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Deepmind CEO Hassabis 最新播客访谈: AGI 五年内到来; 当前AI状态,短期被过度炒作,长期被严重低估 它不会是普通的技术升级,它相当于"十倍的工业革命、以十倍的速度发生"; 前沿4家AI公司的差距不是在缩小,是在拉大。 他说当前 AI 是"参差不齐的智能",用某种方式问一个问题,表现惊人。换个问法,同样的问题,在非常基础的地方翻车。病根是碎片化,不能像大脑一样把所有东西编织成连贯整体。 关于 Scaling Laws:收益递减但没死,真正的转变是竞争从"比谁钱多"变成"比谁能想出新东西"。 他把 AGI 量化成"10倍工业革命、10倍速度"。工业革命的副作用人类花了一百年消化,这次压进十年。

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未来已经变了。 你准备好了吗? 谷歌CEO桑达尔·皮查伊的最新访谈,像一声警钟。 这不是技术升级。 这是文明级别的转变。 他的核心观点:AI不是又一个工具,而是人类造过最深刻的技术。 它将重写创造力、工作和机会的运作方式。 听听他的几个关键点: 创造力“民主化”。 一个高中生很快就能用AI拍出一部长篇电影。 专业创作的门槛没了,想法成了新货币。 这听起来很美,但谁拥有发行这些“货币”的银行? 当平台被少数巨头控制时,这是真正的民主化,还是将权力更集中? 工作不会消失,而是转型。 真正的鸿沟不是职位,而是用AI和不用AI的人。 这套说辞在过去三十年的全球化浪潮中我们听得太多了。 每一次“转型”,都意味着大量蓝领和中产的工作岗位被掏空。 这次,被“转型”的会是谁? 给父母的建议: 别改变孩子的热情,医学、教学、艺术都还重要。 关键是拥抱AI,把它当成手艺的一部分。 这建议看似中肯,但回避了本质问题。 当AI由少数不受监督的科技公司定义规则时,我们的下一代是在学习一门手艺,还是在学习如何更好地服务于一个新系统? 最终的结论是: 世界正从一个重视人类劳动的地方,转向一个更重视人类意图的地方。 这恰恰是那些达沃斯精英们多年来鼓吹的“后稀缺”未来。 问题在于,由谁的“意图”来主导? 当劳动的价值被削弱,普通人赖以生存的根基是否会动摇? 这是一个需要所有人警惕的未来剧本。

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AI淘汰程序员? 想多了。 硅谷投资大佬Marc Andreessen点破了一个真相。 AI编程不会消灭程序员,它在重新定义这个职业。 程序员的工作不再是逐行敲代码。 现在的工作,是同时指挥10个AI编码机器人。 跟它们争论,调试它们的输出,修改需求,逼它们拿出正确结果。 但这里有个圈套。 如果你自己不懂怎么写代码,你根本无法判断AI给你的东西是对是错。 编程的下一个层次,不是写脚本。 是监督写脚本的AI。 今天最顶尖的程序员,整天在不同终端之间切换。 管理多个编码机器人,修复错误,优化指令。 讽刺吗? 你仍然需要极其扎实的基本功。 没有基本功,你连AI在犯傻都看不出来。 工作的本质变了。 现在是跟AI机器人辩论,调试AI生成的代码,理解为什么程序跑不起来,或者为什么不够快。 AI确实简化了工作。 但只有真正懂代码的人,才能判断这种简化是否正确。 程序员不会消失。 他们正在变得比以前强大10倍、100倍,甚至1000倍。 生产力的巨大提升,这才是真正的价值所在。 任务在变,工作性质在变。 但最终负责的,永远是人。 人类依然在监督过程,评估结果,纠正错误,并做出最终判断。 未来的程序员不是被AI取代。 他们被AI升级了。 所以,还是得老老实实学习怎么写代码,理解代码。 因为当AI搞砸的时候,只有人知道为什么。 这种能力的跃升,才是真正的革命。

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17岁的Kai Trump(特朗普孙女),一句话戳破了整个美国教育系统最虚伪的谎言。 她在播客里说,现在高中所有人都在用ChatGPT写论文,老师都气炸了。 但她问,为什么不呢?学生就该用世界给你的资源。 学校不该禁止它,该教大家怎么把它变成自己的优势。 最讽刺的是,她自己GPA4.0,是实打实的优等生。 所以这根本不是什么作弊的问题,纯粹是代际认知的鸿沟。 老一辈把手写论文、死记硬背当成“真学习”。 但对凯这一代AI原住民来说,ChatGPT就像他们小时候的计算器、图书馆、Google一样,是默认的基础设施。 当年禁止学生用计算器学乘法的老师,现在看来可笑至极。 今天禁止学生用ChatGPT写论文的老师,十年后也会是同一个笑话。 其实真正危险的从来都不是AI, 是教育系统一边假装AI不存在, 一边逼着学生偷偷摸摸用它。 结果就是,会用的学生偷偷把效率拉满,不会用的还在熬夜抄书。 没有人教他们怎么提出高质量的问题,怎么验证AI的幻觉,怎么把AI的输出变成自己的深度洞见。 而这些,才是未来10年最值钱的能力。 我相信AI不会让学生变笨, 它只会放大差距。 会用AI的人,一个人能顶以前一个团队。 不会用AI的人,会被时代甩得连尾灯都看不见。 我们的教育还在教学生怎么在没有AI的世界里生存, 但他们未来要面对的,是一个AI无处不在的世界。 所以这种拒绝变革的教育,最终只会培养出一批“在AI时代不会用AI”的人。 这才是对下一代未来最大的作弊。

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白宫加密政策主管David Sacks: 四年内AI 大模型能力将增长一百万倍 ! “我认为目前至少在三个关键维度上,进步的速度都是指数级的。” “首先是算法本身。模型每年提升的速度大概是 3-4 倍。” “它们不仅仅是在速度和性能上更快更好,而且将从量变到质变。” “接着是推理模型。” “我们甚至还没有真正进入智能代理时代,但这将是继推理模型之后的下一个重大飞跃。” “在这个领域,我们才刚刚开始(推理算力增加带来的能力增加也将是倍数增长)。” “接下来是芯片。” “根据多种衡量标准,每一代芯片的性能可能比上一代提高 3-4 倍。” “不只是单个芯片在不断进步,他们还在研究如何将这些芯片联网在一起。” “就像 NVL72 系统,它类似于一个机架系统,可以在数据中心级别大幅提升性能。” “计算能力是第三个你会看到基本上呈指数级进步的领域。” “只需要看看数据中心中部署的 GPU 数量。” “当马斯克最初开始训练 Grok 时,我认为他们大概有 10 万块 GPU。现在已经有 30 万块 GPU,而且正朝着百万块 GPU的目标迈进。OpenAI 的数据中心 Stargate 也是同样的情况。” “在接下来的几年中,他们可能会发展到 500 万、1000 万块 GPU。” 1,000,000 倍的增长是怎么得出的: “算法、芯片和数据中心的扩展和改进速度都是每年 3-4 倍。” “也就是说,每两年进步 10 倍。” “很多人没有理解指数级进步的含义:如果每两年提升 10 倍,并不意味着四年后你只是提升 20 倍。” “这实际上意味着提升 100 倍。” “把这些因素相乘:算法、芯片,以及可用于 AI 的原始计算能力。” 100 倍模型 🧠 × 100 倍芯片 💾 × 100 倍计算能力 ⚡️ = 1,000,000 倍的 AI 大模型🤖 “你所谈论的就是 1,000,000 倍的能力增长。” “但这种变革的影响将是绝对巨大的。” “我觉得人们还没有充分认识到这一点,因为他们不了解指数级进步的意义。”

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