2024年5月23日，美國眾議院外交事務委員會以壓倒性多數投票提交了一項法案，該法案將使拜登政府更容易限制AI系統(tǒng)的出口。該法案還將賦予美國商務部明確的權力，禁止美國人與外國人合作開發(fā)對美國國家安全構成威脅的AI系統(tǒng)。

路透社本月報道稱，拜登政府準備開辟一條新的戰(zhàn)線，以保護美國 AI 避免落入他國之手，初步計劃針對最先進的 AI 模型設置護欄。

AI的你追我趕，堪比當年的太空競賽。可以預見的是，未來50 年人類生活將被人工智能重新塑造，一個充滿無限可能的人工智能時代將全面來臨。

考察人工智能領域的現狀，我們發(fā)現智力遠超人類的“強人工智能”仍屬于科幻范疇。而在近未來，逐漸走出實驗室應用到日常生活中的“弱人工智能”，已經開始引發(fā)廣泛關注。

五十年前，在人們心目中自動化代表著智能，二十年前，用匯編語言寫出邏輯編碼，機器能完成人類完成不了的任務就是智能。而今天我們討論的人工智能，主要依賴深度學習技術，不需要人類輸入規(guī)則，而是機器自己尋找規(guī)則——這讓我們認為：機器有了智能，能像人一樣思考。

而深度學習大顯身手有兩個條件——強大的計算能力和高質量的大數據，前者得益于硬件計算能力的發(fā)展，后者則是互聯網時代每天產生億級數據的受惠者。未來理想化的狀態(tài)如下：

1、人人都有智能助理。對咖啡機說一句“我想喝杯咖啡”，于是，一杯不加糖、脫脂奶的美式就到了你手邊，你甚至無需告訴它，你的口味是什么，答案都在往日積累的口味偏好數據中。

2、人人都是老司機。特斯拉、谷歌、德系車企……眾多玩家都在讓科幻電影中的智能駕駛變成真實，中國科技企業(yè)自主研發(fā)的無人車也經過了路測、試駕等重重考驗。2016年烏鎮(zhèn)互聯網大會上，百度無人車首次進行開放城市道路運營，幾十名乘客提前體驗了無人駕駛汽車他們還為汽車行業(yè)及自動駕駛領域的合作伙伴提供了一個開放、完整、安全的軟件平臺Apollo，助力傳統(tǒng)車企快速搭建出一套屬于自己的完整的自動駕駛系統(tǒng)。未來，年邁的老人或考不過駕照的新手，或許都能通過無人車輕松上路，一家人出行過程中也能夠解放雙手，享受車上的家庭時光。

3、出門“帶臉就行”。“刷臉”時代，僅僅憑借一張臉就能輕松實現一切所需。人臉識別技術帶來的不僅是方便快捷，更重要的是安全，當它與金融結合，我們可以不帶手機，不帶銀行卡，只需要掃一下臉，不管是小超市買東西，還是理財、信貸等其他金融服務，都能實現極速辦理。

4、娛樂旅行、文化教育新體驗。除了翻譯，AI還在其他方面改變著我們的娛樂和旅行。如今的圖像識別以及AR等技術可以讓褪色的物體或圖片復原到幾千年前的色彩。

目前，技術領域的重要趨勢AI，正在對全球的經濟環(huán)境產生重大影響。實際上,

世界上不只有一種AI，不同的行業(yè)行業(yè)有很多不同的想法和認知，也就意味著會有非常多紛繁各異的AI，這就像世界上存在各種物種的動物一樣。如果把眾多截然不同的動物智能和機器智能匯總，我們會發(fā)現人類的智能發(fā)展并不是核心或者唯一。人類與AI的關系是復雜且多維的，包含以下幾個方面：

合作與互補：

AI與人類在很多領域都有廣闊的合作空間。例如，在醫(yī)療、工業(yè)、金融等領域中，AI可以輔助甚至在某些任務上超越人類的能力。通過開放數據和知識共享，人類為AI提供了豐富的學習資源和發(fā)展環(huán)境，而AI則以其高效的計算和決策能力彌補了人類在某些方面的不足。這種合作關系有助于提高生產效率、生活質量和推動社會進步。

競爭與挑戰(zhàn)：

隨著AI技術的快速發(fā)展和普及，它也帶來了一定的競爭和挑戰(zhàn)。AI可能會在一些特定任務上取代傳統(tǒng)的人類工作，導致就業(yè)結構的變化和工作崗位的減少。此外，安全和隱私問題也隨之而來，如合成視頻和圖像可能導致的虛假新聞和欺詐問題。這些挑戰(zhàn)需要人類社會共同面對和解決。

倫理與法律考量：

在AI的發(fā)展過程中，確保其符合人類的價值觀和道德準則是至關重要的。權利平衡是關鍵之一，以避免濫用和不公平現象的發(fā)生。因此，需要加強法律和倫理規(guī)范的研究與制定，保護個人隱私和數據安全，并推動對AI行為的監(jiān)管和責任追究機制的建立。

教育與培訓的重要性：

為了適應快速變化的工作環(huán)境和技術發(fā)展趨勢，教育系統(tǒng)應該注重培養(yǎng)人們的創(chuàng)造性思維、批判性思維和適應性技能等關鍵素養(yǎng)。這包括提供關于理解和應用AI技術的基礎知識以及數據分析和判斷能力等方面的教育和培訓機會。

跨學科合作與交流的必要性：

促進不同學科之間的合作和交流對于理解和管理AI技術的發(fā)展至關重要。這需要建立跨學科的團隊和網絡平臺來分享最佳實踐、研究成果和經驗教訓，以便更好地應對未來可能出現的挑戰(zhàn)和問題。

控制與安全性的討論：

雖然AI是由人類創(chuàng)造和發(fā)展的工具或伙伴，但對其控制和安全性問題的關注也日益增加。在某些情況下，如果缺乏適當的監(jiān)督和控制措施，AI可能產生出乎預料的行為結果。因此，確保人類對AI系統(tǒng)的有效監(jiān)控和管理成為了一個重要的議題。

人類與AI之間的關系是一種復雜的互動關系，既包含了合作與互補的機會，也面臨著競爭與挑戰(zhàn)的風險;同時還需要考慮到法律、倫理和安全等多方面的問題。隨著技術的進步和社會的發(fā)展，這種關系也將不斷地演變和調整。

AI為人類提供新的思維方式

AI就像是降臨到地球上的外星人一樣，但是它是由人類來進行設計和編程制造的，可能超過了人類的智能，也有可能有認知。但最重要的一點是，他們并不像人，他們是一個硅基生物，有不同的認知和思維方式。

思維方式的不同，可能就構成了AI與人之間最大的不同，這并不是差錯，而是特點，甚至是優(yōu)勢，他們可能會有創(chuàng)造性的思維，用完全不同于人的思維去做決策。

隨著新的AI的應用，人們發(fā)現機器也是可以產生創(chuàng)造力的。但是這些創(chuàng)造力并非是空穴來風，他們必須有人去給AI做出提示，那么這些人就叫做提示工程師。

真正優(yōu)秀的AI提示工程師可能要花一千個小時以上的時間和AI共事，他們用的AI和我們是一樣的，但是他們卻可以通過創(chuàng)造性的提示讓AI去創(chuàng)作出非凡的東西。一個優(yōu)秀的AI提示工程師是需要大量的練習和非常深厚的知識積淀和技術積淀的，大家現在也都會用一些開放的AI工具，你需要去了解AI背后的思考鏈條，你需要讓AI一步一步地去跟著你的思考。

你會被更擅長使用AI的人替代

如果說你給AI一些積極的情感反饋，比如你表揚他，那么他就會給你一些更好的答案。比起助理，AI更像一個實習生，因為實習生不能獨立完成任務，工作成果需要我們來做二次核驗的。他們是從大量人類語料中去提取信息來訓練AI，其中包含了人類最精尖的信息，同時也有一些非常普通的，甚至是質量不高的信息。

對知識型行業(yè)從業(yè)者來說，50%的任務都是可以由AI實習生來做到的。而其他50%的工作可以讓AI去做一個草稿，然后由人來做提升。同樣在其他的行業(yè)，比如說作家，他們使用AI的話，任務的完成速度會增加37%;比如律師、顧問，還有行政的工作，他們使用ChatGPT之后都有不同程度的效率的提升。最明顯的效率提升，其實來自于低級別的工種或者是普通員工。

AI和其他的技藝一樣，需要至少一千小時的練習和學習，才能夠真正擅長，所以未來人們的薪資將與你使用AI的能力掛鉤。因此，人們不會簡簡單單地因為AI失去工作，但是確實有一些工作內容會改變。

未來的5年以內人是不會被AI替代的，但是有可能會被一個善于使用AI的人替代，這是普遍的趨勢。如同現在看到的，即使有了自動駕駛，依然很少會有司機被自動駕駛所取代，但未來，司機的工作內容是會出現一定的變化的。還有在客服領域，用生成式AI去賦能服務臺的工作人員，尤其是接，會有一些AI沒有辦法處理的問題再轉到人工。

AI是相對平等的技術，即使是一些財力并不是很雄厚的企業(yè)或者是一些偏遠的地區(qū)，他們沒有充足的預算雇傭接線員，也可以運用AI提供客戶服務。

除此以外，另一種AI應用趨勢應運而生——藝術方面的提升。目前很少有畫家、音樂家、或其他藝術從業(yè)者被AI完全替代，他們可能會用AI作為靈感來源。AI的世界是基于規(guī)則的，因此，有時人覺得很簡單的事情，對AI而言可能很難，換言之，AI覺得很容易的人可能會覺得非常困難。

說到生成式AI與人之間的關系，我們把它稱之為+1關系，現階段只靠人或只靠人工智能都不行，它們要結合在一起。人類和人工智能協作可以應用在各種領域，包括教育、法律、駕駛等，有的這些和人工智能相遇是1+1>2的概念。

不可否認，現在的人工智能醫(yī)生還不如人類醫(yī)生，但是人類醫(yī)生與機器協作會做得更好。一些遙遠地區(qū)可能醫(yī)療資源短缺，無法接觸到正常的醫(yī)療資源，在這種情況下，AI治療總比沒有醫(yī)生好。

當技術變得隱形時才是最強大

在過去一年里，生成式人工智能帶來了許多激動人心的變化，比如神經網絡技術得以與人工智能結合應用，實際上神經網絡技術不是新技術，網飛和亞馬遜早就在使用，這是一種識別+生成的技術。目前神經網絡已經發(fā)展出兩個全新的概念，一個就是大型語言模型，另一個叫做對話式用戶交互界面。

大語言模型一開始是個非常簡單的編程，10-15年前，我們其實是用它來做語言翻譯的，因此當初訓練它的目的是為了建立語言模型，將一種語言翻譯成另外一種語言，用作訓練的語料就是日常生活中的各種語言。

因為語言不是單純的進行信息的傳遞和傳達，我們之所以會有語言，是希望語言表達思想，沒有語言，思想也是匱乏的，所以語言跟推理能力密切相關。當獲得了語言能力時，它也在一定程度上獲得了推理能力。

推理是語言模型研究過程中獲得的一個有趣副產物。大語言模型在很多賽道有了全新的應用，基于大語言模型，他們獲得了閱讀推理的能力，人工智能可以幫助我們做很多測試，且高分通過。

對話式用戶用戶界面與20年前的圖形用戶界面有異曲同工之妙。有了大語言模型后，你可以進行對話式溝通，從而生成圖文，我們會發(fā)現文本信息轉化成視覺信息非常符合人類的溝通訴求，這極大改變了現在的技術應用，包括語言理解、手勢識別。

未來幾年初創(chuàng)企業(yè)將變得非常的容易，只需要將一些東西添加到對話式使用界面中，比如你可以和面包機、汽車對話，AI也會變成商品的一種形式，AI交互頁面會成為區(qū)別其質量的一個關鍵所在。

當技術變得隱形的時候才是最強大的。我們現在在這個房間當中有大量的技術存在，比如電燈、水管、風扇、通風管道等，我們意識不到他們的存在，這意味著這些技術已經成功了。同理，我們一直在談AI，說明它還沒有成功，如果說我們已經無法意識到AI的存在了，那么就說明AI成功了。

AI的技術會存在于兩個階段，一個是內部的流程階段，包括編程工作、金融分析，或者是傳媒和溝通;另一個是外部使用AI來制作產品，這是大家在公眾視野當中可以看到的，比如說自動駕駛汽車機器人。目前為止，內部運行的AI更為強大，我相信這也是未來AI重要的增長點。

有些工作是人類不想做的，有些工作是人類可以做的，還有些工作甚至是人類完全未知的。AI能夠起到最大作用的地方，不僅僅是在人類不能做的，更是在于去探求完全未知的工作。

社會中層往往是AI最大受益者

那么在商業(yè)場景中，第一批的AI使用者有哪些?除了我剛剛介紹到的客服工作以外，還有程序員，現在程序員已經在使用微軟copilot這樣的AI輔助工具了。有了AI加持之后，這些程序員表示再也不想要回到沒有AI的時代;同時在營銷領域，工作人員也在大量使用AI去生成物料、圖像、視頻等等。

AI的第一批應用行業(yè)，包括軟件、醫(yī)療、教育、營銷和保險。AI可以設計保險政策、進行數據分析等等，在教育領域，最大的受益者就是學生，在醫(yī)療領域就是患者，在企業(yè)的環(huán)境當中應該是員工受益。

但其實我們發(fā)現事實與預想的恰恰相反，老師對于AI的熱情遠遠要大于學生，醫(yī)生的熱情大于患者，領導者的熱情大于普通員工。比如說老師，有了AI，他們每天可以節(jié)省幾個小時的備課時間，醫(yī)生和經理也是一樣。所以我們發(fā)現在一個企業(yè)或者行業(yè)結構當中，中層反而是受益最大的，他們反而是第一批的AI使用者。

另外年輕的初創(chuàng)企業(yè)往往最先運用AI。公司越小，運轉就更加靈活，他們就更有機會全面使用AI。大公司的腳步就會相對落后。這是一個自然進化的過程，從18世紀開始，企業(yè)一步一步從工業(yè)模式一直進化到現在的數字模式，在數字時代，中國企業(yè)搭上東風，實現了快速的成長。

之后是云計算的時代，現在我們正在全面擁抱AI，但云計算這一步是不能略過的，我們需要去打好基礎，實現完善的云計算部署。換句話說，企業(yè)要進行完善的云計算或者云平臺的部署，然后才可以在云計算的基礎上來發(fā)展他們的AI實力。

我們同時也意識到，AI素材可以實現增強現實的功能。在我們需要AI協助的過程中，AI也在學習這個物理世界。AI可以讀取物理世界，快速生成數字孿生。有了VR產品，人們可以在虛擬世界遨游，可以去自動理解身邊的環(huán)境，不需要一遍一遍去掃描，最終將整個世界輸入鏡像世界中。世界上的任何電子設備都可以看見鏡像世界，這是機器人和自動駕駛汽車所看見的世界。

未來，數據世界和人類世界交織在一起，我覺得鏡像世界的社交屬性很強，所以在這方面的培訓工作潛力無限。未來，人們在某項工作或技術正式啟用之前，可以在鏡像世界里完成實訓和試錯。

AI將與人建立更多感情羈絆

過去一年，很多翻天覆地的技術變化都是由人工智能來驅動的，人工智能帶來了前所未有的創(chuàng)意。未來如果人工智能會產生情感屬性，那可能會讓很多人覺得匪夷所思。

AI為什么會產生情感屬性呢?有以下幾個原因。首先，對話是人類溝通的自然表達，人們不自覺地代入情感，即使面對AI，我們也會用到這種原始情感，AI會通過你的語言和表情感受到原始情感的傳遞。比如說它看到了你的視線，就會知道你現在走神了，或者通過你語調的變化感覺到了情感的變化。在語言表達的同時讀取并處理了人類信息，比如像愛、喜悅、恐懼、顧慮、驚喜。

人會跟寵物有很強的情感羈絆，比如狗狗或者小貓，可能在未來會跟人工智能有更強的羈絆，它就會像一個能夠說話的小狗。人類是不可能用一種技術覆蓋所有的應用場景，除了神經網絡之外，我們還可以加入像模糊邏輯、規(guī)則判斷這些技術。

A未來三十年AI會有什么樣的發(fā)展路徑，沒人能夠預判。但是至少目前這些分析可以幫助我們更好地為未來做規(guī)劃，AI能夠幫助我們判斷哪里AI做得好，哪里人類做得好，同時還可以剖析一下哪些是希望人來做的，幫助我們更好地認清現實、理清路徑。