险峰:现在国内媒体对于ChatGPT讨论的非常热烈,硅谷那边的情况如何?他们主要关注的点是什么? 黄东旭:一样非常火。无论是在推特上,还是我身边的人,ChatGPT应该近几年最大的IT新闻了。
我举个例子,从ChatGPT第一个demo出来到现在,可能也就是两个多月的时间,但硅谷可能已经有上百家基于类似产品的创业公司出来了,所以我觉得硅谷这边可能动作更快一点,而且大家不只是在讨论,我甚至觉得很快就会有独角兽出现了。 Everything is a wrapper of openAI,现在就是这样的一个市场。 龙波:同样的热度,中美都一样。不同点可能有两个地方,只是我自己观察的,不一定准确。 第一是硅谷这边更多还是在聊未来,聊技术路线的分歧,比如现在的大模型是不是能产生通用AI?未来还需要融入哪些新技术?国内的话,我觉得反思的人可能会更多一些,比如为什么我们在AI领域落后了?下一步要如何追赶?这是我看到的不同,但我觉得两者都非常好,无论是反思还是展望,可能都是我们现在非常需要的。 第二是硅谷对于人文关怀的讨论会多一些,大家更关心ChatGPT对社会、对人类有什么样的影响。比如很多人会持有一种悲观的观点,认为它不利于人类社会去中心化发展。
想象一下,有一个万能的AI,它给你提供了所有答案,人人都依靠它,无条件相信它,它就变成了你的权威,实际上意味着一种中心化对个人思想的控制,而且这种东西往往只有大公司才能做出来,那就意味着大资本对整个社会思想的控制。所以可能大家会更关心如何避免这种情况发生,同时又能让这样的新技术提高我们效率和幸福感。
11.普通人如何拥抱ChatGPT ?
险峰:最后一个话题,各位觉得自己或者自己所在的业务部门,面对ChatGPT会有哪些思考和行动? 陶芳波:因为我们自己就是AI公司,可能参与会比较直接。刚才也提到,国内现在没有办法使用ChatGPT,目前来看,虽然有一些很不错的团队正在组建,但离跑出来可能还需要一段时间。
我觉得整个ChatGPT的生态,会在未来一两年内逐渐形成,所以对中国企业来说,这里面还是有一些全球性机会的,中国的创业者不一定非要窝在家里,等着国内的生态建立起来。
就我们公司而言,第一,是尝试探索未来的中间层在哪里,怎样把ChatGPT的能力提升,并用它服务于其他的企业。像东旭刚才讲的,everything is a wrapper of GPT,那么how can we be the best wrapper?我觉得能做好一个wrapper本身就很有价值。
第二就是作为中国企业,我们未来怎么样帮助中国参与到全球的AI生态竞争当中?最近有几个大新闻,包括王慧文也在组建中国的OpenAI团队,我们也在时刻关注着,毕竟中国是一个世界大国,无论从国家安全考虑或者科技竞争考虑,中国都需要一个这样的东西出来。所以我们也在跟政府、大企业去合作,看看能不能帮到一些忙,或说是能参与到其中的建设。 费良宏:可以预计的是,云计算跟AI的结合会越来越紧密,随着ChatGPT对整个市场的普及和教育,大家对AI的认识达到了一个新的高度。我身边很多非技术的朋友都开始跟我探讨ChatGPT,这是一个非常好的苗头,未来无论是AI as services或者是Model as services,一定会越来普及,帮助AI与人实现更好的交互。 对于一个开发人员来讲,与 ChatGPT相关的工程化能力未来会是一个非常关键的技能,所以抓紧时间窗口的机会,尽快掌握这个能力,ChatGPT对每个人来说都是公平的,也是有挑战的,总体来讲还是机会大于挑战。 黄东旭:说一个我最近的思考:在这个时代,我们应该放弃一种观念,就是人比AI强,未来不应该是我们去教AI做事情,而是让AI来教我们做事情,放弃这个执念以后,你才可能打开新世界的大门。
比如之前我教 ChatGPT写代码,会给他一些例子,告诉他说你不要这么做,你应该这么做,但他学了这些例子后,做出来的东西效果反而更不好了。后来我干脆放开手脚,让AI自己去弄,你觉得怎么样好就怎么做,结果反而更好。这件事给我带来一些哲学思考,我会经常提醒自己放下执念。 龙波:我之前主要从事Computational Ad(计算广告行业),大家都知道,计算广告是支撑起整个互联网最重要的商业模式,前面我也谈到过,ChatGPT的挤占了传统广告的注意力空间,对这个行业带来巨大的冲击,这是挑战的一面。
反过来,用户之所以讨厌广告,是因为这些广告的体验不好,用户觉得为什么你要让我看到这些,我不喜欢。但如果,未来AI会变成你最贴心的的管家,变成钢铁侠的贾维斯,那时广告可能会达到它的最高境界,即完全不损坏用户体验,我给你的就是你最需要的东西,也许ChatGPT真能做到这一点,这会是一个巨大的机遇,这是我的一些思考。 险峰:谢谢几位,下面是几位观众的留言提问,有人问现在考大学的话,CS专业以后还有前途吗?各位怎么看? 费良宏:如果一年之前,我肯定会鼓励他学习计算机专业,但是今年答案可能就没那么简单了,比如经济环境改变的裁员问题,包括ChatGPT带来的冲击。
但冲击其实无处不在,我记得是去年Alpha Fold刚出来的时候,对大家冲击其实不亚于这一次,我们用一个简单的语言模型就能预测出2万多种生物蛋白,而且准确率非常高,整个分子生物学的格局都被改变了,背后也是千千万万的从业者受到影响。
所以我是在这么看的,我们不一定要以薪酬高低来选择自己的行业,而应该看按照自己的特长。简单来说,如果你是基于薪水多才选择了做程序员,在大变革面前你很难坚持下来。但反过来,如果这是兴趣专长或爱好,能够长期坚持,我相信在这个世界当中的机会无处不在。
回到最初这个问题上,我不建议大家简单的把专业定位在计算机或非计算机上,而是更大程度上选择你擅长和喜欢的领域,接下来AI会和各行各业发生连接,如果你有能力把自己的专业与AI相结合,可能会是一个更有价值的选择。