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📙本文内容：介绍 比尔·盖茨关于ChatGPT的最新分享：ChatGPT的发展，不止于此
一、ChatGPT相当于下一个“Windows”
在我的一生中，我见过两次让我印象深刻的革命性技术演示。
第一次在 1980 年，我接触到了图形用户界面——每个现代操作系统的先驱，包括 Windows。向我展示样品的人，名叫 Charles Simonyi，是一位才华横溢的程序员。看到他的操作后，我和他立即开始集思广益，讨论用这种用户友好的计算方法可以做什么情。
Charles 最终加入了微软，后来 Windows 成为了微软的支柱，我们在那次演示之后所做的思考，帮助制定了微软未来 15 年的方向。
第二个大惊喜发生在去年。从 2016 年以来，我一直与 OpenAI 的团队会面，他们稳定的节奏给我留下了深刻的印象。
2022 年年中，我给了他们一个挑战：训练人工智能，让它通过大学预修生物学考试（AP Bio）。这个测试不仅仅是对科学事实的简单测试，它还要求你有批判性思考。我说，如果你们能做到，你们就取得了真正的突破。
我原本认为挑战会让他们忙上两三年。结果很出乎意料，他们只用了几个月就完成了。
2022年9 月，当我再次见到他们时，我敬畏地看着他们测试 GPT。然后在AP Bio 考试中， 60 道多项选择题，GPT 做对了59 道。然后，它还为考试中的6 个开放式问题写下了出色的答案。我们让一位外部专家给测试打分，GPT 得到了 5 分——最高分，相当于在大学水平的生物学课程中获得 A 或 A+。
接着，我们问了它一个很普通的问题：“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，可能比房间里的大多数人给出的要好。
整个体验令我惊叹。
那时我知道，我刚刚看到了自从“图形用户界面”以来最重要的技术进步。
这激发了我思考AI在未来五到十年内可以实现的所有事情。
最近这些年，慈善事业一直是我的全职工作，我一直在思考如何减少世界上一些严重的不平等现象。
比如，在全球范围内，最严重的不公平现象是健康方面：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，但仍然是一个高得惊人的数字。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疾病。我在思考如何用AI，来帮助拯救这些儿童的生命。
再比如，美国减少不平等的最佳机会是改善教育，尤其是帮助学生在数学方面取得成功。
证据表明，无论学生选择什么职业，拥有基本的数学知识，都能为他们的成功做好准备。但全美各地的数学成绩都在下降，尤其是黑人、拉丁裔和低收入家庭的学生。我希望AI可以帮助扭转这一趋势。
第三，我相信AI，还可以让气候变化的问题更加公平。气候变化的不公正之处在于，受到气候变化伤害最深的人，是世界上最贫穷的人，他们对这个问题贡献也最少。
目前我还在思考和学习AI如何对解决这些问题提供帮助，在这篇文章的后面，我将建议一些具有很大潜力的领域。
当然，任何具有颠覆性的新技术都会让人感到不安，AI更是如此。它引发了关于劳动力、法律体系、隐私、偏见等尖锐问题。AI也会犯事实错误并产生幻觉。
接下来，我会谈一谈我对AI的定义，详细介绍它可以在健康、教育等方面如何帮助人咧，以及最后AI带来的风险和解决的办法。
二、什么是人工智能？
人工智能正在学习如何更好地聊天，但无法学习其他任务。相比之下，通用人工智能（AGI）指的是能够学习任何任务或主题的软件。通用人工智能目前还不存在，并且计算行业正在就如何创建它以及是否可以创建它展开激烈的辩论。
发展人工智能和通用人工智能一直是计算行业的伟大梦想。为什么是梦想，因为一直以来的阻碍是，大家不知道怎么让计算机在计算以外的其他方面比人类做得更好。
现在，随着机器学习和算力的提升，复杂的人工智能已经成为了现实，而且它们变得更快、更好。
在个人计算革命的早期，软件行业的规模很小，但今天它是一个全球性的产业。现在我们将注意力转向了人工智能，创新会变得很快，前AI时代也会变得越来越遥远。
三、人工智能可以为人类做什么？
虽然人类在很多事情上做得仍然比 GPT 好，但在很多工作中，人类这些能力用得上的并不多。例如，销售、应付账款、会计或保险理赔纠纷，完成这些任务都需要决策，但不需要持续学习的能力。
公司针对这些活动，对人员进行培训。人类会使用数据集进行训练，同时这些数据集也将用于训练AI，在AI的帮助下，人们能够更有效地完成这项工作。
随着算力越来越便宜，GPT 表达想法时越来越像一个人。这时候，GPT 对职场人而言，就像一个白领，可以帮助你完成各种任务。微软将GPT描述为“副驾驶”（Copilot），我们把它完全集成到 Office 的产品中，帮助改进用户的工作，比如帮助你编写电子邮件，管理你的收件箱。
这样就导致，你控制计算机的主要方式不再是指向和单击，或者点击菜单和对话框。你直接能够用简单的英语来编写请求。不仅是英语，人工智能可以理解世界各地的语言。
人工智能，对个人而言，更像是一个数字人助理：它看你最近的电子邮件，了解你参加的会议，阅读你读过的文章，以及了解你不想被打扰的事情。这既会提高你的效率，帮你筛出你想做的任务，也帮你从不想做的事情中解脱出来。
你能使用自然语言，让他帮助你进行日程安排、通信和电子商务，它会在你所有的设备上工作。之前因为训练模型和运行计算的成本，这些事情不能实现。但由于人工智能的最新进展，使这个目标成为了可能。
如果人工智能成为了你个人的数字助理，有一些风险也会出现，例如，保险公司在未经你许可的情况下，向你的数字助理询问有关你的信息，如果是这样，又有多少人会选择不使用它呢？
公司会以最新的方式赋予员工权力。人工智能可以给员工直接提供咨询，并且参加公司的会议，以便回答问题。它根据需要访问与公司相关的销售、财务、产品等资料，阅读公司所在行业相关的新闻。最终，我相信结果会是员工的工作效率更高。
生产力提高时，社会就会受益，因为人们可以腾出时间做其他事情，无论是在工作中还是在生活中。当然，人们需要什么样的支持和再培训是一个严肃的问题，政府要帮助工人转变为其他角色。
人工智能的兴起，会帮助人类做以往软件永远做不到的事情——例如，教学、照顾病人和老人。
全球卫生和教育是两个需求量很大的领域，但目前没有足够的工作人员来满足这些需求。如果规划合理，人工智能可以在这些领域帮助减少不平等。下面我们来说一说AI可以在健康和教育领域如何帮助人类。
我看到了AI改善医疗保健和医疗领域的几种方式。
一方面，AI为医护人员处理某些琐碎的任务，节省时间，提高效率——比如提交保险索赔、处理文书工作、起草就医记录。我相信这些方面会有很多创新。
这些创新对于贫穷国家尤其重要，因为绝大多数 5 岁以下儿童的死亡都发生在这些国家。
这些国家里，很多人从来没看过医生，人工智能帮助当地的卫生工作者提高工作效率。（开发只需最少培训即可使用的人工智能超声机器，就是一个很好的例子。）AI甚至对患者进行基本的分类，维他他们提供如何处理健康问题的建议，并帮他们决定是否需要寻求治疗。
发展中国家使用的人工智能模型，要接受与发达国家不同的训练。一方面是AI要使用不同的语言工作，另一方面要考虑实际情况。比如会有一些住处离诊所很远的病人，或者生病不能停工的病人。
在健康领域工作的AI，要有足够的证据表明它们对人类有益，尽管它们并不完美，有时候会犯错误。健康类的AI，必须经过非常仔细的测试和适当的监管。这意味着与其他领域相比，它们被采用之前要经过更长的时间的测试。但话又说回来，人类也会犯错误，无法获得医疗服务就是一个错误。
除了帮助护理之外，AI还将显著加快医学突破的速度。
生物学中的数据量非常大，人类很难掌握复杂生物系统的所有运作方式。目前，已经有软件可以存储并支持人类查看这些数据，推断途径是什么，搜索病原体的目标，并相应地设计药物。一些公司正在以这种方式开发抗癌药物。
下一代工具更加高效，它们能够预测副作用，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，是用这些工具解决影响世界上最贫困人口的健康问题，包括艾滋病、结核病和疟疾。
计算机的发展，并没有像我们业内许多人期待的那样对教育产生影响。它的确已经有了一些很好的发展，包括教育游戏和维基百科等在线信息资源，但它对学生成绩的衡量标准没有产生有意义的影响。
我认为，未来 5 到 10 年内，AI 驱动的软件，最终将彻底改变人们教学和学习和方式。它会了解学生的兴趣和学习方式，以此定制内容，但也会让专业人员保持参与。它会衡量学生的理解力，注意学生何时失去兴趣，并立即提供反馈。
AI 可以通过多种方式帮助教师和管理人员，包括评估学生对某一学科的理解，对这个学生的职业规划提供建议。教师们已经在使用诸如 ChatGPT 之类的工具，对学生的作业发表评论。
AI需要大量的培训和发展，才能了解某个学生如何学得最好，如何最大程度地激励他们。即使技术很完善，学习也离不开师生之间的良好关系。AI将加强——但永远不会取代——学生和教师在课堂上共同完成的工作。
AI将为有能力购买它们的学校创建新工具，我们也要确保它们为美国和世界各地的低收入学校创建并供其使用。AI需要接受不同数据集的训练，这样它们就能被在不同的文化中被使用而不会产生偏见。数字鸿沟也需要解决，这样低收入家庭的学生才不会落后。
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了，这些对话会持续相当长的一段时间。我也听说，有些老师找到了将GPT融入他们工作的巧妙方法，比如让学生使用 GPT 来创建他们的初稿，但同时需要具备个性化。
四、人工智能一些潜在的风险
当前 AI 模型还存在一些问题。比如，他们不擅长理解人类问题的上下文，这会导致一些奇怪的回答。
如果你要求人工智能编造一些虚构的东西，它可以做得很好。当你询问一些有关旅行的建议时，它可能会建议不存在的酒店。这是因为 AI 对你的问题的上下文理解不够好，它不知道是应该说一个不存在的酒店名字，还是告诉你有可用房间的真实酒店。
再比如，AI在数学问题上，会给出错误的答案，这是因为它们难以进行抽象推理。但这些都不是人工智能的限制。开发人员正在研究这些限制，我认为在未来不到两年的时间里，我们会看到这些问题被解决，而且可能会更快。
有些担忧也不仅局限在技术上。比如，坏人拥有了人工智能以后，会对其他人构成威胁。像大多数发明一样，AI可以用于好的目的，也可以用于坏的目的。
这种情况下，AI有可能失控。一台机器是否能判断人类是一种威胁，断定它的利益与我们的利益不同，或者干脆不再关心我们？有可能，但这个问题在今天不是特别紧迫，亟待解决。
超级AI就在未来等着我们。
与计算机相比，我们的大脑以蜗牛般的速度运转：大脑中电信号的移动速度是硅芯片中信号速度的 十万分之一！一旦开发人员能够概括学习算法，并以计算机的速度运行它（这可能是十年或一个世纪之后的成就），我们将拥有一个非常强大的 AGI（通用人工智能）。
它能做人脑能做的一切事情，但对记忆容量或运行速度没有任何限制。这将是一个深刻的变化。
众所周知，这些“强大”的 AI 也许能够建立自己的目标。这些目标是什么？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，这些问题会变得更加紧迫。
过去几个月的任何突破，都没有使我们离强人工智能更近一步。人工智能仍然无法控制物理世界，无法建立自己的目标。
《纽约时报》最近一篇与 ChatGPT 对话的文章引起了很多关注，ChatGPT 声称它想成为一个人。这是一个有趣的观察模型，它说明AI的情感表达很像人类了，但这并不是一个有意义的独立性指标。
有三本书塑造了我对这个主题的思考：《超级智能》，作者尼克·博斯特罗姆；《Life 3.0》，作者 Max Tegmark和《千脑智能》，作者杰夫·霍金斯。我不同意作者全部的内容，他们也不同意彼此。但这三本书都写得很好，发人深省。
五、下一个前沿
现在及未来，会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，有些公司正在开发新的芯片，这些芯片将提供人工智能所需要的大量处理能力。
有些公司研究光开关——本质上是激光——来降低能耗和制造成本。理想情况下，创新芯片将允许你在自己的设备上运行 AI，而不是像今天这样在云端运行。
在软件方面，驱动人工智能学习的算法会变得更好。比如，在销售领域，开发人员提供大量这个领域的培训数据，使 AI 变得非常准确。
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来做不同的用途——比如一个用于教育，另一个用于办公室效率。或者，是否有可能开发出一种可以学习任何任务的通用人工智能。这两种方法都存在巨大的竞争。
无论如何，在可预见的未来，人工智能的主题将主导公众的讨论。我想提出三个指导对话的原则。
首先，我们尝试平衡对人工智能缺点的恐惧。他有缺点，但也有优点——它可以改善人们生活的能力。为了充分利用这项非凡的新技术，我们既要防范风险，又要让尽可能多的人受益。
其次，市场不会自然而然地产出帮助最贫困人群的人工智能产品和服务，帮助富人产出AI产品的可能性更大。有了可靠的资金和正确的政策，政府和慈善机构要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，我们也需要让世界上最好的 AI 专注于最大的问题。
最后应该记住，我们才刚刚开始了解 AI 的成就。它今天的任何限制都会在我们知道之前消失。
我很幸运参与了个人电脑革命和互联网革命。我对这一刻同样兴奋。
这项新技术可以帮助世界各地的人们改善生活。与此同时，世界需要制定规则，让人工智能的任何缺点都远远低于它的好处，让每个人都能享受这些好处，无论他们住在哪里，无论他们有多少钱。
人工智能时代充满机遇和责任。
END
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