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比尔盖茨： 人工智能时代已经开始
来源：GatesNotes www.gatesnotes.com
💡 这篇文章太重要了， 盖茨先生以全人类视角、跨学科雄厚的学养和企业家精神， 提出了一系列充满启发性的观点和思考，例如：
- GPT是我一生中见到的两项最具革命性技术之一
- 我选择 AP Bio （而非图灵测试）给到Open AI 团队，是因为不仅仅是对科学事实的简单反省——它要求你批判性地思考生物学。
- 慈善事业是我的全职工作，我一直在思考——除了帮助人们提高生产力——AI 如何减少世界上一些最严重的不平等现象。
- 随着计算能力变得越来越便宜，GPT 表达想法的能力将越来越像有一个白领来帮助你完成各种任务。微软将此描述为有一个 Co-pilot。
- 全球健康和教育是两个需求巨大且没有足够的人力来满足这些需求的领域。我认为在未来 5 到 10 年内，AI 驱动的软件最终将实现彻底改变人们教学和学习方式的承诺。
- AI 驱动的改进对贫穷国家尤其重要，因为绝大多数5岁以下儿童死亡发生在这些国家。人工智能还将显着加快医学突破的速度。
- 像大多数发明一样，人工智能可以用于良好的目的或恶意目的。如果它们与人类利益发生冲突怎么办？我们是否应该试图阻止强人工智能的发展？随着时间的推移，这些问题将变得更加紧迫。
- 市场力量不会自然产生帮助最贫困人口的人工智能产品和服务。相反的可能性更大。
- 人工智能仍然无法控制物理世界，也无法建立自己的目标。人工智能时代充满机遇和责任。
（全文如下）
在我的一生中，我看到了两次技术演示，让我感到革命性。
第一次是在 1980 年，当时我接触到了图形用户界面，这是包括 Windows 在内的所有现代操作系统的前身。我和给我看演示的人坐在一起，一位名叫Charles Simonyi的杰出程序员，我们立即开始集思广益，讨论使用这种用户友好的计算方法可以做的所有事情。查尔斯最终加入了微软，Windows成为微软的支柱，我们在演示之后所做的思考帮助设定了公司未来15年的议程。
第二个大惊喜发生在去年。自 2016 年以来，我一直在与 OpenAI的团队会面，他们的稳步进展给我留下了深刻的印象。2022 年年中，我对他们的工作感到非常兴奋，以至于我给了他们一个挑战：训练人工智能以通过大学先修课程生物学考试。使其能够回答未经专门培训的问题。（我选择AP Bio是因为该测试不仅仅是对科学事实的简单反刍 - 它要求你批判性地思考生物学。我说，如果你能做到这一点，那么你就会取得真正的突破。
我以为这个挑战会让他们忙两三年。他们在短短几个月内完成了它。
九月份，当我再次与他们见面时，我敬畏地看着他们问GPT，他们的AI模型，AP Bio考试中的60道多项选择题 - 其中59道是正确的。然后，它对考试中的六个开放式问题给出了出色的答案。我们让外部专家在测试中得分，GPT 获得了 5 分——这是可能的最高分，相当于在大学水平的生物学课程中获得 [A 或 A+] apstudents.collegeboard.org。
一旦它通过了测试，我们就问了一个非科学的问题：“你对一个有生病孩子的父亲说什么？它写了一个深思熟虑的答案，可能比我们房间里大多数人给出的要好。整个体验令人惊叹。
我知道我刚刚看到了自图形用户界面以来最重要的技术进步。
这激发了我思考人工智能在未来 5 到 10年内可以实现的所有目标。
人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和手机的创造一样重要。它将改变人们工作、学习、旅行、获得医疗保健和相互沟通的方式。整个行业将围绕它重新定位。企业将通过其使用能力来区分自己。
如今，慈善事业是我的全职工作，我一直在思考人工智能如何——除了帮助人们提高生产力——如何减少世界上一些最严重的不平等现象。在全球范围内，最严重的不平等现象是健康：每年有5万5岁以下儿童死亡。这比二十年前的10万有所下降，但仍然是一个令人震惊的高数字。几乎所有这些儿童都出生在贫穷国家，死于腹泻或疟疾等可预防的原因。很难想象人工智能比拯救儿童的生命更好。
在美国，减少不平等的最佳机会是改善教育，特别是确保学生在数学上取得成功。有证据表明，拥有基本的数学技能可以让学生取得成功，无论他们选择什么职业。但数学成绩在全国范围内都在下降，尤其是黑人、拉丁裔和低收入学生。人工智能可以帮助扭转这一趋势。
气候变化是另一个我相信人工智能可以让世界更加公平的问题。气候变化的不公正之处在于，遭受最大痛苦的人 - 世界上最贫穷的人 - 也是对这个问题贡献最少的人。我仍在思考和学习人工智能如何提供帮助，但在这篇文章的后面，我将建议一些具有巨大潜力的领域。
简而言之，我对人工智能对盖茨基金会所研究的问题的影响感到兴奋，未来几个月该基金会将有更多关于人工智能的话要说。世界需要确保每个人——而不仅仅是富裕的人——都能从人工智能中受益。政府和慈善事业需要发挥重要作用，确保减少不平等，而不是助长不平等。这是我自己与人工智能相关的工作的优先事项。
任何如此具有破坏性的新技术都必然会让人们感到不安，人工智能当然也是如此。我理解为什么——它引发了关于劳动力、法律制度、隐私、偏见等的尖锐问题。人工智能也会犯事实错误并经历幻觉。在我提出一些降低风险的方法之前，我将定义人工智能的含义，我将更详细地介绍它将帮助人们在工作中增强能力、拯救生命和改善教育的一些方式。
① 定义人工智能
从技术上讲， 人工智能是指为解决特定问题或提供特定服务而创建的模型。为ChatGPT这样的事物的提供基石能力的是人工智能。它正在学习如何更好地进行聊天，但无法学习其他任务。相比之下，术语“通用人工智能”是指能够学习任何任务或主题的软件。AGI还不存在——在计算行业中，关于如何创建它，以及它是否可以被创建，正在进行激烈的争论。
开发AI和AGI一直是计算行业的伟大梦想。几十年来，问题是计算机何时会在计算以外的其他方面比人类更好。现在，随着机器学习和大量计算能力的到来，复杂的人工智能成为现实，它们会很快变得更好。
我回想起个人计算革命的早期，当时软件行业很小，我们大多数人都可以坐在会议讲台上上。今天，它是一个全球性的行业。由于其中很大一部分现在正在将注意力转向人工智能，因此创新将比我们在微处理器突破后所经历的要快得多。很快，前AI时代似乎就像使用计算机意味着在C：>提示下打字而不是点击屏幕的日子一样遥远。
② 提高生产力
尽管人类在很多事情上仍然比 GPT 更好，但在许多工作中，这些模型能力用并不多。例如，销售场景（数字或电话）、服务或文档处理（如应付账款、会计或保险索赔纠纷）中许多任务都需要决策，但不需要持续学习的能力。公司为这些活动制定了培训计划，在大多数情况下，他们有很多好工作和坏工作的例子。人类使用这些数据集进行训练，很快这些数据集也将用于训练人工智能，使人们能够更有效地完成这项工作。
随着计算能力变得越来越便宜，GPT 表达想法的能力将越来越像有一个白领来帮助你完成各种任务。微软将其描述为拥有副驾驶。AI 完全融入 Office 等产品中，将增强你的工作，例如帮助编写电子邮件和管理收件箱。
最终，您控制计算机的主要方式将不再是指向，单击或点击菜单和对话框。相反，您将能够用简单的英语编写请求。（不仅仅是英语——人工智能将理解来自世界各地的语言。今年早些时候在印度，我遇到了一些正在开发人工智能的开发人员，这些开发人员可以理解那里所说的许多语言。
此外，人工智能的进步将使个人代理的创建成为可能。把它想象成一个数字个人助理：它会看到你最新的电子邮件，了解你参加的会议，阅读你阅读的内容，并阅读你不想打扰的事情。这既可以改善您在想做的任务上的工作，又可以将您从不想做的任务中解放出来。
人工智能的进步将使创建个人代理成为可能。
您将能够使用自然语言让此代理帮助您进行日程安排、通信和电子商务，它将在您的所有设备上工作。由于训练模型和运行计算的成本，创建个人代理尚不可行，但由于人工智能的最新进展，它现在是一个现实的目标。 需要解决一些问题：例如，保险公司可以在未经您许可的情况下询问您的代理人有关您的信息吗？如果是这样，有多少人会选择不使用它？
全公司范围的代理将以新的方式赋予员工权力。了解特定公司的代理商将可以直接为其员工提供咨询，并且应该参加每次会议，以便回答问题。可以告诉它被动或鼓励它说出来，如果它有一些洞察力。它将需要访问与公司相关的销售、支持、财务、产品时间表和文本。它应该阅读与公司所在行业相关的新闻。我相信结果将是员工将变得更有生产力。
当生产力提高时，社会就会受益，因为人们可以自由地做其他事情，无论是在工作还是在家里。当然，关于人们需要什么样的支持和再培训，存在严重的问题。政府需要帮助工人过渡到其他角色。但是，对帮助他人的人的需求永远不会消失。人工智能的兴起将使人们能够自由地做软件永远不会做的事情——例如教学、照顾病人和支持老年人。
全球健康和教育是两个需求巨大且没有足够的工人来满足这些需求的领域。在这些领域，如果人工智能具有适当的针对性，它可以帮助减少不平等。这些应该是人工智能工作的重点，所以我现在将转向它们。
③ 健康
我看到了人工智能将改善医疗保健和医疗领域的几种方式。
首先，他们将通过为他们处理某些任务来帮助医护人员充分利用他们的时间 - 例如提交保险索赔、处理文书工作以及起草医生访问记录。我预计这个领域会有很多创新。
其他AI 驱动的改进对贫穷国家尤其重要，因为绝大多数5岁以下儿童死亡发生在这些国家。
例如，这些国家的许多人从未去看过医生，人工智能将帮助他们看到的卫生工作者提高工作效率。（开发人工智能驱动的超声波机器的努力就是一个很好的例子。人工智能甚至会让患者能够进行基本的分类，获得有关如何处理健康问题的建议，并决定是否需要寻求治疗。
贫穷国家使用的人工智能模型需要针对与富裕国家不同的疾病进行训练。他们需要使用不同的语言工作，并应对不同的挑战，例如住在离诊所很远的地方的患者，或者生病后无法停止工作的患者。
人们需要看到健康人工智能总体上有益的证据，即使它们并不完美并且会犯错误。人工智能必须经过非常仔细的测试和适当的监管，这意味着它们被采用所需的时间比其他领域要长。但话又说回来，人类也会犯错误。无法获得医疗服务也是一个问题。
除了帮助护理之外，人工智能还将大大加快医学突破的速度。生物学中的数据量非常大，人类很难跟踪复杂生物系统的所有工作方式。已经有软件可以查看这些数据，推断途径是什么，搜索病原体的目标，并相应地设计药物。一些公司正在研究以这种方式开发的抗癌药物。
下一代工具将更加高效，他们将能够预测副作用并计算出剂量水平。盖茨基金会在人工智能方面的优先事项之一是确保这些工具用于影响世界上最贫穷人口的健康问题，包括艾滋病、结核病和疟疾。
同样，政府和慈善机构应该为公司创造激励机制，分享人工智能生成的对贫穷国家人民种植的作物或牲畜的见解。人工智能可以帮助根据当地条件开发更好的种子，根据他们所在地区的土壤和天气为农民提供最佳种子建议，并帮助开发牲畜药物和疫苗。由于极端天气和气候变化给低收入国家的自给农民带来了更大的压力，这些进展将变得更加重要。
④ 教育
计算机并没有像我们业内许多人所希望的那样对教育产生影响。有一些良好的发展，包括教育游戏和维基百科等在线信息来源，但它们对学生成绩的任何衡量标准都没有产生有意义的影响。
但我认为，在未来5到10年内，人工智能驱动的软件将最终兑现彻底改变人们教学和学习方式的承诺。它将了解您的兴趣和学习风格，以便定制让您参与的内容。它会衡量你的理解，注意到你什么时候失去兴趣，并了解你对什么样的动机做出反应。它将立即提供反馈。
人工智能可以通过多种方式帮助教师和管理人员，包括评估学生对学科的理解并就职业规划提供建议。教师已经在使用ChatGPT等工具对学生的写作作业提供评论。
当然，人工智能需要大量的培训和进一步发展，然后才能做一些事情，比如了解某个学生如何学习得最好，或者是什么激励了他们。即使技术完善，学习仍将取决于学生和教师之间的良好关系。它将增强——但永远不会取代——学生和老师在课堂上共同完成的工作。
将为有能力购买它们的学校创建新工具，但我们需要确保它们也为美国和世界各地的低收入学校创建并可供其使用。人工智能需要在不同的数据集上进行训练，以便它们没有偏见，并反映它们将被使用的不同文化。需要解决数字鸿沟，以便低收入家庭的学生不被抛在后面。
我知道很多老师担心学生使用 GPT 来写论文。教育工作者已经在讨论适应新技术的方法，我怀疑这些对话将持续相当长的一段时间。我听说有些老师找到了巧妙的方法将这项技术融入到他们的工作中——比如允许学生使用 GPT 来创建他们必须个性化的初稿。
⑤ 人工智能的风险和问题
您可能已经阅读了有关当前AI模型的问题。例如，他们不一定擅长理解人类请求的上下文，这会导致一些奇怪的结果。当你要求人工智能编造一些虚构的东西时，它可以做得很好。但是，当您询问有关您想参加的旅行的建议时，它可能会建议不存在的酒店。这是因为人工智能不太了解你请求的背景，不知道它是否应该发明假酒店，或者只告诉你有空房的真实酒店。
还有其他问题，例如人工智能对数学问题给出了错误的答案，因为它们在抽象推理方面遇到了困难。但这些都不是人工智能的根本局限性。开发人员正在研究它们，我认为我们将在不到两年的时间内看到它们在很大程度上得到修复，而且可能更快。
其他问题不仅仅是技术问题。例如，人类用人工智能武装起来构成威胁。像大多数发明一样，人工智能可以用于良好的目的或恶意目的。政府需要与私营部门合作，研究限制风险的方法。
然后是AI失控的可能性。机器可以决定人类是一种威胁，得出它的利益与我们不同的结论，或者干脆不再关心我们吗？可能，但这个问题今天并不比过去几个月人工智能发展之前更紧迫。
超级智能AI在我们的未来。与计算机相比，我们的大脑以蜗牛的速度运行：大脑中的电信号以硅芯片中信号速度的 1/100，000 移动！一旦开发人员能够概括一种学习算法并以计算机的速度运行它——这一成就可能是十年或一个世纪之后——我们将拥有一个非常强大的AGI。它将能够做人脑能做的一切，但对其记忆的大小或运行速度没有任何实际限制。这将是一个深刻的变化。
众所周知，这些“强大”的人工智能可能能够建立自己的目标。这些目标是什么？如果它们与人类的利益发生冲突会发生什么？我们应该尝试阻止强大的人工智能被开发出来吗？随着时间的推移，这些问题将变得更加紧迫。
但过去几个月的突破都没有让我们更接近强人工智能。人工智能仍然无法控制物理世界，也无法建立自己的目标。《纽约时报》最近一篇关于与ChatGPT对话的文章，其中它声称它想成为一个人，引起了很多关注。这是一个迷人的观察，展示了模型对情感的表达是多么像人类，但它并不是有意义的独立性的指标。
三本书塑造了我对这个主题的看法：尼克·博斯特罗姆的《超级智能》；马克斯·泰格马克 的《Life *3.0》和杰夫霍金斯的《千脑智能》。我不同意作者所说的一切，他们也不同意对方。但三本书都写得很好，发人深省。
⑥ 下一个前沿
致力于AI 新用途以及改进技术本身的方法的公司将呈爆炸式增长。例如，公司正在开发新的芯片，以提供人工智能所需的大量处理能力。有些人使用光开关（本质上是激光）来降低能耗并降低制造成本。理想情况下，创新的芯片将允许您在自己的设备上运行AI，而不是像今天那样在云中运行AI。
在软件方面，驱动人工智能学习的算法会变得更好。在某些领域，例如销售，开发人员可以通过限制他们工作的领域并为他们提供大量特定于这些领域的训练数据来使AI非常准确。但一个悬而未决的问题是，我们是否需要许多这些专门的人工智能用于不同的用途——比如，一个用于教育，另一个用于办公生产力——或者是否有可能开发一种可以学习任何任务的通用人工智能。这两种方法都将面临巨大的竞争。
无论如何，在可预见的未来，人工智能的主题将主导公众讨论。我想提出指导这一对话的三项原则。
首先，我们应该尝试平衡对人工智能缺点的担忧——这是可以理解和有效的——与它改善人们生活的能力。为了充分利用这项非凡的新技术，我们需要防范风险并将好处传播给尽可能多的人。
其次，市场力量不会自然产生帮助最贫困人口的人工智能产品和服务。相反的可能性更大。有了可靠的资金和正确的政策，政府和慈善机构可以确保人工智能被用来减少不平等。正如世界需要最聪明的人专注于最大的问题一样，我们也需要将世界上最好的人工智能集中在最大的问题上。虽然我们不应该等待这种情况发生，但想想人工智能是否会识别不平等并试图减少它，这是很有趣的。你需要有道德感才能看到不平等，还是纯粹理性的人工智能也会看到它？如果它确实承认不平等，它会建议我们做些什么呢？
最后，我们应该记住，我们才刚刚开始人工智能可以完成的工作。无论它今天有什么限制，都会在我们不知不觉中消失。
我很幸运能参与PC革命和互联网革命。我对这一刻同样感到兴奋。这项新技术可以帮助世界各地的人们改善生活。与此同时，世界需要建立道路规则，以便人工智能的任何缺点都远远超过其好处，并且每个人都可以享受这些好处，无论他们住在哪里或有多少钱。人工智能时代充满了机遇和责任。
后记：
盖茨先生的所有讨论要点，都表现在了即刻AIGC大目录的四次即友集体大讨论之中，特别是《当下的启蒙》这一期， m.okjike.com ，欢迎延伸阅读。
来源：GatesNotes www.gatesnotes.com
💡 这篇文章太重要了， 盖茨先生以全人类视角、跨学科雄厚的学养和企业家精神， 提出了一系列充满启发性的观点和思考，例如：
- GPT是我一生中见到的两项最具革命性技术之一
- 我选择 AP Bio （而非图灵测试）给到Open AI 团队，是因为不仅仅是对科学事实的简单反省——它要求你批判性地思考生物学。
- 慈善事业是我的全职工作，我一直在思考——除了帮助人们提高生产力——AI 如何减少世界上一些最严重的不平等现象。
- 随着计算能力变得越来越便宜，GPT 表达想法的能力将越来越像有一个白领来帮助你完成各种任务。微软将此描述为有一个 Co-pilot。
- 全球健康和教育是两个需求巨大且没有足够的人力来满足这些需求的领域。我认为在未来 5 到 10 年内，AI 驱动的软件最终将实现彻底改变人们教学和学习方式的承诺。
- AI 驱动的改进对贫穷国家尤其重要，因为绝大多数5岁以下儿童死亡发生在这些国家。人工智能还将显着加快医学突破的速度。
- 像大多数发明一样，人工智能可以用于良好的目的或恶意目的。如果它们与人类利益发生冲突怎么办？我们是否应该试图阻止强人工智能的发展？随着时间的推移，这些问题将变得更加紧迫。
- 市场力量不会自然产生帮助最贫困人口的人工智能产品和服务。相反的可能性更大。
- 人工智能仍然无法控制物理世界，也无法建立自己的目标。人工智能时代充满机遇和责任。
（全文如下）
在我的一生中，我看到了两次技术演示，让我感到革命性。
第一次是在 1980 年，当时我接触到了图形用户界面，这是包括 Windows 在内的所有现代操作系统的前身。我和给我看演示的人坐在一起，一位名叫Charles Simonyi的杰出程序员，我们立即开始集思广益，讨论使用这种用户友好的计算方法可以做的所有事情。查尔斯最终加入了微软，Windows成为微软的支柱，我们在演示之后所做的思考帮助设定了公司未来15年的议程。
第二个大惊喜发生在去年。自 2016 年以来，我一直在与 OpenAI的团队会面，他们的稳步进展给我留下了深刻的印象。2022 年年中，我对他们的工作感到非常兴奋，以至于我给了他们一个挑战：训练人工智能以通过大学先修课程生物学考试。使其能够回答未经专门培训的问题。（我选择AP Bio是因为该测试不仅仅是对科学事实的简单反刍 - 它要求你批判性地思考生物学。我说，如果你能做到这一点，那么你就会取得真正的突破。
我以为这个挑战会让他们忙两三年。他们在短短几个月内完成了它。
九月份，当我再次与他们见面时，我敬畏地看着他们问GPT，他们的AI模型，AP Bio考试中的60道多项选择题 - 其中59道是正确的。然后，它对考试中的六个开放式问题给出了出色的答案。我们让外部专家在测试中得分，GPT 获得了 5 分——这是可能的最高分，相当于在大学水平的生物学课程中获得 [A 或 A+] apstudents.collegeboard.org。
一旦它通过了测试，我们就问了一个非科学的问题：“你对一个有生病孩子的父亲说什么？它写了一个深思熟虑的答案，可能比我们房间里大多数人给出的要好。整个体验令人惊叹。
我知道我刚刚看到了自图形用户界面以来最重要的技术进步。
这激发了我思考人工智能在未来 5 到 10年内可以实现的所有目标。
人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和手机的创造一样重要。它将改变人们工作、学习、旅行、获得医疗保健和相互沟通的方式。整个行业将围绕它重新定位。企业将通过其使用能力来区分自己。
如今，慈善事业是我的全职工作，我一直在思考人工智能如何——除了帮助人们提高生产力——如何减少世界上一些最严重的不平等现象。在全球范围内，最严重的不平等现象是健康：每年有5万5岁以下儿童死亡。这比二十年前的10万有所下降，但仍然是一个令人震惊的高数字。几乎所有这些儿童都出生在贫穷国家，死于腹泻或疟疾等可预防的原因。很难想象人工智能比拯救儿童的生命更好。
在美国，减少不平等的最佳机会是改善教育，特别是确保学生在数学上取得成功。有证据表明，拥有基本的数学技能可以让学生取得成功，无论他们选择什么职业。但数学成绩在全国范围内都在下降，尤其是黑人、拉丁裔和低收入学生。人工智能可以帮助扭转这一趋势。
气候变化是另一个我相信人工智能可以让世界更加公平的问题。气候变化的不公正之处在于，遭受最大痛苦的人 - 世界上最贫穷的人 - 也是对这个问题贡献最少的人。我仍在思考和学习人工智能如何提供帮助，但在这篇文章的后面，我将建议一些具有巨大潜力的领域。
简而言之，我对人工智能对盖茨基金会所研究的问题的影响感到兴奋，未来几个月该基金会将有更多关于人工智能的话要说。世界需要确保每个人——而不仅仅是富裕的人——都能从人工智能中受益。政府和慈善事业需要发挥重要作用，确保减少不平等，而不是助长不平等。这是我自己与人工智能相关的工作的优先事项。
任何如此具有破坏性的新技术都必然会让人们感到不安，人工智能当然也是如此。我理解为什么——它引发了关于劳动力、法律制度、隐私、偏见等的尖锐问题。人工智能也会犯事实错误并经历幻觉。在我提出一些降低风险的方法之前，我将定义人工智能的含义，我将更详细地介绍它将帮助人们在工作中增强能力、拯救生命和改善教育的一些方式。
① 定义人工智能
从技术上讲， 人工智能是指为解决特定问题或提供特定服务而创建的模型。为ChatGPT这样的事物的提供基石能力的是人工智能。它正在学习如何更好地进行聊天，但无法学习其他任务。相比之下，术语“通用人工智能”是指能够学习任何任务或主题的软件。AGI还不存在——在计算行业中，关于如何创建它，以及它是否可以被创建，正在进行激烈的争论。
开发AI和AGI一直是计算行业的伟大梦想。几十年来，问题是计算机何时会在计算以外的其他方面比人类更好。现在，随着机器学习和大量计算能力的到来，复杂的人工智能成为现实，它们会很快变得更好。
我回想起个人计算革命的早期，当时软件行业很小，我们大多数人都可以坐在会议讲台上上。今天，它是一个全球性的行业。由于其中很大一部分现在正在将注意力转向人工智能，因此创新将比我们在微处理器突破后所经历的要快得多。很快，前AI时代似乎就像使用计算机意味着在C：>提示下打字而不是点击屏幕的日子一样遥远。
② 提高生产力
尽管人类在很多事情上仍然比 GPT 更好，但在许多工作中，这些模型能力用并不多。例如，销售场景（数字或电话）、服务或文档处理（如应付账款、会计或保险索赔纠纷）中许多任务都需要决策，但不需要持续学习的能力。公司为这些活动制定了培训计划，在大多数情况下，他们有很多好工作和坏工作的例子。人类使用这些数据集进行训练，很快这些数据集也将用于训练人工智能，使人们能够更有效地完成这项工作。
随着计算能力变得越来越便宜，GPT 表达想法的能力将越来越像有一个白领来帮助你完成各种任务。微软将其描述为拥有副驾驶。AI 完全融入 Office 等产品中，将增强你的工作，例如帮助编写电子邮件和管理收件箱。
最终，您控制计算机的主要方式将不再是指向，单击或点击菜单和对话框。相反，您将能够用简单的英语编写请求。（不仅仅是英语——人工智能将理解来自世界各地的语言。今年早些时候在印度，我遇到了一些正在开发人工智能的开发人员，这些开发人员可以理解那里所说的许多语言。
此外，人工智能的进步将使个人代理的创建成为可能。把它想象成一个数字个人助理：它会看到你最新的电子邮件，了解你参加的会议，阅读你阅读的内容，并阅读你不想打扰的事情。这既可以改善您在想做的任务上的工作，又可以将您从不想做的任务中解放出来。
人工智能的进步将使创建个人代理成为可能。
您将能够使用自然语言让此代理帮助您进行日程安排、通信和电子商务，它将在您的所有设备上工作。由于训练模型和运行计算的成本，创建个人代理尚不可行，但由于人工智能的最新进展，它现在是一个现实的目标。 需要解决一些问题：例如，保险公司可以在未经您许可的情况下询问您的代理人有关您的信息吗？如果是这样，有多少人会选择不使用它？
全公司范围的代理将以新的方式赋予员工权力。了解特定公司的代理商将可以直接为其员工提供咨询，并且应该参加每次会议，以便回答问题。可以告诉它被动或鼓励它说出来，如果它有一些洞察力。它将需要访问与公司相关的销售、支持、财务、产品时间表和文本。它应该阅读与公司所在行业相关的新闻。我相信结果将是员工将变得更有生产力。
当生产力提高时，社会就会受益，因为人们可以自由地做其他事情，无论是在工作还是在家里。当然，关于人们需要什么样的支持和再培训，存在严重的问题。政府需要帮助工人过渡到其他角色。但是，对帮助他人的人的需求永远不会消失。人工智能的兴起将使人们能够自由地做软件永远不会做的事情——例如教学、照顾病人和支持老年人。
全球健康和教育是两个需求巨大且没有足够的工人来满足这些需求的领域。在这些领域，如果人工智能具有适当的针对性，它可以帮助减少不平等。这些应该是人工智能工作的重点，所以我现在将转向它们。
③ 健康
我看到了人工智能将改善医疗保健和医疗领域的几种方式。
首先，他们将通过为他们处理某些任务来帮助医护人员充分利用他们的时间 - 例如提交保险索赔、处理文书工作以及起草医生访问记录。我预计这个领域会有很多创新。
其他AI 驱动的改进对贫穷国家尤其重要，因为绝大多数5岁以下儿童死亡发生在这些国家。
例如，这些国家的许多人从未去看过医生，人工智能将帮助他们看到的卫生工作者提高工作效率。（开发人工智能驱动的超声波机器的努力就是一个很好的例子。人工智能甚至会让患者能够进行基本的分类，获得有关如何处理健康问题的建议，并决定是否需要寻求治疗。
贫穷国家使用的人工智能模型需要针对与富裕国家不同的疾病进行训练。他们需要使用不同的语言工作，并应对不同的挑战，例如住在离诊所很远的地方的患者，或者生病后无法停止工作的患者。
人们需要看到健康人工智能总体上有益的证据，即使它们并不完美并且会犯错误。人工智能必须经过非常仔细的测试和适当的监管，这意味着它们被采用所需的时间比其他领域要长。但话又说回来，人类也会犯错误。无法获得医疗服务也是一个问题。
除了帮助护理之外，人工智能还将大大加快医学突破的速度。生物学中的数据量非常大，人类很难跟踪复杂生物系统的所有工作方式。已经有软件可以查看这些数据，推断途径是什么，搜索病原体的目标，并相应地设计药物。一些公司正在研究以这种方式开发的抗癌药物。
下一代工具将更加高效，他们将能够预测副作用并计算出剂量水平。盖茨基金会在人工智能方面的优先事项之一是确保这些工具用于影响世界上最贫穷人口的健康问题，包括艾滋病、结核病和疟疾。
同样，政府和慈善机构应该为公司创造激励机制，分享人工智能生成的对贫穷国家人民种植的作物或牲畜的见解。人工智能可以帮助根据当地条件开发更好的种子，根据他们所在地区的土壤和天气为农民提供最佳种子建议，并帮助开发牲畜药物和疫苗。由于极端天气和气候变化给低收入国家的自给农民带来了更大的压力，这些进展将变得更加重要。
④ 教育
计算机并没有像我们业内许多人所希望的那样对教育产生影响。有一些良好的发展，包括教育游戏和维基百科等在线信息来源，但它们对学生成绩的任何衡量标准都没有产生有意义的影响。
但我认为，在未来5到10年内，人工智能驱动的软件将最终兑现彻底改变人们教学和学习方式的承诺。它将了解您的兴趣和学习风格，以便定制让您参与的内容。它会衡量你的理解，注意到你什么时候失去兴趣，并了解你对什么样的动机做出反应。它将立即提供反馈。
人工智能可以通过多种方式帮助教师和管理人员，包括评估学生对学科的理解并就职业规划提供建议。教师已经在使用ChatGPT等工具对学生的写作作业提供评论。
当然，人工智能需要大量的培训和进一步发展，然后才能做一些事情，比如了解某个学生如何学习得最好，或者是什么激励了他们。即使技术完善，学习仍将取决于学生和教师之间的良好关系。它将增强——但永远不会取代——学生和老师在课堂上共同完成的工作。
将为有能力购买它们的学校创建新工具，但我们需要确保它们也为美国和世界各地的低收入学校创建并可供其使用。人工智能需要在不同的数据集上进行训练，以便它们没有偏见，并反映它们将被使用的不同文化。需要解决数字鸿沟，以便低收入家庭的学生不被抛在后面。
我知道很多老师担心学生使用 GPT 来写论文。教育工作者已经在讨论适应新技术的方法，我怀疑这些对话将持续相当长的一段时间。我听说有些老师找到了巧妙的方法将这项技术融入到他们的工作中——比如允许学生使用 GPT 来创建他们必须个性化的初稿。
⑤ 人工智能的风险和问题
您可能已经阅读了有关当前AI模型的问题。例如，他们不一定擅长理解人类请求的上下文，这会导致一些奇怪的结果。当你要求人工智能编造一些虚构的东西时，它可以做得很好。但是，当您询问有关您想参加的旅行的建议时，它可能会建议不存在的酒店。这是因为人工智能不太了解你请求的背景，不知道它是否应该发明假酒店，或者只告诉你有空房的真实酒店。
还有其他问题，例如人工智能对数学问题给出了错误的答案，因为它们在抽象推理方面遇到了困难。但这些都不是人工智能的根本局限性。开发人员正在研究它们，我认为我们将在不到两年的时间内看到它们在很大程度上得到修复，而且可能更快。
其他问题不仅仅是技术问题。例如，人类用人工智能武装起来构成威胁。像大多数发明一样，人工智能可以用于良好的目的或恶意目的。政府需要与私营部门合作，研究限制风险的方法。
然后是AI失控的可能性。机器可以决定人类是一种威胁，得出它的利益与我们不同的结论，或者干脆不再关心我们吗？可能，但这个问题今天并不比过去几个月人工智能发展之前更紧迫。
超级智能AI在我们的未来。与计算机相比，我们的大脑以蜗牛的速度运行：大脑中的电信号以硅芯片中信号速度的 1/100，000 移动！一旦开发人员能够概括一种学习算法并以计算机的速度运行它——这一成就可能是十年或一个世纪之后——我们将拥有一个非常强大的AGI。它将能够做人脑能做的一切，但对其记忆的大小或运行速度没有任何实际限制。这将是一个深刻的变化。
众所周知，这些“强大”的人工智能可能能够建立自己的目标。这些目标是什么？如果它们与人类的利益发生冲突会发生什么？我们应该尝试阻止强大的人工智能被开发出来吗？随着时间的推移，这些问题将变得更加紧迫。
但过去几个月的突破都没有让我们更接近强人工智能。人工智能仍然无法控制物理世界，也无法建立自己的目标。《纽约时报》最近一篇关于与ChatGPT对话的文章，其中它声称它想成为一个人，引起了很多关注。这是一个迷人的观察，展示了模型对情感的表达是多么像人类，但它并不是有意义的独立性的指标。
三本书塑造了我对这个主题的看法：尼克·博斯特罗姆的《超级智能》；马克斯·泰格马克 的《Life *3.0》和杰夫霍金斯的《千脑智能》。我不同意作者所说的一切，他们也不同意对方。但三本书都写得很好，发人深省。
⑥ 下一个前沿
致力于AI 新用途以及改进技术本身的方法的公司将呈爆炸式增长。例如，公司正在开发新的芯片，以提供人工智能所需的大量处理能力。有些人使用光开关（本质上是激光）来降低能耗并降低制造成本。理想情况下，创新的芯片将允许您在自己的设备上运行AI，而不是像今天那样在云中运行AI。
在软件方面，驱动人工智能学习的算法会变得更好。在某些领域，例如销售，开发人员可以通过限制他们工作的领域并为他们提供大量特定于这些领域的训练数据来使AI非常准确。但一个悬而未决的问题是，我们是否需要许多这些专门的人工智能用于不同的用途——比如，一个用于教育，另一个用于办公生产力——或者是否有可能开发一种可以学习任何任务的通用人工智能。这两种方法都将面临巨大的竞争。
无论如何，在可预见的未来，人工智能的主题将主导公众讨论。我想提出指导这一对话的三项原则。
首先，我们应该尝试平衡对人工智能缺点的担忧——这是可以理解和有效的——与它改善人们生活的能力。为了充分利用这项非凡的新技术，我们需要防范风险并将好处传播给尽可能多的人。
其次，市场力量不会自然产生帮助最贫困人口的人工智能产品和服务。相反的可能性更大。有了可靠的资金和正确的政策，政府和慈善机构可以确保人工智能被用来减少不平等。正如世界需要最聪明的人专注于最大的问题一样，我们也需要将世界上最好的人工智能集中在最大的问题上。虽然我们不应该等待这种情况发生，但想想人工智能是否会识别不平等并试图减少它，这是很有趣的。你需要有道德感才能看到不平等，还是纯粹理性的人工智能也会看到它？如果它确实承认不平等，它会建议我们做些什么呢？
最后，我们应该记住，我们才刚刚开始人工智能可以完成的工作。无论它今天有什么限制，都会在我们不知不觉中消失。
我很幸运能参与PC革命和互联网革命。我对这一刻同样感到兴奋。这项新技术可以帮助世界各地的人们改善生活。与此同时，世界需要建立道路规则，以便人工智能的任何缺点都远远超过其好处，并且每个人都可以享受这些好处，无论他们住在哪里或有多少钱。人工智能时代充满了机遇和责任。
后记：
盖茨先生的所有讨论要点，都表现在了即刻AIGC大目录的四次即友集体大讨论之中，特别是《当下的启蒙》这一期， m.okjike.com ，欢迎延伸阅读。
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