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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(比如繼續擴大模型規模、優化數據質量)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
      商業戰爭——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?

      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勢?

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

      7、(商業模式)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?

      9、(經濟引擎)彼得·蒂爾等樂觀派認為,AI 帶來的生產力爆發,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、(創業生態)Wintel 和移動互聯網時代,誕生了大量依附于核心平臺的生態企業。但AI 似乎正在“消滅中間商”,許多過去需要中小企業完成的工作,現在可以由一個強大的AI 直接完成。

      這對于未來的小企業和創業者,是機遇還是災難?

      模塊四

      人類未來——就業與教育

      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”?

      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新上仍具優勢,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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