ChatGPT發(fā)布至今已過(guò)去268天。在這兩百多天里，大模型完成了一輪又一輪的狂飆。
在海外，OpenAI 持續(xù)升級(jí) ChatGPT，相繼推出代碼解釋器（Code Interpreter）、自定義指令（Custom instructions）等強(qiáng)大功能；谷歌奮起直追，不僅發(fā)布了聊天應(yīng)用 Bard，還推出了 PaLM-E 和 RT-2 ，將大語(yǔ)言模型裝進(jìn)了機(jī)械臂；Meta 也不甘示弱，用 LLaMA、LLaMA2 舉起了開(kāi)源的大旗。在國(guó)內(nèi)，大模型的熱潮同樣洶涌，僅僅不到五個(gè)月時(shí)間里，發(fā)布的大模型就超過(guò)了100個(gè)，“百模大戰(zhàn)”一語(yǔ)成讖。在國(guó)際環(huán)境和技術(shù)特性的影響下，大模型的發(fā)展在其本身之外，還被賦予了中外競(jìng)爭(zhēng)、家國(guó)情懷等多重意義。如何完成對(duì) ChatGPT 的追趕，既是行業(yè)的技術(shù)焦點(diǎn)，也是大眾非常關(guān)心的話題。那么，經(jīng)過(guò)半年多的發(fā)展，中國(guó)的大模型在技術(shù)上跟國(guó)際頂尖水平的差距還有多大？我們?nèi)绾尾拍芡瓿蓪?duì) ChatGPT 的趕超？大模型未來(lái)又有哪些落地的方向？為什么大模型是最接近 AGI 的技術(shù)路線？
大模型AGI時(shí)代，全社會(huì)高度關(guān)注AI，很多聰明人涌入，每個(gè)人都有一種技術(shù)進(jìn)化太快跟不上的焦慮，那如何緩解焦慮呢？
7月26日，出門(mén)問(wèn)問(wèn)創(chuàng)始人兼CEO李志飛，受邀與B站知名科普UP主“柴知道”對(duì)談，共同探討以上問(wèn)題。這支三天內(nèi)被30萬(wàn)用戶圍觀的視頻，迅速登上B站首頁(yè)。大模型的出現(xiàn)是“偶然中的必然”
大模型并非憑空出現(xiàn)，它所展現(xiàn)出來(lái)的通用能力，是AI行業(yè)日積月累，量變引發(fā)質(zhì)變的結(jié)果。柴知道：相比我們前些年看到的產(chǎn)品，大模型有了一個(gè)飛躍式的進(jìn)步。在您看來(lái)，為什么AI這幾年突然變聰明了？李志飛: AI并非是突然間聰明起來(lái)的，我一直說(shuō)“科技具有偶然性，也具有必然性，大模型的出現(xiàn)就是偶然中的必然”。過(guò)去的十幾年間，互聯(lián)網(wǎng)和AI公司收集了很多數(shù)據(jù)，也訓(xùn)練了很多AI模型。但是，這些模型只是特定任務(wù)模型，并不具備通用性。在這個(gè)過(guò)程中，有些公司一直在探索通用人工智能模型，希望能夠在一個(gè)模型里完成所有跟智能相關(guān)的任務(wù)。因此，在AI智能方面行業(yè)里其實(shí)每一年都有進(jìn)展。在這種情況下，當(dāng)數(shù)據(jù)越來(lái)越多，模型越來(lái)越大，算力也越來(lái)越大，框架又特別簡(jiǎn)單的時(shí)候，GPT-3 便出現(xiàn)了。GPT-3 出現(xiàn)之后，大家突然發(fā)現(xiàn)好像AI真的可以完成一些非常通用的任務(wù)。再后來(lái)，ChatGPT 面世之后，由于它是一個(gè)C端的聊天應(yīng)用，傳播起來(lái)比較容易。所以，國(guó)內(nèi)的CEO、產(chǎn)品經(jīng)理，甚至普通老百姓，很快都感受得到了它的能力。但 ChatGPT 也不是憑空出現(xiàn)的，過(guò)去 OpenAI、Google 等公司做了很多事情，其他科技企業(yè)也貢獻(xiàn)了不少力量。在 ChatGPT 之前，有很多相關(guān)產(chǎn)品在小范圍里傳播，只是大眾很難接觸到而已。中國(guó)大模型和 GPT-4 的差距至少還有一年
中國(guó)絕大部分大模型的水平介于 GPT-3 與 GPT-3.5 之間，距離 GPT-4 至少還有一年左右的時(shí)間，與硅谷最一流實(shí)驗(yàn)室中大模型的差距更大一些，大概18個(gè)月。不過(guò)從長(zhǎng)期視角，知識(shí)跟認(rèn)知一定會(huì)流動(dòng)，雙方會(huì)漸漸回到同一起跑線上。柴知道：就您所了解的情況，前幾年國(guó)內(nèi)的公司有這樣的一些技術(shù)儲(chǔ)備，或者說(shuō)有大模型研發(fā)這樣的一些動(dòng)作嗎？李志飛：中國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)公司以及一些和出門(mén)問(wèn)問(wèn)類似的AI公司，一直都在做各種各樣的AI系統(tǒng)。但是沒(méi)有哪個(gè)公司像 OpenAI 一樣，公司幾百個(gè)員工只做一個(gè)模型。OpenAI 的方法論非常簡(jiǎn)單直接，就是整個(gè)公司 All in 去做一個(gè)很簡(jiǎn)單的模型，把所有的錢(qián)都用來(lái)買(mǎi)算力，搞數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，2020年 GPT-3 出來(lái)之后，它在自然語(yǔ)言上的通用能力立刻就引發(fā)了行業(yè)關(guān)注，也積累了很多真實(shí)的用戶使用數(shù)據(jù)，可以幫助他們迭代模型。中國(guó)大部分互聯(lián)網(wǎng)和AI公司，在 GPT-3 出現(xiàn)之后，并沒(méi)有意識(shí)到它的革命性，或者說(shuō)沒(méi)有意識(shí)到它有可能導(dǎo)致一個(gè)更加通用的人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)。在 ChatGPT 出現(xiàn)之前，很多中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)公司的CEO可能都沒(méi)有使用過(guò) GPT-3，也沒(méi)看過(guò) GPT-3 的相關(guān)論文。所以，前幾年國(guó)內(nèi)研發(fā)大模型的公司很少。柴知道：現(xiàn)在因?yàn)镚PT火了，我們就看到特別多的中國(guó)公司都開(kāi)始入場(chǎng)去做大模型了，也有很多的產(chǎn)品發(fā)布出來(lái)。在您看來(lái)，目前國(guó)內(nèi)的大模型產(chǎn)品，或者說(shuō)我們?cè)诩夹g(shù)上，跟 OpenAI 為代表的這些公司的差距是多少呢？李志飛: 如果比較量化的去看，有兩個(gè)對(duì)標(biāo)點(diǎn)：一個(gè)是 GPT-4，一個(gè)是 GPT-3.5。如果以打分的方式來(lái)比較，假設(shè) GPT-4 是100分，那么 GPT-3.5 可能是80幾分左右。今天中國(guó)絕大部分大模型都是介于 GPT-3 與 GPT-3.5 之間的水平，也就是差不多70分，或者接近80分這樣的水準(zhǔn)。從這個(gè)角度來(lái)看，我覺(jué)得中國(guó)離 GPT-4 的差距可能至少還有一年左右。不過(guò)，OpenAI和谷歌，它們?cè)?GPT-4 發(fā)布之后，在大模型的各方面可能又做了很多提升。所以，我這里所說(shuō)的差一年指的是幾個(gè)月前的 GPT-4，而與硅谷最一流的實(shí)驗(yàn)室中大模型的差距，我覺(jué)得可能有18個(gè)月的時(shí)間。柴知道：那這種技術(shù)上的差距，對(duì)AI領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者或者說(shuō)大模型領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)者來(lái)說(shuō)重要嗎？會(huì)有哪些影響呢？李志飛: 這種差距，在我看來(lái)既重要也不重要。重要是因?yàn)槟壳皣?guó)內(nèi)的大模型技術(shù)起步比較晚，認(rèn)知上落后于硅谷。2月份，我去過(guò)一次美國(guó)，當(dāng)時(shí)中國(guó)懂大模型的人非常少，甚至討論大模型的都很少，所以到了硅谷之后，我覺(jué)得國(guó)外的大模型技術(shù)好厲害。7月，我又去了一次硅谷，隔了差不多五個(gè)月的時(shí)間。再次跟硅谷的很多人聊的過(guò)程中，我發(fā)現(xiàn)在短短五個(gè)月的時(shí)間里，不論是在認(rèn)知上還是產(chǎn)品上，中國(guó)與硅谷的差距一直不斷在縮小。原因在于，國(guó)內(nèi)很多人都在不停地讀論文，隨著時(shí)間推移討論大模型的人越來(lái)越多，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)不少企業(yè)也發(fā)布了很多大模型。所以，雙方的差距已經(jīng)不像 ChatGPT 剛發(fā)布時(shí)那么大了。雖然目前我們相較國(guó)外還是有一定差距，還是需要不停學(xué)習(xí)和追趕。但是，從更長(zhǎng)的周期去看，知識(shí)跟認(rèn)知一定會(huì)流動(dòng)，雙方漸漸會(huì)回到同一起跑線上，所以短期的差距也就沒(méi)那么重要了。國(guó)內(nèi)大模型能夠通過(guò)應(yīng)用彎道超車
補(bǔ)齊國(guó)內(nèi)外大模型的差距，需要綜合考量認(rèn)知、算力、數(shù)據(jù)、生態(tài)等多方面因素。受認(rèn)知、算力等影響，短期內(nèi)我們無(wú)法完成快速趕超，但中國(guó)非常擅長(zhǎng)做應(yīng)用層面的工作，有機(jī)會(huì)通過(guò)應(yīng)用彎道超車。柴知道：如果說(shuō)我們要補(bǔ)上這塊兒的差距的話，您覺(jué)得目前我們最缺的是什么？比如說(shuō)是人才嗎？資金嗎？還是硬件還是什么的？李志飛: 這個(gè)很難從單一的元素去考量，它是一個(gè)綜合性的東西。第一，要補(bǔ)齊認(rèn)知。我們需要想清楚大模型的現(xiàn)狀到底是什么，以及接下來(lái)怎么走？到底是規(guī)模更重要，還是跟場(chǎng)景結(jié)合起來(lái)更重要？目前，國(guó)內(nèi)認(rèn)知層面和國(guó)外還是有些差距，因?yàn)閲?guó)外大模型做的早，在硅谷討論和思考大模型的人更多一些。第二，算力上我們有比較明顯的差距。比如，OpenAI、谷歌、Meta 可能都在用幾萬(wàn)張卡訓(xùn)練一個(gè)模型，而國(guó)內(nèi)訓(xùn)練用到1萬(wàn)張卡以上的模型非常罕見(jiàn)，甚至可能都沒(méi)有。此外，數(shù)據(jù)以及大模型的生態(tài)等方面，也都跟硅谷有一些差距。柴知道: 您剛剛說(shuō)到算力的問(wèn)題，我看您之前接受采訪的時(shí)候說(shuō)，OpenAI 是“暴力美學(xué)”，就是大數(shù)據(jù)、大網(wǎng)絡(luò)、大算力。在您看來(lái)，像GPU領(lǐng)域的這些禁令，或者說(shuō)其他領(lǐng)域的一些禁令對(duì)中國(guó)AI產(chǎn)業(yè)的影響大嗎？李志飛： 短期內(nèi)的影響比較大。比如當(dāng)下這幾個(gè)月，絕大多數(shù)國(guó)內(nèi)企業(yè)都會(huì)面臨缺卡的問(wèn)題，研發(fā)進(jìn)度會(huì)受到不同程度的阻礙。但從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的視角來(lái)看，我認(rèn)為這種禁令的影響也沒(méi)有那么大。一方面，中國(guó)會(huì)自主研發(fā)相關(guān)芯片；另一方面英偉達(dá)等企業(yè)也會(huì)去想出各種辦法規(guī)避這些禁令。柴知道: 中國(guó)公司比較擅長(zhǎng)做應(yīng)用。所以想問(wèn)一下，中國(guó)的AI產(chǎn)業(yè)有沒(méi)有可能在某一些細(xì)分領(lǐng)域彎道超車，或者說(shuō)未來(lái)我們能不能用上比 ChatGPT，MidJourney 更好用，商業(yè)上更成功，應(yīng)用也更廣泛的一些應(yīng)用？李志飛: 我完全同意你的說(shuō)法，而且我非常有信心。中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的滲透率以及數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施，遠(yuǎn)超世界上的其他國(guó)家，包括美國(guó)。以點(diǎn)菜這個(gè)簡(jiǎn)單的事情為例，在中國(guó)幾個(gè)人在飯桌上掃同一個(gè)二維碼點(diǎn)菜，流程非常順暢，體驗(yàn)非常好，現(xiàn)在幾乎所有人都會(huì)用。但是在美國(guó)或者其他一些發(fā)達(dá)國(guó)家，類似的應(yīng)用體驗(yàn)都很差。中國(guó)非常擅長(zhǎng)應(yīng)用層面的工作，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，中國(guó)不是第一個(gè)做出 iPhone的，也沒(méi)有第一個(gè)做出最底層的GPS，但在提升老百姓日常生活體驗(yàn)上，反而是最好的。以此類推，我認(rèn)為大模型的應(yīng)用一定也會(huì)如此。在監(jiān)管比較清晰后，以中國(guó)人民的勤奮努力，以大廠、小廠卷的程度，國(guó)內(nèi)的大模型應(yīng)用接下來(lái)會(huì)做的很好，超越美國(guó)的可能性很大。語(yǔ)言大模型是通向AGI的可能
大模型是工業(yè)革命一樣的變革，將大幅提升人類的生產(chǎn)效率。大模型也是一條實(shí)現(xiàn) AGI 的可能路徑，因?yàn)檎Z(yǔ)言背后是智能，掌握了語(yǔ)言就等于掌握了智能。柴知道: 目前，對(duì)于人工智能，大家提及最多的可能還是像GPT這種聊天型的東西，或者 MidJourney 這種繪畫(huà)型的應(yīng)用，為什么？是因?yàn)檫@兩種應(yīng)用的技術(shù)更成熟嗎？李志飛: 對(duì)，答案就像你說(shuō)的一樣，文本生成模型以及圖片生成模型更加成熟。一方面，互聯(lián)網(wǎng)上有著海量文本和圖片的數(shù)據(jù)；另一方面，過(guò)去有很多人研究這兩種模態(tài)，找到了一些有效的辦法，所以它們的效果做的比較好；此外，這兩種模型應(yīng)用的需求也比較多，所以大家提及的也就比較多。柴知道: 很多人認(rèn)為，大模型可能會(huì)帶來(lái)一次全新的工業(yè)革命，或者說(shuō)產(chǎn)業(yè)升級(jí)，能給我們所有人的生活都帶來(lái)很多很多幫助。但目前我們看到大模型的相關(guān)應(yīng)用，似乎更多還是集中在創(chuàng)作這個(gè)領(lǐng)域，可能普通人很難把它跟更廣的生活場(chǎng)景聯(lián)系起來(lái)，還不太能想象到它會(huì)怎么幫助我們的生活。您能不能給我們描繪一下未來(lái)可能出現(xiàn)的一些場(chǎng)景？李志飛: 我們可以從AI如何讓一個(gè)公司的各種工種變的更加自動(dòng)化，或者效率更高的角度去看待這個(gè)問(wèn)題。大模型目前能夠幫助的工種主要是設(shè)計(jì)師，市場(chǎng)營(yíng)銷人員等，這些職業(yè)在我們公司的占比大概在20%左右。隨著大模型能力的提升，未來(lái)它會(huì)慢慢跟財(cái)務(wù)、法務(wù)、人力、程序員等職業(yè)的工作流結(jié)合起來(lái)。比如，幫助法務(wù)自動(dòng)審批合同，幫助人力看簡(jiǎn)歷、面試等等。那時(shí)候，我們這種比較偏知識(shí)型的公司，可能百分之七八十的工種都會(huì)被滲透。雖然現(xiàn)在大模型更多還是在虛擬世界中發(fā)揮作用，但是未來(lái)，很多藍(lán)領(lǐng)的工作，比如需要移動(dòng)?xùn)|西的工作，可能都會(huì)被機(jī)器人替代。這種場(chǎng)景，五年或者十年后我們可能就能看到。所以，從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，大模型是一個(gè)工業(yè)革命一樣變革。柴知道: 我們現(xiàn)在談?wù)摰母嗟亩际谴竽Ｐ停缓竽鷦倓偯枥L的很多場(chǎng)景，它可能更像是AGI，通用人工智能。您覺(jué)得大模型是最接近AGI的一種技術(shù)嗎？李志飛：一般我們所理解的AGI，指的是AI能夠像人一樣，有基本的語(yǔ)言能力、邏輯能力，擁有大量知識(shí)，有規(guī)劃、推理能力，并且在此基礎(chǔ)上具備自主行為能力。到底什么是通向AGI的路線，很多人都在研究。比如，以前 DeepMind 采用的是讓AI打游戲的方式。因?yàn)椋覀兛梢哉J(rèn)為人類就是活在一個(gè)游戲的世界里，那是不是用AI打游戲的方式就可以做成AGI呢？而現(xiàn)在的大模型是通過(guò)學(xué)會(huì)怎么說(shuō)下一個(gè)詞來(lái)實(shí)現(xiàn)AGI。可能很多人的第一反應(yīng)是通過(guò)預(yù)測(cè)下一個(gè)詞，AI就能夠?qū)W會(huì)人類的智能，聽(tīng)起來(lái)像天方夜譚。但是當(dāng)我們研究的越深，當(dāng)我們把每一個(gè)所謂的人類智能都思考一遍，就會(huì)發(fā)現(xiàn)，我們剛才所說(shuō)的邏輯、知識(shí)、推理、規(guī)劃、數(shù)學(xué)，包括我們之間現(xiàn)在的聊天行為，都是通過(guò)語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō)，如果AI真正掌握了語(yǔ)言本身，那它便掌握了語(yǔ)言背后的智能。目前看起來(lái)，打游戲的方式，能夠處理的情況比較簡(jiǎn)單，而且有很固定的邊界和固定的規(guī)則。但是語(yǔ)言AI有舉一反三的能力，能處理的任務(wù)反而非常多。因此，語(yǔ)言AI是一條比較現(xiàn)實(shí)的通往AGI的路徑。大模型時(shí)代，基本素質(zhì)依然很重要
未來(lái)，原始創(chuàng)意能力，強(qiáng)大的判斷力以及將AI集成到工作流中的能力將成為人類最核心的能力。雖然，現(xiàn)在的很多專業(yè)技能，在未來(lái)可能都無(wú)法再成為一項(xiàng)工作技能，但表達(dá)、創(chuàng)意、邏輯等基本素質(zhì)依舊非常重要。柴知道:在GPT爆火之后，很多人說(shuō)翻譯可能就不用學(xué)了。您剛說(shuō)到像你們公司的設(shè)計(jì)師，他可能有點(diǎn)懷疑自己的職業(yè)前景。那在您看來(lái)，是不是像我剛才提到的一些專業(yè)，或者說(shuō)更多的專業(yè)，現(xiàn)在看來(lái)就已經(jīng)沒(méi)有必要再去選擇或者學(xué)習(xí)了呢？李志飛：我認(rèn)為，未來(lái)會(huì)有很多技能都無(wú)法再成為一項(xiàng)工作技能，這些技能更多的是我們作為人類需要有的一種基本的素質(zhì)，比如說(shuō)寫(xiě)一篇好的文章，畫(huà)一幅好的畫(huà)。那么，對(duì)很多年輕人和學(xué)生而言，是不是就不用再學(xué)習(xí)了呢？并非如此，我們離開(kāi)學(xué)校之后，在日常生活中完全不需要復(fù)雜的數(shù)學(xué)知識(shí)，比較困難的運(yùn)算可以用計(jì)算器來(lái)解決，但是為什么大家在初中、高中還是要學(xué)各種函數(shù)和方程？因?yàn)檫@種學(xué)習(xí)，更多是思維的鍛煉。雖然，現(xiàn)在的一些專業(yè)，未來(lái)很可能無(wú)法在就業(yè)方面成為最有區(qū)分度的事情，最有區(qū)分度的可能會(huì)變成對(duì)AI是否足夠熟悉，能否利用AI使工作效率提升兩倍、三倍等等。不過(guò)，想要學(xué)習(xí)這些有區(qū)分度的技能也必須要有前面那些基本素質(zhì)。柴知道: 你覺(jué)得在學(xué)習(xí)跟AI協(xié)作這個(gè)過(guò)程中，也就是在我們未來(lái)將要面對(duì)的環(huán)境中，人最核心的技能應(yīng)該是什么？李志飛：第一，要有原始創(chuàng)意的能力。能夠找到自己感興趣的主題，知道要?jiǎng)?chuàng)作什么方面的內(nèi)容，表達(dá)什么樣的思想。第二，需要有比較強(qiáng)的判斷力。比如，讓AI幫我寫(xiě)一個(gè)文案，可能它會(huì)同時(shí)反饋給我20篇內(nèi)容，這時(shí)就需要我能夠知道哪一篇內(nèi)容既表達(dá)了我的思想，又能打動(dòng)讀者。判斷力是很難的一種能力，因?yàn)楹芏嗳擞羞x擇困難癥，下不了決心或者做不了決定。第三，就是我剛才說(shuō)的，要有把AI集成到工作流當(dāng)中的能力。持續(xù)學(xué)習(xí)是對(duì)抗焦慮最好的方式
每個(gè)人都會(huì)焦慮，焦慮的本質(zhì)是不斷地在不確定的環(huán)境中尋找確定性。對(duì)抗焦慮最好的方式是將目光放的更長(zhǎng)遠(yuǎn)一些，以長(zhǎng)期主義的視角持續(xù)學(xué)習(xí)，不斷刷新對(duì)前沿動(dòng)態(tài)和自我的認(rèn)知。柴知道: 作為一線的從業(yè)者，最近這一年AI大爆發(fā)對(duì)你自己，包括您公司的業(yè)務(wù)帶來(lái)了哪些影響呢？你會(huì)感到特別焦慮嗎？李志飛：我覺(jué)得所有人都會(huì)焦慮。對(duì)我自己而言，很早以前我就做大模型，我也很懂大模型。2月份很少有人知道大模型是怎么回事的時(shí)候，我就幾乎看過(guò)了所有論文，而且我在硅谷還跟很多人討論過(guò)大模型最前沿的進(jìn)展。但那個(gè)時(shí)候我依舊很焦慮，一方面覺(jué)得自己的時(shí)代來(lái)臨了，很興奮；但另一方面，又感覺(jué)太多聰明人都進(jìn)來(lái)了，那自己是不是會(huì)被這些聰明人比過(guò)？為了緩解焦慮，那段時(shí)間我不停地學(xué)習(xí)，每天都要看論文，跟別人聊大模型，朋友圈里各種各樣的信息、文章，每一個(gè)我也都會(huì)去看。現(xiàn)在我已經(jīng)不像之前那么焦慮了。因?yàn)楹芸煳揖鸵庾R(shí)到，那種狀態(tài)是不可持續(xù)的，不可能長(zhǎng)期每天只睡3、4個(gè)小時(shí)，也不可能每天腦海里只想這一個(gè)事情。一方面，我找到一個(gè)更好的定位，清晰的知道了在這個(gè)AI的時(shí)代，我們應(yīng)該做什么，向什么方向發(fā)展。另外一方面，我仍然在持續(xù)學(xué)習(xí)。有些人由于是先行者，他很容易進(jìn)入一種挫敗、放棄地狀態(tài)，覺(jué)得這個(gè)領(lǐng)域變化太快了，很難跟上，索性就不跟了，因?yàn)樗男牧υ谇懊嬉呀?jīng)耗完了，因此要避免那種狀態(tài)。不停地學(xué)習(xí)，然后找到自己的定位，把它當(dāng)做一個(gè)非常長(zhǎng)期的事情去看，如果能這樣的話，焦慮就會(huì)緩解很多。柴知道: 再問(wèn)一個(gè)問(wèn)題，在普通的觀眾看來(lái)，像您這樣有公司，有很好的履歷，那可能也就不追求什么了。但實(shí)際上您也一直都在學(xué)習(xí)，也會(huì)感到焦慮，每天也要工作很久，我猜這其中肯定有一些自我實(shí)現(xiàn)的需求。那么，你是希望自己能在這個(gè)時(shí)代，或者說(shuō)能在AI時(shí)代中，扮演一個(gè)什么樣的角色呢？李志飛: 這是個(gè)很好的問(wèn)題，我真的想過(guò)。第一，我想知道今天AI的現(xiàn)狀是什么？它存在哪些問(wèn)題？未來(lái)它會(huì)如何演進(jìn)？當(dāng)我們所說(shuō)的AGI實(shí)現(xiàn)的那一刻，我能夠很清晰地判斷，這就是AGI或者說(shuō)這是AGI的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，我能在那一刻知道AGI出現(xiàn)了，我覺(jué)得就是一個(gè)很好的事情。如果說(shuō)在這個(gè)過(guò)程中，我也貢獻(xiàn)了一些東西，那就更好了。能夠?yàn)槿祟惿鐣?huì)的發(fā)展貢獻(xiàn)一些東西是非常難的，如果我能在AI領(lǐng)域做到，我會(huì)非常非常有成就感。
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