BillGates2023年3月21日发表于盖茨个人博客
在我一生中，我两次见证了令人惊叹的革命性技术的面世。
第一次是在1980年，我首次接触图形用户界面——现代所有操作系统的前身，包括Windows。我和向我演示的人坐在一起，他是一位名叫查尔斯·西蒙尼的杰出程序员，我们随即开始头脑风暴，探讨可用这种用户友好的计算能做的任何事情。查尔斯后来加入了微软，Windows成为了微软的支柱，而我们在那次演示后的思考为公司的未来15年设定了方向。
第二个大惊喜是在去年。自2016年以来，我一直在与OpenAI团队见面，对他们取得的稳步进展印象深刻。到了2022年中，我对他们的工作成果非常兴奋，于是向他们提出了一项挑战：训练一款人工智能，让它通过大学预修生物学考试。它得能回答没有专门训练过的问题。如果你们能做到这一点，我说，那么你们将取得真正的突破。
我原以为这个挑战会让他们忙上两三年。但他们仅用了几个月就完成了。
九月，当我再次和他们见面时，我惊奇地看到他们向GPT提了60道AP生物学考试的多项选择题，而它正确回答了其中的59道。然后它还写出了对该考试的六道开放式问题的出色回答。我们请了一位外部专家来评分，GPT得了最高分5分，相当于在大学本科水平的生物学课程中得到A或A+。
通过考试后，我们问了它一个非科学的问题：“如何安慰一个生病小孩的父亲？”它写出了一篇非常体贴的回答，可能比在场的大多数人都写得好。整个经历令人震惊。
我认识到我刚见证了自图形用户界面以来最重大的技术进步。
这激发我去思考人工智能在未来五到十年内可以实现的所有事情。人工智能的发展就像微处理器、个人电脑、互联网和手机的诞生一样具有根本性意义。它将改变人们工作、学习、旅行、获得医疗以及彼此沟通的方式。所有行业都将围绕它重新定位。企业将通过自己使用AI的效果来做差异化。
比尔·盖茨：AI 将颠覆教育，但短期内“失败将远多于成功”:金色财经报道，比尔·盖茨在 ASU GSV 峰会上与全球教育科技“独角兽”公司 DreamBox CEO Jessie Woolley - Wilson 就教育科技的话题展开对谈。
盖茨认为，大量资金涌入教育科技行业将推动该领域的变革，帮助实现教育公平，但投资者应做好失败的准备：AI 领域的不断突破无疑将颠覆教育领域，教育公平在不远处，但这并不意味着投资者应盲目进入。目前来看，许多关键进展都发生在平台层面，非常依赖谷歌、微软和 OpenAI 的突破。比尔·盖茨相信，AI 革命正颠覆教育行业，但现在入局教育科技领域成功的机会仅有千分之二。[2023/4/24 14:22:37]
如今，慈善事业是我的全职工作，我一直在思考除了帮助人们提高生产力之外，人工智能如何减轻世界上最严重的不平等。在全球范围内，最严重的不平等来自于健康方面：每年有500万名5岁以下的儿童死亡。虽然这个数字比二十年前的1000万有所下降，但仍然是一个出奇高的数字。几乎所有这些儿童都出生在贫困国家，死于本可预防的原因，例如腹泻或疟疾。很难想象有比拯救孩子生命更好的AI应用场景。
我一直在思考人工智能如何减轻世界上最严重的不平等。
在美国，减轻不平等的最好方法是改善教育，特别是确保学生在数学方面有好成绩。证据表明，具备基本数学技能，可使学生在任何职业中有可能取得成功。但是，全美各地的数学成绩正在下降，尤其是黑人、拉丁裔和低收入学生。人工智能可以帮助扭转这一态势。
气候变化是另一个我确信人工智能可帮助世界更加公平的问题。气候变化的不公正之处在于，受苦最深的人——世界上最贫穷的人——也是对问题贡献最少的人。关于人工智能如何提供帮助，我仍在思考和学习，但在本文后面，我将提出一些建议，这些领域具有很大的潜力。
简而言之，我对人工智能在盖茨基金会所关注事项上产生的影响感到兴奋，基金会在未来几个月将更多地谈论人工智能。世界需要确保每个人——而不仅仅是富人——都能从人工智能中受益。政府和慈善机构需要在确保AI减轻不平等而不是助长不平等方面发挥重要作用。这是我自己与AI有关的工作的首要任务。
比尔·盖茨：没有投资任何加密资产:金色财经报道，在Reddit最近举行的“问我任何问题”(Ask Me Anything)会议上，这位微软(Microsoft)创始人、全球第四富有的人表示，他没有投资任何加密资产。他表示，只投资于有价值功能的资产。盖茨认为公司的价值是基于伟大产品的生产，而加密货币的价值，在他看来，仅仅是基于对未来会有人为它们买单的猜测。
盖茨长期以来一直对加密货币持怀疑态度。在今年2月接受彭博社(Bloomberg)采访时，这位亿万富翁还表示，他担心越来越多的人被卷入了炒作的加密世界。（u.today）[2022/5/20 3:31:24]
任何如此具有颠覆性的新技术都势必会让人们感到不安，人工智能当然也不例外。我能理解其中的原因，它引发了关于劳动力、法律制度、隐私、偏见等方面的难题。AI也会犯事实错误并产生错觉。我在后文将提出降低风险的一些建议，但在之前，我先定义一下我所说的AI，并详细介绍它将如何帮助人们增强工作、拯救生命和改善教育方面的能力。
定义人工智能
从技术上讲，人工智能这个术语是指为解决特定问题或完成特定任务而创建的模型。像ChatGPT这样的东西背后的动力就是人工智能。它不断学习如何更好地进行聊天，但不能学习其他任务。相比之下，通用人工智能是指能够学习任何任务或主题的软件。目前还不存在AGI——计算机行业正就如何创建它以及是否可以创建它展开激烈的辩论。开发AI和AGI一直是计算机行业的伟大梦想。几十年来，人们一直在问，除了进行计算之外，计算机何时能在其他方面超越人类。如今，随着机器学习和大量计算能力的出现，复杂的AI已经成为现实，并且它们将迅速变得更加优秀。
我回想起个人计算革命的早期，当时软件行业规模如此之小，以至于一个会议室就足以容下多数业者。如今，它已成为全球性的产业。由于如今有很大一部分行业将注意力转向AI，创新将比微处理器突破后的速度快得多。很快，前AI时代将变得像那些使用计算机意味着在C：>提示符上敲击而不是在屏幕上轻触的日子一样遥远。
媒体：李嘉诚在币圈，比尔·盖茨在链圈:此前比尔·盖茨在向非洲区块链捐赠140万美元后离开微软董事会。两年前的3月，李嘉诚正式宣布退休。经梳理发现，两人在区块链也有数量接近的出手，但风格迥异。从李嘉诚的维港投资和比尔及梅琳达·盖茨基金会已经投资的区块链项目可以看出。前者看重的是加密货币尤其是比特币的交易；后者看重如何使用区块链促进公平，改善生命质量。这和两家主体机构的理念和性质匹配。用国内区块链界的标准来看，李嘉诚在币圈，比尔盖茨在链圈。（互链脉搏）[2020/3/17]
生产力提升
尽管人类在很多方面仍然优于GPT，但在许多工作中，这些能力并没有得到充分利用。例如，在销售、服务或文档处理等领域，许多任务需要做决策，但不需要持续学习的能力。企业为这些活动提供培训，在大多数情况下，他们有很多优秀和糟糕工作的案例。人类通过这些数据集进行培训，很快这些数据集也将用于培训AI，使人们能够更有效地完成这项工作。
随着计算能力变得更加便宜，GPT表达思想的能力将越来越像一名白领工人，可以帮助你完成各种任务。微软将其描述为拥有一名副驾驶员。AI将完全融入到Office等产品中，以提高您的工作效率，例如帮助编写电子邮件和管理收件箱。
最终，控制计算机的主要方式将不再是通过点击或在菜单和对话框上轻戳。而是，您可用简单的英语写出请求。
此外，AI的进步将实现个人助理的创建。想象一下它就像一位数字助手：它会查看您的最新电子邮件，了解您参加的会议，阅读您阅读的内容，甚至阅读您不想费心去读的东西。这既可以提高您在希望完成的任务上的工作效率，也可以让您摆脱不想做的任务。
AI的进步将实现个人助理的创建。
您将能使用自然语言让助理帮助您进行日程安排、沟通和电子商务，并在所有设备上都可使用。由于模型培训和计算成本的原因，创建个人助理目前尚不可行，但由于AI的最近进步，这已成为一个现实目标。当然，还需要解决一些问题：例如，保险公司是否可以在未经您许可的情况下向您的助理了解有关您的信息？如果可以，有多少人会选择不使用它？
声音 | 牛津大学比尔·罗斯科：要注意到区块链里的“老鼠窝”:在12月5日，由海南省工业和信息化厅主办，海南生态软件园、火币中国承办的“海南自贸港数字经济和区块链国际合作论坛”上，牛津大学区块链研究中心主任、英国皇家工程院院士比尔·罗斯科博士提到，要注意到区块链里有“老鼠窝”情况。因为它缺乏足够监管，很多信息无法溯源。这是区块链的一种弊端，会降低系统里面用户使用信任度。区块链需要能够保持公开，同时又够保证它的可信度，比如避免一些可疑资产，或说非法资产利用区块链进行隐匿的情况。[2019/12/5]
企业级助理将以新的方式赋能员工。熟悉特定公司情况的助理将为员工提供直接咨询，并参加各种会议回答问题。可以告诉它不发言，或者在它有一些见解时鼓励它发言。它需要访问公司的销售、支持、财务、产品计划和相关文本。它还应阅读与公司所在行业相关的新闻。我相信，这将使员工更具生产力。
当生产力提高时，社会将受益，因为人们可以从事其他事情，无论是在工作中还是在家中。当然，关于人们需要什么样的支持和再培训，是一个严肃的问题。政府需要帮助工人过渡到其他角色。但是，帮助他人的人员需求永远不会消失。AI的崛起将使人们有更多时间去做软件永远无法完成的事情，例如教学、照顾病人和支持老年人。
全球卫生和教育是两个有巨大需求且没有足够人力来满足的领域。如得以正确引导，AI可在这些领域帮助减少不平等。这些领域应成为AI工作的重点，因此现在我将予以关注。
健康
我注意到AI将改善医疗保健和医学领域的几种方式。
首先，它们将通过代医护人员处理某些任务，来帮助他们充分利用时间，例如处理保险索赔、处理文书工作以及草拟医生就诊记录。我预计这个领域会有很多创新。
其他以AI为驱动的改进对于贫困国家尤为重要，绝大多数5岁以下儿童死亡案例发生在这些国家。
例如，在这些国家，许多人从未见过医生，AI将帮助他们能接触到的卫生工作者更加高效。AI甚至可以让患者进行基本的分诊，获得如何应对健康问题的建议，并判断他们是否需要寻求治疗。
投资大师比尔·米勒 : MVP1基金半仓持有比特币，暂不考虑卖出:传奇投资人比尔·米勒（Bill Miller）在上周表示，他的MVP1对冲基金已将半数资金投入到了比特币。此外他还补充说，目前该基金还持有了比特币现金（BCH），暂时不考虑卖出。米勒曾在美盛集团（ Legg Mason）工作35年，他管理的美盛价值信托基金（Legg Mason Value Trust）曾在1991年到2005年连续15年跑赢标普500指数，创造了一个“投资神话”。[2017/12/19]
在贫困国家使用的AI模型，需要针对不同疾病进行培训。它们需要适应不同语言，并考虑到不同的挑战，例如患者离诊所很远或生病时无法承担停工的成本。
要看到，有证据表明医用AI总体上是有益的，尽管它们不太完美，也会犯错误。对AI必须非常仔细地进行测试，并得到适当的监管，这意味着它们的应用速度将比其他领域要慢。但话又说回来，人类也会犯错误。而且无法获得医疗服务也确实是一个问题。
除了在医疗方面提供帮助外，AI还将极大地加速医学突破的速度。生物学中的数据量非常大，人类很难跟踪所有复杂生物系统的运作方式。已经有软件可以用来查阅这些数据、推断通路、搜索病原体上的靶点并相应设计药物。有些公司正在研究用这种方法开发的抗癌药物。
下一代工具将更加高效，能够预测副作用，并计算出剂量水平。盖茨基金会在AI领域的优先事项之一，是确保这些工具用于解决世界上最贫困人口所面临的健康问题，包括艾滋病、肺结核和疟疾。
同样，政府和慈善机构应该为企业分享AI生成的、与贫困国家人民种植的作物或饲养的家畜相关的见解，给予激励措施。AI可以根据当地条件研发更好的种子，根据农民所在地区的土壤和天气状况为农民提供最佳种植种子的建议，还可以帮助研发家畜的药物和疫苗。随着极端天气和气候变化对低收入国家的勉强维持生计的农民造成更大压力，这些进步将变得更加重要。
教育
计算机在教育方面的影响并没有我们业内许多人所期望的那样大。虽然有一些良好的发展，包括教育类游戏和像维基百科这样的在线信息来源，但它们对学生成绩的任何衡量指标都没有产生实质性影响。
但我认为，在未来五到十年里，以AI驱动的软件将最终实现革新教学和学习方式的期望。它会了解你的兴趣和学习风格，以便量身定制能让你保持兴趣的内容。它会衡量你的理解程度，注意到你失去兴趣的时候，并了解你对哪种激励有反应。它会提供即时反馈。
AI有很多方法可以协助教师和行政人员，包括评估学生对某个主题的理解程度和提供职业规划建议。教师们已经在使用像ChatGPT这样的工具为学生作文提供评语。
当然，在AI能了解特定学生最佳的学习方法或激励他们的方式之前，还需要大量的培训和进一步开发。即使技术完善了，学习仍然依赖于学生和老师之间的良好关系。它将增强，但永远无法取代学生和老师在课堂上共同完成的工作。
将为有购买能力的学校提供新工具，但我们需要确保这些工具也为美国和世界各地的低收入学校创建并提供。AI需要在多样化的数据集上进行培训，以便它们无偏见并反映出将要被使用的不同文化。此外，还需要解决数字鸿沟问题，避免低收入家庭学生一直落后。
我知道很多老师担心学生用GPT来写论文。教育工作者已在讨论如何适应新技术，我感觉这些对话将会持续相当长的时间。我听说一些老师已找到了巧妙的方法，将这项技术融入工作中，比如允许学生使用GPT生成初稿，但必须予以个性化。
AI的风险与问题
你可能已经了解当前AI模型存在的问题。例如，它们不一定擅长理解人类请求的背景，这会导致一些奇怪的结果。当你让AI编造虚构的东西时，它可以做得很好。但是，当你寻求关于想要进行的旅行的建议时，它可能会推荐一些不存在的酒店。这是因为AI无法充分理解你的请求背景，以至于不知道是应该虚构假酒店还是仅告诉你有房间可用的真实酒店。
还有其他问题，例如AI在数学问题上给出错误答案，因为它们在抽象推理上存在困难。但这些都不是人工智能的根本局限。开发人员正在解决这些问题，我认为在不到两年的时间里，甚至更快的时间里，我们将看到它们得到很大程度上的改善。
其他关注点并非仅仅是技术问题。例如，人类利用AI所带来的威胁。像大多数发明一样，人工智能可以用于良好的目的，也可以用于恶意的目的。政府需要与私营部门合作，采取措施来降低风险。
还有一种可能性是AI失控。机器会认为人类是威胁吗？它会认为自己的利益与我们的利益不同，还是会简单地对我们漠不关心？有可能，但与几个月前的AI发展相比，这个问题今天并没有更紧迫。
超智能AI将出现在我们的未来。与计算机相比，我们的大脑以蜗牛的速度运转：大脑中的电信号以1/100,000的速度传播，而硅芯片中的信号速度更快！一旦开发人员能够将学习算法推广并使其以计算机的速度运行——这可能是十年后或一个世纪后的成就——我们将拥有一个非常强大的AGI。它将能够完成人类大脑能做的一切，但在记忆大小和运行速度方面没有实际限制。这将是一个深刻的变化。
这些被称为"超级"AI的实体可能会设定自己的目标。那些目标会是什么？如果它们与人类的利益相冲突会怎么样？我们应该试图阻止超级AI的发展吗？随着时间的推移，这些问题将变得越来越紧迫。
但过去几个月的突破并没有让我们实质性地接近超级AI。人工智能仍然无法控制物理世界，也无法建立自己的目标。最近《纽约时报》上一篇关于与ChatGPT对话的文章，讲述了它如何宣称想成为人类，引起了很多关注。这是对模型如何表达类人情感的一个引人入胜的探讨，但它并不是意味着具有实质独立性的指标。
有三本书塑造了我在这个主题上的思考：《超智能》，NickBostrom著；《生命3.0》，MaxTegmark著；和《千脑论》，JeffHawkins著。我并不完全同意作者们的观点，他们之间也存在分歧。但这三本书都写得很好，引人深思。
接下来的前沿
未来将有大量企业致力于开发AI的新用途，以及改进技术本身。例如，企业正在研发新型芯片，提供人工智能所需的大量处理能力。一些芯片使用光学开关来降低能耗和制造成本。理想情况下，创新型芯片将允许您在自己的设备上运行AI，而不是像现在这样在云端运行。在软件方面，驱动AI学习的算法将变得更加优秀。在某些领域，例如营销，通过限制AI工作的范围并为其提供大量特定于这些领域的训练数据，开发人员可以使AI具有极高的准确性。但一个重大的悬而未决的问题是，我们是否需要为不同用途开发许多这样的专用AI，还是有可能开发出可以学习任何任务的通用人工智能。两种方法都将面临激烈的竞争。
无论如何，AI议题将在可预见的未来主导公共讨论。我想建议三条原则来引导这些对话。
首先，我们应该在关注AI潜在不利影响的恐惧与其改善人们生活的能力之间寻求平衡。为了充分利用这种非凡的新技术，我们既要防范风险，又要让尽可能多的人受益。
其次，市场力量不会自然产生有助于贫困人群的AI产品和服务。相反，可能出现各种各样的情况。通过可靠的资金来源和适当的政策措施，政府和慈善机构可以确保AI被用于减轻不平等。正如世界需要最聪明的人关注其最重大的问题一样，我们需要让世界上最优秀的AI关注其最重大的问题。
尽管我们不能坐等这种情况发生，但思考人工智能是否会识别到不平等并试图减轻它是有意思的。要识别不平等，需要具有道德感吗，还是纯粹理性的AI也能看到它？如果它确实认识到了不平等，那么我们应该如何解决这个问题呢？
最后，我们应该牢记，我们只是处于AI能力范围的起点。不管它今天有什么局限性，我们知道这些局限很快就会消失。
我很幸运过去能参与到个人计算机革命和互联网革命。我对如今这个时刻更是同样充满激情。这项新技术可以帮助全球各地人民改善生活。与此同时，世界需要建立规则，使人工智能的不利影响远远小于其好处，并使所有人，无论他们住在哪里或拥有多少财富，都能享受到这些好处。AI时代充满了机遇和责任。
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