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對話萬維鋼:AI 的19個關鍵問題

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我將向萬維鋼請教如下 19個關于 AI 的關鍵問題,請點擊上方“預約”。

模塊一

探尋本質——智能的終局與路徑

1、(路線之問)萬老師您判斷,現在以Transformer 為基礎的大語言模型路線,究竟是通往通用人工智能(AGI)的康莊大道,還是一條會很快遇到天花板的岔路?

如果說此路能通,我們距離終點還缺失了哪些關鍵的“拼圖”?有確定的時間表嗎?

2、(定義之問)最近DeepMind 的哈薩比斯說,如今的LLM 遠非“博士級智能”,因為它們缺乏持續(xù)推理和自主學習能力,甚至會犯低級錯誤。

這是否精準地描述了當前AI“能力天花板很高,但能力地板很低”的現狀?

我們應該如何定義和評測一個AI是否達到了真正的“通用智能”?

3、(破局之問)針對AI“能力地板低”和“常犯低級錯誤”的問題,目前的技術路徑(比如繼續(xù)擴大模型規(guī)模、優(yōu)化數據質量)能從根本上解決嗎?

還是說,我們需要等待像哈薩比斯所說的“一到兩個關鍵突破”?

這個突破最可能發(fā)生在什么領域?

4、(世界模型之辯)Yann LeCun 旗幟鮮明地反對“自回歸模型能實現AGI”的觀點,大力鼓吹“世界模型”(World Model),認為讓AI 理解世界因果關系才是正道。

這是否是哈薩比斯所說的“缺失的關鍵突破”之一?

“大力出奇跡”的Scaling Law 是否真的已經走到了盡頭?

模塊二
商業(yè)戰(zhàn)爭——格局與壟斷

5、(市場格局)當前全球大模型“百家爭鳴”,但回顧互聯網歷史,無論是搜索(谷歌)還是社交(Meta),最終都走向了寡頭壟斷。

您認為AI 基礎大模型的終局會是幾家獨大,還是會呈現一個更多元化的生態(tài)?

6、(具身智能)將目光從軟件轉向硬件,在機器人這個賽道,特斯拉的“第一性原理”和數據飛輪能否幫它建立像電動車領域那樣的壟斷優(yōu)勢?

或者,中國企業(yè)是否會憑借強大的制造業(yè)和成本控制能力,再次上演“反超”的戲碼?

7、(商業(yè)模式)既然AI 目前還無法完全避免“低級錯誤”,那么在當下,AI 最可靠、最有價值的商業(yè)應用場景是什么?

是作為“副駕駛”(Copilot)增強人類能力,還是在某些容錯率高的領域徹底取代人力?

模塊三
文明基石——能源、經濟與創(chuàng)新

8、(能源之問)AI 、電動車、機器人都是能源消耗大戶。這種由“計算”和“物理智能”驅動的能源需求,會如何重塑全球的能源結構?

這對于被寄予厚望的太陽能和爭議中的核能,分別意味著怎樣的機遇和挑戰(zhàn)?

9、(經濟引擎)彼得·蒂爾等樂觀派認為,AI 帶來的生產力爆發(fā),足以解決當前美國乃至全球面臨的諸多經濟困境。您是否認同這種“AI 救世論”?

AI 的指數級增長,在多大程度上能真正轉化為宏觀經濟的健康增長?

10、(創(chuàng)業(yè)生態(tài))Wintel 和移動互聯網時代,誕生了大量依附于核心平臺的生態(tài)企業(yè)。但AI 似乎正在“消滅中間商”,許多過去需要中小企業(yè)完成的工作,現在可以由一個強大的AI 直接完成。

這對于未來的小企業(yè)和創(chuàng)業(yè)者,是機遇還是災難?

模塊四

人類未來——就業(yè)與教育

11、(個體應對)AI 對知識工作者的沖擊已經開始顯現。對于我們普通“打工人”而言,未來幾年最重要的“元能力”是什么?

是學會如何與AI 高效協作,還是專注于那些AI 短期內無法取代的創(chuàng)造性或情感性工作?

12、(教育變革)教育被認為是最能從AI 中受益的領域,但全球教育體系依然在巨大的慣性中運行。

對于有遠見的父母和學生來說,我們現在應該主動做些什么,來為10年后的世界儲備真正的競爭力?

模塊六

智能邊界——自主體、數據與意識

13、(數據投喂困境)高質量的人類數據即將耗盡,未來我們可能不得不讓AI “吃”自己生成的合成數據。

這會導致一個“數字近親繁殖”的、創(chuàng)造力枯竭的未來,還是會催生出我們無法理解的、全新的智能形式?

14、(意識與靈魂這是一個略帶哲學性的問題。隨著AI 在對話中展現出越來越強的“共情”和“自我意識”的表象,我們是否需要重新思考“意識”的定義?

或者說,我們是否會進入一個“真假難辨”的時代,即便AI 沒有真正的意識,人類也會因為情感依賴而賦予其“靈魂”?

模塊七

文明尺度——風險、治理與終極探問

15、(加速vs安全)硅谷現在分裂為兩大陣營:一方是以a16z 為代表的“有效加速主義”(e/acc),認為應不惜一切代價推動AI 發(fā)展;另一方則是“AI 安全派”,呼吁謹慎慢行,警惕失控風險。

這場關乎人類命運的豪賭,您認為我們應該踩下油門還是剎車?

16、(全球治理難題)AI 的發(fā)展速度已經遠遠超過了任何一個國家或國際組織的立法速度。面對這項“超越國界”的技術,我們有可能建立一個有效的全球性監(jiān)管框架嗎?

還是說世界最終會分裂成幾個獨立的、互不兼容的“AI 治理區(qū)”?

17、(科學的終結?)AlphaFold 已經顛覆了生物學。您認為,AI 是否會成為一種“萬能科學工具”,在未來幾十年內解決物理學、數學等領域最根本的難題?

如果科學發(fā)現的過程本身被AI 自動化,人類科學家的角色和使命將是什么?

18、(終極價值之問)如果有一天,AI 在幾乎所有智力勞動上都超越了人類,人類存在的獨特價值是什么?

當“工作”不再是生活的中心,我們的社會結構、價值體系和個人對意義的追求,將發(fā)生怎樣天翻地覆的變化?

模塊八

地緣博弈

19、(地緣政治之問)中美AI 競爭被視為本世紀最重要的大國博弈。

目前看,美國在頂尖人才、高端算力(芯片)和基礎大模型的原始創(chuàng)新上仍具優(yōu)勢,但其內部也存在“安全vs 加速”的路線搖擺;

而中國則擁有海量數據、強大的國家意志和無與倫比的產業(yè)應用和快速迭代能力。

二者之間的競爭會呈現出怎樣的軌跡?

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