本文来自微信公众号：投资实习所（ID：startupboy），观点来自：Sam Altman，编译：StartupBoy，题图来自：视觉中国
上一周我们都经历了一些非常重要的时刻，对于科技行业来说，OpenAI 发布的 ChatGPT 可能是对未来产生非常重大影响的一个，尽管当下我们可能很多人把它作为玩具来玩。
关于 ChatGPT 的各种应用场景，Twitter 上分享的各种对话文本几乎是铺天盖地的持续到现在，写诗歌、写商业文案、写 SEO 关键词、写代码、改代码、直接为律师写一份法律文件、写 PR 文案、写产品文档，甚至写一个智能合约。
而给我印象比较深的是下面这个，首先用 ChatGPT 写了一个描述一位女孩的文案，然后用 ChatGPT 生成的文案画出了图像，效果如下。尽管很简单，但它已经涉及到 AI 模型之间的合作，这可能会是另一个新的开始。
尽管在某些场景下，ChatGPT 给出的答案还不是非常的完美，甚至还可能出错，但是这只是刚开始，随着各个领域的大量参与，相信模型的训练将越来越完善。就在昨天，OpenAI 的 CEO Sam Altman 说，自周三发布后 ChatGPT 的用户已经突破 100 万了。
而对于 AI 的现状和未来，或许没有人比 OpenAI CEO Sam Altman（也是前 YC President）更有发言权。在9月份，他在Greylock的一个峰会上，跟Greylock创始人ReidHoffman做了一个关于AI下一个时代的对话。在这个对话中，Sam Altman 表示，AI 已经成为下一个真正的技术基础平台，并且是自移动互联网后又一个全新的基础平台。
下面我简单对这个对话做了一下摘录（大部分也是通过 AI 翻译产品完成）：
从大型语言模型和在图像和语言之间移动的多模式模型的巨大飞跃，到扩展科学家能力的各种应用程序，AI 人工智能已经成为一个新的基础平台，所有行业都将从中取得许多进步。
如果你仅仅将其视为解锁人们将能够构建的应用程序的一种方式，那将是我们所有人的巨大胜利，也是向前迈出的一大步和一场真正的技术革命。我认为这些强大的模型将成为真正的新技术平台之一，这是我们自移动以来从未真正拥有过的平台，之后总是会出现新公司的爆炸式增长。这将成为一个巨大的趋势，非常大的企业将以此为界面建立起来。
到目前为止，我们已经进入了下一个阶段，在那里你可以做一个令人难以置信的文案业务，或者你可以做一个教育服务或其他任何东西。但我认为我们还没有看到人们追逐类似 Google 万亿美元的事情，我认为这即将发生。也许它会成功，也许 Google 会自己做。但我猜想，随着我们在未来几年看到的语言模型的质量，Google 将首次面临搜索产品的严峻挑战。而且我认为人们真的开始思考“基本事物是如何改变的”。这将非常强大。
我认为这一次真正起作用的是人类聊天机器人界面，我们之前都玩过的许多趋势都有点过早。比方说聊天机器人，但现在差不多准备好了。而且我认为通过这种方式提供新的医疗服务，在那里你可以获得很好的建议或新的教育服务，这些将是非常大的公司。
我认为我们将在不久的将来获得多模态模型，这将开辟新事物。我认为人们正在与可以使用计算机为你做事的代理人一起做惊人的工作，使用程序和这种语言界面的想法，你可以在其中说一种自然语言——你在这种来回对话中想要什么。你可以对其进行迭代和优化，而计算机帮你完成。我们在很早的时候就在 DALL-E 和 CoPilot 上看到了其中的一些。
关于如何创建持久的差异化业务，那些正在考虑将这些 AI 能力整合到业务的创业公司应该考虑哪些事情？
我对所有的初创公司尝试训练自己的模型都持怀疑态度，这不会继续下去，会有一个中间层变得非常重要。我认为将会发生的是，将会有一组全新的初创公司采用现有的非常大的未来模型、并对其进行调整，这不仅仅是微调，还有你可以做的所有事情。
未来将会有很多可以提供类似创建医学模型等的权限，然后这些公司将创造很多持久的价值，因为他们将拥有它的特殊版本。他们不必创建基本模型，但他们将创建一些他们可以自己使用或与其他人共享的东西，这些东西具有这种独特的数据飞轮，随着时间的推移而改进等等。所以我认为中间层会创造很多价值。
我认为人们正在犯的最大的系统性错误是，对于现在模型，大家会认可它在文字、图片以及视频方面都会起作用，但是会觉得它不会为人类产生净新知识，因为它只会做其他人做过的事情。即使是这样它仍然非常具有价值，因为它使获得信息的边际成本非常低，虽然它不会治愈癌症，它不会增加人类科学知识的总和。
目前正在发生两件事，一个是类似 AlphaFold 这样的产品，它们在增加非常巨大的价值，如果我有时间做其他事情，我会很高兴现在就去一家生物公司，因为可以在那里做一些了不起的事情。
第二件就是工具可以让我们所有人都更有效率，帮助我们思考新的研究方向、编写代码，这样我们的效率就可以大大提高。这种对一名工程师或科学家的净产出的影响将是人工智能对明显模型之外的科学做出贡献的令人惊讶的方式。CoPilot就是一个很好的例子，还会有比这更酷的东西，这将是技术发展、科学发展发生方式的重大变化。
我认为人们开始探索的第三件大事是——人工智能可以开始成为一种人工智能科学家，并且可以自我完善。老实说，我认为这将是如何发生的。自我改进的可怕版本（以及科幻小说中的版本）是编辑你自己的代码并更改你的优化算法和其他任何东西。但是有一个不那么可怕的自我提升版本，这就是人类所做的，如果我们试图去发现新的科学，我们就会想出解释（ if we try to go off and discover new science， we come up with explanations）。
从长远来看，人类进步和经济增长的唯一真正驱动力是能够促进科学进步的社会结构，然后是科学进步本身。
另一件事是我认为我们将获得真正的多模式模型，不仅是文本和图像，一个模型中的每一种模式都能够轻松地在事物之间流畅地移动。我认为我们将拥有不断学习的模型，如果你使用任何 GPT，它就会停留在训练的时间，而且你使用它的次数越多，它并没有变得更好，我想我们会改变的，所以我对这一切感到非常兴奋。
我认为我们也可能继续在新范式方面取得研究进展，所有这些关于新知识生成的问题（我们如何真正推动人类进步？），我认为会有系统可以帮助我们解决这个问题。
未来 AI 将无处不在，我对未来十年的基本模型是，智能的边际成本和能源的边际成本将迅速趋向于零，这些是其他一切成本的两个主要投入，除了我们想要更昂贵的东西，比如地位等。我认为你必须假设这将触及几乎所有事情，因为当社会的整个成本结构发生变化时会发生这些地震变化，这在以前发生过很多次。
人工智能不会改变生活的哪些方面？
所有深层次的生物学方面的事情，我认为我们仍然会非常关心与他人的互动，我们仍然会玩得很开心，我们大脑的奖励系统仍然会以同样的方式运作，我们仍然会有同样的动力去创造新事物、为愚蠢的地位而竞争、组建家庭等等。所以我认为 100 年后出现的某些东西更可能是 5 万年前人们在关心的，而不是 100 年前关心的。
重要的永远是想法的质量和对你想要的东西的理解。
原对话视频：https://www.youtube.com/watch?v=WHoWGNQRXb0
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