Sam Altman在斯坦福大学的全面演讲解析:详细探讨GPT4设定的AI新标准和对GPT5的期待,以及人工智能的未来社会影响和商业模式变革

老范讲故事
28 Apr 202421:20

Summary

TLDR在斯坦福大学的一次闭门会议中,山姆·奥特曼(Sam Altman)分享了他对人工智能发展的看法。他强调了GPT4在AI领域设立的新标准,并预测GPT5将带来更大的变革。奥特曼认为,随着模型规模的扩大,性能将继续提升,即“缩放法则”依然有效。他提出,开源并非实现通用人工智能(AGI)的最佳途径,相反,他主张通过免费、无广告的方式让更多人使用AI服务。此外,奥特曼还讨论了AI对社会不平等的影响,以及AI在国际象棋和心理治疗领域的应用。最后,他强调社会需要为技术进步做好准备,以避免因技术快速发展而引发的社会动荡。

Takeaways

  • 🎓 山姆·奥特曼(Sam Altman)在斯坦福大学的演讲中提到,他从斯坦福大学辍学创业,与比尔·盖茨和扎克伯格等知名创业者的经历相似。
  • 🚀 他强调了人工智能的快速发展,特别是GPT-4的发布为行业树立了新的标准,各大厂商围绕这些标准进行追赶和超越。
  • 🎉 山姆·奥特曼在斯坦福的活动上收到了DGX H200作为礼物,并在活动中庆祝了他的生日。
  • 📈 他提到了缩放法则(Scaling Laws),认为随着规模和数据的扩大,AI的性能会继续提升。
  • 🤖 奥特曼认为开源并不是实现通用人工智能(AGI)的最佳途径,他更倾向于提供免费、无广告的GPT服务。
  • 💰 他提到了资金问题,表示愿意通过“烧钱”来为社会创造价值,而不是遵循传统的盈利模式。
  • 🌐 他表达了一个愿景,即让所有人都能获得人工智能服务,使AI在全球范围内变得廉价且广泛可用。
  • 🔍 他讨论了AI与人类的关系,以及AI产品和服务的未来形态,强调了在设计AI产品时考虑人与AI的边界。
  • 🏆 山姆·奥特曼提到了国际象棋AI的胜利,以及人们仍然喜欢看人类下棋而不是机器,这反映了人类对AI的复杂情感。
  • 📉 他提到了AI在心理咨询领域的应用,指出一些青少年更喜欢与AI心理咨询师交谈,这可能预示着AI在某些领域的潜力。
  • ⏳ 他强调社会需要为技术进步做好准备,以避免因技术快速发展而引发的社会动荡。

Q & A

  • 山姆·奥特曼在斯坦福大学的演讲中提到了哪些关于人工智能发展的重要观点?

    -山姆·奥特曼在演讲中提到了人工智能发展很快,GPT4已经指明了方向,并且各大厂商围绕这些标准进行追赶和超越。他还提到了缩放法则依然有效,即随着规模和数据的扩大,性能或结果会继续变好。此外,他预言GPT5将会树立新的标准和标杆。

  • 山姆·奥特曼对于开源的态度是什么?

    -山姆·奥特曼认为开源并不是一个好的途径。他提到open AI的目标不是开源,而是实现通用人工智能(AGI)。他认为提供免费、无广告的GPT是更好的途径,因为大部分人直接使用GPT进行聊天,而不是使用开源代码。

  • 山姆·奥特曼如何看待AI服务的普及和价格问题?

    -山姆·奥特曼希望所有人都可以以极其廉价和广泛可用的方式获得人工智能的服务。他提到,为了让AI服务全球范围内变得普及,他愿意通过烧钱的方式来实现这一目标,即使这意味着需要投入数亿甚至数百亿美元。

  • 在演讲中,山姆·奥特曼提到了哪些关于AI创业的观点?

    -山姆·奥特曼提到AI创业公司应该注重现有的商业规律,而不是简单地依赖于开源或者免费模型。他还提到,不应该针对当前GPT4的缺陷去做项目,因为这些项目最终可能会被GPT5或GPT6所覆盖。

  • 山姆·奥特曼如何看待人类与AI的关系以及AI产品的未来形态?

    -山姆·奥特曼提出了关于人与AI的关系与边界的问题,他认为需要思考什么时候需要人,什么时候需要AI,以及未来AI产品和服務的形態应该如何设计。他用国际象棋和青少年与AI心理治疗师的互动作为例子,来说明人类对于AI的接受程度和偏好。

  • 山姆·奥特曼对于open AI的组织架构有何看法?

    -他认为组织的架构应该服务于愿景和使命,只要保持初心,组织架构可以根据愿景的发展不断调整。他强调,无论是非盈利组织还是盈利组织,都应该以对最终愿景有利为准则。

  • 山姆·奥特曼如何看待社会对于技术进步的适应性?

    -他认为社会需要为技术进步做好准备,并且认为社会应该与技术同步发展。他提到,如果技术发展太快而社会没有跟上,可能会导致社会动荡。他还提到,每次有新工具被发明出来,人类都会利用这些工具进行更高层次的创新。

  • 山姆·奥特曼提到了哪些关于GPT4的具体应用或影响?

    -他提到GPT4树立了标准,使得其他厂商围绕这些标准进行追赶和超越。他还提到GPT4是一个愚蠢且尴尬的东西,但人们不得不与它互动。此外,他预言GPT5将会非常强大,并且会树立新的标杆。

  • 山姆·奥特曼在演讲中提到了哪些关于AI技术的未来发展?

    -他提到了AI技术的快速发展,特别是GPT模型的迭代,如GPT4和即将到来的GPT5。他还提到了缩放法则在AI发展中的作用,以及AI技术如何帮助消除社会不平等。

  • 山姆·奥特曼如何看待AI技术对于特定职业的影响?

    -他提到了AI技术可能会替代某些职业,如律师和医生,但社会需要时间来适应这种变化。他强调了社会对于技术进步的适应性,以及技术发展和社会准备之间的平衡。

  • 山姆·奥特曼在演讲中是否提到了关于AI伦理和社会影响的讨论?

    -虽然没有直接提到AI伦理,但他谈到了AI技术对社会的影响,包括AI技术如何帮助消除不平等,以及社会如何为技术进步做好准备。他强调了社会和技术同步发展的重要性。

  • 山姆·奥特曼对于AI技术在教育和培训方面的应用有何看法?

    -他没有直接提到AI在教育和培训方面的应用,但他提到了AI技术的发展对社会的影响,以及社会需要为技术进步做好准备。这暗示了教育和培训可能需要适应AI技术的发展,以帮助人们适应未来的工作环境。

Outlines

00:00

🎉 山姆·奥特曼在斯坦福大学的演讲

在斯坦福大学的闭门会议中,山姆·奥特曼讨论了人工智能的快速发展,特别是GPT4所设立的新标准,以及它如何成为其他厂商追赶的目标。他还提到了缩放法则的有效性,即随着规模和数据的扩大,性能将继续提升。此外,奥特曼提到了自己的生日,以及他作为斯坦福辍学创业者的身份。

05:00

🚀 AI发展与开源的辩论

山姆·奥特曼在演讲中提到,开源并不是实现通用人工智能(AGI)的最佳途径。他认为,提供无广告的免费GPT服务是更有效的方法。此外,他表达了将人工智能服务变得廉价和广泛可用的愿望,并讨论了通过烧钱来为社会创造价值的商业策略,以及他对未来AI产品和服务形态的看法。

10:01

🤔 对当前AI技术的商业化思考

奥特曼指出,针对GPT4的缺陷进行创业是不明智的,因为新一代技术如GPT5将会很快覆盖旧有缺陷。他通过个人经历强调了在技术巨头制定的规则内进行创新的重要性。他还提到了Sora项目,该项目声称能够融合电影和游戏,但具体细节和可行性尚未明确。

15:02

🧐 商业模式与社会影响的反思

在讨论商业模式时,奥特曼认为,即使open AI采取了降维打击的策略,其他创业公司仍需遵循传统的商业规律来赚钱。他还提到了AI在国际象棋和心理治疗领域的应用,以及这些应用对人类活动的影响。最后,他强调了组织结构应该服务于愿景和使命,而不是固定不变。

20:03

🌟 社会对技术进步的适应

奥特曼讨论了社会对人工智能技术进步的适应问题。他认为,尽管技术发展迅速,但社会已经准备好接受新的变革。他提出,每次新的工具被发明后,人类都会有更高层次的创新出现,因此不必过分担心AI会扼杀人类创新。他还提到,尽管社会创新会上升,但真正能参与其中的人可能仍然是少数精英。

Mindmap

Keywords

💡山貓奧特曼

山貓奧特曼是视频中提到的一个人物,他是一个硅谷创业者,曾在斯坦福大学輟學,与比尔盖茨和扎克伯格一样,成为了著名的辍学创业者。视频中提到他在斯坦福大学的一次活动中发表了演讲,分享了关于人工智能发展的观点,这与视频主题紧密相关。

💡GPT4

GPT4是视频中提到的一个人工智能模型,它被描述为设定了人工智能领域的新标准,引领了行业的发展。视频中提到,GPT4的出现使得其他厂商围绕其标准进行追赶和超越,这体现了GPT4在人工智能发展中的标杆作用。

💡縮放法則

縮放法則,也称为Scaling Law,是指随着模型规模的扩大,其性能也会相应提升的理论。视频中提到,随着数据量的增加和模型规模的扩大,人工智能的性能会继续提升,这展示了縮放法則在推动AI发展中的重要性。

💡開源

開源在视频中被讨论为一种软件开发和共享的模式,但演讲者认为对于open AI的目标来说,開源并不是最好的途径。他们更倾向于提供免费、无广告的GPT服务,这反映了对于AI技术开放性与商业化之间平衡的考量。

💡

💡AGI

AGI,即通用人工智能(Artificial General Intelligence),是指能够执行任何智能任务的AI系统。视频中提到open AI的目标是实现AGI,让机器能够像人类一样思考问题,这突出了open AI的愿景和追求。

💡創新

創新在视频中被提及为推动社会进步的关键因素。演讲者提到,尽管AI技术发展迅速,但人类的创新不会被扼杀,反而会因为新工具的出现而达到更高层次。这强调了即使在AI时代,人类创造性的重要性。

💡商業化

商業化在视频中被讨论为AI技术发展的一个重要方面。演讲者提到,尽管open AI采用了一种非传统的商业模式,但其他创业公司仍需遵循现有的商业规律去赚钱,这体现了商业化在AI领域内的重要性和挑战。

💡Sora

Sora是视频中提到的一种技术或产品,它被宣称可以融合电影和游戏,创造新的创业方向。尽管Sora的具体细节未在视频中详述,但它代表了AI技术在娱乐领域的潜在应用和创新。

💡國際象棋

國際象棋在视频中被用作一个例子,来说明即使AI在某些领域超越了人类,人类仍然对人类的活动感兴趣。这反映了人与AI的关系和边界,以及在某些情境下人类活动的独特价值。

💡心理治療師

心理治療師在视频中被提及,与国际象棋的例子形成对比,指出青少年更喜欢与AI心理治疗师交谈,而不是人类。这引发了关于AI在提供个性化服务方面潜力的讨论,以及它可能对社会互动和职业带来的变化。

💡社會準備

社會準備在视频中被强调为技术进步的关键配套因素。演讲者认为,社会需要为技术的快速发展做好准备,以避免因技术更迭带来的社会动荡。这涉及到教育、就业、伦理等多方面的社会适应和变革。

Highlights

山猫奥特曼在斯坦福大学的闭门会议中讨论了人工智能的快速发展,特别是GPT4的发展方向和对行业的影响。

提到了GPT4树立了行业标准,其他厂商围绕这些标准进行追赶和超越。

山猫奥特曼认为GPT4是一个设立标杆的产品,尽管他本人认为GPT4很愚蠢。

讨论了缩放法则(Scaling Laws)在AI发展中的作用,即随着规模和数据的扩大,性能会继续提升。

提到了通过增加模型参数和使用更高品质数据训练出性能更好的模型。

山猫奥特曼预测GPT5将会树立新的标杆和标准,引领行业发展。

他提出开源并不是实现通用人工智能(AGI)的最佳途径,而免费且无广告的GPT可能是更好的选择。

山猫奥特曼表达了他的目标是让所有人都能获得人工智能服务,使AI服务在全球范围内变得极其廉价和广泛可用。

他提到了通过“烧钱”来为社会创造价值,而不是遵循传统的盈利模式。

山猫奥特曼认为,尽管AI发展迅速,社会需要为技术进步做好准备,以避免因技术发展过快而导致的社会动荡。

他提到了人类与AI的边界问题,以及未来AI产品和服务形态的设计方向。

山猫奥特曼强调了创新和创业时不应针对当前GPT4的缺陷进行项目开发,因为GPT5将会覆盖这些缺陷。

他提到了Sora项目,预计将融合电影和游戏,开辟新的创业方向。

山猫奥特曼讨论了open AI的组织架构,强调组织架构应服务于愿景和使命。

他提出社会应该与技术同步发展,以适应技术的快速进步。

山猫奥特曼认为,尽管AI技术发展,但人类的创新不会被扼杀,反而会有更高层次的创新出现。

他最后提到,虽然社会创新会上升,但能够参与其中的人可能仍然是少数精英。

Transcripts

00:00

大家好

00:00

歡迎收聽老範講故事的YouTube頻道

00:02

今天咱們來講一講

00:03

前幾天山貓奧特曼

00:04

到底在斯坦福大學裏說了些什麼

00:07

大家注意啊

00:08

這是一個閉門會議

00:09

我們現在所能夠看到的資訊

00:12

都是網上流傳的

00:15

各種隻言片語

00:17

有照片但是呢

00:18

並沒有看到全文

00:19

什麼視頻啊

00:21

我反而是沒看到了

00:22

以及根據這些隻言片語做的各種總結

00:27

4月25號上午呢

00:30

應該是黃教主考去送禮去了

00:33

送的是DGX H200

00:36

山貓奧特曼啊

00:37

黃仁勳以及Greg

00:39

他們三個人合了一張影

00:41

下午呢

00:41

就應該跑到斯坦福去做活動去了

00:44

斯坦福大學創業思想領袖講壇

00:49

這樣的一個活動

00:50

山姆奧特曼

00:50

號稱自己是這樣的一個領袖

00:52

應該沒有任何毛病了

00:53

上千人參加

00:55

而且呢還有給他的生日祝賀啊

00:59

說祝山姆奧特曼生日快樂

01:01

那你說

01:02

上午老黃是不是也去送生日禮物了呢

01:06

呃嚴格來說不算

01:08

但是稍微寬泛一點來說呢

01:10

問題不大

01:11

山姆奧特曼呢

01:12

是1985年4月22號生的

01:14

到4月25號呢

01:16

差個兩三天

01:17

給你補份生日禮物

01:19

補一份生日祝福

01:21

應該也算是應有之意吧

01:25

山毛特曼呢

01:26

算是一個非常根紅苗正的矽谷創業者

01:31

為什麼這麼講呢

01:32

他是在大二的時候

01:33

從斯坦福大學輟學的

01:36

比爾蓋茨輟學了啊

01:38

紮克伯格我印象裏好像也是輟學了

01:41

很多的創業者都輟學過

01:44

斯萊姆奧特曼斯坦福輟學啊

01:46

你輟學呢

01:47

就是聲明你能考得上斯坦福

01:49

否則你怎麼有機會從斯坦福輟學呢

01:51

讓了一半就突然創業

01:53

熱情熊熊燃燒

01:55

不能再念下去

01:56

了我要去創業

01:58

我原來也碰到過一位輟學創業的朋友

02:00

啊就是編程貓的創始人啊

02:03

他呢

02:04

是當時在法國一個學校裏面念碩士

02:08

也就是創新創業專業的一個碩士

02:11

到最後來

02:12

參加我們的這個創業比賽的時候說

02:14

哎呀再不創業就要畢業了啊

02:17

再不輟學就畢業了

02:19

當時講了這麼一句名言啊

02:20

我們記到現在

02:22

所以山伯奧特曼

02:23

是一個根紅苗正的斯坦福輟學創業者

02:27

那麼他講了幾件事呢

02:29

第一個

02:30

人工智慧的發展很快

02:33

說GPT4啊

02:34

已經指明了方向了

02:36

然後大家就去抄襲

02:38

抄襲是很容易的

02:40

他呢講的這個話並沒有說啊

02:43

穀歌抄襲了啊

02:44

還是蘋果抄襲了

02:46

而是什麼呢

02:47

GPT4啊他樹立了標準

02:50

樹立了標杆

02:51

然後呢各大廠商呢

02:53

就圍繞這些標準進行追趕

02:57

進行超越

02:58

這就是從GPT的發佈

03:00

以後的這一段時間裏頭

03:01

大家做的事情

03:03

你說我們現在做這麼多的模型測試

03:05

這個說

03:06

我今天在哪一個模型上超越GPT4了

03:08

明天在那個模型上說啊

03:10

我們在某一個特定場景裏超越GPT4了

03:12

那你說他們到底是怎麼幹的呢

03:15

其實都是有GPT4先出來了以後

03:19

然後再去在這個基礎上

03:21

設置克重的評測標準

03:23

PT4真正起到的作用呢

03:26

就是幫大家設立了一個標杆啊

03:28

你們按照GPT4的周邊

03:30

去設立評測標準啊

03:31

然後再去追趕

03:34

山奧特曼講了啊

03:35

說GPT4是一個很愚蠢的很尬的東西

03:38

你們現在不得不跟他去聊天

03:40

你說GPT5快出了嗎

03:42

GPT5會很強大啊

03:43

他已經講出這話了然

03:45

後講說這個縮放法則

03:48

也叫Grading low

03:49

依然沒有過時

03:51

依然有效

03:52

這個東西是什麼

03:53

就是隨著規模的擴大

03:55

數據的擴大

03:56

呃整個的性能或者結果

03:58

還是會繼續變好的

04:00

而人家會更嚴謹一些了啊

04:02

用我們的話講是什麼

04:03

就是當縮放法則依然成立的時候

04:06

就可以大力出奇跡

04:08

我可以堆更多的GPU

04:11

更多的數據進去

04:12

然後訓練出更好的模型

04:14

來跟大家講一個縮放法則起作用的

04:18

最現實的案例

04:20

比如說同1,000問

04:22

在拉瑪3出來以後

04:24

馬上又出了一個新的模型啊

04:27

原來統計千萬開放出來的模型是72B

04:30

但是拉瑪370B明顯的超越了

04:34

通1,000問72B

04:35

那麼通1,000問

04:36

應該就是在昨天還是前天

04:38

發了一個新模型

04:40

叫通1,000問110B

04:43

雖然我比拉瑪3的70B要大那麼一點點

04:47

但是呢

04:48

我的性能比他好啊

04:50

輸出的結果要比他強

04:51

各種的評測指標都比他好

04:53

再往後是什麼

04:54

再往後統一前面說了

04:55

我們準備出2.0

04:58

那麼在這個過程中

05:00

縮放法則到底是怎麼起作用的

05:02

你看拉瑪3出來了

05:03

70幣啊效果比我好了

05:05

那怎麼比我好的呢

05:07

拉瑪3

05:07

其實整個的訓練數據集是非常大的

05:10

就是他訓練70幣

05:12

雖然參數只有70幣

05:13

但是他數據集啊

05:15

要比現在咱們使用的正常模型都要大

05:17

非常多它的整個的訓練模型

05:20

數據品質都是很高的

05:22

它就可以得到70B

05:24

品質最好的這個開源模型

05:26

同1,000萬說不

05:27

我們即使不調整演算法

05:31

不調整數據品質

05:32

我只管增加模型參數

05:35

就可以達到拉瑪3

05:37

70幣的水準

05:38

他就出了一個110幣

05:40

而且拉瑪3說

05:42

我已經把該公開的公開了

05:43

指明方向了

05:44

你只要是用更多的數據去訓練

05:47

用更好品質的數據去訓練

05:49

你就可以訓練出像拉瑪這樣的模型來

05:52

同意千粉說

05:53

那我來了啊

05:54

我準備上通1,000問2.0

05:57

前面是我們在用的是通1,000問1.5啊

06:00

那麼2.0呢

06:01

大家可以想像

06:02

這一定會用更多的數據

06:04

更高質量的數據

06:06

就像拉瑪3那樣的數據

06:07

再去訓練

06:08

他就有可能在七十幾幣的這個模型下

06:12

可以超越拉瑪370幣

06:14

對吧

06:15

所以這個事情大家依然在同一個路上

06:17

再往前懟

06:18

或者你們管這個過程叫內卷都行

06:22

但是GPT5不一樣啊

06:23

GPT5上來以後會幹嘛

06:25

會樹立一大堆新的標杆

06:28

一大堆新的標準

06:29

在這些標準上

06:30

一開始就只有他一個人

06:31

然後再等著其他人慢慢往上追啊

06:34

這是人工智慧發展的很快啊

06:37

第二個講的是什麼呢

06:38

叫開源並不是一個好的途徑啊

06:41

因為很多人說哎

06:43

你open AI你怎麼不開源呢

06:44

特別是跟埃羅馬斯克吵了半天

06:47

埃羅馬斯克說

06:47

你應該把名字改成叫close AI

06:49

你不能叫open AI

06:51

這個肯定要回應一下了

06:54

那回應的方式是什麼呢

06:55

就是open AI的目標啊

06:57

不是開源

06:58

而是AGI叫通用人工智慧

07:01

讓機器可以像人一樣去思考問題

07:04

而我們並不認為

07:06

開源是更好的一個途徑

07:08

而是什麼呢

07:09

他認為免費

07:10

無廣告的GPT才是更好的途徑

07:13

因為什麼呢

07:14

開源了以後

07:14

真正能夠用開源代碼人

07:16

其實是很少的對吧

07:18

絕大部分人

07:19

是直接使用GPT去聊天的啊

07:21

而如果我能夠免費

07:23

無廣告的給大家用了

07:24

那麼這個不比開元效果更好嗎

07:27

他是這樣來去講這個事情

07:29

前面我去猜測過

07:30

如果GPT5出來以後

07:32

GPT4會不會免費

07:35

我覺得

07:35

從他現在講話的這個呃透的口風來說

07:40

這個可能性是存在的

07:42

而且很大

07:43

那麼GPT4一旦免費了

07:46

國內什麼文心藝言啊

07:47

這些付費的大模型

07:50

包括cloud 3這樣的模型

07:52

估計日子就不好過了

07:55

山姆奧特曼想要幹什麼呢

07:57

讓所有人都可以獲得人工智慧的服務

08:02

讓AI服務在全球範圍內

08:04

變得極其廉價和廣泛可用

08:09

我不知道這個全球範圍內

08:10

算不算中國啊

08:12

讓他立這個雄心壯志吧

08:14

那能咋辦呢

08:15

等哪天看山貓奧特曼到中國來

08:17

誰接見他吧

08:18

他應該沒來過吧

08:20

我印象裏是他沒來過啊

08:21

然後呢要消除不平等

08:24

現在很多做open AI

08:26

做AIGC的人

08:27

都在想去怎麼通過AI消除不平等啊

08:31

從這一點上來說呢

08:33

我個人表示不認可啊

08:35

為什麼我從來不認為工具的強大

08:39

可以消除不平等

08:41

工具越強大

08:42

不平等越厲害

08:44

搜索引擎出來的時候

08:46

大家就應該不會再上當受騙了

08:49

但實際上

08:50

搜索引擎對於各種的欺詐

08:52

一點碰觸都沒有

08:54

絕大部分人是不會去用的

08:56

哪怕搜索引擎是免費的啊

08:58

是每一個人都可用的

09:00

依然有很多人會去相信

09:03

各種街談巷議這樣的事情

09:06

所以我並不認為

09:07

AIGC就可以改變這個問題啊

09:10

那麼它如果免費的無廣告的

09:13

讓大家省差的GPT了

09:14

那這個錢的問題怎麼辦呢

09:16

啊他也講了

09:17

說燒錢啊

09:19

我就去燒啊

09:20

5億50億500億美金

09:22

我去燒去

09:23

無所謂啊

09:24

他覺得

09:24

我並不認為這是一個多大的事啊

09:26

那麼奧特曼也是很神奇啊

09:29

要只要我堅持下去

09:31

不斷的找錢

09:32

為社會創造價值就可以了

09:35

這個呢真的是顛覆很多人的認知

09:39

為什麼他不符合商業邏輯

09:42

他是一個反商業的過程

09:44

因為大家注意

09:45

這裏頭有一個很關鍵的一個字

09:47

叫什麼叫找啊

09:48

不斷找錢

09:50

穀歌是這麼幹的嗎

09:52

不是的微軟亞馬遜

09:55

任何一個互聯網巨頭或傳統巨頭

09:57

都不是這麼幹的

09:59

而現在他說我要去找錢

10:01

那麼找錢跟前面有什麼區別

10:03

前面的錢那叫賺錢

10:04

我賺了錢再去花

10:06

而且賺了錢花了以後呢

10:08

要量入而出

10:09

還要跟所有的股東去分紅

10:12

對吧這是傳統的商業模式啊

10:16

在互聯網之前

10:17

最早的商業模式是我造出一東西

10:19

你來買然後我去賺差價

10:21

或者我倒騰一東西

10:22

我從左手進右手出

10:24

我賺一差價

10:24

這是傳統的方式

10:26

互聯網呢

10:27

是已經在這個地方做了一個啊

10:29

進步了他是什麼呢

10:30

我分配流量啊

10:32

我來賺這個差價

10:33

賺這個流量費

10:34

對吧他找出一個新的到山茅

10:36

他班長說來哼

10:37

我燒錢創造社會價值

10:40

燒的錢我自己去找

10:41

最後怎麼能夠讓商業進行閉環

10:45

還是說整個商業的理論會再往前發展

10:49

讓整個的社會來為他去買單

10:51

這個事情啊

10:53

怎麼能夠讓他迴圈起來

10:54

我們還是要拭目以待這

10:56

10:56

確實是超出很多普通人的理解範疇了

11:01

關於創新和創業

11:03

他講了些什麼呢

11:05

啊他說

11:05

不要針對當前GPT4的缺陷

11:08

去做任何事情

11:09

在這塊去做專案的團隊

11:12

最後會被GPT5覆蓋掉的

11:15

甚至會被GPT6覆蓋掉

11:17

所以哪怕是GPT底層有什麼問題

11:19

你在這個基礎上做了些什麼東西修改

11:22

這事是不對的

11:23

跟大家講一小故事

11:24

就是我曾經有一次

11:26

跑去穀歌北京辦公室去吃早飯

11:31

當然目的不是吃早飯啊

11:32

目的是為了見穀歌大中華區

11:35

應該是香港那邊過來的

11:36

一位商業的負責人

11:39

當時在獵豹移動

11:40

給他去推薦獵豹移動相關的產品

11:43

希望能夠得到穀歌的一些扶持

11:46

啊他就問我啊

11:48

你們這個Cleanmaster是清理大師嘛

11:50

到底是清理記憶體啊

11:52

還是清理磁片啊

11:54

當然講的是英文啊

11:55

就是clean disc

11:56

oh clean memory

11:58

我們一堆人都去了

11:59

其他人沒聽懂啊

12:00

我的英文也很不好

12:01

但是我就突然反應過來了

12:03

這可能他們也在想

12:05

應該怎麼回答這個問題

12:06

其實clean master是兩個都清理的啊

12:08

但是我當時就靈機一動

12:10

一拍腦袋我就講了

12:12

我說我們只clean disc

12:13

絕對不碰memory

12:15

我們一起去的同事很詫異的看著我說

12:18

你為什麼會回答這樣的一個事情

12:20

我明明兩個都清理了

12:21

而且清理了記憶體才會有用戶體驗

12:24

才可以讓用戶覺得手機變快嘛

12:26

啊但是我就堅持說了

12:27

我們只清理硬碟

12:29

不清理記憶體

12:29

他們也不好意思來反駁我

12:31

畢竟是在外人面前嘛

12:33

哪怕是我說錯了

12:34

我在當時

12:35

級別也不高嘛

12:36

回去再收拾唄

12:38

但是呢這句話說對了

12:40

為什麼呢

12:41

穀歌的這位領導就跟我們講了

12:44

說你做的對

12:45

你就不應該去清理記憶體

12:48

那是安卓操作系統該做的事情

12:51

你不能鑒閱

12:53

如果你去清理記憶體

12:54

相當於是什麼

12:55

在安卓操作系統所控制的記憶體裏邊

12:59

去做了一些手腳

13:00

這是會對整個安卓操作系統

13:02

造成影響的

13:03

是會讓安卓系統的

13:05

整個的穩定性下降的

13:06

這事不該你管

13:08

安卓的硬碟管理是做的比較爛的

13:10

磁片管理比較爛

13:11

那麼你去把那那個清一清

13:13

這個是沒有問題的啊

13:15

所以呢當時不能叫龍顏大悅吧

13:17

但是呢肯定是穀歌的這位領導啊

13:21

比較開心

13:22

等我們都出來以後呢

13:24

其他的人

13:25

我的領導

13:26

他們也想過來

13:27

為什麼是這樣的啊

13:28

為什麼我去做了這樣的一個回答

13:30

為什麼對方很開心

13:32

到底說對了什麼東西了

13:35

都想明白了以後呢

13:36

他們就異常憤怒

13:38

然而並不是生我的氣

13:39

我在當時把這個話接對了

13:41

還是算立功了的

13:43

他們生的氣是什麼呢

13:44

他們認為

13:45

穀歌原來標榜自己是一家開放的公司

13:47

是一家不作惡的公司

13:49

但其實呢

13:51

人家是我這一畝一畝三分地

13:53

我說了算

13:54

你在我的規則內去玩耍

13:56

我允許你

13:57

我的規則沒得商量

13:58

就是我定的啊

13:59

你不要來跟我商量

14:00

我的規則應該怎麼定

14:02

他們這一次就算是徹底認清了

14:05

穀歌到底怎麼回事了

14:06

然後才整個的把所有的廣告業務

14:09

從穀歌轉到Facebook啊

14:10

這個咱們講遠了

14:12

現在山姆奧特曼講的這句話其實

14:14

是一樣就是你認為GPT4哪沒做好

14:17

你想把它打一補丁啊

14:19

你想在這個裏邊去獲得一些新的用戶

14:22

別幹這事

14:22

這是我該幹的啊

14:24

這個我該定規則的

14:26

你們別摸這個東西

14:27

摸了我就弄死你

14:28

對吧所以大家一定要啊

14:31

記住我剛才那故事

14:32

引以為戒啊

14:33

然後呢

14:34

他講到說Sora會融合電影和遊戲

14:38

會有新的創業方向

14:40

這個其實呃

14:41

我覺得Sora到現在為止

14:43

還沒有給大家用起來

14:45

它就號稱可以融合電影和遊戲了啊

14:49

我們還要去看Sora整個的工作流程

14:52

和成本模型

14:53

到底怎麼能夠讓它可以跑起來

14:55

這個我覺得不一定行啊

14:58

為什麼呢

14:59

啊因為山伯特曼也好

15:00

open AI也好

15:01

對於商業化本身的理解是很奇怪的

15:05

就像剛才我們講的

15:07

OFI做了半天

15:08

他去找錢

15:08

他不去賺錢去

15:09

也沒有想著量入而出

15:11

而是我創造了社會價值

15:13

自己去找錢

15:13

去把這窟窿填上就完事了

15:15

所以他們的商業化能力啊

15:18

反而至少

15:19

按照傳統的商業標準來去判斷

15:21

是有問題的

15:24

啊然後呢

15:25

還講到說人工智慧的創業公司呢

15:28

還是要注重現有的商業規律的啊

15:31

open AI呢算是一個降維打擊了

15:34

就是我就不管商業規律了

15:35

我就上了啊

15:36

其他的在open AI基礎上的創業公司

15:41

你們還是要老老實實去賺錢的哈

15:43

就是我這條路你們別抄啊

15:45

這個也是講的比較有趣的一點

15:47

然後呢講到了國際象棋啊

15:49

說這個國際象棋呢

15:50

現在AI已經永遠勝利了啊

15:53

就是人現在已經下

15:54

不過AI了

15:55

但是呢人們還是很喜歡看人下象棋

15:59

而不是看機器下象棋

16:01

另外呢他也舉了個反例

16:03

青少年

16:04

喜歡和人工智慧的心理治療師聊天

16:08

而不是人

16:09

這兩個例子一正一反呢

16:12

算是一種很好的思考方向

16:15

為什麼呢

16:15

他在講說

16:16

人與人工智慧的關係與邊界

16:19

到底在什麼地方

16:20

什麼時候需要人

16:22

什麼時候需要人工智慧

16:24

以及未來AI產品和服務的形態

16:28

應該怎麼去設計

16:29

這個才是現在大家需要去思考的東西

16:33

講完創新和創業之後呢

16:35

他也要回復一下

16:36

說open AI的組織架構是什麼樣的

16:39

因為很多人在攻擊他嘛

16:41

特別是跟艾伊龍

16:42

艾隆馬斯克的官司也還在進行著吧

16:47

所以他要解釋一下啊

16:48

他的解釋是什麼呢

16:50

就是

16:50

組織架構是為願景和使命來服務的

16:54

我們只要不忘初心啊

16:55

我們想著我們一開始設立的什麼願景

16:57

什麼使命

16:59

這組織架構並不重要

17:01

我們前面變了以後還會接著變

17:03

我們就會一直為了我們的願景和使命

17:07

不斷的去調整啊

17:08

用當時最符合這個願景發展的

17:13

這種架構

17:14

去運營公司就好了

17:15

我該是非盈利組織的時候

17:17

我就做非盈利

17:18

我該是賺錢的時候我讓他賺錢

17:20

該誰說了算

17:21

誰說了算

17:22

只要是能夠我對我最終的願景好

17:24

就行了啊

17:25

這個也算是一個漂亮話吧

17:27

還是要說的

17:28

最後講了一下

17:29

人工智慧的社會意義在什麼地方

17:33

他說社會啊

17:35

需要為技術進步做好準備啊

17:38

這個是很重要的

17:40

因為現在大家對於open AI

17:42

對於整個這一次

17:43

AIGC

17:45

最擔心或者攻擊最多的地方是什麼

17:47

這東西太快了

17:49

日新月異

17:50

不像以前似的

17:52

放一個什麼新的技術出來

17:53

需要幾年甚至幾十年的時間

17:57

進行逐步的替代

17:59

而現在這東西真的是天天走啊

18:02

剛才我們講了

18:04

拉瑪三出完了以後

18:06

同意簽問就要趕快出

18:08

爭分奪秒的出

18:09

這個對於現在社會來說啊

18:13

是不是準備好了

18:14

不好說啊

18:15

你比如說今天一下就把律師

18:18

把醫生都替代掉了

18:19

那麼律師跟醫生該怎麼辦

18:21

哎韓國的醫生回去上班了沒有

18:24

不知道啊

18:24

人家你說只要是醫學院多招點人

18:27

他就要去罷工

18:28

那如果哪天open AI說

18:30

我把醫生替換掉了

18:32

那這個事是

18:33

也是社會需要一個時間去做好準備

18:37

現在的社會呢

18:38

已經準備好接受更好的PPT了

18:42

講到說哎

18:43

PPT4出來的時候

18:45

整個社會震驚了倆禮拜啊

18:47

PPT4已經這麼厲害了嗎

18:48

怎麼可以這樣

18:50

我覺得PPT3.5出來的時候

18:51

整個社會大概震驚的時間更長

18:54

對吧他說到現在了

18:55

已經在說什麼時候可以看到GBT5了

18:58

大家已經做好準備

18:59

準備迎接GBT5了

19:01

再把GPT5拿出來

19:02

已經不會有那麼去嚇人了

19:04

這是他現在覺得社會已經準備好了

19:07

但其實這個過程依然是非常快的

19:09

他在講說社會呢

19:10

應該跟技術一起發展啊

19:13

這個我覺得是非常重要的一句話

19:14

為什麼一旦技術發展了

19:18

社會沒跟上的話

19:19

是會亂套的

19:20

對吧那麼社會是會發生動盪的

19:23

甚至是有可能會有戰爭

19:25

會有這樣的慘劇

19:26

發生

19:28

他覺得

19:28

他已經給了社會足夠的時間來適應

19:32

社會已經發展了

19:33

我可以再往前走一步了

19:35

然而我們講啊

19:36

就是啊他怎麼來判斷呢

19:38

就是其他人啊

19:40

包括cloud 3啊

19:41

包括GMD1.5

19:43

已經達到GPT4水準了

19:45

你們覺得這事沒毛病了啊

19:46

我們再接著往前走下一步吧

19:48

有了新的工具啊

19:50

人類總會有更大的創新

19:53

他講的什麼呢

19:54

就是很多人在講

19:55

說啊GPT上來以後

19:57

人類的創新是不是會被扼殺掉啊

19:59

他說不會的

20:01

歷史告訴我們

20:02

每一次有新的工具被發明出來

20:05

人類可以用起來以後

20:08

總都會有一些更強有力的

20:11

或者更高等層次的創新會出來

20:14

我們更會用工具

20:16

更會用杠杆了

20:17

所以不用有這個擔心啊

20:19

這點我倒是認可的

20:20

就是啊

20:21

當open AI把更好的GPT帶到我面前來

20:24

更好的大模型帶到我面前來以後

20:27

整個社會的創新會上升

20:29

但是我一直覺得

20:31

整個社會的創新雖然上升了

20:34

但是這個裏面真正能夠參與進去的人

20:37

肯定還是一小群

20:38

而不是像他講的是

20:40

在AI面前人人平等了

20:43

絕大部分人

20:45

還是不會參與到這個裏邊來的

20:47

就是精英會變得更加強大

20:50

其他的人

20:51

就徹底的使用乳頭樂就可以了啊

20:54

大概是這麼樣的一個未來吧

20:56

好啊這就是山姆

20:58

奧特曼在斯坦福大學4月25號的這個呃

21:02

演講啊

21:03

或者說這個活動上所講的這些內容啊

21:06

我根據外面的一些總結

21:08

跟大家講一講我的想法

21:10

好今天就講到這裏

21:11

感謝大家收聽

21:12

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