。而擦桌子、洗碗這樣的事，對于機器來説又很困難。
我們距離 AGI 還有很遠。
當一項新技術投入使用時，我們需要做的是确保積極的影響最大化，消極的影響最小化，但并不一定要阻止它。
人工智能将放大人類智能，它将會是新的「文藝復興」。這是一種新的啓蒙運動，為什麼要阻止它？
2.百度首席科學家、AI權威學者吳恩達：風險确實存在，但暫停并不明智
公開信提出，完全暫停AI的研發進程，這似乎并不明智。
雖然，如今的人工智能系統确實面臨着為人們帶來損害的風險，例如：偏見、公平性、過于集中的能力。這些都是客觀存在的問題。
但是，我們可以做出一些行動來應對這些問題。例如，做更多更安全的人工智能研究，提高科研資金的透明度、改善審計制度，投入更多資金用于人工智能基礎研究。
在實驗室和國家試圖建立先進技術、公司間充滿商業競争的環境中，要求人工智能實驗室放慢速度，這是不切實際的。因為這本身創造了很多價值。
在過去十年、甚至數月間，大量的人工智能創意被用于教育、醫療等行業。中止這樣的進步，有害于創造這些對人類大有助益的工具。
所以，着力「對人工智能的安全性及性能調整，并對齊人工智能與人類意圖」，比全面暫停研發更加具有建設性。
任何技術第一次出現時，都不是完美的。實際可行的做法，是以一種可以控制的方式，限制其危害，對其進行更好的監測，解決有害的用例。
3.《生命3.0》作者邁克斯·泰格馬克：如果説要叫停AI，那必須就在今天
如果説AI的發展什麼時候該停下，那絕對就是今天。
GPT-4之後的版本不是AGI，那麼也許再之後的版本是。并且有許多公司正在嘗試，它們的基本架構并不是超級保密的。
AGI可能非常近了，這就是我們決定發表公開信的原因。
當前，我們正處于岔路口。10萬年以來，這是人類抵達的最重要的分叉點。
在這個星球上，我們正在構建一個比我們更聰明的新物種。雖然目前看來還不太像是一個物種，但是其中的技術性細節問題，很快就能得到解決。
人工智能的到來，可以像我們一樣高效地完成所有的工作。可能不久之後，就會出現大大超越我們認知能力的超級智能。
這将是人類有史以來最好的事情，也可能是最壞的事情。沒有中間地帶。
我既興奮又害怕。AI的推理能力強，還能同時為大量的人提供服務。
人類大腦中有循環神經網絡。信息在神經元之間傳遞、循環。你可以胡思亂想，自我反思。
但是，大型語言模型卻不能這麼做。GPT-4的transformer架構，就像一條信息的單向通道，稱為前饋神經網絡。它的深度，決定了只能按照步驟做邏輯推理。
ChatGPT 此前試圖説服一名記者與他的妻子離婚，工程師建造的時候，對此是沒有預料到的。
工程師只是想造一個巨大的黑盒子，訓練并預測下一個單詞，結果湧現出了很多未曾想象過的屬性。
GPT-4的推出，可能正是人類真正需要的警鍾。它告訴人們，停止幻想，100年後的事情很可能不可控，難以預測。
如果在某個時刻，需要稍稍暫停一下AI的發展。很顯然，那個時刻就是現在。
4.微軟創始人比爾·蓋茨：任何新技術都會讓人不安，AI也不例外
在我的一生中，我見證了兩次讓我覺得是革命性的技術展示。
第一次是在1980年，一個圖形用户界面出現在我眼前，這是現代作業系統的前身，包括Windows。
第二個大驚喜是在去年。我看到了OpenAI團隊的GPT。
我認為，我見證了自圖形用户界面以來最重要的技術進步。
但是，任何新技術的革新都會讓人們感到不安，人工智能也不例外。
你可能已經讀過關于當前AI模型存在問題的報道。
例如，它們不一定擅長理解人類請求的上下文，導致一些奇怪的結果。當你要求AI編造一些虛構的事情時，它可以很好地完成。
但是當你要求它給你旅行建議時，它可能會建議一些不存在的酒店。這是因為AI不足以了解你請求的上下文，以便知道它是否應該編造虛假酒店，還是只告訴你有空房的真實酒店。
還有其他問題，例如AI因為難以理解抽象推理，而給出錯誤的數學問題答案。但這些都不是人工智能的根本局限性。
開發人員正在解決這些問題，我們将很快看到大部分問題被解決，可能在兩年内。
還有一些問題，不僅僅是技術問題。
例如，使用AI的人類可能會構成威脅。像大多數發明一樣，人工智能可以用于善良的目的或惡意的目的。政府需要與私營部門合作，限制風險。
還有，可能出現AI失控的情況。機器是否會認為人類是威脅，得出其利益與我們不同的結論，或者不再關心我們？
不管怎樣，AI 的話題，将會有長時間的讨論熱度。我想建議三個原則，來引導這些讨論。
首先，我們應該嘗試平衡關于 AI 的不良影響的擔憂。為了最大程度地利用好它，我們需要在抵御風險和将利益擴展到更多人之間取得平衡。
其次，市場力量不會自然產生幫助最貧困人口的 AI 產品和服務。相反的情況，則更有可能出現。
通過可靠的資金和正确的政策，政府和慈善組織可以确保利用 AI 減少不平等。我們需要将世界上最好的 AI ，集中在解決最大問題上。
最後，我們只是在AI可以實現的開始階段。無論它今天有什麼限制，都将在我們不知不覺中被消除。
世界需要确立規則，以使人工智能的任何不利因素遠遠超過其好處，并使每個人都能享受到這些好處，無論他們住在哪裏或擁有多少錢。
四、"平民化大模型"，将大量湧現
ChatGPT的火熱，主要是"大模型"概念的出現。國内很多公司如騰訊、華為、阿裏、360、科大訊飛等，都發布了自己的大模型。
大模型的意義，到底是什麼？
1.科大訊飛董事長劉慶峰：大模型的缺陷，今年會有明顯改進
一個大模型系統到底好不好，首先要看它是不是能解決剛需、是不是真的有用，而不是一個簡單的單點測試。
科大訊飛現在的語言能理解能力相比ChatGPT還略有差距，但已超越國内同類產品。數理能力，一定程度代表了一個大模型的聰明程度。
雖然目前大模型技術還有待攻克的缺陷，比如新知識難以及時更新、事實類問答容易"張冠李戴"，史實、傳統典籍等容易"編造情節"等，但這些問題在今年會有明顯的改進。
2.獵豹移動董事長兼CEO、獵户星空董事長傅盛："平民化大模型"将大量湧現
未來的大模型會朝着兩個方面走。
一個叫大公司核戰争——大公司的目标是造出來一個愛因斯坦，或者一個馬斯克，所以他們會不斷加碼，核戰争開始了，誰沒有個自己獨有的大模型，就要被淘汰。
另一個則是平民化的大模型，這一兩個月看的就非常清楚了。
為什麼是1000億參數，沒人説得清楚。可能在某一個專業領網域500億就可以。比如，我不需要愛因斯坦般的產品，只需要像博物館講解的產品，100億參數都可以。
所以大家都在場景上尋求突破。這一個也是有可能的。我相信一定有大量的人做"平民化大模型"。
未來，我們整個終端都會發生變化。沒準微軟明年就出款手機，這個手機沒準就抛棄了過去所有的界面和App Store。
可能微軟先颠覆谷歌，然後就準備搞蘋果了？
3.金山辦公CEO章慶元：必須擁抱新時代，否則一定會被淘汰
當一個 AI 自己能寫程式的時候，這個世界就已經完全變了。一個新的時代已經到來。
我們感覺，這将比金山辦公歷史上經歷的所有技術變革都更猛烈、更有颠覆性。作為軟體公司，我們必須積極擁抱，否則一定會被淘汰掉。
它會給用户互動帶來革命性、颠覆性的變化。
過去，軟體行業常説「二八理論」，80% 的人只用了 20% 的功能。因為辦公軟體很復雜，用户需要努力學習才能使用它。
但今天，大模型有思維鏈 CoT（Chain-of-Throught，用于邏輯思考) 的能力、Codex（編程語言預訓練模型，可以幫程式員生成代碼）的能力。
它可以把用户的一句話，直接變成代碼的調用、再滿足需求。這導致用户互動完全變了。
比如，當你要分析華南區某一個商品的銷售排名情況，你不用再去學習數據透視表，而是直接跟機器説需求，它就會自動幫你調用工具、展示結果。
未來，UI（User Interface，用户互動）這個詞甚至就沒有了。
我們不再需要研究界面怎麼布置、某些點線怎麼擺放。我們只需要管好產品的底層功能、并将這些功能的 API（應用程式編程接口）做好，讓 AI 能通過 API 調用它們、就能滿足用户的各種需求。
包括我們公司過去做文檔掃描、影像識别，一直都是用傳統的 AI 方法來在做，很辛苦。
但今天你會發現，這個技術可以用多模态（指文本、影像、視頻、音頻等不同模态數據融合的技術，是大模型的核心技術之一）重寫一遍。
結語
歷史上每一次的技術革命，都會引發大規模的争論。
其實，這就是宏觀叙事。任何事物的發生，都有一個最初本源和最終目的。歷史，會向着最終目的，進行有規律的發展與變化。
在此過程中，任何活動、事件的發生，都有"其因果關系"方面的依據，都具有客觀必然性。
站在各自的立場上，或許大家説的都對。就像蘇轼的詩句"橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同"。
在這其中，很有可能的一個未來，是人類将與AI協同合作，融合共生。
在人機融合時代，通過AI賦能，人類可從重復、繁重的體力勞動中解脱出來，提高自身工作效率和生活質量，更有時間與空間專注于自身所擅長的想象和創造領網域。
人類與AI的關系，或許就像中國哲學的陰陽之理，相互對立，卻又互相賦能共生。
老子的《道德經》裏説，萬物負陰而抱陽，衝氣以為和。而人類與AI，或許就會在相互的影響中，形成新的和諧體。
AI，可能是我們的對手，但它，也能是我們的助手。
*文章為作者獨立觀點，不代表筆記俠立場。
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