三位科技先锋谈AI领域的重大突破，以及他们对未来的预期

• 三位人工智能（AI）领域的领军专家接受了世界经济论坛的系列访谈。

• 穆斯塔法·苏莱曼、艾丹·戈麦斯和扬·勒昆预测，生成式AI和大语言模型将对社会产生深远影响，包括提升医疗领域的生产力。

• 他们的预测包括：图灵测试可能需要更新，以反映AI不断演进的能力；未来十年，这项技术将如何重塑经济。

论预测之大胆，莫过于此。

“这将是我们这一代人中最具变革性的时刻，不仅体现在技术领域，也体现在文化与政治领域。”

这是Inflection AI联合创始人、《即将到来的浪潮》一书作者穆斯塔法·苏莱曼的观点。他在接受世界经济论坛“达沃斯电台”播客采访时，谈及人工智能的影响。

作为生成式AI和大语言模型（LLM）工具开发与推广的前沿参与者，苏莱曼亲历了这项技术的变革力量，也深刻理解前方的挑战。

另外两位AI领域的重要思想者也持相同看法：Cohere联合创始人兼首席执行官艾丹·戈麦斯，以及Meta首席AI科学家扬·勒昆。与苏莱曼一样，两人都入选了《时代》周刊“AI领域最具影响力人物TIME100”榜单。

以下内容为三位专家访谈的编辑版本，他们讨论了各自真正意识到AI潜力的时刻，并分享了对该工具未来发展路线图的看法。

1. 从虚构的日本朋克乐队到医疗变革

多数人都会承认，在初次使用大语言模型工具时——大多数人是在2023年初使用ChatGPT时——他们的第一次提示词尝试往往有些无厘头，可能是让它写一首滑稽的童谣，或是设计一款新奇的鸡尾酒配方。

艾丹·戈麦斯的经历也不例外。他是开创性论文《Attention Is All You Need》的合著者之一，该论文是他20岁时在谷歌大脑实习期间参与撰写的。戈麦斯被认为推动了AI行业的变革，并促成了ChatGPT的诞生。

“我收到了合著者卢卡什·凯泽发来的一封邮件，他也是那篇Transformer论文的合著者。邮件内容大致是：你快看这个。”

凯泽随后向戈麦斯展示了他如何以“The Transformer”为标题向该技术发出提示，结果它生成了一篇讲述日本朋克摇滚乐队历史的虚构作品。

“那是一个超现实的时刻：机器的表达如此流畅，以至于我误以为自己读的是一篇关于日本朋克摇滚乐队的文章。那正是大语言模型的顿悟时刻。”

展望未来，戈麦斯最为期待的是生成式AI可能为包括医疗在内的诸多职业带来的变革性生产力提升。

“我认为医生大约有40%的工作时间用于撰写病历。如果我们能把这40%的时间还给他们，让他们将精力投入到陪伴患者和关注治疗效果上，就等于一夜之间让医生数量翻了一番。”

AI应用可为欧洲医疗体系节省时间 每年节省18亿小时，据德勤受欧洲医疗技术协会委托撰写的一份报告显示，这相当于新增50万名全职医疗专业人员。

AI如何助力医疗。Image: 德勤

2. 更新图灵测试的必要性

图灵测试由英国数学家和计算机科学家艾伦·图灵于1950年提出，这一概念或许需要重新审视。

这是一项长期存在的测试，用于评估机器能否展现出与人类相当的智能行为。然而，仅仅是“它可能需要修订”这一想法，就让穆斯塔法·苏莱曼真正认识到生成式AI的力量。

“现代图灵测试应当评估AI是否能够像企业家一样行事，例如充当一名迷你项目经理，发明新产品，并进行营销、生产、销售等环节，从而实现盈利，”他说。

苏莱曼认为，生成式AI将能够在未来十年内以低廉的成本、甚至可能以开源的形式完成这项任务，这将彻底改变经济格局。

“这将是我们这一代人中最具变革性的时刻，不仅体现在技术领域，也体现在文化与政治领域，”他解释道。“我们将见证动力成本的骤降。”

3. AI需要与物理世界互动，才能实现完整形态

“我们头脑中的大部分知识，实际上都来自与物理世界的互动，”Meta首席AI科学家、纽约大学教授扬·勒昆解释道。他因公开反对围绕AI的炒作而广为人知。

勒昆认为，生成式AI工具所产生的短期成果，如文本、视频、音乐和图像创作，有望让人们更具创造力、更加高效。

然而，下一阶段将不仅让AI学习当前大语言模型训练所用的互联网上的10万亿词汇，还将让它学习与物理世界的互动。

“这是极其庞大的信息量，因为无论是你还是我，要读完它都需要大约15万至20万年。因此，其规模之大难以想象，”他说。

“但如果计算一下孩子到四岁时视觉皮层所获取的信息量，他或她通过视觉获得的信息是我们最大的大语言模型的15倍。”

勒昆指出，现实生活中蕴含的这些海量数据远超文本所能提供的信息量，而科学家和工程师目前尚不知道如何在机器中模拟这一过程。

“因此，我们距离真正拥有高度智能的系统还很遥远，但希望我们最终能拥有它们，届时人们将每天与这些事物互动。他们会戴着智能眼镜，而人与数字世界的界面将是一套AI系统。”