比尔盖茨：人工智能时代已经开始lg...

　　来源：比尔盖茨博客

　　人工智能和手机、互联网一样具有革命性。

　　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+。

　　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500万5岁以下儿童死亡。这比二十年前的1000万有所下降，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。

　　我一直在思考人工智能如何减少世界上一些最严重的不平等现象。

　　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——它提出了关于劳动力、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。

　　定义人工信息

　　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。驱动ChatGPT的是人工智能。这是学习如何做聊天更好，但不能学习其他任务。相比之下，人工通用智能一词指的是软件能够学习任何任务或科目。Alamos Gold还不存在——在计算机行业，关于如何创建它，以及它是否能被创建，正在进行一场激烈的辩论。

　　开发人工智能和Alamos Gold一直是计算行业的伟大梦想。几十年来，问题是什么时候计算机会比人类更擅长于计算之外的其他方面。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，它们会变得非常快。

　　我回想起个人计算革命的早期，当软件行业是如此之小，我们大多数人都可以在一个会议的舞台上。今天，它是一个全球性的产业。由于很大一部分现在正将注意力转向人工智能，创新将比我们在微处理器突破后所经历的要快得多。不久，前人工智能时代似乎就像使用计算机意味着在C：》提示符下打字而不是在屏幕上敲击的日子一样遥远。

　　提高生产力

　　虽然人类在很多事情上仍然比GPT更好，但有很多工作并没有太多地使用这些能力。例如，一个人在销售（数字或电话）、服务或文件处理（如应付款、会计或保险索赔纠纷）中所做的许多任务需要决策，但不需要持续学习的能力。公司有这些活动的培训计划，在大多数情况下，他们有很多好的和坏的工作的例子。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。

　　随着计算能力越来越便宜，GPT表达想法的能力将越来越像有一个白领工人可以帮助你完成各种任务。微软将此描述为有一个副驾驶。人工智能完全整合到Office等产品中，将增强你的工作——例如帮助写电子邮件和管理收件箱。

　　最终，你控制计算机的主要方式将不再是指向、点击或轻击菜单和对话框。相反，你可以用简单的英语写一个请求。（不仅是英语，AI也能理解世界各地的语言。今年早些时候在印度，我遇到了一些开发人员，他们正在开发能够理解当地许多语言的人工智能。）

　　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，知道你参加的会议，读你读的东西，读你不想打扰的东西。这既能改善你想做的工作，又能把你从不想做的事情中解放出来。

　　人工智能的进步将使个人代理的创建成为可能。

　　你将能够使用自然语言让这个代理帮助你安排日程、通信和电子商务，它将在你所有的设备上工作。由于训练模型和运行计算的成本，创建个人代理还不可行，但由于人工智能的最新进展，这现在是一个现实的目标。有些问题需要解决：例如，保险公司可以在未经你允许的情况下向你的代理人询问你的情况吗？如果是，又有多少人会选择不用呢？

　　公司范围内的代理将以新的方式授权员工。一个代理，了解一个特定的公司将可供其员工直接咨询，并应参加每一次会议，这样它就可以回答问题。可以告诉它是被动的，或鼓励它说出来，如果它有一些洞察力。它将需要访问销售，支持，财务，产品时间表，和文本相关的公司。它应该阅读与该公司所处行业相关的新闻。我相信，这样做的结果将是员工的工作效率提高。

　　当生产力上升，社会受益，因为人们可以自由地做其他事情，在工作和在家。当然，人们需要什么样的支持和再培训，这是一个严肃的问题。政府需要帮助工人过渡到其他角色。但对帮助他人的人的需求永远不会消失。人工智能的崛起将解放人们去做软件永远不会做的事情——例如，教学、照顾病人和赡养老人。

　　全球卫生和教育是两个有巨大需求的领域，但没有足够的工人来满足这些需求。这些是人工智能可以帮助减少不平等的领域，如果它有适当的针对性。这些应该是人工智能工作的一个重点，所以我现在将转向它们。

　　健康

　　我认为人工智能将在几个方面改善医疗保健和医疗领域。

　　一方面，它们将帮助医疗工作者充分利用他们的时间，为他们处理某些任务——比如提交保险索赔，处理文书工作，起草医生就诊记录。我预计，在这方面会有很多创新。

　　其他人工智能驱动的改进对贫穷国家尤为重要，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来没有机会看医生，人工智能将帮助他们看到的卫生工作者提高工作效率。（努力开发人工智能驱动的超声波机器，可以用最少的培训是一个很好的例子。）人工智能甚至可以让病人做基本的分流，获得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培训。他们将需要用不同的语言工作，并考虑到不同的挑战，例如病人住得离诊所很远，或者生病时无法负担停止工作的费用。

　　人们需要看到健康人工智能总体上是有益的证据，即使它们不会是完美的，也会犯错误。人工智能必须经过非常仔细的测试和适当的监管，这意味着它们将比其他领域需要更长的时间来被采用。但话又说回来，人类也会犯错。而得不到医疗服务也是一个问题。

　　除了帮助护理，人工智能还将大大加快医学突破的速度。生物学的数据量非常大，人类很难跟踪复杂生物系统运作的所有方式。现在已经有软件可以查看这些数据，推断出途径是什么，搜索病原体上的目标，并据此设计药物。一些公司正在研究以这种方式开发的抗癌药物。

　　下一代工具将更加有效，它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领域的优先事项之一是确保这些工具用于解决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鼓励企业分享人工智能对贫穷国家人民饲养的作物或牲畜的洞察。人工智能可以根据当地条件帮助开发更好的种子，根据当地的土壤和天气为农民提供最好的种子种植建议，并帮助开发牲畜的药物和疫苗。由于极端天气和气候变化给低收入国家的自给农带来了更大的压力，这些进展将更加重要。

　　教育

　　计算机对教育的影响并没有像我们很多业内人士所希望的那样。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，但它们对衡量学生成绩的任何指标都没有产生任何有意义的影响。

　　但我认为，在未来的5到10年里，人工智能驱动的软件最终将实现变革人们教学和学习方式的承诺。它会知道你的兴趣和你的学习风格，所以它可以定制内容，以保持你的参与。它将衡量你的理解，注意你什么时候失去兴趣，并了解你对哪种动机的反应。它会立即给出反馈。

　　认可机构有很多方法可以协助教师和行政人员，包括评估学生对某一科目的认识，以及就职业规划提供意见。教师已经在使用像ChatGPT这样的工具来对学生的写作作业提供评论。

　　当然，认可机构需要经过大量的训练和进一步的发展，才能了解某个学生是如何学习的，或者是什么激发了他们的积极性。即使技术得到完善，学习仍将取决于学生与教师之间的巨大关系。它将增强--但永远不会取代--学生和教师在课堂上共同做的工作。

　　将为有能力购买的学校创造新的工具，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造和提供。人工智能将需要在不同的数据集上进行训练，这样它们才是公正的，并反映出它们将被使用的不同文化。数字鸿沟需要解决，这样低收入家庭的学生才不会落在后面。

　　我知道很多老师都很担心学生用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。我听说一些老师找到了聪明的方法，将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。

　　人工智能的风险和问题

　　你可能已经读到了关于当前人工智能模型的问题。例如，它们不一定擅长理解人类请求的上下文，这导致了一些奇怪的结果。当你要求人工智能编造一些虚构的东西时，它能做得很好。但是，当你问你想去的旅行的建议，它可能会建议不存在的酒店。这是因为人工智能没有很好地理解你请求的上下文，不知道它是应该发明假酒店还是只告诉你有房间的真酒店。

　　还有其他的问题，比如人工智能在数学问题上给出错误的答案，因为它们在抽象推理方面很挣扎。但这些都不是人工智能的根本局限。开发人员正在研究它们，我认为我们将在不到两年的时间里看到它们在很大程度上得到修复，而且可能会更快。

　　其他的担忧不仅仅是技术上的。例如，有人工智能武装的人类构成的威胁。像大多数发明一样，人工智能可以用于好的目的，也可以用于坏的目的。政府需要与私营部门合作，设法限制风险。

　　那么人工智能就有可能失去控制。一台机器会不会认为人类是一种威胁，得出结论说它的利益与我们的不同，或者干脆停止关心我们？有可能，但这个问题在今天并不比过去几个月人工智能发展之前更加紧迫。

　　超级聪明的人工智能在我们的未来。与计算机相比，我们的大脑以蜗牛的速度工作：大脑中的电信号以硅芯片中信号的1/10万的速度移动！一旦开发人员能够推广一种学习算法，并以计算机的速度运行它--这一成就可能还需要十年或一个世纪--我们将拥有一个强大得难以置信的AGI。它将能够做人类大脑所能做的一切，但对它的记忆大小和运行速度没有任何实际的限制。这将是一个深刻的变化。

　　这些“强大”的认可机构，如他们所知，很可能能够确立自己的目标。这些目标是什么？如果它们与人类的利益相冲突，会发生什么？我们应该努力防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并没有使我们大大接近强大的人工智能。人工智能仍然无法控制物理世界，也无法确立自己的目标。“纽约时报”最近一篇关于与ChatGPT的对话的文章引起了人们的广泛关注。这是一个很吸引人的视角--就像人类表达的情感一样，但它并不是有意义的独立的指标。

　　有三本书塑造了我对这个主题的思考：尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）的“超级智力”（SuperIntelligence）；麦克斯·特格马克（Max Tegmark）的“生命3.0”（Life 3.0）；杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）的“一千人头脑”（A Qualland Brain）。我不同意作者所说的每一件事，他们也不同意对方的观点。但这三本书都写得很好，发人深省。

　　下一个前沿

　　将有大量的公司致力于人工智能的新用途，以及改进技术本身的方法。例如，公司正在开发新的芯片，将提供人工智能所需的大量处理能力。一些使用光学开关-激光器，本质上是为了减少能源消耗和降低制造成本。理想情况下，创新的芯片将允许你在自己的设备上运行一个人工智能，而不是像今天你必须做的那样在云中。

　　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，如销售，开发人员可以通过限制人工智能工作的领域，并给它们提供大量特定于这些领域的训练数据，从而使人工智能非常准确。但一个悬而未决的大问题是，我们是否需要许多这些专门的人工智能用于不同的用途——一个用于教育，另一个用于办公室生产力——或者是否有可能开发出一种可以学习任何任务的人工通用智能。这两种方法都将面临巨大的竞争。

　　无论如何，在可预见的将来，人工智能的话题将主导公众的讨论。我想提出三个原则来指导这种对话。

　　首先，我们应该努力平衡对人工智能负面影响的担忧——这是可以理解的，也是合理的——与它改善人们生活的能力。为了充分利用这一非凡的新技术，我们既要防范风险，又要让尽可能多的人受益。

　　第二，市场力量自然不会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，我们也需要让世界上最好的人工智能专注于最大的问题。

　　尽管我们不应该坐等这种情况发生，但思考人工智能是否会识别不平等并试图减少这种不平等是一件有趣的事情。你需要有道德感才能看到不公平，还是一个纯粹理性的人工智能也能看到？如果它确实承认了不平等，它会建议我们做些什么？

　　最后，我们应该记住，我们只是在人工智能所能完成的事情的开始。无论它今天有什么限制，在我们意识到之前都会消失。

　　我很幸运地参与了PC革命和互联网革命。这一刻我也一样兴奋。这项新技术可以帮助世界各地的人们改善他们的生活。与此同时，世界需要建立道路规则，使人工智能的任何缺点都远远超过它的好处，这样每个人都可以享受这些好处，无论他们住在哪里，有多少钱。人工智能时代充满了机遇和责任。