谷歌前CEO台湾的软件像狗屎，但硬件很惊人

文：Web3天空之城-城主

在这场最新的斯坦福讲堂访谈里，谷歌前CEO 埃里克-施密特（Eric Schmidt）深刻探究了人工智能的成长偏向、环球科技竞争的将来，以及这些技术若何在短期内对社会、经济和国度平安发生深远影响。施密特回想了他在科技行业的多年阅历，分享了对将来几年人工智能技术突破的预感，并讨论了这些突破若何塑造企业、国度间的竞争格式，尤其是在美国与中国的比力中。

施密特分外强调了技术提高背后的繁杂因素，如计算才能的晋升、新算法的开发以及市场对智能体系的无穷寻求。他还讨论了人工智能对劳动力市场、数据隐私、反垄断以及国度平安的潜在影响，并提出了若何在这种快速变化的情况中坚持竞争上风的建议。

城主分外指出的是，作为历久为米国国防部服务的施密特，他的言论态度是必要辨别的，信任读者必定能自行懂得。

人工智能的短期突破与深远影响：

施密特猜测，将来一到两年内，人工智能将迎来紧张突破，尤其是在上下文窗口扩大、AI署理和文本到操作这三个范畴的联合。这些技术提高将使人工智能体系可以或许更有用地处置繁杂义务，超出当前的局限性。这种提高将不仅仅局限于技术范畴，而是会深入影响社会各个层面，包含教育、医疗、当局和贸易。他强调，这些技术的成长可能带来的变更性影响，乃至可能比社交媒体的突起对社会的影响更为深远。

环球科技竞争中的中美博弈：

施密特具体阐发了美国和中国在人工智能范畴的剧烈竞争。他指出，美国今朝在技术、人才和资本方面领先，但要维持这一上风，必要连续的高额投资和国际互助，分外是与加拿年夜等盟友的互助，以确保能源和资本的可连续供给。他强调，AI的将来不仅仅是技术比赛，照样一场国度之间的战略博弈，涉及到国度平安、经济竞争力以及环球引导位置。施密特警告，美国必要加年夜投入，以应对中国在AI范畴的敏捷突起，并坚持在这一范畴的环球主导位置。

科技巨擘的垄断与立异挑战：

在讨论当前科技巨擘的主导位置时，施密特指出，NVIDIA等公司在AI范畴的垄断位置得益于其壮大的技术才能和资源上风。他提到，固然市场上存在竞争者，但挑战这些科技巨擘的位置必要巨额投资和技术立异。他还对这些巨擘若何在将来继续推进技术立异表现担心，以为资源密集型的AI开发可能会导致软件开发模式的基本变化，从开源转向闭源，从而进一步巩固巨擘的垄断位置。

人工智能对社会和劳动力市场的冲击：

施密特探究了人工智能对社会、经济和劳动力市场的潜在影响。他以为，固然AI技术可能会代替某些反复性事情，但它也会加强高技巧事情的紧张性，推进人们在繁杂义务中的临盆力晋升。他还对人工智能可能带来的社会不屈等表现担心，指出富饶国度将从AI中得到更多好处，而贫穷国度可能会被甩在后面。此外，施密特呼吁增强对AI的监管，以应对数据隐私、常识产权和差错信息流传等问题。

反抗性人工智能与平安挑战：

施密特分外提到反抗性人工智能的潜在威逼，猜测将来可能会有专门设计的AI体系用于进击和破坏其他AI体系。这种成长将为平安性和伦理带来新的挑战。施密特建议，科技界和当局必要互助，研讨若何防范这些风险，并订定响应的律例和技术尺度，以确保人工智能的平安和可托度。他还提到，这一范畴的研讨将成为将来科技成长的一个紧张偏向，并可能在年夜学和研讨机构中获得更多存眷。

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主持传授：

本日的高朋无需多做先容。我第一次见到Eric是在年夜约25年前，其时他以Novell首席执行官的身份来到斯坦福商学院。从那时起，他在谷歌担任紧张职务，从2001年开端，并在2017年参加Schmidt Futures。此外，他还介入了很多其他项目，年夜家可以查阅相关材料。以是Eric，假如可以的话，我就从那开端吧。

起首，你以为人工智能在短期内的成长偏向是什么。我想你将其界说为将来一到两年。

施密特：

工作变化得太快了，我感到每六个月我都必要就即将产生的工作颁发一次新的演讲。这里有一群计算机科学专业的学生，有谁能给班上的其他人解释一下“一百万个token上下文窗口”是什么吗。请说出你的名字，并奉告我们它的作用。

学生：根本上，它容许你用一百万个标志或一百万个单词进行提醒。

施密特：

以是你可以问一个百万字的问题。Anthropic是20万token，要到一百万，等等。你可以想象OpenAI有一个相似的目的。

这里有人能给出AI署理的技术界说吗。再说一次，计算机科学。

学生：AI署理可能因此某种方式行为的器械。它可能是在收集上挪用器械，代表你查找信息。它可能是沿着这个思绪的很多分歧的器械。在一个进程中有各类各样的工作。

施密特：以是署理是执行某种义务的器械。另一个界说是它是一个LLM、状况和影象。再来，计算机科学家，你们中有人能界说“文本到动作”吗。

学生：不是将文本转换成更多文本，而是让AI依据此触发操作。

施密特：

另一个界说是Python语言。我从未愿望看到一种编程语言存活下来。AI中的统统都是用Python完成的。方才呈现了一种名为Mojo的新语言，看起来他们终于办理了AI编程问题，但我们会看看它是否真的能在Python的主导位置下存活下来。

还有一个技术问题。为什么NVIDIA代价2万亿美元，而其他公司却在苦苦挣扎。

学生：技术谜底是，年夜多半代码都必要使用今朝只有NVIDIA GPU支撑的CUDA优化来运行，是以其他公司可以做任何他们想做的工作，但除非他们有10年的软件履历，不然你不会拥有机械进修优化。

施密特：

我喜欢将 CUDA 视为 GPU 的 C 编程语言，这个设法主意让我觉得满足。CUDA 成立于2008年。只管我一直以为它是一种糟糕的语言，但它却盘踞了主导位置。还有一个值得注意的见解：有一组开源库针对 CUDA 进行了高度优化，而其他任何库都没有做到这一点。所有构建这些技术客栈的人在讨论中完全疏忽了这一点。这些库在技术上被称为 VLLM，还有很多相似的库也针对 CUDA 进行了高度优化，这使得竞争敌手很难复制。

那么，这统统意味着什么呢。来岁，你将看到异常年夜的上下文窗口、署理和文本到操作的利用。当这些技术年夜范围交付时，它们将对天下发生伟大的影响，远超社交媒体带来的影响。缘故原由如下：在上下文窗口中，你可以将其用作短期影象，我对上下文窗口的长度觉得震惊。技术上的缘故原由与服务和计算的难度有关。短期影象的有趣之处在于，当你输入信息并扣问问题时，好比浏览20本书并将书的文本作为查询，然后扣问它们的内容，它会忘怀中央部门，这与人类年夜脑的事情方式类似。

关于署理，如今有些人正在构建 LLM 署理，他们经由过程浏览和懂得化学等范畴的常识，然落后行测试，并将其从新添加到他们的懂得中。这异常壮大。第三个方面是文本到行为。我给你举个例子：假设当局正在试图制止 TikTok。假如 TikTok 被制止，我建议你对你的 LLM 说以下的话：为我复制 TikTok，将我的偏好放入此中，在接下来的30秒内制造这个法式并宣布它，然后在一小时内，假如它没有流行起来，就做一些相似的工作。这便是敕令。你可以看到这有多壮大。

假如你可以从随意率性语言转换为随意率性数字敕令，这在本色上便是这个场景中的 Python。想象一下，地球上的每小我都有本身的法式员，他们现实上做他们想做的工作，而不是那些不按要求事情的法式员。这里的法式员知道我在说什么。想象一个不狂妄的法式员现实上做了你想做的事，而你不必支付昂扬的价值。而这些法式员的供给是无穷的。

传授：这统统将在将来一两年内产生。

施密特：

很快。以上三件事，我确信将在下一海浪潮中同时产生。以是你问还会产生什么。每六个月我都邑颠簸一次，以是我们处于奇偶振荡状况。今朝，前沿模子（如今只有三个）与其他模子之间的差距彷佛越来越年夜。六个月前，我确信这种差距正在缩小，是以我在一些小公司上投入了年夜量资金。然而，如今我对此不太肯定了。

我正在与一些年夜公司进行对话，他们奉告我，他们必要100亿、200亿、500亿乃至1000亿美元的资金。星际之门项目必要1000亿美元，异常艰苦。我的好同伙Sam Altman以为，这可能必要年夜约3000亿美元，乃至更多。我向他指出，我已经计算了所需的能量。

为了周全公开，我在周五前去白宫，奉告他们我们必要与加拿年夜成为最好的同伙。由于加拿年夜人平易近真的很好，他们赞助创造了人工智能，而且拥有年夜量的水力发电资本。由于我们作为一个国度没有足够的力气来完成这一目的。另一种选择是让阿拉伯国度资助这个项目。我小我很喜欢阿拉伯人，我在那边花了许多光阴，但他们可能不会遵照我们的国度平安规矩。而加拿年夜和美国事我们都批准的三巨擘之一。

是以，在这些代价1000亿到3000亿美元的数据中心中，电力开端成为稀缺资本。

趁便说一句，假如遵循这种推理，你可能会问我为什么要讨论CUDA和NVIDIA。假如3000亿美元全体流向NVIDIA，你就知道在股市上该怎么做了。不外，这不是股票保举，我不是许可方。

传授：

部门缘故原由是我们将必要更多的芯片，但英特尔从美国当局得到了许多资金。AMD正在测验考试在韩国树立晶圆厂。

施密特：

假如你的任何计算装备中有英特尔芯片，请举手。垄断就到此为止。

传授：

但这便是重点。他们曾经确切垄断过，如今NVIDIA已经垄断了。那么这些是进入壁垒吗。

说到CUDA，还有其他选择吗。前几天我和Percy Lange聊过。他正在TPU和NVIDIA芯片之间切换，这取决于他能打仗到什么。这是由于他别无选择。

施密特：

假如他有无穷的资金，本日他会选择NVIDIA的B200架构，由于它更快。我不是在暗示——有竞争是件功德。

我和AMD的Lisa Su谈过好久。他们已经构建了一个可以将CUDA架构转换为他们本身架构的器械，称为Rokam。它还没有完全施展作用，但他们正在尽力。

传授：

你在谷歌事情了很永劫间，他们创造了Transformer架构。感激那里的杰出人士，好比Peter、Jeff Dean以及所有人。今朝，OpenAI彷佛已经失去了自动权。在我看到的最新排行榜中，Anthropic的Claude位居榜首。我曾扣问过Sundar，但他并没有给我一个异常明白的谜底。大概你对那边的环境有更尖利或客观的解释。

施密特：

我已经不再是谷歌的员工了。谷歌在事情与生涯的均衡上更注重让员工早点回家和在家事情，而不是一味寻求成功。相比之下，始创公司之以是胜利，是由于员工冒死事情。固然如许说可能有些直白，但事实是，假如你们从年夜学出来开办公司，并想与其他始创公司竞争，就不克不及让员工每周只来一天。

传授：在谷歌的早期，微软也是如斯。

施密特：

如今看来，在我们的行业中，历久以来，公司老是经由过程真正有创意的方式博得成功，并主宰某个范畴，而不是进行下一次转型。这是有据可查的。我以为开创人是分外的，他们必要掌控统统，只管与他们共事可能很艰苦，由于他们对员工施加很年夜压力。只管我们不喜欢埃隆的小我行动，但看看他从员工那边获得了什么。我曾与他共进晚餐，他其时在飞行。我在蒙年夜拿州，而他那天晚上10点要乘飞机去加入午夜与x.ai的会议。想一想。

分歧处所有分歧的文化。台积电给我留下了深入印象。他们有一条划定，刚卒业的博士生，即优秀的物理学家，要在工场的地下室事情。你能想象让美国的物理学博士如许做吗。不太可能。这是分歧的职业道德。

我对事情的严厉要求是由于这些体系具有收集效应，以是光阴异常紧张。而在年夜多半企业中，光阴并不那么紧张，你有许多光阴。适口可乐和百事可乐仍将存在，它们之间的竞争将继续进行，统统都是冷冰冰的。当我与电信公司打交道时，典型的生意业务必要18个月能力签订。没有理由花18个月来做任何工作，应该尽快完成。我们正处于增加和收益最年夜化的时期，但这也必要疯狂的设法主意。

例如，当微软与OpenAI杀青生意业务时，我以为那是我听过的最愚蠢的设法主意。将你的人工智能引导层外包给OpenAI和Sam及其团队。这太疯狂了。在微软或其他任何处所，没有人会如许做。然而本日，他们正在成为最有代价的公司，当然在苹果身上针锋相对。苹果没有好的人工智能办理计划，但看起来他们让它见效了。

学生：

在国度平安或地缘政治好处方面，人工智能将若何施展作用，尤其是在与中国的竞争中。

施密特：

作为一小我工智能委员会的主席，我对此进行了深刻研讨。我们撰写了一份年夜约752页的申报，总结如下：我们今朝处于领先位置，并必要坚持这种上风，这必要年夜量资金支撑。我们的主要客户是参议院和众议院，这也匆匆成了CHIPS法案和其他相似政策的出台。

假如前沿模子和一些开源模子继续成长，可能只有少数公司可以或许介入这个范畴的竞争。哪些国度具备如许的才能。这些国度必要资金充分、人才济济、教育系统壮大，而且有得胜的意愿。美国和中国事此中的两个主要国度。至于其他国度是否能介入此中，我不肯定。但可以确定的是，在将来，美国和中国在常识霸权上的竞争将是一场重年夜奋斗。

美国当局根本上制止了NVIDIA芯片出口到中国，只管他们不肯公开认可这一点。我们在亚DUV芯片方面拥有年夜约10年的技术上风，即亚5纳米芯片。这一上风让我们领先中国几年，这让中国异常不满。这一政策是由特朗普当局订定，并获得了拜登当局的支撑。

传授：国会是否听取你们的建议并进行年夜范围投资，显然CHIPS法案是一个例子。

施密特：

此外，我们还必要树立一个庞年夜的人工智能体系。我引导着一个非正式、暂时、非司法的集团，成员包含一些常见的业内子士。客岁，这些成员提出了成为拜登当局人工智能法案的理由，这是汗青上最长的总统指令。

我们曾经讨论过一个焦点问题：若何检测一个已经学会了但你不知道该问什么的体系里的危险。换句话说，体系可能学到了一些欠好的器械，但你不知道该若何扣问它。好比，它可能学会了若何以某种新的方式混合化学物资，但你不知道若何问它。为相识决这个问题，我们在给当局的备忘录中建议设定一个阈值，我们称之为10的26次方，这是一种技术计算量度。跨越这个阈值，企业必需向当局申报他们的运动。欧盟为了确保它们的分歧，将10的25次方设为10。但这些数值已经足够靠近了。我以为所有这些区别都邑消散，由于现有的技术将会被镌汰。技术术语称为结合训练，根本上是指可以将各个部门归并在一路。是以，我们可能无法掩护人们免受这些新事物的危害。

传授：

有传言称，OpenAI必需如许训练，部门缘故原由是功耗问题。没有一个处所是他们如许做的。

让我们谈谈正在产生的一场真正的战争。我知道您积极介入乌克兰战争，分外是关于“白鹳”方案，以及您用代价500美元的无人机摧毁代价500万美元的坦克的目的。这若何转变战争。

施密特：

我为国防部长事情了七年，试图转变我们治理部队的方式。我不是分外喜欢部队，但它异常昂贵，我想看看我是否能有所赞助。我以为，我根本上失败了。他们给了我一枚奖章，以是他们可能把奖章发表给失败者或其他什么人。但我的自我批驳是，什么都没有真正转变，美国的轨制不会导致真正的立异。

以是我决议和您的同伙塞巴斯蒂安-特伦（他曾是这里的教员）以及一年夜群斯坦福人一路开办一家公司。这个设法主意根本上是做两件事：在这些本色上是机械人战争的战争中，以繁杂而壮大的方式使用人工智能；第二件事是低落机械人的本钱。如今你可能会想，为什么像我如许的仁慈自由主义者会如许做。谜底是，部队的整个理论便是坦克、年夜炮和迫击炮，而我们可以祛除它们。我们可以让入侵一个国度（至少是陆路入侵）的处分根本上弗成能实现。它应该打消那种陆战。

传授：

这是一个异常有趣的问题。它是否让戍守比进攻更具上风。你能区分吗。

施密特：

由于我客岁一直在做这件事，我学到了许多关于战争的常识，我真的不想知道。关于战争，你必要知道的一件事是，进攻老是有上风，由于你总能压服防御体系。是以，从国防战略的角度来看，你最好拥有一个异常壮大的进攻，以便在必要时使用。我和其他人正在构建的体系将做到这一点。因为体系的运作方式，我如今是一名持牌军械商。以是我是一名计算机科学家、贩子、军械商。我很遗憾地说。这是个提高吗。我不知道。我不建议你在职业生活中从事这个。我会保持从事人工智能。因为司法的运作方式，我们暗里进行这项事情，在当局的支撑下，这统统都是正当的。它直接进入乌克兰，然后他们开端接触。不谈所有细节，环境相称糟糕。我以为，在蒲月或六月，假如俄罗斯人依照预期进行建设，乌克兰将在失去整个国度的进程中失去一年夜块国土。环境相称糟糕。假如你熟悉Marjorie Taylor Greene，我建议你将她从你的接洽人列表中删除。由于她便是谁人阻止了数十亿美元资金用于拯救一个紧张平易近主国度的人。

传授：

接下来，我想讨论一个有点哲学性的问题。客岁，你和亨利-基辛格以及丹-赫滕洛赫配合撰写了一篇关于常识本色及其成长方式的文章。前几天晚上，我也讨论过这个问题。在汗青的年夜部门光阴里，人类对宇宙的懂得是神秘的，直到科学革命和发蒙活动的到来。在你的文章中，你提到如今的模子变得如斯繁杂和难以懂得，以至于我们真的不知道它们内部产生了什么。我引用理查德-费曼的话：“我不克不及发明的器械，我就不睬解。”前几天我看到了这句话。但如今人们正在发明他们可以发明的器械，却并不真正相识其内部运作。常识的本色是否在某种水平上产生了变化。我们是否必需开端只接受这些模子的外面，而它们无法向我们解释。

施密特：

我想举一个青少年的例子。假如你有一个青少年，你知道他们是人类，但你无法完全弄清晰他们在想什么。然而，我们在社会上设法顺应了青少年的存在，他们终极会解脱这种状况。这是一个严肃的问题。是以，我们可能会拥有无法完全描写的常识体系，但我们相识它们的边界和能做什么的极限，这可能是我们能获得的最好的成果。你以为我们会相识这些限定吗。假如我们能做到这一点，那就很好。

我的小组每周开会的共鸣是，终极会呈现所谓的反抗性人工智能，现实上会有公司雇佣你并付钱来破坏你的人工智能体系。就像红队一样。与本日的人类红队分歧，你将拥有整个公司和整小我工智能体系行业，他们的事情是破坏现有的人工智能体系并找到它们的破绽，尤其是那些我们无法弄清晰的常识。这对我来说很故意义。对付斯坦福年夜学来说，这也是一个很棒的项目。假如你有一个研讨生，他必需弄清晰若何进击这些年夜型模子之一并相识它的作用，那么这将是构建下一代的紧张技巧。是以，将两者联合起来是故意义的。

传授：

如今，让我们答复一些学生的问题。后面有一位同窗，请说出你的名字。

学生：

你之条件到过，这与如今的评论有关，让人工智能真正做你想做的事。你适才提到了反抗性人工智能，我想知道你可否更具体地论述这一点。看起来，除了计算才能显然会增长，你可以获得更高机能的模子，但让它们做你想做的工作的问题，彷佛部门没有获得解答。

施密特：

好吧，你必需假设当前的幻觉问题会削减，跟着技术的提高等等。我并不是说它会消散。然后你还必需假设存在功能测试，以是必需有一种办法来知道这件事是否胜利。在我提到的TikTok竞争敌手的例子中，我并不是建议非法盗取他人的音乐。假如你是硅谷的企业家，你会怎么做呢。愿望你们都是硅谷的企业家。假如你的产物胜利了，你会雇佣一年夜群状师来处置后续问题。但假如没有人使用你的产物，那么纵然你盗取了所有内容也可有可无。当然，不要引用我的话。

硅谷通常会进行这些测试并处置后续问题。这是常见的做法。我以为，你会看到越来越多的机能体系，乃至更好的测试，终极是反抗性测试，这将把它节制在一个框架内。这个专业术语叫做思绪链推理。人们信任在将来几年内，你将可以或许天生一千步的思绪链推理，就像制造食谱一样。你可以运行它，现实测试它是否发生了正确的成果，这便是体系的事情方式。

学生：

总的来说，你对人工智能提高的潜力异常乐观。我很好奇，是什么推进了这一提高。是更多的计算才能吗。是更多的数据吗。是基本性的照样现实的改变。

施密特：

谜底因此上所有。投入的资金数额令人难以置信。我根本上投资了统统，由于我不知道谁会赢，而我追随的资金数额如斯之年夜。部门缘故原由是早期的钱已经赚了，而那些不太相识的人必需拥有人工智能组件。如今统统都是人工智能投资，他们无法分辩出差别。

我将人工智能界说为进修体系，即真正进修的体系。我以为这是此中之一。第二点是，如今呈现了一些异常繁杂的新算法，它们有点像后Transformer。我有一个同伙，也是我历久的互助伙伴，创造了一种新的非Transformer架构。我在巴黎资助的一个小组声称也做了同样的工作。那边有年夜量的创造，斯坦福年夜学也有许多研讨。末了一点是，市场信任智能的创造有无穷的回报。假设你向一家公司投入了500亿美元的资金，你必需从智能中赚到许多钱能力了偿这笔钱。我们可能会阅历一些伟大的投资泡沫，然后它会自行办理。曩昔一直如斯，如今也可能如斯。

传授：你之条件到，引导者正在拉开与其他人的间隔。

施密特：

如今，法国有一家叫Mistral的公司，他们做得异常好。我显然是一名投资者。他们已经制造了第二个版本，他们的第三种模式很可能是关闭的，由于它太昂贵了。他们必要收入，不克不及免费提供他们的模式。我们行业中关于开源与闭源的争论异常剧烈。我的整个职业生活都树立在人们乐意以开源方式分享软件的根基上。我的统统事情都是基于开源的。谷歌的年夜部门根基也是树立在开源之上。我所从事的事情主要集中在技术范畴。然而，伟大的资源本钱可能会从基本上转变软件的构建方式。

我对软件法式员的见地是，他们的临盆力至少会翻倍。今朝有三四家软件公司正在测验考试实现这一目的，我在这段光阴里投资了所有这些公司。他们都在尽力进步软件法式员的临盆力。我比来遇到了一家异常有趣的公司，名为 Augment。我经常想到一个法式员，他们说这不是我们的目的。我们的目的是那些拥稀有百万行代码的100人软件编程团队，没有人知道产生了什么。这是人工智能的一个异常好的利用。他们会赢利吗。我愿望如斯，但这里有许多问题。

学生：

一开端，你提到上下文窗口扩大、署理和文本到操作的组合将发生不可思议的影响。起首，为什么这种组合很紧张。其次，我知道你不是先觉，无法预知将来，但你为什么以为它超越了我们的想象呢。

施密特：

我以为主要是由于上下文窗口可以让你办理新近性问题。今朝的模子必要年夜约18个月的光阴来训练，包含六个月的预备、六个月的训练和六个月的微调，是以它们老是过期的。而经由过程上下文窗口，你可以输入最新产生的工作，并在上下文中扣问有关哈马斯-以色列战争的问题，这异常壮大，使其变得像谷歌一样最新。

在署理的环境下，我可以举个例子。我成立了一个基金会，为一个非营利组织提供资金。我不太懂化学，但有一个名为 ChatCrow 的对象，这是一个基于年夜型语言模子的体系，可以进修化学。他们运行这个体系来天生有关卵白质的化学假设，然后试验室连夜进行测试，体系就会进修。这对化学、资料科学等范畴是一个伟大的匆匆进剂。这是一个署理模子。

我以为，只要有许多便宜的法式员，就可以懂得文本到动作的观点。我以为我们不明确当每小我都有本身的法式员时会产生什么。这也是你的专业范畴。我不是在评论辩论简单的义务，好比打开和封闭灯。我想象另一个例子，假设你不喜欢谷歌，你可以说，为我树立一个谷歌的竞争敌手。是的，你小我可以如许做。为我树立一个谷歌的竞争敌手，搜刮收集，构建用户界面，制造一个好的副本，并以有趣的方式添加天生式人工智能。在30秒内完成，看看它是否有用。许多人以为，包含谷歌在内的现任者很容易受到这种进击。

传授：

如今，我们来看看。Slido 发送了很多问题，此中一些已经被上传。客岁我们曾讨论过若何阻止人工智能影响舆论和流传差错信息，尤其是期近将到来的选举时代。

施密特：

我们必要斟酌短期和历久的办理计划。期近将到来的环球选举中，年夜多半差错信息将呈现在社交媒体上，而社交媒体公司今朝的组织才能不敷以有用监管这些信息。例如，TikTok被指控偏心某种虚伪信息，只管我没有证据。我以为我们面对一团糟的场合排场。

国度必要进修批判性思维，这对美国来说可能是一个艰难的挑战。有人奉告你某事并不意味着它是真的。

传授：

我们是否会走得太远，以至于一些真实的工作也无人再信任。有些人称之为熟悉论危急。如今，埃隆-马斯克说他从未做过某些工作，但若何证实呢。

施密特：

我们可以用唐纳德-特朗普的例子来阐明。我以为我们的社会存在相信问题，平易近主可能会是以失败。对平易近主的最年夜威逼是差错信息，由于我们在这方面变得异常长于。

当我治理YouTube时，我们遇到的最年夜问题是人们上传虚伪视频，导致职员殒命。我们有一个不殒命政策，试图办理这个问题令人震惊且可骇。这是在天生式人工智能呈现之前。

传授：

我没有好的谜底，但有一个技术问题彷佛可以缓解这种环境，那便是公钥认证。当乔-拜登讲话时，为什么不使用相似SSL的数字署名。名人、"大众人物或其他人是否可以拥有公钥。

施密特：

这是一种公钥情势，提供某种肯定性，就像我将信誉卡发送到亚马逊时，我知道这是亚马逊。

我曾与Jonathan Haidt互助颁发了一篇论文，但没有发生影响。他是一个异常好的沟通者，而我可能不是。我的结论是，体系并没有依照我们所说的那样组织。首席执行官通常在最年夜化收入，为此他们要最年夜化介入度，而最年夜化介入度的方式是最年夜化恼怒。算法选择恼怒，由于这会发生更多收入，是以人们倾向于支撑极度的器械。这在各个方面都是一个问题，必需获得办理。

在平易近主国度，我对TikTok的办理计划是基于我们之前暗里讨论过的内容。当我照样个孩子的时刻，有一种叫做平等光阴规矩的器械。TikTok 现实上并不是一个社交媒体平台，而更像是一种电视情势。美国的每个 TikTok 用户天天均匀使用该利用90分钟，并制造200个视频，这个使用量异常年夜。固然当局没有实施平等光阴规矩，但这可能是一个值得斟酌的偏向，必要某种情势的均衡。

学生：

起首是关于劳动力市场的经济影响。这个影响比最初预期的要慢，尤其是在劳动力市场方面。还有关于客服职员的问题。你以为学术界是否应该得到人工智能补助，或者应该与年夜公司互助。

施密特：

我一直在尽力推进年夜学树立数据中心。假如我是计算机科学系的教员，我会由于无法与研讨生一路开发算法进行博士研讨而觉得沮丧，由于我被迫与公司互助。而这些公司在这方面并不够大方。许多教人员工消费年夜量光阴期待谷歌云的积分，这种环境很糟糕。我们愿望美国的年夜学可以或许在这方面取得胜利，是以我以为让他们得到这些学分是正确的做法。

关于劳动力市场的影响，我会听取真正专家的意见。作为一名业余经济学家，我信任年夜学教育和高技巧义务会有好的远景，由于人们会使用这些体系。我以为这些体系与以往的技术海潮没有本色区别。危险的事情和不必要人类断定的事情将被代替。

学生：

关于从文本到行为的改变及其对计算机科学教育的影响。我以为计算机科学教育应该顺应期间变化。

施密特：

我假设本科生中的计算机科学家老是会有一个法式员伙伴。当你进修第一个for轮回时，会有一个对象成为你的自然伙伴。传授会讲授观点，而你会经由过程这种方式介入此中。

学生：关于非Transformer架构的讨论，我以为状况模子是一个被讨论的偏向，但如今更多存眷的是上下文。

施密特：

我对数学的懂得不够深刻，但我很愉快这为数学家发明了就业机遇，由于这里的数学异常繁杂。根本上，这些是进行梯度降落和矩阵乘法的分歧办法，目的是更快更好。正如你所知，Transformers是一种同时进行乘法的体系办法。这是我的设法主意。它与此相似，但数学分歧。让我们看看。

学生：

你在关于国度平安的论文中提到，本日中国、美国和其他国度的环境。从下一个集群往下的十个国度，要么是美国盟友，要么有可能成为美国盟友。我很好奇你对这十个国度的见地。他们有点像中央人，不是正式的盟友。他们有多年夜可能参加掩护我们平安的事情。是什么阻止了他们参加呢。

施密特：

最有趣的国度是印度，由于顶尖的人工智强人才都来自印度，来到了美国。我们应该让印度保存一些顶尖人才，不是全体，但有一部门。并且他们没有我们这里丰硕的训练举措措施和项目。在我看来，印度在这方面是一个扭捏不定的国度。日本和韩国显然是我们的阵营。台湾软件很糟糕，以是这行欠亨。硬件很棒。而活着界其他处所，没有许多其他好的选择。欧洲由于布鲁塞尔而搞砸了，这不是什么新颖事。我花了10年光阴与他们抗争。我异常尽力地让他们改动欧盟法案。他们仍旧有各类限定，使我们在欧洲进行研讨异常艰苦。我的法国同伙把所有光阴都花在了与布鲁塞尔的奋斗上。作为我的私家同伙，马克龙正在为此尽力斗争。以是我以为法国有机遇。我以为德国不会来，其他国度也不够壮大。

学生：

我知道您是一名受过训练的工程师，我以为您被称为编译器。鉴于您假想的这些模子所具有的功效，我们还应该花光阴进修编码吗。

施密特：

是的，由于归根结底，这是旧调重弹的问题，假如你会说英语，为什么还要进修英语。你会学得更好。你确切必要相识这些体系是若何事情的，我对此深有领会。

学生：

我很好奇您是否摸索过火布式设置。我之以是问这个问题，是由于，当然，制造一个年夜型集群很艰苦，但 MacBook 功效壮大。天下各地有许多小型机械。那么，您以为在家折叠或相似的设法主意是否实用于训练这些体系。

施密特：

是的，我们已经异常认真地研讨过这个问题。是以，算法的事情方式是您有一个异常年夜的矩阵，而且您根本上有一个乘法函数。以是可以把它想象成往返重复。而这些体系完全受到内存到 CPU 或 GPU 的速率的限定。事实上，下一代 NVIDIA 芯片已将所有这些功效整合到一个芯片中。芯片如今太年夜了，以至于它们都粘在一路了。事实上，封装异常敏感，封装和芯片自己都是在洁净室中组装的。以是谜底看起来超等计算机和光速，尤其是内存互连，真的占了优势。我以为今朝朋分年夜型语言模子（LLM）临时不太可能。

传授：

Jeff Dean 客岁在一次演讲中提到，可以将模子分为分歧的部门，分离训练后再结合起来。

施密特：

但要实现这一点，必要拥有上万万个如许的模子，提问的速率也会变得异常慢。他提到必要8台、10台或12台超等计算机来实现这一目的，但这并不在他的级别上。

学生：

关于数据隐私的问题，我相识到纽约时报曾告状OpenAI使用他们的作品进行训练。

施密特：

我以为将来可能会有许多相似的诉讼，终极会杀青某种协定，好比划定使用某些作品必要付出必定比例的收入，就像音乐行业的ASCAP和EMI那样。这种模式固然看起来有些过期，但我以为终极会如许运作。

学生：

在AI范畴，彷佛有一些公司在主导市场，而且与反垄断律例存眷的年夜公司有重叠。

施密特：

我曾在职业生活中介入过微软的拆分案，但终极没有胜利；我也为谷歌不被拆分而尽力过，但同样没有胜利。是以，我以为趋向是不被拆分。只要这些公司不成为像约翰-洛克菲勒那样的垄断者，当局就不太可能采取行为。

这些年夜公司之以是盘踞主导位置，是由于只有他们有资源树立数据中心。我有同伙里德和穆斯塔法，他们做出了将营业拆分给微软的决议，由于他们无法筹集到数百亿美元的资金。至于详细的数字，可能必要让里德来奉告你。

学生：

末了，我想知道这些成长对那些不介入前沿模子开发和计算的国度会有什么影响。

施密特：

富饶国度会变得更富，而贫穷国度只能努力而为。这现实上是一场富国的游戏，必要伟大的资源、技术人才和壮大的当局支撑。在环球规模内，很多国度面对着各类各样的问题，尤其是在资本匮乏的环境下。他们必要找到互助伙伴，与他人互助以办理这些问题。

传授：

我记得我们前次会晤时，你正在AGI House加入黑客马拉松。我知道你花了许多光阴赞助年青人发明财富，并对此充斥热心。对付那些正在为课程写贸易方案或在职业生活中撰写政策提案或研讨提案的人，你有什么建议吗。

施密特：

我在商学院传授相关课程，你应该来听听。我对你们展现新设法主意的速率觉得震惊。

在我加入的一次黑客马拉松中，得胜团队的义务是让无人机在两座塔楼之间飞行。他们在一个虚拟的无人机空间中，使用Python天生代码，并在模拟器中胜利完成了义务。优秀的专业法式员可能必要一两个礼拜能力做到这一点。我以为快速制造原型的才能异常紧张，由于创业者面对的部门问题是速率。假如你不克不及在一天内用这些对象制造出原型，你就必要从新斟酌，由于这恰是你的竞争敌手在做的工作。

是以，我最年夜的建议是，当你开端斟酌开办公司时，写一份贸易方案是可以的。事实上，你可以让电脑为你写，只要它是正当的。尽快使用这些对象制造你的设法主意的原型异常紧张，由于在其他公司、年夜学或你不曾去过的处所，可能有人在做同样的工作。

传授：异常感激。

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