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

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https://www.youtube.com/watch?v=033CrMN8ngY

Resumo

TLDR山姆·奥特曼在斯坦福大学会议上的发言主要围绕人工智能的快速发展和未来前景展开。他指出GPT4是行业的参照，但并不完美，后续版本如GPT5将进一步提高标准。他强调开源并非发展的最佳途径，更重视无广告和免费服务对大众的影响。此外，他探讨了人工智能的发展对社会不平等的影响，并质疑人们对技术快速进步的适应能力。此外，他还提到组织架构应适应公司的愿景和使命，并鼓励不断创新。最后，他认为人工智能的发展应与社会发展同步，以避免不必要的混乱。

Conclusões

  • 🤖 人工智能发展迅速，GPT4是当前的行业标杆。
  • 🔥 山姆·奥特曼认为开源不是最好的发展途径。
  • 🎂 山姆·奥特曼在活动中收到生日祝福。
  • 🌍 他希望人工智能能够帮助减少全球不平等。
  • 💡 提出了缩放法则：数据和规模增加能提升模型性能。
  • 💬 他认为未来GPT5将再次提升行业标准。
  • 🛠 山姆不主张仅针对现有技术缺陷创新。
  • 📈 他认为技术进步需与社会发展同步。
  • 🔄 强调通过社会价值和融资来平衡商业运作。
  • 🎮 提到未来人工智能可能在电影游戏领域融合。

Linha do tempo

  • 00:00:00 - 00:05:00

    老范在视频中讨论了山姆·奥特曼在斯坦福大学的一次闭门会议。他指出这次会议的信息来源有限，因此只能从网上的只言片语中拼凑总结。会议的部分内容涉及人工智能的发展，尤其是GPT-4树立了行业标准，并引发各大企业竞争并试图超越。奥特曼也提到人工智能发展的迅速和缩放法则依然适用，并强调通过增加规模和数据来提升AI性能的理论。他进一步评论了通过缩放法则取得的一些成就，如新的AI模型超越前代产品。

  • 00:05:00 - 00:10:00

    人工智能的创新仍依赖缩放法则，山姆·奥特曼在会上强调了这一点。他举例说明了大型模型在数据和参数规模增加后性能的显著提升。进一步，他认为新模型 Lahm 3 的训练数据量大，是性能优越的关键，并讨论了包括通用大模型在内的其他 AI 公司的竞争策略。他指出，GPT-5 将会设立新的技术标杆，引领新的追赶浪潮。此外，他质疑了 AI 开源是否是最好的路径，认为免费无广告的智能服务可能更具有优势。

  • 00:10:00 - 00:15:00

    奥特曼认为提供免费、无广告的GPT服务可能比开源更有利，并表示以AGI为最终目标。在回应质疑时，他解释了OpenAI的策略，尤其是与特斯拉创办人埃隆·马斯克的争论，并指出即便继续烧钱，OpenAI依然会坚持它的策略，追求技术进步而非短期盈利。他提到创新的真正目标是消除不平等，不是通过更强大的工具来实现这一点，而是通过让社会适应新技术来减少技术带来的负面影响。

  • 00:15:00 - 00:21:20

    关于未来，奥特曼表示AI发展速度虽快，但技术要与社会同步前进才能避免动荡。他提出的观点是，GPT-5会引领新的技术潮流，但社会需要较长时间调整来接纳这种快速变化。奥特曼认为人类能借助新工具进行更大的创新，但强调创新和技术革新能否普及，大众使用AI仍存在挑战。他表达了对于新兴技术如何能带来积极的社会变革的憧憬，尽管对于人工智能会否导致创新停滞或社会不平等问题态度乐观，但他也承认真正能够借此机会参与创新的群体只是一小部分人。

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Perguntas frequentes

  • 山姆·奥特曼在斯坦福大学的演讲主要谈了什么？

    他讨论了人工智能的发展速度、开源与闭源的优缺点、如何消除不平等等话题。

  • GPT4和GPT5有什么不同？

    GPT5将树立新的行业标杆，预计相比GPT4会有更大的突破。

  • 山姆·奥特曼如何看待开源的价值？

    他认为开源不是最好的途径，而免费无广告的服务可能更有效。

  • 什么是缩放法则？

    缩放法则指的是随着数据和规模的扩大，人工智能模型的性能会提升。

  • 人工智能创业应该关注什么？

    应避免仅仅针对现有技术缺陷的创新，因为这些容易被后续技术更新所超越。

  • 山姆·奥特曼对开源持何种态度？

    他认为开源不是必要的，提供无广告和免费的服务反而更有利。

  • 社会对技术进步准备好了吗？

    他的观点是，技术发展应与社会同步，否则会导致混乱。

  • 如何通过技术消除不平等？

    山姆·奥特曼希望人工智能能普及，从而在全球范围内降低不平等。

  • 山姆·奥特曼提到了经济模式中的什么问题？

    他强调了融资和社会价值的重要性，突破传统商业逻辑。

  • 人工智能如何影响已有行业？

    随着技术进步，一些行业可能被替代或重塑，需要为此做好准备。

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    大家好
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    欢迎收听老范讲故事的YouTube频道
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    今天咱们来讲一讲
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    前几天山猫奥特曼
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    到底在斯坦福大学里说了些什么
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    大家注意啊
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    这是一个闭门会议
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    我们现在所能够看到的信息
  • 00:00:12
    都是网上流传的
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    各种只言片语
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    有照片但是呢
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    并没有看到全文
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    什么视频啊
  • 00:00:21
    我反而是没看到了
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    以及根据这些只言片语做的各种总结
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    4月25号上午呢
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    应该是黄教主考去送礼去了
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    送的是DGX H200
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    山猫奥特曼啊
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    黄仁勋以及Greg
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    他们三个人合了一张影
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    下午呢
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    就应该跑到斯坦福去做活动去了
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    斯坦福大学创业思想领袖讲坛
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    这样的一个活动
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    山姆奥特曼
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    号称自己是这样的一个领袖
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    应该没有任何毛病了
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    上千人参加
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    而且呢还有给他的生日祝贺啊
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    说祝山姆奥特曼生日快乐
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    那你说
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    上午老黄是不是也去送生日礼物了呢
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    呃严格来说不算
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    但是稍微宽泛一点来说呢
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    问题不大
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    山姆奥特曼呢
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    是1985年4月22号生的
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    到4月25号呢
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    差个两三天
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    给你补份生日礼物
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    补一份生日祝福
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    应该也算是应有之意吧
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    山毛特曼呢
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    算是一个非常根红苗正的硅谷创业者
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    为什么这么讲呢
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    他是在大二的时候
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    从斯坦福大学辍学的
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    比尔盖茨辍学了啊
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    扎克伯格我印象里好像也是辍学了
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    很多的创业者都辍学过
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    斯莱姆奥特曼斯坦福辍学啊
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    你辍学呢
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    就是声明你能考得上斯坦福
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    否则你怎么有机会从斯坦福辍学呢
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    让了一半就突然创业
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    热情熊熊燃烧
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    不能再念下去
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    了我要去创业
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    我原来也碰到过一位辍学创业的朋友
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    啊就是编程猫的创始人啊
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    他呢
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    是当时在法国一个学校里面念硕士
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    也就是创新创业专业的一个硕士
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    到最后来
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    参加我们的这个创业比赛的时候说
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    哎呀再不创业就要毕业了啊
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    再不辍学就毕业了
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    当时讲了这么一句名言啊
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    我们记到现在
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    所以山伯奥特曼
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    是一个根红苗正的斯坦福辍学创业者
  • 00:02:27
    那么他讲了几件事呢
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    第一个
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    人工智能的发展很快
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    说GPT4啊
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    已经指明了方向了
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    然后大家就去抄袭
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    抄袭是很容易的
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    他呢讲的这个话并没有说啊
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    谷歌抄袭了啊
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    还是苹果抄袭了
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    而是什么呢
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    GPT4啊他树立了标准
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    树立了标杆
  • 00:02:51
    然后呢各大厂商呢
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    就围绕这些标准进行追赶
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    进行超越
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    这就是从GPT的发布
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    以后的这一段时间里头
  • 00:03:01
    大家做的事情
  • 00:03:03
    你说我们现在做这么多的模型测试
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    这个说
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    我今天在哪一个模型上超越GPT4了
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    明天在那个模型上说啊
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    我们在某一个特定场景里超越GPT4了
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    那你说他们到底是怎么干的呢
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    其实都是有GPT4先出来了以后
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    然后再去在这个基础上
  • 00:03:21
    设置克重的评测标准
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    PT4真正起到的作用呢
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    就是帮大家设立了一个标杆啊
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    你们按照GPT4的周边
  • 00:03:30
    去设立评测标准啊
  • 00:03:31
    然后再去追赶
  • 00:03:34
    山奥特曼讲了啊
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    说GPT4是一个很愚蠢的很尬的东西
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    你们现在不得不跟他去聊天
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    你说GPT5快出了吗
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    GPT5会很强大啊
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    他已经讲出这话了然
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    后讲说这个缩放法则
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    也叫Grading low
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    依然没有过时
  • 00:03:51
    依然有效
  • 00:03:52
    这个东西是什么
  • 00:03:53
    就是随着规模的扩大
  • 00:03:55
    数据的扩大
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    呃整个的性能或者结果
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    还是会继续变好的
  • 00:04:00
    而人家会更严谨一些了啊
  • 00:04:02
    用我们的话讲是什么
  • 00:04:03
    就是当缩放法则依然成立的时候
  • 00:04:06
    就可以大力出奇迹
  • 00:04:08
    我可以堆更多的GPU
  • 00:04:11
    更多的数据进去
  • 00:04:12
    然后训练出更好的模型
  • 00:04:14
    来跟大家讲一个缩放法则起作用的
  • 00:04:18
    最现实的案例
  • 00:04:20
    比如说同1,000问
  • 00:04:22
    在拉玛3出来以后
  • 00:04:24
    马上又出了一个新的模型啊
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    原来统计千万开放出来的模型是72B
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    但是拉玛370B明显的超越了
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    通1,000问72B
  • 00:04:35
    那么通1,000问
  • 00:04:36
    应该就是在昨天还是前天
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    发了一个新模型
  • 00:04:40
    叫通1,000问110B
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    虽然我比拉玛3的70B要大那么一点点
  • 00:04:47
    但是呢
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    我的性能比他好啊
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    输出的结果要比他强
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    各种的评测指标都比他好
  • 00:04:53
    再往后是什么
  • 00:04:54
    再往后统一前面说了
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    我们准备出2.0
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    那么在这个过程中
  • 00:05:00
    缩放法则到底是怎么起作用的
  • 00:05:02
    你看拉玛3出来了
  • 00:05:03
    70币啊效果比我好了
  • 00:05:05
    那怎么比我好的呢
  • 00:05:07
    拉玛3
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    其实整个的训练数据集是非常大的
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    就是他训练70币
  • 00:05:12
    虽然参数只有70币
  • 00:05:13
    但是他数据集啊
  • 00:05:15
    要比现在咱们使用的正常模型都要大
  • 00:05:17
    非常多它的整个的训练模型
  • 00:05:20
    数据质量都是很高的
  • 00:05:22
    它就可以得到70B
  • 00:05:24
    质量最好的这个开源模型
  • 00:05:26
    同1,000万说不
  • 00:05:27
    我们即使不调整算法
  • 00:05:31
    不调整数据质量
  • 00:05:32
    我只管增加模型参数
  • 00:05:35
    就可以达到拉玛3
  • 00:05:37
    70币的水平
  • 00:05:38
    他就出了一个110币
  • 00:05:40
    而且拉玛3说
  • 00:05:42
    我已经把该公开的公开了
  • 00:05:43
    指明方向了
  • 00:05:44
    你只要是用更多的数据去训练
  • 00:05:47
    用更好质量的数据去训练
  • 00:05:49
    你就可以训练出像拉玛这样的模型来
  • 00:05:52
    同意千粉说
  • 00:05:53
    那我来了啊
  • 00:05:54
    我准备上通1,000问2.0
  • 00:05:57
    前面是我们在用的是通1,000问1.5啊
  • 00:06:00
    那么2.0呢
  • 00:06:01
    大家可以想象
  • 00:06:02
    这一定会用更多的数据
  • 00:06:04
    更高质量的数据
  • 00:06:06
    就像拉玛3那样的数据
  • 00:06:07
    再去训练
  • 00:06:08
    他就有可能在七十几币的这个模型下
  • 00:06:12
    可以超越拉玛370币
  • 00:06:14
    对吧
  • 00:06:15
    所以这个事情大家依然在同一个路上
  • 00:06:17
    再往前怼
  • 00:06:18
    或者你们管这个过程叫内卷都行
  • 00:06:22
    但是GPT5不一样啊
  • 00:06:23
    GPT5上来以后会干嘛
  • 00:06:25
    会树立一大堆新的标杆
  • 00:06:28
    一大堆新的标准
  • 00:06:29
    在这些标准上
  • 00:06:30
    一开始就只有他一个人
  • 00:06:31
    然后再等着其他人慢慢往上追啊
  • 00:06:34
    这是人工智能发展的很快啊
  • 00:06:37
    第二个讲的是什么呢
  • 00:06:38
    叫开源并不是一个好的途径啊
  • 00:06:41
    因为很多人说哎
  • 00:06:43
    你open AI你怎么不开源呢
  • 00:06:44
    特别是跟埃罗马斯克吵了半天
  • 00:06:47
    埃罗马斯克说
  • 00:06:47
    你应该把名字改成叫close AI
  • 00:06:49
    你不能叫open AI
  • 00:06:51
    这个肯定要回应一下了
  • 00:06:54
    那回应的方式是什么呢
  • 00:06:55
    就是open AI的目标啊
  • 00:06:57
    不是开源
  • 00:06:58
    而是AGI叫通用人工智能
  • 00:07:01
    让机器可以像人一样去思考问题
  • 00:07:04
    而我们并不认为
  • 00:07:06
    开源是更好的一个途径
  • 00:07:08
    而是什么呢
  • 00:07:09
    他认为免费
  • 00:07:10
    无广告的GPT才是更好的途径
  • 00:07:13
    因为什么呢
  • 00:07:14
    开源了以后
  • 00:07:14
    真正能够用开源代码人
  • 00:07:16
    其实是很少的对吧
  • 00:07:18
    绝大部分人
  • 00:07:19
    是直接使用GPT去聊天的啊
  • 00:07:21
    而如果我能够免费
  • 00:07:23
    无广告的给大家用了
  • 00:07:24
    那么这个不比开元效果更好吗
  • 00:07:27
    他是这样来去讲这个事情
  • 00:07:29
    前面我去猜测过
  • 00:07:30
    如果GPT5出来以后
  • 00:07:32
    GPT4会不会免费
  • 00:07:35
    我觉得
  • 00:07:35
    从他现在讲话的这个呃透的口风来说
  • 00:07:40
    这个可能性是存在的
  • 00:07:42
    而且很大
  • 00:07:43
    那么GPT4一旦免费了
  • 00:07:46
    国内什么文心艺言啊
  • 00:07:47
    这些付费的大模型
  • 00:07:50
    包括cloud 3这样的模型
  • 00:07:52
    估计日子就不好过了
  • 00:07:55
    山姆奥特曼想要干什么呢
  • 00:07:57
    让所有人都可以获得人工智能的服务
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    让AI服务在全球范围内
  • 00:08:04
    变得极其廉价和广泛可用
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    我不知道这个全球范围内
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    算不算中国啊
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    让他立这个雄心壮志吧
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    那能咋办呢
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    等哪天看山猫奥特曼到中国来
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    谁接见他吧
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    他应该没来过吧
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    我印象里是他没来过啊
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    然后呢要消除不平等
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    现在很多做open AI
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    做AIGC的人
  • 00:08:27
    都在想去怎么通过AI消除不平等啊
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    从这一点上来说呢
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    我个人表示不认可啊
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    为什么我从来不认为工具的强大
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    可以消除不平等
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    工具越强大
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    不平等越厉害
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    搜索引擎出来的时候
  • 00:08:46
    大家就应该不会再上当受骗了
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    但实际上
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    搜索引擎对于各种的欺诈
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    一点碰触都没有
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    绝大部分人是不会去用的
  • 00:08:56
    哪怕搜索引擎是免费的啊
  • 00:08:58
    是每一个人都可用的
  • 00:09:00
    依然有很多人会去相信
  • 00:09:03
    各种街谈巷议这样的事情
  • 00:09:06
    所以我并不认为
  • 00:09:07
    AIGC就可以改变这个问题啊
  • 00:09:10
    那么它如果免费的无广告的
  • 00:09:13
    让大家省差的GPT了
  • 00:09:14
    那这个钱的问题怎么办呢
  • 00:09:16
    啊他也讲了
  • 00:09:17
    说烧钱啊
  • 00:09:19
    我就去烧啊
  • 00:09:20
    5亿50亿500亿美金
  • 00:09:22
    我去烧去
  • 00:09:23
    无所谓啊
  • 00:09:24
    他觉得
  • 00:09:24
    我并不认为这是一个多大的事啊
  • 00:09:26
    那么奥特曼也是很神奇啊
  • 00:09:29
    要只要我坚持下去
  • 00:09:31
    不断的找钱
  • 00:09:32
    为社会创造价值就可以了
  • 00:09:35
    这个呢真的是颠覆很多人的认知
  • 00:09:39
    为什么他不符合商业逻辑
  • 00:09:42
    他是一个反商业的过程
  • 00:09:44
    因为大家注意
  • 00:09:45
    这里头有一个很关键的一个字
  • 00:09:47
    叫什么叫找啊
  • 00:09:48
    不断找钱
  • 00:09:50
    谷歌是这么干的吗
  • 00:09:52
    不是的微软亚马逊
  • 00:09:55
    任何一个互联网巨头或传统巨头
  • 00:09:57
    都不是这么干的
  • 00:09:59
    而现在他说我要去找钱
  • 00:10:01
    那么找钱跟前面有什么区别
  • 00:10:03
    前面的钱那叫赚钱
  • 00:10:04
    我赚了钱再去花
  • 00:10:06
    而且赚了钱花了以后呢
  • 00:10:08
    要量入而出
  • 00:10:09
    还要跟所有的股东去分红
  • 00:10:12
    对吧这是传统的商业模式啊
  • 00:10:16
    在互联网之前
  • 00:10:17
    最早的商业模式是我造出一东西
  • 00:10:19
    你来买然后我去赚差价
  • 00:10:21
    或者我倒腾一东西
  • 00:10:22
    我从左手进右手出
  • 00:10:24
    我赚一差价
  • 00:10:24
    这是传统的方式
  • 00:10:26
    互联网呢
  • 00:10:27
    是已经在这个地方做了一个啊
  • 00:10:29
    进步了他是什么呢
  • 00:10:30
    我分配流量啊
  • 00:10:32
    我来赚这个差价
  • 00:10:33
    赚这个流量费
  • 00:10:34
    对吧他找出一个新的到山茅
  • 00:10:36
    他班长说来哼
  • 00:10:37
    我烧钱创造社会价值
  • 00:10:40
    烧的钱我自己去找
  • 00:10:41
    最后怎么能够让商业进行闭环
  • 00:10:45
    还是说整个商业的理论会再往前发展
  • 00:10:49
    让整个的社会来为他去买单
  • 00:10:51
    这个事情啊
  • 00:10:53
    怎么能够让他循环起来
  • 00:10:54
    我们还是要拭目以待这
  • 00:10:56
    个
  • 00:10:56
    确实是超出很多普通人的理解范畴了
  • 00:11:01
    关于创新和创业
  • 00:11:03
    他讲了些什么呢
  • 00:11:05
    啊他说
  • 00:11:05
    不要针对当前GPT4的缺陷
  • 00:11:08
    去做任何事情
  • 00:11:09
    在这块去做项目的团队
  • 00:11:12
    最后会被GPT5覆盖掉的
  • 00:11:15
    甚至会被GPT6覆盖掉
  • 00:11:17
    所以哪怕是GPT底层有什么问题
  • 00:11:19
    你在这个基础上做了些什么东西修改
  • 00:11:22
    这事是不对的
  • 00:11:23
    跟大家讲一小故事
  • 00:11:24
    就是我曾经有一次
  • 00:11:26
    跑去谷歌北京办公室去吃早饭
  • 00:11:31
    当然目的不是吃早饭啊
  • 00:11:32
    目的是为了见谷歌大中华区
  • 00:11:35
    应该是香港那边过来的
  • 00:11:36
    一位商业的负责人
  • 00:11:39
    当时在猎豹移动
  • 00:11:40
    给他去推荐猎豹移动相关的产品
  • 00:11:43
    希望能够得到谷歌的一些扶持
  • 00:11:46
    啊他就问我啊
  • 00:11:48
    你们这个Cleanmaster是清理大师嘛
  • 00:11:50
    到底是清理内存啊
  • 00:11:52
    还是清理磁盘啊
  • 00:11:54
    当然讲的是英文啊
  • 00:11:55
    就是clean disc
  • 00:11:56
    oh clean memory
  • 00:11:58
    我们一堆人都去了
  • 00:11:59
    其他人没听懂啊
  • 00:12:00
    我的英文也很不好
  • 00:12:01
    但是我就突然反应过来了
  • 00:12:03
    这可能他们也在想
  • 00:12:05
    应该怎么回答这个问题
  • 00:12:06
    其实clean master是两个都清理的啊
  • 00:12:08
    但是我当时就灵机一动
  • 00:12:10
    一拍脑袋我就讲了
  • 00:12:12
    我说我们只clean disc
  • 00:12:13
    绝对不碰memory
  • 00:12:15
    我们一起去的同事很诧异的看着我说
  • 00:12:18
    你为什么会回答这样的一个事情
  • 00:12:20
    我明明两个都清理了
  • 00:12:21
    而且清理了内存才会有用户体验
  • 00:12:24
    才可以让用户觉得手机变快嘛
  • 00:12:26
    啊但是我就坚持说了
  • 00:12:27
    我们只清理硬盘
  • 00:12:29
    不清理内存
  • 00:12:29
    他们也不好意思来反驳我
  • 00:12:31
    毕竟是在外人面前嘛
  • 00:12:33
    哪怕是我说错了
  • 00:12:34
    我在当时
  • 00:12:35
    级别也不高嘛
  • 00:12:36
    回去再收拾呗
  • 00:12:38
    但是呢这句话说对了
  • 00:12:40
    为什么呢
  • 00:12:41
    谷歌的这位领导就跟我们讲了
  • 00:12:44
    说你做的对
  • 00:12:45
    你就不应该去清理内存
  • 00:12:48
    那是安卓操作系统该做的事情
  • 00:12:51
    你不能鉴阅
  • 00:12:53
    如果你去清理内存
  • 00:12:54
    相当于是什么
  • 00:12:55
    在安卓操作系统所控制的内存里边
  • 00:12:59
    去做了一些手脚
  • 00:13:00
    这是会对整个安卓操作系统
  • 00:13:02
    造成影响的
  • 00:13:03
    是会让安卓系统的
  • 00:13:05
    整个的稳定性下降的
  • 00:13:06
    这事不该你管
  • 00:13:08
    安卓的硬盘管理是做的比较烂的
  • 00:13:10
    磁盘管理比较烂
  • 00:13:11
    那么你去把那那个清一清
  • 00:13:13
    这个是没有问题的啊
  • 00:13:15
    所以呢当时不能叫龙颜大悦吧
  • 00:13:17
    但是呢肯定是谷歌的这位领导啊
  • 00:13:21
    比较开心
  • 00:13:22
    等我们都出来以后呢
  • 00:13:24
    其他的人
  • 00:13:25
    我的领导
  • 00:13:26
    他们也想过来
  • 00:13:27
    为什么是这样的啊
  • 00:13:28
    为什么我去做了这样的一个回答
  • 00:13:30
    为什么对方很开心
  • 00:13:32
    到底说对了什么东西了
  • 00:13:35
    都想明白了以后呢
  • 00:13:36
    他们就异常愤怒
  • 00:13:38
    然而并不是生我的气
  • 00:13:39
    我在当时把这个话接对了
  • 00:13:41
    还是算立功了的
  • 00:13:43
    他们生的气是什么呢
  • 00:13:44
    他们认为
  • 00:13:45
    谷歌原来标榜自己是一家开放的公司
  • 00:13:47
    是一家不作恶的公司
  • 00:13:49
    但其实呢
  • 00:13:51
    人家是我这一亩一亩三分地
  • 00:13:53
    我说了算
  • 00:13:54
    你在我的规则内去玩耍
  • 00:13:56
    我允许你
  • 00:13:57
    我的规则没得商量
  • 00:13:58
    就是我定的啊
  • 00:13:59
    你不要来跟我商量
  • 00:14:00
    我的规则应该怎么定
  • 00:14:02
    他们这一次就算是彻底认清了
  • 00:14:05
    谷歌到底怎么回事了
  • 00:14:06
    然后才整个的把所有的广告业务
  • 00:14:09
    从谷歌转到Facebook啊
  • 00:14:10
    这个咱们讲远了
  • 00:14:12
    现在山姆奥特曼讲的这句话其实
  • 00:14:14
    是一样就是你认为GPT4哪没做好
  • 00:14:17
    你想把它打一补丁啊
  • 00:14:19
    你想在这个里边去获得一些新的用户
  • 00:14:22
    别干这事
  • 00:14:22
    这是我该干的啊
  • 00:14:24
    这个我该定规则的
  • 00:14:26
    你们别摸这个东西
  • 00:14:27
    摸了我就弄死你
  • 00:14:28
    对吧所以大家一定要啊
  • 00:14:31
    记住我刚才那故事
  • 00:14:32
    引以为戒啊
  • 00:14:33
    然后呢
  • 00:14:34
    他讲到说Sora会融合电影和游戏
  • 00:14:38
    会有新的创业方向
  • 00:14:40
    这个其实呃
  • 00:14:41
    我觉得Sora到现在为止
  • 00:14:43
    还没有给大家用起来
  • 00:14:45
    它就号称可以融合电影和游戏了啊
  • 00:14:49
    我们还要去看Sora整个的工作流程
  • 00:14:52
    和成本模型
  • 00:14:53
    到底怎么能够让它可以跑起来
  • 00:14:55
    这个我觉得不一定行啊
  • 00:14:58
    为什么呢
  • 00:14:59
    啊因为山伯特曼也好
  • 00:15:00
    open AI也好
  • 00:15:01
    对于商业化本身的理解是很奇怪的
  • 00:15:05
    就像刚才我们讲的
  • 00:15:07
    OFI做了半天
  • 00:15:08
    他去找钱
  • 00:15:08
    他不去赚钱去
  • 00:15:09
    也没有想着量入而出
  • 00:15:11
    而是我创造了社会价值
  • 00:15:13
    自己去找钱
  • 00:15:13
    去把这窟窿填上就完事了
  • 00:15:15
    所以他们的商业化能力啊
  • 00:15:18
    反而至少
  • 00:15:19
    按照传统的商业标准来去判断
  • 00:15:21
    是有问题的
  • 00:15:24
    啊然后呢
  • 00:15:25
    还讲到说人工智能的创业公司呢
  • 00:15:28
    还是要注重现有的商业规律的啊
  • 00:15:31
    open AI呢算是一个降维打击了
  • 00:15:34
    就是我就不管商业规律了
  • 00:15:35
    我就上了啊
  • 00:15:36
    其他的在open AI基础上的创业公司
  • 00:15:41
    你们还是要老老实实去赚钱的哈
  • 00:15:43
    就是我这条路你们别抄啊
  • 00:15:45
    这个也是讲的比较有趣的一点
  • 00:15:47
    然后呢讲到了国际象棋啊
  • 00:15:49
    说这个国际象棋呢
  • 00:15:50
    现在AI已经永远胜利了啊
  • 00:15:53
    就是人现在已经下
  • 00:15:54
    不过AI了
  • 00:15:55
    但是呢人们还是很喜欢看人下象棋
  • 00:15:59
    而不是看机器下象棋
  • 00:16:01
    另外呢他也举了个反例
  • 00:16:03
    青少年
  • 00:16:04
    喜欢和人工智能的心理治疗师聊天
  • 00:16:08
    而不是人
  • 00:16:09
    这两个例子一正一反呢
  • 00:16:12
    算是一种很好的思考方向
  • 00:16:15
    为什么呢
  • 00:16:15
    他在讲说
  • 00:16:16
    人与人工智能的关系与边界
  • 00:16:19
    到底在什么地方
  • 00:16:20
    什么时候需要人
  • 00:16:22
    什么时候需要人工智能
  • 00:16:24
    以及未来AI产品和服务的形态
  • 00:16:28
    应该怎么去设计
  • 00:16:29
    这个才是现在大家需要去思考的东西
  • 00:16:33
    讲完创新和创业之后呢
  • 00:16:35
    他也要回复一下
  • 00:16:36
    说open AI的组织架构是什么样的
  • 00:16:39
    因为很多人在攻击他嘛
  • 00:16:41
    特别是跟艾伊龙
  • 00:16:42
    艾隆马斯克的官司也还在进行着吧
  • 00:16:47
    所以他要解释一下啊
  • 00:16:48
    他的解释是什么呢
  • 00:16:50
    就是
  • 00:16:50
    组织架构是为愿景和使命来服务的
  • 00:16:54
    我们只要不忘初心啊
  • 00:16:55
    我们想着我们一开始设立的什么愿景
  • 00:16:57
    什么使命
  • 00:16:59
    这组织架构并不重要
  • 00:17:01
    我们前面变了以后还会接着变
  • 00:17:03
    我们就会一直为了我们的愿景和使命
  • 00:17:07
    不断的去调整啊
  • 00:17:08
    用当时最符合这个愿景发展的
  • 00:17:13
    这种架构
  • 00:17:14
    去运营公司就好了
  • 00:17:15
    我该是非盈利组织的时候
  • 00:17:17
    我就做非盈利
  • 00:17:18
    我该是赚钱的时候我让他赚钱
  • 00:17:20
    该谁说了算
  • 00:17:21
    谁说了算
  • 00:17:22
    只要是能够我对我最终的愿景好
  • 00:17:24
    就行了啊
  • 00:17:25
    这个也算是一个漂亮话吧
  • 00:17:27
    还是要说的
  • 00:17:28
    最后讲了一下
  • 00:17:29
    人工智能的社会意义在什么地方
  • 00:17:33
    他说社会啊
  • 00:17:35
    需要为技术进步做好准备啊
  • 00:17:38
    这个是很重要的
  • 00:17:40
    因为现在大家对于open AI
  • 00:17:42
    对于整个这一次
  • 00:17:43
    AIGC
  • 00:17:45
    最担心或者攻击最多的地方是什么
  • 00:17:47
    这东西太快了
  • 00:17:49
    日新月异
  • 00:17:50
    不像以前似的
  • 00:17:52
    放一个什么新的技术出来
  • 00:17:53
    需要几年甚至几十年的时间
  • 00:17:57
    进行逐步的替代
  • 00:17:59
    而现在这东西真的是天天走啊
  • 00:18:02
    刚才我们讲了
  • 00:18:04
    拉玛三出完了以后
  • 00:18:06
    同意签问就要赶快出
  • 00:18:08
    争分夺秒的出
  • 00:18:09
    这个对于现在社会来说啊
  • 00:18:13
    是不是准备好了
  • 00:18:14
    不好说啊
  • 00:18:15
    你比如说今天一下就把律师
  • 00:18:18
    把医生都替代掉了
  • 00:18:19
    那么律师跟医生该怎么办
  • 00:18:21
    哎韩国的医生回去上班了没有
  • 00:18:24
    不知道啊
  • 00:18:24
    人家你说只要是医学院多招点人
  • 00:18:27
    他就要去罢工
  • 00:18:28
    那如果哪天open AI说
  • 00:18:30
    我把医生替换掉了
  • 00:18:32
    那这个事是
  • 00:18:33
    也是社会需要一个时间去做好准备
  • 00:18:37
    现在的社会呢
  • 00:18:38
    已经准备好接受更好的PPT了
  • 00:18:42
    讲到说哎
  • 00:18:43
    PPT4出来的时候
  • 00:18:45
    整个社会震惊了俩礼拜啊
  • 00:18:47
    PPT4已经这么厉害了吗
  • 00:18:48
    怎么可以这样
  • 00:18:50
    我觉得PPT3.5出来的时候
  • 00:18:51
    整个社会大概震惊的时间更长
  • 00:18:54
    对吧他说到现在了
  • 00:18:55
    已经在说什么时候可以看到GBT5了
  • 00:18:58
    大家已经做好准备
  • 00:18:59
    准备迎接GBT5了
  • 00:19:01
    再把GPT5拿出来
  • 00:19:02
    已经不会有那么去吓人了
  • 00:19:04
    这是他现在觉得社会已经准备好了
  • 00:19:07
    但其实这个过程依然是非常快的
  • 00:19:09
    他在讲说社会呢
  • 00:19:10
    应该跟技术一起发展啊
  • 00:19:13
    这个我觉得是非常重要的一句话
  • 00:19:14
    为什么一旦技术发展了
  • 00:19:18
    社会没跟上的话
  • 00:19:19
    是会乱套的
  • 00:19:20
    对吧那么社会是会发生动荡的
  • 00:19:23
    甚至是有可能会有战争
  • 00:19:25
    会有这样的惨剧
  • 00:19:26
    发生
  • 00:19:28
    他觉得
  • 00:19:28
    他已经给了社会足够的时间来适应
  • 00:19:32
    社会已经发展了
  • 00:19:33
    我可以再往前走一步了
  • 00:19:35
    然而我们讲啊
  • 00:19:36
    就是啊他怎么来判断呢
  • 00:19:38
    就是其他人啊
  • 00:19:40
    包括cloud 3啊
  • 00:19:41
    包括GMD1.5
  • 00:19:43
    已经达到GPT4水平了
  • 00:19:45
    你们觉得这事没毛病了啊
  • 00:19:46
    我们再接着往前走下一步吧
  • 00:19:48
    有了新的工具啊
  • 00:19:50
    人类总会有更大的创新
  • 00:19:53
    他讲的什么呢
  • 00:19:54
    就是很多人在讲
  • 00:19:55
    说啊GPT上来以后
  • 00:19:57
    人类的创新是不是会被扼杀掉啊
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    他说不会的
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    历史告诉我们
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    每一次有新的工具被发明出来
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    人类可以用起来以后
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    总都会有一些更强有力的
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    或者更高等层次的创新会出来
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    我们更会用工具
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    更会用杠杆了
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    所以不用有这个担心啊
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    这点我倒是认可的
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    就是啊
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    当open AI把更好的GPT带到我面前来
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    更好的大模型带到我面前来以后
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    整个社会的创新会上升
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    但是我一直觉得
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    整个社会的创新虽然上升了
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    但是这个里面真正能够参与进去的人
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    肯定还是一小群
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    而不是像他讲的是
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    在AI面前人人平等了
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    绝大部分人
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    还是不会参与到这个里边来的
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    就是精英会变得更加强大
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    其他的人
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    就彻底的使用奶头乐就可以了啊
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    大概是这么样的一个未来吧
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    好啊这就是山姆
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    奥特曼在斯坦福大学4月25号的这个呃
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    演讲啊
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    或者说这个活动上所讲的这些内容啊
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    我根据外面的一些总结
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    跟大家讲一讲我的想法
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    好今天就讲到这里
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    感谢大家收听
  • 00:21:12
    请帮忙点赞
  • 00:21:13
    点小铃铛参
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