比爾·蓋茨：AI 時代已撲面而來_人工智能:USDT

在我一生中，我兩次見證了令人驚嘆的革命性技術的面世。

第一次是在1980年，我首次接觸圖形用戶界面——現代所有操作系統的前身，包括Windows。我和向我演示的人坐在一起，他是一位名叫查爾斯·西蒙尼的杰出程序員，我們隨即開始頭腦風暴，探討可用這種用戶友好的計算能做的任何事情。查爾斯后來加入了微軟，Windows成為了微軟的支柱，而我們在那次演示后的思考為公司的未來15年設定了方向。

第二個大驚喜是在去年。自2016年以來，我一直在與OpenAI團隊見面，對他們取得的穩步進展印象深刻。到了2022年中，我對他們的工作成果非常興奮，于是向他們提出了一項挑戰：訓練一款人工智能，讓它通過大學預修生物學考試。它得能回答沒有專門訓練過的問題。如果你們能做到這一點，我說，那么你們將取得真正的突破。

我原以為這個挑戰會讓他們忙上兩三年。但他們僅用了幾個月就完成了。

九月，當我再次和他們見面時，我驚奇地看到他們向GPT提了60道AP生物學考試的多項選擇題，而它正確回答了其中的59道。然后它還寫出了對該考試的六道開放式問題的出色回答。我們請了一位外部專家來評分，GPT得了最高分5分，相當于在大學本科水平的生物學課程中得到A或A+。

通過考試后，我們問了它一個非科學的問題：“如何安慰一個生病小孩的父親？”它寫出了一篇非常體貼的回答，可能比在場的大多數人都寫得好。整個經歷令人震驚。

我認識到我剛見證了自圖形用戶界面以來最重大的技術進步。

這激發我去思考人工智能在未來五到十年內可以實現的所有事情。

人工智能的發展就像微處理器、個人電腦、互聯網和手機的誕生一樣具有根本性意義。它將改變人們工作、學習、旅行、獲得醫療以及彼此溝通的方式。所有行業都將圍繞它重新定位。企業將通過自己使用AI的效果來做差異化。

如今，慈善事業是我的全職工作，我一直在思考除了幫助人們提高生產力之外，人工智能如何減輕世界上最嚴重的不平等。在全球范圍內，最嚴重的不平等來自于健康方面：每年有500萬名5歲以下的兒童死亡。雖然這個數字比二十年前的1000萬有所下降，但仍然是一個出奇高的數字。幾乎所有這些兒童都出生在貧困國家，死于本可預防的原因，例如腹瀉或瘧疾。很難想象有比拯救孩子生命更好的AI應用場景。

巨鯨地址czsamsun.eth已停止使用Aave V2做空USDT:6月15日消息，據Lookonchain監測，巨鯨地址czsamsun.eth已停止做空USDT，使用USDC買入USDT償還在AaveV2上的借貸。此前該地址在USDT出現脫錨后利用AaveV2做空USDT，他從Aave V2借出31,544,278枚USDT，并以0.9978美元的匯率兌換31,475,408枚USDC。[2023/6/15 21:39:47]

我一直在思考人工智能如何減輕世界上最嚴重的不平等。

在美國，減輕不平等的最好方法是改善教育，特別是確保學生在數學方面有好成績。證據表明，具備基本數學技能，可使學生在任何職業中有可能取得成功。但是，全美各地的數學成績正在下降，尤其是黑人、拉丁裔和低收入學生。人工智能可以幫助扭轉這一態勢。

氣候變化是另一個我確信人工智能可幫助世界更加公平的問題。氣候變化的不公正之處在于，受苦最深的人——世界上最貧窮的人——也是對問題貢獻最少的人。關于人工智能如何提供幫助，我仍在思考和學習，但在本文后面，我將提出一些建議，這些領域具有很大的潛力。

簡而言之，我對人工智能在蓋茨基金會所關注事項上產生的影響感到興奮，基金會在未來幾個月將更多地談論人工智能。世界需要確保每個人——而不僅僅是富人——都能從人工智能中受益。政府和慈善機構需要在確保AI減輕不平等而不是助長不平等方面發揮重要作用。這是我自己與AI有關的工作的首要任務。

任何如此具有顛覆性的新技術都勢必會讓人們感到不安，人工智能當然也不例外。我能理解其中的原因，它引發了關于勞動力、法律制度、隱私、偏見等方面的難題。AI也會犯事實錯誤并產生錯覺。我在后文將提出降低風險的一些建議，但在之前，我先定義一下我所說的AI，并詳細介紹它將如何幫助人們增強工作、拯救生命和改善教育方面的能力。

定義人工智能

dForce創始人指責Aragon團隊通過“重新調整DAO劫持協議金庫”:5月10日消息，dForce創始人Mindao發推文稱：“Aragon在2017年的IC0中籌集了27.5萬枚ETH，我當時也參與了。這是一個資金過剩的DAO，在過去的6年里沒有任何實質性的進展，現在，該團隊通過‘重新調整’DAO劫持了協議金庫，并以‘信托責任’凌駕于代幣持有者之上。”[2023/5/10 14:54:06]

從技術上講，人工智能這個術語是指為解決特定問題或完成特定任務而創建的模型。像ChatGPT這樣的東西背后的動力就是人工智能。它不斷學習如何更好地進行聊天，但不能學習其他任務。相比之下，通用人工智能是指能夠學習任何任務或主題的軟件。目前還不存在AGI——計算機行業正就如何創建它以及是否可以創建它展開激烈的辯論。

開發AI和AGI一直是計算機行業的偉大夢想。幾十年來，人們一直在問，除了進行計算之外，計算機何時能在其他方面超越人類。如今，隨著機器學習和大量計算能力的出現，復雜的AI已經成為現實，并且它們將迅速變得更加優秀。

我回想起個人計算革命的早期，當時軟件行業規模如此之小，以至于一個會議室就足以容下多數業者。如今，它已成為全球性的產業。由于如今有很大一部分行業將注意力轉向AI，創新將比微處理器突破后的速度快得多。很快，前AI時代將變得像那些使用計算機意味著在C：>提示符上敲擊而不是在屏幕上輕觸的日子一樣遙遠。

生產力提升

盡管人類在很多方面仍然優于GPT，但在許多工作中，這些能力并沒有得到充分利用。例如，在銷售、服務或文檔處理等領域，許多任務需要做決策，但不需要持續學習的能力。企業為這些活動提供培訓，在大多數情況下，他們有很多優秀和糟糕工作的案例。人類通過這些數據集進行培訓，很快這些數據集也將用于培訓AI，使人們能夠更有效地完成這項工作。

隨著計算能力變得更加便宜，GPT表達思想的能力將越來越像一名白領工人，可以幫助你完成各種任務。微軟將其描述為擁有一名副駕駛員。AI將完全融入到Office等產品中，以提高您的工作效率，例如幫助編寫電子郵件和管理收件箱。

觀點：NFT市場應該促進“代表性不足的藝術家和藝術形式”:金色財經報道，Amberfi首席執行官JD Lasica表示，NFT市場應該促進“代表性不足的藝術家和藝術形式”，西方藝術繼續在NFT領域占據主導地位，并且通常被視為比其他文化的藝術更有價值和更有聲望，這可能會限制非西方藝術形式的可見度和認可度。相反，Web3可以消除文化之間的界限。[2023/3/18 13:11:50]

最終，控制計算機的主要方式將不再是通過點擊或在菜單和對話框上輕戳。而是，您可用簡單的英語寫出請求。

此外，AI的進步將實現個人助理的創建。想象一下它就像一位數字助手：它會查看您的最新電子郵件，了解您參加的會議，閱讀您閱讀的內容，甚至閱讀您不想費心去讀的東西。這既可以提高您在希望完成的任務上的工作效率，也可以讓您擺脫不想做的任務。

AI的進步將實現個人助理的創建

您將能使用自然語言讓助理幫助您進行日程安排、溝通和電子商務，并在所有設備上都可使用。由于模型培訓和計算成本的原因，創建個人助理目前尚不可行，但由于AI的最近進步，這已成為一個現實目標。當然，還需要解決一些問題：例如，保險公司是否可以在未經您許可的情況下向您的助理了解有關您的信息？如果可以，有多少人會選擇不使用它？

企業級助理將以新的方式賦能員工。熟悉特定公司情況的助理將為員工提供直接咨詢，并參加各種會議回答問題。可以告訴它不發言，或者在它有一些見解時鼓勵它發言。它需要訪問公司的銷售、支持、財務、產品計劃和相關文本。它還應閱讀與公司所在行業相關的新聞。我相信，這將使員工更具生產力。

當生產力提高時，社會將受益，因為人們可以從事其他事情，無論是在工作中還是在家中。當然，關于人們需要什么樣的支持和再培訓，是一個嚴肅的問題。政府需要幫助工人過渡到其他角色。但是，幫助他人的人員需求永遠不會消失。AI的崛起將使人們有更多時間去做軟件永遠無法完成的事情，例如教學、照顧病人和支持老年人。

摩根大通將在希臘開設一個新的加密實驗室:金色財經報道，摩根大通DeFi平臺Onyx負責人Tryone Lobbam表示，摩根大通將在雅典開設一個創新實驗室，最初的重點是構建區塊鏈相關功能以支持Onyx，最初聚焦的三個主要領域將是分布式賬本技術、人工智能和密碼學。

Tryone Lobbam補充說，其還將致力于開發基于區塊鏈的高性能數字身份移動應用和錢包原型。他解釋稱，數字身份是擴大web3規模的關鍵，可以為web2和web3帶來全新的交互和服務。（efinancialcareers）[2023/2/21 12:20:07]

全球衛生和教育是兩個有巨大需求且沒有足夠人力來滿足的領域。如得以正確引導，AI可在這些領域幫助減少不平等。這些領域應成為AI工作的重點，因此現在我將予以關注。

健康

我注意到AI將改善醫療保健和醫學領域的幾種方式。

首先，它們將通過代醫護人員處理某些任務，來幫助他們充分利用時間，例如處理保險索賠、處理文書工作以及草擬醫生就診記錄。我預計這個領域會有很多創新。

其他以AI為驅動的改進對于貧困國家尤為重要，絕大多數5歲以下兒童死亡案例發生在這些國家。

例如，在這些國家，許多人從未見過醫生，AI將幫助他們能接觸到的衛生工作者更加高效。AI甚至可以讓患者進行基本的分診，獲得如何應對健康問題的建議，并判斷他們是否需要尋求治療。

在貧困國家使用的AI模型，需要針對不同疾病進行培訓。它們需要適應不同語言，并考慮到不同的挑戰，例如患者離診所很遠或生病時無法承擔停工的成本

要看到，有證據表明醫用AI總體上是有益的，盡管它們不太完美，也會犯錯誤。對AI必須非常仔細地進行測試，并得到適當的監管，這意味著它們的應用速度將比其他領域要慢。但話又說回來，人類也會犯錯誤。而且無法獲得醫療服務也確實是一個問題。

?GitHub計劃裁員10%，同時轉向遠程辦公:2月10日消息，GitHub今天宣布，將會在本財年結束前裁員10%。目前 GitHub約有3000名員工。除了裁員之外，GitHub還將繼續凍結招聘工作，并進行一些內部調整以保護其業務的健康。另外， GitHub還計劃在房租到期后關閉其所有辦公室，轉向遠程辦公。?（鞭牛士）[2023/2/10 11:58:28]

除了在醫療方面提供幫助外，AI還將極大地加速醫學突破的速度。生物學中的數據量非常大，人類很難跟蹤所有復雜生物系統的運作方式。已經有軟件可以用來查閱這些數據、推斷通路、搜索病原體上的靶點并相應設計藥物。有些公司正在研究用這種方法開發的抗癌藥物。

下一代工具將更加高效，能夠預測副作用，并計算出劑量水平。蓋茨基金會在AI領域的優先事項之一，是確保這些工具用于解決世界上最貧困人口所面臨的健康問題，包括艾滋病、肺結核和瘧疾。

同樣，政府和慈善機構應該為企業分享AI生成的、與貧困國家人民種植的作物或飼養的家畜相關的見解，給予激勵措施。AI可以根據當地條件研發更好的種子，根據農民所在地區的土壤和天氣狀況為農民提供最佳種植種子的建議，還可以幫助研發家畜的藥物和疫苗。隨著極端天氣和氣候變化對低收入國家的勉強維持生計的農民造成更大壓力，這些進步將變得更加重要。

教育

計算機在教育方面的影響并沒有我們業內許多人所期望的那樣大。雖然有一些良好的發展，包括教育類游戲和像維基百科這樣的在線信息來源，但它們對學生成績的任何衡量指標都沒有產生實質性影響。

但我認為，在未來五到十年里，以AI驅動的軟件將最終實現革新教學和學習方式的期望。它會了解你的興趣和學習風格，以便量身定制能讓你保持興趣的內容。它會衡量你的理解程度，注意到你失去興趣的時候，并了解你對哪種激勵有反應。它會提供即時反饋。

AI有很多方法可以協助教師和行政人員，包括評估學生對某個主題的理解程度和提供職業規劃建議。教師們已經在使用像ChatGPT這樣的工具為學生作文提供評語。

當然，在AI能了解特定學生最佳的學習方法或激勵他們的方式之前，還需要大量的培訓和進一步開發。即使技術完善了，學習仍然依賴于學生和老師之間的良好關系。它將增強，但永遠無法取代學生和老師在課堂上共同完成的工作。

將為有購買能力的學校提供新工具，但我們需要確保這些工具也為美國和世界各地的低收入學校創建并提供。AI需要在多樣化的數據集上進行培訓，以便它們無偏見并反映出將要被使用的不同文化。此外，還需要解決數字鴻溝問題，避免低收入家庭學生一直落后。

我知道很多老師擔心學生用GPT來寫論文。教育工作者已在討論如何適應新技術，我感覺這些對話將會持續相當長的時間。我聽說一些老師已找到了巧妙的方法，將這項技術融入工作中，比如允許學生使用GPT生成初稿，但必須予以個性化。

AI的風險與問

你可能已經了解當前AI模型存在的問題。例如，它們不一定擅長理解人類請求的背景，這會導致一些奇怪的結果。當你讓AI編造虛構的東西時，它可以做得很好。但是，當你尋求關于想要進行的旅行的建議時，它可能會推薦一些不存在的酒店。這是因為AI無法充分理解你的請求背景，以至于不知道是應該虛構假酒店還是僅告訴你有房間可用的真實酒店。

還有其他問題，例如AI在數學問題上給出錯誤答案，因為它們在抽象推理上存在困難。但這些都不是人工智能的根本局限。開發人員正在解決這些問題，我認為在不到兩年的時間里，甚至更快的時間里，我們將看到它們得到很大程度上的改善。

其他關注點并非僅僅是技術問題。例如，人類利用AI所帶來的威脅。像大多數發明一樣，人工智能可以用于良好的目的，也可以用于惡意的目的。政府需要與私營部門合作，采取措施來降低風險。

還有一種可能性是AI失控。機器會認為人類是威脅嗎？它會認為自己的利益與我們的利益不同，還是會簡單地對我們漠不關心？有可能，但與幾個月前的AI發展相比，這個問題今天并沒有更緊迫。

超智能AI將出現在我們的未來。與計算機相比，我們的大腦以蝸牛的速度運轉：大腦中的電信號以1/100,000的速度傳播，而硅芯片中的信號速度更快！一旦開發人員能夠將學習算法推廣并使其以計算機的速度運行——這可能是十年后或一個世紀后的成就——我們將擁有一個非常強大的AGI。它將能夠完成人類大腦能做的一切，但在記憶大小和運行速度方面沒有實際限制。這將是一個深刻的變化。

這些被稱為"超級"AI的實體可能會設定自己的目標。那些目標會是什么？如果它們與人類的利益相沖突會怎么樣？我們應該試圖阻止超級AI的發展嗎？隨著時間的推移，這些問題將變得越來越緊迫。

但過去幾個月的突破并沒有讓我們實質性地接近超級AI。人工智能仍然無法控制物理世界，也無法建立自己的目標。最近《紐約時報》上一篇關于與ChatGPT對話的文章，講述了它如何宣稱想成為人類，引起了很多關注。這是對模型如何表達類人情感的一個引人入勝的探討，但它并不是意味著具有實質獨立性的指標。

有三本書塑造了我在這個主題上的思考：《超智能》，NickBostrom著；《生命3.0》，MaxTegmark著；和《千腦論》，JeffHawkins?著。我并不完全同意作者們的觀點，他們之間也存在分歧。但這三本書都寫得很好，引人深思。

接下來的前沿

未來將有大量企業致力于開發AI的新用途，以及改進技術本身。例如，企業正在研發新型芯片，提供人工智能所需的大量處理能力。一些芯片使用光學開關來降低能耗和制造成本。理想情況下，創新型芯片將允許您在自己的設備上運行AI，而不是像現在這樣在云端運行。

在軟件方面，驅動AI學習的算法將變得更加優秀。在某些領域，例如營銷，通過限制AI工作的范圍并為其提供大量特定于這些領域的訓練數據，開發人員可以使AI具有極高的準確性。但一個重大的懸而未決的問題是，我們是否需要為不同用途開發許多這樣的專用AI，還是有可能開發出可以學習任何任務的通用人工智能。兩種方法都將面臨激烈的競爭。

無論如何，AI議題將在可預見的未來主導公共討論。我想建議三條原則來引導這些對話。

首先，我們應該在關注AI潛在不利影響的恐懼與其改善人們生活的能力之間尋求平衡。為了充分利用這種非凡的新技術，我們既要防范風險，又要讓盡可能多的人受益。

其次，市場力量不會自然產生有助于貧困人群的AI產品和服務。相反，可能出現各種各樣的情況。通過可靠的資金來源和適當的政策措施，政府和慈善機構可以確保AI被用于減輕不平等。正如世界需要最聰明的人關注其最重大的問題一樣，我們需要讓世界上最優秀的AI關注其最重大的問題。

盡管我們不能坐等這種情況發生，但思考人工智能是否會識別到不平等并試圖減輕它是有意思的。要識別不平等，需要具有道德感嗎，還是純粹理性的AI也能看到它？如果它確實認識到了不平等，那么我們應該如何解決這個問題呢？

最后，我們應該牢記，我們只是處于AI能力范圍的起點。不管它今天有什么局限性，我們知道這些局限很快就會消失。

我很幸運過去能參與到個人計算機革命和互聯網革命。我對如今這個時刻更是同樣充滿激情。這項新技術可以幫助全球各地人民改善生活。與此同時，世界需要建立規則，使人工智能的不利影響遠遠小于其好處，并使所有人，無論他們住在哪里或擁有多少財富，都能享受到這些好處。AI時代充滿了機遇和責任。

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