开发搭建.php.java.源码.python.私活群

技术人员私活群，交易需谨慎！仅提供平台交流。 群内提供CDN免费测试，可联系管理员

找懂python selenium和JS的程序员，帮我做一个自动化的工具，价格300U，联系@anna888t，走担保交易

找懂python selenium和JS的程序员，帮我做一个自动化的工具，价格300U，联系@anna888t，走担保交易 状态：#悬赏中 类目：#悬赏 #代办代做 #程序开发 #技术难题 本群负责人：@beijixing4 更多资源群：@sousuoresoudaohao

AI开源让扎克伯格再次成为硅谷红人

AI开源让扎克伯格再次成为硅谷红人 然而，扎克伯格在去年夏天发布新版AI系统时将代码“开源”，以便任何人都可以自由复制、修改和再利用这些代码。扎克伯格的这一做法打动了伊曼纽尔，后者也是区块链创业公司Pastel Network的创始人。伊曼纽尔说，Meta的AI系统性能强大且易于使用，对此他表示赞赏。最重要的是，他欣赏扎克伯格拥护黑客准则，也就是让技术免费可用，这与Google、OpenAI和微软等公司的做法大相径庭。“扎克伯格成了我们的拥护者，”42岁的伊曼纽尔表示，“感谢上帝，我们有人保护开源精神不受其他大公司的影响。”扎克伯格眼下，扎克伯格已成为支持和推广AI开源模型的最受瞩目的科技高管，这让这位40岁的亿万富翁直接置身于一场争议性辩论的一边。这场辩论的主题是，AI这项可能改变世界的技术是否过于危险，以至于不能提供给任何想要得到它的程序员。微软、OpenAI和Google更多的是采取了一种封闭的AI策略来保护自己的技术，他们说这是出于高度谨慎的目的。但是，扎克伯格则一直在大声疾呼，认为这项技术应该向所有人开放。今年1月，扎克伯格在Instagram上的一段视频中说：“这项技术是如此重要，机会是如此巨大，以至于我们应该尽可能负责地开源并让它广泛可用，这样每个人都能受益。”最受欢迎的事这种立场让扎克伯格成为了许多硅谷开发者社区中意想不到的风云人物，引发了人们对他“改头换面”和“扎克复兴”的讨论。尽管扎克伯格仍在努力应对有关Meta平台上的错误信息和儿童安全问题的审查，但许多工程师、程序员、技术专家和其他人都支持他的开源立场，把AI技术提供给大众。Meta称，自从公司的第一个完全开源AI模型LLaMA 2在去年7月发布以来，该软件已被下载超过1.8亿次。该模型的更强大版本LLaMA 3在今年4月发布，在AI代码社区网站Hugging Face上以创纪录的速度登上了下载排行榜的榜首。开发者已经在Meta的AI模型基础上创建了数以万计的定制AI程序，并把它们用于各种用途，从帮助临床医生阅读放射学扫描影像，到创建大量数字聊天机器人助手。“我告诉扎克伯格，我认为开源LLaMA是Facebook有史以来在科技界做过的最受欢迎的事情，”支付公司Stripe CEO帕特里克·科里森(Patrick Collison)说，他最近加入了一个Meta战略咨询小组，旨在帮助公司就其AI技术做出战略决策。Meta拥有Facebook、Instagram和其他应用。Stripe CEO科里森扎克伯格在科技圈积聚的新人气之所以引人注目，是因为他与开发人员之间有过不愉快的历史。过去二十年里，Meta有时会给程序员制造麻烦。例如，2013年，扎克伯格收购了开发者工具开发商Parse，以吸引程序员为Facebook平台开发应用。但是三年后，他关闭了这个项目，激怒了那些在这个项目上投入了时间和精力的开发者。截至发稿，扎克伯格和Meta不予置评。Google没有回应置评请求。扎克伯格长期支持开源开源软件在硅谷有着悠久而传奇的历史，主要的技术斗争围绕着开放与专有(或封闭)系统展开。在互联网发展的早期，微软曾想法提供运行互联网基础设施的软件，但最终输给了开源软件项目。接着，Google开放了其Android移动操作系统，以挑战苹果封闭的iPhone操作系统。互联网浏览器Firefox、博客平台WordPress和热门动画软件工具Blender都是使用开源技术构建的。扎克伯格在2004年创立了Facebook，长期以来一直支持开源技术。2011年，Facebook创办了非营利组织开放计算项目(Open Compute Project)，免费分享数据中心内服务器和设备的设计。2016年，Facebook还开发了开源软件库Pytorch，该软件库已被广泛用于开发AI应用程序。另外，该公司还分享了他所开发的计算芯片的蓝图。“扎克伯格善于研究历史，”Spotify CEO丹尼尔·埃克(Daniel Ek)说，他把扎克伯格视为知己，“在计算机行业的历史中，他发现总有封闭和开放的道路可供选择，而他总是默认选择开放。”内部争议在Meta，AI开源的决定引发过争议。在2022年和2023年，该公司的政策和法律团队支持以更保守的方式发布软件，原因是担心开源遭到华盛顿和欧盟监管机构的强烈反对。但是，杨立昆(Yann LeCun)和乔尔·皮诺(Joelle Pineau)这样的Meta技术专家推动了开源模式。他们是AI研究的先锋，认为从长远来看这么做对公司更有利。最终，Meta工程师们赢了。扎克伯格去年在自己的Facebook主页上发帖说，他认同开源做法，因为如果代码是公开的，它可以更快地得到改进和保护。杨立昆(右)虽然将LLaMA开源意味着Meta拱手交出花费数十亿美元创建的计算机代码，不会立即获得投资回报，但扎克伯格称其为“好买卖”。随着越来越多的开发者使用Meta的软件和硬件工具，他们就越有可能投资Meta技术生态系统，这有助于巩固公司的地位。开源还帮助Meta改进了自己的内部AI系统，并在Meta的应用程序上提升了定向广告，推荐更相关的内容。“这正中扎克伯格的下怀，完全符合Meta让公司受益的设想。LLaMA对所有人来说都是双赢的。”麻省理工学院斯隆管理学院研究AI的研究员努尔·艾哈迈德(Nur Ahmed)说。竞争对手也注意到了这一点。今年2月，Google开放了两个AI模型Gemma 2B和Gemma 7B的代码，这表明它感受到了扎克伯格开源策略的压力。微软、Mistral、Snowflake和Databricks等其他公司也从今年开始提供开源模型。冰释前嫌对于一些程序员来说，扎克伯格的AI开源策略并没有消除过去引发的所有成见。35岁的萨姆·麦克劳德(Sam McLeod)是澳大利亚墨尔本的一名软件开发人员。多年前，由于他对该公司在用户隐私和其他方面的过往记录感到愈发不安，他删除了自己的Facebook账户。但是，麦克劳德最近表示，他意识到扎克伯格发布了带有“宽松许可条款”的“前沿”开源软件模型，这是其他大型科技公司无法做到的。24岁的马特·舒默(Matt schumer)是纽约的一名开发者。他说，自己使用Mistral和OpenAI的闭源AI模型，来驱动其创业公司HyperWrite的数字助手。但是，在Meta上个月发布了新版开源AI模型后，舒默开始严重依赖这款模型。他对扎克伯格的任何保留意见都成了过往云烟。“开发者已经开始放下他们之前与扎克伯格、Facebook产生的许多问题，”舒默表示，“现在，他所做的事情对开源社区是真正有益的。” ... PC版： 手机版：

然而，这家公司似乎从未完全恢复过90年代的活力。直到现在。当初创公司OpenAI开始开发其令人瞠目的生成型AI产品时，纳德拉迅速

然而，这家公司似乎从未完全恢复过90年代的活力。直到现在。当初创公司OpenAI开始开发其令人瞠目的生成型AI产品时，纳德拉迅速意识到，与该公司及其首席执行官Sam Altman合作将使微软处于新的AI繁荣的中心位置。（OpenAI被吸引到这个协议是由于需要微软的Azure服务器的计算能力。） 作为合作伙伴关系中的第一步，微软通过发布Copilot，一款可以自动化某些编码元素的AI助手，给开发者世界留下了深刻的印象。而在2月份，纳德拉令更广泛的世界（以及其竞争对手谷歌）震惊的是，他通过一个名为Sydney的聊天机器人，将OpenAI的最新大型语言模型集成到了Bing中。有数百万人使用了它。是的，出现了一些小问题《纽约时报》记者凯文·鲁斯诱使Sydney承认它爱上了他，并将从他的妻子手中抢走他但总的来说，该公司正在崭露头角成为AI的重量级选手。微软现在正在将生成型AI“副驾驶员”集成到其许多产品中。其对OpenAI的投资超过100亿美元，看起来是世纪之交的最佳投资。（不过微软并未免于最近科技行业的紧缩趋势纳德拉今年已经裁掉了10000名员工。） 如今55岁的纳德拉，终于开始得到认可，不仅仅是一个熟练的看门人和微软巨大资源的精明运用者。他深思熟虑的领导方式和显著的谦逊，一直与他无情且喧闹的前任比尔·盖茨和史蒂夫·鲍尔默形成鲜明对比。（确实，这些人设定的同情心标准相当低。）通过他迅速而全面的采用AI，他表现出了一种勇气，这让人联想到微软早期的活力。现在，每个人都想听听他对AI这个世纪科技热门话题的看法。 史蒂文·列维：你何时意识到这个阶段的AI将带来如此大的变革？ 萨蒂亚·纳德拉：当我们从GPT 2.5升级到3时，我们都开始看到这些新的能力。它开始显示出扩展效应。我们并没有只对其进行编码训练，但是它在编码方面确实变得非常好。那时我就成为了一个信徒。我想，“哇，这真的开始了。” 史蒂文·列维：你试图购买OpenAI吗？ 萨蒂亚·纳德拉：我在微软的成长过程中，以许多有趣的方式处理合作伙伴关系。早在以前，我们就与SAP进行深度合作构建了SQL Server。所以这种事情对我来说并不陌生。不同的是，OpenAI具有一种有趣的结构；它是非营利的。 通常这看起来似乎会成为一种交易终结者，但你和OpenAI以某种方式提出了一个复杂的解决方案。 他们创建了一个盈利实体，我们说，“我们可以接受。”我们有一个良好的商业伙伴关系。我觉得这里有一个长期稳定的交易。 显然，这种设置使OpenAI从你们的交易中赚钱，微软也是，但对你们合作积累的利润有一个上限。当你达到这个上限时，就像灰姑娘的马车变成南瓜OpenAI变成了一个纯粹的非盈利组织。那时合作伙伴关系会怎样？OpenAI是否会说，“我们完全是非盈利的，我们不想成为商业运营的一部分？” 我认为他们的博客已经阐述了这一点。但从根本上说，他们的长期想法是我们达到超级智能。如果发生这种情况，我想一切都将不再确定，对吗？ 是的。对所有人来说。 如果这是人类的最后一项发明，那么一切都将不再确定。不同的人对这是什么，何时会发生有不同的判断。未说出来的部分是，政府会对此有什么看法？所以我把这个问题放在一边。只有当出现超级智能时，这种情况才会发生。 OpenAI的首席执行官Sam Altman相信这种情况将会发生。你是否同意他的观点，我们将达到那个AGI超级智能的基准？ 我更关注所有人都能从中受益的问题。我深受工业革命直到很晚才影响到我成长的世界各地的事实困扰。所以我正在寻找可能比工业革命更大的事情，并真正做到使工业革命为西方，为全世界的每一个人所做的事情。所以我一点也不担心AGI的出现，或者快速出现。很好，对吗？这意味着80亿人口有了丰富的资源。那是一个理想的世界。 你如何规划来实现这个愿景？现在你正在将AI融入你的搜索引擎，你的数据库，你的开发者工具。但这些并不是那些被忽视的人们正在使用的。 很好的观点。我们首先从开发者的前沿看起。我真正兴奋的一件事是带回开发的乐趣。微软开始是一个工具公司，尤其是开发者工具。但是多年来，由于软件开发的复杂性，开发者曾经享受的关注和流动性被中断。我们对这个AI程序员Copilot[它编写日常代码并释放程序员解决更具挑战性的问题]所做的对这门手艺的贡献，美丽可见。现在，在GitHub上的一亿开发者可以享受自己的时间。然而，随着AI改变编程过程，它可以增长10倍一亿可以变成十亿。当你正在提示一个LLM时，你正在对它编程。 任何拥有智能手机并知道如何说话的人都可以成为开发者吗？ 绝对可以。你不需要写一个公式，或者学习语法或代数。如果你说提示只是开发，学习曲线将变得更好。你现在甚至可以问，“什么是开发？”这将被大众化。 至于把这个带给全球80亿人，我在一月份去了印度，看到了一个令人惊奇的演示。政府有一个名为“数字公共产品”的项目，其中之一是文本到语音系统。在演示中，一位农村农民正在使用这个系统询问他在新闻上看到的一个补贴计划。它告诉他关于该计划以及他可以填写的申请表格。通常情况下，它会告诉他在哪里可以得到这些表格。但是印度有一个开发者用所有印度政府文件训练了GPT，所以系统自动用不同的语言为他填写了表格。一些几个月前在美国西海岸创建的东西，已经到了印度的一位开发者那里，然后他写了一个模块，让印度农村的农民可以在WhatsApp机器人上的手机上获得该技术的好处。我的梦想是地球上的每一个80亿人都能有一个AI导师，一个AI医生，一个程序员，也许是一个顾问！ 那是一个伟大的梦想。但生成型AI是新技术，有些神秘。我们真的不知道这些东西是如何工作的。我们还有偏见。有些人认为现在大规模采用还为时过早。Google多年来一直拥有生成型AI技术，但出于谨慎，它步调缓慢。然后你把它放入Bing，并挑衅Google做同样的事情，尽管有所保留。你的确切话：“我希望人们知道我们让Google跳舞。”Google确实跳舞了，改变了它的策略，并用它自己的生成AI搜索产品Bard跳入市场。我不想说这是鲁莽，但可以说，你大胆的Bing举动是一个过早的发布，开始了一个由大大小小的竞争者不顾一切地跳入，无论他们的技术是否准备好的绝望周期。 我们行业的美在于，不仅看你拥有什么能力，更看你如何实际运用这些能力并转化为实实在在的产品。如果你想展开这个论点，你可以回头看看施乐PARC或者微软研究院，说他们开发出的所有东西都应该被留下来。问题是，谁做出了实际有用的东西，真正帮助了世界向前发展？这就是我觉得我们需要做的。去年谁能想到搜索可以再次变得有趣？谷歌做得非常好，并在产品和分销两方面坚固地领导了这个行业。谷歌搜索是Android上的默认搜索引擎，iOS上的默认搜索引擎，最大的浏览器上的默认搜索引擎，等等。所以我说，“嘿，让我们去创新，改变搜索范例，使得谷歌的10个蓝色链接看起来像Alta Vista！” 你在说90年代的搜索引擎，当谷歌超越它的创新时，它立即变得过时。那太残酷了。 此时，当我使用必应聊天时，我根本不能回到原来的必应。这根本没有意义。所以我现在很高兴有了Bard和必应。让真正的竞争存在，让人们享受创新。 我想你一定对终于推出一种让人们注意到必应的搜索创新感到很兴奋。我记得你在2009年管理必应的时候是多么的沮丧，你似乎在追求一个无法超越的对手。那么对于AI，我们是否处于这样一个拐点，原先牢固的赢家变得脆弱？ 绝对。从某种意义上说，每次变化都让我们更接近Vannevar Bush在文章中首次提出的愿景[《我们可能会想什么》是一篇1945年发表在大西洋月刊上的文章，首次提出了一个由计算机驱动的信息乌托邦的观点]。这就是梦想，对吧？问题是，如何真正创造出这种成功感，这包括从Bush到J. C. R. Licklider[他在1960年设想了“人类和计算机的共生”]到Doug Engelbart[鼠标和窗口]到Alto[Xerox PARC的图形界面PC]，到个人电脑，到互联网。这一切都是说，“嘿，能不能有一个更自然的接口，让我们作为人类增强我们的认知能力，做更多的事情？”所以，这就是其中的一个例子。副驾驶是一个隐喻，因为这是一个把人放在中心的设计选择。所以不要把这个发展变成关于自动驾驶它关乎副驾驶。很多人都在说，“哦我的上帝，AI来了！”猜猜看？AI已经在我们周围。实际上，所有的行为定向都使用了很多生成式AI。它是一个黑盒子，你我只是目标。 我觉得未来将是副驾驶和自动驾驶之间的拉锯战。 问题是，人们如何控制这些强大的能力？一种方法是让模型本身与我们关心的核心人类价值观保持一致。这些不是技术问题，更多的是社会文化考虑。另一方面是设计选择和产品制造与上下文相结合。这意味着真正确保这些模型被部署的环境与安全保持一致。 你对那些说我们应该对AI停下来六个月的人有耐心吗？ 我对任何说“让我们对所有难以对齐的挑战保持思考，确保我们没有失控的AI”的人都充满了尊重和耐心。如果AI开始疯狂增长，我们最好能控制住。回想一下，当蒸汽机首次被部署，工厂被创建的时候。如果当时，我们就考虑到了童工和工厂污染，我们能否避免几百年的恶劣历史？所以每当我们对新技术感到兴奋的时候，思考一下这些意想不到的后果是很好的。尽管如此，此刻，我不会说我们应该停下来，而是我们应该加快工作进程，创造这些对齐。我们第一天看到GPT-4的时候，并没有立即发布Sydney，因为我们需要做很多工作来建立一个安全套索。但我们也知道，我们不能在实验室里完成所有的对齐。要使一个AI模型与世界对齐，你必须在世界中对齐它，而不是在某个模拟中。 那么你知道Sydney会爱上记者Kevin Roose吗？ 我们从没想到有人会在发布后的100小时内做出荣格分析。 你还没有说你是否认为AI有可能毁灭人类。

微软当年的另一个系统 可能被自己给弄死了

微软当年的另一个系统 可能被自己给弄死了 后来我简单浏览了一些报道，又查了一点资料之后，发现这个网站上面的 OS/2 ，实际上是一个操作系统的名字。所以这个网站，大家可以简单理解成这个操作系统的归档网站，比如相关的文件、资料和维基百科链接等等，都被收集在了里面。而且这个系统其实来头不小，因为 OS/2 在上世纪 80 年代，是由微软和 IBM 联合开发的……这两家公司直到现在都是全球知名的科技巨头，然而他们当年合作的系统却早在 2005 年就寿终正寝了。所以，这家归档网站在 2024 年宣布关闭，不仅十分合理，托尼甚至觉得这个网站能维护到现在已经很不容易了……正好已经有段时间没跟大家聊科技历史故事了，所以这次就给大家聊个五块钱的，有关微软和 IBM 之间操作系统的爱恨情仇……年龄稍微成熟一些的差友应该知道，微软一开始推出的操作系统并非现在满大街都是的 Windows ，而是 1981 年的 MS-DOS 系统。结果没过几天， IBM 就推出了个人电脑 IBM PC ，采用的正是 MS-DOS 1.14 版系统，并在 IBM PC 上命名为 PC-DOS 。所以在那个时候，微软和 IBM 就已经开始合作了。只不过嘛，对于微软来说， DOS 系统只是一个开始，因为在几年之后，改变大家使用 PC 习惯的 Windows 系统就被微软整了出来。无论你对 Windows 的态度是什么，反正这个系统刚出的时候并不算好用，据说经常蓝屏……可是 Windows 11 现在还是会蓝屏，所以原来这是祖传手艺吗……但很多人都不知道的是，就在 Windows 诞生的 1985 年，微软和 IBM 签了个联合开发协议，代号为 CP/DOS ，然后花了两年时间才折腾出来。也就是在 1987 年，用户评价不咋地的 Windows 2.0 发布的同一年， OS/2 1.0 版本也诞生了。估计有的人已经发现了，好你个微软，合着当年除了 Windows ，还给自己找了另一条出路？嗯……其实也不能完全这么理解，当年 OS/2 的诞生原因之一确实是为了替代 PC-DOS ，但它和 Windows 的侧重点其实不太一样。Windows 的诞生很明显降低了个人用户使用电脑的门槛，但有 IBM 介入的 OS/2 相对来说，就比较倾向于企业用户……后来随着计算机的普及，偏向个人用户的 Windows 知名度明显要大于 OS/2 ，尤其是在 1990 年，微软发布了一个相当里程碑式的系统 Windows 3.0 。Windows 3.0 换上了细节更丰富的图标，兼容性和稳定性也有所增强，再加上内存和界面管理系统，一个更现代、操作更直观的系统立马获得了大家的好评。短短两年时间， Win3 就卖出了惊人的 1000 万份，要知道那时候才 90 年代……不过嘛，托尼觉得这一代系统受欢迎的根本原因，一是因为跟硬件捆绑销售，二是因为可以玩纸牌了……好家伙，以后上班时间可以偷偷用电脑玩纸牌了，这谁能顶得住？结果微软一看， Win3 这么受欢迎，钱都赚麻了，以后必定是个人电脑的时代，谁还管你那个 OS/2 啊？于是在 1991 年，比尔 · 盖茨宣布结束与 IBM 的 OS/2 合作关系，决定 all in Windows ……但合作的断裂也不光是微软的决策， OS/2 本身对非 IBM 电脑的驱动支持就不算好，整体没有 Windows 那么灵活多变，普及程度自然不如 Windows 。而且两家公司的企业理念也不一样，微软就比较开放，愿意尝试各种各样的硬件，这样也能提高在 PC 的市场占有率。那 IBM 当时就比较死板嘛，他们更倾向于用 OS/2 系统来促进自家电脑的销量，甚至想让微软舍弃掉 IBM 电脑不支持的一些功能……后来的事情就是两家分手各干各的，并一直延续到 21 世纪，尽管使用 OS/2 的用户和企业其实也不少，但已经没法跟 Windows 相提并论了。最后， OS/2 Warp 4.52 版本在 2001 年发布， IBM 也宣布将在 2006 年停止对 OS/2 系统的服务。怎么说呢，无论大伙觉得 IBM 自己干活不利索也好，被时代的进程拍死在沙滩上也好， OS/2 确实已经成为了历史。但是，在 2005 年前后，也就是 OS/2 系统即将寿终正寝的时间节点，却炸出了一堆企业……比如加州的一家顾问企业 Blonde Guy ，就用 OS/2 系统给一些大型交通机构提供技术支持。这家公司的总裁表示自家业务都在使用 OS/2 ，你问我支不支持，那我肯定是支持的！德州一家软件供应商 Ziplog 也表示，我们整个开发平台都运行在 OS/2 系统上，包括对安全性要求极高的医疗系统。除此之外，法国国营铁路公司、加拿大北电网络公司和美国国家公共广播电台等企业，都曾经或多或少使用过 OS/2 系统。托尼知道的唯一的好消息，就是有一些开发人员与 IBM 达成协议，基于 OS/2 系统推出了 ArcaOS ，而且现在还在发布新版本。无论如何， IBM 跟微软的这个系统已经逐渐消失在了大众的视野中，但大家也不必担心那些企业该咋办，因为这个世界可能本来就是由各种古董在支撑运行着……比如也是在前段时间，托尼就刷到了一条十分炸裂的消息，德国铁路公司还在招聘 Windows 3.11 系统的管理员……虽然乍一听十分离谱对不对？但实际上这种事情已经不是第一次发生了。几年前托尼就看到过一条十分炸裂的新闻，说美国许多政府和企业系统还在用上世纪 60 年代诞生的 COBOL 语言，但是很多年轻人都不愿意学习这个又老土工资又低的语言，导致 COBOL 的程序员平均年龄已经 60 多岁了……不过转念一想，这事儿其实也不算少见，先不说这种老掉牙的代码，像是很多医院的挂号系统和银行的取款机也还在用 Windows XP 。总之，无论是 OS/2 、 Windows 3.1 还是 XP 系统，可能大公司和企业对于这些软件之类的玩意儿，第一要义永远都是稳定吧……啊？你说日本还在用软盘？那不好意思，我觉得这个确实可以直接埋土里了…… ... PC版： 手机版：

Andrej Karpathy《自动驾驶作为 AGI 的案例研究》全文：

Andrej Karpathy《自动驾驶作为 AGI 的案例研究》全文： 由于大型语言模型（LLMs）的进展，最近关于AGI、其时间表以及可能的形态的讨论越来越多。其中一些是充满希望和乐观的，但很多则是恐惧和悲观的，姑且这么说吧。不幸的是，其中很多也非常抽象，这导致人们在讨论中互相绕圈子。因此，我一直在寻找具体的类比和历史先例，以更实际的方式探讨这个话题。特别是当有人问我对AGI的看法时，我个人喜欢指向自动驾驶。在这篇文章中，我想解释一下为什么。让我们从一个常见的AGI定义开始： AGI：在大部分经济价值工作中超越人类能力的自主系统。 请注意，这个定义中有两个具体要求。首先，它是一个完全自主的系统，也就是说，它可以独立运行，只需极少或完全不需要人工监督。其次，它能自主完成大部分有经济价值的工作。为了使这一部分具体化，我个人喜欢参考美国劳工统计局的职业指数。同时具备这两个特性的系统，我们称之为 AGI。 在这篇文章中，我想说的是，我们最近在自动驾驶能力方面的发展是一个很好的早期案例研究，可以说明自动化程度不断提高所带来的社会动力，进而说明 AGI 总体上会是什么样子。我认为这是因为这个领域的几个特点，可以笼统地说 "这是一件大事"：自动驾驶对社会来说非常容易接触和可见（街道上没有司机的汽车！），从规模上看，它是经济的一大组成部分，目前雇佣了大量的劳动力（例如，想想 Uber/Lyft 的司机），驾驶是一个足够难以实现自动化的问题，但我们实现了自动化（领先于许多其他经济部门），社会已经注意到并正在对此做出反应。当然，还有其他一些行业也实现了大幅自动化，但要么是我个人对它们不太熟悉，要么是它们不具备上述某些特性。 - 部分自动化 作为人工智能中的一个“相当困难”的问题，自动驾驶的实现并非突然出现；它是一个逐步自动化驾驶任务的过程，其中包含许多“工具型人工智能”中间环节。在车辆自主性方面，许多汽车现在都配备了“L2级”驾驶辅助系统一种与人类合作完成从A点到B点的人工智能。它并非完全自主，但它处理了许多驾驶的低级细节。有时它会自动完成整个动作，例如为您停车。人类主要是这个活动的监督者，但原则上可以随时接管并执行驾驶任务，或发出高级命令（例如请求变道）。在某些情况下（例如车道跟随和快速决策），人工智能的表现超过了人类的能力，但在罕见的情况下仍然可能不及人类。这类似于我们开始在其他行业中看到的许多工具型人工智能，尤其是由于大型语言模型的能力解锁而出现的情况。 例如，作为一名程序员，当我使用GitHub Copilot自动完成一段代码块，或者使用GPT-4编写一个更大的函数时，我将低级细节交给了自动化处理，但在同样的方式下，如果需要的话，我也可以进行“干预”。也就是说，Copilot和GPT-4属于L2级编程。在整个行业中有许多L2级自动化，它们并不一定都基于LLMs - 从TurboTax到亚马逊仓库中的机器人，再到翻译、写作、艺术、法律、市场营销等许多其他“工具型AI”。 - 全自动化 在某个时刻，这些系统跨越了可靠性的门槛，变成了类似Waymo今天的样子。它们进入了完全自主的领域。在今天的旧金山，你可以打开一个应用程序，叫一辆Waymo而不是Uber。一辆无人驾驶汽车会停下来，带着你这个付费客户去你的目的地。这太神奇了。你不需要知道如何开车，不需要付出注意力，你可以靠在后座上打个盹，系统会把你从A点带到B点。和我交谈过的许多人一样，我个人更喜欢坐Waymo而不是Uber，我几乎完全转向了Waymo来进行城市交通。你会得到更多一致性、可重复的体验，驾驶很平稳，你可以听音乐，和朋友聊天，而不用花费精力去思考司机在听你说话时在想什么。 - 全自动化的混合经济 然而，尽管自动驾驶技术已经存在，仍然有很多人选择叫Uber。为什么呢？首先，很多人根本不知道可以叫Waymo。即使他们知道，很多人还不完全信任自动化系统，更喜欢有人类驾驶。即使他们愿意，很多人可能只是更喜欢有人类司机，例如享受交谈、闲聊和结识其他人。除了个人偏好之外，根据今天应用程序中等待时间的增加，Waymo的供应受限。汽车数量不足以满足需求。其中一部分原因可能是Waymo非常谨慎地管理和监控风险和公众舆论。另一部分原因是Waymo可能有配额限制，规定他们可以在街上部署多少辆车，这是来自监管机构的规定。另一个限制因素是Waymo不能立即取代所有Uber。他们必须建设基础设施，制造汽车，扩大运营规模。 我认为经济其他领域的各种自动化将是相同的 一些人/公司会立即使用它们，但很多人 1) 不知道它们，2) 即使知道也不信任它们，3) 即使信任也更愿意雇佣和与人类合作。但除此之外，需求大于供应，AGI将受到完全相同的限制，原因也完全相同 开发者的一定程度的自我约束，一定程度的监管，以及一定程度的资源短缺，例如需要建设更多的GPU数据中心。 - 全自动化的全球化 正如我之前提到的资源限制，这项技术的全球化仍然非常昂贵、耗费大量人力物力、扩张受限。如今，Waymo只能在旧金山和凤凰城行驶，但这种方法本身相当通用和可扩展，所以该公司可能很快会扩展到洛杉矶、奥斯汀等地。该产品可能还受到其他环境因素的限制，例如在大雪中行驶。在一些罕见的情况下，甚至可能需要人工操作员的救援。能力的扩展并非“免费”。例如，Waymo必须耗费资源进入一个新城市。他们必须建立存在，绘制街道地图，调整感知和规划/控制器以适应某些独特情况，或者符合该地区特定的规则或法规。在我们的工作类比中，许多工作可能只在某些环境或条件下具有完全自主权，而扩大覆盖范围将需要工作和努力。在这两种情况下，方法本身是通用和可扩展的，前沿将会扩展，但只能随着时间的推移逐步实现。 - 社会反应 我发现关于自动驾驶技术在社会中的不断引入的另一个令人着迷的方面是，就在几年前，到处都是关于 "它能不能"、"它行不行"、"它到底行不行 "的大量评论和担忧。而现在，自动驾驶技术已经真正到来了。不再是研究原型，而是一种产品我可以用钱来换取完全自动化的交通工具。在其目前的运营范围内，这个行业已经实现了完全自主。然而，总体上几乎没有人在意。我和大多数人交谈时（即使是在科技领域），他们甚至都不知道这件事发生了。当你的Waymo穿过旧金山的街道时，你会看到很多人把它当作一种奇怪的事物。起初，他们会感到惊讶并凝视着。然后，他们似乎继续过着自己的生活。当完全自主技术在其他行业中引入时，也许世界并不会像风暴一样翻天覆地。大多数人可能一开始甚至都没有意识到。当他们意识到时，他们可能会凝视着，然后耸耸肩，这种态度可能从否认到接受不等。有些人对此非常不满，并采取了类似在Waymo车上放置锥桶的抗议行动，无论这种行动的等价物是什么。 当然，我们还远远没有看到这方面的全面发展，但我预计一旦出现，它将具有广泛的可预测性。 - 经济影响 让我们转向工作。当然，Waymo已经去掉了汽车的驾驶员，这是显而易见的。但它也创造了许多以前不存在的其他工作，这些工作不太显眼 人类标注员帮助收集神经网络的训练数据，远程连接到遇到任何问题的车辆的支持代理，构建和维护汽车车队的人员，地图等。首先，为了组装这些高度智能化的高科技汽车，首先要创建一个由各种传感器和相关基础设施组成的全新产业。同样，对于工作来说，许多工作将发生变化，一些工作将消失，但也会出现许多新的工作。这更像是对工作的重构，而不是直接删除，即使删除是最显著的部分。很难说随着时间的推移，整体数字不会在某个时间点呈下降趋势，但这种情况的发生速度要比天真地看待这种情况的人想象的慢得多。 - 竞争格局 我想考虑的最后一个方面是竞争格局。几年前，有很多自动驾驶汽车公司。如今，鉴于这个问题的难度（我认为以人工智能和计算的现有技术水平，要实现自动驾驶也只是勉为其难），生态系统已经得到了显著的整合，Waymo 首次展示了自动驾驶未来的完整功能。然而，包括Cruise、Zoox和我个人最喜欢的特斯拉在内，还有一些公司在追求。鉴于我个人的历史和参与这个领域的经历，我在这里简要说明一下。在我看来，自动驾驶行业的最终目标是实现全球范围内的完全自主。Waymo采取了先追求自主然后扩展到全球的策略，而特斯拉采取了先全球化然后扩展完全自主的策略。如今，我是这两家公司产品的忠实用户，并且个人更加支持整体技术的发展。然而，其中一家公司在主要软件工作方面还有很多工作要做，而另一家公司在主要硬件工作方面还有很多工作要做。 我对哪个更快有自己的赌注。尽管如此，同样地，经济的许多其他领域可能会经历快速增长和扩张的时期（想想2015年的自动驾驶时代），但如果这个类比成立的话，最终只会有少数几家公司进行竞争。在这一切的过程中，将会有许多被广泛使用的工具型人工智能（想想今天的L2 ADAS功能），甚至还会有一些开放平台（想想Comma）。 - AGI 这些就是我认为的 AGI 的大致轮廓。现在，只需在脑海中把这些复制粘贴到整个经济中，以不同的速度发生，并产生各种难以预测的相互作用和二阶效应。我不指望它完美无缺，但我希望它能成为一个有用的思维模型，供我们参考和借鉴。从模因谱系的角度来看，它不像一个自我递归改进的超级智能体，能够逃脱我们的控制，进入网络空间制造致命的病原体或纳米机器人，把整个银河系变成灰色的粘稠物。而更像的是自动驾驶，这是我们经济中目前正在加速发展的一部分，是将对社会产生重大影响的自动化。它循序渐进，社会既是旁观者，也是参与者，其扩张速度受到多方面的限制，包括监管和受过教育的劳动力资源、信息、材料和能源。世界不会爆炸，它会适应、改变和重构。具体到自动驾驶，交通自动化将使其变得更加安全，城市的雾霾和拥堵将大大减少，停车场和停放的汽车将从道路两旁消失，从而为人们腾出更多空间。我个人非常期待，AGI 可能会带来哪些等同于此的变化。