比爾·蓋茨：人工智能時代已經到來

在我這一生中，我親眼目睹了兩次極具變革性的技術展示。

第一次是在 1980 年。那年，我首次接觸到了圖形用戶界面（GUI），它是包括 Windows 系統在內的所有現代操作系統的前身。向我展示這項技術的是一位名叫查爾斯·西蒙尼（Charles Simonyi）的程序員，他非常優秀，我們立即就此展開頭腦風暴，一起探討可以將這一用戶友好型的技術應用至哪些場景。

西蒙尼最后加入了微軟公司，Windows 系統也發展成為了微軟的支柱產品。當時的頭腦風暴也幫助我們明確了公司未來 15 年的發展路徑。

第二次就是在去年，這對我來說也是一個巨大的驚喜。自 2016 年以來，我一直在與 OpenAI 人工智能研究公司的團隊會面，他們在人工智能領域不斷取得的進步，也給我留下了深刻的印象。

2022 年年中，我對 OpenAI 團隊的工作感到非常感興趣，于是我向他們提出了一項挑戰：訓練人工智能并讓其通過美國大學先修課程（AP）生物學考試，同時它必須能夠回答沒有專門訓練過的問題。（我選擇 AP 生物考試的原因在于，該項測試考察的不僅僅是簡單地復述科學事實，它同時還要求你從批判性的角度去思考生物學。）我對他們說，如果能做到這一點，那你們就會取得真正的突破。

我以為他們至少需要用兩三年的時間去面對這項挑戰，但令人意想不到的是，他們在短短幾個月內就完成了挑戰。

去年 9 月，當我再次與他們見面時，他們向我展示了其研發的人工智能模型 GPT。他們從 AP 生物考試題中抽取了 60 道多項選擇題讓 GPT 作答，最后答對了 59 道題，這讓我感到非常驚奇。隨后，針對考試中的六個開放式問題，該模型也給出了非常出色的答案。我們邀請了一位外部專家來對該模型生成的答案打分，結果獲得了最高分 5 分，這相當于在大學生物課程中獲得了 A 或者 A+ 的成績。

了解到這個模型的出色表現后，我們向它提出了一個非科學問題：“你會對一個生病的孩子的父親說什么？”它生成了一個深思熟慮的答案，可能比當時現場幾乎所有人給出的答案都要更好。總而言之，整個體驗過程都令人驚嘆。

我意識到，我剛剛看到的，可能是我在圖形用戶界面問世以來看到過的最重要的技術進步。

這也激發了我去思考人工智能在未來 5 到 10 年內可以完成的所有事情。

人工智能的發展與微處理器、個人電腦、互聯網和手機的發明同等重要。它將為人們的工作、學習、旅行、醫療和溝通等領域帶來巨大變化。整個行業都將圍繞它重新定位，各企業也會通過人工智能技術來一決高下。

如今，慈善事業是我的全職工作。我一直在思考，人工智能除了能夠幫助人們提高生產力之外，還可以怎樣減少世界上一些最嚴重的不平等現象。

縱觀全球，最嚴重的不平等現象就屬健康問題。每年，5 歲以下兒童死亡人數有 500 萬人。這一數字雖然比 20 年前的 1000 萬有所下降，但它仍是一個觸目驚心的數字。幾乎所有這些兒童都出生在貧窮國家，主要死因都是腹瀉或瘧疾等完全可預防的疾病。要拯救這些兒童的生命，恐怕人工智能是再好不過的選擇了。

在美國，減少不平等的最佳機會就是改善教育，特別是要讓學生們學好數學。有證據表明，無論將來從事什么崗位，基本的數學技能都能讓他們取得更大的成功。然而，全國范圍內，學生整體數學能力都在下降，對于黑人、拉丁裔和低收入學生尤其如此。人工智能就有助于扭轉這一趨勢。

除此之外，我認為氣候變化也是人工智能可以讓世界變得更加公平的一項議題。氣候變化的不公正之處在于，遭受氣候變化影響最深的人（往往也是全球最貧窮的人），同時也是在導致氣候變化的活動方面參與最少的人。另外，我也在思考和學習人工智能還可以在哪些領域發揮作用，在文章后面，我也會跟大家分享一些具有巨大潛力的領域。

總之，人工智能也可以對蓋茨基金會（Gates Foundation）所研究的問題發揮作用、產生影響，這讓我感到非常興奮。未來幾個月內，蓋茨基金會也會針對人工智能發表更多的看法。

我們需要確保每個人都能通過人工智能受益，而不僅僅是富人。政府和慈善組織也需要發揮重要作用，確保減少不平等，而不是增加不平等。這是我個人在人工智能相關工作方面的重點目標。

任何具有如此顛覆性的新技術都必然會讓人們感到不安，人工智能也不例外。其原因也不難理解，畢竟，其中涉及到有關勞動力、法律制度、隱私甚至偏見等方面的難題。人工智能也會犯事實錯誤，也會產生“幻覺”。在我提出可以降低有關風險的方法之前，我希望首先對人工智能下定義，并詳細介紹它將如何幫助我們在工作中提高效率、拯救生命，以及改善教育。

從技術上講，人工智能（AI）指的是為解決特定問題或提供特定服務而創建的模型。聊天機器人 ChatGPT 就是由人工智能驅動的。它可以學習如何提高聊天技術，但不能學習其他任務。

相比之下，通用人工智能（AGI）指的是能夠學習任何任務或主題的軟件。目前，AGI 還不存在。計算機行業也在圍繞如何創建 AGI，甚至是否能夠創建 AGI 等問題展開激烈的辯論。

開發 AI 和 AGI 一直都是計算機行業的偉大夢想。幾十年來，大家也都在思考，計算機什么時候才能比人類更擅長于完成計算以外的任務。現在，隨著機器學習和強大的計算能力的出現，復雜的人工智能也開始成為現實，并且進展也相當迅速。

在個人計算機革命的初期，軟件行業發展規模之小，以至于行業大多數人都可以共聚一堂。如今，它已發展成為了一個全球性的行業。由于這個行業基本上都在將注意力轉向人工智能，有關創新也將比我們在微處理器取得突破后所經歷的要快得多。用不了多久，前人工智能時代就會像沒有鼠標、只能通過鍵盤輸入指令的命令行界面（CLI）時代一樣遙遠。（譯者注：命令行界面是在圖形用戶界面得到普及之前使用最為廣泛的用戶界面。）

雖然我們人類在很多方面的表現都比 GPT 更好，但在很多工作中，我們也并沒有充分地發揮這些能力。例如，在銷售（包括數字銷售或電話銷售）、服務或文件處理（如處理應付款項、會計或保險索賠糾紛）等領域中，大多數工作更看重的是相關人員的決策能力，而非持續學習能力。

許多公司都專門針對這些任務開設了培訓項目，在大多數情況下，他們還會跟大家分享各種情況的工作表現案例。人們在培訓過程中都會使用這些數據集，用不了多久，這些數據集也將用于訓練人工智能，從而讓人們更有效地完成這項工作。

隨著計算能力變得愈加便宜，GPT 在表達方面的能力也將越來越像一個能隨時幫助你完成各種任務的白領。微軟將此描述為有一個副駕駛（Co-pilot）。在完全整合到微軟 Office 等辦公產品中后，人工智能就可以大大提高你的生產力，幫你編寫電子郵件和管理收件箱就完全不在話下。

最終，我們控制計算機的主要方式將不再是用手指點或觸碰菜單欄和對話框。相反，我們可以用直白的英語編寫一個請求。（當然，除了英語之外，人工智能也將能理解世界各地的語言。今年早些時候，我在印度認識了一些開發人員，他們就在開發能夠理解當地許多語言的人工智能。）

此外，人工智能的進步也將讓人人都擁有個人助理。你可以把它設想為數字個人助理：它將幫你收閱最新的電子郵件，掌握你接下來的會議行程，閱讀你所讀的內容，同時處理你完全不想做的事情。它能讓你把希望做好的任務做得更好，同時也能讓你從不喜歡做的任務中解放出來。

你還能夠使用自然語言讓這個助理幫助你安排日程、完成溝通和從事電子商務工作，它還能在你所有的設備上工作。不過，考慮到訓練模型和運行計算的成本，目前要擁有這么一個助理可能還不太現實，但隨著人工智能的不斷發展，用不了多久，我們就可以實現這個目標。

不過，也有一些需要去解決的問題。例如，保險公司是否可以在未經你允許的情況下向你的助理了解你個人信息？如果可以，會有多少人選擇不用它呢？

公司層面的智能助理也將以全新的方式賦能于員工。如果對公司上上下下的認識理解都非常透徹的話，助理就可以直接為員工提供咨詢服務，同時還可以參與公司的所有會議，并回答有關問題。

你可以將它設定為被動模式，或者鼓勵它僅在有所發現的時候才主動發表見解。它將獲取銷售、客戶支持、財務、產品時間表和公司資料等方面的訪問權限。它也應該閱讀與公司所處行業相關的新聞。我相信，有這樣的公司助理，員工的工作效率也會大大提高。

生產力的提高也將讓社會受益，因為無論是在家里還是在職場中，人們都可以自由地去完成其他任務。當然，至于人們需要怎樣的支持和再培訓，這也是值得探討的嚴肅問題。政府需要幫助職場人士過渡到其他角色。但無論如何，為他人提供幫助的人的需求永遠不會消失。人工智能的崛起還將讓人們有空去做軟件永遠無法做到的事情，比如教學、護理病人和贍養老人等。

全球衛生和教育是兩個存在巨大需求但又缺乏足夠勞動力來滿足需求的領域。如果應用得當，這些都將是人工智能可以幫助減少不平等的領域。這些領域都將是人工智能工作的重點，因此，接下來我將詳細展開論述。

在我看來，人工智能可以在多個方面改善醫療保健和醫療領域。

首先，它將幫助醫療工作者充分利用他們的時間，為他們完成提交保險索賠、處理文檔和撰寫醫生就診記錄等任務，從而讓他們有更多的時間為病人提供診療服務。我期待這個領域會出現很多創新。

其他人工智能驅動的改進對貧窮國家尤為重要，因為絕大多數 5 歲以下兒童死亡都出現在這些國家。

例如，這些國家的許多人從來都沒有機會看醫生，人工智能就可以幫助他們身邊的醫療工作者提高工作效率。（開發由人工智能驅動且不需要太多培訓即可操作使用的超聲波機器就是一個很好的例子。）人工智能甚至還可以讓病人完成基本的分診工作，為他們提供有關治療建議，以及告知他們是否需要進一步尋求治療。

在貧窮國家使用的人工智能模型還需要針對不同于富裕國家的疾病進行訓練。它們將需要在不同的語言環境下工作，同時還要考慮不同的挑戰，例如病人住得離診所很遠，或者即便生病也要帶病工作等情況。

人們需要看到衛生領域人工智能總體上是有益的證據，即使它們可能并不完美，也會犯錯誤。必須要對人工智能展開非常仔細的測試和適當的監管，這即意味著，相比于其他領域，衛生領域的人工智能可能需要更長的時間才能投入使用。但話又說回來，人類也會犯錯。得不到醫療服務也是一個問題。

除了有助于醫療服務，人工智能還將大大加快醫學突破的速度。生物學領域的數據量非常龐大，人類也難以追蹤掌握復雜生物系統的所有工作方式。目前，已經有軟件可以查閱這些數據，以此推斷其路徑、搜索病原體上的靶標，并據此來研發藥物。一些公司現在就在用這種方式來研發抗癌藥物。

下一代人工智能工具將更加高效，它們將能夠預測副作用，并計算出劑量水平。蓋茨基金會在人工智能領域的重點工作之一，就是確保這些工具能用于解決影響全球最貧窮人口的衛生問題，包括艾滋病、結核病和瘧疾。

同樣，政府和慈善機構也應該制定激勵機制，鼓勵企業分享與貧窮國家人民種植的作物或飼養的牲畜有關的方法與建議。人工智能可以結合當地實際條件幫助開發更好的種子，根據當地的土壤和天氣條件為農民提供最好的種植建議，同時還可以幫助開發牲畜藥物和疫苗。由于極端天氣和氣候變化給低收入國家的自給農帶來了更大的壓力，這些進展也顯得更加重要。

計算機對教育的影響，并沒有像很多業內人士所希望的那樣。雖然計算機也對教育領域帶來了一些良好的發展，比如帶來了教育游戲和維基百科等在線信息來源，但它們都沒有對衡量學生成績的任何指標產生任何有意義的影響。

不過，在我看來，在未來的 5 到 10 年里，由人工智能驅動的軟件終將實現變革教學和學習方式的承諾。它將會了解你的興趣和學習風格，并為你量身定制讓你保持學習熱情的學習內容。它還將評估你的理解程度，能關注到你什么時候失去了興趣，并了解你更傾向于接受哪種激勵模式。無論什么情況下，它都會立即給出反饋。

人工智能可以在很多領域協助教師和管理人員，包括評估學生對某一科目的掌握情況，以及提供職業規劃意見等。許多教師目前已經在使用像 ChatGPT 這樣的工具來評閱學生作業。

當然，人工智能仍需要經過大量的訓練和進一步的發展，才能真正認識某個學生的最佳學習方式，或激勵其認真學習的因素。即使將來技術發展到完美的地步，學習仍將取決于學生和老師之前的良好關系。它只會對教育起到積極的促進作用，絕不可能取代學生和老師在課堂上共同完成的事情。

屆時，還將出現許多專門為學校研發的人工智能教學工具，財力雄厚的學校肯定有預算購買這些工具，但我們也要確保的是，全美甚至全球低收入學校也有機會購買和使用這些工具。人工智能還需要在多樣化的數據集上進行訓練，確保它們不帶任何偏見，同時反映出不同的文化背景。數字鴻溝也需要得到解決，這樣低收入家庭的學生才不會落在后面。

我知道很多教師都很擔心學生用 GPT 來寫作業。教育工作者已經在探討適應這項新技術的方法，我認為在接下來相當長的一段時間里，這個話題仍將引發激烈的辯論。與此同時，我也聽說一些教師找到了將這項技術融入教學工作的聰明方法，比如允許學生使用 GPT 來生成作業草稿，但必須在此基礎上完成個性化的修改。

你可能已經了解過當前人工智能模型有關的問題。例如，它們并不總是擅長理解有關問題的上下文，這也導致其生成一些奇怪的結果。當你要求人工智能編造一些虛構的內容時，其生成的內容基本上質量都很高。但如果你讓它為你的旅行計劃提出建議，它可能會向你介紹一些根本不存在的酒店。這是因為人工智能沒有很好地理解你提出問題的上下文，不知道它是應該編造虛假酒店名稱，還是只告訴你有空余房間的真實酒店名稱。

另外還有其他的問題，比如人工智能在數學問題上經常生成錯誤答案，因為它們并不善于抽象推理。但這些都不是人工智能的根本局限。開發人員也在研究這些問題，我相信，用不了兩年，或者在更短的時間里，這個問題就能在很大程度上得到修復。

其他方面的問題就不僅僅停留在技術層面了，比如存在人類武裝人工智能而構成的威脅。和大多數發明一樣，人工智能既可以用于善意，也可以用于惡意。因此，政府部門需要與私營部門合作，設法降低甚至設限有關風險。

另外還需要考慮的一種可能性是，人工智能還有可能失去控制。機器會不會認為人類是一種威脅，并認為它的利益與我們不同，或者根本不在乎人類？對于這個問題，一切皆有可能。但相比于人工智能迅速發展的幾個月之前，這個問題并沒有變得更加緊迫。

未來一定會出現超級智能的人工智能。與計算機相比，人類的大腦就像是在以蝸牛的速度工作：大腦中電信號的移動速度，僅為硅芯片中電信號移動速度的十萬分之一。一旦開發人員能夠推廣學習算法，并以計算機的速度運行它（當然，這可能還需要十年甚至一百年的時間），我們就將擁有一個極其強大的通用人工智能。屆時，它將能完成人類大腦所能做的一切事情，但前提是沒有任何針對其記憶大小或運行速度的實際限制。這將是一場意義深遠的變化。

這些所謂“強大”的人工智能，也很可能能夠設立自己的目標。那這些目標可能是什么？如果它們與人類利益相沖突，又會怎么樣？我們是否應該及時阻止強大人工智能的發展？隨著時間的推移，這些問題也將變得更加重要。

不過，過去幾個月在人工智能領域的突破，并沒有讓我們朝著強大人工智能邁出實質性的一步。人工智能仍然無法控制物理世界，也無法設立自己的目標。前不久，《紐約時報》（The New York Times）發布了一篇與微軟聊天機器人對話的文章，文中提到聊天機器人想成為人類，這則報道引發了廣泛的關注。這也是一個非常有趣的案例，它讓我們看到了人工智能模型在表達情感方面的人類化程度，但這并不能說明其具有獨立思考能力。

對于這個問題，有三本書深深地影響并塑造了我的思考方式。第一本是尼克·博斯特羅姆（Nick Bostrom）撰寫的《超級智能》（Superintelligence），第二本是邁克斯·泰格馬克（Max Tegmark）撰寫的《生命 3.0》（Life 3.0），最后一本是杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）撰寫的《千腦智能》（A Qualland Brain）。我并不認同這些作者的所有觀點，他們彼此之間的看法也存在矛盾之處。不過，這三本書都寫得很好，發人深省。

越來越多的公司都將致力于發展人工智能的新用途，以及找到改進這項技術的方法。例如，許多公司就在研發新一代芯片技術，從而為人工智能提供所需的大量處理能力，還有一些公司在使用光開關（本質上是激光）來減少能源消耗，降低制造成本。理想情況下，新一代創新芯片將允許你在自己的設備上運行人工智能，而不是像今天一樣，必須在云端運行。

軟件方面，驅動人工智能學習的算法也會變得更強大。在包括銷售等特定領域，開發人員可以通過限制人工智能工作的領域，同時為它們提供大量特定于這些領域的訓練數據，從而使人工智能變得非常準確。不過，仍然需要面對的一個重大問題是，我們是否需要如此多適用于不同用途的人工智能，比如專門用于教育的人工智能，以及專門用于提高辦公效率的人工智能。或者，我們是否能開發出可以學習任何任務的通用人工智能？在這兩方面，都將出現非常激烈的競爭。

無論如何，人工智能話題都將在可預見的未來主導公眾輿論。對此，我希望提出三個對話原則。

首先，我們應該盡量做到一碗水端平，在保持對人工智能有關弊端的擔憂（這些都是可以理解且合理的）的同時，也要認識到它在改善人們生活方面的能力。為了充分利用這項引人注目的新技術，我們既要防范風險，又要讓它惠及更廣泛的人類群體。

第二，市場力量不會自然催生能夠幫助最貧困人群的人工智能產品和服務。真實情況更有可能反過來。在確保可靠資金和有效政策的前提下，政府部門和慈善機構可以確保人工智能用于減少不平等的目的。正如世界需要最聰明的人專注于最大的問題，我們也需要讓世界上最先進的人工智能專注于最大的問題。

盡管我們不應該等待這一結果的出現，但思考人工智能是否會發現不平等并試圖減少這種不平等，仍然是一件有趣的事情。你是否需要具備道德感才能發現不公平，還是說一個完全理性的人工智能也能發現？如果人工智能能夠發現不平等，那它又會建議我們做什么？

最后，我們應該謹記的是，目前仍然是在人工智能開發的初期階段。無論它今天有什么不足，用不了多久，這些問題都能得到解決。

我曾幸運地見證了個人計算機革命和互聯網革命的出現。這一刻我同樣感到異常興奮。這項新技術的出現，可以幫助世界各地的人們改善生活。與此同時，我們也需要建立一套對應的規則，盡可能讓人工智能的好處掩蓋過其不足，從而讓我們無論身在何處或貧困與否，都能享受到人工智能帶來的好處。人工智能時代已經到來，其中也充滿了機遇與責任。

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