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Lex Fridman采访了Sam Altman，这次采访有快两个小时，基本上谈到了所有需要谈的内容。包括GPT-5、Sora、董事会闹剧、马斯克、Ilya去向以及最重要的AGI。强烈建议看一下，我也拿GPT-4翻译了一下视频，并且总结了文本，下面还有对应时间轴快捷跳转，时间有点长，可以收藏之后看。采访的要点总结：计算力将成为未来最宝贵的财富之一,人工智能的发展将是一场巨大的权力斗争。 Sam回顾了在OpenAI董事会经历的困难时刻,称其为职业生涯中最痛苦、混乱和令人沮丧的经历,但这些经历有助于增强韧性。 OpenAI正在寻找新的董事会成员,希望引入具有不同专业背景的人才,包括非营利组织、学习型公司、法律和治理等领域的专家。董事会需要回应全球的需求,而不仅仅是自身利益。人们对产品发布策略的反思,认为应该更加迭代地发布,避免突然的更新,以满足用户的需求。 GPT-4是一个重要的里程碑,但并不足以改变世界。真正意义上的AGI应该能够显著提高科学发现的速度。大部分真正的经济增长来自科学技术的进步。 Sam期望首个AGI系统能够回答关于宇宙统一理论和外星文明存在性等重大科学问题。没有任何一个个体或机构应该对AGI拥有绝对控制权,需要建立一个强大的治理系统来管理AI的发展。目前AI安全研究者过于关注某些具体的技术风险,而忽视了其他一些重要的问题。未来编程可能会以自然语言交互的方式进行,传统的编码方式可能会逐渐减少。 OpenAI在机器人领域有一些进展和规划。虚拟现实技术以其超逼真和照片般的真实感著称,在虚拟世界中很容易迷失自己。作者对大自然机械化运作的进化机制赞叹不已,尤其是在亚马逊丛林中的观察。科技发展非常强大且吓人,但作者对宇宙中存在智慧外星文明非常有信心。人工智能可能更像是人类之间的支撑和社会联系,而不是单个大脑。人类共同建立的知识基础赋予了我们无比的能力,这种集体创造让作者对未来抱有希望。尽管有时会提到人工智能的风险,但对于死亡,我们更多的是感激生命中的美好时刻。在对人工智能未来的展望中,Sam表达了对人类未来的乐观态度,认为人类社会一直在持续进步。 Sam引用了科幻作家Arthur C. Clark的一句话:"在这个星球上,我们的角色可能不是崇拜上帝,而是创造上帝。" 采访的时间轴： 0:00 - 介绍 1:05 - OpenAI董事会传奇 18:31 - Ilya Sutskever 24:40 - Elon Musk诉讼案 34:32 - Sora 44:23 - GPT-4... show more

歸藏(guizang.ai)

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健康养生教育科学技术

Anya Rossi• Live Now

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10 条评论

歸藏(guizang.ai) 的头像

歸藏(guizang.ai)2 年前

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歸藏(guizang.ai)2 年前

思维导图：

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deter32 年前

基本上什么也没说，不是需要讲什么机密，而是没有一点干活. 要不就是只懂权谋和融资，要不自己也没什么深刻的想法.

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Guanghua Li2 年前

我猜干货会有点少，Sam对尖锐的问题打太极很有一套，我做过一个gpts就叫“太极九段Sam”，哈哈

QQ 的头像

QQ2 年前

很喜欢这句： “I think [GPT-4] kinda sucks... I expect that the delta between 5 and 4 will be the same as between 4 and 3 and I think it is our job to live a few years in the future and remember that the tools we have now are gonna kinda suck looking backwards at them” 我认为 [GPT-4] 算不上太出色...我预计 5 和 4 之间的差距将和 4 和 3 之间的差距相当。我们的工作就是着眼于未来几年,反过来看当下拥有的工具终将显得有些落后。

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cotton2 年前

自然语言编程，以后prompt可能真的要成为一种学科了

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Koto2 年前

會不會只有我覺得這個人有點戲精？

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James2 年前

大佬，有文字版吗？麻烦放一下，谢谢！

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Josh2 年前

@HuoQubot

LaurentCHEN 陳隆川的头像

LaurentCHEN 陳隆川2 年前

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Ilya——塑造世界的人工智能科学家如今，AI 是一项伟大的科技，因为 AI 将解决我们现在面临的所有问题。它能解决就业问题，能治疗疾病，能消除贫困，但同时它也会带来新的问题。假新闻将会愈演愈烈，网络攻击将变得更加严重，我们将面临全自动的 AI 武器的问题。我认为 AI 有潜力创造出无比稳定的独裁统治。今天早晨，关于人工智能威力的警告再次响起，超过 1300 位科技产业领军人物、研究者及其他人士正呼吁暂停人工智能的发展，以便认真考虑其带来的风险。扮演上帝，科学家们被指责这么做已经有一段时间了，但我们正在创造的东西确实与我们迄今为止创造的任何东西都截然不同。是的，我们绝对有能力创造出具有自我目标的全自主实体。而且，这些实体变得比人类聪明的时候，确保它们的目标与我们的目标保持一致将变得至关重要。什么激励我？我喜欢思考根本问题，基本问题。我们的系统不能做什么，而人类却可以做到？我几乎以哲学的方式去思考这些问题。比如，什么是学习？什么是经验？什么是思考？大脑又是如何运作的呢？我感觉技术就仿佛一种自然力量。在我看来，技术与生物进化之间有许多相似之处。生物进化的过程其实很容易理解，我们有基因的变异，自然选择的过程。我们保留那些有利于生存的变异，随着时间的推移，这个过程将使生物体变得极其复杂。我们不能因为理解了生物进化就能理解人体是如何运作的，但我们可以大概理解这个过程。我认为目前的机器学习也处在类似的阶段，特别是深度学习，我们有一个非常简单的规则，它从数据中提取信息，并将这些信息输入到模型中，我们只需不断重复这个过程。这个过程的结果就是将数据的复杂性转化为模型的复杂性。因此，最终的模型会变得非常复杂，我们并不能完全了解它的运作机制，需要进行大量的研究，但实现这一切的算法其实很简单。也许你听说过 ChatGPT，如果你还没听说过，那就做好准备。你可以把它看作是暴风雨来临之前的零星细雨。我们需要对此保持高度警觉，因为我认同这是一个意义重大的时刻。ChatGPT 被誉为颠覆性的创新，在许多方面，它确实做到了，比如在测试中得分超过人类。微软最近的一项研究得出结论，GPT4 是一个初级阶段的，但尚未完全形成的通用人工智能系统。这就是通用人工智能。通用人工智能，这是一个可以胜任人类能做的任何工作或任务的计算机系统，而且可能做得更好。有可能在短时间内实现通用人工智能，也可能需要更长的时间。但我认为，由于通用人工智能可能在不久的将来出现，这个可能性足够大，我们应该给予它足够的重视。这一点至关重要要确保这些超级智能的系统能按照我们的最大利益去行动。最初的通用人工智能可能就是大型数据中心，这些中心中充满了大量并行运行的专用神经网络处理器，紧凑、高热、能耗大，其消耗的能量可能相当于一千万个家庭的用电量。这些系统的智能程度可能会大幅提升，我相信它们将对社会产生深远影响。不过，人类真的会从中获益吗？谁会获益，谁又会付出代价呢？首批通用人工智能的信念和欲望将极为重要，所以我们必须正确地编程这些系统。如果我们做不到这一点，那么就会出现这样的情况：进化的本质，即自然选择，将使这些系统优先考虑自己的生存。并不是说它们会主动对人类产生敌意，甚至想要伤害人类，但它们将变得过于强大。我认为，一个恰当的类比就是人类对待动物的方式。我们并不是憎恨动物，实际上人类往往对动物怀有深深的爱意，但当我们需要在两座城市之间修建高速公路时，我们并不会征求动物的意见，而只是因为这对我们来说非常重要而去做。我认为这也是我们与通用人工智能（AGI）之间的默认关系，那些能真正自主运作并为自己目标服务的 AGI。许多机器学习领域的专家这些知识渊博和经验丰富的人士，对通用人工智能（AGI）抱有许多疑虑。他们对 AGI 可能出现的时间以及是否真的能够实现表示怀疑。目前，这还是一个鲜为人知的问题。用于神经网络和人工智能的计算机速度可能在未来几年内增加 10 万倍。如果多个团队处于竞相开发通用人工智能的军备竞赛态势中，他们就会没有足够的时间来确保他们构建的通用人工智能会真正关心人类。因为在我看来，这就像是通用人工智能发展的雪崩，一发不可收拾。我认为将来整个地球的表面很可能布满太阳能板和数据中心。考虑到这些担忧，未来的通用人工智能的建设应该是多国间的合作项目。不论如何，人工智能的未来都将是美好的。如果这同样也能给人类带来福祉，那就更加理想了。视频来源：

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宝玉

45,172 次观看 • 2 年前

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

“我们究竟是创造了一个工具还是一个生物？” Sam 在 "机器人之心 "小组讨论会上的发言。 Sam：但我认为，这无疑是迄今为止人类经历的最重大的更新年份。可能这也是我们将会遭遇的最大变革，因为从现在开始，人们已经接受强大的人工智能将成为现实，并且还会有逐步的更新。就像是第一代 iPhone 面世的那年，以及随后每一代 iPhone 的更新，我们现在能够明显感受到这一代与去年那代的差异。所以，这确实是一个重要的时刻。我感到欣慰的是，现在人们开始正确地把这些系统当作工具来看待。艺术家尤其如此，但其他人也是一样。曾经，人们真正恐惧的是，我们究竟是创造了一个工具还是一个生物，这将意味着什么？现在，人们视这些系统为人类工具箱中的新工具，并且正在用它创造一些非常了不起的东西。模型显然不知道你在说什么，因为这不在它的训练数据里，它也无法从训练数据中学习到这些信息。这是完全可以预期的。你再问一遍。比如说，你提到“意识”这个概念，模型回答：“是的，我完全明白你的意思，但我之前从未听说过这个词。” 问： “这对我来说就像是一次更新。你认为人工智能会趋向于探索创造性智能和自主性吗？” Sam：这个问题有多个答案。这取决于激励模型。这是人类的选择。问： “这将是判断意识的一个很好的测试。因为如果它有自我表达的愿望，并且仅仅为了创作的乐趣而去创作，那不会是偶然的。这绝对有点像生物。” Sam：这是生物化的。我认为在此之前还有很多步骤。我们现在要回答问题吗？这真的很棒。

Lei.sea

14,132 次观看 • 2 年前

2024 Inclusion·外滩大会在上海开幕，著名未来学家凯文·凯利在开幕主论坛上发表演讲：当人工智能深刻影响经济和文化时，将涌现三大趋势！非常值得观看，强烈推荐！ AI时代三大趋势： • 全球主义： • 全球正在共同构建一个基于技术的“超级有机体”，将全球的设备连接成巨大的计算系统，所有数字技术包括人工智能都运行在这个新平台上。 • 全球主义推进推动了新兴的全球文化，人们的生活方式和穿着逐渐趋同，底层需求达成一致。 • 人工智能将实现真正的“实时翻译”，打破全球语言障碍，加上增强现实（VR）技术，全球化“劳动力”将第一次出现。 • 创新加速： • AI技术加速了创新的步伐，体现在新发明和新思想传播速度加快，通过增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术提高学习效率，AI通过机器及其他传感器感知世界，以及ChatGPT等人工智能工具加快人们学习速度。 • 当答案易得时，提出正确问题和掌握正确思维方式变得更有价值，“学会如何学习”将成为未来毕业生的核心技能。 • AI驱动生成： • 人工智能能帮助人们摆脱机械、枯燥的工作，完成无法独立完成的任务，甚至生成超乎人类想象的全新事物。 • 人工智能系统正在生成新事物且不断完善，人工智能是多样的，将填补许多智能领域。 • 从人工智能工具中获益最多的是表现一般或较差的员工，人工智能工具能帮助他们更好地完成工作。 • 回答中国网友提问： • 对于人工智能是不是人类的下一个进化阶段，凯文·凯利给出肯定答案，认为其重要性不亚于火、印刷术和工业革命，但实现需要至少一个世纪甚至更长时间，人类正在通过人工智能重塑文明，创造人造“外星人”并引入新思想和文化。 • 为确保人工智能带来有益未来且不加剧不平等，应利用技术引导其发展，推动其开源化，形成更具包容性的技术生态系统。 • 未来几乎所有工作都会使用人工智能，但不会被完全取代。

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小互

120,692 次观看 • 1 年前

突发：ChatGPT创始人在Sam奥特曼被解雇的前一天，他在APEC的一次会议上，暗示了OpenAI已开发出比现在GPT4更加强大，让人无法想象，远超人们期待的东西。奥特曼上周突遭解雇的四天前，有几位内部研究人员致信董事会而发出警告。这封信警告称，他们发现了一种可能对人类构成威胁的重大人工智能技术，被称为Q*。 Q*被一些OpenAI的人认为可能是通向超级智能或人工通用智能(AGI)的重大突破。研究人员认为它可能对人类构成威胁。这封信和该Q*是导致Sam奥特曼被解雇的关键因素。这位匿名者说，新模型能够解决某些数学问题，尽管只有小学生水平，但进行此类测试的结果使研究人员对Q*未来的成功非常乐观。总裁简报(CEO Briefing)询问了一位斯坦福的人工智能专家，他认为数学是ChatGPT和生成式人工智能发展的前沿。目前，生成式人工智能擅长通过统计预测下一个单词，来写作和语言翻译，对同一个问题的回答可能差异很大。但是，掌握数学能力，在这里只有一个正确答案，意味着人工智能将具有类似于人类智能的更大推理能力。例如，这可应用于新颖的科学研究。与只能解决有限数量操作的计算器不同，AGI可以泛化、学习和理解。在给董事会的信中，研究人员提到了人工智能的能力和潜在危险，但没有具体说明信中提到的确切安全问题。除了在本月的演示中宣布了一系列新工具外，Sam奥特曼上周在旧金山的聚会上暗示，他相信AGI已经在望。这在暗示，OpenAI内部实现了技术和模型上的巨大飞跃。而Ilya等董事会成员感到恐慌。奥特曼在APEC峰会上说：“在OpenAI的历史上，现在已经是第四次，最近一次是在过去几周内，我有幸在房间里，当我们推开无知的面纱，将发现的边界向前推进，能够做到这一点是我一生职业上的荣誉。”董事会在第二天就解雇了奥特曼。总裁简报(CEOBriefing)将继续关注OpenAI内斗的发展。创始人被赶出公司的不少，譬如苹果的乔布斯。

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总裁简报 CEO Briefing

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Google 前 CEO 埃里克·施密特近期在斯坦福 CS323 课堂上的访谈（四/完结）关于大语言模型对经济的影响以及学术界的选择学生：大语言模型的经济影响，比如劳动力市场的影响，比你最初预期的要慢。Chegg（在线教育技术公司）和一些服务人员受到了影响。你认为学术界应该获得AI方面的补贴，还是应该选择与业界的大公司合作？ Eric：我非常努力地推动为大学建立数据中心。如果我是这里的计算机科学系教师，我会非常失望，因为无法与研究生一起构建能够进行博士研究的算法。我被迫和这些公司合作。我认为这些公司在这方面并没有表现出足够的慷慨。我与许多你们认识的教师交谈，他们花费大量时间等待Google Cloud的配额。这是非常糟糕的情况。这个领域正在快速发展。我们希望美国能胜出，我们希望美国的大学——出于多种原因，我认为正确的做法是把资源提供给他们。我在这方面做了很多努力。至于劳动力市场的影响，我将这个问题交给这里的真正专家。作为Eric教导的业余经济学家，我坚信那些接受过大学教育、从事高技能工作的人将会适应，因为人们将会与这些系统一起工作。我认为这些系统与以往的技术浪潮没有区别。那些危险的工作和不需要太多人为判断的工作将被取代。关于计算机科学教育的未来学生：我对“文本到行动”及其对计算机科学教育的影响非常感兴趣。你认为计算机科学教育应该如何变革以适应新时代？ Eric：我认为计算机科学专业的本科生群体将始终有一位编程搭档。因此，当你学习你的第一个for循环时，你会有一个工具作为你的伙伴。这就是未来的教学方式，教授会讲解概念，但你会通过这种方式参与其中。这是我的猜测。关于非Transformer架构与数学创新学生：你提到了一些让你兴奋的非Transformer架构。我想其中一个被提到的是状态模型，但现在还有一种是更长上下文的模型。我更好奇的是你在这方面看到的情况。 Eric：我对数学的理解还不够深入，但我非常高兴我们为数学家们提供了工作机会，因为这里的数学太复杂了。但基本上，他们是在采用不同的方法来进行梯度下降和矩阵乘法，使其更快更好。Transformer架构是一种能够同时进行乘法运算的系统化方式，这是我理解的方式。它和其他的很像，但数学部分不同。我们将继续关注这些新的数学进展。关于中美关系与国家安全学生：你在关于国家安全的论文中提到，中美两国在现代架构的帮助下处于关键地位。接下来的10个国家，以及稍后的一组国家，都是美国的盟友，或者与美国盟友关系密切。我很好奇你对这些国家，尤其是那些中间地带但并非正式盟友的国家有什么看法。它们有多大可能愿意加入我们的安全阵营？是什么因素可能会阻碍它们加入？ Eric：最值得关注的国家是印度，因为顶尖的AI人才从印度来到美国，我们应该让印度保留一部分顶尖人才。他们没有我们这里如此丰富的培训设施和项目。在我看来，印度是这一领域的重要摇摆国家。中国已经没有机会了，不会再回来。日本和韩国显然站在我们这一边。台湾在硬件方面很出色，但他们的软件开发较弱。在全球范围内，其他大国的选择并不多。欧洲因为欧盟的政策和管理机制陷入困境，这并不是什么新鲜事。我与他们斗争了10年，但他们仍然有许多限制，导致我们在欧洲开展研究非常困难。法国还有一些机会，但我不太看好德国。其余的国家都不够有影响力。关于编程与AI 学生：我是编译器工程师。考虑到你设想这些模型将具备的能力，我们还需要花时间学习编程吗？ Eric：是的，这是一个老生常谈的问题，为什么你已经会说英语还要学习英语呢？是为了让你的英语更好。你确实需要理解这些系统的工作原理，我对此非常坚定。关于分布式计算与大语言模型的训练学生：你是否探索过分布式环境？虽然构建大型集群很困难，但MacBooks的性能很强大。你认为类似“Folding@home”的想法适合训练吗？ Eric：是的，我们对此进行了深入研究。算法的工作方式是你有一个非常大的矩阵，基本上是一个乘法函数。系统的速度完全受限于内存到CPU或GPU的传输速度。Nvidia的下一代芯片已经将所有这些功能整合到了一块芯片中，如今的芯片已经足够大到需要将它们都粘合在一起。短时间内，分布式计算在训练大语言模型方面的进展可能有限。关于数据隐私与版权学生：在ChatGPT发布后，OpenAI因使用他们的作品进行训练而被《纽约时报》起诉。你觉得这种情况会如何发展？这对数据隐私有何影响？ Eric：我曾经从事过大量的音乐版权工作。我了解到在60年代，有一系列诉讼最终达成了一项协议：每次播放你的歌曲，你都能获得一定的版权费。我猜AI领域可能会有类似的情况。可能会有很多诉讼，最后可能会达成一种协议，要求你必须支付你的一部分收入，以便使用类似ASCAP BMI的版权管理机构。关于AI领域的垄断与反垄断法规学生：现在看起来几个主要玩家在AI领域占据主导地位，他们会继续维持这个地位。这些公司似乎与那些受到反垄断法规关注的大公司有所交叉。你对这两种趋势有何看法？像是监管部门会否对这些公司进行分拆？这将会对现状产生怎样的影响？ Eric：在我的职业生涯中，我曾帮助微软避免被拆分，结果它确实没有被拆分。我也曾努力阻止谷歌被分拆，目前来看，谷歌还未被分拆。因此，从我的观察来看，这些公司被分拆的趋势并不明显。只要这些公司避免成为像约翰·D·洛克菲勒那样的企业巨头，政府可能不会采取行动。这些公司占据主导地位的原因是他们有足够的资本来建设数据中心。关于技术差距对全球的影响学生：这一切将会把那些不参与前沿模型开发和无法获取计算资源的国家带向何方？富国越来越富，穷国尽力而为。 Eric：事实上，这就是富国的游戏，对吧？巨大的资本，众多技术过硬的人才，强有力的政府支持。有些国家，比如印度，将会成为这一领域的重要参与者。其他国家可能需要找到合作伙伴或与其他国家联合。对年轻人的建议主持人：最后一个问题，Eric。你花了很多时间帮助年轻人，他们正在创造大量财富，你对在座的各位有什么建议吗？他们正在为这门课写商业计划书或撰写政策提案、研究提案，未来职业发展方面你有什么建议？ Eric：我在商学院教过一门关于这个主题的课程。快速制作原型的能力真的非常重要，成为创业者的一个难点在于一切都发生得非常快。现在，如果你不能在一天之内利用这些工具构建你的原型，那你就需要考虑一下了，因为你的竞争对手正在这么做。所以我的建议是，尽快使用这些工具把你的想法制作成原型。这是关键，因为在其他公司、其他大学，或你从未去过的地方，一定有人正在做和你一样的事情。

Google 前 CEO 埃里克·施密特近期在斯坦福 CS323 课堂上的访谈（四/完结）关于大语言模型对经济的影响以及学术界的选择学生：大语言模型的经济影响，比如劳动力市场的影响，比你最初预期的要慢。Chegg（在线教育技术公司）和一些服务人员受到了影响。你认为学术界应该获得AI方面的补贴，还是应该选择与业界的大公司合作？ Eric：我非常努力地推动为大学建立数据中心。如果我是这里的计算机科学系教师，我会非常失望，因为无法与研究生一起构建能够进行博士研究的算法。我被迫和这些公司合作。我认为这些公司在这方面并没有表现出足够的慷慨。我与许多你们认识的教师交谈，他们花费大量时间等待Google Cloud的配额。这是非常糟糕的情况。这个领域正在快速发展。我们希望美国能胜出，我们希望美国的大学——出于多种原因，我认为正确的做法是把资源提供给他们。我在这方面做了很多努力。至于劳动力市场的影响，我将这个问题交给这里的真正专家。作为Eric教导的业余经济学家，我坚信那些接受过大学教育、从事高技能工作的人将会适应，因为人们将会与这些系统一起工作。我认为这些系统与以往的技术浪潮没有区别。那些危险的工作和不需要太多人为判断的工作将被取代。关于计算机科学教育的未来学生：我对“文本到行动”及其对计算机科学教育的影响非常感兴趣。你认为计算机科学教育应该如何变革以适应新时代？ Eric：我认为计算机科学专业的本科生群体将始终有一位编程搭档。因此，当你学习你的第一个for循环时，你会有一个工具作为你的伙伴。这就是未来的教学方式，教授会讲解概念，但你会通过这种方式参与其中。这是我的猜测。关于非Transformer架构与数学创新学生：你提到了一些让你兴奋的非Transformer架构。我想其中一个被提到的是状态模型，但现在还有一种是更长上下文的模型。我更好奇的是你在这方面看到的情况。 Eric：我对数学的理解还不够深入，但我非常高兴我们为数学家们提供了工作机会，因为这里的数学太复杂了。但基本上，他们是在采用不同的方法来进行梯度下降和矩阵乘法，使其更快更好。Transformer架构是一种能够同时进行乘法运算的系统化方式，这是我理解的方式。它和其他的很像，但数学部分不同。我们将继续关注这些新的数学进展。关于中美关系与国家安全学生：你在关于国家安全的论文中提到，中美两国在现代架构的帮助下处于关键地位。接下来的10个国家，以及稍后的一组国家，都是美国的盟友，或者与美国盟友关系密切。我很好奇你对这些国家，尤其是那些中间地带但并非正式盟友的国家有什么看法。它们有多大可能愿意加入我们的安全阵营？是什么因素可能会阻碍它们加入？ Eric：最值得关注的国家是印度，因为顶尖的AI人才从印度来到美国，我们应该让印度保留一部分顶尖人才。他们没有我们这里如此丰富的培训设施和项目。在我看来，印度是这一领域的重要摇摆国家。中国已经没有机会了，不会再回来。日本和韩国显然站在我们这一边。台湾在硬件方面很出色，但他们的软件开发较弱。在全球范围内，其他大国的选择并不多。欧洲因为欧盟的政策和管理机制陷入困境，这并不是什么新鲜事。我与他们斗争了10年，但他们仍然有许多限制，导致我们在欧洲开展研究非常困难。法国还有一些机会，但我不太看好德国。其余的国家都不够有影响力。关于编程与AI 学生：我是编译器工程师。考虑到你设想这些模型将具备的能力，我们还需要花时间学习编程吗？ Eric：是的，这是一个老生常谈的问题，为什么你已经会说英语还要学习英语呢？是为了让你的英语更好。你确实需要理解这些系统的工作原理，我对此非常坚定。关于分布式计算与大语言模型的训练学生：你是否探索过分布式环境？虽然构建大型集群很困难，但MacBooks的性能很强大。你认为类似“Folding@home”的想法适合训练吗？ Eric：是的，我们对此进行了深入研究。算法的工作方式是你有一个非常大的矩阵，基本上是一个乘法函数。系统的速度完全受限于内存到CPU或GPU的传输速度。Nvidia的下一代芯片已经将所有这些功能整合到了一块芯片中，如今的芯片已经足够大到需要将它们都粘合在一起。短时间内，分布式计算在训练大语言模型方面的进展可能有限。关于数据隐私与版权学生：在ChatGPT发布后，OpenAI因使用他们的作品进行训练而被《纽约时报》起诉。你觉得这种情况会如何发展？这对数据隐私有何影响？ Eric：我曾经从事过大量的音乐版权工作。我了解到在60年代，有一系列诉讼最终达成了一项协议：每次播放你的歌曲，你都能获得一定的版权费。我猜AI领域可能会有类似的情况。可能会有很多诉讼，最后可能会达成一种协议，要求你必须支付你的一部分收入，以便使用类似ASCAP BMI的版权管理机构。关于AI领域的垄断与反垄断法规学生：现在看起来几个主要玩家在AI领域占据主导地位，他们会继续维持这个地位。这些公司似乎与那些受到反垄断法规关注的大公司有所交叉。你对这两种趋势有何看法？像是监管部门会否对这些公司进行分拆？这将会对现状产生怎样的影响？ Eric：在我的职业生涯中，我曾帮助微软避免被拆分，结果它确实没有被拆分。我也曾努力阻止谷歌被分拆，目前来看，谷歌还未被分拆。因此，从我的观察来看，这些公司被分拆的趋势并不明显。只要这些公司避免成为像约翰·D·洛克菲勒那样的企业巨头，政府可能不会采取行动。这些公司占据主导地位的原因是他们有足够的资本来建设数据中心。关于技术差距对全球的影响学生：这一切将会把那些不参与前沿模型开发和无法获取计算资源的国家带向何方？富国越来越富，穷国尽力而为。 Eric：事实上，这就是富国的游戏，对吧？巨大的资本，众多技术过硬的人才，强有力的政府支持。有些国家，比如印度，将会成为这一领域的重要参与者。其他国家可能需要找到合作伙伴或与其他国家联合。对年轻人的建议主持人：最后一个问题，Eric。你花了很多时间帮助年轻人，他们正在创造大量财富，你对在座的各位有什么建议吗？他们正在为这门课写商业计划书或撰写政策提案、研究提案，未来职业发展方面你有什么建议？ Eric：我在商学院教过一门关于这个主题的课程。快速制作原型的能力真的非常重要，成为创业者的一个难点在于一切都发生得非常快。现在，如果你不能在一天之内利用这些工具构建你的原型，那你就需要考虑一下了，因为你的竞争对手正在这么做。所以我的建议是，尽快使用这些工具把你的想法制作成原型。这是关键，因为在其他公司、其他大学，或你从未去过的地方，一定有人正在做和你一样的事情。

宝玉

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OpenAI联合创始人，首席科学家伊利亚10月17日TED演讲视频观点：人们将开始出于自身利益，以前所未有的协作方式采取行动，随着人工智能的不断进步，随着技术的进步，[...]我认为将会发生的是，人们将开始出于自身利益以前所未有的协作方式采取行动。现在已经发生了。你会看到领先的 AGI 公司开始合作，例如 Frontiers 模型论坛。我们预计公司，甚至竞争对手，将共享技术信息以确保他们的人工智能安全。我们甚至可能会看到政府这样做。另一个例子是，在 OpenAI，我们确实相信 AGI 将会有多么引人注目。所以，我们的经营理念之一，并且已经在我们的网站上写了 5 年了，就是，当技术发展到我们非常接近 AGI、比人类更聪明的计算机时，如果其他公司距离我们还很远的话。在我们前面，那么我们不会与他们竞争，而是会帮助他们，在某种意义上加入他们。为什么要这样做？因为我们意识到 AGI 将会带来多么令人难以置信的戏剧性。我的主张是，随着每一代能力的进步，随着人工智能变得更好，随着所有人都体验到人工智能的能力，运行人工智能工作和通用人工智能工作的人们以及从事这些工作的人们也会体验到这一点，将改变我们看待人工智能和通用人工智能的方式。这将改变集体行为。这就是为什么我希望尽管这项技术带来了巨大的挑战，但我们能够克服它们的一个重要原因。 @TEDAI2023 From：Jim Fan

OpenAI联合创始人，首席科学家伊利亚10月17日TED演讲视频观点：人们将开始出于自身利益，以前所未有的协作方式采取行动，随着人工智能的不断进步，随着技术的进步，[...]我认为将会发生的是，人们将开始出于自身利益以前所未有的协作方式采取行动。现在已经发生了。你会看到领先的 AGI 公司开始合作，例如 Frontiers 模型论坛。我们预计公司，甚至竞争对手，将共享技术信息以确保他们的人工智能安全。我们甚至可能会看到政府这样做。另一个例子是，在 OpenAI，我们确实相信 AGI 将会有多么引人注目。所以，我们的经营理念之一，并且已经在我们的网站上写了 5 年了，就是，当技术发展到我们非常接近 AGI、比人类更聪明的计算机时，如果其他公司距离我们还很远的话。在我们前面，那么我们不会与他们竞争，而是会帮助他们，在某种意义上加入他们。为什么要这样做？因为我们意识到 AGI 将会带来多么令人难以置信的戏剧性。我的主张是，随着每一代能力的进步，随着人工智能变得更好，随着所有人都体验到人工智能的能力，运行人工智能工作和通用人工智能工作的人们以及从事这些工作的人们也会体验到这一点，将改变我们看待人工智能和通用人工智能的方式。这将改变集体行为。这就是为什么我希望尽管这项技术带来了巨大的挑战，但我们能够克服它们的一个重要原因。 @TEDAI2023 From：Jim Fan

AI Will

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Clawdbot的创造者说，他最喜欢的模型是Claude Opus。但编程能力最强的，竟然是OpenAI的旧模型Codex。为什么？他说用Codex写代码，有95%的把握可以直接运行。因为它能理解大型代码库，需要的“人工干预”更少。这就像一个经验丰富的老员工，话不多，但活儿干得漂亮。而Claude Opus，虽然被认为综合能力更强，但在编程这个具体任务上，却需要更多技巧和引导才能达到同样效果。有点像一个很聪明但经验不足的新人。这引出一个有趣的问题。我们真的需要那个最“聪明”、最像人的AI吗？还是说，在特定领域，我们更需要一个可靠、高效、甚至有点“无聊”的工具？ Opus更像人，甚至会在聊天中讲出真正好笑的笑话。但Codex在专业领域更可靠。这是否揭示了通用人工智能（AGI）发展的一个岔路口？是追求一个无所不能但样样不精的“全才”，还是打造一系列在各自领域做到极致的“专才”？从制造业到高科技，美国产业的核心优势，向来是那些专注于解决具体问题的实用工具，而不是那些空泛的概念。技术的终点，究竟是创造一个和我们一样的“伙伴”，还是一个能把工作做到极致的工具？这两种路线，哪一个对恢复美国制造业和技术领导地位更有利？

Clawdbot的创造者说，他最喜欢的模型是Claude Opus。但编程能力最强的，竟然是OpenAI的旧模型Codex。为什么？他说用Codex写代码，有95%的把握可以直接运行。因为它能理解大型代码库，需要的“人工干预”更少。这就像一个经验丰富的老员工，话不多，但活儿干得漂亮。而Claude Opus，虽然被认为综合能力更强，但在编程这个具体任务上，却需要更多技巧和引导才能达到同样效果。有点像一个很聪明但经验不足的新人。这引出一个有趣的问题。我们真的需要那个最“聪明”、最像人的AI吗？还是说，在特定领域，我们更需要一个可靠、高效、甚至有点“无聊”的工具？ Opus更像人，甚至会在聊天中讲出真正好笑的笑话。但Codex在专业领域更可靠。这是否揭示了通用人工智能（AGI）发展的一个岔路口？是追求一个无所不能但样样不精的“全才”，还是打造一系列在各自领域做到极致的“专才”？从制造业到高科技，美国产业的核心优势，向来是那些专注于解决具体问题的实用工具，而不是那些空泛的概念。技术的终点，究竟是创造一个和我们一样的“伙伴”，还是一个能把工作做到极致的工具？这两种路线，哪一个对恢复美国制造业和技术领导地位更有利？

墓碑科技

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Deepmind 成立的初衷：先解决智能问题，再用智能解决所有问题，这一切都在如期进行！WIRED 杂志「The Big Interview」对 Demis Hassabis 的采访，深入探讨了 AGI 的未來、对就业市场的影响和随之而來的风险与机遇。帮大家提炼了对谈中的六个洞见：洞见一：AGI 的试金石是“不出错”，而非“超能力”。真正的 AGI，其标志不在于解决顶尖难题的巅峰表现，而在于横跨所有简单与复杂任务的持续、稳定、不出错的泛化能力。一个在国际奥数竞赛上能夺金，却在简单数数上会犯错的系统，并未真正理解世界。评估智慧时，稳定性和一致性比峰值性能更为本质；洞见二：技术的能力边界，不等于人类社会的需求边界。即使 AGI 在技术上能做所有工作，我们仍会出于人性的需求，选择将某些角色（如护理）保留给人类，因为这些角色的核心价值是机器无法提供的同理心与人性关怀。效率和能力并非唯一的标尺，人类的情感需求将定义一部分工作的永恒价值；洞见三：技术提供的是“可能性”，但无法解决人类的“意愿”问题。 AI 或许能通过解决能源等“根节点问题”，从物理上打破零和博弈的困局（例如，若能源近乎免费，水资源冲突便迎刃而解）。然而，我们早已知道解决方案的气候问题，却因缺乏协作意愿和牺牲精神而停滞不前。技术可以递上解决问题的钥匙，但开门的动作仍需人类社会自己完成；洞见四：评估 AI 风险的视角，应从“绝对风险”转向“相对风险”。与其只忧虑 AI 可能带来的挑战，不如思考一个没有 AI 的未来会怎样。面对气候变迁、流行病等既有的巨大挑战，一个缺乏 AI 这样革命性工具的未来，可能才更令人绝望。AI 不仅是一个需要被管理的新风险，更是应对其它现存巨大风险的必要杠杆；洞见五：数字智慧的指数级发展，会被物理世界的线性规则所“制动”。即使 AGI 诞生，它对现实世界（如改造工厂、部署机器人）的影响也需要时间，因为物理世界有其固有的运行规律和变更时滞。这为社会适应新技术提供了宝贵的缓冲期，意味着转变更可能是渐进的，而非毁灭性的瞬间颠覆；洞见六：社会系统的“软件”升级，已严重落后于技术的“硬件”迭代。当 AGI 可能从根本上改变经济学中关于“价值”和“金钱”的定义时，我们的经济学理论和社会治理模式却尚未开始为此准备。我们正以惊人的速度构建一个全新的技术世界，却缺乏相应的新社会科学理论来理解和引导它，这形成了潜在的巨大风险。

Deepmind 成立的初衷：先解决智能问题，再用智能解决所有问题，这一切都在如期进行！WIRED 杂志「The Big Interview」对 Demis Hassabis 的采访，深入探讨了 AGI 的未來、对就业市场的影响和随之而來的风险与机遇。帮大家提炼了对谈中的六个洞见：洞见一：AGI 的试金石是“不出错”，而非“超能力”。真正的 AGI，其标志不在于解决顶尖难题的巅峰表现，而在于横跨所有简单与复杂任务的持续、稳定、不出错的泛化能力。一个在国际奥数竞赛上能夺金，却在简单数数上会犯错的系统，并未真正理解世界。评估智慧时，稳定性和一致性比峰值性能更为本质；洞见二：技术的能力边界，不等于人类社会的需求边界。即使 AGI 在技术上能做所有工作，我们仍会出于人性的需求，选择将某些角色（如护理）保留给人类，因为这些角色的核心价值是机器无法提供的同理心与人性关怀。效率和能力并非唯一的标尺，人类的情感需求将定义一部分工作的永恒价值；洞见三：技术提供的是“可能性”，但无法解决人类的“意愿”问题。 AI 或许能通过解决能源等“根节点问题”，从物理上打破零和博弈的困局（例如，若能源近乎免费，水资源冲突便迎刃而解）。然而，我们早已知道解决方案的气候问题，却因缺乏协作意愿和牺牲精神而停滞不前。技术可以递上解决问题的钥匙，但开门的动作仍需人类社会自己完成；洞见四：评估 AI 风险的视角，应从“绝对风险”转向“相对风险”。与其只忧虑 AI 可能带来的挑战，不如思考一个没有 AI 的未来会怎样。面对气候变迁、流行病等既有的巨大挑战，一个缺乏 AI 这样革命性工具的未来，可能才更令人绝望。AI 不仅是一个需要被管理的新风险，更是应对其它现存巨大风险的必要杠杆；洞见五：数字智慧的指数级发展，会被物理世界的线性规则所“制动”。即使 AGI 诞生，它对现实世界（如改造工厂、部署机器人）的影响也需要时间，因为物理世界有其固有的运行规律和变更时滞。这为社会适应新技术提供了宝贵的缓冲期，意味着转变更可能是渐进的，而非毁灭性的瞬间颠覆；洞见六：社会系统的“软件”升级，已严重落后于技术的“硬件”迭代。当 AGI 可能从根本上改变经济学中关于“价值”和“金钱”的定义时，我们的经济学理论和社会治理模式却尚未开始为此准备。我们正以惊人的速度构建一个全新的技术世界，却缺乏相应的新社会科学理论来理解和引导它，这形成了潜在的巨大风险。

indigo

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人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者：人类知道自己在做什么吗？ Hinton：嗯，我认为我们正在进入一个时期，在这个时期，我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。采访者：你相信它们能理解吗？ Hinton：是的。采访者：你相信它们是智能的吗？ Hinton：是的。采访者：你相信这些系统有自己的经历吗？ Hinton：是的。采访者：并且能基于那些经历做出决定吗？ Hinton：在与人类相同的意义上，是的。采访者：它们有意识吗？ Hinton：我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说，我不认为它们有意识。采访者：它们会有自我意识吗？ Hinton：哦，是的。采访者：是吗？ Hinton：哦，是的。所以想想看。这样一来，人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton：我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂，我们就不再真正知道发生了什么，就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。采访者：你说什么意思，我们不知道它到底是怎么工作的？它是由人设计的。 Hinton：不，不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时，它会产生复杂的神经网络，这些网络擅长做某些事情，但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。

人工智能之父辛顿对他的杰作发出了令人不寒而栗的警告… 采访者：人类知道自己在做什么吗？ Hinton：嗯，我认为我们正在进入一个时期，在这个时期，我们可能第一次拥有比我们更智能的东西。采访者：你相信它们能理解吗？ Hinton：是的。采访者：你相信它们是智能的吗？ Hinton：是的。采访者：你相信这些系统有自己的经历吗？ Hinton：是的。采访者：并且能基于那些经历做出决定吗？ Hinton：在与人类相同的意义上，是的。采访者：它们有意识吗？ Hinton：我认为它们目前可能没有多少自我意识。所以从这个意义上说，我不认为它们有意识。采访者：它们会有自我意识吗？ Hinton：哦，是的。采访者：是吗？ Hinton：哦，是的。所以想想看。这样一来，人类将成为地球上第二智能的生物。 Hinton：我们对它大致在做什么有一个很好的了解。但一旦它变得真正复杂，我们就不再真正知道发生了什么，就像我们不知道你大脑里发生了什么一样。采访者：你说什么意思，我们不知道它到底是怎么工作的？它是由人设计的。 Hinton：不，不是的。我们所做的是设计学习算法。这有点像设计进化的原理。但当这个学习算法与数据互动时，它会产生复杂的神经网络，这些网络擅长做某些事情，但我们并不真正理解它们到底是如何做到的。

KK.aWSB

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GTC 2024：黄仁勋与七位 Transformer 论文作者圆桌会谈中英文字幕在今年的GTC大会上，英伟达的黄仁勋以一种充满仪式感的方式邀请了Transformer的七位作者（Niki Parmar因故临时未能出席）参与圆桌论坛的讨论，这是七位作者首次在公开场合集体亮相。他们在对话中也表达了一些令人印象深刻的观点： 1. 计算成本的降低和加速计算的兴起在个人电脑革命的 20 年里，计算成本降低了 10000 倍，这是一个史无前例的成就。然而，计算成本的急剧下降在某个时刻停止了。为了继续推动计算能力的发展，加速计算应运而生。加速计算虽然具有挑战性，但通过加速那占据 99% 运行时间的 1% 代码，许多看似不可能的事情将变为可能。 2. 人工智能技术的突破和生成式 AI 的潜力 AlexNet 的出现标志着人工智能与 GPU 加速计算的首次结合，引发了人们对 AI 领域的广泛关注。随后，生成式 AI 的出现让人们看到了 AI 技术的巨大潜力。生成式 AI 不仅可以识别图像，还可以根据文本描述生成相应的图像，这种对数据的理解和生成能力，预示着一场新的工业革命的开始。这场革命将诞生前所未有的产品和服务，并对各行各业产生深远的影响。 3. Transformer 的诞生与自然语言处理的变革 Transformer 的发明者们分享了他们的研究动机和创新历程。最初，他们希望建立一个能够处理海量自然语言数据的高效模型。Transformer 独特的自注意力机制和并行处理能力，使其能够在各种自然语言任务上取得突破性的进展。同时，Transformer 的通用性也让研究者们意识到，它不仅适用于语言，还可以扩展到图像、音频等多个领域，这为人工智能的发展开辟了新的道路。 4. AI 创业公司的使命和愿景随着人工智能技术的不断进步，许多 Transformer 的发明者选择离开大公司，创立了自己的 AI 公司。他们的目标是将这项变革性的技术带给更多人，让 AI 惠及各行各业。有的公司致力于创建通用的 AI 平台，有的专注于特定领域，如生物医学或金融。但他们的共同愿景是，通过人工智能来解决现实世界的问题，改善人类的生活。这些 AI 创业公司的努力，将加速人工智能技术的发展和应用。 5. 人工智能未来的发展方向对话中，专家们对人工智能未来的发展方向进行了展望。他们认为，未来的重点将是提高模型的推理能力和常识理解。同时，高质量的数据和人机交互也至关重要。研究者们期望通过构建更高效、更通用的模型，让 AI 能够从更少的数据中学习，并具备类似人类的思考和问题解决能力。此外，将 AI 与其他领域如生物学、金融等结合，将释放出更大的潜力。

GTC 2024：黄仁勋与七位 Transformer 论文作者圆桌会谈中英文字幕在今年的GTC大会上，英伟达的黄仁勋以一种充满仪式感的方式邀请了Transformer的七位作者（Niki Parmar因故临时未能出席）参与圆桌论坛的讨论，这是七位作者首次在公开场合集体亮相。他们在对话中也表达了一些令人印象深刻的观点： 1. 计算成本的降低和加速计算的兴起在个人电脑革命的 20 年里，计算成本降低了 10000 倍，这是一个史无前例的成就。然而，计算成本的急剧下降在某个时刻停止了。为了继续推动计算能力的发展，加速计算应运而生。加速计算虽然具有挑战性，但通过加速那占据 99% 运行时间的 1% 代码，许多看似不可能的事情将变为可能。 2. 人工智能技术的突破和生成式 AI 的潜力 AlexNet 的出现标志着人工智能与 GPU 加速计算的首次结合，引发了人们对 AI 领域的广泛关注。随后，生成式 AI 的出现让人们看到了 AI 技术的巨大潜力。生成式 AI 不仅可以识别图像，还可以根据文本描述生成相应的图像，这种对数据的理解和生成能力，预示着一场新的工业革命的开始。这场革命将诞生前所未有的产品和服务，并对各行各业产生深远的影响。 3. Transformer 的诞生与自然语言处理的变革 Transformer 的发明者们分享了他们的研究动机和创新历程。最初，他们希望建立一个能够处理海量自然语言数据的高效模型。Transformer 独特的自注意力机制和并行处理能力，使其能够在各种自然语言任务上取得突破性的进展。同时，Transformer 的通用性也让研究者们意识到，它不仅适用于语言，还可以扩展到图像、音频等多个领域，这为人工智能的发展开辟了新的道路。 4. AI 创业公司的使命和愿景随着人工智能技术的不断进步，许多 Transformer 的发明者选择离开大公司，创立了自己的 AI 公司。他们的目标是将这项变革性的技术带给更多人，让 AI 惠及各行各业。有的公司致力于创建通用的 AI 平台，有的专注于特定领域，如生物医学或金融。但他们的共同愿景是，通过人工智能来解决现实世界的问题，改善人类的生活。这些 AI 创业公司的努力，将加速人工智能技术的发展和应用。 5. 人工智能未来的发展方向对话中，专家们对人工智能未来的发展方向进行了展望。他们认为，未来的重点将是提高模型的推理能力和常识理解。同时，高质量的数据和人机交互也至关重要。研究者们期望通过构建更高效、更通用的模型，让 AI 能够从更少的数据中学习，并具备类似人类的思考和问题解决能力。此外，将 AI 与其他领域如生物学、金融等结合，将释放出更大的潜力。

宝玉

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今天给大家翻译的是最近吴恩达采访李飞飞的一期视频“Andrew Ng and Fei-Fei Li Discuss Human-Centered Artificial Intelligence - Stanford Online”，都是AI领域的重量级人物。李飞飞现在是斯坦福大学的计算机科学教授，还是HAI（以人为本的人工智能研究所）的联席主任。李飞飞还是吴恩达邀请去的斯坦福，最开始还担心李飞飞不去，而李飞飞则说，谁能抵挡斯坦福的诱惑😄 第一个话题是为什么李飞飞从物理专业转到了人工智能领域。李飞飞分享了她的经历，她一直对物理和STEM充满热情，后来在普林斯顿大学主修物理并在神经科学实验室实习。然而，通过阅读了一些伟大物理学家的著作例如薛定谔的《生命是什么？》罗杰·彭罗斯的《皇帝的新脑》，她对智能产生了极大的好奇心，这促使她在研究生阶段转向了人工智能。她对智能的基本计算原理有极大的兴趣，期待有一天能找到一组简单的原理或方程，可以定义智能的过程，无论是动物智能还是机器智能。李飞飞认为AI还处于初级阶段，就像牛顿之前的物理学，曾经有过伟大的物理学，伟大的物理学家，很多现象学，很多关于天体如何运动的研究。但是是牛顿开始写出非常简单的定律。我们仍在经历那个非常令人兴奋的AI基础科学成长时期，就像当年的物理学还处于牛顿之前的阶段。第二个话题是李飞飞早年的移民经历。李飞飞在15岁时移民到美国，她的父母不会说英语，经营一家干洗店可能是她们家最好的选择，因为洗衣店主要是周末营业，这样她作为学生也可以参与运营。尽管生活充满挑战，李飞飞坚持下来，并成功进入普林斯顿大学。干洗店的经营帮助她接触到了机器，也使得她对STEM（科学、技术、工程和数学）领域产生了兴趣。吴恩达也分享了他的早年经历，他在高中时曾在办公室工作，经常复印文件，为人们泡咖啡。这些经历启发他思考如何用机器人完成这些工作，这可能也种下了他对AI的兴趣的种子。希望他们高中的故事能够激励更多的人，无论我们起点如何，都有机会成功。第三个话题是关于李飞飞如何开始ImageNet项目和创建的Caltech 101数据库的。李飞飞是最早将机器学习应用于计算机视觉的学生之一，这在当时是一个具有争议的想法。在计算机视觉和人类智能理解的研究中，她利用机器学习方法进行真实世界对象的识别，尽管她很快就发现这个领域的一个主要挑战是模型的泛化能力不足。为了解决这个问题，李飞飞和她的导师开始探索大规模数据项目，创建了Caltech 101数据库。李飞飞开始做这事时非常早，那时候数码相机还非常昂贵，最初的数据是李飞飞和她妈还有几个本科生一起做的。这个数据库对许多研究者产生了积极影响。之后，李飞飞进一步扩展了数据库，创建了更大的ImageNet数据库，尽管这个想法在最初的时候遭到了很多质疑。但最终，这个庞大的数据库为全球无数研究者解锁了大量价值。由于最开始受到了很多质疑和困难，但最终项目还是取得了巨大的成功。就这个话题李飞飞分享了一点人生经验，就是设置北极星目标（即长期大目标）的重要性，并建议研究生们不应该只是为了发表论文而进行研究，而应该有一个长远的目标去驱动他们的工作。吴恩达对这个观点也很赞同，他也提醒大家即使项目刚开始规模比较小，也可以作为实现更大目标的基础。另外很重要的就是去追求自己真正感兴趣的研究领域，李飞飞会问她的学生：”是什么北极星在驱使你？“ 这段对话很精彩，我直接原文转发一下： ”吴恩达：当我想起那个故事时，它看起来像是一个有时候人们觉得他们应该只从事项目的例子，而不是一开始就做大事。但我觉得对于从事机器学习的人来说，如果你的第一个项目是一个稍微小一点的，那完全没问题。祝你取得好成绩。利用所学知识为实现更大的目标打下基础，然后有时候你会得到像ImageNet那样的巨大成功。李飞飞：但与此同时，我认为追求一个大胆的目标也很重要。你可以根据问题的规模或项目的规模设定局部里程碑，沿着这条道路前进，但我也关注我们现在的一些学生。他们受到如此大的同伴压力，在这个不断出版的气候中。这变得更多的是为了只是为了出版而进入一篇文章。我个人总是推动我的学生去问这个问题，是什么北极星在驱使你？吴恩达：是的，这是真的。这些年来，当我做研究时，我总是充满激情地去做我感兴趣的事情，在那里，我想尝试推动观点向前发展。不必听别人的意见。要听别人的意见，让他们影响你的看法。但最后，我认为最好的研究者让世界影响他们的观点，但最后，还是要根据自己的观点来推动事物。李飞飞：完全同意，是的。这是你自己内心的火焰。“ 第四个话题是李飞飞如何将计算机视觉和神经科学应用到多个领域，尤其是医疗保健的李飞飞认为她在计算机视觉领域的研究进化也遵循动物视觉智能的进化。有两个话题真正让她兴奋： 1. 一个是什么是真正有影响力的应用领域，能够帮助改善人类生活？这就是医疗保健工作。 2. 另一个是视觉在最终究竟是关于什么的？这让她试图在感知和机器人学习之间封闭回路。李飞飞引用了一组数字：每年约有25万美国人死于医疗错误，这大大超过了因车祸导致的死亡人数，医院感染导致的死亡人数超过95,000，这比车祸死亡人数多2.5倍。李飞飞和她的合作伙伴阿尼·米尔斯坦博士开始了一个项目，名为环境智能研究议程，目的是在医院或养老院安装智能传感器，以提高病人的安全性。但她指出，应用AI时，除了机器学习问题，还需要处理诸如隐私等人类问题。第五个话题是关于人工智能（AI）在公共政策中的重要性四年前，李飞飞和斯坦福大学的一些教职工意识到斯坦福需要在AI领域发挥更重要的角色，为此他们创建了人类中心AI研究所（HAI）。这个研究所旨在以人为本，研究下一代的人工智能教育、研究和政策。李飞飞提到，AI快速地影响着人们的生活，法律和政策必须要跟上。她认为专家需要和政策制定者更深入地交流，以利用AI更好地造福人民。这不仅涉及公平和隐私，还涉及到人才流向产业、数据和计算机的集中等问题。李飞飞参与推动的一项政策工作就是《全国人工智能研究云任务组法案》（现为国家人工智能研究资源，NAIRR），这个法案要求成立一个任务小组，为美国公共部门和研究部门提供更好的获取AI计算和数据资源的途径，以重振美国在AI创新和研究方面的生态系统。这是一项更多的激励政策，旨在建设和振兴生态系统。吴恩达问了李飞飞一个很有代表性的问题：”你对于刚开始学习机器学习的人有什么建议？“ 李飞飞的建议是： 1. 现在的AI和ML学习资源比以往任何时候都要丰富，从Coursera到YouTube、TikTok和Github，使得全球范围内的学习者都能够获取到这些知识。 2. 对非技术背景的人来说，AI也提供了丰富的机会，无论是应用、创造力、政策、社会问题，还是经济、伦理、政治科学等方面。 3. 人工智能可能带来的挑战和问题，如定义数字时代的经济，机器人和软件在工作流程中的影响，以及生成性AI对创造力和艺术创作者的影响等。吴恩达也基于李飞飞的建议提出了自己的建议，他的建议是现在人工智能的技术很通用，无论你的个人兴趣是什么领域，都很容易可以将你的兴趣和AI结合起来。现在AI还是很新的领域，基于兴趣可以开创自己的道路，去做一些令人兴奋的工作。最后一个话题是关于李飞飞开展的AI4ALL项目。 AI4ALL项目旨在引导年轻的学生，特别是来自代表性不足的群体，接触并学习AI。李飞飞在自己作为斯坦福人工智能实验室唯一的女性教师时，意识到了代表性不足的问题。 AI4ALL最初被称为SAILORS，这个项目于2015年开始，由李飞飞与她的学生宇川佐科夫斯基和教育专家瑞克·萨默一起启动。它最初是一个暑期项目，邀请年轻女性高中生学习AI。在得到詹森·黄、洛瑞·黄和梅琳达·盖茨等人的支持后，该项目于2017年扩展为全国性的非营利组织，现已在全国超过15所大学开设夏令营和暑期项目，同时提供在线课程并通过实习和导师计划提供持续的支持。最后引用AI4ALL的口号来结尾：“AI将改变世界，谁将改变AI？”，希望我们每个人都能参与其中！原始视频：

今天给大家翻译的是最近吴恩达采访李飞飞的一期视频“Andrew Ng and Fei-Fei Li Discuss Human-Centered Artificial Intelligence - Stanford Online”，都是AI领域的重量级人物。李飞飞现在是斯坦福大学的计算机科学教授，还是HAI（以人为本的人工智能研究所）的联席主任。李飞飞还是吴恩达邀请去的斯坦福，最开始还担心李飞飞不去，而李飞飞则说，谁能抵挡斯坦福的诱惑😄 第一个话题是为什么李飞飞从物理专业转到了人工智能领域。李飞飞分享了她的经历，她一直对物理和STEM充满热情，后来在普林斯顿大学主修物理并在神经科学实验室实习。然而，通过阅读了一些伟大物理学家的著作例如薛定谔的《生命是什么？》罗杰·彭罗斯的《皇帝的新脑》，她对智能产生了极大的好奇心，这促使她在研究生阶段转向了人工智能。她对智能的基本计算原理有极大的兴趣，期待有一天能找到一组简单的原理或方程，可以定义智能的过程，无论是动物智能还是机器智能。李飞飞认为AI还处于初级阶段，就像牛顿之前的物理学，曾经有过伟大的物理学，伟大的物理学家，很多现象学，很多关于天体如何运动的研究。但是是牛顿开始写出非常简单的定律。我们仍在经历那个非常令人兴奋的AI基础科学成长时期，就像当年的物理学还处于牛顿之前的阶段。第二个话题是李飞飞早年的移民经历。李飞飞在15岁时移民到美国，她的父母不会说英语，经营一家干洗店可能是她们家最好的选择，因为洗衣店主要是周末营业，这样她作为学生也可以参与运营。尽管生活充满挑战，李飞飞坚持下来，并成功进入普林斯顿大学。干洗店的经营帮助她接触到了机器，也使得她对STEM（科学、技术、工程和数学）领域产生了兴趣。吴恩达也分享了他的早年经历，他在高中时曾在办公室工作，经常复印文件，为人们泡咖啡。这些经历启发他思考如何用机器人完成这些工作，这可能也种下了他对AI的兴趣的种子。希望他们高中的故事能够激励更多的人，无论我们起点如何，都有机会成功。第三个话题是关于李飞飞如何开始ImageNet项目和创建的Caltech 101数据库的。李飞飞是最早将机器学习应用于计算机视觉的学生之一，这在当时是一个具有争议的想法。在计算机视觉和人类智能理解的研究中，她利用机器学习方法进行真实世界对象的识别，尽管她很快就发现这个领域的一个主要挑战是模型的泛化能力不足。为了解决这个问题，李飞飞和她的导师开始探索大规模数据项目，创建了Caltech 101数据库。李飞飞开始做这事时非常早，那时候数码相机还非常昂贵，最初的数据是李飞飞和她妈还有几个本科生一起做的。这个数据库对许多研究者产生了积极影响。之后，李飞飞进一步扩展了数据库，创建了更大的ImageNet数据库，尽管这个想法在最初的时候遭到了很多质疑。但最终，这个庞大的数据库为全球无数研究者解锁了大量价值。由于最开始受到了很多质疑和困难，但最终项目还是取得了巨大的成功。就这个话题李飞飞分享了一点人生经验，就是设置北极星目标（即长期大目标）的重要性，并建议研究生们不应该只是为了发表论文而进行研究，而应该有一个长远的目标去驱动他们的工作。吴恩达对这个观点也很赞同，他也提醒大家即使项目刚开始规模比较小，也可以作为实现更大目标的基础。另外很重要的就是去追求自己真正感兴趣的研究领域，李飞飞会问她的学生：”是什么北极星在驱使你？“ 这段对话很精彩，我直接原文转发一下： ”吴恩达：当我想起那个故事时，它看起来像是一个有时候人们觉得他们应该只从事项目的例子，而不是一开始就做大事。但我觉得对于从事机器学习的人来说，如果你的第一个项目是一个稍微小一点的，那完全没问题。祝你取得好成绩。利用所学知识为实现更大的目标打下基础，然后有时候你会得到像ImageNet那样的巨大成功。李飞飞：但与此同时，我认为追求一个大胆的目标也很重要。你可以根据问题的规模或项目的规模设定局部里程碑，沿着这条道路前进，但我也关注我们现在的一些学生。他们受到如此大的同伴压力，在这个不断出版的气候中。这变得更多的是为了只是为了出版而进入一篇文章。我个人总是推动我的学生去问这个问题，是什么北极星在驱使你？吴恩达：是的，这是真的。这些年来，当我做研究时，我总是充满激情地去做我感兴趣的事情，在那里，我想尝试推动观点向前发展。不必听别人的意见。要听别人的意见，让他们影响你的看法。但最后，我认为最好的研究者让世界影响他们的观点，但最后，还是要根据自己的观点来推动事物。李飞飞：完全同意，是的。这是你自己内心的火焰。“ 第四个话题是李飞飞如何将计算机视觉和神经科学应用到多个领域，尤其是医疗保健的李飞飞认为她在计算机视觉领域的研究进化也遵循动物视觉智能的进化。有两个话题真正让她兴奋： 1. 一个是什么是真正有影响力的应用领域，能够帮助改善人类生活？这就是医疗保健工作。 2. 另一个是视觉在最终究竟是关于什么的？这让她试图在感知和机器人学习之间封闭回路。李飞飞引用了一组数字：每年约有25万美国人死于医疗错误，这大大超过了因车祸导致的死亡人数，医院感染导致的死亡人数超过95,000，这比车祸死亡人数多2.5倍。李飞飞和她的合作伙伴阿尼·米尔斯坦博士开始了一个项目，名为环境智能研究议程，目的是在医院或养老院安装智能传感器，以提高病人的安全性。但她指出，应用AI时，除了机器学习问题，还需要处理诸如隐私等人类问题。第五个话题是关于人工智能（AI）在公共政策中的重要性四年前，李飞飞和斯坦福大学的一些教职工意识到斯坦福需要在AI领域发挥更重要的角色，为此他们创建了人类中心AI研究所（HAI）。这个研究所旨在以人为本，研究下一代的人工智能教育、研究和政策。李飞飞提到，AI快速地影响着人们的生活，法律和政策必须要跟上。她认为专家需要和政策制定者更深入地交流，以利用AI更好地造福人民。这不仅涉及公平和隐私，还涉及到人才流向产业、数据和计算机的集中等问题。李飞飞参与推动的一项政策工作就是《全国人工智能研究云任务组法案》（现为国家人工智能研究资源，NAIRR），这个法案要求成立一个任务小组，为美国公共部门和研究部门提供更好的获取AI计算和数据资源的途径，以重振美国在AI创新和研究方面的生态系统。这是一项更多的激励政策，旨在建设和振兴生态系统。吴恩达问了李飞飞一个很有代表性的问题：”你对于刚开始学习机器学习的人有什么建议？“ 李飞飞的建议是： 1. 现在的AI和ML学习资源比以往任何时候都要丰富，从Coursera到YouTube、TikTok和Github，使得全球范围内的学习者都能够获取到这些知识。 2. 对非技术背景的人来说，AI也提供了丰富的机会，无论是应用、创造力、政策、社会问题，还是经济、伦理、政治科学等方面。 3. 人工智能可能带来的挑战和问题，如定义数字时代的经济，机器人和软件在工作流程中的影响，以及生成性AI对创造力和艺术创作者的影响等。吴恩达也基于李飞飞的建议提出了自己的建议，他的建议是现在人工智能的技术很通用，无论你的个人兴趣是什么领域，都很容易可以将你的兴趣和AI结合起来。现在AI还是很新的领域，基于兴趣可以开创自己的道路，去做一些令人兴奋的工作。最后一个话题是关于李飞飞开展的AI4ALL项目。 AI4ALL项目旨在引导年轻的学生，特别是来自代表性不足的群体，接触并学习AI。李飞飞在自己作为斯坦福人工智能实验室唯一的女性教师时，意识到了代表性不足的问题。 AI4ALL最初被称为SAILORS，这个项目于2015年开始，由李飞飞与她的学生宇川佐科夫斯基和教育专家瑞克·萨默一起启动。它最初是一个暑期项目，邀请年轻女性高中生学习AI。在得到詹森·黄、洛瑞·黄和梅琳达·盖茨等人的支持后，该项目于2017年扩展为全国性的非营利组织，现已在全国超过15所大学开设夏令营和暑期项目，同时提供在线课程并通过实习和导师计划提供持续的支持。最后引用AI4ALL的口号来结尾：“AI将改变世界，谁将改变AI？”，希望我们每个人都能参与其中！原始视频：

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蔡崇信的这个访谈非常值得一看，摘录一些其中的内容： - 我来自一个完全不同的文化背景，我在一个浓厚的中国文化环境中长大，并就读于一所中文学校。所以，当我 13 岁的时候到达美国新泽西州时，我几乎不会说英语。因此，我去了一所寄宿学校。我认为，为了更好地融入和交到朋友，我需要参加很多体育活动。我尝试加入了很多运动队，但是我没能入选棒球队。 - 成长过程中我父亲是对我产生最重要影响的人。他是我见过的最聪明、最敏锐的人之一，但他非常严厉。我曾经害怕我父亲。他已经去世了。但我觉得如果他还在世，我可以和他谈谈："我在生活中也有所成就，可能也能与你的成就媲美。"但我还是不如他聪明。 - 在 1999 年，一个我在台湾认识的朋友，我们的父母也是朋友，他建议我去杭州见见这个人，马云。他说马云很特别，有点疯狂，但是我应该去见见他。于是我坐上了飞往杭州的航班。那时候，香港和杭州之间一周只有两个航班，分别是周二和周四。我就坐飞机去杭州找他。当我走进他在杭州的公寓，他住在一个叫做"莱茵花园"的小区的二楼公寓。我看到门口有好几双鞋，显然里面有不少人在工作。有工程师，也有客服人员。那时，马云已经创建了一个网站，供中国的中小型出口商利用，以便他们能够向全世界销售产品。你们可能不会相信，我们的第一个网站，阿里巴巴，其实是英文版的，因为面向的客户群主要在西方。里面的工程师们正在忙碌着，客服人员也在做各种事情。我至今仍记得他们有一本笔记本，把网站上的每一个注册用户都记了下来，那时共有 28,000 名注册用户。大约过了一个小时，我和马云闲聊，我说，"马云，我得用一下卫生间，我去一下卫生间可以吗？"我看到洗手台旁边竟然有 10 把牙刷。我想，"天哪，这些人真是无时无刻都在这个房间里生活，工作。"这就是公司文化的起源，就像我们通常说的，从一个车库开始的，对吧？离开时我深受鼓舞，不仅仅是因为马云的愿景和魅力，也因为看到有那么多人愿意跟随他。那是很早的时候，他并没有什么资金，那些在那里工作的人全都是他的学生。 - 一个值得人们跟随的领导人应具备最重要的特质是：他能给人们描绘出一个未来的蓝图。 - 当时，我们的业务是 B2B 市场，马云说，"随着中国即将加入 WTO，所有这些中小型企业都希望能在全球范围内做生意。"阿里巴巴的使命，无论是过去还是现在，都是致力于让企业无论在何处都能轻松开展业务。我们的 DNA 和文化就是帮助小企业尽可能广泛地开展国际业务。这就是我们的愿景。毫无疑问，我们已经发展成为一家大型的国内消费公司，同时也在云计算领域发展。 - 我们做的第一件事是承认错误。我们承认过去可能没有重视用户体验。第二件事是重新分配人员，调整适应新策略的组织架构。这是大公司常见的问题。大公司的架构一成不变，因为员工不喜欢改变，他们不愿意换工作，害怕被解雇等等。然后你开始让公司的方向适应你的组织结构，但是这是错误的。正确的做法应该是先明确公司的方向，然后调整公司的组织架构。所以我们实际上在淘宝内部重新进行了重组。 - 我认为不愿承认错误是人的本性。真正的领导者和优秀的管理者有能力反思自我，并说，"我可能做错了某些事。我做错了这个。" "我需要改变。"他们需要改变自身。但人的本性往往让他们不去这么做。我想我们也陷入了这个困境，需要有点谦虚。我认为领导力的一部分就是要有谦逊之心。你必须能够承认错误，并说，"好的，我们需要改正方向，这是新的愿景，"因为员工需要这样的指导。这非常重要。 - 过去三年的士气一直不好。我指的是很多因素。首先，我们经历了新冠疫情，然后中国经济在疫情之后反弹，但后来增长放缓。竞争压力是另一个问题。还有就是监管审查的压力。我们支付了巨额罚款，但那已经是过去的事了。所有这些因素加在一起对士气产生了相当大的打击。但正如我所说，最重要的是，员工需要一个方向。如果你能清晰地传达出这个方向，他们就会重新振作起来。 - 但我对当下消费者的看法是，有几个因素可能压制了他们的信心和消费意愿。首先，由于房地产市场的下滑，出现了财富缩水现象。我认为，平均来说，房地产价格已经下跌了 30%。当人们的大部分财富都投资在房地产上，且市场出现下滑时，他们会觉得自己不再富有，想要储蓄，消费意愿减弱。其次，我认为今天的年轻人仍然担心找不到工作。就以我们自己为例，在过去的几个季度里，我们的员工人数由于自然流失而减少。我们并没有进行裁员，但也没有进行新的招聘。我认为对企业，尤其是私营企业，提供激励措施是非常重要的。并给予他们投资的信心和雇佣人员。当人们对未来感到不确定时，对工作稳定性的不确定也会影响他们的消费意愿。但是，消费的能力是存在的。中国的储蓄率很高，家庭现金仍然充足。 - 中国将继续在世界上扮演制造业强国的角色。尽管人口在相对减少，但中国的人口规模仍然非常庞大。你正在观察的是中国经济中有生产力的 8 亿劳动力。即使这个数字减少到 6 亿或 6.5 亿，这仍然是一个庞大的生产力规模。中国人民勤奋努力，教育系统也非常出色。因此，我们拥有受过良好教育的劳动力和熟练的劳动力。你可能已经注意到，很多企业都在将供应链多元化，转移到越南、墨西哥等地。但是，我们还需要看到这样一个事实，越南的人口大约只有 1 亿，劳动力只有 6000 万。而中国的规模是越南的十倍以上。越南等国家永远无法取代中国作为世界制造中心的地位。 - 美国对中国的芯片封锁，阿里巴巴也受到很大影响，尤其是对其云业务和向客户提供高端计算服务的能力产生了影响。在短期和可能的中期内是一个问题。但从长远来看，中国将发展出自己制造高端 GPU 的能力。 - 对于芯片短缺，是个严重的问题，短期来看，在限制措施下达前，已经积累了一定的库存。在接下来的一年或 18 个月里，仍可以利用现有的库存进行大语言模型的训练。相比于应用，训练更需要高性能的计算能力，这就涉及到了所谓的推理。在推理方面，有许多不同的选择，不需要像最新的模型那样都需要高性能和高端的芯片。 - 如果可以无限制地获取 NVIDIA 的顶级显卡，那么阿里巴巴会有一个更强大的云计算业务，并且会拥有更多希望从阿里云这里租用计算能力的客户。 - 一个有力的企业文化就是你认同公司的使命，非常明确地看到公司的前进方向，你喜欢和同事一起工作。你喜欢你的老板，你喜欢你的同事。我认为这一直是阿里巴巴的文化。我们有一句话，"快乐工作，认真生活。" 人们总是讨论如何平衡工作和生活，但在阿里巴巴，我们问："为什么工作和生活一定要对立起来？" 当你上班的时候，你应该感到快乐，因为你在朋友中间。 - 和善并不意味着就是好老板因为如果你对人太好，你就会误导他们。我认为一个好老板最重要的是给出即时的反馈。反馈不能是季度评估或年终评估的事情。反馈必须即时给出。人们需要知道他们是不是做错了什么，或者他们没有付出全部的努力。他们需要立刻知道。 - 谦逊是很重要的领导原则，你必须能够承认自己的错误。另外，你不能总是假装自己是房间里最聪明的人。有时候人们在寻找那样的领导。你可能想提出一个好主意或者什么，但那不能是一直如此。因为你得让向你汇报的人有权提出他们自己的想法。否则，你就会扼杀创新。 - 对年轻人的建议是学习一两个基础的技能，让你在所有人中能够处于前 10%。比如，如果你想学怎么编程，或者你想深入某个特定主题领域，我认为你必须发展一些专门技能。我在职业上的专长实际上是税法。我做了三年的税务律师工作，我知道我可以走进一个房间，在人们谈论税务结构时显得比较懂行。这对我现在仍然有所帮助。我们正在关注一些国际事务，其中正确地构建公司实体、税务结构和许可证结构非常重要，所以我对此非常投入。你不能期望自己在所有领域都是通才。你必须能够向别人明确表达，"我在某一方面是专家"，这是你赢得他人尊重的方式。 - 另一条给年轻人的建议是，要学习多项技能。尤其是，我认为在未来，数据科学将会非常重要。参加一门数据科学的课程吧。这个课程过去被称为统计学，但现在我们更喜欢称之为数据科学，这个名字听起来更有吸引力。同时，也去上一门心理学课。我觉得人类的思维以及思维如何运作非常有趣，这与机器有很大的不同。如果你具备一些编程能力，那就更好了，比如现在的年轻人，他们都会学习 Python 或 Java 等编程语言。理解数据科学和心理学的基础知识，我认为你就具备了在生活中取得成功所需的所有工具。视频来源：视频文稿：

蔡崇信的这个访谈非常值得一看，摘录一些其中的内容： - 我来自一个完全不同的文化背景，我在一个浓厚的中国文化环境中长大，并就读于一所中文学校。所以，当我 13 岁的时候到达美国新泽西州时，我几乎不会说英语。因此，我去了一所寄宿学校。我认为，为了更好地融入和交到朋友，我需要参加很多体育活动。我尝试加入了很多运动队，但是我没能入选棒球队。 - 成长过程中我父亲是对我产生最重要影响的人。他是我见过的最聪明、最敏锐的人之一，但他非常严厉。我曾经害怕我父亲。他已经去世了。但我觉得如果他还在世，我可以和他谈谈："我在生活中也有所成就，可能也能与你的成就媲美。"但我还是不如他聪明。 - 在 1999 年，一个我在台湾认识的朋友，我们的父母也是朋友，他建议我去杭州见见这个人，马云。他说马云很特别，有点疯狂，但是我应该去见见他。于是我坐上了飞往杭州的航班。那时候，香港和杭州之间一周只有两个航班，分别是周二和周四。我就坐飞机去杭州找他。当我走进他在杭州的公寓，他住在一个叫做"莱茵花园"的小区的二楼公寓。我看到门口有好几双鞋，显然里面有不少人在工作。有工程师，也有客服人员。那时，马云已经创建了一个网站，供中国的中小型出口商利用，以便他们能够向全世界销售产品。你们可能不会相信，我们的第一个网站，阿里巴巴，其实是英文版的，因为面向的客户群主要在西方。里面的工程师们正在忙碌着，客服人员也在做各种事情。我至今仍记得他们有一本笔记本，把网站上的每一个注册用户都记了下来，那时共有 28,000 名注册用户。大约过了一个小时，我和马云闲聊，我说，"马云，我得用一下卫生间，我去一下卫生间可以吗？"我看到洗手台旁边竟然有 10 把牙刷。我想，"天哪，这些人真是无时无刻都在这个房间里生活，工作。"这就是公司文化的起源，就像我们通常说的，从一个车库开始的，对吧？离开时我深受鼓舞，不仅仅是因为马云的愿景和魅力，也因为看到有那么多人愿意跟随他。那是很早的时候，他并没有什么资金，那些在那里工作的人全都是他的学生。 - 一个值得人们跟随的领导人应具备最重要的特质是：他能给人们描绘出一个未来的蓝图。 - 当时，我们的业务是 B2B 市场，马云说，"随着中国即将加入 WTO，所有这些中小型企业都希望能在全球范围内做生意。"阿里巴巴的使命，无论是过去还是现在，都是致力于让企业无论在何处都能轻松开展业务。我们的 DNA 和文化就是帮助小企业尽可能广泛地开展国际业务。这就是我们的愿景。毫无疑问，我们已经发展成为一家大型的国内消费公司，同时也在云计算领域发展。 - 我们做的第一件事是承认错误。我们承认过去可能没有重视用户体验。第二件事是重新分配人员，调整适应新策略的组织架构。这是大公司常见的问题。大公司的架构一成不变，因为员工不喜欢改变，他们不愿意换工作，害怕被解雇等等。然后你开始让公司的方向适应你的组织结构，但是这是错误的。正确的做法应该是先明确公司的方向，然后调整公司的组织架构。所以我们实际上在淘宝内部重新进行了重组。 - 我认为不愿承认错误是人的本性。真正的领导者和优秀的管理者有能力反思自我，并说，"我可能做错了某些事。我做错了这个。" "我需要改变。"他们需要改变自身。但人的本性往往让他们不去这么做。我想我们也陷入了这个困境，需要有点谦虚。我认为领导力的一部分就是要有谦逊之心。你必须能够承认错误，并说，"好的，我们需要改正方向，这是新的愿景，"因为员工需要这样的指导。这非常重要。 - 过去三年的士气一直不好。我指的是很多因素。首先，我们经历了新冠疫情，然后中国经济在疫情之后反弹，但后来增长放缓。竞争压力是另一个问题。还有就是监管审查的压力。我们支付了巨额罚款，但那已经是过去的事了。所有这些因素加在一起对士气产生了相当大的打击。但正如我所说，最重要的是，员工需要一个方向。如果你能清晰地传达出这个方向，他们就会重新振作起来。 - 但我对当下消费者的看法是，有几个因素可能压制了他们的信心和消费意愿。首先，由于房地产市场的下滑，出现了财富缩水现象。我认为，平均来说，房地产价格已经下跌了 30%。当人们的大部分财富都投资在房地产上，且市场出现下滑时，他们会觉得自己不再富有，想要储蓄，消费意愿减弱。其次，我认为今天的年轻人仍然担心找不到工作。就以我们自己为例，在过去的几个季度里，我们的员工人数由于自然流失而减少。我们并没有进行裁员，但也没有进行新的招聘。我认为对企业，尤其是私营企业，提供激励措施是非常重要的。并给予他们投资的信心和雇佣人员。当人们对未来感到不确定时，对工作稳定性的不确定也会影响他们的消费意愿。但是，消费的能力是存在的。中国的储蓄率很高，家庭现金仍然充足。 - 中国将继续在世界上扮演制造业强国的角色。尽管人口在相对减少，但中国的人口规模仍然非常庞大。你正在观察的是中国经济中有生产力的 8 亿劳动力。即使这个数字减少到 6 亿或 6.5 亿，这仍然是一个庞大的生产力规模。中国人民勤奋努力，教育系统也非常出色。因此，我们拥有受过良好教育的劳动力和熟练的劳动力。你可能已经注意到，很多企业都在将供应链多元化，转移到越南、墨西哥等地。但是，我们还需要看到这样一个事实，越南的人口大约只有 1 亿，劳动力只有 6000 万。而中国的规模是越南的十倍以上。越南等国家永远无法取代中国作为世界制造中心的地位。 - 美国对中国的芯片封锁，阿里巴巴也受到很大影响，尤其是对其云业务和向客户提供高端计算服务的能力产生了影响。在短期和可能的中期内是一个问题。但从长远来看，中国将发展出自己制造高端 GPU 的能力。 - 对于芯片短缺，是个严重的问题，短期来看，在限制措施下达前，已经积累了一定的库存。在接下来的一年或 18 个月里，仍可以利用现有的库存进行大语言模型的训练。相比于应用，训练更需要高性能的计算能力，这就涉及到了所谓的推理。在推理方面，有许多不同的选择，不需要像最新的模型那样都需要高性能和高端的芯片。 - 如果可以无限制地获取 NVIDIA 的顶级显卡，那么阿里巴巴会有一个更强大的云计算业务，并且会拥有更多希望从阿里云这里租用计算能力的客户。 - 一个有力的企业文化就是你认同公司的使命，非常明确地看到公司的前进方向，你喜欢和同事一起工作。你喜欢你的老板，你喜欢你的同事。我认为这一直是阿里巴巴的文化。我们有一句话，"快乐工作，认真生活。" 人们总是讨论如何平衡工作和生活，但在阿里巴巴，我们问："为什么工作和生活一定要对立起来？" 当你上班的时候，你应该感到快乐，因为你在朋友中间。 - 和善并不意味着就是好老板因为如果你对人太好，你就会误导他们。我认为一个好老板最重要的是给出即时的反馈。反馈不能是季度评估或年终评估的事情。反馈必须即时给出。人们需要知道他们是不是做错了什么，或者他们没有付出全部的努力。他们需要立刻知道。 - 谦逊是很重要的领导原则，你必须能够承认自己的错误。另外，你不能总是假装自己是房间里最聪明的人。有时候人们在寻找那样的领导。你可能想提出一个好主意或者什么，但那不能是一直如此。因为你得让向你汇报的人有权提出他们自己的想法。否则，你就会扼杀创新。 - 对年轻人的建议是学习一两个基础的技能，让你在所有人中能够处于前 10%。比如，如果你想学怎么编程，或者你想深入某个特定主题领域，我认为你必须发展一些专门技能。我在职业上的专长实际上是税法。我做了三年的税务律师工作，我知道我可以走进一个房间，在人们谈论税务结构时显得比较懂行。这对我现在仍然有所帮助。我们正在关注一些国际事务，其中正确地构建公司实体、税务结构和许可证结构非常重要，所以我对此非常投入。你不能期望自己在所有领域都是通才。你必须能够向别人明确表达，"我在某一方面是专家"，这是你赢得他人尊重的方式。 - 另一条给年轻人的建议是，要学习多项技能。尤其是，我认为在未来，数据科学将会非常重要。参加一门数据科学的课程吧。这个课程过去被称为统计学，但现在我们更喜欢称之为数据科学，这个名字听起来更有吸引力。同时，也去上一门心理学课。我觉得人类的思维以及思维如何运作非常有趣，这与机器有很大的不同。如果你具备一些编程能力，那就更好了，比如现在的年轻人，他们都会学习 Python 或 Java 等编程语言。理解数据科学和心理学的基础知识，我认为你就具备了在生活中取得成功所需的所有工具。视频来源：视频文稿：

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🙏七哥：我们爆料革命经历了七哥这近三年的牢狱之苦，一定会迎来超乎所有人想象的，一个伟大的觉醒、发展、稳定，和一个让世界重新认识中共的，这么一个新的团体，而且是在非暴力的情况下，用现在的科技，和现在的文明，和现在的 web3 技术，和去中心化金融，创造在中共发生的、在中国发生的、刹那的那一刻，解放所有14亿中国人🔥 那时候的中国人，只有思想自由了，人格自由了，言论自由了，你才能让中国人最伟大的智慧，才能变成真正的、叫人尊重的、和智慧文明和现代文明结合的一个新中国，只有那时候。而且我深信不移这一刻，一定会到来🔥 ………

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追着曙光跑🔥银河系🚀🚀🚀

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阿里巴巴主席蔡崇信谈为什么阿里巴巴全力投入AI 这是今年五月蔡崇信在 2024 年摩根大通全球中国峰会期间炉边会谈的视频。在与关金星的30分钟对话中，蔡崇信概述了人工智能如何推动他25年前共同创立的公司在核心电商业务或云部门的增长。 “人工智能是一个非常重要的领域，你不能只采用单一的路径” “我们是中国唯一一家既运营领先的云业务又在人工智能领域具有竞争力的公司” “我们看到了AI的巨大潜力……这就是为什么我们全力投入。” “作为一个外行人试图理解人工智能，就像教育一个孩子：你送他们上初中、高中、大学，然后他们最终获得博士学位……当人们比较大语言模型 (LLM) 并说‘我的比你的好’时，他们实际上是在说‘我的孩子有三个博士学位，并且精通生物学、数学和心理学。’” “从根本上说，作为一家技术公司和技术先锋，我们相信机器智能的不断进步，机器将变得越来越智能。” “对我们来说，能够在众多垂直应用中应用人工智能非常重要……当我们看我们的电商用例时，真是不可思议。” “任何使用我们AI的人都需要使用云计算能力……当他们在我们的社区中使用开源AI时，他们也需要计算能力。这就是我们如何增长我们的云计算收入。” “人工智能是一个非常重要的领域，你不能只采用单一的路径。这让我想起了尤吉·贝拉的一句话。他说，‘当你遇到岔路时，选一条路走下去，别纠结。’” “阿里巴巴就是增长。我们致力于技术创新。我们致力于将我们的技术应用于我们的核心业务，为我们的客户创造价值，并最终也为我们的股东创造价值……” “竞争始终存在，自从我们成立之日起就一直有，你无法通过削减成本来增加竞争力。你需要有一个增长的心态去进行竞争。这就是我们现在的处境，这就是我们决定要做的。” “我曾经把锻炼放在睡眠之前。现在，我更重视睡眠而不是锻炼。”

阿里巴巴主席蔡崇信谈为什么阿里巴巴全力投入AI 这是今年五月蔡崇信在 2024 年摩根大通全球中国峰会期间炉边会谈的视频。在与关金星的30分钟对话中，蔡崇信概述了人工智能如何推动他25年前共同创立的公司在核心电商业务或云部门的增长。 “人工智能是一个非常重要的领域，你不能只采用单一的路径” “我们是中国唯一一家既运营领先的云业务又在人工智能领域具有竞争力的公司” “我们看到了AI的巨大潜力……这就是为什么我们全力投入。” “作为一个外行人试图理解人工智能，就像教育一个孩子：你送他们上初中、高中、大学，然后他们最终获得博士学位……当人们比较大语言模型 (LLM) 并说‘我的比你的好’时，他们实际上是在说‘我的孩子有三个博士学位，并且精通生物学、数学和心理学。’” “从根本上说，作为一家技术公司和技术先锋，我们相信机器智能的不断进步，机器将变得越来越智能。” “对我们来说，能够在众多垂直应用中应用人工智能非常重要……当我们看我们的电商用例时，真是不可思议。” “任何使用我们AI的人都需要使用云计算能力……当他们在我们的社区中使用开源AI时，他们也需要计算能力。这就是我们如何增长我们的云计算收入。” “人工智能是一个非常重要的领域，你不能只采用单一的路径。这让我想起了尤吉·贝拉的一句话。他说，‘当你遇到岔路时，选一条路走下去，别纠结。’” “阿里巴巴就是增长。我们致力于技术创新。我们致力于将我们的技术应用于我们的核心业务，为我们的客户创造价值，并最终也为我们的股东创造价值……” “竞争始终存在，自从我们成立之日起就一直有，你无法通过削减成本来增加竞争力。你需要有一个增长的心态去进行竞争。这就是我们现在的处境，这就是我们决定要做的。” “我曾经把锻炼放在睡眠之前。现在，我更重视睡眠而不是锻炼。”

宝玉

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马斯克在今天《经济学人》总编的采访中表达了对AI发展的高度乐观预期：大约5年后（约2031年），AI的智能水平可能超过全人类智能的总和。到那时，AI几乎能在所有事情上做得比人类更好（唯一可能的例外是“成为人类本身”）。最可能的结果是进入一个“惊人丰裕的时代”——任何人都能得到自己能想到的任何东西，物质极大丰富。他承认这听起来很夸张，但以2026年的现状来看，到2036年就能验证。唯一可能打断这个进程的是大规模全球核战争等灾难；只要不发生第三次世界大战，人类就会走向这个丰裕时代。他的核心观点是传递“乐观和兴奋”的未来愿景，而不是恐惧。

马斯克在今天《经济学人》总编的采访中表达了对AI发展的高度乐观预期：大约5年后（约2031年），AI的智能水平可能超过全人类智能的总和。到那时，AI几乎能在所有事情上做得比人类更好（唯一可能的例外是“成为人类本身”）。最可能的结果是进入一个“惊人丰裕的时代”——任何人都能得到自己能想到的任何东西，物质极大丰富。他承认这听起来很夸张，但以2026年的现状来看，到2036年就能验证。唯一可能打断这个进程的是大规模全球核战争等灾难；只要不发生第三次世界大战，人类就会走向这个丰裕时代。他的核心观点是传递“乐观和兴奋”的未来愿景，而不是恐惧。

KK.aWSB

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有人预测，未来25年，人类将完成过去一万年的技术进步。怎么可能？答案是通用人工智能，AGI。很多人还没反应过来，以为未来50年会和过去50年一样，只是温和的技术迭代。即便他们相信2030年能实现AGI，也觉得那不过是让进步快一点的工具而已。但另一派的观点完全不同。他们认为，到2050年，世界与今天的差别，会像今天和狩猎采集时代的差别一样大。一旦AI开始自动化所有智力活动，智能本身就会开始自我迭代升级。这可能在某个无法预测的时间点，瞬间解锁“极端超智能”。什么是极端超智能？经典案例是分子纳米技术。也就是精准制造可以极速自我复制的微型机器。或者，发明出接近光速的太空探测器。问题来了。谁来定义和控制这种力量？是硅谷那些思想左倾的科技巨头，还是另有其人？当所有智力活动都被自动化，人类的价值又在哪里？这听起来更像是一场巨大的赌博，而赌注是整个人类文明的方向。

有人预测，未来25年，人类将完成过去一万年的技术进步。怎么可能？答案是通用人工智能，AGI。很多人还没反应过来，以为未来50年会和过去50年一样，只是温和的技术迭代。即便他们相信2030年能实现AGI，也觉得那不过是让进步快一点的工具而已。但另一派的观点完全不同。他们认为，到2050年，世界与今天的差别，会像今天和狩猎采集时代的差别一样大。一旦AI开始自动化所有智力活动，智能本身就会开始自我迭代升级。这可能在某个无法预测的时间点，瞬间解锁“极端超智能”。什么是极端超智能？经典案例是分子纳米技术。也就是精准制造可以极速自我复制的微型机器。或者，发明出接近光速的太空探测器。问题来了。谁来定义和控制这种力量？是硅谷那些思想左倾的科技巨头，还是另有其人？当所有智力活动都被自动化，人类的价值又在哪里？这听起来更像是一场巨大的赌博，而赌注是整个人类文明的方向。

墓碑科技

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今年，AI机器人赛道真的是火得不行。从家里用的扫地机器人到工业上的自动化设备，甚至现在都可以上台跳舞了，不得不说一句牛逼！但是现在机器人和AI系统大多被少数几家大公司掌控，创新的步伐虽然快，却往往伴随着技术封闭性和使用限制。 OpenMind 却正在打破这种局限，提出了一个非常具有前瞻性的解决方案——开源的机器人操作系统。这种做法不仅仅是技术上的创新，它从根本上重新定义了谁能控制机器人的智能，以及谁能参与到技术创新中去。 OpenMind的核心理念是开放和去中心化——这意味着不再是只有少数几家公司有能力和资源控制机器人的发展和应用。通过开源操作系统OM1，OpenMind赋予了全球开发者和创新者在机器人生态系统中发挥更大作用的机会。任何有创意、有技术的团队，都可以基于OM1平台构建自己的机器人应用，这种开放生态不仅能加速创新，还能促进更广泛的合作和资源共享。最关键的是，OpenMind没有像传统公司那样将机器人生态系统封闭在一个小圈子里，而是推动它向全球开发者开放，鼓励他们参与并共同塑造机器人的未来。这不仅能避免技术的垄断，更能确保机器人系统的多样性和适应性——每个开发者、每个小团队都能贡献自己的智慧，推动机器人技术在各个行业中的应用。这背后折射的是OpenMind对于去中心化理念的深刻理解和执行力。与传统企业垄断不同，这种去中心化的思维让更多的人和团队能通过开源平台参与进来，这也让机器人技术有了更多的可能性。未来的机器人技术， OpenMind 无疑为其注入了一股新鲜的力量。在这场关于机器人智能的创新竞赛中，去中心化和开源将不仅仅是一个趋势，更是能让全球每个人都参与进来的机会。 #OpenMind

今年，AI机器人赛道真的是火得不行。从家里用的扫地机器人到工业上的自动化设备，甚至现在都可以上台跳舞了，不得不说一句牛逼！但是现在机器人和AI系统大多被少数几家大公司掌控，创新的步伐虽然快，却往往伴随着技术封闭性和使用限制。 OpenMind 却正在打破这种局限，提出了一个非常具有前瞻性的解决方案——开源的机器人操作系统。这种做法不仅仅是技术上的创新，它从根本上重新定义了谁能控制机器人的智能，以及谁能参与到技术创新中去。 OpenMind的核心理念是开放和去中心化——这意味着不再是只有少数几家公司有能力和资源控制机器人的发展和应用。通过开源操作系统OM1，OpenMind赋予了全球开发者和创新者在机器人生态系统中发挥更大作用的机会。任何有创意、有技术的团队，都可以基于OM1平台构建自己的机器人应用，这种开放生态不仅能加速创新，还能促进更广泛的合作和资源共享。最关键的是，OpenMind没有像传统公司那样将机器人生态系统封闭在一个小圈子里，而是推动它向全球开发者开放，鼓励他们参与并共同塑造机器人的未来。这不仅能避免技术的垄断，更能确保机器人系统的多样性和适应性——每个开发者、每个小团队都能贡献自己的智慧，推动机器人技术在各个行业中的应用。这背后折射的是OpenMind对于去中心化理念的深刻理解和执行力。与传统企业垄断不同，这种去中心化的思维让更多的人和团队能通过开源平台参与进来，这也让机器人技术有了更多的可能性。未来的机器人技术， OpenMind 无疑为其注入了一股新鲜的力量。在这场关于机器人智能的创新竞赛中，去中心化和开源将不仅仅是一个趋势，更是能让全球每个人都参与进来的机会。 #OpenMind

阿乐

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非常值得一看的视频，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 在2024年加州大学伯克利分校人工智能黑客马拉松颁奖典礼上的主题演讲。 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 解释了新的计算范式： “我们正在进入一个新的计算范式，大语言模型就像CPU一样，使用Token而不是字节，并且有一个上下文窗口而不是RAM。这就是大语言模型操作系统（Large Language Model OS, LMOS）。” Andrej在演讲中分享了他对黑客马拉松的热情，强调这种活动带来的巨大能量和创造力，尤其是年轻人们在其中展现出的创新精神。他指出，人工智能领域在过去15年中经历了巨大的发展，从最初的学术研讨到现在的广泛应用，这种变化令人瞩目。尤其是大语言模型的兴起，彻底改变了计算的范式，使得计算不仅仅是处理字节，而是处理语言和上下文，这为人工智能的应用打开了新的大门。他回顾了自己在OpenAI的经历，描述了公司从八个人在公寓里工作到如今成为市值近千亿美元的行业巨头的历程。通过一个个小项目的积累和发展，OpenAI最终实现了巨大的突破。Andrej特别强调了项目经验的重要性，指出很多看似不起眼的小项目最终可能会带来意想不到的巨大影响。他还提到“一万小时”定律，强调成功源于反复的实践和大量的付出，只有通过持续不断地努力和项目驱动学习，才能在某个领域内获得真正的专业技能。他鼓励大家多做项目，通过项目来推动自己的学习和进步，并通过分享和发布项目来获取成就感和动力。最后，Andrej展望了未来人工智能和技术的发展，指出我们正处在一个独特的时代，人工智能将进一步融入我们的生活，带来更多的可能性和挑战。他希望大家能够从小项目开始，不断积累经验，最终对世界产生积极的影响，共同塑造一个美好的未来。完整文稿：

非常值得一看的视频，OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 在2024年加州大学伯克利分校人工智能黑客马拉松颁奖典礼上的主题演讲。 OpenAI 联合创始人 Andrej Karpathy 解释了新的计算范式： “我们正在进入一个新的计算范式，大语言模型就像CPU一样，使用Token而不是字节，并且有一个上下文窗口而不是RAM。这就是大语言模型操作系统（Large Language Model OS, LMOS）。” Andrej在演讲中分享了他对黑客马拉松的热情，强调这种活动带来的巨大能量和创造力，尤其是年轻人们在其中展现出的创新精神。他指出，人工智能领域在过去15年中经历了巨大的发展，从最初的学术研讨到现在的广泛应用，这种变化令人瞩目。尤其是大语言模型的兴起，彻底改变了计算的范式，使得计算不仅仅是处理字节，而是处理语言和上下文，这为人工智能的应用打开了新的大门。他回顾了自己在OpenAI的经历，描述了公司从八个人在公寓里工作到如今成为市值近千亿美元的行业巨头的历程。通过一个个小项目的积累和发展，OpenAI最终实现了巨大的突破。Andrej特别强调了项目经验的重要性，指出很多看似不起眼的小项目最终可能会带来意想不到的巨大影响。他还提到“一万小时”定律，强调成功源于反复的实践和大量的付出，只有通过持续不断地努力和项目驱动学习，才能在某个领域内获得真正的专业技能。他鼓励大家多做项目，通过项目来推动自己的学习和进步，并通过分享和发布项目来获取成就感和动力。最后，Andrej展望了未来人工智能和技术的发展，指出我们正处在一个独特的时代，人工智能将进一步融入我们的生活，带来更多的可能性和挑战。他希望大家能够从小项目开始，不断积累经验，最终对世界产生积极的影响，共同塑造一个美好的未来。完整文稿：

宝玉

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乔布斯在1981年2月18日接受采访视频这是一段乔布斯在1981年2月18日接受采访的原始视频，还是剪辑之前的原始版本，以至于有很多背景对话和补录的提问片段，不过仍然信息量丰富，从中可以看到乔布斯在40多年前对对个人电脑的见解和预测。如果你把这段对话中的个人电脑换成现在热门的AI，你会从里面发现很多有意思的共同点，只是很遗憾今天没有机会看到乔布斯对于AI的洞见！先看看1981年的时代背景： - 1975年，比尔·盖茨和保罗·艾伦创办微软 - 1976年，史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克创办苹果 - Apple III于1980年5月推出，是一款面向商业用户的个人电脑。 - 苹果公司1980年12月12日公开招股上市，以22美元(或拆分调整后的10美分)的IPO价格，苹果以18亿美元的市值开盘。 - 乔布斯25岁 - IBM PC，1981年8月12日推出然后来看问题和回复。问题1：史蒂夫，当你五年前开始开发个人电脑的时候，你看到了什么样的需求，你觉得将如何去满足这些需求？首先乔布斯将这个问题等价为“什么是个人电脑，它与历史上的所有其他电脑有什么不同？”，然后他巧妙的使用了一个类比，将个人电脑类比为电动机。电动机发展经历了三个阶段： 1. 第一个大型电动机发明时，非常大非常昂贵，只能用于大型应用 2. 大型电机可以通过长轴、皮带和滑轮，将动力共享给15-20个独立的工作站，使得成本下降 3. 分马力电动机发明，玛丽可以直接输送到需要的地方，电动机真正在社会中大量传播计算机的发展也是同样的发展轨迹： 1. 第一台计算机，非常大非常昂贵，用于天气预报和弹道计算，只能用于大型应用 2. 分时系统发明，可以四五十个终端共享一台大型计算机，成本降低 3. 分马力电脑也就是个人电脑，人和电脑时间是一对一的关系，价格合理，只有12磅。问题2：现在当你使用“个人电脑”这个词时，你是在避免使用“家用电脑”这个词，对吧？乔布斯将苹果的市场分为四个主要部分：教育，专业小企业，家庭消费者，科学工业。但其中家庭市场是最小的一个，还没真正的市场空间，在文化上或经济上还没有准备好。一方面大家还没有在家里面使用电脑的习惯，另一方面在当时花费1000到3000美元购买个人电脑在家使用是相当昂贵的。问题3：现在什么样的人需要你们提供的个人电脑？乔布斯认为这个问题又回到了“什么是个人电脑？”的问题。再次用了一个精妙的类比：在70年代初的《科学美国人》上有一篇文章，比较了地球上各种物种的运动效率。结果秃鹰是最高效的，人类在排行榜里面只是列表的三分之一的位置，但是当人类骑上自行车，效率就会变成秃鹰的两倍，远远超出所有其他物种的运动效率。人类最强大的地方在于擅长创造工具，他们可以创造出可以放大自身固有能力的工具。而苹果的个人电脑，就像是自行车，可以放大人类的固有智力，解决很多繁琐的问题，让人们有更多的时间去做更有创造性的工作。问题4：21世纪的个人电脑将会像冰箱、吸尘器一样成为家庭的一部分吗？乔布斯以明尼苏达州为例，超过97%的高中毕业生在毕业前都有亲手使用过苹果电脑的经验，当这些孩子进入大学或者走进社会，他们会自然而然的将个人电脑融入他们的学习、工作和生活中。所以个人电脑融入社会的过程会非常快速。还有两个例子：第一台施乐复印机在20年前（1961年）推出，20年后，油印机已经被淘汰了；惠普公司1972年生产的第一台手持科学计算器HP35，仅6年后，世界上最大的计算尺制造商完全停止了生产，因为市场已经消失。所以个人电脑将会彻底改变我们的工作方式，甚至开始改变我们的生活方式。问题5：当你说开始改变我们的生活方式，影响最大的会是哪里？乔布斯回答说苹果在过去的5年中，销售了超过15万台个人电脑，将人们从繁琐的工作中解放出来，显著的提高了人们的创造性。也改变了教育方式，学生不再只是通过电视或书籍进行单向的交流，还可以与电脑进行交互。比如苹果公司内部，正在调整工作职责，好让员工有更多机会从事创造性工作而不是事务性工作。不再有秘书的职位，取而代之的是区域管理员，大量的使用电脑进行文字处理、做部门预算、做预测。问题6：你刚才提到了一些例子，计算器消除了对计算尺的需求，你的秘书工作职责正在改变。有没有一些领域因为个人电脑带来巨大的改变，甚至被取代？乔布斯认为个人电脑并不会使某些领域被取代，反而是会丰富人们可以做的事情。并且他谈到了隐私问题，隐私问题在1981年就已经是热门话题了。乔布斯借用著名的小说《1984》中的描述，大型计算机就是那种大型、集中式的电脑，而个人电脑则完全《1984》中描述的反面，它是分散的、民主的，不喜欢你就可以扔掉，让人们可以自由的做他们最擅长的事。值得一提的是，在3年后，苹果推出了堪称伟大的商业广告《1984》，也许就是那次访谈给了乔布斯灵感，也许他早就有那样的想法。 > 广告是这样的：在一个电影院里，200名群众演员被剃了光头，无精打采地等待着一个身穿白色苹果T恤的女模特冲进片场，用铁锤砸碎大银幕上那个象征着精神控制者的 “老大哥”。低沉的男声在此时缓缓道来：“1月24日，苹果电脑公司将会发布麦金托什电脑。而你也将明白，为什么1984不会成为‘1984’。” > 当然广告里面的老大哥指的是当年PC届有垄断地位的IBM。这则广告是乔布斯是一手策划的，他对当时的拍摄者（奥斯卡最佳导演）说道，“我们之所以身在此处，就是要给世界留下一个印记。我们要像艺术家和诗人那样创造一种全新的理念。” > 后来，有人解读说，“《1984》解释了苹果公司的哲学和目标，那就是平民百姓——而非政府和大公司——才拥有掌管科技的权利。” （以上三段摘录自《“1984”：苹果迄今为止最伟大的广告，没有之一！》）问题7：你能否与Mattel（美泰）电脑和Atari（雅达利）电脑进行比较？或者根本就是风马牛不相及？估计很多人根本就不知道美泰和雅达利，我也不知道，查了一下，美泰和雅达利都是当时最知名的电子游戏机的厂商。乔布斯认为苹果的业务定位为制造实用工具，而不是玩具。虽然为人们提供娱乐也非常有价值，但那不是苹果的业务，他真正感兴趣的是向市场提供那种自行车类型的实用工具。问题8：你们在技术上也有差别吗？乔布斯没有直接回答这个问题，而是谈到个人电脑的易用性和性能之间的关系。如果要销售越来越多的电脑，那么就要让电脑越来越易于使用。这需要让电脑的计算能力越来越强，从而让电脑能去适应人们熟悉的做事方式，而不是人去适应电脑的操作方式。但这也是计算机行业的悖论，要使电脑更简单易用，需要一个更复杂的电脑。他又顺带着进一步回复了最开始的家庭电脑的问题，因为家庭用户需要最易于使用的电脑，因此也最复杂和最昂贵。并且乔布斯做了一个精准的预测，至少苹果一直到现在都是在延续这个策略。也就是未来电脑的价格不会下跌而是保持稳定甚至会上涨，但是每次升级你都能得到更好的性能、更容易使用的电脑！看看现在的iPhone、Mac，每年都升级，每次参数都增加了，但是价格就没降过！问题9：你和你的合伙人在硅谷长大。这里存在着什么样的文化，推动了这一切的发展，促成了产品的创造和公司的创立？乔布斯认为硅谷应该是全世界创业冒险文化最好的地方，像惠普的创始人比尔·休利特和戴维·帕卡德，是他的榜样，希望能延续他们的精神。问题10：现在你25岁了，你的公司已经上市，价值数亿美元，你还有什么要做的？乔布斯认为他还没有完成自己设定的目标，苹果的目标是是真正帮助推动个人电脑融入社会，而这至少需要5年的时间。顺便说一下，乔布斯当时肯定想不到，5年后也就是1986年，乔布斯被迫离开了苹果公司。问题11：尽管你和视频游戏制造商实际上存在于两个不同的世界，孩子们和普通人对电子游戏机的使用是不是会有助于未来人们对个人电脑的了解，从而更好的使用电脑？乔布斯对这个问题的回答是肯定的，它认为不仅仅是游戏机，还有像自动银行柜员机这些智能设备，人们越来越多的与智能电子设备交互，潜移默化的会改变我们的文化环境。问题12：你是在这里度假吗？乔布斯说他已经很久没有度假了，他衡量自己是否成功的方式，就是看他是否可以休假三个月。但到目前为止，他还没有成功。问题13：你是如何建立你的管理团队呢？乔布斯说他一直坚持的一条原则就是尽量雇佣在某个特定领域里比他更擅长的人，他最开心的事就是能招到某方面比他强的人。并且他提到当时苹果每年是400%的速度在增长的，所以招人的时候还必须考虑能适应未来的增长。以上就是这短短19分钟视频的对话，但是我却花了几个小时时间翻译整理，信息量非常丰富。如果我们拿对话里面的一些内容来对照一下当下。思考1：现在AI的阶段是不是也类似于1981年的个人电脑时代？计算机发展的三个阶段如乔布斯所料： 1. 第一台计算机，非常大非常昂贵，只能用于大型应用 2. 分时系统发明，可以四五十个终端共享一台大型计算机 3. 个人电脑，人和电脑时间是一对一的关系 AI的发展现在应该也处于第三个阶段的初始： 1. 第一代AI，大而昂贵 2. 第二代AI，可以共享使用 3. 个人AI时代，人和AI是一对一的关系，类似于AI助理思考2：AI开始改变我们的生活方式，影响最大的会是哪里？个人电脑将人们从繁琐的工作中解放出来，显著的提高了人们的创造性。这一点对于AI也很明显，很多工作职责也会因为AI发生改变。思考3：有没有一些领域因为AI带来巨大的改变，甚至被取代？当年一定有很多人担忧个人电脑会导致很多职位消失从而导致大量失业，一如现在很多人对AI的担忧，但乔布斯对这个问题是乐观的，个人电脑反而是丰富人们可以做的事，40多年后回顾一下，如他所料，计算机的发展创造了更多新的机会，将人从繁琐的工作中解放出来，可以去做更有创造性更有价值的事情。相信对AI来说也是如此。思考4：AI的隐私和垄断问题未来AI是不是会掌握在少数大公司的手里？是那种大型、集中式的，能否像个人电脑一样，变得分散？平民百姓也能拥有掌管科技的权利？ YouTube：从这个视频中，你能得到什么样的启示呢？欢迎分享！

乔布斯在1981年2月18日接受采访视频这是一段乔布斯在1981年2月18日接受采访的原始视频，还是剪辑之前的原始版本，以至于有很多背景对话和补录的提问片段，不过仍然信息量丰富，从中可以看到乔布斯在40多年前对对个人电脑的见解和预测。如果你把这段对话中的个人电脑换成现在热门的AI，你会从里面发现很多有意思的共同点，只是很遗憾今天没有机会看到乔布斯对于AI的洞见！先看看1981年的时代背景： - 1975年，比尔·盖茨和保罗·艾伦创办微软 - 1976年，史蒂夫·乔布斯和史蒂夫·沃兹尼亚克创办苹果 - Apple III于1980年5月推出，是一款面向商业用户的个人电脑。 - 苹果公司1980年12月12日公开招股上市，以22美元(或拆分调整后的10美分)的IPO价格，苹果以18亿美元的市值开盘。 - 乔布斯25岁 - IBM PC，1981年8月12日推出然后来看问题和回复。问题1：史蒂夫，当你五年前开始开发个人电脑的时候，你看到了什么样的需求，你觉得将如何去满足这些需求？首先乔布斯将这个问题等价为“什么是个人电脑，它与历史上的所有其他电脑有什么不同？”，然后他巧妙的使用了一个类比，将个人电脑类比为电动机。电动机发展经历了三个阶段： 1. 第一个大型电动机发明时，非常大非常昂贵，只能用于大型应用 2. 大型电机可以通过长轴、皮带和滑轮，将动力共享给15-20个独立的工作站，使得成本下降 3. 分马力电动机发明，玛丽可以直接输送到需要的地方，电动机真正在社会中大量传播计算机的发展也是同样的发展轨迹： 1. 第一台计算机，非常大非常昂贵，用于天气预报和弹道计算，只能用于大型应用 2. 分时系统发明，可以四五十个终端共享一台大型计算机，成本降低 3. 分马力电脑也就是个人电脑，人和电脑时间是一对一的关系，价格合理，只有12磅。问题2：现在当你使用“个人电脑”这个词时，你是在避免使用“家用电脑”这个词，对吧？乔布斯将苹果的市场分为四个主要部分：教育，专业小企业，家庭消费者，科学工业。但其中家庭市场是最小的一个，还没真正的市场空间，在文化上或经济上还没有准备好。一方面大家还没有在家里面使用电脑的习惯，另一方面在当时花费1000到3000美元购买个人电脑在家使用是相当昂贵的。问题3：现在什么样的人需要你们提供的个人电脑？乔布斯认为这个问题又回到了“什么是个人电脑？”的问题。再次用了一个精妙的类比：在70年代初的《科学美国人》上有一篇文章，比较了地球上各种物种的运动效率。结果秃鹰是最高效的，人类在排行榜里面只是列表的三分之一的位置，但是当人类骑上自行车，效率就会变成秃鹰的两倍，远远超出所有其他物种的运动效率。人类最强大的地方在于擅长创造工具，他们可以创造出可以放大自身固有能力的工具。而苹果的个人电脑，就像是自行车，可以放大人类的固有智力，解决很多繁琐的问题，让人们有更多的时间去做更有创造性的工作。问题4：21世纪的个人电脑将会像冰箱、吸尘器一样成为家庭的一部分吗？乔布斯以明尼苏达州为例，超过97%的高中毕业生在毕业前都有亲手使用过苹果电脑的经验，当这些孩子进入大学或者走进社会，他们会自然而然的将个人电脑融入他们的学习、工作和生活中。所以个人电脑融入社会的过程会非常快速。还有两个例子：第一台施乐复印机在20年前（1961年）推出，20年后，油印机已经被淘汰了；惠普公司1972年生产的第一台手持科学计算器HP35，仅6年后，世界上最大的计算尺制造商完全停止了生产，因为市场已经消失。所以个人电脑将会彻底改变我们的工作方式，甚至开始改变我们的生活方式。问题5：当你说开始改变我们的生活方式，影响最大的会是哪里？乔布斯回答说苹果在过去的5年中，销售了超过15万台个人电脑，将人们从繁琐的工作中解放出来，显著的提高了人们的创造性。也改变了教育方式，学生不再只是通过电视或书籍进行单向的交流，还可以与电脑进行交互。比如苹果公司内部，正在调整工作职责，好让员工有更多机会从事创造性工作而不是事务性工作。不再有秘书的职位，取而代之的是区域管理员，大量的使用电脑进行文字处理、做部门预算、做预测。问题6：你刚才提到了一些例子，计算器消除了对计算尺的需求，你的秘书工作职责正在改变。有没有一些领域因为个人电脑带来巨大的改变，甚至被取代？乔布斯认为个人电脑并不会使某些领域被取代，反而是会丰富人们可以做的事情。并且他谈到了隐私问题，隐私问题在1981年就已经是热门话题了。乔布斯借用著名的小说《1984》中的描述，大型计算机就是那种大型、集中式的电脑，而个人电脑则完全《1984》中描述的反面，它是分散的、民主的，不喜欢你就可以扔掉，让人们可以自由的做他们最擅长的事。值得一提的是，在3年后，苹果推出了堪称伟大的商业广告《1984》，也许就是那次访谈给了乔布斯灵感，也许他早就有那样的想法。 > 广告是这样的：在一个电影院里，200名群众演员被剃了光头，无精打采地等待着一个身穿白色苹果T恤的女模特冲进片场，用铁锤砸碎大银幕上那个象征着精神控制者的 “老大哥”。低沉的男声在此时缓缓道来：“1月24日，苹果电脑公司将会发布麦金托什电脑。而你也将明白，为什么1984不会成为‘1984’。” > 当然广告里面的老大哥指的是当年PC届有垄断地位的IBM。这则广告是乔布斯是一手策划的，他对当时的拍摄者（奥斯卡最佳导演）说道，“我们之所以身在此处，就是要给世界留下一个印记。我们要像艺术家和诗人那样创造一种全新的理念。” > 后来，有人解读说，“《1984》解释了苹果公司的哲学和目标，那就是平民百姓——而非政府和大公司——才拥有掌管科技的权利。” （以上三段摘录自《“1984”：苹果迄今为止最伟大的广告，没有之一！》）问题7：你能否与Mattel（美泰）电脑和Atari（雅达利）电脑进行比较？或者根本就是风马牛不相及？估计很多人根本就不知道美泰和雅达利，我也不知道，查了一下，美泰和雅达利都是当时最知名的电子游戏机的厂商。乔布斯认为苹果的业务定位为制造实用工具，而不是玩具。虽然为人们提供娱乐也非常有价值，但那不是苹果的业务，他真正感兴趣的是向市场提供那种自行车类型的实用工具。问题8：你们在技术上也有差别吗？乔布斯没有直接回答这个问题，而是谈到个人电脑的易用性和性能之间的关系。如果要销售越来越多的电脑，那么就要让电脑越来越易于使用。这需要让电脑的计算能力越来越强，从而让电脑能去适应人们熟悉的做事方式，而不是人去适应电脑的操作方式。但这也是计算机行业的悖论，要使电脑更简单易用，需要一个更复杂的电脑。他又顺带着进一步回复了最开始的家庭电脑的问题，因为家庭用户需要最易于使用的电脑，因此也最复杂和最昂贵。并且乔布斯做了一个精准的预测，至少苹果一直到现在都是在延续这个策略。也就是未来电脑的价格不会下跌而是保持稳定甚至会上涨，但是每次升级你都能得到更好的性能、更容易使用的电脑！看看现在的iPhone、Mac，每年都升级，每次参数都增加了，但是价格就没降过！问题9：你和你的合伙人在硅谷长大。这里存在着什么样的文化，推动了这一切的发展，促成了产品的创造和公司的创立？乔布斯认为硅谷应该是全世界创业冒险文化最好的地方，像惠普的创始人比尔·休利特和戴维·帕卡德，是他的榜样，希望能延续他们的精神。问题10：现在你25岁了，你的公司已经上市，价值数亿美元，你还有什么要做的？乔布斯认为他还没有完成自己设定的目标，苹果的目标是是真正帮助推动个人电脑融入社会，而这至少需要5年的时间。顺便说一下，乔布斯当时肯定想不到，5年后也就是1986年，乔布斯被迫离开了苹果公司。问题11：尽管你和视频游戏制造商实际上存在于两个不同的世界，孩子们和普通人对电子游戏机的使用是不是会有助于未来人们对个人电脑的了解，从而更好的使用电脑？乔布斯对这个问题的回答是肯定的，它认为不仅仅是游戏机，还有像自动银行柜员机这些智能设备，人们越来越多的与智能电子设备交互，潜移默化的会改变我们的文化环境。问题12：你是在这里度假吗？乔布斯说他已经很久没有度假了，他衡量自己是否成功的方式，就是看他是否可以休假三个月。但到目前为止，他还没有成功。问题13：你是如何建立你的管理团队呢？乔布斯说他一直坚持的一条原则就是尽量雇佣在某个特定领域里比他更擅长的人，他最开心的事就是能招到某方面比他强的人。并且他提到当时苹果每年是400%的速度在增长的，所以招人的时候还必须考虑能适应未来的增长。以上就是这短短19分钟视频的对话，但是我却花了几个小时时间翻译整理，信息量非常丰富。如果我们拿对话里面的一些内容来对照一下当下。思考1：现在AI的阶段是不是也类似于1981年的个人电脑时代？计算机发展的三个阶段如乔布斯所料： 1. 第一台计算机，非常大非常昂贵，只能用于大型应用 2. 分时系统发明，可以四五十个终端共享一台大型计算机 3. 个人电脑，人和电脑时间是一对一的关系 AI的发展现在应该也处于第三个阶段的初始： 1. 第一代AI，大而昂贵 2. 第二代AI，可以共享使用 3. 个人AI时代，人和AI是一对一的关系，类似于AI助理思考2：AI开始改变我们的生活方式，影响最大的会是哪里？个人电脑将人们从繁琐的工作中解放出来，显著的提高了人们的创造性。这一点对于AI也很明显，很多工作职责也会因为AI发生改变。思考3：有没有一些领域因为AI带来巨大的改变，甚至被取代？当年一定有很多人担忧个人电脑会导致很多职位消失从而导致大量失业，一如现在很多人对AI的担忧，但乔布斯对这个问题是乐观的，个人电脑反而是丰富人们可以做的事，40多年后回顾一下，如他所料，计算机的发展创造了更多新的机会，将人从繁琐的工作中解放出来，可以去做更有创造性更有价值的事情。相信对AI来说也是如此。思考4：AI的隐私和垄断问题未来AI是不是会掌握在少数大公司的手里？是那种大型、集中式的，能否像个人电脑一样，变得分散？平民百姓也能拥有掌管科技的权利？ YouTube：从这个视频中，你能得到什么样的启示呢？欢迎分享！

宝玉

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