• 比尔·盖茨最新访谈:软件市场的格局会被 AI 重塑,未来需要的应用数量会远少于现在

  • 发布日期:2024-11-05 07:36    点击次数:170

    “没人想到 AI 会先在白领工作上取得突破,而不是蓝领工作。”

    作者 | Eric Harrington

    在科技与人文的交汇点上,很少有人能像比尔·盖茨这样具有如此独特的洞察力和影响力。作为微软的联合创始人、全球慈善事业的先驱者,盖茨始终站在时代前沿,关注着人类面临的最紧迫挑战。近日,比尔·盖茨在 Reid Hoffman 主持的 Possible 播客中就人工智能、气候变化、全球健康和教育等重大议题展开了深入对话。

    近一个小时的对话中,盖茨分享了许多令人耳目一新的观点,特别是在讨论人工智能的应用前景时,盖茨展现出了难得的理性与务实,既指出了 AI 在药物研发、气候变化等领域的巨大潜力,也客观分析了其在未来 3-5 年内的实际应用可能。

    以下是这次对话的主要内容,经精编处理,仅保留 AI 相关话题:

    主持人:Bill(比尔),我们已经认识一段时间了。我特别喜欢和朋友们做播客的一点是,在做准备的过程中,我真的能学到一些我之前不知道的东西。比如说这个三要素标准:会产生重大影响、能学到新东西、而且很有趣。在你做过的项目里,有哪些是符合这三要素的?

    比尔·盖茨:在 20 岁之前,我有机会了解很多不同领域的东西。我涉猎的范围特别广,甚至在哈佛旁听了很多我没选修的课。有趣的是,当我进入软件领域后,我反而必须压制自己想要广泛学习的天性,变得专注于单一领域。所以从 20 岁到 35 岁,我都没有继续跟进地质学的发展。直到了 30 岁以后,我才开始“偷偷地”看一些其他领域的东西,尤其是再后来我不担任 CEO 之后(45 岁左右)。

    对于像我这样的人来说,现在的世界真是充满了有趣的话题。因为我认识一些可以帮我学习的人,再加上现在有这么多在线课程,所以我完全不用担心会搞不明白某件事情,因为总有人能帮我解惑。

    主持人:说到这个,现在关于 AI 的一些公共讨论总是让我觉得挺有意思。比如说“AI 会不会因为耗电太多而加速气候变化?”

    我觉得大多数人可能还没意识到,我们其实也可以用 AI 来应对气候问题。你能聊聊你对这方面的看法吗?

    比尔·盖茨:额外的电力消耗确实存在,但实际上也就增加了百分之十左右。这会稍微挑战我们做绿色核算的方式。我其实挺希望核裂变和核聚变技术能更快到来,因为目前这股 AI 后端算力的淘金热接下来大概要持续八年左右,而就算是核裂变,到 2030 年能对电力供应做出的贡献也是有限的。

    不过,AI 在解决科学问题上的价值可就太大了,比如说:怎么提高植物的产量?我们可以用它来模拟光合作用,模拟怎么改变植物基因让产量翻倍。这在提高光合效率方面是个突破性的进展。实际上,因为这项技术相当前沿,我们的基金会(比尔及梅琳达·盖茨基金会)是主要的资助方。等我们证明它可行了,其他人自然会加入进来。

    总的来说,AI 在材料科学、生物学领域就是个超级加速器。所以想想看,在所有绿色产品中,你觉得哪个最难实现零成本差距?现在有了 AI 工具,它能如此有力地加速各种创新,就得重新评估这个难度了。

    主持人:我最近也在想,虽然训练这些 AI 确实要很多电费,但只要我们获得了这种智能——毕竟我们创造的一切都是依靠智能——然后把它应用到各个领域,特别是气候变化领域,便肯定能产生某种倍增效应,在碳排放等其他方面都能省下很多。

    比尔·盖茨:研究蛋白质和分子形状空间简直就是 AI 的完美应用场景。我们现在有数据库,在蛋白质数据库里有 150,000 个分子,我们都了解它们的形状。所以完全可以用这些数据来训练 AI,让 AI 预测蛋白质形状,进而预测这些蛋白质中的可成药位点。这样一来,医学发现的速度就大大加快了。其实在 AI 之前,已经有一家叫 Schrodinger 的公司在做这个了,但现在从事这个领域的人可能增加了 20 倍——而且进展更快,因为 AI 真的特别特别适合做这个。最终,AI 不光是模拟形状这种基础的东西,还会模拟细胞、器官和整个生物体。即使是复杂的疾病发展过程,对我们人类来说想完全理解所有不同的过程也太难了。随着我们收集更多数据——数据才是真正的限制因素——AI 模型会帮我们更好地理解营养过剩、营养不良这些问题。所以我觉得,除了神经系统疾病以外,在未来 10 到 20 年,医学领域很可能会有突破性进展,就连神经系统疾病,比如阿尔茨海默症,我觉得都能解决。

    主持人:AI 的应用前景确实广阔。在公共卫生领域,除了前沿科技应用,AI 是否也能在一些基础性工作中发挥作用?比如协助处理日常行政事务,或者为医护人员分担工作?

    比尔·盖茨:这让我想起微型计算机革命那会儿,当时我还年轻,总以为计算终究会变得免费。那么,个人有了免费的计算力会做什么呢?我和 Paul Allen(保罗·艾伦,微软联合创始人)当时都看到了这一点,认为软件是唯一的障碍。但那时候资历丰富的人不这么想,他们觉得计算机的成本太高昂了,用来搞电子表格或者 WordPress 根本是浪费。

    到现在,令人震撼的是,AI 不仅能提升白领的工作能力。尽管目前机器人技术还局限在特定领域,但未来它必将让各行各业的蓝领工作既高效又低成本。比如说,我把一个朋友的核磁共振诊断报告交给 ChatGPT,它就能解释得特别好,还能告诉你它是从哪儿找到这些资料的。它的创造力和表达能力真是让人惊叹。

    所以,我们都应该有这样的帮手。如果你就是想知道肥料是什么,那维基百科就够用了。但要是你想知道暑假带个 16 岁孩子去意大利玩 4 天、预算 4,000 美元该怎么安排,这种具体的方案是网上搜不到的。而 AI 只要应用得当,在解决这类问题时就能发挥出色的表现。我们在写诗、写演讲稿,或者是理解复杂材料、做内容总结这些方面,都已经得到了很大帮助。很多白领工作现在应该已经变得更有效率了,或者说质量更高了。

    主持人:除了用各种方式推进全球医疗来提升人类生活水平,教育也是你和基金会特别关注的一个领域。现在大家在很多地方都接触到了 AI,那在教育领域,AI 有没有一些特别让人意想不到的应用,或者说其他方面的用途呢?

    比尔·盖茨:说到这个,我得先承认一点。像我这样的技术迷,一直以来都在宣称技术对教育多么多么好,但说实话,对普通学生来说,网络学习的实际效果真的很有限。假如你是个学习积极性特别高的学生,能每天晚上花两小时在可汗学院(Khan Academy)上学习,或者看 YouTube 上讲光合作用的视频,那确实就能用一种前所未有的方式来提升自己——但实际情况是,美国高中生的数学水平到现在竟然没比 100 年前强多少。

    不过现在 AI 不一样了,因为它特别会表达,还能做到个性化教学,所以我觉得我们可以对课堂教学有更大的期望,比如把课堂上的社交互动、师生交流和自主学习都很好地结合起来。举个例子,AI 能实时纠正你读音的错误,做数学题时马上告诉你“这道题做错了”,而不是等你交了作业再骂一顿。这样就不会出现老师辛辛苦苦改了两天作业,还在那儿琢磨“这孩子是计算错了,还是压根儿就没理解概念啊?”这种情况了。AI 能直接指出问题,比如“看,就是这里,你这两个负号处理得不对”,而且它真的知道你的解题思路出了问题。因为这些 AI 都懂得怎么调动学生的积极性,会用学生熟悉的东西来举例子。

    主持人:你能跟我们多聊聊 Newark(纽瓦克)的 First Avenue Elementary School 的情况吗?我们都知道你很关注教育公平这个问题。这种模式是不是可以复制,然后推广到更大范围呢?

    比尔·盖茨:说实话,我很喜欢可汗学院,但它的主要受众依旧是那些学习积极性高的学生。所以在过去大概八年时间里,学院一直在研究“怎么把 AI 引入课堂呢?怎么跟老师合作,让内容讲解更好呢?” 现在,电脑和网络确实越来越普及了,疫情反而在这方面还起到了一些推动作用。

    有一次,OpenAI 让 Sal(Salman Khan,可汗学院创始人)和我成为最早试用 GPT-4 早期版本的两个人。上面有很多好玩的功能,比如让它创作诗歌,其实都是 Sal 教我的。要不是他告诉我,我都不知道还能让它用莎士比亚的风格写作。Sal 在可汗学院投入了很多资源,得到了我们基金会和其他机构的支持,然后开发了 Khan Amigo。

    上个学年,他们在一些学校进行了试点,包括新泽西州 Newark 这所学校。我去那里看了看,跟老师和学生们见过面。在传统的那种一个班 30 个学生的模式下,如果遇到一个明显比其他同学学习快的孩子,往往很难照顾到他的需求。但有了 Khan Amigo 之后就不一样了。老师早上来到教室,不用收作业改作业,直接看看仪表板就行:“嗯,昨天晚上谁做了练习啊?他们用了多少提示?学到哪儿了?” 老师可以直接在上面给反馈,家长也能连到这个系统上看看情况。甚至连写论文都变了,不用交纸质版本了,可以直接提交 AI 辅导的整个过程记录。这样老师就能直接问 AI:“这个学生完成度怎么样?你觉得怎么帮他改进初稿比较好?语法或者逻辑方面需要注意什么?”

    主持人:你觉得在未来三到五年内,人们应该对 AI 有什么样的期待呢?

    比尔·盖茨:说真的,AI 的发展太令人震惊了,有时候都不知道该怎么理解。比如说,没人想到 AI 会先在白领工作上取得突破,而不是蓝领工作。在 Max Tegmark 的《Life 3.0》这本书里,他画了一个象征能力发展的“山”,计算机做的简单工作就像是在山下,工业化工作都在山谷里,而诊断疾病、写法律文件、编程这些工作被认为是在山顶上。所以现在这个发展顺序(反过来了)确实让我们很意外。

    不过,说到那种通用型的蓝领机器人,就是你可以直接告诉它:“去建筑工地帮忙”、“去餐厅工作”、“去酒店打扫房间”这样的机器人——即使一开始可能只是来家里帮忙一小时,不是全天候的——我相信在未来十年内也很容易就能实现。

    主持人:说到这个,我想到了你最初的愿景,就是每张桌子上都有一台 PC,上面的软件可以帮助人们工作和生活。你觉得接下来会发生什么?我觉得很多人可能还没意识到,AI 带来的一个重大变化是,最广泛使用的编程语言将变成自然语言,比如说英语,每个人都能拥有一个编程助手,不只是一台 PC,而是一个真正的编程助手。回想到最早期的时候,你觉得这种变化会如何影响世界呢?

    比尔·盖茨:要说数据处理的能力,那真是翻天覆地的变化。想想以前,你得找个 IT 人员写程序,得考虑页眉页脚啊,写报告,里面还得专门设计图片部分。说实话,现在回头看那些东西,简直老得让人想笑。

    现在,你可以直接跟数据“对话”,而且对话的内容可以非常丰富。这意味着我们管理企业的能力会有质的飞跃,比如说发现运营瓶颈、适应各种变化,这些都会变得特别厉害,关键是不需要定制软件。

    实际上,整个软件市场的格局都会改变。以后会需要多少应用程序呢?现在我们看到的是,每个人都在往自己的应用里加 AI,然后说:“看,我加了AI功能,所以得多收点钱。” 但是实际上呢,你需要的应用数量其实应该大大减少。比如说一所大学,现在可能有排课系统、财务系统、学生服务系统,这些其实都应该整合成一个系统,把跟学生的所有互动都用一种更全面的方式管理起来。