Eric Schmidt: 埃里克·施密特：谷歌
Eric Schmidt: Google
嘉宾：Eric Schmidt
全文文稿 · 按对话顺序保留完整内容，深入理解上下文。
§01原文文稿 · 00:00–08:47
以下是与埃里克·施密特（Eric Schmidt）的对话。
他担任谷歌 CEO 十年，
又担任董事长六年，
带领公司经历了令人难以置信的增长期
和一系列改变世界的创新。
他是互联网时代
最有影响力的领导者之一，也是一个有力的声音，
为技术在我们社会中的前景发声。
能与他交谈真的是一种荣幸，
这次对话是 MIT 课程
“通用人工智能”的一部分，
也是人工智能播客的一部分。
现在，请听我与埃里克·施密特的对话。
你是在什么时候
第一次爱上技术的？
——我是在 20 世纪 60 年代长大的男孩，
那时每个男孩都想当宇航员，
想成为太空计划的一员。
所以和我同龄的所有人一样，
我们会去我家后面的牧场，
那真的就是一片牧牛的草场，
在那里发射模型火箭。
我想那就是开端。
当然，从代际上说，
今天会是电子游戏，
以及所有了不起的事，
也就是你能用计算机在网上做的那些。
——科学和数学有一种变革性的、
激励人心的方面，也许火箭能带来这种东西，
把它灌输给个人。
你昨天提到，八年级数学
是许多人在数学宇宙中的旅程
分岔的地方。
那是道路上的岔口。
伯克利有一位数学教授，爱德华·弗伦克尔（Edward Frenkel）。
不知道你是否熟悉他。
——我熟悉。
——他写了一本很棒的书，
我向所有人推荐，叫《爱与数学》（Love and Math），
这是我最喜欢的两个词。
（笑）
他说，如果绘画像数学那样教，
学生会被要求去刷一道篱笆，
这是他对数学基本上是如何教的类比。
你永远没有机会发现
绘画艺术之美或数学艺术之美。
那么你是如何、何时、在何处发现这种美的？
——我想像我这样的人，
很早就具备了数学能力，
然后突然发现可以用它
获得新的洞见。
所有伟大的科学家都会讲这样一个故事，
如今那些了不起的男男女女，
在高中或大学的某个时候，
他们发现自己可以
自己发现一些东西。
那种构建某物、
产生属于自己的影响的感觉，
推动着知识的获取和学习。
就我而言，是编程，
是这样一个念头：我能造出
原本不存在、由我亲手造出的东西，
那上面有我的名字。
那是在开源之前，
但你可以把它看作开源贡献。
所以今天，如果我是一个 16 或 17 岁的男孩，
我肯定会立志作为计算机科学家
做出贡献，就像那些开源英雄
在当今世界所做的那样。
那会是驱动我的东西，
我会尝试、学习、犯错
等等，就按它运作的方式。
GitHub 所代表的、
开源库所代表的代码仓库，
是一个庞大的知识库，
汇集了所有这样做的人的知识。
我在谷歌学到的一个教训是，
世界非常大，
有非常多聪明的人。
而其中很多人没有得到充分利用。
所以这就是一个机会，比如，
构建程序的一部分，构建新想法，
为更大的社会做贡献。
——那么在 70 年代的那个时刻，
那个鼓舞人心的时刻，原本什么都没有，
然后你通过编程创造了一些东西，
那个神奇的时刻。
我想在 1975 年，你创造了一个叫 Lex 的程序，
我特别喜欢，因为我的名字就叫 Lex。
所以谢谢你，谢谢你创造了一个品牌，
它建立了持久、
可靠、对世界影响很大的声誉，
至今仍在使用。
所以谢谢你。
但更严肃地说，在那个时代，70 年代，
作为工程师，个人计算机正在诞生。
你认为你当时能够预测
80 年代、90 年代和本世纪头十年计算机的走向吗？
——我肯定不能，也不会预测对。
我受益于许多许多人的伟大工作，
他们比我看得更清楚。
做 Lex 时，我与一位叫迈克尔·莱斯克（Michael Lesk）的人合作，
他是我的上司，他基本上帮我
设计并交付了一个至今仍在使用的系统。
在那之后，我在施乐帕罗奥多研究中心工作，
Alto 就是在那里发明的。
Alto 是现代个人计算机，
或者说 Macintosh 等等的前身。
Alto 非常稀有，我得从伯克利开一个小时的车
去使用它们，但我下定决心
逃课，不惜一切代价
去接触这项非凡的成就。
我知道它们意义重大。
我没有理解的是规模化。
我不理解当你有一亿台
而不是一百台时会发生什么。
所以从那以后，我学到了规模的好处，
我总是寻找
会规模化成为平台的东西，对吧？
比如手机、Android，所有这些。
世界是庞大的，
世界上有非常非常多的人，
人们真的有需求，他们真的会使用
这些平台，而你可以在它们之上
建立大企业。
——有意思，所以当你看到一项技术，
你现在会想，当这项技术
掌握在十亿人手中时会是什么样？
——没错。
举个例子，现在的市场竞争如此激烈，
如果你想不出办法让某样东西
拥有一百万或十亿用户，
它可能就不会成功，
因为别的东西会成为通用平台，
而你的想法会变成一个被遗忘的想法，
或者一个用户相对很少的专门服务。
所以这是一条通向通用性的路径，一条
通向通用平台使用、广泛适用性的路径。
当然，也有很多很好的小生意，
比如奢侈品。
但如果你想产生规模化的影响，
你就得寻找具有共同价值、
共同定价、共同分销的东西，
解决共同的问题。
也就是每个人都有的问题。
而且顺便说一句，人们有很多问题。
信息、医药、健康、教育等等。
去解决这些问题。
——就像你说的，你是中产阶级的忠实拥趸。
——因为他们人数那么多。
——人数那么多。
——按定义来说就是如此。
——所以任何产品、任何产生巨大影响
并改善他们生活的东西，都是很好的商业决策，
而且对社会也有益。
——没有任何问题，
从高端起步，只要你有计划
走向中产阶级。
从一个专门的市场起步
以便学习、建设和筹资，也没有问题。
所以你从奢侈品市场起步，
去建立通用市场。
但如果你把自己定义为只做一个狭窄的市场，
别人就可能带着通用市场过来，
把你逼到角落里，
限制你的运营规模，
迫使你的影响力比本可以达到的要小。
所以用广泛的业务和广泛的影响来思考
非常重要，即使你是从
某个小角落起步的。
——那么回顾 70 年代，以及未来几十年，
你看到计算机的时候，把它们看作工具吗？
还是带有一点另一种实体的成分？
我记得有句话说，“AI 始于我们
创造神的梦想。”
你写那个程序时，是否有一种感觉，
觉得自己在创造另一个实体，
赋予某物生命？
——我希望我能说是，但我只是觉得
这些技术平台太令人兴奋了，
那才是我关注的重点。
我想和我共事的大多数人，
有少数例外，史蒂夫·乔布斯就是一个例子，
真的是把这看作一次伟大的技术机遇。
我想相对较少的技术人员
理解其影响的规模。
我用过 NCP，它是 TCP/IP 的前身。
把东西连接起来很合理。
我们没有从互联网的角度去想，
然后是公司，然后是 Facebook，然后是 Twitter，
然后是政治，等等。
我们从来没有那样推演。
我们没有那个愿景。
我想大多数人，能看到规模化复利的人
是很少见的。
大多数人，如果你让他们预测未来，
他们会给你一个答案，
六到九个月，或者 12 个月。
因为人们能想象的大概也就这么远。
但有一句老话，实际上很久以前
§02原文文稿 · 08:49–17:20
被归于 MIT 的一位教授，
我们高估了一年内能做成的事，
而低估了十年内能做成的事。
有大量证据表明，
这些硬件和软件的核心平台
需要十年，对吧？
想想自动驾驶汽车。
自动驾驶汽车在 90 年代就被构想出来了。
围绕它们有一些项目。
第一届 DARPA 挑战赛大约是 2004 年。
所以大约是 15 年前。
而今天我们有自动驾驶汽车
在亚利桑那的一座城市里运营，对吧？
所以 15 年了，而在它们更广泛地可用之前
我们仍有一段路要走。
——你谈到过重要性。
你刚才谈到对未来的预测。
你谈到过重要性，
也就是提前五年思考，
并为这五年制定计划的重要性。
——对，说法是，
几乎每个人都有一年的计划。
几乎没有人有一份像样的五年计划。
拥有五年计划的关键
是对底层平台将发生什么
有一个模型。
举个例子。
我们所知的摩尔定律，
推动 CPU 改进的那个东西，
其传统的缩小机制基本上已经停滞，
因为成本变得太高了。
变得越来越难。
但算法上有大量改进，
专用硬件上也有大量改进。
所以你需要理解这些改进的性质
和它们的走向，才能理解
它将如何改变平台。
在网络连接领域，
无线方面可能实现什么样的增益？
看起来无线连接在许多不同频段上
都有巨大的扩展。
而且我们主要会，
历史上我一直认为
我们主要会使用光纤，
但现在看来我们会使用光纤
加上非常强大的高带宽
短距离连接，
来打通最后一公里。
这是了不起的成就。
如果你知道这一点，
你就会以不同的方式构建系统。
顺便说一句，这些网络
有不同的延迟特性。
因为它们更对称，
算法也因此感觉更快。
——所以当你思考无论是光纤
还是一般技术时，
有一首巴伯·伍登（Barber Wooden）的诗或名言，
我很喜欢。
“正是在不可能的冠军手中，
而不是可能的奴隶手中，
进化才汲取它的创造力。”
所以在预测未来五年时，
我想谈谈不可能与可能。
——嗯，再说一次，人类的一大优点
就是我们会产生梦想家。
——对。
——对，我们真的有人
拥有愿景和梦想。
他们，可以说，是不随和的，
因为他们不同意，
他们不同意那种时代精神。
他们说还有另一条路。
他们有信念，有愿景。
看看科学，
科学总是由这样的人标记的，
他们违背了某种传统智慧，
收集了当时的知识，
并以一种方式把它们组装起来，
产生了强大的平台。
——你曾经非常坦诚，
以一种鼓舞人心的方式，
谈到你在预测上犯过的错误，
当然你也在很多事情上是对的，
但在这种张力中，
作为一家公司，你如何平衡
预测未来五年、
为不可能做规划，
也就是倾听那些疯狂的梦想家，
让他们放手去做，让他们奔跑，
把不可能变为现实，
与放慢速度，这是程序员常有的思路，
放慢事情并说，
嗯，这才是理性的，这才是可能的，
务实的，梦想家与务实者之间？
——有一个模型会有帮助，
它既鼓励可预测的收入流，
也鼓励去做新事情的能力。
就谷歌而言，我们足够大，
管理也足够好，等等，
我们相当清楚
未来一两年的收入会是多少，
至少有一段时间是这样。
因此我们有足够的现金生成，
可以下注。
事实上，谷歌变成了 Alphabet，
所以公司是围绕这些赌注来组织的。
这些赌注在对世界
具有根本重要性的领域，无论是人工智能、
医疗技术、自动驾驶汽车、
通过气球实现的连接，等等等等。
而且还有更多更多的在来。
所以你可以这样表达：
当前的业务足够成功，
我们有余裕去下注。
你也可以这样说：
我们有智慧看到
需要创建一种公司结构，
以提高这些赌注成功的可能性。
所以我们基本上把自己变成了
一个赌注的集团，
以及底层的这家公司，谷歌，
它本身也是创新的。
要做到这一点，
你得有一系列信念体系。
其中之一是你必须同时
有自下而上和自上而下。
自下而上我们叫 20% 时间，
想法是人们可以把 20% 的时间
花在他们想做的任何事情上。
自上而下是，我们的创始人尤其
对技术有敏锐的眼光，
他们不断地审视各种事情。
比如他们会听说一个想法，
或者我听说了什么，听起来有意思，
我们去拜访他们。
然后开始把各个部分组装起来，
看看是否可行。
如果你做得足够久，
你就会相当擅长预测什么可能行得通。
——这是个美妙的平衡。
这适用于所有规模吗？
在——
——似乎是的。
谢尔盖（Sergey）在 15 年前，
提出了一个概念，预算的 10%
应该用于不相关的东西。
它被称为 70/20/10。
70% 的时间用于核心业务，
20% 用于相邻业务，10% 用于其他。
他从数学上证明了，
当然他是个杰出的数学家，
你需要那 10%
才能让增长的总和成立。
结果证明他是对的。
——进入人工智能的世界，
你曾广泛而有效地谈到过
近期的影响，
人工智能的积极影响，
无论是机器学习，尤其是机器学习
在医疗应用、教育方面的应用，
还是让信息更容易获取。
在 AI 界，有一种争论。
当我们面对这个
有人工智能的新世界时，
笼罩着一层不确定性。
有些人，比如埃隆·马斯克，
你与他意见不同，至少在他对 AI
存在性威胁所强调的程度上。
我与斯图尔特·罗素（Stuart Russell）、马克斯·泰格马克（Max Tegmark）谈过，
他们与马斯克观点一致，
也与约书亚·本吉奥（Yoshua Bengio）、史蒂芬·平克（Steven Pinker）谈过，他们不这么认为。
所以有很多非常聪明的人
在思考这些问题，
意见不一，当然这是非常健康的。
那么你认为最健康的方式是什么，
对于 AI 界，
乃至公众来说，
去思考 AI，以及对这项技术
可能被以某种方式管理不当的担忧？
——公众教育的来源
一直是杀手机器人电影。
——对。
——还有《终结者》等等。
而我可以向你保证的一点是，我们没有在构建
那种解决方案。
此外，如果它们真的出现了，
有人会注意到并把它们拔掉，对吧？
所以尽管那些电影很刺激，
而且是很棒的电影，
但如果杀手机器人真的开始出现，
我们会找到办法阻止它们，对吧？
所以我并不担心那个。
而且这很大程度上
与对话的时间尺度有关。
你可以想象 100 年后的一种情形，
人脑被完全理解，
一代又一代杰出的 MIT 科学家
把这一切都搞清楚了，
我们会有大量的伦理问题，对吧？
§03原文文稿 · 17:25–25:50
围绕科学、思维、机器人和计算机
等等。
所以这取决于时间尺度的问题。
在未来五到十年，
我们不会面对那些问题。
未来五到十年我们面对的
是如何尽可能广泛地传播这项颠覆性技术，
以获得它的最大收益？
主要收益应该在医疗保健
和教育。
医疗保健，因为这很明显，
我们都是一样的，尽管我们不……
我们不知怎么相信自己不一样。
从医学角度来说，
我们拥有关于自身健康的大数据这一事实
将拯救生命，让我们能够
应对皮肤癌和其他癌症、
眼科问题，
有人正在用这些技术
研究心理疾病等等。
我可以一直说下去。
AI 在医学中的前景非凡。
有非常非常多的公司、初创企业、
基金和解决方案，
我们都将因此生活得更好。
教育方面也是同样的道理。
你能想象对于每一代孩子，
甚至成人，都有一个基于 AI 的导师，
不是人类，但受过适当训练，
帮助你变得更聪明，
帮助你解决语言困难
或数学困难之类的问题。
我们为什么不专注于这两点？
让人类更聪明、
更健康的社会收益是巨大的，对吧？
而且这些收益会延续几十年又几十年，
我们都将从中受益。
有人在研究 AI 安全，
也就是你所描述的问题，
而且社区中有这样的讨论：
如果真有这样的问题，
规则应该是什么样的？
比如谷歌，已经宣布了
其关于 AI 安全的政策，我当然支持，
我想几乎每个人都会支持，
而且它们是合理的，对吧？
所以它有助于指导研究。
但杀手机器人今年不会到来，
它们甚至还没有被制造出来。
——沿着这个思路，你说到时间尺度，
在这个话题或其他话题上，
你是否发现，无论在商业还是思想层面，
去思考五年、十年以外，
思考五十年后，是有用的？
它是否曾经有用或有成效？
——在我们这个行业里，基本上没有
50 年预测被证明正确的例子。
我们回顾一下 AI，对吧？
AI 主要是在这里的 MIT
和另外几所大学于 1956、1957、1958 年发明的，
最初的说法是十年或二十年。
我读博士时，研究过一点 AI，
而在我研究它的过程中，它进入了
一个被称为 AI 寒冬的时期，
持续了大约 30 年，
这是整整一代科学家
和一大批人，
没能取得多少进展，
因为算法没有改进，
计算机也没有进步。
直到一些杰出的数学家，
从一位叫杰夫·辛顿（Geoff Hinton）的人开始，
在多伦多和蒙特利尔，
基本上发明了这种深度学习模型，
它赋予了我们今天的能力。
那些开创性的工作是在 20 年前。
而在过去 10 年里，它才流行起来。
所以想想那种程度的发现所花的时间框架。
这很难预测。
许多人认为我们将驾驶着
相当于飞行汽车的东西到处飞，谁知道呢？
我自己的看法，如果我愿意冒险的话，
是我们知道关于
50 年后的几件事。
我们知道那时活着的人会更多。
我们知道我们必须有
更可持续的平台，因为地球是有限的，
这方式我们都知道。
而且将要构建的这类平台
会与我所描述的原则一致。
它们会更加赋能个人。
它们会对生态更加敏感，
因为它们必须如此。
它们就是必须如此。
我也认为人类将会聪明得多。
我认为他们会聪明得多，
是因为我跟你讨论过的那些工具。
当然，人们会活得更久。
延长寿命的研究正在持续推进。
今天出生的婴儿有相当大的机会
活到 100 岁，对吧？
这相当令人兴奋。
那将远远超过 21 世纪。
所以我们最好照顾好他们。
——你还提到过一个有意思的统计数字，
一个非常大的百分比，
60%、70% 的人可能会住在城市里。
——今天，世界上一半以上的人住在城市里。
过去 20 年人类最伟大的故事之一，
就是从农村到城市的迁移。
这发生在美国。
发生在欧洲。
正在亚洲发生，也正在非洲发生。
当人们搬到城市，城市会变得更拥挤，
但信不信由你，他们的健康会变好。
他们的生产力会提高。
他们的智商和受教育能力会提高。
所以人们搬到城市是好消息，
但我们必须让城市宜居、安全。
——那么你，首先，你本人就是，
而你也与科技史上
一些最伟大的领导者共事过。
你从领导风格的差异中得到什么洞见？
包括你自己、史蒂夫·乔布斯、
埃隆·马斯克、拉里·佩奇，以及现在的新 CEO
桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）等人，从……
我会说，从冷静的智者到疯狂的天才。
——我作为年轻高管学到的一件事是，
领导力没有单一的公式。
人们试图教一种，但实际上不是那样运作的。
有些人就是明白自己需要做什么，
并且需要迅速去做。
这些人往往是创业者。
他们就是知道，并且行动迅速。
另一些人是系统思考者和规划者。
我更像这一类，相对保守一些，
执行上更周密，更规避风险一点。
还有一些人有点疯狂，对吧？
意思是他们坚定而有魅力，
他们感受到它，推动它，等等。
成功没有单一的公式。
你提到的所有这些人
有一个共同点，那就是智力非常高，对吧？
归根结底，
他们所有人的特点
是他们看世界更快，
处理信息更快。
他们不一定
总是做出正确的决定，
但他们能掌控局面。
这些人的另一个有意思之处
是他们都很年轻就起步了。
想想史蒂夫·乔布斯创办苹果时
大约 18 或 19 岁。
想想比尔·盖茨，大约二十、二十一岁起步。
想想到他们 30 岁时，
马克·扎克伯格是个好例子，十九、二十岁。
到他们 30 岁时，他们已经有 10 年了。
30 岁时，他们已经有 10 年经验，
与人、产品、发货、
媒体、商业等等打交道。
他们拥有的经验多得惊人，
相比之下我们其他人都忙着读博士。
——是的，正是如此。
——所以我们应该赞赏这些人，
因为他们拥有更多人生经验，对吧？
这有助于形成判断。
归根结底，
当你处在这些组织的顶层时，
所有简单的问题都已经被处理掉了，对吧？
我们应该怎么设计大楼？
产品上的颜色放在哪里？
包装盒应该长什么样，对吧？
那些问题，这就是为什么
身处这些会议室如此有意思。
他们面对的问题，对吧，
就他们的运作方式、
对待员工、
客户和创新的方式而言，
都极具挑战性。
每一家公司
在文化上都明显不同，对吧？
事实上，它们并非出自同一个模子。
它们根据输入而有不同的行为。
它们的内部文化不同。
它们的薪酬方案不同。
它们的价值观不同。
所以这证明了多样性是行得通的。
（深吸一口气）
那么，当面对一个艰难的决定，
需要建议的时候，
有人说，一个人能做的最好的事
是找到世界上最好的那个人，
能给出那个建议的人，
并设法与他们同处一室，
一对一地去问。
所以我们现在就在这里，
让我啰嗦地问一下，
我把它写下来了。
1998 年，有很多好的搜索引擎，
§04原文文稿 · 25:53–33:01
Lycos、Excite、AltaVista、Infoseek，
也许还有 Ask Jeeves，
甚至雅虎。
然后谷歌入场，颠覆了一切。
他们颠覆了搜索的本质，
我们获取信息的方式，
我们发现新知识的方式。
所以现在是 2018 年，正好 20 年后。
有很多好的个人 AI 助手，
当然包括谷歌最好的那款。
你谈到过这样的 AI 助手
能给医疗和教育带来的影响。
于是我们来到这个问题。
这对我来说是个私人问题，
但我希望我的处境能代表
许多其他人的处境，就像我们说的，那些梦想家
和疯狂的工程师。
我这一生，
都梦想着创造这样一个 AI 助手。
我迈出的每一步都朝着那个目标。
现在我是 MIT 这里
以人为中心的 AI 方向的研究科学家。
所以对我来说，此刻坐在这里，
面对着我的热情，下一步
就是去做拉里和谢尔盖在 98 年做的事。
一家简单的初创公司。
所以我的简单问题是：
考虑到成功的几率很低，
需要时机和运气，
还有无数其他
无法控制或预测的因素，
也就是拉里和谢尔盖面对过的所有那些事，
在这一步上，是否有某种计算、
某种可以遵循的策略，
还是你只是追随热情，
仅仅因为别无选择？
——我认为大学里的人
总是在试图研究
创新和创业那极其混乱的
本质。
我的回答是，他们没有进行那样的对话。
他们就是去做了。
他们察觉到了一个时机，就谷歌而言，
当时有大量数据需要被组织，
而他们有更好的算法。
他们发明了一种更好的方法。
所以今天，对于以人为中心的 AI，
也就是你的研究领域，
一定有新的方法。
这是一个如此大的领域。
一定有新的方法，
不同于我们和其他人正在做的。
一定有值得资助的初创公司。
一定有值得尝试的研究项目。
一定有研究生去研究新方法。
在 MIT 这里，有人从观察儿童学习的
角度来研究学习，对吧？
孩子们从一岁开始是怎么学习的？
——乔希·特南鲍姆（Josh Tenenbaum）等人。
——这些工作非常出色。
这些方法不同于
大多数人所采用的方法。
也许那是你应该下的赌注，
也许还有另一个。
但归根结底，
成功的创业者
并不像听起来那么疯狂。
他们根据已经发生的事看到一个机会。
我们以 Uber 为例。
按照特拉维斯（Travis）讲的故事，
他和他的联合创始人坐在巴黎，
他们有了这个想法，因为他们打不到出租车。
于是他们说：“我们有智能手机，
其余的就是历史了。”
那么相当于特拉维斯在埃菲尔铁塔下
“出租车在哪儿”的那个时刻是什么，
让你作为创业者可以把握的时刻，
无论是在以人为中心的 AI 还是别的领域？
那就是下一家伟大的初创公司。
——还有那个时刻的心理。
当谢尔盖和拉里谈起这些，
听听几次采访，他们非常漫不经心。
嗯，这里有非常迷人的网络数据，
这是我们为它做的一个算法。
你知道，我们只是想摆弄一下那些数据，
而这看起来是组织这些数据
的一种非常好的方式。
——嗯，我应该说说发生了什么，记住，
他们是斯坦福的研究生，
他们觉得这很有意思，
于是他们造了一个搜索引擎，
放在他们的房间里。
他们不得不从隔壁房间取电，
因为他们在自己房间用电太多了，
于是他们拉了一根延长线过去，对吧？
然后他们去找了一栋房子，
搞了一个五个人的谷歌全球总部，
对吧，来创办公司，
他们从 Sun 的创始人安迪·贝希托尔斯海姆（Andy Bechtolsheim）
那里筹到了 10 万美元来做这件事，
还有戴夫·切里顿（Dave Cheriton）和其他几个人。
重点是，他们的开端非常简单，
但它建立在一个有力的洞见之上。
这对任何初创公司都是一个可复制的模式。
它必须是一个有力的洞见，
开端是简单的，
而且必须有一项创新。
在拉里和谢尔盖的例子里，那就是 PageRank，
这是一个绝妙的想法，
是当今世界被引用最多的论文之一。
下一个是什么？
——那么，恕我直言，你是
世界上最富有的人之一，
然而看起来金钱只是
你热情的副产品，而不是内在的目标。
但你是个很值得问这个问题的人。
我们社会中的很大一部分，在个人层面、
公司层面和国家层面，
都由对财富的渴望驱动。
你怎么看待这种驱动力，
你又学到了什么，
恕我把这个概念浪漫化，
关于生命的意义，在你取得了成功之后，
而且是在这么多维度上？
——关于人类幸福有很多研究，
在超过某个门槛之后，
对这场对话来说那个门槛通常相对较低，
金钱在幸福感上没有差别。
幸福与意义和目标相关，
与家庭感、影响感相关。
所以如果你安排好自己的生活，
假设你有足够的钱过日子，
有一个不错的家等等，
你会快乐得多，如果你弄清楚
自己在乎什么并为之努力。
这往往是为他人服务。
有大量证据表明，
人们在为他人
而不是为自己服务时最快乐。
这与媒体所煽动的、
对某一类有权有钱的领导者的兴奋直接相悖，
而这些人确实是举足轻重的人物。
但如果你处在这样一种境地，
像我一样非常幸运，
你也必须把它当作一种责任，
你基本上必须既努力教育他人
并给他们那样的机会，
也要用那份财富去推动人类社会进步。
就我而言，我特别感兴趣的是
利用人工智能
和机器学习的工具让社会变得更好。
我提到过教育，提到过不平等
和中产阶级之类的东西，
这些都是我所热衷的。
你做什么并不重要，
重要的是你相信它，
它对你很重要，
而且如果你一生都做这件事，
你的生活会令人满足得多。
——我想，没有比讨论生命的意义
更好的结束方式了。
埃里克，非常感谢你。——非常感谢你，莱克斯。
（观众鼓掌）
（轻柔的音乐）
（轻柔的音乐）
（轻柔的音乐）
（轻柔的音乐）
（轻柔的音乐）