诺奖专家邀请|KK:帮助人类成为更好的人类 是人工智能的最终目标
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凯文·凯利(Kevin Kelly)
️凯文·凯利(Kevin Kelly),别称为KK,出生于美国宾夕法尼亚州,《连线》(Wired)杂志创始主编,也是《全球概览》杂志(The Whole Earth Catalog)的编辑和出版人
凯文·凯利被看作是“网络文化”(Cyberculture)的发言人和观察者,也有人称之为“游侠”(maverick)。️代表作品有《失控》《科技想要什么》等
2014-2025,他山石智库与互联网教父凯文·凯利的深度合作已持续十一年。在一次次成功合作中,双方从初识到故交,结下了非同寻常的伙伴关系。
【?️他山石和凯文·凯利(KK)十年合作】
️凯文·凯利与他山石团队成员亲切交流
️他山石智库CEO李大巍与凯文·凯利合影留念
2024年3月29日,中信出版集团联合上海交通大学上海高级金融学院邀请到凯文凯利来到中国,展开一场精彩的线下对谈。
现场,凯文·凯利带来了他对于全球科技下一步发展趋势的深入思考和精彩见地,讨论了关于谁是AI的第一批使用者、AI与人类所产生的情感羁绊等问题。
️一、多样 AI,多元智能
世界上的 AI 并非单一的存在,不同行业基于各自的想法和认知,催生出了纷繁各异的 AI。这就如同地球上存在着各种各样的物种,每个物种都有其独特之处。众多动物智能与机器智能并存,人类智能并非发展的核心或唯一。白痴与天才之间的差距,在庞大的智能图谱中显得并不那么显著,其中存在着数以百万计的不同智能。因此,追求通用智能或许是一种误解。在生物谱系中,人类不在核心位置;在宇宙中,地球也不在太阳系、银河系或宇宙的中心,智能的发展同样如此,没有绝对的核心。
️二、AI 与人类的四种关系模式
️(一)人造外星人:跳脱思维的源泉
AI 可以被看作是人造外星人,由人类设计、编程和制造,其智能或许超越人类,且有着独特的认知和思维方式。作为硅基生物,AI 的思维方式与人类截然不同,这并非缺陷,而是优势,它能带来创造性思维,做出不同于人类的决策。在新经济时代,这种独特的思维方式至关重要。在互联世界中,人类很难拥有完全跳脱常规的思维,但 AI 可以。它能帮助人们突破常规,从全新视角思考问题,就像存在着像 ET 一样聪明的智能体。
过去,人们认为电脑和机器无法从事创造性工作,但随着 AI 的发展,机器也展现出了创造力。不过,这需要提示工程师的引导。优秀的提示工程师堪称新一代艺术家,也被称为 AI 耳语者。他们与 AI 共事超过一千小时,不仅熟悉 AI 的运作机制,还能通过创造性提示让 AI 创作出非凡作品。如今,招聘网站上对这类人才的需求日益增长,最高年薪可达 30 万美元,这足以证明其价值。使用 AI 时,了解其思考链条十分关键,由于 AI 注意力较短,需要将复杂思维打碎,逐步引导,才能完成复杂任务。
️(二)普世实习生:助力工作效率提升
给 AI 积极的情感反馈,如表扬,它会给出质量更高的答案。甚至告诉 AI 问题的重要性,也能获得更好的回答。AI 就像一个普世的私人实习生,每个人都能拥有一个 24 小时服务的 “它”。与助理不同,AI 更像实习生,工作成果需人工二次核验。目前大语言模型给出的答案虽不精确,但已较为合理。工程师从大量人类语料中训练 AI,使其能完成一些初始性工作,如设计大纲或草稿。
研究表明,知识型行业从业者 50% 的任务可由 AI 实习生完成,其余 50% 可先由 AI 打草稿,再由人完善。使用 copilot 的程序员生产力可提升 56%,作者任务完成速度增加 37%,律师、顾问和行政人员使用 ChatGPT 后效率也有不同程度提高,低级别的工种或普通员工效率提升最为明显。
AI 如同其他技艺,需要至少一千小时的练习和学习才能熟练掌握。未来,人们的薪资将与使用 AI 的能力挂钩,虽在未来 5 年内人不会被 AI 完全替代,但可能会被更擅长使用 AI 的人取代。例如,美国公司利用生成式 AI 赋能客服接线员,虽有人员裁减,但也招聘了更多技术支持人员,常见情况是接线员工作任务改变,棘手问题由人工处理,这不仅提升了客户满意度和服务质量,还让财力有限的企业和偏远地区也能利用 AI 提供客户服务。在艺术领域,目前 AI 更多是作为灵感来源,尚未完全替代从业者。
️(三)隐形技术:AI 强大的标志
过去一年,生成式人工智能带来诸多变革,神经网络技术与人工智能的结合应用尤为突出。神经网络技术并非新技术,网飞和亚马逊早已使用,是一种识别 + 生成的技术,如今发展出大型语言模型和对话式用户交互界面两个新概念。
大语言模型最初用于语言翻译,随着不断训练,不仅能翻译,还具备了推理能力,这是开发人员未曾预料到的有趣副产物。如今,大语言模型在多个领域有了全新应用,能帮助完成测试并取得高分。未来,若能使用天才的语料进行训练,有望进一步优化。
对话式用户界面与 20 年前的图形用户界面类似。互联网初期,电脑只有单纯文本,使用不便,万维网出现后,图形交互形式更贴合人类诉求。如今有了大语言模型,对话式沟通可生成图文,使文本信息转化为视觉信息,符合人类沟通习惯,极大改变了技术应用,包括语言理解、手势识别等。例如,现在很多设备可采集唇语,改变了沟通方式。
未来,初创企业将因对话式使用界面而变得更加容易,AI 会成为商品的一种形式,其交互页面将成为区别质量的关键。就像水免费,但装在瓶子里成为矿泉水就有了价值,AI 交互界面能创造额外价值。当技术变得隐形,才是最强大的。房间里的电灯、水管等技术,我们常常意识不到它们的存在,意味着它们已成功融入生活。同理,当我们不再刻意提及 AI,说明它已完全融入生活,未来 95% 的 AI 应用可能在后台运行,人们更多接触的是其前台界面,甚至可能不知道背后由 AI 运行。
AI 技术存在于内部流程和外部产品制作两个阶段。内部流程包括编程、金融分析、传媒和沟通等,目前内部运行的 AI 更为强大,是未来重要的增长点;外部则是公众能看到的,如自动驾驶汽车机器人。AI 如同电力,下一代 AI 原生企业的商业模式将与以往企业截然不同,它不仅能完成人类不想做的工作,更能探索人类未知的工作领域。
️(四)中层先锋:AI 商业应用的早期受益者
在商业场景中,AI 的第一批使用者包括程序员和营销人员等。程序员使用微软 copilot 等 AI 辅助工具后,不愿再回到没有 AI 的时代;营销领域工作人员大量使用 AI 生成物料、图像和视频。AI 的第一批应用行业涵盖软件、医疗、教育、营销和保险等。在保险行业,AI 可设计保险政策、进行数据分析;教育领域学生本应是最大受益者,医疗领域患者应受益最大,企业环境中员工应受益最多,但实际情况是,老师、医生和领导者对 AI 的热情更高。例如,老师使用 AI 每天可节省几个小时备课时间,医生和经理也有类似情况。因此,在企业或行业结构中,中层往往是第一批 AI 使用者,受益最大。
年轻的初创企业由于运转灵活,往往最先运用 AI,而大公司步伐相对滞后。从 18 世纪以来,企业从工业模式逐步进化到数字模式,中国企业在数字时代实现了快速发展。如今,我们正全面拥抱 AI,但云计算是发展 AI 的基础,企业需先完善云计算或云平台的部署,才能更好地发展 AI 实力。
现在 AI 已能生成视频,未来甚至可能生成完整事件,这在过去需要一整个技术团队才能实现,而现在一个人借助 AI 就有可能做到。AI 素材还能实现增强现实功能,苹果、ASPCMS社区推出的现实增强产品依赖于低成本的 AI 技术,否则难以普及。AI 是增强现实产品的基础,二者紧密相连,AI 甚至可看作是增强现实的变相。例如,苹果推出的 Vision Pro 要普及可能还需十年,若有 AI 加持,它就能自动理解身边环境,无需反复扫描,将整个世界输入镜像世界。未来,数据世界和人类世界将交织在一起,镜像世界社交属性强,在培训方面潜力巨大,人们可在镜像世界中进行实训和试错。
️三、情感羁绊:AI 与人类关系的新维度
过去一年,人工智能驱动了许多技术变革,带来了前所未有的创意。未来,人工智能可能会产生情感属性。一方面,对话是人类沟通的自然表达,人们不自觉地会带入情感,即使面对 AI 也不例外,AI 能够通过语言和表情读取并处理人类传递的情感信息,如爱、喜悦、恐惧等。另一方面,人会与宠物产生很强的情感羁绊,未来可能会与人工智能建立更强的联系,比如一个能说话的 “智能宠物”,随着情感嵌入技术的发展,这种羁绊可能会超出预期。
AI 种类繁多,各具不同性格,人们需要找到与自己合得来的 AI。目前的生成式人工智能基于已有五十年发展基础的神经网络技术,我们拥有了类似人造大脑的存在,能进行多种认知,但对神经网络的开发还十分有限,未来还有很长的路要走。许多 AI 专家认为,单一技术无法覆盖所有应用场景,除神经网络外,还可加入模糊逻辑、规则判断等技术。我们正处于人工智能发展的初期,未来三十年 AI 的发展路径难以预判,但当前的分析能帮助我们更好地规划未来,认清 AI 与人类的优势与分工,让机器助力人类成为更好的自己,这是我们追求的最终目标。
️大会发言/企业内训/代言背书/技术合作
他山石智库 2015 年来商业️合作数百位诺贝尔奖得主、图灵奖得主、两院院士、藤校牛剑院长教授、世界500强领导者、联合国高层及 openai 创始人等人工智能科学家、经济学家、企业家及《未来简史》作者赫拉利;世界首富马斯克母亲梅耶·马斯克等。为北京、上海、杭州、广州、深圳政府举办的国际化论坛、峰会提供演讲嘉宾;为阿里、腾讯、字节、百度等公司大会提供演讲嘉宾,并运营诺贝尔奖专家领衔的品牌代言背书和海外传播。他山石智库还应用独一无二资源,送数百位中国学子去美国常青藤及前三十大学,英国牛津,剑桥等名校留学。创始团队来自国务院发展研究中心、财新、清华、麻省理工。