創(chuàng)業(yè)邦(ID:ichuangyebang)原創(chuàng)
整理丨邦德
作為一款科技產(chǎn)品,ChatGPT有多么偉大?
兩個(gè)月前,它是全世界成長最快的科技產(chǎn)品,60天收獲一億用戶。上周,我們又見證了ChatGPT+插件,API成為商業(yè)模式,OpenAI從研究實(shí)驗(yàn)室轉(zhuǎn)型為一家有無限想象力的消費(fèi)級平臺。
ChatGPT和OpenAI火爆的背后有著眾多科技大佬的身影。其中,比爾·蓋茨發(fā)揮的作用日漸清晰。他不僅是ChatGPT最好的吹鼓手,更是這個(gè)現(xiàn)象級消費(fèi)產(chǎn)品背后的關(guān)鍵推手。
在3月的一檔播客節(jié)目Behind the Tech中,蓋茨與微軟CTO凱文·科斯特進(jìn)行了一場對話。我們看到,蓋茨對ChatGPT方向的指引和標(biāo)準(zhǔn)的設(shè)置,有決定性的貢獻(xiàn)。他向團(tuán)隊(duì)提出了二個(gè)非常具體,但難度極高的要求,即AI需要回答訓(xùn)練集之外的問題,需要具備通過大學(xué)生物學(xué)考題的能力。幸運(yùn)的是,團(tuán)隊(duì)給出了的答案。一個(gè)偉大的產(chǎn)品就此誕生。
蓋茨把AI的進(jìn)展比作是人類進(jìn)入PC和互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。有網(wǎng)友問,蓋茨會不會是出于私心,替微軟站臺而一味鼓吹?未必沒有這種可能性。但硅谷創(chuàng)投圈有個(gè)經(jīng)驗(yàn):當(dāng)你就某個(gè)想法向行業(yè)大佬請教時(shí),大佬反對的,你聽聽就好。大佬支持的,你的想法很可能是對的。
蓋茨肯定算科技大佬。如果你是AI技術(shù)的信徒,認(rèn)真對待他的觀點(diǎn)應(yīng)該是明智的態(tài)度。
以下內(nèi)容經(jīng)創(chuàng)業(yè)邦編輯整理。出于篇幅考慮,存在較大幅度刪減。
凱文·斯科特:大家好,我是主持人凱文·斯科特,是微軟公司的首席技術(shù)官。歡迎來到“技術(shù)的背后”,我們和一些塑造了現(xiàn)代科技世界的領(lǐng)軍人物展開對話,了解他們創(chuàng)造和創(chuàng)新背后的驅(qū)動(dòng)力。
今天,我們請來了比爾·蓋茨,此人無需介紹。在過去的幾十年,他對科技和全世界都產(chǎn)生了令人難以置信的影響。在過去的幾個(gè)月里,他一直與微軟和OpenAI的團(tuán)隊(duì)密切合作,幫助我們思考什么是最令人驚嘆的科技,以及我們正在經(jīng)歷的AI革命對OpenAI、微軟、乃至社會都意味著什么。
蓋茨先生,我知道您對AI的期望值非常高,我主要想聊聊最新的GPT-4、ChatGPT以及微軟與OpenAI的合作。您去年8月與霍夫曼(Open AI創(chuàng)辦人和投資人之一)、阿爾特曼、Greg Brockman和Satya等人有一場晚宴。我的問題是,那個(gè)晚宴上發(fā)生了什么?你之前是怎么想的?在看到GPT-4之后,您的想法發(fā)生了哪些變化?
比爾·蓋茨:AI是計(jì)算機(jī)科學(xué)的圣杯。在我年輕的時(shí)候,斯坦福大學(xué)研究院就有一個(gè)試圖撿東西的機(jī)器人Shakey。人類一直在研究各種邏輯系統(tǒng),希望它能產(chǎn)生某種推理的能力。但在機(jī)器學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前,AI的總體進(jìn)展相當(dāng)有限。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)方面的進(jìn)展,特別是在感官,識別語音,識別圖片方面進(jìn)步,讓AI有了巨大的加速,而且它的進(jìn)步日新月異,也讓它越來越好。
但是,我們?nèi)匀蝗笔Я艘恍┡c復(fù)雜邏輯有關(guān)的東西,比如閱讀文本并做人類所做的事情,即引用和理解文本中的內(nèi)容。隨著微軟在OpenAI的深入合作,我有機(jī)會經(jīng)常去見他們,他們正在做大量的文本生成。
早期的文本生成缺乏廣泛的理解力(broad understanding)。比如,它可以生成一個(gè)句子,“喬在芝加哥”,幾句話之后,又說,“喬在西雅圖”,這在局部概率意義上是很好的句子,但人類從自己的經(jīng)驗(yàn)和閱讀中所了解的世界并不僅僅如此。
他們當(dāng)時(shí)正在做GPT-3,還有GPT-4的早期版本,我對他們說,能否讓AI有能力通過大學(xué)的生物學(xué)考試,這需要AI回答一些訓(xùn)練集里沒有包括的問題。如果能夠做到這一點(diǎn),那就是一個(gè)里程碑。所以,請繼續(xù)努力。
我當(dāng)時(shí)認(rèn)為,他們會就此消失兩三年,因?yàn)槲业闹庇X是我們需要以更明確的方式理解知識表示和符號推理,這需要一二項(xiàng)非常有用的,涉及閱讀和寫作的發(fā)明,AI才有可能成為人類的助手。
但在夏天的時(shí)候,Greg、阿爾特曼還有你都對我說,科學(xué)學(xué)習(xí)方面的進(jìn)展非???,可能用不了多久就可以做一場演示。于是在8月份,這一切就開始安排起來了。
9月初,我邀請了30多人到家里吃晚飯,其中有很多了不起的OpenAI的員工、微軟方面的人也相當(dāng)多。他們讓我向AI提了很多關(guān)于AP生物學(xué)的考題,除了一個(gè)答案之外,AI都回答得非常好。這個(gè)例外與數(shù)學(xué)有關(guān),我們可以稍后再談。
這是一個(gè)驚人的進(jìn)展,令人興奮。之后,我讓他們輸入“你對一個(gè)有生病孩子的父親說什么?”機(jī)器也給出了一個(gè)非常仔細(xì)和出色的答案,質(zhì)量可能比房間里的任何一個(gè)人都好。所以,我當(dāng)時(shí)的感覺就像:哇,是這樣!這個(gè)東西還能干什么?這個(gè)東西比過去好太多了!
之后的整個(gè)晚上,我們向它詢問了一些歷史方面的問題,比如怎么看待丘吉爾之類的。這一切都太令人著迷了。
之后的幾個(gè)月,我們又做了些測試,比如讓它來寫大學(xué)申請,或是重寫《獨(dú)立宣言》。它的能力很強(qiáng),能寫詩,可以讓它聽了Hey Jude之后寫個(gè)感想,等等。
總而言之,從9月的那天起,出現(xiàn)了根本性的變化。我不是說它已經(jīng)沒有問題要解決,但這是一個(gè)根本性的進(jìn)步。有時(shí)它讓人困惑,比如它還做不到這個(gè),做不到那個(gè),這個(gè)或那個(gè)方面還不完美。但是,不可否認(rèn),這是一個(gè)非常、非常巨大的進(jìn)步。
凱文·斯科特:的確如此。我們想討論的問題有很多,但我首先想談?wù)凙I不擅長的事情。因?yàn)槲覀冏畈幌M吹降木褪墙o人一個(gè)錯(cuò)覺,它是一個(gè)通用AI,或者它是完美的,改進(jìn)它很容易。你提到的數(shù)學(xué)就是它的一個(gè)缺陷。我的問題是,這些系統(tǒng)有哪些需要改進(jìn)之處?我們需要集中精力先改進(jìn)哪些地方?
比爾·蓋茨:首先,關(guān)于背景的理解(knowledge of context)是個(gè)普遍存在的問題。
我告訴你一些東西,你就生成一些東西。但如果我編造了一些東西,比如提供了錯(cuò)誤的建議,讓你買錯(cuò)了股票或是吃錯(cuò)了藥。這方面,人類對事情發(fā)生的背景是有深刻理解的。AI需要知道你是否已經(jīng)切換了上下文。
比如,你一開始讓它講笑話,之后問它一個(gè)嚴(yán)肅的問題。人類會從你的臉部表情里感知到變化,或者體會到變化的本質(zhì),我們已經(jīng)不是在開玩笑了。總之,在“背景感(sense of context)”方面,AI還需要改進(jìn)。
至于在一個(gè)難題上該花多少時(shí)間,你和我都看到了它在數(shù)學(xué)方面存在的問題。數(shù)學(xué)是一種非常抽象的推理類型,我認(rèn)為這是系統(tǒng)目前最大的弱點(diǎn)。
奇怪的是,系統(tǒng)可以解決很多數(shù)學(xué)問題。比如有一些數(shù)學(xué)問題,如果你要求它以抽象的形式解釋它,它能做得很好。但如果你讓它自己計(jì)算,它又經(jīng)常出錯(cuò)。
但我不認(rèn)為這些問題是根本性的。有人說這是統(tǒng)計(jì)學(xué),機(jī)器永遠(yuǎn)做不了,這是胡說八道!他們給出的那些機(jī)器不能做的例子,只要過幾個(gè)月,機(jī)器就能做得很好。
所以,那些吹噓它有多好,貶低它有多糟,還有說它是AGI的人,都是錯(cuò)誤的。我們這些身處中間立場的人只是希望讓它以正確的方式得到應(yīng)用。
凱文·斯科特:我想談?wù)勊绾文軌蚴褂霉ぞ邅韼椭评?。我舉一個(gè)我14歲女兒的例子。老師布置了一個(gè)作業(yè),給了一個(gè)有115個(gè)單詞的詞匯表,學(xué)生要寫一篇1000個(gè)單詞的文章,盡量多用詞匯表里的單詞。
她寫完之后,需要手動(dòng)計(jì)算用了多少詞匯表里的單詞。這件事很無聊。她讓我用ChatGPT-3幫她算,結(jié)果沒算清楚。我覺得GPT-4也算不清。后來,我和女兒發(fā)現(xiàn),可以讓GPT-3直接去寫這個(gè)作業(yè)。結(jié)果,它完成得非常好。
我女兒并不會編程,但她能理解發(fā)生的一切。當(dāng)我們試圖解決一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題時(shí),我們的腦袋里裝滿了我們可以使用的認(rèn)知工具,幫助我們把復(fù)雜的問題分解成我們可以解決的更小的、更簡單的問題。所以,一個(gè)非常有趣的問題是考慮這些系統(tǒng)將如何使用代碼來做到這一點(diǎn)。
比爾·蓋茨:是的,AI非常擅長寫作,這非常令人振奮。比如,你想做一個(gè)繪畫的程序。雖然菜單上需要能夠添加顏色的功能,但如果你的主要界面是使用自然語言時(shí),仍然可以使用AI。如果您想要對一個(gè)文檔進(jìn)行總結(jié),AI可以做得非常好。
再比如,醫(yī)院和保險(xiǎn)公司需要溝通賬單。醫(yī)生可以用ChatGPT-3寫信給保險(xiǎn)公司,解釋為什么某一筆費(fèi)用應(yīng)該由保險(xiǎn)公司來負(fù)擔(dān)。這是非常復(fù)雜的事,所以有很大的應(yīng)用價(jià)值。在ChatGPT-4上,我們就能夠做到這一點(diǎn)。
因此,AI在提高生產(chǎn)力方面,有很多工作可做,包括處理大量的文件、應(yīng)付賬款、賬戶、應(yīng)收賬款,等等。僅就健康和衛(wèi)生體系而言,AI軟件能處理和分類的文件就是海量的。
凱文·斯科特:同意。我還想和您聊聊其他方面。您參與并構(gòu)建了技術(shù)領(lǐng)域的幾個(gè)重大轉(zhuǎn)折點(diǎn),您幫助PC和互聯(lián)網(wǎng)走進(jìn)了家庭。對于那些掌握了AI新技術(shù)的人,應(yīng)該如何去思考和如何使用這些技術(shù),你有哪些建議?他們在多大程度上應(yīng)該更迫切地追求他們的想法?現(xiàn)在的情形和當(dāng)年P(guān)C和網(wǎng)絡(luò)時(shí)代有哪些異同?
比爾·蓋茨:剛開始,PC行業(yè)非常小,沒有個(gè)人計(jì)算機(jī),然后通過微處理器還有包括IBM和蘋果等大批的企業(yè),人類有了個(gè)人電腦。微軟公司主要是在軟件方面的參與。比如,Apple II上的BASIC解釋器,就是我為蘋果公司做的。這是一個(gè)工具,至少對于編輯文檔而言,你需要寫很多東西。之后,通過互聯(lián)網(wǎng)將它們連接起來真是太神奇了。再然后,將計(jì)算轉(zhuǎn)移到手機(jī)中絕對是驚人的進(jìn)步。一旦你有了PC、互聯(lián)網(wǎng)、軟件和手機(jī),數(shù)字世界就會極大地改變?nèi)祟惖幕顒?dòng)。我剛剛在印度見證了這一刻。那里人們在用數(shù)字方式支付賬單。這些人可能從來就沒有過銀行賬戶,因?yàn)槭褂玫某杀咎?,程序也太?fù)雜。
因此,我確實(shí)認(rèn)為,從能夠幫助人類的讀寫開始,計(jì)算機(jī)每一點(diǎn)點(diǎn)進(jìn)步都能產(chǎn)生像在印度那樣深遠(yuǎn)的意義。但過去,機(jī)器人技術(shù)的發(fā)展比我預(yù)期的要慢。我指的不是自動(dòng)駕駛。那是特別困難的應(yīng)用,它涉及開放式環(huán)境,以及安全方面的難度。
有一小撮人說,有些人總是過于樂觀地預(yù)測(over predict),這是事實(shí)。但就這個(gè)具體的AI領(lǐng)域,我們其實(shí)是低估了自然語言和計(jì)算機(jī)處理問題的能力,以及它如何影響白領(lǐng)的工作,包括銷售、服務(wù)、幫助醫(yī)生考慮將什么放入健康記錄,等等。
而這一切還只是開始。你可以稱之為“狂熱”(mania),像當(dāng)年的互聯(lián)網(wǎng)熱一樣。但是,當(dāng)年的互聯(lián)網(wǎng)狂熱雖然有不可理喻(insanity)的一面,但回頭看,這確實(shí)是一個(gè)具有深遠(yuǎn)意義的工具,只是現(xiàn)在看起來稀松平常而已。正如我年輕時(shí)見證的那些數(shù)字計(jì)算領(lǐng)域的里程碑一樣,AI現(xiàn)在的進(jìn)展就是一個(gè)巨大的科技突破。
凱文·斯科特:過去,您經(jīng)常會說,某一個(gè)想法很愚蠢。我想聽聽您對這個(gè)問題的反應(yīng)。過去,技術(shù)工作是有門檻的。掌握技術(shù)的人預(yù)設(shè)一些人類的需求,設(shè)計(jì)出軟件,替人類工作。但現(xiàn)在這樣發(fā)展下去,普通人都有能力用機(jī)器做非常復(fù)雜的事情,而不必具備像你我這樣花很多年去掌握專業(yè)知識。這是一個(gè)愚蠢的想法嗎?
比爾·蓋茨:當(dāng)然不是。每一項(xiàng)進(jìn)步最好都能降低使用者的門檻。電子表格(spreadsheet)就是一個(gè)例子。即使你仍然需要理解這些公式,但使用者實(shí)際上根本不需要理解太多的邏輯或符號。它在“直奔主題”(directness)方面是非常強(qiáng)大的。如果數(shù)據(jù)的結(jié)果顯示出了問題,就做出改變。
大多數(shù)企業(yè)學(xué)習(xí)涉及的,無論是查詢、報(bào)告,甚至是一個(gè)簡單的工作流程,所有的行為都是希望觸發(fā)一個(gè)“動(dòng)作”。每一個(gè)層級的員工都可以通過提問,獲得解決問題的方案,而從中獲益。
對于其他人來說,比如申請大學(xué)。我想知道下一步該做什么,做這件事的門檻是什么?現(xiàn)在的很多事情都太不透明,讓人們能夠直接進(jìn)行互動(dòng),這就是AI能夠努力賦能的地方。
凱文·斯科特:您非常關(guān)心教育、公共衛(wèi)生、氣候和可持續(xù)能源。我想知道您個(gè)人或是基金會最感興趣的技術(shù)應(yīng)用是什么?這些應(yīng)用會如何影響這些事情?
比爾·蓋茨:我認(rèn)為教育是最有趣的應(yīng)用,第二是健康。當(dāng)然,在銷售和服務(wù)領(lǐng)域會有商業(yè)機(jī)會,而且肯定會發(fā)生。但這類事情不需要基金會的參與。
我們與可汗(Sal Khan,教育性非盈利組織可汗學(xué)院的創(chuàng)始人)有過很多次頭腦風(fēng)暴。一個(gè)班級有20-30人,老師很難有針對性地給予每一個(gè)學(xué)生足夠的關(guān)注,無法理解他們的動(dòng)機(jī)或是保持他們的學(xué)習(xí)興趣。而通過對話和反饋,AI將第一次成功地改進(jìn)教育。
我們必須承認(rèn),除了查找百科和打游戲方面,以往計(jì)算機(jī)并沒有徹底改變美國的教育。過去30年,美國學(xué)生的平均數(shù)學(xué)成績并沒有提高多少。顯然,計(jì)算機(jī)沒有在那方面創(chuàng)造出奇跡。但在未來5-10年,我們將會用一種非常不同的方式來幫助人類進(jìn)行學(xué)習(xí),而不僅僅是查資料。
凱文·斯科特:是的。你我都看到了一個(gè)共同之處,就是父母的參與對孩子的教育成果會產(chǎn)生很大的影響。硅谷有很多移民子女,父母經(jīng)常打二、三份工,他們太忙了,很難有時(shí)間與孩子相處,有的人甚至不會說英語,但技術(shù)可以幫助他們彌合父母和老師之間的鴻溝,不管他們說的是哪種語言。比如,幫助父母了解孩子的學(xué)習(xí)障礙在哪里,甚至可以個(gè)性化地解決孩子的痛點(diǎn)。
比爾·蓋茨:是的,語言障礙的問題,我們往往容易忽視。在發(fā)展中國家,比如印度有很多種語言。我去了班加羅爾的研究實(shí)驗(yàn)室,他們正在采用這些先進(jìn)技術(shù)來處理這些小語種的問題,所以未來這不是一個(gè)大的障礙。
凱文·斯科特:您在那次GPT的家宴上說,當(dāng)年在微軟看到的一個(gè)演示,改變了對PC業(yè)將如何發(fā)展的思考方式,并導(dǎo)致您改變了公司的發(fā)展方向。您能再談?wù)勥@段早期的歷史嗎?
比爾·蓋茨:當(dāng)時(shí),施樂公司在復(fù)印機(jī)上賺了很多錢,他們有專利。那時(shí)日本的同行也沒有進(jìn)來。因此,他們在硅谷創(chuàng)建了一個(gè)研究中心(PARC),聚集了一批人才。這些人創(chuàng)建了一個(gè)圖形用戶界面機(jī)器,雖然他們不是世界上唯一在做這件事的人,歐洲也有人在做,但他們將它與很多事情結(jié)合起來,比如把它放在網(wǎng)絡(luò)上,用了激光打印機(jī)。查爾斯·西蒙尼(Charles Simonyi,軟件專家/Windows核心架構(gòu)師)編寫了這個(gè)程序,并做了一個(gè)文字處理器。
一天晚上,我去PARC拜訪了查爾斯,他演示了他用這個(gè)Bravo文字處理器所做的事情。然后,他在激光打印機(jī)上打印了一份文件,上面列出了如果市場上能有更便宜、更普及的計(jì)算機(jī)應(yīng)該做的所有事情。我們一起做了頭腦風(fēng)暴,他更新了文檔并再次打印出來,這讓我大吃一驚。微軟未來的方向呼之欲出。
我雇用了查爾斯。他完成了Word和Excel以及我們許多偉大的事情。最終,在他向我展示他的想法,以及我們頭腦風(fēng)暴之后的15年,我們通過Windows和Windows和Mac上的Office實(shí)現(xiàn)了這些想法。
所以,我告訴大家,這是又一個(gè)讓我大開眼界的演示。它讓我思考未來5-10可以實(shí)現(xiàn)什么。
凱文·斯科特:您剛剛分享了一個(gè)非常有力和激勵(lì)人心的軼事。還有最后一二個(gè)問題,您認(rèn)為未來5-10年我們應(yīng)該考慮的重大挑戰(zhàn)有哪些?
比爾·蓋茨:嗯,關(guān)于如何執(zhí)行這些算法、大量芯片、從硅到光學(xué)的一些移動(dòng)以降低能源和成本,將會有一系列創(chuàng)新。英偉達(dá)是今天許多創(chuàng)新的領(lǐng)導(dǎo)者,但其他人會嘗試挑戰(zhàn)它,甚至?xí)褂靡恍┘みM(jìn)的方法,因?yàn)閳?zhí)行成本,甚至訓(xùn)練成本都需要大幅降低。理想情況下,我們希望能移動(dòng)它們,讓大家可以在獨(dú)立的客戶端設(shè)備上執(zhí)行它們,而不必從云上獲取這些東西。
另外,還有軟件方面的挑戰(zhàn)。要弄清楚是分別做各種專業(yè)領(lǐng)域的版本,還是做一個(gè)統(tǒng)一的、不斷改進(jìn)的版本。兩種路徑并行會產(chǎn)生巨大的競爭。即使在微軟,我們的做法也是同時(shí)追求兩者。
除此之外,還有很多社會問題。比如如何推動(dòng)教育?這并不是說它馬上就能了解學(xué)生的動(dòng)機(jī)或是認(rèn)知,但我們必須進(jìn)行大量訓(xùn)練,并將它嵌入到成年人看到學(xué)生參與并看到動(dòng)機(jī)的環(huán)境中。
因此,微軟的說法是提高人類的生產(chǎn)力。有些事情會實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化,但很多事情最終還是需要人的參與,只是參與的效率會比過去提高了很多。
因此,AI的進(jìn)步帶來的挑戰(zhàn)和機(jī)遇之多是令人難以置信的。我看到OpenAI團(tuán)隊(duì)的投入程度,而且肯定還有很多我看不到的團(tuán)隊(duì)正在推動(dòng)這一點(diǎn)。
我每周都會收到一份關(guān)于AI的不同文章的摘要。我們可以用它來解決道德問題嗎?對我來說,這個(gè)問題很愚蠢,但優(yōu)秀的人可以問他們想問的任何問題。有這么多的人,這么多的資源,這么多的企業(yè)參與了這個(gè)進(jìn)程,一定能夠取得比我當(dāng)年有幸經(jīng)歷過的更大的突破。
凱文·斯科特:最后一個(gè)問題。我知道您非常忙,但還是想問您工作之余有哪些消遣?
比爾·蓋茨:我現(xiàn)在閱讀很多東西,經(jīng)常打網(wǎng)球,還要參加基金會的一些線下會議,包括微軟和OpenAI的一些會議。我還在打匹克球,我已經(jīng)打了50多年,再加上網(wǎng)球和讀書,大概就這些。
凱文·斯科特:我想多聊幾句閱讀。您說的大量閱讀和常人可能不一樣,因?yàn)槲覀兌贾滥偸请S身帶一個(gè)巨大的,裝滿書的手提袋。不僅書多,而且很雜,從科學(xué)讀物到小說。您實(shí)際上能讀多少書?平均的閱讀速度有多快?
比爾·蓋茨:如果我一周不讀一本書,我真的會反思那一周我在做什么。如果我度假,那么我希望能多讀五、六或七本書。當(dāng)然,一本書的篇幅有長短,如果以年計(jì)算,我一年應(yīng)該能讀80多本書。閱讀讓人放松。我應(yīng)該多讀小說。非虛構(gòu)的東西我看得太多了。
凱文·斯科特:非常感謝在過去的六個(gè)月里,您幫助我們思考的哪些AI方面的事情,這真的很棒。
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