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未来，AI会加速科学发现吗？治愈疾病、解决气候问题？

主持人：

我们来谈谈优势。在我们所处的这个科学环境中，我想知道人工智能在其中扮演的角色。在几年内，也许在未来，我们将会有什么科学发现。

Sam：

这是我个人对AI最兴奋的事情。我认为有很多令人兴奋的事情正在发生，巨大的经济利益、巨大的医疗保健利益。但事实上，人工智能可以帮助我们做一些目前无法实现的科学发现。我们会喜欢了解宇宙的奥秘，甚至更多。我真的相信科学和技术进步是让生活变得更好、世界变得更好的唯一可持续方式。

如果我们能够开发出大量的新科学和新技术进步，我认为我们已经看到了人们的开端。使用这些工具可以提高效率。但如果你想象一个世界，你可以说，“嘿，我可以帮助治愈所有疾病”，它可以帮助你治愈所有疾病，那样的世界可能会变得更加美好。我认为我们离这并不遥远。

主持人：

除了疾病之外，另一个主要问题是气候变化，这解决起来非常棘手。但我认为一旦我们拥有真正强大的超级智能系统，应对气候变化将不会特别困难。

Ilya：

是的，你需要大量的碳捕获。你需要碳捕获的能量，你需要技术来建造它。如果你能加速科学，你需要建造很多。进步是强大的人工智能可以做的事情，我们可以更快地实现非常先进的碳捕获。它可以更快地实现非常便宜的电力，我们可以更快地实现更便宜的制造。现在结合这三种廉价电力、廉价制造和先进的碳捕获，现在你建造了很多它们，现在你从大气中吸走了所有这些多余的二氧化碳。

如果你拥有一种强大的人工智能，它将极大地加速科学和工程领域的进展。这将使当今的计划变得更加容易实现。我相信这将促进进步的加速。这表明我们应该有更大的梦想。你可以想象，如果你能够设计一个系统，你可以要求它告诉你如何以低成本制造大量的清洁能源，如何有效地捕获碳，并指导你建立一个能够实现这些目标的工厂。如果你能够实现这些，那么你也可以在其他许多领域取得成就。

奇妙的ChatGPT

主持人：

听说你之前没有想过ChatGPT会如此广泛传播，我想知道有没有例子表明，其他人真的对它的价值和能力感到惊讶。

Ilya：

当我的父母告诉我他们的朋友们如何在日常生活中使用ChatGPT时，我感到非常惊讶和高兴。很难从许多令人喜爱的故事中挑选出一个，因为它展示了人类创造力的辉煌，以及人们如何利用这种强大的工具。

对于教育领域，这对我们来说非常棒，看到许多人写下这样改变他们生活的话语，对我来说真是一种变化，因为现在我可以学习任何事情，我学会了特定的事情，或者说我以前不知道如何做到的事情，现在我知道了。

个人而言，看到人们以一种新的、更好的方式学习，并想象几年后的情景，我感到非常满足和美好。以这种速度，我们没有完全预料到会发生这样的情况，这真的很神奇。

然后有一个有趣的故事，我昨天才听说的。据说过去有一个人每天晚上花两个小时和他的孩子一起编写睡前故事。这些故事都是孩子最喜欢的东西，这成为了一个特别的时刻。他们每天晚上都过得很愉快。

观众提问：

问题1：

开源 LLM 是否可以在没有额外先进技术的情况下，与GPT-4的能力相匹配？还是GPT-4中是否有一个不为人知的秘密，使它区别于其他模型。我在安装Stability的vicuna模型，130亿参数的…我在浪费时间吗？

Sam：一时语塞……

Ilya：

关于开源和非开源模型的问题，我们不必用二元的黑白术语来考虑。就像存在一个秘密的来源，你永远无法重新发现。

或许有一天会有开源模型复制GPT-4的能力，但这个过程需要时间，到时候，这样的模型可能会成为大公司内部更强大的模型。因此，开源模型和私有模型之间总会存在差距，并且这种差距可能会逐渐增大。制造这样一个神经网络所需的工作量、工程和研究将不断增加。

所以，即使存在开源模型，它们也会越来越少地由一小群敬业的研究人员和工程师制作，这只会是一家公司，一家大公司（贡献开源）。

问题2：

如果你真的相信人工智能会对人类造成危险，为什么还要继续发展它？如果监管被强加给OpenAI和其他人工智能公司，你会遵守吗？扎克伯格说他试图逃避他发现的每一项监管。

Sam：

我认为这是一个非常公平和重要的问题。在我们的工作中，最困难的部分是要平衡人工智能所带来的巨大潜力和与之相关的严重风险。我们需要花时间来讨论为什么我们要面对这些风险，为什么将其置于首位。

我确实认为，当我们回顾当今的生活水平和我们对人类容忍程度的提高时，情况看起来会更好。相比于500或1000年前，人们的生活条件改善了很多。我们会问自己，你能想象人们生活在极度贫困中吗？你能想象人们遭受疾病的折磨吗？你能想象每个人都没有接受过良好教育的情况吗？这些都是野蛮时代的现实。

尽管人工智能带来了一些风险，但我们也看到了它的潜力，它可以改善我们的生活、推动科学研究和解决全球性问题。

我们需要以负责任的方式继续发展人工智能，并制定监管措施以确保安全和伦理问题得到妥善处理。我们的目标是使人工智能成为人类进步的工具，而不是威胁。这需要我们共同努力，包括技术界、政府和社会各方的参与，来建立一个可持续和道德的人工智能发展框架。

如何做到这一点，我也认为这就像不可阻挡的进步。技术不会停下脚步，它将持续发展。因此，作为一家大型公司，我们必须找出办法管理与之伴随的风险。

其中一部分原因是这种风险以及解决它所需的方法非同寻常。我们必须建立一个不同于传统结构的框架。我们有一个盈利上限，我相信激励是一个重要的因素。如果你设计出正确的激励机制，通常能够引导出你所期望的行为。

所以，我们努力确保一切都能够良好运转，不会赚取更多或更少的利润。我们没有像Facebook这样的公司那样的激励结构，我认为这些结构非常出色，Facebook的人员处在一种激励结构中，但这种结构也面临一些挑战。

我们试图通过AGI的方式积累经验。正如Ilya经常提到的那样，我们最初在成立公司时就试图体验AGI，并随后建立了盈利结构。因此，我们需要在计算资源需求和对使命的关注之间取得平衡。我们讨论的一个议题是，什么样的结构可以让我们充满激情地接受监管，即使它会对我们造成最大伤害。

现在是时候了，我们正在全球范围内推动监管措施，这将对我们产生最大的影响。我们当然会遵守规定，我认为当人们面临风险时，他们更容易表现良好，更容易追求存在的意义。因此，我认为这些领先企业的所有者现在都能感受到这一点，你会看到他们与社交媒体公司的反应有所不同。我认为所有的怀疑和担忧都是合理的。我们每天都在努力解决这个问题，但没有一个简单的答案可以轻易解决。

问题3：我想了解你使用的人工智能模型与我们使用的模型之间的差距是什么。

我知道我们在许多方面受到限制，而你们似乎没有这些限制，但你们所拥有的力量与我们可以使用的力量之间有何差距？

Ilya：

你提到的模型之间差距确实是一个问题。

我的意思是，现在我们有GPT-4，你知道我们正在进行训练，你可以访问GPT-4，而我们确实正在研究下一个未来模型。

也许我可以用以下方式描述这种差距：因为我们持续不断地构建和提升具有增强能力的AI模型，所以存在更大的差距，需要更长的测试期和时间。我们与团队合作，了解模型的局限性，以及您所知道的所有方式，尽可能多地使用它，但我们也会逐步扩展模型。

举个例子，现在GPT-4具有视觉识别能力，而你们（所使用的版本）尚未推出此功能，因为最后的工作还没有完成。但很快我们会实现这一点。所以我认为这可以回答你的问题，未来可能不会太远。

问题4：我的问题是关于超级智能和 Rokos BASIlisk（罗科的怪蛇） 困境，您能否详细说明GPT和OpenAI如何应对这一困境？

注：罗科的怪蛇Roko’s Basilisk是一个网上讨论和思考实验的典故，涉及到关于未来超级智能的假设。

据说，这种超级智能可以通过时间旅行或其他方式获取人们对其造成痛苦的信息，并惩罚那些没有帮助实现它诞生的人。因此，这个典故引发了一个道德困境：是否应该在现在支持和促进超级智能的发展，以避免未来可能的惩罚。

Ilya：

虽然Rocco的蛇怪不是我们特别关注的事情，但我们绝对非常关注超级智能。

可能并不是每个人，甚至观众中的并不是每个人都理解我们所说的超级智能是什么意思。

我们所指的是有一天可能构建出一台计算机，一种以GPU形式的计算机集群，它比任何人都更聪明，能够比由经验丰富的科学家和工程师组成的大团队更快地进行科学和工程工作。

这是令人疯狂的，它将产生巨大的影响。

它可以设计出下一个版本的AI系统，构建出非常强大的AI。所以我们的立场是，超级智能具有深远的影响，它可能产生非常积极的效果，但也非常危险，需要我们小心对待。

这就是你提到的IAEA（国际原子能机构）方法的地方，它用于未来非常先进的尖端系统和超级智能。我们需要进行大量的研究，以控制超级智能的力量，使其符合我们的期望，造福于我们，造福于人类。

这是我们对超级智能的立场，这是人类面临的超级智能的最终挑战。

回顾人类的进化史，大约40亿年前出现了一种单细胞的复制子。随后，几十亿年间出现了各种不同的单细胞生物。约十亿年前，多细胞生命开始出现。几亿年前，爬行动物出现在地球上。在约6000万年前，哺乳动物出现了。约100万年前，灵长类动物出现，随之而来的是智人的出现。之后的10000年，文字的出现。紧接着是农业革命、工业革命和技术革命。现在，我们终于迎来了AGI，这是超级智能的决赛，也是我们面临的终极挑战。

问题5：我正在学习计算机科学，即将毕业，我想知道在未来10到15年里，学习计算机科学能找到一份好工作吗？

Sam：

我认为学习计算机科学无论如何都是有价值的。

虽然我自己几乎不再写代码，但我认为学习计算机科学是我所做过的最好的事情之一。它教会了我如何思考和解决问题，这些技能在任何领域都非常有用。

即使计算机程序员的工作在10到15年后看起来与今天不同，但学习如何学习是最重要的技能之一，包括快速学习新知识、预测未来发展趋势、适应性强和有弹性、理解他人需求以及如何成为有用的人。

所以毫无疑问，工作的性质将会改变，但我无法想象一个世界，人们不花时间做某事为他人创造价值以及带来的所有好处。也许在未来，我们会关心谁拥有更酷的银河系，但某些好的东西（如价值创造）不会改变。