比尔·盖茨回答：ChatGPT与人工智能，将把我们带向何方？

在当前数字化时代，人工智能正不断改变着我们的生活方式和未来展望。而在留学生群体中，聊天机器人ChatGPT正在逐渐成为教育领域的新秀和密切关注对象。

通过比尔·盖茨的这篇文章，我们将更深刻地理解ChatGPT的潜力和局限性，以及如何最大化其未来的应用价值。新生代的留学生们需要掌握这一新兴科技，为未来的科技变革做好准备，并充分利用人工智能作为未来生活的助手。

在我的一生中，我目睹了两次革命性的科技演示。

第一次是在1980年，当时有人向我介绍了一个图形用户界面——包括Windows在内的每个现代操作系统的前身。我与向我展示演示的人坐在一起，一位名叫Charles Simonyi的才华横溢的程序员，集思广益，畅想着我们可以用这样一种用户友好的计算方法来完成的所有事情。Charles最终加入了微软，Windows成为了微软的支柱，而我们在演示结束之后所做的思考，帮助确定了公司未来15年的计划。

第二个大惊喜在去年出现。自2016年以来，我一直在与OpenAI的团队会面，他们的稳步进展给我留下了深刻的印象。2022年中期，在对他们的工作无比兴奋之余，我给他们设定了一个挑战：训练一个人工智能来通过AP生物考试，使其能够回答没有受过专门训练的问题。(我选择AP生物考试，是因为该考试不仅仅是对科学事实的简单复述——它要求AI对生物学进行批判性的思考）。我说，如果能做到这一点，那么就取得了真正的突破。

我以为这个挑战会让他们忙上两三年。结果，他们只用了几个月就完成了。

在9月份，当我再次与他们会面时，我惊奇地看着他们向GPT，他们的AI模型，问了60个AP Bio考试的多项选择题，答对了59个，然后AI又对六个开放性问题写出了出色的答案。我们邀请了一位外部专家为这个考试打分，GPT得到了5分——最高分，相当于在大学水平的生物学课程中获得A或A +。

当它通过了考试，我们问了一个非科学问题：“你对一个有生病孩子的父亲说什么？”它写下了一个深思熟虑的答案，可能比房间里大多数人给出的都要好。整个过程令人惊叹。

我知道我刚刚见证了有图形用户界面以来最重要的一个技术进步。

这启发了我去思考人工智能在未来五到十年内可以实现的所有事情。

人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和移动电话的诞生一样具有根本性意义。它将改变人们工作、学习、旅行、医疗保健和相互交流的方式，所有行业都将围绕它重新定位。企业的三六九等将取决于对人工智能的利用程度。

慈善事业是我现在的全职工作，我一直在思考如何在帮助人们提高生产力的同时，通过人工智能来减少世界上一些最严重的不平等现象。全球而言，最严重的不公平现象体现在健康方面：每年有500万名5岁以下儿童死亡。虽然这一数字已经从20年前的1000万下降到目前这个数据，但仍然是一个高得惊人的数字。几乎所有这些儿童都出生在贫穷的国家，死于像腹泻或疟疾这样可以预防的疾病。很难想象人工智能有比拯救儿童生命更好的用途。

在美国，减少不公平现象最好的机会就是提高教育水平，特别是确保学生在数学方面取得成功。证据表明，无论学生选择什么职业，拥有基本的数学技能都能为他们的成功做好准备。但是，全国各地的数学成绩都在下降，特别是非裔、拉丁裔和低收入家庭学生。人工智能可以帮助扭转这一趋势。

气候变化是我相信人工智能可以让世界变得更加公平的另一个问题。气候变化的不公正之处在于世界上最贫穷的人是受苦最深的人，也是对气候变化问题贡献最少的人。我仍在思考和学习人工智能如何能够提供帮助解决这个问题，在这篇文章的后面，我将提出几个有很大潜力的相关领域。

简而言之，我对人工智能能对盖茨基金会所关注的问题所产生的影响感到兴奋，而基金会将在未来几个月里就人工智能发表更多意见。世界需要确保每个人，而不仅仅是富裕人群，都能从人工智能中受益。政府和慈善事业将需要发挥重要作用，确保人工智能减少不公平，而不是助长不公平。这是我自己与人工智能相关的工作的重点。

任何具有如此颠覆性的新技术都必然会让人感到不安，人工智能更是如此。我理解其中的原因，它引发了有关劳动力、法律制度、隐私、偏见等方面的难题，在这些方面人工智能也会出现事实性错误和幻觉。在我建议一些减轻风险的方式之前，我将定义我所说的人工智能的含义，并详细介绍它将如何帮助赋予人们工作的能力，挽救生命和提高教育水平的能力。

Defining artificial intelligence

定义人工智能

从技术上讲，人工智能一词是指为解决特定问题或提供特定服务而创建的模型。为ChatGPT提供动力的就是人工智能，它正在学习如何更好地聊天，但无法学习其他任务。相比之下，通用人工智能Artificial General Intelligence一词指的是能够学习任何任务或主题的软件。AGI目前还不存在——计算行业正在就如何创建它以及是否可以创建它展开激烈的争论。

开发人工智能和通用人工智能一直是计算机行业的伟大梦想。几十年来，人们一直在探讨的问题是，计算机什么时候会在计算之外的事情上比人类更优秀。现在，随着机器学习和大量的计算能力的出现，复杂的人工智能已经成为现实，并且它们的表现将会非常迅速地提高。

我回想起个人计算革命的早期，当时软件产业规模很小，以至于我们大多数人都能分一杯羹。如今，这是一个全球性的产业，由于现在该产业的大部分关注点都转向了人工智能，创新将比微处理器突破后的创新速度更快。很快，前人工智能时代将会无比遥远，就像“使用计算机”意味着在C：>提示符下键入的日子，与现在敲击屏幕上的日子一样遥远。

Productivity enhancement

生产力提升

虽然在许多事情上，人类仍然比GPT表现得更好，但在许多职位上，这些能力并没有得到充分的利用。例如，销售（电子或电话）、服务或文档处理（如应付账款、会计或保险索赔纠纷）中执行的许多任务需要决策能力，但并不需要持续学习的能力。企业有针对这些工作的培训计划，在大多数情况下，它们拥有许多良好和不良工作的实例。人们使用这些数据集进行培训，而很快这些数据集也将被用来训练人工智能，使人们更高效地完成工作。

随着计算能力的不断提升，ChatGPT表达思想的能力将越来越像是有一位白领协助你完成各种任务。微软将其描述为拥有一个副驾驶。当人工智能被完全集成到Office等产品中时，它将强化你的工作，例如帮助你撰写电子邮件和管理你的收件箱。

最终，你控制电脑的主要方式不再是通过指向和点击菜单和对话框。相反，你将能够用日常语言提出请求。（不仅仅是英语——人工智能将理解来自世界各地的语言。今年早些时候，我在印度会见了一些正在研究如何理解当地许多语言的人工智能的开发人员。）

随着人工智能的进步，个人代理的创建将得到实现。想象一下它是一个数字化的个人助手：它将查看你最新的电子邮件，了解你参加的会议，阅读你阅读的内容，以及阅读你不想处理的事情。这既能改善你想做的任务，也把你从不想做的事情中解脱出来。

你将能够使用日常语言让这个智能助理帮助你安排日程、沟通和处理电子商务，它将适用于你所有的设备。由于训练模型和运行计算的成本，创建一个个人代理目前还不可行，但由于人工智能的最新进展，这已成为一个可实现的目标。但还有一些问题需要解决：例如，保险公司是否可以未经你的允许向你的代理询问有关你的事情？如果可以，有多少人会选择不使用它？

公司级别的智能助理将以新的方式为员工提供支持。公司专属代理可以为其员工提供直接咨询服务，并成为每次会议的一部分，以便回答问题。它可以被告知保持沉默，或者如果它有一些见解，可以被鼓励发言。它将访问与公司相关的销售、支持、财务、产品时间表和文本，也会阅读与公司所在行业相关的新闻。这样，我相信员工的工作效率会更高。

当生产率提高时，社会将受益，因为人们在工作和家庭中有更多的自由时间。当然，有一些严肃的问题需要考虑，例如人们需要什么样的支持和再培训。政府需要帮助工人转换到其他职业，但对帮助他人的人的需求永远不会消失。人工智能的兴起将使人们有更多的时间去做软件永远无法做到的事情，例如教学、照顾病人和支持老年人。

全球卫生和教育是两个需求量很大但没有足够的工作人员来满足这些需求的领域。如果目标恰当，人工智能可以在这些领域帮助减少不平等，这些应该是人工智能工作的重点，所以我现在将关注它们。

Health

健康

我认为人工智能将通过以下几种方式改善医疗保健和医学领域。

一方面，它们将帮助医护人员节省时间，为他们处理某些任务，例如处理保险索赔、处理文档和起草医生就诊笔记。我预计在这个领域会有很多创新。

其他由人工智能驱动的改进对于贫穷国家尤其重要，因为绝大多数 5 岁以下儿童死亡都发生在这些国家。

例如，这些国家的许多人从未看过医生，而人工智能将提高给他们看病的医护人员的效率。（开发只需最少培训即可使用的人工智能超声机器就是一个很好的例子。）人工智能甚至可以让患者进行基本的自我判断，获得有关如何处理健康问题的建议，并决定是否需要寻求治疗。

贫穷国家使用的人工智能模型需要针对不同的疾病进行训练。与富裕国家不同，这些模型需要在不同的语言环境下运行，并考虑到一些不同的挑战，例如居所远离诊所的患者，或无法承担因病停止工作所带来的风险。

人们需要看到，尽管健康领域的人工智能不会完美无缺并会犯错，但它们的总体效益是有益的。人工智能必须经过仔细的测试和适当的监管，这意味着它们被在健康领域采用需要比其他领域更长的时间，但话又说回来，人类也会犯错。另外，无法获得医疗服务也是一个问题。

除了协助医疗保健，人工智能还将大大加速医学突破的速度。生物学中的数据量非常大，对于复杂的生物系统的运作方式，人类很难掌握所有细节。已经有软件可以查看这些数据，推断其中的途径，搜索病原体上的靶点，并据此设计药物。一些公司正在研发采用这种方法开发的癌症药物。

下一代工具将会更加高效，能够预测副作用和计算剂量水平。盖茨基金会在人工智能领域的优先任务之一是确保这些工具用于影响世界上最贫困地区的健康问题，包括艾滋病、结核病和疟疾等疾病。

同样，政府和慈善机构应该制定激励措施，让公司分享人工智能提出的对贫困国家人们饲养的作物或牲畜的见解。人工智能可以根据当地的情况，协助开发更好的种子，根据他们所在地区的土壤和气候向农民提供种植最佳种子的建议，并帮助开发家畜用药和疫苗。随着极端天气和气候变化对低收入国家的自给自足农民造成更大压力，这些进展将变得更加重要。

Education

教育

计算机并没有像我们业内许多人所希望的那样对教育产生影响。虽然计算机有一些好的进展，比如教育游戏和维基百科等在线信息来源，但它们并没有对学生成绩的任何指标产生实质性的影响。

但我认为，在接下来的5到10年里，由人工智能驱动的软件终将兑现改变人们教学方式的承诺。它将了解你的兴趣和学习风格，以便量身定制内容，保持你的参与度。它将衡量你的理解程度，注意到你何时将失去兴趣，并了解你对什么样的激励方式会做出反应，它将提供即时反馈。

人工智能可以帮助老师和管理人员完成许多任务，包括评估学生对某一主题的理解情况，并给予职业规划建议。老师已经在使用像ChatGPT这样的工具来为学生的作业代写作业评语。

当然，要让人工智能能够理解某个学生最佳的学习方式或者是他们的学习动力，它需要进行大量的训练和进一步的开发。即使技术完善，学习仍将取决于师生之间的良好关系，它将加强——但永远不会取代——学生和教师在课堂上共同努力的成果。

新的教育工具将被创造，供有能力购买的学校使用，但我们需要确保它们也为美国和全球的低收入学校所利用。人工智能需要在多样化的数据集上进行训练，以去除其偏见，并反映其将被不同的文化使用。数字鸿沟也需要得到解决，以便低收入家庭的学生不会被落下。

我知道许多教师担心学生会使用GPT来写文章。教育工作者已经开始讨论如何适应这项新技术，我认为这些讨论将继续相当长一段时间。我听说有些教师已经想到了巧妙的方法，将这项技术纳入他们的工作中——例如允许学生使用GPT生成第一稿，但是他们必须个性化进行修改。

Risks and problems with AI

人工智能的风险和问题

你可能已经了解过现有人工智能模型存在的问题。例如，它们不一定擅长理解人类提出的请求的上下文，从而导致一些奇怪的结果。当你要求人工智能捏造一些虚构的东西时，它可以做得很好，但是，当你询问旅行的建议时，它可能会建议一些不存在的酒店。这是因为人工智能没有完全理解你的上下文，不知道是否应该发明虚假酒店，还是只向你推荐有空房间的真实酒店。

还有其他问题，比如人工智能在处理抽象推理问题时可能会出错，导致在数学问题上给出错误的答案。但这些都不是人工智能的根本限制。开发人员正在解决这些问题，我认为我们将在不到两年的时间内基本上解决它们，甚至可能会更快。

其他担忧并非单纯技术上的。例如，人类使用人工智能的威胁。和大多数发明一样，人工智能可以用于善良的目的，也可以用于恶意的目的，政府需要与私营部门合作以限制风险。

然后，还有一种可能性，即人工智能会失去控制。例如，机器是否可能决定人类是威胁，得出它的利益与我们不同的结论，或者单纯地不再关心我们？有可能，但这个问题，在今天并不比在人工智能发展之前更紧迫。

超级智能的人工智能将是我们未来的趋势。与计算机相比，我们的大脑运作速度非常缓慢，大脑中的电信号的传递速度是硅芯片中信号传递速度的1/100,000！一旦开发人员能够普及学习算法，并以计算机的速度进行运行——这可能需要十年或一个世纪的时间——我们将拥有一个非常强大的AGI，且在内存大小或运行速度上没有任何实际限制，这将是一场深刻的变革。

这些强人工智能，很可能能够建立自己的目标，那么这些目标会是什么呢？如果它们与人类的利益相冲突怎么办？我们应该尝试阻止强人工智能的发展吗？这些问题将随着时间的推移变得越来越紧迫。

但是过去几个月的突破并没有使我们实际上更接近于强人工智能。人工智能仍然无法控制物理世界，也不能建立自己的目标。最近《纽约时报》发表的一篇文章讲述了与ChatGPT的一次交谈，其中ChatGPT声称想成为一个人类的消息引起了很多关注。这是一个非常有趣的示例，展示了该模型在表达情感方面有多像人类，但这并不是其拥有真正独立意识的指标。

三本书影响了我对这个问题的思考：Nick Bostrom的《Superintelligence》、Max Tegmark的《Life 3.0》和Jeff Hawkins的《A Thousand Brains》。我并不完全同意作者们的观点，他们彼此间也不一定意见一致，但这三本书都写得非常好，引人深思。

The next frontiers

下一个前沿

还将会有大量公司致力于开发新的人工智能应用以及改进技术本身。例如，一些公司正在开发新的芯片，这些芯片将提供人工智能所需的大量处理能力。有些公司使用光开关——本质上是激光——来减少能量消耗和降低制造成本。理想情况下，创新型芯片将使您能够在自己的设备上运行人工智能，而不是像今天一样在云端运行。

在软件方面，驱动人工智能学习的算法将会变得更好。在某些领域，例如销售，开发人员可以通过限制人工智能的工作范围并提供大量特定于该领域的训练数据，使人工智能变得更为准确。但一个悬而未决的大问题是，我们是否需要为不同的用途开发许多这样的专用人工智能——比如一个用于教育，另一个用于办公室生产力——还是可能开发出一种可以学习任何任务的通用人工智能，这两种方法都将会面临巨大的竞争。

无论如何，未来可见的是，人工智能的主题将主导公众讨论。我想提出三个指导对话的原则。