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作者 l 埃里克?施密特(Eric Schmidt)
關注當下硅谷熱議的人們,即便認為人工智能領域的從業(yè)者不知所云,也情有可原。AI 專家在諸多問題上分歧嚴重。其中最著名的,莫過于對 AI 帶來的生存性風險截然不同的判斷,由此分裂出末日派與加速主義派。而頂尖思想家在開放模型與封閉模型的優(yōu)劣、監(jiān)管的益處、威懾層面的國家安全影響等問題上同樣意見不一,這些只是眾多懸而未決爭議中的幾例。
但在表面的分歧之下,諸多核心理念上存在著更深層的共識。絕大多數(shù)引領 AI 發(fā)展的人士至少在三個核心前提上達成一致:第一,他們相信所謂縮放定律(scaling laws,又譯規(guī)模法則)的力量,認為規(guī)模不斷擴大的模型能夠持續(xù)推動 AI 飛速進步。第二,他們認為這場革命的時間線遠短于此前預期:如今許多 AI 專家認為,超智能將在兩到五年內(nèi)到來。第三,他們押注變革性人工智能(transformative Al,TAI)—— 即在眾多任務上超越人類的系統(tǒng) —— 將為人類帶來前所未有的收益。這一信念體現(xiàn)在那些預示著科學進步、經(jīng)濟回報乃至人類文明發(fā)展將呈指數(shù)級爆發(fā)的曲棍球桿曲線中。
我將這一系列相互重疊的觀點稱為舊金山共識(San Francisco Consensus)。所謂共識,是指絕大多數(shù)專家 —— 在此指技術專家、科學家與創(chuàng)業(yè)者 —— 共同持有的一整套信念。從戰(zhàn)后凱恩斯主義共識(Keynesian consensus)到新自由主義的華盛頓共識(Washington Consensus),認知上的統(tǒng)一時期,從來都是可見事實與深層意識形態(tài)立場共同作用的結果。當然,一種共識被廣泛接受,并不等于它就是正確的。事實上,歷史理應讓硅谷人保持足夠謙遜。2000 年代,我們許多人曾對互聯(lián)網(wǎng)的社會影響過于樂觀,而這一愿景最終被虛假信息、武器化與心理健康危機所擊碎。
或許正因如此,盡管舊金山共識在硅谷被普遍接受,卻絕非全球通行。部分頂尖思想家認為,當前的大語言模型根本無法通向變革性 AI,更不用說更宏大的通用人工智能(AGI)。此外,AI 能否打破彼得?蒂爾曾針對互聯(lián)網(wǎng)提出的創(chuàng)新停滯困境,仍有待觀察。借用蒂爾的話:AI 革命帶給我們的,會是飛行汽車(真正偉大的突破),還是只會模仿艾米莉?狄金森(美國19世紀女詩人)風格寫 140 個字符的小段子(食譜)這種表面花哨的東西?
舊金山共識也未必代表全球 AI 界的共識。在歐洲,許多人對 AI 的社會影響與發(fā)展速度更為懷疑。而正如我在其他文章中所寫,中國對 AGI 的關注度低得多,更專注于將 AI 部署到各行業(yè)的實際應用中。
然而,倘若舊金山共識成真 —— 換言之,若 AI 確實具有變革性 —— 那么未來幾年將至關重要。許多 AI 專家認為,AGI 將通過遞歸式自我改進(recursive self-improvement)實現(xiàn),即 AI 系統(tǒng)能夠自主提升自身能力,進而引發(fā)智能的爆發(fā)式增長。從經(jīng)濟學與國家安全視角看,遞歸式自我改進具有顛覆性影響:率先實現(xiàn) AGI 的企業(yè)與國家,可能鎖定持久優(yōu)勢,讓后來者難以追趕。因此,信奉舊金山共識的人大多認為,未來五年將是未來一千年里最重要的五年。
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智能的架構
舊金山共識所描繪的技術進步圖景是怎樣的?簡而言之,信奉者認為 AI 將沿著三條軸線發(fā)展:語言革命、智能體能力革命與推理革命。三者進度不同,成功概率也各異。
語言革命已然發(fā)生:計算機如今能夠理解、生成并高效地與人類語言交互。智能體革命正在進行中,它將 AI 從工具轉(zhuǎn)變?yōu)樾袆诱摺N磥恚坠ぷ髁鲗⒂苫ヂ?lián)的 AI 系統(tǒng)接管。以房地產(chǎn)為例:買家會指令自己的 AI 智能體篩選所有房源并與賣家談判,而賣家也會在流程中部署自己的智能體。不過,這類智能體更偏向功能性而非創(chuàng)造性,它們會最大化知識交換的速度與效率,但不會創(chuàng)造出根本性的新知識。
第三場也是最終一場革命,是推理革命。這是迄今為止影響最深遠、也最具猜測性的一環(huán)。舊金山共識的核心信條之一是:通過更多數(shù)據(jù)、更強算力訓練更大規(guī)模的模型,即擴大現(xiàn)有架構,就能穩(wěn)定提升性能,并實現(xiàn)推理能力的革命。推動 AGI 到來的推理革命,將是規(guī)模擴張的自然產(chǎn)物。
全面告急
但舊金山共識的愿景并非板上釘釘。與所有技術一樣,AI 面臨諸多約束。最核心的物質(zhì)約束是硬件與能源。過去幾十年,半導體技術不斷縮小芯片尺寸、降低成本,新一代 AI 加速器(如 Blackwell、Rubin 等)也在持續(xù)突破性能極限。但能源供給的擴張卻困難得多。據(jù)估算,為支撐 AI 革命,美國可能需要再增建 92 座核電站。現(xiàn)有政治與現(xiàn)實約束,或?qū)⒌贡瓶焖賱?chuàng)新 —— 要么擴展現(xiàn)存技術(如小型模塊化反應堆),要么研發(fā)全新技術(如核聚變)。
第二項約束是數(shù)據(jù)。如今的大語言模型幾乎已經(jīng)吸收了整個公開互聯(lián)網(wǎng)信息。未來的進步可能依賴合成數(shù)據(jù)或多智能體系統(tǒng)。而要接近 AGI,AI 系統(tǒng)甚至需要像人類一樣學習 ——與真實世界交互。正如兒童通過活動環(huán)境獲得隱性知識,AI 模型也需要通過計算機視覺、多模態(tài)訓練與具身交互,以全新方式整合現(xiàn)實世界知識。
第三項挑戰(zhàn)來自算法本身,即模型訓練的底層架構。近年來,從 GPT?1 到 GPT?5,算法穩(wěn)步進步,每一代都得益于更智能的訓練方法。舊金山共識依舊認為,通往 AGI 的道路在于優(yōu)化大語言模型—— 擴展記憶、減少幻覺、提升可靠性。另一些人則深表懷疑。AI “教父” 之一楊立昆(Yann LeCun)長期主張,大語言模型從根本上不具備創(chuàng)造性發(fā)明能力。李飛飛等頂尖研究者正在嘗試全新路徑。
大加速
顯而易見,通往 AGI 的道路絕非坦途。那么,為何硅谷仍有如此多人執(zhí)著于實現(xiàn)超人類智能?原因在于舊金山共識最后、也是最核心的信念:堅信變革性 AI(TAI)將在人類生活所有領域釋放前所未有的進步。
首先,AI 驅(qū)動的發(fā)現(xiàn)可能大幅加速科學進程,進而延長人類壽命。已有企業(yè)將全球已知病原體數(shù)據(jù)輸入 AI 系統(tǒng),用于研發(fā)治療方案。AI 工具有望在根除古老疾病、發(fā)現(xiàn)新藥方面取得重大突破。
其次,AI 可能顯著提升生活質(zhì)量。除醫(yī)療保健外,AI 的個性化適配將改善日常體驗。最重要的是,AI 可能在國家內(nèi)部與國家之間極大地普及知識,讓更多人參與創(chuàng)造與智識生活。試想,如果偏遠村莊的人隨時能擁有一位博學多才的 “口袋導師”,對社會經(jīng)濟流動性將產(chǎn)生何等影響。
第三,與之相關,舊金山共識預期 AI 進步將帶來巨大經(jīng)濟回報。這一點再怎么強調(diào)都不為過:即便看似溫和的生產(chǎn)率提升,也可能產(chǎn)生深遠影響。美國國會預算辦公室指出,若年經(jīng)濟增長率僅提升 0.5 個百分點,聯(lián)邦債務便可得到控制。如果 AI 讓每位勞動者的生產(chǎn)力翻倍,對即將到來的財政與人口危機的擔憂將完全改變。那如果持續(xù)加速的超智能帶來每年 20% 甚至 30% 的增長提升呢?我們甚至還沒準備好去想象這種高速增長帶來的社會和經(jīng)濟沖擊。
必須說明,這些科學、生活質(zhì)量與經(jīng)濟上的改善,未必需要 AGI 才能實現(xiàn)。但同樣值得思考的是,若真如舊金山共識所預期的那樣生產(chǎn)力爆發(fā),世界將會何等不同。
共識的裂痕
即便收益如此巨大,也必然伴隨代價,我將這些稱為舊金山共識的棘手難題。在其他文章中,我已探討過超智能對民主的影響,以及 AI 遞歸式自我改進將如何動搖現(xiàn)有地緣政治威懾與核不擴散體系。也有大量學者深入論述過尚未解決的AI 對齊問題(Al alignment,即AI 的目標、價值觀、行為與人類的真實意圖、安全及利益保持一致)。
最后一類棘手難題,關乎這項技術的社會與經(jīng)濟影響。這也是本文集的核心。如前所述,一個關鍵問題圍繞 AI 對生產(chǎn)力與經(jīng)濟增長的作用。經(jīng)濟學家指出,這些經(jīng)濟影響的軌跡可能遵循J 型曲線(J-curve),而非簡單的指數(shù)增長模型。換言之,AI 投資可能需要數(shù)年才能見效。
另一大問題關乎增長的分配效應。例如,大衛(wèi)?奧特爾(MIT經(jīng)濟學教授,勞動經(jīng)濟學家)認為,AI 可能重塑中產(chǎn)階級,使其重新成為美國經(jīng)濟引擎。而約瑟夫?斯蒂格利茨則警告,AI 可能加劇勞動力市場兩極分化,擴大不平等。埃里克?布萊恩約弗森(Erik Brynjolfsson)等人將 AI 視為生產(chǎn)力引擎,認為它將掀起普惠式繁榮新浪潮;而達龍?阿西莫格魯?shù)热藙t提醒,由此帶來的變革可能讓財富與權力進一步集中在少數(shù)人手中。這些聲音只是眾多討論中的一部分,讓這場對話超越了硅谷內(nèi)部狹隘、往往過于技術化的爭論。
這便引出我的最后一點:在某種意義上,舊金山共識與以往共識的區(qū)別在于,它主要由技術專家與創(chuàng)業(yè)者塑造,而非官僚與金融精英。對于本文集中的學者而言,舊金山共識既值得嚴肅審視,也需要嚴謹批判。單憑硅谷,無法回答這場變革將帶來的深刻經(jīng)濟、社會乃至生存性問題。*
本文是The Digitalist Papers第2卷系列文章之一
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埃里克?施密特(Eric Schmidt)是美國知名科技企業(yè)家、計算機科學家,曾任谷歌 CEO、Alphabet 執(zhí)行董事長,是推動谷歌成長為全球科技巨頭的關鍵人物。他長期關注人工智能發(fā)展,深度參與美國 AI 戰(zhàn)略與技術安全政策,是硅谷 AI 領域極具影響力的意見領袖。他在技術、商業(yè)與公共政策領域均有重要話語權,著有多部探討 AI 未來、科技與社會的著作,包括合著的Genesis: Artificial Intelligence, Hope, and the Human Spirit。
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