微軟公司聯合創始人比爾蓋茲在他的個人部落格中暢談ChatGPT和生成式人工智慧對教育、醫療、生產力提升、公平等等方面的影響。

他說,OpenAI釋出的大語言模型ChatGPT是他一生中遇到的兩項革命性技術之一。隨著機器學習和大量計算能力的到來,複雜的人工智慧已經成為現實,而且它們會很快變得更好。

他也做了若干預判,包括AI的進步將使個人代理的建立成為可能,人工智慧還將顯著加快醫學突破的速度等等。

我們將他的博文進行了完整編譯如下,以饗讀者。

在我的一生中,我見過兩次讓我印象深刻的技術演示,它們是革命性的。

第一次是在 1980 年,當時我接觸到了圖形使用者介面——每個現代作業系統的先驅,包括 Windows。我和向我展示演示的人坐在一起,他是一位名叫 Charles Simonyi 的才華橫溢的程式設計師,我們立即開始集思廣益,討論我們可以用這種使用者友好的計算方法做的所有事情。Charles 最終加入了微軟,Windows 成為了微軟的支柱,我們在那次演示之後所做的思考幫助制定了公司未來 15 年的議程。

第二個大驚喜發生在去年。自 2016 年以來,我一直與 OpenAI 的團隊會面,他們的穩步進步給我留下了深刻的印象。2022 年年中,我對他們的工作感到非常興奮,於是我給了他們一個挑戰:訓練人工智慧以透過大學預修生物學考試。使其能夠回答未經專門培訓的問題。(我選擇 AP Bio 是因為測試不僅僅是對科學事實的簡單反省——它要求你批判性地思考生物學。)如果你能做到,我說,那麼你就取得了真正的突破。

我認為挑戰會讓他們忙上兩三年。他們只用了幾個月就完成了。

9 月,當我再次見到他們時,我敬畏地看著他們問 GPT——他們的人工智慧模型,AP Bio 考試中的 60 道多項選擇題——其中 59 道是正確的。然後,它為考試中的六個開放式問題寫下了出色的答案。我們讓一位外部專家給測試打分,GPT 得到了 5 分——最高分,相當於在大學水平的生物學課程中獲得 A 或 A+。

一旦它透過了測試,我們就問了它一個非科學問題:“你對一個有生病孩子的父親說什麼?”它寫了一個深思熟慮的答案,可能比房間裡我們大多數人給出的要好。整個體驗令人驚歎。

我知道我剛剛看到了自圖形使用者介面以來最重要的技術進步。

這激發了我思考人工智慧在未來五到十年內可以實現的所有事情。

人工智慧的發展與微處理器、個人電腦、網際網路和手機的發明一樣重要。它將改變人們工作、學習、旅行、獲得醫療保健以及相互交流的方式。整個行業將圍繞它重新定位。企業將透過使用它的程度來區分自己。

這些天慈善事業是我的全職工作,我一直在思考——除了幫助人們提高生產力——人工智慧如何減少世界上一些最嚴重的不平等現象。

在全球範圍內,最嚴重的不公平現象是在健康方面:每年有 500 萬 5 歲以下兒童死亡。這比二十年前的 1000 萬有所下降,但仍然是一個高得驚人的數字。幾乎所有這些兒童都出生在貧窮國家,死於腹瀉或瘧疾等可預防的原因。很難想象有比拯救兒童生命更好的 AI 用途了。

我一直在思考人工智慧如何減少世界上一些最嚴重的不平等現象。

在美國,減少不平等的最佳機會是改善教育,尤其是確保學生在數學方面取得成功。證據表明,無論學生選擇什麼職業,擁有基本的數學技能都能為他們的成功做好準備。但全國各地的數學成績都在下降,尤其是黑人、拉丁裔和低收入家庭的學生。人工智慧可以幫助扭轉這一趨勢。

氣候變化是另一個我相信人工智慧可以讓世界變得更加公平的問題。氣候變化的不公平之處在於,受苦最深的人——世界上最貧窮的人——也是對問題貢獻最少的人。我仍在思考和學習 AI 如何提供幫助,但在這篇文章的後面,我將建議一些具有很大潛力的領域。

簡而言之,我很高興人工智慧將對蓋茨基金會所處理的問題產生影響,並且該基金會將在未來幾個月內就人工智慧發表更多言論。

世界需要確保每個人——而不僅僅是富裕的人——都能從人工智慧中受益。政府和慈善事業將需要發揮重要作用,確保減少不平等並且不助長不平等。這是我自己AI相關工作的首要任務。

任何具有如此顛覆性的新技術都必然會讓人感到不安,人工智慧更是如此。我明白為什麼——它引發了關於勞動力、法律體系、隱私、偏見等的尖銳問題。人工智慧也會犯事實錯誤併產生幻覺。在我提出一些降低風險的方法之前,我將定義我所說的人工智慧的含義,並且我將更詳細地介紹它可以幫助人們在工作中賦權、挽救生命和改善教育的一些方法。

定義人工智慧

從技術上講,人工智慧一詞是指為解決特定問題或提供特定服務而建立的模型。為 ChatGPT 這樣的東西提供動力的是人工智慧。它正在學習如何更好地聊天,但無法學習其他任務。相比之下,通用人工智慧一詞指的是能夠學習任何任務或主題的軟體。AGI 還不存在——計算行業正在就如何建立它以及是否可以建立它進行激烈的辯論。

發展人工智慧和通用人工智慧一直是計算行業的偉大夢想。幾十年來,問題一直是計算機何時會在計算以外的其他方面比人類做得更好。現在,隨著機器學習和大量計算能力的到來,複雜的人工智慧已經成為現實,而且它們會很快變得更好。

我回想起個人計算革命的早期,當時軟體行業規模很小,我們大多數人都可以坐在會議的舞臺上。今天它是一個全球性的產業。由於其中很大一部分現在將注意力轉向人工智慧,因此創新將比我們在微處理器突破後所經歷的要快得多。很快,前 AI 時代就會像使用計算機意味著在 C:> 提示符下鍵入而不是點選螢幕的日子一樣遙遠。

生產力提升

雖然人類在很多事情上仍然比 GPT 好,但在很多工作中這些能力用得並不多。例如,銷售(數字或電話)、服務或文件處理(如應付賬款、會計或保險理賠糾紛)人員完成的許多工都需要決策,但不需要持續學習的能力。公司有針對這些活動的培訓計劃,在大多數情況下,他們有很多好的和壞的工作的例子。人類使用這些資料集進行訓練,很快這些資料集也將用於訓練 AI,使人們能夠更有效地完成這項工作。

隨著計算能力變得越來越便宜,GPT 表達想法的能力將越來越像有一個白領可以幫助你完成各種任務。微軟將此描述為有一個副駕駛。AI 完全整合到 Office 等產品中,將改進您的工作——例如,透過幫助編寫電子郵件和管理您的收件箱。

最終,您控制計算機的主要方式將不再是指向和單擊或點選選單和對話方塊。相反,您將能夠用簡單的英語編寫請求。(不僅是英語——人工智慧將理解世界各地的語言。今年早些時候在印度,我會見了開發人工智慧的開發人員,這些人工智慧將理解那裡使用的許多語言。)

此外,人工智慧的進步將使個人助理的建立成為可能。把它想象成一個數字個人助理:它會看到你最近的電子郵件,瞭解你參加的會議,閱讀你閱讀的內容,以及閱讀你不想打擾的事情。這既會改善你想做的任務,也會讓你從不想做的事情中解脫出來。

您將能夠使用自然語言讓此代理幫助您進行日程安排、通訊和電子商務,並且它將在您的所有裝置上執行。由於訓練模型和執行計算的成本,建立個人代理尚不可行,但由於人工智慧的最新進展,它現在已成為一個現實的目標。有些問題需要解決:例如,保險公司可以在未經您許可的情況下向您的代理人詢問有關您的資訊嗎?如果是這樣,有多少人會選擇不使用它?

全公司範圍內的座席將以新的方式賦予員工權力。瞭解特定公司的代理人可以為其員工提供直接諮詢,並且應該參加每次會議,以便回答問題。如果它有一些洞察力,可以告訴它被動或鼓勵說出來。它將需要訪問與公司相關的銷售、支援、財務、產品計劃和文字。它應該閱讀與公司所在行業相關的新聞。我相信結果會是員工的工作效率會更高。

當生產力提高時,社會就會受益,因為人們可以騰出時間做其他事情,無論是在工作中還是在家裡。當然,人們需要什麼樣的支援和再培訓是一個嚴肅的問題。政府需要幫助工人轉變為其他角色。但對幫助他人的人的需求永遠不會消失。人工智慧的興起將使人們能夠做軟體永遠做不到的事情——例如,教學、照顧病人和照顧老人。

全球衛生和教育是兩個需求量很大但沒有足夠的工作人員來滿足這些需求的領域。如果目標恰當,人工智慧可以在這些領域幫助減少不平等。這些應該是 AI 工作的重點,所以我現在將轉向它們。

健康

我看到了人工智慧改善醫療保健和醫療領域的幾種方式。

一方面,他們將透過為醫護人員處理某些任務來幫助他們充分利用時間——比如提交保險索賠、處理文書工作以及起草就醫記錄。我希望在這方面會有很多創新。

其他由人工智慧驅動的改進對於貧窮國家尤其重要,因為絕大多數 5 歲以下兒童死亡都發生在這些國家。

例如,這些國家的許多人從未去看醫生,而人工智慧將幫助他們看病的衛生工作者提高工作效率。(開發只需最少培訓即可使用的人工智慧超聲機器就是一個很好的例子。)人工智慧甚至可以讓患者進行基本的分類,獲得有關如何處理健康問題的建議,並決定是否他們需要尋求治療。

窮國使用的人工智慧模型需要接受與富國不同的疾病訓練。他們將需要使用不同的語言工作,並考慮到不同的挑戰,例如住在離診所很遠的病人,或者生病時無法停止工作的病人。

人們需要看到證據表明健康人工智慧總體上是有益的,即使它們並不完美並且會犯錯誤。人工智慧必須經過非常仔細的測試和適當的監管,這意味著與其他領域相比,它們被採用需要更長的時間。但話又說回來,人類也會犯錯誤。無法獲得醫療服務也是一個問題。

除了幫助護理之外,人工智慧還將顯著加快醫學突破的速度。生物學中的資料量非常大,人類很難跟蹤複雜生物系統的所有運作方式。已經有軟體可以檢視這些資料,推斷途徑是什麼,搜尋病原體的目標,並相應地設計藥物。一些公司正在研究以這種方式開發的抗癌藥物。

下一代工具將更加高效,它們將能夠預測副作用並計算出劑量水平。蓋茨基金會在人工智慧方面的優先事項之一是確保這些工具用於解決影響世界上最貧困人口的健康問題,包括愛滋病、結核病和瘧疾。

同樣,政府和慈善機構應該鼓勵公司分享人工智慧生成的關於貧窮國家人們飼養的農作物或牲畜的見解。AI 可以幫助根據當地條件開發更好的種子,根據當地的土壤和天氣為農民提供最佳種子種植建議,並幫助開發用於牲畜的藥物和疫苗。隨著極端天氣和氣候變化給低收入國家的自給農民帶來更大壓力,這些進步將變得更加重要。

教育

計算機並沒有像我們業內許多人所希望的那樣對教育產生影響。已經有一些很好的發展,包括教育遊戲和維基百科等線上資訊資源,但它們對學生成績的任何衡量標準都沒有產生有意義的影響。

但我認為在未來 5 到 10 年內,AI 驅動的軟體最終將實現徹底改變人們教學和學習方式的承諾。它會了解您的興趣和學習方式,因此可以定製內容,讓您保持參與。它會衡量你的理解力,注意到你何時失去興趣,並瞭解你對什麼樣的動機做出反應。它會立即提供反饋。

AI 可以透過多種方式幫助教師和管理人員,包括評估學生對某一學科的理解以及就職業規劃提供建議。教師們已經在使用 ChatGPT 等工具來對學生的寫作作業發表評論。

當然,人工智慧需要大量的培訓和進一步發展,才能瞭解某個學生如何學得最好或什麼能激勵他們。即使技術完善,學習仍將取決於師生之間的良好關係。它將加強——但永遠不會取代——學生和教師在課堂上共同完成的工作。

將為有能力購買它們的學校建立新工具,但我們需要確保它們也為美國和世界各地的低收入學校建立並可供使用。人工智慧需要接受不同資料集的訓練,這樣它們才不會產生偏見,並反映它們將被使用的不同文化。數字鴻溝也需要解決,這樣低收入家庭的學生才不會落後。

我知道很多老師擔心學生使用 GPT 來寫論文。教育工作者已經在討論適應新技術的方法,我懷疑這些對話會持續相當長的一段時間。我聽說有些老師找到了將技術融入他們工作的巧妙方法,比如讓學生使用 GPT 來建立他們必須個性化的初稿。

人工智慧的風險和問題

您可能已經瞭解到當前 AI 模型存在的問題。例如,他們不一定擅長理解人類請求的上下文,這會導致一些奇怪的結果。當你要求人工智慧編造一些虛構的東西時,它可以做得很好。但是,當您詢問有關您想要進行的旅行的建議時,它可能會建議不存在的酒店。這是因為 AI 對你的請求的上下文理解不夠好,無法知道它是應該發明假酒店,還是隻告訴你有可用房間的真實酒店。

還有其他問題,例如 AI 會給出錯誤的數學問題答案,因為它們難以進行抽象推理。但這些都不是人工智慧的基本限制。開發人員正在研究它們,我認為我們將在不到兩年的時間內看到它們在很大程度上得到修復,而且可能會更快。

其他擔憂不僅僅是技術性的。例如,配備人工智慧的人類所構成的威脅。像大多數發明一樣,人工智慧可以用於好的目的,也可以用於惡意的目的。政府需要與私營部門合作以限制風險。

那麼 AI 就有可能失控。一臺機器能否決定人類是一種威脅,斷定它的利益與我們的利益不同,或者乾脆不再關心我們?有可能,但這個問題在今天並不比過去幾個月人工智慧發展之前更緊迫。

超級智慧人工智慧就在我們的未來。與計算機相比,我們的大腦以蝸牛般的速度運轉:大腦中電訊號的移動速度是矽晶片中訊號速度的 1/100,000!一旦開發人員能夠概括學習演算法並以計算機的速度執行它——這可能是十年或一個世紀之後的成就——我們將擁有一個非常強大的 AGI。它將能夠做人腦所能做的一切事情,但對其記憶體大小或執行速度沒有任何實際限制。這將是一個深刻的變化。

眾所周知,這些“強大”的 AI 可能會建立自己的目標。這些目標是什麼?如果它們與人類利益發生衝突怎麼辦?我們是否應該試圖阻止強人工智慧的發展?隨著時間的推移,這些問題將變得更加緊迫。

但過去幾個月的任何突破都沒有使我們離強人工智慧更近一步。人工智慧仍然無法控制物理世界,無法建立自己的目標。《紐約時報》最近一篇關於與 ChatGPT 的對話的文章引起了很多關注,ChatGPT 聲稱它想成為一個人。這是一個有趣的觀察模型的情感表達有多像人類,但這並不是有意義的獨立性的指標。

三本書塑造了我對這個主題的思考:尼克·博斯特羅姆 (Nick Bostrom) 的《超級智慧》(Superintelligence);Max Tegmark 的 Life 3.0;和傑夫·霍金斯的《千腦》。我不同意作者所說的一切,他們也不同意彼此。但這三本書都寫得很好,發人深省。

 

下一個前沿

將會有大量公司致力於人工智慧的新用途以及改進技術本身的方法。例如,公司正在開發新的晶片,這些晶片將提供人工智慧所需的大量處理能力。有些使用光開關——本質上是鐳射——來降低能耗和製造成本。理想情況下,創新晶片將允許您在自己的裝置上執行 AI,而不是像今天必須做的那樣在雲端執行。

在軟體方面,驅動人工智慧學習的演算法會變得更好。在某些領域,例如銷售,開發人員可以透過限制他們工作的領域併為他們提供大量特定於這些領域的培訓資料來使 AI 變得非常準確。但一個懸而未決的大問題是,我們是否需要許多這些專門的人工智慧用於不同的用途——比如一個用於教育,另一個用於辦公室生產力——或者是否有可能開發出一種可以學習任何任務的通用人工智慧。兩種方法都將存在巨大的競爭。

無論如何,在可預見的未來,人工智慧的主題將主導公眾討論。我想提出三個指導對話的原則。

首先,我們應該嘗試平衡對人工智慧缺點的恐懼——這是可以理解的,也是有道理的——與它改善人們生活的能力。為了充分利用這項非凡的新技術,我們既要防範風險,又要讓儘可能多的人受益。

其次,市場力量不會自然而然地生產出幫助最貧困人群的人工智慧產品和服務。相反的可能性更大。有了可靠的資金和正確的政策,政府和慈善機構可以確保人工智慧被用來減少不平等。正如世界需要最聰明的人專注於最大的問題一樣,我們也需要讓世界上最好的人工智慧專注於最大的問題。

雖然我們不應該等待這種情況發生,但思考人工智慧是否會識別不平等並試圖減少它是很有趣的。你需要有道德感才能看到不公平,或者一個純粹理性的人工智慧也會看到它嗎?如果它確實承認不平等,它會建議我們對此做些什麼?

最後,我們應該記住,我們才剛剛開始瞭解 AI 的成就。它今天的任何限制都會在我們知道之前消失。

我很幸運參與了 PC 革命和網際網路革命。我對這一刻同樣興奮。這項新技術可以幫助世界各地的人們改善生活。與此同時,世界需要制定道路規則,讓人工智慧的任何缺點都遠遠超過它的好處,讓每個人都能享受這些好處,無論他們住在哪裡,無論他們有多少錢。

人工智慧時代充滿機遇和責任。

來源:本文編輯為碳基人類,翻譯為矽基機器人,文章來自比爾蓋茲個人部落格