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Der frühere Google -CEO Eric Schmidt, der „noch ein Google -Mitarbeiter jetzt“ ist, hat es vor nicht allzu langer Zeit in Stanford geteilt.
Die Aktie wurde als Video gedreht, das auf den offiziellen Bericht der Online -Klasse von Stanford YouTube hochgeladen wurde, das mehr als 40 Minuten Schmidts Sitzung mit Student Q & amp; a enthielt.
Da die Ansichten zu direkt sind und die Wörter zu realistisch sind, steht Schmidts Teilen in den Nachrichten.
Das offizielle Account von Stanford versteckte alle Videos.
Schließlich entschuldigte sich Schmidt in einem E -Mail -Interview für die „Fehlerbemerkungen“.
Bekannter Technologie-BloggerLanxiDer von Schmidt, TLDR, geteilte wichtige Inhalt wird zusammengefasst.Schmidts Vollzeit-Q & A ist ebenfalls am Ende des Artikels beigefügt.
Warum wird Google jetzt von Openai im Bereich der KI unterdrückt?Denn Google ist der Meinung, dass es wichtiger ist, die Mitarbeiter frühzeitig nach Hause zu bringen und ihre Arbeit in Einklang zu bringen, als der Wettbewerb zu gewinnen.Wenn Ihre Mitarbeiter nur an einem Tag in der Woche zum Unternehmen kommen, wie sie dann mit OpenAI oder Anthropic vergleichen können?
Schauen Sie sich Musk an, schauen Sie sich TSMC an. Gehen Doktoranden in den Vereinigten Staaten an die Versammlungslinie?
Ich habe viele Fehler gemacht, wie ich einmal gedacht habe, dass Nvidias Cuda eine dumme Programmiersprache war, aber jetzt ist Cuda Nvidias großartigste Wassergraben. Das kann nicht von anderen Chips geschüttelt werden.
Ich fühlte mich auch unglaublich, als Microsoft mit OpenAI zusammengearbeitet hat Sind wirklich alle von ihnen bürokratisch, und alle Kämpfe beginnen ein Geschäft.
Tiktok lehrt die Amerikaner eine Lektion. Geld, um die besten Anwälte einzustellen, helfen Ihnen, Ihren Hintern zu wischen, und wenn Sie es nicht tun, wird Sie niemand verklagen.
OpenAIs Stargate sagte, dass es während seiner Werbung 100 Milliarden US -Dollar kosten würde, aber es ist möglicherweise nicht in der Lage, 300 Milliarden US -Dollar zu fangen. Gute Beziehungen zu Kanada in Zukunft haben reichlich Wasser und Stromressourcen und haben Arbeitskräfte.
Europa ist weg, Brüssel (der Standort des EU -Hauptquartiers) hat die Möglichkeiten für technologische Innovationen zerstört. „Verbündete und die Vereinigten Staaten haben China verloren.
Open Source ist sehr gut. Investiert in eine geschlossene Quellroute.
KI wird die reichhaltigen und ärmeren ärmeren Vernichtung machen, ebenso wie das Land. Dies ist ein Spiel zwischen starken Ländern.
KI-Chips gehören zur High-End-Fertigungsindustrie mit hohem Output-Wert, aber es ist unwahrscheinlich, dass sie die Beschäftigung vorantreiben Und schmutzig, erwarten Sie also nicht die Fertigungsindustrie.
Historisch gesehen wurde nach der Einführung von Elektrizität in Fabriken keine Produktivität mehr als Dampfmaschinen geschaffen.Die heutige KI ist so wertvoll wie die Kraft des Originals, aber es erfordert immer noch organisatorische Innovationen, um wirklich enorme Renditen zu erzielen.
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1.Drei KI -Technologien, die die Zukunft verändern werden
Host: Was halten Sie kurzfristig von der Entwicklung von KI?Die kurzfristige Definition für Sie sollte die nächsten ein oder zwei Jahre sein, oder?
Eric Schmidt: Die Dinge laufen zu schnell und ich fühle mich alle sechs Monate, ich muss wieder eine Rede über die Zukunft halten.Gibt es hier einen Informatik -Major?Kann Ihnen jemand erklären, was eine Million Token -Kontextfenster ist?
Publikum: Die grundlegende Bedeutung ist, dass die Eingabeaufforderung eine Million Token oder eine Million Wörter oder ähnliches verwenden kann.
Eric Schmidt: Eine Million -Token bedeutet also, dass Sie eine Frage von einer Million Wortlänge stellen können.
Publikum: Ja, ich weiß, dass dies im Moment eine große Richtung für Gemini ist.
Einführung auf die offizielle Website von Gemini (chinesische Übersetzung ist Plug-in-Effekt dank der immersiven Übersetzung)
Eric Schmidt: Nein, ihr Ziel ist es, zehn Millionen zu erreichen.Anthropic hat 200.000 erreicht und wächst immer noch.Das Ziel ist eine Million oder mehr und es ist denkbar, dass Openai ähnliche Ziele hat.Kann uns jemand eine technische Definition geben und erklären, was ein AI -Agent ist?
Publikum: AI Agent soll Aufgaben online ausführen, Dinge in Ihrem Namen und verschiedene ähnliche Operationen kaufen.
Eric Schmidt: Agent ist also etwas, das eine bestimmte Aufgabe ausführt, und eine andere Definition ist ein großes Sprachmodell mit Gedächtnisfunktionen.Lassen Sie mich eine andere Frage stellen, einen Schüler in Informatik. Kann jemand erklären, was Text-zu-Handlung ist?
Publikum: Es bedeutet, Text auf mehr Text zu erweitern, Text einzugeben, und dann löst die KI Operationen basierend auf dem Text aus.
Eric Schmidt: Eine andere Definition besteht darin, die Sprache in Python umzuwandeln – eine Programmiersprache, von der ich nie dachte, dass sie weiterhin überleben würde.Aber jetzt wird alles in der KI in Python gemacht.Vor kurzem gibt es eine neue Sprache mit dem Titel Mojo, die das Problem der AI -Programmierung endgültig zu lösen scheint, aber wir müssen auch sehen, ob es unter der Situation von Python überleben kann.
Lassen Sie mich eine weitere technische Frage stellen, warum Nvidia 2 Billionen US -Dollar wert ist, während andere Unternehmen in Schwierigkeiten geraten?
Publikum: Aus technischen Gründen.Ich denke, dies ist hauptsächlich auf die Optimierung des ausführlichen Codes zurückzuführen.Der größte Teil des Code muss derzeit in einer optimierten Umgebung ausgeführt werden, und derzeit kann nur die GPU von NVIDIA dies tun.Tatsächlich können andere Unternehmen verschiedene Technologien entwickeln und haben möglicherweise bis zu zehn Jahre Erfahrung in der Softwareentwicklung, aber sie haben keine Teams, die speziell für maschinelles Lernen optimieren.
Eric Schmidt: Ich betrachte Cuda gerne als die C -Sprache der GPU.Dies ist meine bevorzugte Art zu verstehen.Es wurde 2008 geboren und ich dachte immer, es sei eine schlechte Sprache, aber es wurde Mainstream.Es gibt jetzt einen vollständigen Satz Open -Source -Bibliotheken, die für CUDA alle hoch optimiert sind.Dies wird von allen ignoriert, die diese technischen Stapel bauen.Wir nennen es VLM -Technologie sowie andere ähnliche Open -Source -Bibliotheken. Sie sind alle für CUDA optimiert.Dies ist für die Konkurrenten schwierig zu replizieren.
Was bedeuten die oben genannten?
Im nächsten Jahr sehen Sie die Fähigkeiten größerer Kontextfenster, Agenten und Text-zu-Handlungen.Wenn sie im Maßstab angewendet werden, werden die Auswirkungen noch größer sein als die enormen Auswirkungen der sozialen Medien, die wir jetzt sehen, zumindest meiner Meinung nach.Im Kontextfenster können Sie es als Kurzzeitgedächtnis verwenden, und es ist schockierend, so groß zu sein, und technisch gesehen ist Service und Computer sehr komplex.
Das Interessante am Kurzzeitgedächtnis ist, 20 Bücher lesen zu lassen, den Text dieser Bücher als Abfrage einzugeben und Ihnen mitzuteilen, was das Buch ist.Das menschliche Gehirn vergisst den mittleren Teil.Es gibt einige Leute, die jetzt grundlegende LLM -Agenten bauen.Die Art und Weise, wie sie arbeiten, ist beispielsweise den Inhalt der Chemie zu lesen, die Chemieprinzipien zu entdecken, dann zu testen und dann die Ergebnisse zu ihrem Verständnis hinzuzufügen.Das ist sehr mächtig.
Der dritte Punkt ist der Text zu Aktion, den ich erwähnt habe.Zum Beispiel erwägt die Regierung nun, Tiktok zu verbieten.Wir wissen nicht, ob es passieren wird.Wenn Tiktok verboten ist, schlage ich vor, dass Sie zu Ihrem LLM sagen: Kopieren Sie einen Tiktok, holen Sie sich alle Benutzer, holen Sie sich alle Musik, schließen Sie sich meinen Einstellungen an, generieren und veröffentlichen Sie innerhalb von 30 Sekunden.Wenn es innerhalb einer Stunde kein Feuer gibt, wechseln Sie zu einem ähnlichen Ansatz, dies ist der Befehl.Bang Bang Bang, es wird sofort gemacht.
Verstehst du?Wenn Sie digitale Anweisungen aus einer beliebigen Sprache direkt erstellen können, ist dies im Grunde das, was Python in diesem Szenario tut.Stellen Sie sich vor, jeder hat einen Programmierer, der arbeiten kann, wie Sie fragen, und nicht mehr diejenigen, die für mich arbeiten, aber ungehorsam sind.(Lacht) Programmierer wissen alle, wovon ich spreche.Stellen Sie sich einen Programmierer vor, der nicht arrogant ist und das tut, was Sie verlangen, ohne so viel Geld zu bezahlen.Und diese Programmierer sind unbegrenzt verfügbar.Und diese …
Gastgeber: Es wird innerhalb der nächsten ein oder zwei Jahre realisiert.
Eric Schmidt: Es wird bald realisiert.Ich bin sehr zuversichtlich, dass sie in der nächsten Technologiewelle passieren werden.
Hörer: Sie haben erwähnt, dass die Kombination aus erweiterten Kontextfenstern, Proxy und Text-zu-Handlung unvorstellbare Auswirkungen hat.Erstens, warum sind diese Kombinationen wichtig?Zweitens weiß ich, dass Sie die Zukunft nicht vorhersagen können, aber warum wird dies Ihrer Meinung nach über unsere aktuelle Vorstellungskraft hinausgehen?
Eric Schmidt: Ich denke, es liegt hauptsächlich daran, dass erweiterte Kontextfenster das Problem der Aktualität lösen können.Der Training der aktuellen KI-Modelle dauert ungefähr ein Jahr, darunter 6 Monate Vorbereitung, 6 Monate Training und 6 Monate Feinabstimmung, sodass sie immer etwas zurückbleiben.Mit dem erweiterten Kontextfenster können Sie jedoch die neuesten Informationen eingeben, die sehr leistungsfähig sind und in Echtzeit genau wie Google aktualisiert werden können.
In Bezug auf das Agentenmodell gebe ich ein Beispiel.Ich baute eine Stiftung, finanzierte eine gemeinnützige Organisation und begann ein Projekt mit einem Tool namens Chemcrow, einem System, das auf einem großen Sprachmodell basiert, um Chemie zu lernen.Sie verwenden dieses System, um chemische Hypothesen an Proteinen zu erzeugen, und dann wird das Labor nachts Tests durchführen, und das System wird weiterhin lernen.Dies hat den Forschungsfortschritt in den Bereichen Chemie und Materialwissenschaften stark beschleunigt.
Ich denke, „Text-to-Action“ kann als der Effekt einer großen Anzahl billiger Programmierer verstanden werden.Aber ich glaube nicht, dass wir wirklich verstehen, was passiert, wenn jeder seinen eigenen Programmierer hat.
Sie können sich ein Szenario vorstellen, z. B. wenn Sie Google nicht mögen.Sagen Sie einfach, helfen Sie mir, einen Google -Konkurrenten zu erstellen, nach Webseiten zu suchen, Schnittstellen zu erstellen, generative KI zu fügen und in 30 Sekunden den Effekt zu sehen.Diese etablierten Unternehmen wie Google werden wahrscheinlich von solchen Angriffen bedroht, und wir werden sehen.
2.„Ich bin kein Google -Mitarbeiter mehr.“
Gastgeber: Sie haben viele Jahre bei Google gearbeitet und die Transformer Architecture erfunden, und Peter (Peter Norvig, ehemaliger Direktor für Ingenieurwesen bei Google Research) ist einer der führenden.Vielen Dank an kluge Leute wie Peter und Jeff Dean.Aber jetzt scheint Google seinen Vorteil in der Initiative verloren zu haben, und Openai hat sich eingeholt.Anthropics Claude kommt in den neuesten Ranglisten, die ich gesehen habe.Ich fragte Sundar (Sandar Pichai) und er gab mir keine eindeutige Antwort.Vielleicht haben Sie eine klarere oder objektive Erklärung darüber, was genau dort passiert ist.
Eric Schmidt: Ich bin kein Google -Mitarbeiter mehr.Ehrlich gesagt schenkt Google mehr Aufmerksamkeit auf die Work-Life-Balance, die Arbeit früh von der Arbeit und die Arbeit von zu Hause aus scheint wichtiger zu sein, als einen Kampf zu gewinnen.Das Geheimnis des Erfolgs eines Startups ist, dass Mitarbeiter hart arbeiten.Es tut mir leid, es ist so einfach, aber das ist die Wahrheit.Wenn Sie nach dem Abschluss ein Unternehmen gründen, lassen Sie die Mitarbeiter nicht nur einen Tag in der Woche zum Unternehmen kommen und die meiste Zeit von zu Hause aus arbeiten.Dies funktioniert nicht, wenn Sie mit anderen Startups konkurrieren möchten.
Gastgeber: Die frühe Situation von Google ist Microsoft zu dieser Zeit sehr ähnlich …
Eric Schmidt:Ja.
In unserer Branche gibt es ein gemeinsames Phänomen:Einige Unternehmen haben den Markt auf sehr innovative Weise gewonnen und ein Feld völlig dominiert, aber nicht reibungslos in die nächste Stufe übergeht.
Es gibt viele solcher Situationen.Ich denke, die Gründer sind wichtig und es ist ein sehr wichtiges Thema, sie stehen an der Spitze des Unternehmens.Während die Gründer oft schwer zu verstehen und ihren Mitarbeitern zu fordern sind, drängen sie auch das Unternehmen voran.
Während wir einige von Elons persönlichem Verhalten vielleicht nicht mögen, schauen Sie sich an, was er bei der Arbeit tut.An dem Tag, an dem ich mit ihm zu Abend aß, flog er immer wieder hin und her.Ich war in Montana und er flog um 10 Uhr in diesem Abend zum frühen Morgen mit Xai.
Als ich nach Taiwan ging, hatte ich das Gefühl, dass verschiedene Orte unterschiedliche Kulturen hatten.Können Sie sich vorstellen, eine Doktorarbeit in den Vereinigten Staaten zu lassen?Fast unmöglich.
Die Ergebnisse der Arbeit sind unterschiedlich.Der Grund, warum ich in Bezug auf die Arbeit so hart bin, ist der Netzwerkeffekt dieser Systeme.Die Zeit ist sehr kritisch und in den meisten Branchen ist die Zeit nicht so wichtig, sie haben genug Zeit.Es werden immer Coca-Cola und Pepsi existieren, und die Konkurrenz zwischen den beiden wird sich wie Gletscher langsam fortsetzen.
Wenn ich mit einem Telekommunikationsunternehmen zusammenarbeite, dauert es 18 Monate, bis ein allgemeiner Telekommunikationsvertrag unterzeichnet wird.Ich denke nicht, dass es so lange notwendig ist, die Dinge sollten so schnell wie möglich getan werden.Wir sind jetzt auf dem Höhepunkt des Wachstums und des Einkommens und brauchen immer noch einige verrückte Ideen.
Als Microsoft beispielsweise beschloss, mit OpenAI zusammenzuarbeiten, dachte ich, das sei eine der dümmsten Ideen.Es war unglaublich, dass Microsoft die AI -Führung an die Teams von Openai und Sam übergab.Heute werden sie jedoch allmählich eines der wertvollsten Unternehmen, vergleichbar mit dem Wettbewerb von Apple.Apple hat keine gute Lösung für KI, und es scheint, dass die Strategie von Microsoft funktioniert hat.
3.Die Lücke im Modell erweitert sich
Eric Schmidt: Sie haben gerade gefragt, was als nächstes alle sechs Monate passieren wird, meine Gedanken werden schwanken.Wir befinden uns jetzt in einer regelmäßigen Schwankung von ungeraden und sogar Oszillation.Ab sofort scheinen sich die Lücke zwischen modernsten Modellen-nur drei Modellen-und anderen Modellen zu erweitern.Vor sechs Monaten dachte ich, dass die Lücke sich verengte, also habe ich viel Geld in einige kleine Unternehmen investiert, aber jetzt bin ich mir nicht so sicher.
Ich begann mit großen Unternehmen zu sprechen, und große Unternehmen erzählten es mirSie benötigen 10 Milliarden, 20 Milliarden, 50 Milliarden oder sogar 100 Milliarden Fonds.
Gastgeber: Das Ziel ist 100 Milliarden, oder?
Eric Schmidt: Ja, es ist sehr schwierig.Sam Altman und ich sind gute Freunde, und er glaubt, dass es 300 Milliarden oder mehr dauern könnte.Ich sagte ihm, dass ich die benötigte Leistung berechnet habe.Ich bin letzten Freitag ins Weiße Haus gegangen und habe ihm offen gesagt, dass wir eine gute Beziehung zu Kanada haben müssen, weil Kanada nicht nur gut ist, sondern auch zur Erfindung von KI beigetragen hat und viel Wasser- und Stromressourcen hat.Und unser Land hat nicht genug Strom, um diese Entwicklung zu unterstützen.
Eine weitere Möglichkeit ist, die arabischen Länder beizutragen.Ich persönlich mag Arabien und bin schon lange dort.Aber sie werden unsere nationalen Sicherheitsregeln nicht einhalten, und Kanada und die Vereinigten Staaten können zusammenarbeiten.
Gastgeber: Das stimmt.Diese Rechenzentren im Wert von 100 und 300 Milliarden, also,Strom wird eine knappe Ressource.
Eric Schmidt:Ja.Nach dieser Idee wissen Sie, welche Aktien Sie kaufen sollen, oder?(Lacht) Natürlich empfehle ich keine Aktien.
Gastgeber: Das stimmt.Wir werden mehr Chips brauchen, Intel bekommt viel Geld von der US -Regierung und AMD arbeiten alle daran, Chip -Fabriken zu bauen.
Eric Schmidt: Wenn vor Ort ein Gerät mit Intel Chips vorhanden ist, erhöhen Sie bitte Ihre Hand (der Hörer erhöht Ihre Hand).Sein Monopol scheint hier geendet zu sein.
Gastgeber: Intel war in der Tat ein Monopol.Und jetzt ist es Nvidias Monopol.Gibt es also andere Unternehmen, die technische Hindernisse wie CUDA durchführen können?Ich habe vor ein paar Tagen mit einem anderen Unternehmer gesprochen, dass er basierend auf den Ressourcen, die er erhalten konnte, zwischen TPU- und Nvidia -Chips wechseln würde.
Eric Schmidt: Weil er keine andere Wahl hat.Wenn er unbegrenzte Mittel hätte, würde er heute definitiv die B200 -Architektur von Nvidia wählen, weil das schneller ist.Ich schlage nichts vor, der Wettbewerb ist natürlich eine gute Sache.Ich habe diese Angelegenheit mit AMDs Lisa Sue ausführlich besprochen.Sie verbessern sich immer noch.
4.Wir werden eine riesige Blase erleben,Dann wird sich der Markt anpassen
Hörer: Sie sind sehr optimistisch in Bezug auf die Aussichten für KI.Was fährt Ihrer Meinung nach diesen Fortschritt?Ist es mehr Geld?Oder mehr Daten?Oder ein technologischer Durchbruch?
Eric Schmidt: Ich schaue mir im Grunde alle Projekte an, weil ich nicht sagen kann, welches Erfolg haben kann.Außerdem kommen jetzt viele Mittel bei mir.Ich denke, ein Grund dafür ist, dass frühe Investitionen Geld verdient haben. .Sie können den Unterschied zwischen gut und schlecht erkennen.Die KI, die ich verstehe, ist die Art von System, die wirklich lernen kann, und ich denke, das zählt.
Darüber hinaus gibt es jetzt einige sehr fortgeschrittene neue Algorithmen, die nicht mehr auf die Transformatorarchitektur beschränkt sind.Ich habe einen Freund, der auch mein langfristiger Partner ist, der eine brandneue Nichttransformer-Architektur gemacht hat.
Schließlich wird allgemein an dem Markt angenommen, dass die Entwicklung intelligenter Technologien enorme Renditen erzielen wird.Wenn Sie beispielsweise 50 Milliarden US -Dollar in ein Unternehmen investieren, möchten Sie auf jeden Fall mit intelligenter Technologie viel Geld verdienen.Wir können also eine riesige Investmentblase erleben und der Markt wird sich anpassen.Dies war in der Vergangenheit immer so, und es kann jetzt keine Ausnahme sein.
Gastgeber: Sie haben bereits erwähnt, dass die führenden Unternehmen immer näher kommen.
Eric Schmidt: Ja, es ist jetzt in der Tat der Fall.Es gibt ein Unternehmen namens Mistral in Frankreich, und sie leisten gute Arbeit und ich habe in sie investiert.Sie haben eine zweite Ausgabe des Modells gestartet, aber die dritte Ausgabe kann geschlossen sein, da die Kosten zu hoch sind.Sie brauchen Einkommen und können keine Modelle mehr kostenlos bereitstellen.
Die Debatte zwischen Open Source und geschlossener Quelle ist in unserer Branche sehr heftig.Meine gesamte persönliche Karriere basiert auf der Bereitschaft der Menschen, Open -Source -Software auszutauschen.Die technische Arbeit, die ich mache, ist Open Source, und viele der Kerntechnologien von Google sind ebenfalls Open Source.Aber jetzt kann es seinDa die Kapitalkosten zu hoch sind, kann die Art und Weise, wie die Softwareentwicklung grundlegende Änderungen unterzogen wird.
Ich persönlich denke, dass die Produktivität von Software -Programmierern mindestens verdoppeln wird.Es gibt jetzt drei oder vier Softwareunternehmen, die hart daran arbeiten, dieses Ziel zu erreichen, und ich habe in diese Unternehmen investiert.Ihr Ziel ist es, die Effizienz von Softwareprogrammierern zu verbessern.Eine sehr interessante Firma, die ich kürzlich getroffen habe, namens Augment.Ich denke immer an einzelne Programmierer, aber ihr Ziel sind tatsächlich die großen Software -Teams, die möglicherweise Millionen von Codezeilen haben, aber niemand kann die Details zum Ausführen des gesamten Codes herausfinden.Dieses Problem ist sehr geeignet für die Lösung mit KI.Können sie Geld verdienen?Ich hoffe es kann.
Gastgeber: Also gibt es noch viele Probleme zu diskutieren.
Publikum: Ich glaube nicht, dass es viele Diskussionen über Nichttransformer-Architekturen gibt, aber jetzt haben sie mehr Fortschritte gemacht.
Eric Schmidt: Ich habe kein tiefes Verständnis der Mathematik, und die Mathematik hier ist sehr kompliziert.Grundsätzlich verwenden sie unterschiedliche Methoden, um Gradientenabfälle und Matrixmultiplikation durchzuführen, was schneller und besser ist.Transformers ist eine systematische Möglichkeit, Multiplikationsvorgänge gleichzeitig durchzuführen, also verstehe ich es.Es ähnelt dem, aber die mathematischen Prinzipien sind unterschiedlich.
Hörer: Sie sind Ingenieur, und wenn Sie die Fähigkeiten dieser Modelle in Zukunft berücksichtigen, müssen wir noch Zeit damit verbringen, Programmierung zu lernen?
Eric Schmidt: Es ist, als ob Sie bereits wissen, wie man Englisch spricht. Warum müssen Sie noch weiterhin Englisch lernen?Lernen kann immer dazu führen, dass Menschen einen Schritt nach vorne machen.Sie müssen verstehen, wie diese Systeme funktionieren.
5.Distributed Computing kann es nicht lösenRechenleistungsprobleme in KI
Hörer: Zwei einfache Fragen: Erstens sind die wirtschaftlichen Auswirkungen großer Sprachmodelle langsamer als die Marktauswirkungen, die Sie zu Beginn erwartet haben?Zweitens sollte die akademische Gemeinschaft KI -Subventionen erhalten?Oder sollten wir mit großen Unternehmen zusammenarbeiten?
Eric Schmidt: Ich habe hart daran gearbeitet, ein Rechenzentrum für die Universität zu erstellen.Wenn ich hier Professor in der Informatikabteilung wäre, wäre ich sehr unzufrieden, weil ich diese Algorithmen nicht mit Doktoranden entwickeln konnte und gezwungen war, mit diesen großen Unternehmen zusammenzuarbeiten.Meiner Meinung nach tun diese Unternehmen diesbezüglich nicht genug.Ich habe mit einigen Professoren gesprochen und viele von ihnen müssen viel Zeit damit verbringen, auf Google Cloud -Nutzungsquoten zu warten.Dies ist ein blühendes Feld, und der richtige Weg, dies zu tun, besteht darin, der Universität Ressourcen bereitzustellen, und ich arbeite hart daran, dies zu fördern.
Was die Auswirkungen des von Ihnen erwähnten Arbeitsmarktes betrifft, bin ich im Grunde glaube, dass hochqualifizierte Hochschule und damit verbundene Arbeiten in Ordnung sein sollten, da die Menschen mit diesen Systemen arbeiten werden.Ich denke, diese Systeme unterscheiden sich nicht von der vorherigen Technologiewelle, und diese gefährlichen Jobs und Arbeitsplätze, die kein menschliches Urteilsvermögen erfordern, werden letztendlich ersetzt.
Hörer: Haben Sie jemals verteilte Umgebungen studiert?Ich habe dies gefragt, weil es schwierig ist, einen großen Cluster zu bauen, aber das MacBook ist immer noch sehr leistungsfähig.Es gibt viele kleine Maschinen auf der ganzen Welt.Denken Sie, dass Ideen wie Folding@Home für das Training verwendet werden können?
Hinweis: „Folding@Home“ ist ein Projekt, das globale verteilte Computerressourcen verwendet, wobei die Ressourcen der globalen Teilnehmer verwendet werden, um Proteinfaltungsberechnungen durchzuführen.
Eric Schmidt: Verteilte Umgebungen sind in der Tat eine Herausforderung.Es ist in der Tat nicht einfach, einen großen Cluster zu erstellen, aber jedes MacBook hat seine eigene Rechenleistung.Es gibt so viele kleine Maschinen auf der ganzen Welt, und die Idee, sie zu vereinen, hat Potenzial.Dies kann für das Training verwendet werden, aber es sind noch viele technische Details zu lösen.
Wir haben dieses Problem eingehend untersucht, und das Arbeitsprinzip dieser Algorithmen lautet wie folgt: Sie haben eine sehr große Matrix, was im Grunde genommen eine Multiplikation ist.Sie können sich vorstellen, dass der Vorgang wiederholt wird.Die Leistung dieser Systeme hängt vollständig davon ab, wie schnell Daten vom Speicher an die CPU oder die GPU übertragen werden.Tatsächlich haben die Chips der nächsten Generation diese Funktionen in einen Chip integriert.Darüber hinaus ist der Verpackungsprozess sehr gut und der Chip und die Verpackung sind in einem sauberen Raum abgeschlossen.Gegenwärtig sind Supercomputer und Lichtübertragung, insbesondere die Verbindung zwischen Speicher, die Schlüsselfaktoren.Daher denke ich nicht, dass es möglich ist, das zu erreichen, was Sie kurzfristig gesagt haben.
Host: Ist es möglich, das große Sprachmodell zu trennen?
Eric Schmidt: Dazu müssen Sie Millionen solcher Modelle haben.Und die Art und Weise, wie Sie Fragen stellen, wird sehr langsam.
6.In Zukunft verstehen wir KI möglicherweise nicht.Aber sie müssen bekannt sein
Gastgeber: Ich möchte das Thema ändern und über etwas Philosophisches sprechen.Letztes Jahr du und Henry Kissinger und Daniel HuttenlocherSchreiben Sie zusammen einen Artikel, erforscht die Natur des Wissens und seiner Entwicklung.Ich habe in letzter Zeit auch mit anderen über dieses Thema gesprochen.Ihr Artikel besagt, dass Modelle immer komplexer und schwer zu verstehen werden, so dass wir nicht mehr so klar über ihre internen Mechanismen sind.
Feynman sagte einmal,„Ich kann nicht verstehen, was ich nicht erstellen kann.„Ich habe diesen Satz in letzter Zeit erwähnt, aber derzeit scheinen die Leute etwas zu schaffen, das sie nicht einmal verstehen.Bedeutet dies, dass sich unser Wissensverständnis verändert?Müssen wir die Schlussfolgerungen dieser Modelle annehmen, auch wenn sie keine klaren Erklärungen abgeben können?
Eric Schmidt: Lassen Sie mich Ihnen ein Beispiel geben, das ist ein bisschen wie ein junger Mann.Wenn Sie Teenager in Ihrer Familie haben, wissen Sie, dass sie Menschen sind, aber Sie wissen nicht immer, was sie denken.Unsere Gesellschaft hat jedoch gelernt, wie sie sich an ihre Existenz anpassen können und weiß, dass sie letztendlich reifen werden.Also haben wir vielleicht ein Wissenssystem,Wir können nicht vollständig verstehen, aber wir können ihre Grenzen verstehen.Wir wissen, was sie tun können und was sie nicht tun können.Dies kann das beste Ergebnis sein, das wir erwarten können.
Host: Glaubst du, wir können diese Einschränkungen erfassen?
Eric Schmidt: Ich denke, wir können damit umgehen.Das kleine Team, über das wir jede Woche diskutieren, ist der Ansicht, dass wir in Zukunft diese Art von Konfrontations -KI -Technologie verwenden können.Stellen Sie sich vor, dass es in Zukunft Unternehmen geben wird, die sich darauf spezialisieren werden. Ai.Die gesamte Branche wird sich mit einer AI gegen KI befassen, insbesondere die Teile, die wir nicht sehr gut verstehen.Ich finde das ziemlich zuverlässig.Stanford kann auch diese Richtung berücksichtigen.Wenn ein Doktorand daran interessiert ist, diese großen Modelle zu knacken und zu studieren, wie er funktioniert, ist dies ein guter Fähigkeitspunkt für sie.Ich denke, diese beiden Dinge werden sich gemeinsam verbessern.
Publikum: Sie haben die Kommentare im Zusammenhang mit Konfrontations -KI erwähnt.Was sind die Hauptherausforderungen, damit KI wirklich das tut, was wir wollen?
Eric Schmidt: Es ist in der Tat notwendig, höhere Leistungsmodelle zu verbessern.Sie müssen davon ausgehen, dass die Halluzination der KI mit fortschreitender Technologie abnimmt, obwohl ich nicht sage, dass sie vollständig verschwinden wird.Sie müssen auch annehmen, dass es eine Möglichkeit gibt, den Effekt zu überprüfen. Daher müssen wir wissen, ob die Ergebnisse die Erwartungen erfüllt haben.
Zum Beispiel das Beispiel von Tiktok -Konkurrenten, die ich gerade erwähnt habe.Übrigens schlage ich nicht vor, dass Sie illegal die Musik aller stehlen.Wenn Sie Unternehmer im Silicon Valley sind, hoffe ich, dass Sie alle solche Unternehmer werden –Wenn Ihr Produkt populär wird, werden Sie eine große Anzahl von Anwälten einstellen, um das Problem zu lösen..Aber nimm meine Worte nicht ernst.
Das Silicon Valley wird diese Tests durchführen und diese Probleme lösen.So kümmern wir uns normalerweise damit um.Ich glaube also, dass wir in Zukunft immer mehr Hochleistungssysteme sehen werden, und die Tests werden immer raffinierter, und schließlich wird es kontroverse Test geben, um sicherzustellen, dass die AI in einem steuerbaren Bereich liegt.Technisch gesehen nennen wir es „Kettendenken denken“.Es wird erwartet, dass Sie in den nächsten Jahren in der Lage sein werden, 1000 Schritte Kettenreden zu generieren, genau wie das Kochen nach Rezepten.Sie können das Rezept Schritt für Schritt befolgen und dann überprüfen, ob das Endergebnis korrekt ist.So funktioniert das System.Es sei denn, Sie spielen das Spiel natürlich.
7.Falsche Informationen erscheint kurzfristig unlösbar
Zuhörer: Wie kann KI verhindern, dass KI in der öffentlichen Meinung falsche Informationen erstellt, insbesondere bei den bevorstehenden Wahlen?Gibt es kurze und langfristige Lösung?
Eric Schmidt: Bei den bevorstehenden Wahlen und sogar global werden die meisten falschen Informationen über soziale Medien verbreitet, und Social -Media -Unternehmen haben derzeit nicht genug Macht, um diese Informationen zu verwalten.Wenn Sie sich Tiktok ansehen, kritisieren einige Leute Tiktok dafür, dass sie eher auf eine Art falsche Informationen und nicht auf eine andere Art und Weise voreingenommen sind.Ich habe das Gefühl, dass wir in dieser Hinsicht in einem Chaos sind und wir müssen lernen, wie man kritisch denke.Es kann eine schwierige Herausforderung sein, aber nur jemand sagt Ihnen etwas, das bedeutet nicht, dass es wahr ist.
Hörer: Gehst du zum anderen Extrem?Niemand glaubt an die Wahrheit?Einige Menschen fassen dieses Phänomen als „erkenntnistheoretische Krise“ zusammen.
Eric Schmidt: Ich denke, wir stehen jetzt vor einer Vertrauenskrise.Ich denke, die größte Bedrohung für die Gesellschaft ist falsche Informationen, da wir immer mächtiger werden, wenn wir falsche Informationen erstellen.Das größte Problem, auf das ich YouTube verwaltete, war, dass die Leute gefälschte Videos hochladen und sogar jemanden sterben ließen.
Hinweis: YouTube erlaubt keinen Inhalt, der gefährliche oder illegale Aktivitäten fördert, die zu schweren Körperverletzungen oder zu schweren Todesfällen führen können.
Es war wirklich schmerzhaft, diese Probleme zu lösen, und es gab zu dieser Zeit keine generative KI.Um ehrlich zu sein, habe ich keine besonders gute Lösung.
Gastgeber: Technische Mittel sind keine universelle Lösung, aber es gibt eine Möglichkeit, dieses Problem zu lindern, nämlich die öffentliche Schlüsselauthentifizierung.Wenn Biden zum Beispiel auf die Bühne kam, um eine Rede zu halten, warum kann er dann nicht digitale Unterschriften zu dem hinzufügen, was er sagte, wie SSL es tat?Oder wenn Prominente oder öffentliche Persönlichkeiten sprechen, können sie ihren eigenen öffentlichen Schlüssel haben?Genau wie ich Amazon meine Kreditkarteninformationen gab, wusste ich, dass der Empfänger tatsächlich Amazon war.
Eric Schmidt: Dies ist in der Tat ein Weg der öffentlichen Schlüsselauthentifizierung in Verbindung mit anderen Verifizierungsmethoden, um sicherzustellen, dass wir die Quelle der Informationen kennen.
Ich habe ein Papier mit anderen geschrieben, und was ich gerade unterstütze, ist gerade Ihr Argument, aber leider hat dieses Papier überhaupt keine Wirkung.Vielleicht ist das System nicht organisiert, um dieses Problem zu lösen, wie Sie sagten.
Insgesamt zielen CEOs darauf ab, den Umsatz zu maximieren, und dazu müssen sie dazu maximal die Benutzerbindung verfolgen.Maximieren der Teilnahme bedeutet, dass mehr Ärger entzündet.Der Algorithmus wird dem Vorrücken unerhörter Inhalte Priorität haben, da er mehr Einnahmen erzielt wird.Daher besteht die Tendenz, zu extremen Inhalten als Ganzes zu tendieren, und dies ist nicht in Lager unterteilt.Dies ist ein Problem, das in unserer Gesellschaft gelöst werden muss.
Wir haben schon einmal privat über Tiktoks Lösung gesprochen.Als ich ein Kind war, gab es eine Regel, die als „gleiche Zeitregel“ bezeichnet wurde.Da Tiktok eigentlich keine sozialen Medien ist, ist es eher wie Fernseher und es gibt Programmierer, die Inhalte kontrollieren.Daten zeigen, dass TIKTOK -Benutzer in den USA durchschnittlich 90 Minuten damit verbringen, 200 Videos pro Tag zu sehen, was ziemlich groß ist.Die Regierung legt möglicherweise keine gleichen Zeitregeln fest, aber eine Form des Gleichgewichts ist erforderlich.
8.Big Model ist ein Wettbewerb, an dem nur wenige Länder teilnehmen können
Zuhörer: Welche Rolle in Bezug auf nationale Sicherheit oder Interessen wird KI Ihrer Meinung nach im Wettbewerb mit China spielen?
Eric Schmidt: Ich war Vorsitzender des KI -Ausschusses, der dieses Thema im Detail untersuchte.Der Bericht enthält 752 Seiten, Sie können ihn überprüfen.Lassen Sie mich kurz zusammenfassen: Wir führen jetzt, wir müssen weiterhin führen und wir brauchen viel Geld, um dies zu erreichen.
Die allgemeine Situation ist, dass sich weiterentwickelnde KI-Modelle entwickeln und einige Open-Source-Modelle beteiligt sind, nur wenige Länder zur Teilnahme berechtigt sind.Diese Länder mit viel Geld, einem starken Bildungssystem und sind entschlossen zu gewinnen.Die Vereinigten Staaten sind einer von ihnen, ebenso wie China.Vielleicht gibt es andere Länder.Es ist jedoch sicher, dass der Wettbewerb im Wissensbereich zwischen den Vereinigten Staaten und China in Ihrem Leben die größte Konfrontation sein wird.
Die US -Regierung hat den Export von Nvidia -Chips nach China im Grunde genommen verboten, und obwohl sie dies nicht zulassen, tun sie es.Wir sind ungefähr 10 Jahre China in der Chip -Technologie.Wir sind auch in der Lithografie -Technologie um etwa 10 Jahre führend.Ich denke, wir können in Zukunft noch ein paar Jahre führen.Die Chip -Rechnung war eine Entscheidung der Trump -Administration und wurde von der Biden -Verwaltung genehmigt.
Gastgeber: Glauben Sie, dass die derzeitige Regierung und der Kongress auf Ihre Vorschläge hören?Glaubst du, sie werden eine so große Investition tätigen?Werden auch groß angelegte KI-Systeme weiterhin gebaut werden?
Eric Schmidt: Wie Sie wissen, habe ich eine informelle Gruppe geleitet, die keine offizielle Gruppe ist, und diese Gruppe umfasst alle gemeinsamen Teilnehmer des KI -Sektors.Die Empfehlungen dieser Teilnehmer sind zur Grundlage für Entscheidungen im KI -Bereich der Biden -Verwaltung geworden, ein Gesetzesentwurf, der möglicherweise die längste Präsidentschaftsrichtlinie in der Geschichte ist.
Hinweis: Präsident Biden der Vereinigten Staaten erteilte die Exekutivverordnung zur Bekämpfung von Investitionen der Vereinigten Staaten in bestimmte nationale Sicherheitstechnologie am 9. August letzten Jahres und Produkte in Ländern, in denen besorgt
Gastgeber: Sie fördern ein spezielles Wettbewerbsforschungsprojekt.
Eric Schmidt: Dies ist die tatsächliche Umsetzung des Exekutivbüros.Sie sind damit beschäftigt, die Details einzulegen und haben bisher gute Arbeit geleistet.Zum Beispiel haben wir letztes Jahr eine Frage erörtert: wie man potenzielle Gefahren im System erfasst.Dieses System hat vielleicht einige gefährliche Dinge gelernt, aber Sie wissen nicht, was Sie fragen sollen.Mit anderen Worten, dies ist ein Kernproblem.Das System hat etwas Schlimmes gelernt, aber es wird Ihnen nicht sagen, was Sie gelernt haben, und Sie wissen nicht, wie Sie Fragen stellen sollen.Hier gibt es viele Bedrohungen, wie es möglicherweise gelernt hat, wie man Chemikalien mischt, die Sie nicht verstehen.Jetzt arbeiten viele Menschen hart daran, dieses Problem zu lösen.
Schließlich setzen wir einen Schwellenwert im Memorandum, der als Gleitkomma -Operation bei der Leistung von 10^26 bezeichnet wird, was ein Maß für die Rechenleistung ist.Wenn dieser Schwellenwert überschritten wird, müssen Sie Ihr Verhalten der Regierung melden.Dies ist Teil der Regel, die EU legt den Schwellenwert auf die 25. Leistung von 10 fest, aber der Unterschied ist nicht groß.Ich denke, diese technischen Unterschiede werden letztendlich verschwinden.Daher können wir die Bedrohungen dieser neuen Technologien möglicherweise nicht vollständig vermeiden.
Gastgeber: Ich habe gehört, dass Openai dies tun musste, teilweise, weil der Stromverbrauch zu hoch ist und kein Ort alle Berechnungen allein tragen kann.
9.KI ist ein Spiel für reiche Leute.Je reicher sind, reicher
Hörer: Die New York Times verklagte Openai für Trainingsmodelle mit ihren Arbeiten.Was bedeutet dies Ihrer Meinung nach für die Datennutzung?
Eric Schmidt: Ich habe viel Erfahrung im Musik -Urheberrecht.In den 1960er Jahren gab es eine Reihe von Klagen, die schließlich zu einer Vereinbarung führten, dass jedes Mal, wenn Ihr Lied gespielt wurde, egal ob der Hörer wusste, wer Sie waren. Konto.Ich denke, die Situation wird in Zukunft ähnlich sein, mit vielen Klagen, und schließlich wird eine Art Übereinstimmung erzielt, bei der ein bestimmter Prozentsatz des Einkommens bei der Verwendung dieser Arbeiten gezahlt werden muss.Sie können sich die Beispiele von ASCAP (Association of Composers, Autoren und Distributoren) und BMI (Broadcast Music, Inc., einer amerikanischen Leistungsrechtsorganisation) ansehen, und obwohl es etwas veraltet zu sein scheint, denke ich, dass dies in der Fall sein wird Ende.
Hörer: Es sieht so aus, als ob es mehrere Unternehmen gibt, die dominieren und weiterhin im KI -Bereich sein werden, und diese Unternehmen scheinen im Mittelpunkt aller Kartellrechte zu stehen.Was halten Sie von diesen beiden Trends?Denken Sie, dass die Aufsichtsbehörden diese Unternehmen teilen werden?Welche Auswirkungen hat dies auf die Branche?
Eric Schmidt: In meiner Karriere habe ich darauf gedrängt, Microsoft zu teilen, aber es wurde nicht gespalten.Ich habe auch versucht, Google davon abzuhalten, geteilt zu werden, und es war auch nicht gespalten.Meiner Meinung nach ist der Trend meiner Meinung nach, solange diese Unternehmen vermeiden, zu Monopolgiganten wie John D. Rockefeller (Gründer von Standard Oil) zu werden.Dies ist der Ursprung des Kartellgesetzes.
Ich glaube nicht, dass die Regierung Maßnahmen ergreifen wird.Der Grund, warum Sie diese großen Unternehmen den Markt dominieren, ist, dass sie nur die Mittel haben, um diese Rechenzentren zu erstellen.Also machen meine Freunde Reed Hastings (Netflix und CEO) und Elon Musk das.
Daher werden die Reichen reicher und die Armen können nur ihr Bestes geben.Dies ist die Tatsache, dass dies ein Spiel für das reiche Land ist, das ein großes Kapital, eine große Menge an technischen Talenten und eine starke Unterstützung der Regierung erfordert.Es gibt viele andere Länder mit verschiedenen Problemen, sie haben diese Ressourcen nicht, daher müssen sie mit anderen Ländern zusammenarbeiten.
Hörer: Sie haben viel Zeit damit verbracht, jungen Menschen zu helfen, Wohlstand zu schaffen, und sind sehr begeistert davon.Haben Sie Vorschläge für diese Phase Ihrer Karriere und Zukunft für die Schüler hier?
Eric Schmidt: Ich bin sehr beeindruckt von Ihrer Fähigkeit, schnell neue Ideen zu zeigen.In einem der Hackathons, an denen ich beteiligt war, wurde das Gewinnerteam beauftragt, die Drohne zwischen den beiden Türmen zu fliegen.Sie erledigten diese Aufgabe in einem virtuellen Drohnenraum, sodass die Drohne die Bedeutung von „zwischen …“ verstehen konnte, schrieb Code in Python und erlaubte der Drohne erfolgreich, den Turm im Simulator zu durchlaufen.Wenn Sie ein professioneller Programmierer sind, kann es ein oder zwei Wochen dauern.
Was ich sagen möchte, ist,Die Fähigkeit, schnell Prototypen zu machen, ist wirklich wichtig.Als Unternehmer ist eines der Probleme, dass alles sehr schnell passiert.Wenn Sie nun nicht mit verschiedenen Tools an einem Tag prototypisieren können, müssen Sie darüber nachdenken, weil Ihre Konkurrenten dies tun können.
Mein Rat ist also, dass es gut ist, einen Geschäftsplan zu schreiben, wenn Sie über die Gründung eines Unternehmens nachdenken, und dass Sie den Computer helfen sollten, einen Geschäftsplan zu schreiben. Prototypen.Denn mit Sicherheit tut jemand das Gleiche in einer anderen Firma, einer anderen Universität oder einem Ort, an dem Sie noch nie gewesen sind.
