qinbafrank
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@qinbafrank

7 Tweets 254 reads Apr 25, 2023
看了周末陆奇博士在关于人工智能的演讲,作为曾经华人在美国科技界地位最高的华人,他的认识绝对是足够深度和广度。搬运下他的演讲summary:
1、理论端:
1)任何复杂系统都是感知-思考-实现,互联网范式是信息系统(感知),目前大部分数字化产品和公司本质是信息搬运。现在的新范式是模型系统(思考
下一阶段是行动系统(实现),最终达到通用智能。
2)社会性拐点的核心是一项大型成本从边际变成固定,比如google让获取信息的边际成本变成固定成本,以前地图3美元,现在0
3)大模型的拐点是让模型成本从边际走向固定。所有人都是模型的组合,未来人的价值在于有多大见解
4)OpenAI未来肯定比
Google大。只不过是大1倍、5倍还是10倍。
5)OpenAI未来方向:未来工作2-3年基本排满。大概知道需要什么去把这个引擎继续做大。飞轮启动主要是资本大量进来。社会的安全、监管是OpenAI最头痛的,Sam在美国花大量精力让社会认可这个技术。现在OpenAI核心做的是,把推进速度变慢,每推进新版本,都
有足够时间让用户给他们足够反馈,找到潜在风险点,有足够时间弥补。
6)大模型像基因,有不同的种类,然后进化
 2、应用端:
1)下一阶段(数字化)的代表职业是创业者、科学家,人的能力以创新为主,数字化的认知能力逐步替代大部分脑力劳动,经济范式是体验经济
2)再下一个阶段是自主化,经济范式
是AI经济。“行动”无处不在(自动驾驶、机器人、空间计算),也就是人需要在物理空间里行动,它的代价也从边际走向固定。20年后房子里所有一切都有机械臂自动化。需要任何东西只需按个按钮。特斯拉有很高概率走到下个拐点。
3、三个拐点:
1)接下来15-20年,模型就是知识,将无处不在。教你怎么去
解答法律问题,怎么去做医学检验。
2)在未来,自动化、自主化的动作可以无处不在。
3)人和数字化的技术共同进化才能达到通用智能(AGI)。
4、关于人才
1)对未来人才一方面学习工具,思考和探索机会,长期适当时候培养自己的prompt engineer(提示工程师)。
2)更深入思考,及早做准备,把握时代
的机会。尤其是考虑有很多职能已经有副驾驶员,写代码、做设计之间怎么协同

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