我一直在思考，人工智能如何能夠減少世界上一些最嚴重的不平等現象。
在美國，減少不平等現象的最佳機會是改善教育，特別是確保學生在數學方面取得成功。有證據表明，無論學生選擇何種職業，掌握基本的數學技能都可以為他們的成功奠定基礎。但全國各地的數學成績正在下降，尤其是黑人、拉丁裔和低收入學生。人工智能可以幫助扭轉這一趨勢。
氣候變化是我相信人工智能可以讓世界更加公平的另一個問題。氣候變化的不公正之處在于，遭受最惡劣影響的人——世界上最貧窮的人——同時也是對其責任最小的人。我仍在思考和學習人工智能如何能夠提供幫助，但我會在下文中提出幾個潛力很大的領域。
簡而言之，我很激動去見證人工智能將對蓋茨基金會的研究問題所能產生的影響，在未來的幾個月里，基金會將會有更多涉及人工智能的討論。世界需要確保每個人——而不僅僅是富人——都能從人工智能之中受益。政府和慈善機構將需要發揮重要作用，以確保人工智能是在減少而非加劇不平等現象。這是我自己人工智能相關工作的重點。
任何具有顛覆性的新技術都必然會讓人們感到不安，人工智能當然也是如此。我理解其中的原因——這引發了勞動力、法律制度、隱私、偏見等方面的棘手問題。人工智能也會犯事實性錯誤，并出現“幻覺”。在我提出一些減輕風險的方法之前，我將定義我所理解的人工智能，并將更詳細地介紹人工智能將會幫助人們提升工作能力、拯救生命和改善教育的一些方式。
01
定義人工智能
從技術上講，人工智能(artificial intelligence，AI)一詞是指為解決特定問題或提供特定服務而創建的模型。ChatGPT等程序背后的驅動技術就是人工智能。它正在學習如何更好地對話聊天，但無法學習其他任務。相比之下，通用人工智能(artificial general intelligence，AGI)一詞是指能夠學習任何任務或主題的軟件。AGI還不存在——計算行業正在就如何創造AGI，甚至AGI是否可以被創建進行激烈的爭論。
開發AI和AGI一直是計算行業的偉大夢想。幾十年來，問題在于計算機何時在計算之外其他方面的表現能夠優于人類。現在，隨著機器學習和大量計算能力的出現，復雜的人工智能已經成為現實，而且它們會快速迭代升級。
我回想起個人計算革命的早期，當時的軟件行業圈子極小，包括我在內的大多數從業者加在一起才將將湊滿一場會議的演講臺。而現如今，這是一個全球性的產業。由于行業中很大一部分人現在正把注意力轉向人工智能，創新將比我們在微處理器突破后經歷的要快得多。再過不久，前人工智能時代似乎就會像在命令提示符(C: )下輸入命令而不是在屏幕上點擊操作計算機的日子一樣遙遠。
02
生產力提高
盡管人類在許多方面仍然強于GPT，但有很多工作并不怎么需要使用這些能力。例如，銷售行業人員(數字或電話)、服務業人員或文件處理人員(如應付款賬、會計或保險索賠糾紛)所做的許多工作都需要決策，但不需要持續學習的能力。公司有針對這些活動的培訓計劃，在大多數情況下，他們手中有很多或好或壞的工作實例。人類使用這些數據集進行訓練，很快這些數據集也將被用于訓練人工智能，使人們能夠更有效地完成這項工作。
隨著計算能力變得愈發廉價，GPT表達想法的能力將越來越像你身邊的一個白領，幫助你完成各項任務。微軟將其描述為擁有一個副駕駛。若其完全集成融入Office等產品之中，人工智能將增強你的工作能力——比如幫助寫電子郵件和管理收件箱。
最終，你控制計算機的主要方式將不再是指向、點擊或敲擊菜單和對話框。而是可以用簡單的英語編寫一個請求。(不僅僅是英語——人工智能將理解世界各地的語言。今年早些時候在印度，我會見了一些研發人員，他們正在開發能夠理解當地多種語言的人工智能。)
此外，人工智能的進步將使創建個人代理成為可能。把它想象成一個數字私人助理：它會看到你最新的電子郵件，知道你參加的會議，閱讀你讀的內容，也會閱讀你不想理會的東西。這既能提高你想做的任務的工作效率，又能讓你從不想做的任務中解脫出來。
人工智能的進步將使創建個人代理成為可能。
你將能夠使用自然語言讓這個代理幫助你安排日程、通信和電子商務，而且它將在你的所有設備上工作。由于訓練模型和運行計算成本高昂，創建個人代理尚不可行，但考慮到最近人工智能的進步，這現在是一個現實的目標。一些問題還亟待解決：例如，保險公司是否可以在未經你允許的情況下向你的代理詢問有關你的事情?如果是這樣，有多少人會選擇不使用它?
公司級代理將以新的方式賦予員工權力。一個了解特定公司的代理可以為員工提供直接咨詢，并且應該參加每一次會議，以便它回答問題。如果它有一些見解，你可以讓它保持沉默，或是鼓勵它表達出來。它需要獲得接觸與公司有關的銷售、支持、財務、產品時間表和文本的權限。它應該閱讀與該公司所處行業相關的新聞。我相信這樣做的結果會提高員工的生產力。
生產力提高后，社會也會受益，因為人們可以騰出時間來做其他事情，無論是在工作中，還是在家庭里。當然，人們究竟需要何種形式的支持和再培訓，這也存在著嚴重的問題。政府需要幫助工作者過渡到其他角色。但對幫助者角色工作人員的需求永遠不會消失。人工智能的興起將解放人們去做那些軟件永遠做不到的事情——例如教學、照顧病人和贍養老人。
全球健康和教育是兩個具有巨大需求的領域，但卻沒有足夠的工作者來滿足這些需求。如果人工智能有恰當的目標，就可以助力這些領域減少不平等現象。這些應該是人工智能工作的一個重點，所以我現在要談談這些問題。
03
衛生領域
我認為人工智能將在以下幾個方面改善衛生保健和醫療領域。
首先，人工智能將幫助衛生保健工作者充分利用時間，為他們處理某些任務——比如提交保險索賠，處理文書工作，以及起草醫生的查房記錄。我相信在這個領域會有很多創新。
其他由人工智能驅動的改進將對貧困國家尤為重要，因為絕大多數5歲以下兒童的死亡發生在這些國家。
例如，這些國家的許多人從未看過醫生，而人工智能將幫助他們身邊的衛生工作者提高工作效率。(開發人工智能驅動的超聲波機的工作是一個很好的例子，這種機器只需最低限度的訓練就能投入使用。)人工智能甚至可以讓患者自己進行基本的病情鑒定，獲得處理健康問題的建議，并決定他們是否需要尋求治療。
在貧困國家使用的人工智能模型將需要針對與富裕國家不同的疾病進行訓練。它們需要用不同的語言工作，并考慮到不同的挑戰，比如住得離診所很遠的病人，或為了養家糊口，即使生病也不能停止工作的病人。
人們需要證據來證明衛生領域的人工智能總體上是有益的，盡管它們并不完美，也會犯錯誤。人工智能必須經過非常仔細的測試和適當的監管，這意味著其需要比其他領域更長的時間才能投入使用。但話說回來，人類也會犯錯。無法獲得醫療服務也是一個問題。
除了幫助護理，人工智能還將大大加快醫學突破的速度。生物學的數據量非常龐大，人類很難掌握復雜生物系統工作的全部方式。現已有軟件可以查看這些數據，推斷出其路徑，搜索病原體上的目標，并依據此來設計藥物。一些公司正在用這種方法開發抗癌藥物。
下一代的工具將更加高效，它們將能夠預測副作用并計算出劑量水平。蓋茨基金會在人工智能方面的優先事項之一是確保這些工具被用于解決影響世界上最貧困人口的健康問題，包括艾滋病、結核病和瘧疾。
同樣，政府和慈善機構應該制定激勵措施，鼓勵企業分享人工智能對貧困國家人民飼養作物或牲畜方法的建議。人工智能可以根據當地條件，幫助開發更好的種子;根據當地的土壤和天氣，為農民提供最好的選種建議;并幫助開發用于牲畜的藥物和疫苗。隨著極端天氣和氣候變化給低收入國家的自給農民帶來更大的壓力，這些進步將變得更加重要。
04
教育事業
計算機對教育的影響并沒有像我們許多業內人士所希望的那樣。有一些良性發展，包括教育游戲和像維基百科這樣的在線信息來源，但其并沒有對衡量學生成績的任何方法產生有意義的影響。
但我認為，在未來5到10年內，由人工智能驅動的軟件將最終實現革命性地改變人們教學和學習的方式。它會了解你的興趣和學習風格，從而為你量身定制內容，保持你的參與度。它會衡量你的理解能力，注意你何時失去興趣，并了解你傾向于哪種激勵方式。它會給出即時反饋。
人工智能可以在很多方面幫助教師和管理者，包括評估學生對某一學科的理解，并就職業規劃提供建議。教師已經在使用ChatGPT這樣的工具來生成學生寫作作業的評語。
當然，人工智能還需要大量的培訓和進一步的發展，才能理解某個學生學習的最佳方式或其學習的驅動因素。即使技術完善了，學習仍將取決于師生之間的良好關系。它將助力——但永遠不會取代——學生和老師在課堂上共同完成的工作。
新型工具將被創造，提供給有能力購買的學校，但我們需要確保這些工具也會被創建并提供給美國和全球的低收入學校使用。人工智能將需要在不同的數據集上進行訓練，確保他們不含偏見，并適合它們將被使用的不同文化環境。數字鴻溝將需要彌合，這樣低收入家庭的學生才不會掉隊。
我知道很多老師都擔心學生用GPT來寫論文。教育家們已經在討論如何適應這種新技術，我猜這種討論還會持續相當長的一段時間。我聽說有些老師找到了將技術融入學業的巧妙方法，比如允許學生使用GPT來創建個性化的初稿。
05
人工智能的風險和問題
你可能已經了解到關于目前人工智能模型的問題。例如，它們不一定善于理解人類請求的背景，這導致了一些奇怪的結果。當你要求人工智能編造一些虛構的東西，它可以做得很好。但是當你詢問關于你想要的旅行的建議時，它可能會建議一些不存在的酒店。這是因為人工智能沒有很好地理解你的請求的前后邏輯，不知道它是應該編造假酒店還是只告訴你有房間的真實存在的酒店。
還有其他問題，比如人工智能在數學問題上給出錯誤答案，因為它們難以進行抽象推理。但這些都不是人工智能的根本局限性。開發人員正在努力解決這些問題，我認為我們將在不到兩年的時間里看到這些問題得到很大程度的改善，甚至可能更快。
其他的擔憂不僅僅是技術上的。例如，由人工智能武裝的人類會構成威脅。像大多數發明一樣，人工智能可以用于良好的目的或惡意的目的。政府需要與私營部門合作，設法限制風險。
人工智能也有可能會失去控制。一臺機器會不會認為人類是一種威脅，得出結論認為它的利益與我們不同，或者干脆不再關心我們?有可能，但這個問題在今天并不比過去幾個月人工智能發展之前更緊急。
具備超常智慧的人工智能就在我們的未來。與計算機相比，我們的大腦以蝸牛的速度運作：大腦中電信號的移動速度是硅芯片中信號的1/100,000!一旦開發人員能夠泛化算法并以計算機的速度運行它——這可能需要十年或一個世紀的時間——我們將擁有令人難以置信的強大的通用人工智能。它將能做人類大腦所能做的一切，但對其內存大小或運行速度沒有任何實際限制。這將是一場意義深遠的變革。
這些強人工智能也許強大到能夠確立自己的目標。這些目標是什么?如果它們與人類的利益相沖突，會發生什么?我們是否應該阻止強人工智能的發展?隨著時間的推移，這些問題將變得更加緊迫。
但過去幾個月的任何突破都沒有讓我們向強人工智能邁出實質性的一步。人工智能仍然不能控制物理世界，也不能建立自己的目標。《紐約時報》最近刊登了一篇關于ChatGPT的對話的文章，其中ChatGPT宣布它想變成一個人，這引起了廣泛關注。這是一個很吸引人的觀點，即模型的情感表達可以多么像人類，但這并不是其獨立思考的有意義指標。
有三本書塑造了我自己對這個問題的思考：尼克?波斯特洛姆的《超級智能》;邁克斯·泰格馬克的《生命3.0》;以及杰夫·霍金斯的《千腦智能》。我并不完全贊同作者的觀點，作者們彼此之間的看法也不盡相同。但這三本書都寫得很好，發人深省。
06
下一個前沿領域
從事人工智能新用途以及改進技術本身的方法的公司將大量涌現。例如，一些公司正在開發新的芯片，為人工智能提供所需的大量處理能力。有些使用光學開關(本質上是激光)來減少能源消耗和降低制造成本。理想情況下，創新芯片將允許你在自己的設備上運行人工智能，而不是像現在這樣在云端運行。
在軟件方面，驅動人工智能學習的算法將變得更好。在某些領域，例如銷售，開發者可以通過限制人工智能工作的領域，并給它們提供大量特定于這些領域的訓練數據，使人工智能變得非常準確。但一個懸而未決的大問題是，我們是否需要許多這種專門的人工智能用于不同的用途——比如一個用于教育，另一個用于辦公室生產力——或者是否有可能開發出一種可以學習任何任務的通用人工智能。這兩種方法都將面臨巨大的競爭。
無論怎樣，在可預見的未來，人工智能的主題將主導公眾的討論。我想提議三個原則來引導這場對話。
首先，我們應該努力平衡對人工智能弊端的擔憂以及它改善人們生活的能力——這些擔憂是可以理解的，也是合理的。為了充分利用這項非凡的新技術，我們既需要防范風險，又需要讓盡可能多的人受益。
其次，市場力量不會自然地產生幫助最貧困人口的人工智能產品和服務。相反的可能性更大。有了可靠的資金和正確的政策，政府和慈善機構可以確保人工智能被用于減少不平等。正如世界需要最富有智慧的人專注于最大的問題一樣，我們將需要把世界上最好的人工智能專注于其最大的問題。
雖然我們不應該等待這種情況發生，但試想一下人工智能是否會識別不公平并試圖減少不公平是很有趣的。你是否需要有道德感才能看到不公平，或者一個純粹理性的人工智能也會看到它?如果它確實看到了不公平，它會建議我們怎么做呢?
最后，我們應該記住，我們只是處在人工智能潛力開發的開始階段。無論它今天有什么限制，很快就會得到解決，甚至在我們察覺之前。
我很幸運地參與了個人電腦革命和互聯網革命。我對這一時刻同樣感到興奮。這項新技術可以幫助世界各地的人們改善生活。同時，世界需要建立規則，讓人工智能的好處遠遠超過它的任何缺點，無論人們身處何方或貧富與否，讓每個人都能享受這些好處。人工智能時代充滿了機遇和責任。
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