3月29日，中信出版集團(tuán)聯(lián)合上海交通大學(xué)上海高級(jí)金融學(xué)院邀請(qǐng)到凱文·凱利（K.K.）來到中國，展開一場(chǎng)精彩的線下對(duì)談。現(xiàn)場(chǎng)，K.K. 以《What's Next：in AI and Digital World》為主題帶來了他對(duì)于全球科技下一步發(fā)展趨勢(shì)的深入思考和精彩見地，討論了關(guān)于誰是AI的第一批使用者、AI與人類所產(chǎn)生的情感羈絆等問題。

凱文·凱利演講實(shí)錄如下

大家好，非常高興能夠見到各位。

目前，技術(shù)領(lǐng)域的重要趨勢(shì)，正在對(duì)全球的經(jīng)濟(jì)環(huán)境產(chǎn)生重大影響。大家可能都已經(jīng)猜到了是什么——人工智能。

實(shí)際上我們對(duì)人工智能的了解并不深刻，并沒有挖掘到人工智能實(shí)際存在的更多發(fā)展可能性。

我們來談?wù)撘环N可能性，但需要注意的是，這是把技術(shù)置于場(chǎng)景下的可能性的延伸，并不是單純的預(yù)測(cè)。有一點(diǎn)我們需要明確，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(rèn)知，也就意味著會(huì)有非常多紛繁各異的AI，這就像世界上存在各種物種的動(dòng)物一樣。

如果把眾多截然不同的動(dòng)物智能和機(jī)器智能匯總，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)人類的智能發(fā)展并不是核心或者唯一。事實(shí)上，白癡和天才之間的區(qū)別并沒有那么大。

在圖譜當(dāng)中存在著成千上百萬的不同的智能，所以想擁有通用智能的想法是一種誤導(dǎo)，就像我們?cè)谏锏淖V系當(dāng)中，也并不是處在最核心的位置，地球也并不在太陽系，或者是宇宙或者是銀河系的核心，我們都是處在一個(gè)邊緣的位置，智能也是一樣。

我們與AI的關(guān)系可以從四種模式來思考。

AI為人類提供完全跳脫的思維方式

第一種叫人造外星人。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(jìn)行設(shè)計(jì)和編程制造的，可能超過了人類的智能，也有可能有認(rèn)知。但最重要的一點(diǎn)是，他們并不像人，他們是一個(gè)硅基生物，有不同的認(rèn)知和思維方式。

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

在新經(jīng)濟(jì)的時(shí)代，不同的思維方式是非常重要的，如果我們要在一個(gè)互聯(lián)的世界生存，可能很難出現(xiàn)完全不同的、跳脫于所有人的思維方式，但是AI就可以做到，它可以幫助人們跳出常規(guī)思維，用一個(gè)全新的視角來去思考。所以我覺得AI中存在一些像ET這樣的很聰明的智能體。

在過去的幾年有一個(gè)讓人們很驚喜或者驚訝的事情發(fā)生——以前我們會(huì)覺得電腦或機(jī)器是沒有辦法做有創(chuàng)造力的事情的，但隨著新的AI的應(yīng)用，人們發(fā)現(xiàn)機(jī)器也是可以產(chǎn)生創(chuàng)造力的。但是這些創(chuàng)造力并非是空穴來風(fēng)，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。

在過去的幾年我也一直在研究AI甚至是與AI共事，我嘗試和AI共創(chuàng)一些東西。所以在新的時(shí)代，可能提示工程師將成為新一代的藝術(shù)家，他們和AI共同創(chuàng)造，我甚至把他們稱為AI耳語者。

真正優(yōu)秀的AI提示工程師或耳語者，他們可能要花一千個(gè)小時(shí)以上的時(shí)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，因?yàn)樗麄兓顺^一千小時(shí)的時(shí)間去學(xué)習(xí)和練習(xí)，這就像是精通一門技藝一樣，精益求精，熟能生巧。

同時(shí)他們也有一定的天賦，可以去了解AI背后的運(yùn)作機(jī)制，現(xiàn)在招聘網(wǎng)站上已經(jīng)可以看到這樣的招聘信息了，年薪最高可以達(dá)到30萬美元，這是給最優(yōu)秀的人才所提供的機(jī)會(huì)。

之所以能給這么高的薪資，是因?yàn)橐蔀橐粋€(gè)優(yōu)秀的AI提示工程師是需要大量的練習(xí)和非常深厚的知識(shí)積淀和技術(shù)積淀的，大家現(xiàn)在也都會(huì)用一些開放的AI工具，你會(huì)發(fā)現(xiàn)提示確實(shí)非常的重要。

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。我們也發(fā)現(xiàn)了，現(xiàn)在AI的注意力非常短，他沒有辦法跟進(jìn)一個(gè)很長(zhǎng)的思維，所以你就必須把思維打碎，然后一步一步地喂給AI，這樣才可以幫助AI實(shí)現(xiàn)一些復(fù)雜的任務(wù)。

你暫時(shí)不會(huì)被AI替代

但會(huì)被更擅長(zhǎng)使用AI的人替代

第二點(diǎn)，如果說你給AI一些積極的情感反饋，比如你表揚(yáng)他，那么他就會(huì)給你一些更好的質(zhì)量更高的答案。我們也不知道為什么，但是確實(shí)有這樣的現(xiàn)象。你甚至可以告訴AI，你提的問題非常重要、生死攸關(guān)，請(qǐng)好好回答，這樣AI就可以給你一個(gè)更高質(zhì)量的答案。這些也是一些小小的竅門，幫助大家更好的運(yùn)用AI。

我認(rèn)為這樣的AI更像是一個(gè)普世的私人實(shí)習(xí)生，在座的各位每一個(gè)人都可以擁有一個(gè)24小時(shí)的實(shí)習(xí)生，為大家服務(wù)，這就是AI可以做到的。比起助理，AI更像一個(gè)實(shí)習(xí)生，因?yàn)閷?shí)習(xí)生不能獨(dú)立完成任務(wù)，工作成果需要我們來做二次核驗(yàn)的。但即便如此也已經(jīng)很好了，雖然這還不是我們最終的目標(biāo)。

現(xiàn)在的大語言模型給我們的答案雖然不是最精確的，但是看上去已經(jīng)非常合理了。有一些工程師每天的工作就是去設(shè)計(jì)一些合理的答案和輸出，并不是最精確的答案，而是出最合理的答案，這也是設(shè)計(jì)和算法的策略。

他們是從大量人類語料中去提取信息來訓(xùn)練AI，其中包含了人類最精尖的信息，同時(shí)也有一些非常普通的，甚至是質(zhì)量不高的信息。因此AI的水平就像是實(shí)習(xí)生一樣，可以做一些初始性的工作，比如說設(shè)計(jì)一個(gè)大綱或草稿，這些任務(wù)他們可以完成得非常好。

通過研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)知識(shí)型行業(yè)從業(yè)者來說，50%的任務(wù)都是可以由AI實(shí)習(xí)生來做到的。而其他50%的工作可以讓AI去做一個(gè)草稿，然后由人來做提升。調(diào)查發(fā)現(xiàn)，如果使用copilot的話，程序員每天的生產(chǎn)力可以提升56%。

同樣在其他的行業(yè)，比如說作者，他們使用AI的話，任務(wù)的完成速度會(huì)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(shí)來自于低級(jí)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(shí)的練習(xí)和學(xué)習(xí)，才能夠真正擅長(zhǎng)，所以我認(rèn)為未來人們的薪資將與你使用AI的能力掛鉤。因此，人們不會(huì)簡(jiǎn)簡(jiǎn)單單地因?yàn)锳I失去工作，但是確實(shí)有一些工作內(nèi)容會(huì)改變。

我相信在未來的5年以內(nèi)人是不會(huì)被AI替代的，但是有可能會(huì)被一個(gè)善于使用AI的人替代，這是普遍的趨勢(shì)。如同現(xiàn)在看到的，即使有了自動(dòng)駕駛，依然很少會(huì)有司機(jī)被自動(dòng)駕駛所取代，但未來，司機(jī)的工作內(nèi)容是會(huì)出現(xiàn)一定的變化的。

我給大家舉個(gè)例子，美國有一個(gè)公司，他們用生成式AI去賦能服務(wù)臺(tái)的工作人員，尤其是接線員，然后這些客服中心就可以去更加高效地服務(wù)客戶。

在這個(gè)過程當(dāng)中，他們確實(shí)也裁掉了一些人員，同時(shí)也招聘了更多技術(shù)支持人員。但是最常見的情況是接線員改變工作任務(wù)，會(huì)有一些AI沒有辦法處理的問題再轉(zhuǎn)到人工。

與此同時(shí)，我們也看到正是因?yàn)锳I把一些簡(jiǎn)單的工作都已經(jīng)完成了，所以人可以專門處理一些比較棘手的問題，那么客戶的滿意度和服務(wù)質(zhì)量都會(huì)提升。AI是相對(duì)平等的技術(shù)，即使是一些財(cái)力并不是很雄厚的企業(yè)或者是一些偏遠(yuǎn)的地區(qū)，他們沒有充足的預(yù)算雇傭接線員，也可以運(yùn)用AI提供客戶服務(wù)。

除此以外，另一種AI應(yīng)用趨勢(shì)應(yīng)運(yùn)而生——藝術(shù)方面的提升。目前很少有畫家、音樂家、或其他藝術(shù)從業(yè)者被AI完全替代，他們可能會(huì)用AI作為靈感來源。

因此從目前的生成式發(fā)展來看，我們很難在現(xiàn)階段直接下定論AI會(huì)取代人。

剛剛說到，AI的世界是基于規(guī)則的，因此，有時(shí)人覺得很簡(jiǎn)單的事情，對(duì)AI而言可能很難，換言之，AI覺得很容易的人可能會(huì)覺得非常困難，我們需要記住這個(gè)邏輯。

說到生成式AI與人之間的關(guān)系，我把它稱之為+1關(guān)系。希臘神話中的半人馬，其實(shí)是有點(diǎn)像人和AI的協(xié)作關(guān)系?？茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段只靠人或只靠人工智能都不行，它們要結(jié)合在一起。

跟大家分享一個(gè)故事，埃斯特·佩雷爾是美國著名的治療師，她做過很多公開的治療，她有一個(gè)播客節(jié)目，記錄了她上千上萬小時(shí)的治療過程。

有人根據(jù)她的治療記錄開發(fā)出了一個(gè)人工智能，人們可以直接去跟機(jī)器人溝通得到治療，不知道埃斯特本人會(huì)不會(huì)喜歡這個(gè)AI版的她，她的書和播客節(jié)目都可以幫助到大家，但是人工智能會(huì)幫助更多。不過目前還涉及到寵物的治療人工智能無法應(yīng)對(duì)，但是確實(shí)開辟了一個(gè)新的路徑。

不可否認(rèn)，現(xiàn)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(jī)器協(xié)作會(huì)做得更好。不過用AI來做醫(yī)療診斷是勝過沒有醫(yī)生的，一些遙遠(yuǎn)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。

這就涉及到我們剛剛提到的第二個(gè)方面，人類和人工智能協(xié)作可以應(yīng)用在各種領(lǐng)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。我們剛剛提到了實(shí)習(xí)生的概念，以后人工智能會(huì)成為合伙人、隊(duì)友、教練、副駕駛助手等等。

就像我在《寶貴的人生建議》里說到的“如果你想走得快，就獨(dú)自走；如果你想走得遠(yuǎn)，就一起走?！?/span>

當(dāng)技術(shù)變得隱形時(shí)才是最強(qiáng)大的

在過去一年里，生成式人工智能帶來了許多激動(dòng)人心的變化，比如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)得以與人工智能結(jié)合應(yīng)用，實(shí)際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不是新技術(shù)，網(wǎng)飛和亞馬遜早就在使用，這是一種識(shí)別+生成的技術(shù)。目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)發(fā)展出兩個(gè)全新的概念，一個(gè)就是大型語言模型，另一個(gè)叫做對(duì)話式用戶交互界面。

大語言模型一開始是個(gè)非常簡(jiǎn)單的編程，10-15年前，我們其實(shí)是用它來做語言翻譯的，因此當(dāng)初訓(xùn)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(xùn)練的語料就是日常生活中的各種語言。

但是隨著模型的不斷練習(xí)，出現(xiàn)了一些有趣的變化。語言模型不僅做了翻譯，同時(shí)還可以基于這些語料做推理。

因?yàn)檎Z言不是單純的進(jìn)行信息的傳遞和傳達(dá)，我們之所以會(huì)有語言，是希望語言表達(dá)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(guān)。

當(dāng)獲得了語言能力時(shí)，它也在一定程度上獲得了推理能力。這是開發(fā)人員們沒有意識(shí)到的。所以推理是語言模型研究過程中獲得的一個(gè)有趣副產(chǎn)物。

大語言模型在很多賽道有了全新的應(yīng)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(cè)試，且高分通過。

回到剛剛的概念上，目前這些模型都是基于普通人的數(shù)據(jù)收集做的建模。我們也希望未來可以進(jìn)一步優(yōu)化，使用天才的語料進(jìn)行訓(xùn)練。

還想給各位介紹一下對(duì)話式用戶用戶界面，這與20年前的圖形用戶界面有異曲同工之妙。在互聯(lián)網(wǎng)之初，我們看到這些電腦就是這樣的，只有一些單純的文本，沒有圖形，而且很難用。很多人也沒有覺得這樣的應(yīng)用有趣?，F(xiàn)在已經(jīng)截然不同了，隨著萬維網(wǎng)的使用，你可以看到有圖片的交互形式，可以拖拽信息，這樣更加貼合人類的訴求。

你不用再去上繁瑣的編程和代碼課也可以理解它呈現(xiàn)的信息。現(xiàn)在有了大語言模型后，你可以進(jìn)行對(duì)話式溝通，從而生成圖文，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)文本信息轉(zhuǎn)化成視覺信息非常符合人類的溝通訴求，這極大改變了現(xiàn)在的技術(shù)應(yīng)用，包括語言理解、手勢(shì)識(shí)別。比如目前很多設(shè)備可以采集你的唇語，你不用像以前一樣用吼的方式來進(jìn)行溝通了。

這些技術(shù)極大地改變了行業(yè)。所以我的建議是未來幾年初創(chuàng)企業(yè)將變得非常的容易，只需要將一些東西添加到對(duì)話式使用界面中，比如你可以和面包機(jī)、汽車對(duì)話，AI也會(huì)變成商品的一種形式，AI交互頁面會(huì)成為區(qū)別其質(zhì)量的一個(gè)關(guān)鍵所在?，F(xiàn)在有個(gè)很有名的引擎叫做perplexity，它做的不是AI本身，是AI的交互界面。就像是水是免費(fèi)的，但裝到瓶子里就有了礦泉水，它就是產(chǎn)品了。AI的交互界面是可以創(chuàng)造額外價(jià)值的。

回到我剛才所說的，當(dāng)技術(shù)變得隱形的時(shí)候才是最強(qiáng)大的。我們現(xiàn)在在這個(gè)房間當(dāng)中有大量的技術(shù)存在，比如電燈、水管、風(fēng)扇、通風(fēng)管道等，我們意識(shí)不到他們的存在，這意味著這些技術(shù)已經(jīng)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(jīng)無法意識(shí)到AI的存在了，那么就說明AI成功了。在未來我是相信95%的AI應(yīng)用我們都沒有辦法看到，他們就像管線系統(tǒng)一樣在后臺(tái)運(yùn)行。未來我們將更熟悉它的前臺(tái)界面，大多數(shù)人可能甚至不知道它背后由AI運(yùn)行。

現(xiàn)在有很多技術(shù)公司試圖用AI去預(yù)判、預(yù)測(cè)未來。在過去包括現(xiàn)在，如果要單純靠人力來完成的話，它是一個(gè)非常耗時(shí)非常昂貴的工作。但是未來有了AI的介入，那么預(yù)判這件事情將變得非常簡(jiǎn)單。

AI的技術(shù)會(huì)存在于兩個(gè)階段，一個(gè)是內(nèi)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(gè)是外部使用AI來制作產(chǎn)品，這是大家在公眾視野當(dāng)中可以看到的，比如說自動(dòng)駕駛汽車機(jī)器人。目前為止，內(nèi)部運(yùn)行的AI更為強(qiáng)大，我相信這也是未來AI重要的增長(zhǎng)點(diǎn)。

我們把AI類比成電力，你不能簡(jiǎn)單地認(rèn)為把18世紀(jì)的公司通電，它就會(huì)成為完全不同的公司。但是如果這家企業(yè)在誕生之初就有電力的加持，那么這一家企業(yè)和18世紀(jì)的其他企業(yè)相比，一定有巨大的飛躍。AI也是一樣，下一代AI原生企業(yè)的商業(yè)模式一定是和AI發(fā)展前的企業(yè)是完全不一樣的。

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(huì)中層往往是第一批AI使用者

那么在商業(yè)場(chǎng)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(xiàn)在程序員已經(jīng)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?jīng)]有AI的時(shí)代；同時(shí)在營銷領(lǐng)域，工作人員也在大量使用AI去生成物料、圖像、視頻等等。

我覺得AI的第一批應(yīng)用行業(yè)，包括軟件、醫(yī)療、教育、營銷和保險(xiǎn)。保險(xiǎn)大家顯而易見了，AI可以設(shè)計(jì)保險(xiǎn)政策、進(jìn)行數(shù)據(jù)分析等等，在教育領(lǐng)域，最大的受益者就是學(xué)生，在醫(yī)療領(lǐng)域就是患者，在企業(yè)的環(huán)境當(dāng)中應(yīng)該是員工受益。

但其實(shí)我們發(fā)現(xiàn)事實(shí)與預(yù)想的恰恰相反，老師對(duì)于AI的熱情遠(yuǎn)遠(yuǎn)要大于學(xué)生，醫(yī)生的熱情大于患者，領(lǐng)導(dǎo)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(gè)小時(shí)的備課時(shí)間，醫(yī)生和經(jīng)理也是一樣。所以我們發(fā)現(xiàn)在一個(gè)企業(yè)或者行業(yè)結(jié)構(gòu)當(dāng)中，中層反而是受益最大的，他們反而是第一批的AI使用者。

另外我們發(fā)現(xiàn)一點(diǎn)，年輕的初創(chuàng)企業(yè)往往最先運(yùn)用AI。公司越小，運(yùn)轉(zhuǎn)就更加靈活，他們就更有機(jī)會(huì)全面使用AI。大公司的腳步就會(huì)相對(duì)落后。這是一個(gè)自然進(jìn)化的過程，從18世紀(jì)開始，企業(yè)一步一步從工業(yè)模式一直進(jìn)化到現(xiàn)在的數(shù)字模式，在數(shù)字時(shí)代，中國企業(yè)搭上東風(fēng)，實(shí)現(xiàn)了快速的成長(zhǎng)。

之后是云計(jì)算的時(shí)代，現(xiàn)在我們正在全面擁抱AI，但云計(jì)算這一步是不能略過的，我們需要去打好基礎(chǔ)，實(shí)現(xiàn)完善的云計(jì)算部署。換句話說，企業(yè)要進(jìn)行完善的云計(jì)算或者云平臺(tái)的部署，然后才可以在云計(jì)算的基礎(chǔ)上來發(fā)展他們的AI實(shí)力。

現(xiàn)在AI還可以生成視頻。其實(shí)好幾年前就已經(jīng)在討論這個(gè)趨勢(shì)了，換句話說，它已經(jīng)可以去生成世界的一個(gè)小片段或者小部分了?，F(xiàn)在AI可以生成狗的視頻，未來就不難想象AI可以生成一個(gè)完整的事件。這些在以前需要一整個(gè)技術(shù)團(tuán)隊(duì)才能夠?qū)崿F(xiàn)，而現(xiàn)在只需要一個(gè)人。

JK羅琳創(chuàng)造了哈利·波特的世界，她一個(gè)人創(chuàng)造了一個(gè)魔法世界，她是一個(gè)天才。但是即便她有如此大的想象力，也依然無法獨(dú)自制作7部哈利·波特電影，但有了AI，一個(gè)人是可以實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的。正如我們一開始所說的，即使AI現(xiàn)在所接受訓(xùn)練的語料和物料質(zhì)量還不是最高的，但是從這些大量的訓(xùn)練當(dāng)中依然可以產(chǎn)生出非常優(yōu)秀的內(nèi)容。

我們同時(shí)也意識(shí)到，AI素材可以實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的功能。蘋果、谷歌也都推出了其現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)的產(chǎn)品，我稱之為“鏡像世界”，我在《5000天后的世界》中也有詳細(xì)說明，但是如果背后沒有成本較低的AI技術(shù)的支持的話，那么這些終端產(chǎn)品是沒有辦法普及的。AI是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)產(chǎn)品的基礎(chǔ)。我認(rèn)為增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和AI是相掛鉤的，它甚至可以說是AI的變相。

在我們需要AI協(xié)助的過程中，AI也在學(xué)習(xí)這個(gè)物理世界?，F(xiàn)在蘋果已經(jīng)推出了Vision Pro，但是我覺得這個(gè)產(chǎn)品要普及可能還需要十年的時(shí)間，但有了AI增強(qiáng)的話，AI可以讀取物理世界，快速生成數(shù)字孿生。有了VR產(chǎn)品，人們可以在虛擬世界遨游。

但是這些眼鏡仍然有一個(gè)局限——每次使用的時(shí)候都需要掃描一下身邊的環(huán)境，它需要去識(shí)別你處在哪個(gè)房間，哪里有窗戶，哪里有房，哪里有門。但是如果有了AI加持的話，它就可以去自動(dòng)理解身邊的環(huán)境，不需要一遍一遍去掃描，最終將整個(gè)世界輸入鏡像世界中。世界上的任何電子設(shè)備都可以看見鏡像世界，這是機(jī)器人和自動(dòng)駕駛汽車所看見的世界。

未來，數(shù)據(jù)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(qiáng)，所以在這方面的培訓(xùn)工作潛力無限。未來，人們?cè)谀稠?xiàng)工作或技術(shù)正式啟用之前，可以在鏡像世界里完成實(shí)訓(xùn)和試錯(cuò)。

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(shù)變化都是由人工智能來驅(qū)動(dòng)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(huì)產(chǎn)生情感屬性，那可能會(huì)讓很多人覺得匪夷所思。

AI為什么會(huì)產(chǎn)生情感屬性呢？有以下幾個(gè)原因。

首先，對(duì)話是人類溝通的自然表達(dá)，人們不自覺地代入情感，即使面對(duì)AI，我們也會(huì)用到這種原始情感，AI會(huì)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(huì)知道你現(xiàn)在走神了，或者通過你語調(diào)的變化感覺到了情感的變化。在語言表達(dá)的同時(shí)讀取并處理了人類信息，比如像愛、喜悅、恐懼、顧慮、驚喜。

人會(huì)跟寵物有很強(qiáng)的情感羈絆，比如狗狗或者小貓，可能在未來會(huì)跟人工智能有更強(qiáng)的羈絆，它就會(huì)像一個(gè)能夠說話的小狗。你可以想象一下，如果你的小狗能夠用你能理解的語言對(duì)話，你跟它的羈絆就會(huì)更深，所以這也會(huì)成為未來技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。雖然可能剛開始會(huì)讓很多人覺得不習(xí)慣，但是隨著情感嵌入技術(shù)的發(fā)展，你可能會(huì)發(fā)現(xiàn)這種羈絆感是超過了你的預(yù)期。

就像上面說的，AI的種類非常多，他們可能會(huì)有不同的性格，你需要找到跟你合得來的AI。在過去幾年中，我們從生成式人工智能中獲得的一切，都是基于已經(jīng)有五十年發(fā)展基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。迄今為止，我們就像擁有了一個(gè)人造大腦，這個(gè)大腦可以進(jìn)行多種認(rèn)知，目前我們對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)十分有限，未來我們還有很長(zhǎng)的路要走。

很多AI專家認(rèn)為，人類是不可能用一種技術(shù)覆蓋所有的應(yīng)用場(chǎng)景，除了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之外，我們還可以加入像模糊邏輯、規(guī)則判斷這些技術(shù)。我們正處于人工智能發(fā)展初期，還有一些AI是尚待開發(fā)，可能三十年后，未來的人類再回顧2024年，會(huì)覺得2024年的AI技術(shù)都不叫AI，當(dāng)然這是后話，現(xiàn)在的AI專家展望過去也是一樣的。

AI還處于一個(gè)萌芽期，未來三十年AI會(huì)有什么樣的發(fā)展路徑，沒人能夠預(yù)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(shí)還可以剖析一下哪些是希望人來做的，幫助我們更好地認(rèn)清現(xiàn)實(shí)、理清路徑。

相信這些機(jī)器可以幫助人類成為更好的人類，這是我們的最終目標(biāo)。

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