Eric Schmidt: 谷歌前CEO：AI正在制造致命病毒！一旦出现这种迹象必须关闭AI！他们泄露了我们在谷歌的机密！
Ex Google CEO: AI Is Creating Deadly Viruses! If We See This, We Must Turn Off AI! They Leaked Our Secrets At 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文稿 — 第 1 部分
有人在谷歌泄露信息，而这些信息是高度机密的。那么，这些秘密究竟是什么？首先……埃里克·施密特曾是谷歌的首席执行官。他把公司从1亿美元规模带到了1800亿美元。而这正是他做到的方式。作为曾领导过全球最大科技公司之一的人，他在领导、商业以及成就一番伟业方面有哪些基本原则？首先，敢于冒险是关键。如果你看看埃隆，他之所以是一位了不起的企业家，是因为他拥有非凡的才能，能够承担巨大的风险并迅速失败。
而快速失败之所以重要，是因为如果你打造出正确的产品，客户自然会纷至沓来。但这是一场争分夺秒的比赛，因为你希望尽快抵达终点，成为第一个吃螃蟹的人，因为这样才能赚到最多的钱。那么，我还需要考虑哪些其他原则呢？这里有一个非常重要的原则。在谷歌，我们曾实行“70-20-10”规则，在十年间创造了100亿、200亿、300亿甚至400亿美元的额外利润，而且每个人都可以参与。
那么，第一件事是关于人工智能的。我可以告诉你，如果你没有在业务的方方面面都运用人工智能，你就无法成功。但你在科技行业已经深耕已久，而且你曾说过，人工智能的出现关乎人类的存亡。人工智能的发展速度会非常快。你不会意识到自己的世界有多少部分已经被这些技术所接管，因为它们会带来更大的愉悦感。但问题在于，其中存在哪些危险？
我们是否在与之共同进步？我们是否对其拥有控制权？你对人工智能最大的担忧是什么？我真正的担忧可能和你想象的不一样。我真正的担忧是，现在正是时候该叫停了。埃里克，我读过关于你职业生涯的资料，你的经历非常丰富、多元、引人入胜，也完全独一无二。这让我相信，你本可以写任何主题。你知道，你写了几本非常棒的书，过去几周里，我就坐在它们面前，一本本读过。
抱歉。不，没关系。我的意思是，这些主题正是我痴迷不已的内容。但在这本书中，考虑到我们如今所处的世界，以及你本可以写的各种主题，为什么偏偏是这本？为什么是《创世纪》？首先，感谢邀请。我早就想上这档节目了，所以能亲自来伦敦，我真的非常高兴。亨利·基辛格博士最终成了我最重要、最亲密的朋友之一。10年前，我们参加了一场会议，会上他听了德米斯·哈萨比斯关于人工智能的演讲。
亨利本来要讲他准备去倒时差的故事。但我却说，去听听这个吧。于是他就听了。突然间，他明白了我们这是在玩火，我们正做着一件自己并不了解会带来何种影响的事情。而亨利从22岁起就在研究这个了——那时他刚从二战后的军队里出来，还在哈佛大学读本科，他的论文就是关于康德之类的。
所以，我突然发现自己置身于一个群体之中，大家都在试图理解：在人工智能时代，何为人性？当这些东西开始出现时，我们的生活将如何改变？我们的思想又将如何改变？人类从未遇到过在能力上与我们相当，甚至更胜一筹或更逊一筹的思想挑战者。这在历史上从未发生过。人工智能的到来是历史上的一个重大时刻。对于那些不了解你的故事，或者可能只是从谷歌搜索之后才了解你故事的人，你能告诉我，你在谈论这些主题时所借鉴的灵感来源、教育背景以及人生经历吗？
嗯，和你遇到的许多人一样，我十几岁时对科学很感兴趣。我玩过模型火箭、模型火车，总之就是我那一代男孩常玩的那些东西。我那时还太小，算不上电子游戏迷，但如果我现在是那个年纪，我肯定也会沉迷其中。我上大学时，对计算机非常感兴趣。那时候的计算机速度相对很慢，但对我来说却充满魅力。举个例子，我在大学时用的计算机，比你现在口袋里那部手机要慢一亿倍，整整一亿倍。
顺便说一句，那台计算机可是供整个大学使用的。所以，摩尔定律——也就是芯片密度不断加速提升的那个概念——定义了我一生中的财富创造、职业发展和公司创立。因此，我可以说是幸运的，因为我天生就对一件即将迎来爆发式增长的事物感兴趣。而当所有事情同时发生时，每个人都会被卷入其中。当然，后来的事就都成了历史。上周末，我正和我的……
伴侣的弟弟坐在一起，他今年18岁。昨天，在他们飞回葡萄牙之前，我们吃早餐时和她家人聊了聊。她父亲在，她母亲在，弟弟拉夫在，我的女朋友也在。情况有点棘手，因为他们大多数人都不会说英语，所以有趣的是，我们不得不借助人工智能来翻译我说的话。而早餐时大家讨论的重点是：拉夫将来该做什么？
他今年18岁，职业生涯才刚刚开始。正如你的故事中所清楚展现的那样，他此刻所做的决定——也就是他会为自己获取哪些信息和情报——将明确地定义他余下的人生。如果昨天你和我坐在那张桌子旁，我当时正试图给拉夫建议，告诉他18岁的他应该掌握哪些知识，你会说什么？这背后又有哪些原则？
最重要的是培养分析性的批判性思维能力。在某种程度上，我并不关心你通过什么方式达到这一点。所以，无论你是喜欢数学、科学、法律还是娱乐，只要进行批判性思考就行。就他这个18岁年轻人的特殊情况而言，我会鼓励他去学习如何用一种叫作Python的语言编写程序。Python简单易用，非常容易理解，而且它已经成为人工智能领域的语言。
所以，当人工智能系统为自己编写代码时，它们用的是Python。因此，掌握Python编程技能绝不会吃亏。对于一个18岁的年轻人来说，最简单的方法就是告诉他：做个游戏吧。因为从刻板印象上讲，他们通常都是游戏玩家。用Python制作一个有趣的游戏。这之所以有趣，是因为我在想，你知道，大概五到十年前，大家给18岁年轻人的建议都是学编程。
但在一个人工智能时代，这些大型语言模型已经能够编写代码，而且它们编写更优代码的能力每个月都在提升，我不禁想，编程是否正成为一种日渐式微的艺术形式？是的。很多人反对这种观点，但这并不正确。这些系统看起来确实能编写代码，但别忘了，它们还有称为“应用程序编程接口”（API）的接口，你可以通过它们来编程。因此，这些人工智能模型的主要收入来源之一——因为这些公司终究是要盈利的——就是你编写一个程序，然后实际发起一个API调用，向它提问。
一个典型的例子就是：给它一张图片，然后让它告诉你图片里有什么。那么，作为一个18岁的年轻人，你能不能从中找到乐趣呢？当然可以，对吧？所以，当我提到Python时，我的意思是使用Python及其现有工具来构建一些新东西，一些你感兴趣的东西。当你说到批判性思维时，究竟什么是批判性思维？人又该如何掌握这项技能呢？嗯，关于批判性思维，首要且最重要的一点是，要区分“被营销”（也就是被欺骗）与“自己获得论证”这两者。
由于社交媒体的存在——我认为它既给生活带来了很多弊病，也带来了很多好处——我们似乎已经习惯了别人说什么就信什么，只因为我们的朋友也相信，诸如此类。我强烈建议大家去核实各种断言。所以，当人们说出各种言论时，我多年来在谷歌学到的经验是：只要有人说了什么，我就去谷歌上查一下。然后你就会面临一个问题：你是去批评和纠正他们，还是就此作罢？
但你希望处于这样一种境地：当有人发表一个声明时，比如“你知道吗？只有10%的美国人拥有护照”，这是一个流传很广但错误的说法。实际上，这个比例要高得多，尽管在我看来，美国护照持有率仍然远远不够。但这就是一个你可以直接质疑“这是真的吗？”的例子。关于美国政客，有一个流传已久的说法，说国会里几乎全是罪犯。也许确实有一两个，但绝不可能占90%。
但话说回来，人们之所以相信这些说法，是因为听起来合情合理。所以，如果有人说了什么看似合理的话，就去核实一下。在重复某件事之前，你有责任确保你所重复的内容是真的。如果你无法分辨真伪，我建议你最好闭嘴。没错，因为如果人们不依据基本事实行事，就无法治理一个国家、一个社会。比如，气候变化是真实存在的。我们可以讨论该如何应对它。
但气候正在变化是毫无疑问的。这是一个事实，一个数学上的事实。那我是怎么知道的呢？有人会问：“你怎么知道？”我会回答：“因为科学讲究可重复的实验，也在于证明某些说法是错误的。”假设我第一次提出这个观点——当然事实并非如此——那么会有100个人说：“这不可能是真的，我倒要看看他是不是错的。”然后他们突然就会发现我是对的，而我也会因此获得某个大奖，对吧？
因此，这些断言的可证伪性非常重要。你如何知道科学是正确的？因为人们一直在不断地检验它。那么，在人工智能时代，这种批判性思维的技能为何尤其重要呢？部分原因在于，人工智能将能够制造出完美的虚假信息。我们以TikTok为例。TikTok可以用计算机科学中的一个概念来理解，即“强盗算法”，也就是拉斯维加斯“独臂强盗”算法。
我是继续待在这个“强盗机器”里，一直玩这台老虎机，还是换到另一台呢？TikTok 的算法基本上可以这样理解：我会不断给你推送你告诉我想看的内容，但偶尔也会给你推荐一些相邻领域的内容。这非常容易让人上瘾。所以你在社交媒体上看到的情况——TikTok 尤其是一个典型例子——就是人们掉进了“兔子洞”，他们看到的全是印证自己偏见的信息，对吧？
至于那些内容，我的意思是，如果它有趣又好玩，我并不在意。但你会发现，比如有很多故事，说有些人最终伤害了自己甚至自杀，因为他们本来就不开心。然后他们开始接触更多令人不快的内容，接着他们整个网络环境里就全是同样不开心的人，这让他们变得更不开心，因为这些内容并没有积极的引导。所以这里有一个很好的例子：假设在你的情况下，你是一位父亲。
你会以父亲的身份和孩子一起观看，然后说：“其实也没那么糟。让我给你看看一些好的选择，给你一些积极的替代方案，激发你的灵感，带你走出低落的情绪。”但算法不会这么做，除非你强迫它。这是因为算法本质上是在优化一个目标函数，也就是从数学上最大化某个预设的目标。在这个例子中，这个目标就是注意力。
顺便说一句，我们之所以有如此多的愤怒情绪，部分原因在于：如果你是 CEO，你就想最大化收入；而要想最大化收入，就要最大化注意力。而最大化注意力最简单的方式，就是最大化愤怒。你知道吗？你知道吗？你知道吗？对吧？而且顺便一提，很多东西根本不是真的。大家都在争夺稀缺的注意力。最近有一篇文章提到，1971 年，当时卡内基梅隆大学的经济学家赫伯特·西蒙曾说过，经济学家们尚未意识到，未来真正的稀缺资源将是注意力。
所以 50 年后，有人回过头来说：“我想我们现在已经到了把所有注意力都变现的地步。”本周有一篇文章提到，年轻人每天要观看两个半小时的视频，对吧？当然，你能看多少视频还是有限度的，因为你还要吃饭、睡觉和社交。但这些社会变化发生得非常非常迅速。我年轻的时候，人们还在热烈讨论电视到底有什么好处。
而且，你知道，我当时的主张是，好吧，是的，我们确实，你知道，我们确实，你知道，玩摇滚、嗑药，还做了所有那些事。我们也看了很多电视，但不知何故我们还是健康长大了。所以现在的问题是一样的，只是用词不同。那些孩子能健康长大吗？答案没那么明显，因为这些工具极具成瘾性，远比电视有过之而无不及。你认为他们会健康长大吗？我个人是这么认为的，因为我骨子里就是个乐观的人。
我也认为社会开始理解这些问题了。一个典型的例子是，少女自残现象正形成一种流行病。正如我们所知，18岁以下的少女比男孩更成熟。而女孩们似乎在11、12岁时就受到了社交媒体的冲击，那时她们还不太能应对被排斥和各种情绪问题。这导致了急诊室就诊、自残等情况达到了创纪录的水平。这一点已有充分记录。因此，社会开始认识到这个问题了。
现在，学校不允许孩子们在教室里使用手机，要我说，这其实显而易见。所以从发展的角度来看，关于人工智能革命的核心问题之一是，它会对正在成长中的儿童的自我认同产生什么影响？你的价值观、你的个人价值观，你早上起床看待生活的方式，如今已经固定了。人工智能几乎不可能改变你的程序，但你的孩子却可能被彻底重塑。
我们在书中讨论的其中一点是，当一个孩子从出生起，最好的朋友就是一台电脑时，会发生什么？那会是怎样的体验？顺便说一句，我也不知道。我们以前从未经历过这种事。你这是在十亿人身上进行一场没有对照组的实验，对吧？所以我们只能一边摸索一边前进。归根结底，我仍是个乐观的人，因为我们将调整社会的偏见和价值观，努力让人类生活在道德上保持在正确的轨道上。
所以，你应该对此保持乐观，因为当这些孩子长大成人时，他们能活到100岁，他们的生活会富足得多。我希望并祈祷世界上的冲突会少得多。他们的寿命无疑会更长，从统计数据来看，他们在战争中受伤的可能性要低得多。这对孩子们来说是个好消息。作为曾领导过全球最大科技公司之一的人，如果你是TikTok的首席执行官，你会怎么做？
因为我确信他们明白你说的都是事实，但他们出于商业利益，有意提高算法的成瘾性，而这导致了“回声室”效应的产生，进而使得年轻女孩乃至更广泛年轻群体中的焦虑和抑郁发病率不断上升。你打算怎么做？我已经和他们以及其他人谈过。我认为事情其实很简单。收入也分好坏两种。
我们在谷歌的时候，拉里、谢尔盖和我曾面临这样的情况：当我们提升产品品质时，究竟是将这种提升转化为更多广告带来的收入，还是仅仅让产品变得更好？这是一个明确的选择。我主观地决定，将收益的一半用于前者，另一半用于后者，因为我认为两者都很重要。当然，公司的创始人们对此非常支持。
于是，谷歌变得更符合道德，同时也赚到了更多钱，对吧？谷歌上当然有很多糟糕的内容，但它们不会出现在第一页，这才是关键。另一种模式则是追求收入最大化：把所有真正恶劣的内容——那些谎言、欺诈、欺骗以及能吸引你、让你抓狂的东西——都推上去。我们或许能赚到更多钱，但首先，那是错误的做法。更重要的是，这种做法并不可持续。
有一个叫“格雷欣法则”的定律。这显然是一个通俗的说法，意思是不良言论会排挤优质言论。你现在在在线社区中看到的情况正是如此——这类社区里向来就有霸凌和各种类似问题。而现在，在我看来，还有一些极端分子在制造机器人到处散布谎言，也就是虚假信息。可你为什么要这么做呢？佛罗里达州刚经历了一场飓风，许多人正身处困境，而你却舒舒服服地待在自己家的某个地方，忙着让他们的生活更加艰难，你到底是怎么想的？
比如，就让他们去获救好了。人命关天。但人类心理中确实存在一些问题，人们称之为“幸灾乐祸”——德语里有个词叫“schadenfreude”。类似的问题还有很多，我们必须正视它们。我希望社交媒体和在线世界能展现人性最好的一面：希望、热情、乐观、创造力、发明精神，以及解决新问题的能力，而不是最坏的一面。我认为这是可以实现的。你是在2001年加入谷歌的，当时46岁，对吗？
2001年。2001年。在那之前，你拥有非常丰富的职业生涯，曾为许多真正有趣的公司工作。其中一家我非常了解，就是太阳微系统公司。你也在加州的施乐公司工作过。我想，贝尔实验室是你20岁时第一份真正的工作，也是第一份大型科技行业的工作。在你的人生旅程中，关于如何打造一家伟大的公司，以及作为一名创业者而言，价值意味着什么，你学到了什么？还有关于团队中的人，如果有一套所有人都应该在成就一番伟业、打造伟大事业时思考的基本原则，那么这些基本原则又是什么呢？
所以我学到的第一条规则是：你需要一个真正杰出的人，才能打造出真正杰出的产品。而那个人不是我。我会与他们合作。所以，要找到那个比你更聪明、更机敏、行动更快、能改变世界、口才更好、更英俊、更美丽的人——无论你在追求什么优势，都要与这样的人结盟。因为正是这些人将让世界变得不同。在我的一本书中，我们区分了“巨星”和“无赖”。
我们所说的“巨星”，以史蒂夫·乔布斯为例，他显然就是一个巨星：有主见、个性强势、喜欢争辩，如果看谁不顺眼，还会咄咄逼人。但他在担任“巨星”时才华横溢，追求完美。没错，与史蒂夫·乔布斯这样的人合作是个好主意。另一种人则是我们所说的“无赖”。而“无赖”这个词，你从英国历史中会知道，指的是那些只为自己打算的人。他们并不试图做正确的事。
他们试图以牺牲他人为代价来谋取私利。因此，如果你能在团队中找到一个真正想以巧妙方式解决问题、对此充满热情并真心投入的人，世界就会因此向前发展。如果你没有这样的人，你的公司就寸步难行。原因很简单：人们很容易就继续做以前一直在做的事，对吧？而创新的本质，恰恰是改变你正在做的事情。
在如今这一代科技公司出现之前，在我看来，大多数公司都只是昙花一现。它们通常有一样非常成功的产品，然后基本上遵循一条S型曲线发展，之后就没什么大起落了。而现在我认为，人们变得更聪明了，受教育程度也更高了。你现在能看到的是可以重复出现的浪潮。微软就是一个很好的例子，它是一家历史较久的公司，成立于1981年或1982年左右。
那我们就说45岁吧。但他们已经以非常有力的方式重塑了自己好几次。在继续往下聊之前，我们大概应该先谈谈这个话题——你刚才提到的，就是那种创始人特质，也就是人们现在所说的“创始人模式”：创始人的那股劲头、强烈的信念感、那种颠覆性的思维，以及重塑自我的能力。我昨晚其实还看了一些统计数据，是关于一家公司平均能在标普500指数中待多长时间的。
平均任期从33年降到了17年，再降到了12年。而按照这个趋势推算下去，到了2050年左右，人工智能告诉我，这个时间大概会缩短到8年。不过，我不太同意“创始人模式”这个说法。原因在于，有一位出色的创始人固然很好，其实何止是“很好”那么简单，它真的非常重要。我们需要更多出色的创始人。顺便说一句，大学里正在不断培养出这类人才。
他们确实存在，而且每年都会出现。你知道，又一个19岁或22岁的迈克尔·戴尔。这些就是出色的创始人。当然，还有盖茨、埃里森，以及我这一代出色的创始人，比如拉里和谢尔盖等等。对于那些不认识拉里和谢尔盖、也不了解谷歌早期故事的人，你能简单讲讲那段背景，再介绍一下拉里和谢尔盖这两个人吗？
拉里·佩奇和谢尔盖·布林是在斯坦福认识的。他们当时是研究生，获得了一项资助——信不信由你，这笔资助来自美国国家科学基金会。拉里·佩奇发明了一种名为“PageRank”的算法，就是以他的名字命名的。他和谢尔盖写了一篇论文，至今仍是全球被引用次数最多的论文之一。这篇论文本质上提供了一种理解信息优先级的方法。从数学角度来看，它是对当时人们常规做法的一种傅里叶变换。
于是他们写出来了这段代码。我觉得他们当时并不算是特别出色的程序员，只是硬着头皮去做了。他们有一台电脑，但宿舍里的电不够用，就从隔壁宿舍借了电源插上。他们的数据中心就设在宿舍的卧室里——这真是个经典的故事。后来，他们搬进了当时一位女友的姐姐名下的一栋楼，公司就是这么创立的。他们的第一位投资人是太阳微系统公司的创始人，名叫安迪·贝特尔斯海姆。他直接说：“我就给你们钱吧，因为你们显然聪明得不得了。”
他给了他们多少钱？10万美元，或许还是100万。但无论如何，这笔钱最终变成了数十亿美元。所以，这能让你感受到公司早期的创业情况。这一点非常重要。于是，创始人们就在门洛帕克的一栋小房子里安顿下来，后来我们在谷歌把那里买了下来，你知道的，把它做成了一座博物馆。他们在车库里开始创业，还做了一个霓虹灯招牌，上面写着“Google World”总部。他们还有一个像模像样的总部，下面坐着四名员工，以及拉里和谢尔盖亲手组装的那台电脑。
拉里和谢尔盖都是非常出色的软件人才，显然也才华横溢，但他们在硬件方面就不太擅长了。因此，他们当时用软木板来分隔中央处理器来组装电脑。如果你对硬件有所了解，就会知道硬件会产生大量热量，而那块软木板甚至会着火。所以，等我后来加入时，我们才开始聘请专业的硬件工程师来制造正规的硬件设备。不过，这件事也让你能感受到那种极具代表性的、白手起家的拼搏精神。
而且，你知道，如今他们已经成为对社会产生巨大影响的人物。我认为这种影响力在未来很多很多年里都会持续下去。那么，他们为什么找你加入？又是在什么时候意识到他们需要像你这样的人呢？嗯，拉里是这么跟我说的——当时他们都非常年轻——他看着我说道：“我们现在还不需要你，但将来我们会需要你。将来我们一定会需要你。”是的。拉里和谢尔盖其中一个特点就是，他们总是从长远的角度思考问题。
所以他们并没有说谷歌只是一家搜索引擎公司，而是说谷歌的使命是“整理全球所有信息”。如果你仔细想想，在25年前，这实在是个相当大胆的目标。毕竟，你要怎么实现这一点呢？于是，他们最初从网络搜索做起。拉里曾深入研究过人工智能，并开始在这方面开展工作。后来，当然是在我们所有人的共同努力下，他收购了这家位于英国的公司——DeepMind。这家公司可以说是真正率先看到人工智能机遇的企业。
过去十年里，你所能见到的几乎所有人工智能成果，都来自DeepMind的员工，或是与DeepMind展开竞争的公司。那么，在继续往下谈之前，我们再回到关于原则的话题。在打造一家伟大公司的过程中，有哪些创始原则呢？我们的节目中有很多企业家听众。你曾提到过其中一点，那就是需要那些“大腕儿”——我猜你是指那些信念极其坚定、能够洞察未来的人。
在扩大公司规模时，我还需要考虑哪些其他原则呢？首先，要考虑规模效应。我认为一个当下的例子就是埃隆。埃隆是一位了不起的企业家，也是一位杰出的科学家。如果你研究他的运作方式，你会发现，他主要凭借个人强大的意志力，激励人们超越自我、承担巨大的风险。而他不知何故拥有非凡的智慧，能够做出这些权衡并把事情做对。
所以，这些都是非凡的人才。现在，在我们与 Genesis 合著的书中，我们认为你也会拥有这样的能力。但你是否具备像埃隆那样承担风险的判断力，那就是另一个问题了。思考这个问题的另一个方式是，很多人会和我谈论他们正在创办的公司。他们做的是某种小玩意儿，你知道的，比如，我想让相机更好，我想让裙子更好。
我想让书籍出版变得更便宜，诸如此类。这些都是不错的想法。我感兴趣的是那些具备规模效应的想法。当我提到规模时，我的意思是能够在用户数量、需求和规模方面从零发展到无限。思考这个问题的方式有很多，但在人工智能时代，这样的公司会是什么样的呢？我们可以告诉你它会是怎样的。它会有应用程序，一个在安卓系统上，一个在 iOS 系统上，可能还有几个其他平台上的应用。
这些应用程序将使用强大的网络，并且后端会有一个非常强大的计算机来进行人工智能计算。所以，未来成功的企业都会具备这些要素，对吧？至于它具体解决什么问题，那就取决于创始人了。但如果你没有在业务的方方面面都利用人工智能，你就无法成功。从编程的角度来看，区别在于，很久以前我做这些事情的时候，你必须自己编写代码。
而现在，人工智能必须自己发现答案。这是一个非常重要的转变。当然，其中很多技术是 10 年前在谷歌发明的。但基本上，突然之间，分析式编程——也就是我毕生所做的那种工作，编写代码，做这个、做那个，加这个、减那个，调用这个，等等——正逐渐被“学习答案”的方式所取代。例如，我们以语言翻译为例。目前的大型语言模型，其核心机制基本上就是围绕预测下一个单词来组织的。
嗯，如果你能预测下一个词，你就能预测生物学中的下一个序列。你可以预测下一步行动，可以预测机器人接下来该做什么。所以，围绕大语言模型和深度学习的所有这些技术，都源于“Transformer”论文、GPT-3和ChatGPT——对大多数人来说，这些都是划时代的时刻——其本质就是预测下一个词并预测正确。谈到公司文化及其对公司成功和前景的重要性，您如何看待公司文化？它到底有多重要？
那么，公司文化是什么时候、由谁来设定的呢？我想说，公司文化几乎总是由创始人设定的。我恰好是梅奥诊所董事会的成员。梅奥诊所是美国最大的医疗系统，也是评价最高的医疗系统。他们有一条规则，叫做“客户需求第一”，这条规则源自已经去世约120年的梅奥兄弟。但这就是他们的原则。
我刚加入董事会时，四处观察，心想这不过是一句老生常谈的废话，根本没人会真正照做。但他们真的信奉这一点，并且不断强调。没错。这一点在非技术领域同样适用。在医疗行业，文化关乎服务的提供。即使非技术行业也能塑造出一种文化。而在科技行业，通常是一种工程文化。如果让我重来一次，我会聘用更多技术人员，更少非技术人员，然后让技术人员自己决定该做什么。
我为这种偏见道歉，因为我无意冒犯任何人。但事实是，只要技术人员打造出正确的产品，客户自然会找上门。如果你没有打造出好的产品，那也就不需要销售团队了。你为什么要销售一个劣质产品呢？在《谷歌如何运作》一书中，以及在最终关于比尔·坎贝尔的《万亿美元教练》一书中，我们都详细讨论过这一点：如今的首席执行官，实际上就是首席产品官和首席创新官。因为50年前，你无法获得资本、营销、销售或分销资源。
我今天刚和一位创业者会面，他说：“是的，我们公司95%都是技术人员。”我问：“为什么？”他说：“我们有代工厂，我们的产品好到人们会直接购买。”这家公司的产品恰好是一款技术切换设备。他们说，这款产品比竞争对手的产品好10万倍。我说：“那它一定能卖出去。”可惜目前还无法正常运行。是的，但这不是重点。如果他们实现了目标，人们一定会排着队上门。
§02文稿 — 第 2 部分
从文化层面来说，你想要建立一种技术文化，其价值观就是让产品能够正常运行。没错。而“正常运行”对工程师来说，可不是你跟他们说“嗯，他们给你做了个很棒的演示，然后你说‘这很有趣’”这么简单。但你要知道，我不是你的客户。你的客户其实非常严苛，因为他们希望所有东西都能正常运行、免费，而且现在就要用，绝不能出任何错。所以，把他们的反馈给我。
如果他们的反馈是好的，我就喜欢你；如果反馈是坏的，那你最好赶紧回去工作，别再那么傲慢了。没错。在企业内部进行发明的过程中，人们往往会爱上某个想法，却不去测试它。谷歌曾经做过的一件事，这在很大程度上要归功于很久以前的玛丽莎·梅耶尔。有一天她对我说：“我不知道该如何评判用户界面。”玛丽莎·梅耶尔是之前的首席执行官吗？
她曾是雅虎的首席执行官，在此之前，她负责谷歌所有的消费者产品。现在她在湾区经营另一家公司。但关于玛丽莎，重要的是她曾说：“我做不到。”我说：“嗯，你知道的，当时的用户界面确实很棒，事实也的确如此。”她说：“我自己不知道该如何评判用户界面，我的团队里也没有人知道，但我们知道如何衡量。”于是她组织进行了A/B测试。
你测试一个方案，再测试另一个。要记住，借助这些网络，你实际上可以弄清楚一些情况，因为它们都配备了高度完善的监测工具，比如停留时间——用户会观看多久？内容有多重要？如果你回顾一下TikTok的运作方式，他们使用的信号之一就包括你观看的时长、评论、转发、分享等等。你可以把这些理解为输入到人工智能引擎中的分析数据，由它来决定下一步该做什么、如何让内容走红。
关于规模化文化这一点，我们是否应该预期，随着公司规模的扩大，文化也会发生变化？我记得你加入谷歌时，他们的营收大概是1亿美元，而你离开时，他们的营收已经达到了1800亿美元左右，这是一个惊人的数字。但人们是否应该认为，一家成长型公司的文化，应该从车库里只有10个人的规模，一路扩展到拥有100人时的规模呢？所以，当我回到谷歌参观时——他们很慷慨地给了我一个工牌，当然也待我很好——我总能听到这些理念的余音。
我曾参加一次午餐会，会上有一位负责搜索业务的女士和一位负责广告业务的男士，你知道的，他们接替了当年与我共事的人。我问他们情况怎么样，他们回答说还是老样子。你知道，同样的问题并没有解决，反而变得更严重了。所以当你进入一家公司时——我猜我并没有参与苹果的创立，但曾在其董事会待过一段时间——你依然能从他们如今对用户界面的痴迷、对封闭生态的执着，以及对隐私和保密的重视中，看到当初的创业文化。
这毕竟是一家不同的公司，对吧？我不是在评判什么。但塑造企业文化非常重要，那些文化印记依然存在。大公司会发生的情况是，出于多种原因，它们的效率会逐渐下降。首先，由于公司已经上市且面临诉讼，它们往往会变得更为保守。一个著名的例子是，微软在 90 年代的反垄断诉讼之后，在推出产品方面变得过于谨慎，以至于很长一段时间里都错失了互联网革命。
他们后来也恢复过来了。当然，当我们在谷歌时，我很乐见他们作为竞争对手出现。但关键在于，大公司本应速度更快，因为它们拥有更多的资金和规模优势，理应能更快地推进事情。不过，至少在我的行业里，那些拥有全新、清晰想法的科技初创公司往往能胜出，因为大公司无法以足够的速度去实现。再举一个例子，我们曾开发过一个名为“谷歌视频”的产品。
我为“谷歌视频”感到非常自豪。当时担任总法律顾问的大卫·德拉蒙德找到我，说：“你得看看 YouTube 那帮人。”我说：“为什么？谁在乎呢？”结果发现他们真的很出色，比我们的团队还要聪明。我说：“这不可能。”你知道，典型的埃里克式傲慢。我们坐下来仔细研究了一番，发现他们确实更快，尽管我们才是市场先行者。为什么呢？原来，我们作为先行者，是在遵循谷歌的传统规则行事，而这本身并没有问题。
而竞争对手——在这个例子中是 YouTube——则不受这些规则的约束。他们可以按照任何节奏工作，还能在知识产权等方方面面采取各种措施。最终，我们因所有这些事情被起诉，但最后我们都赢得了诉讼。不过，这个例子说明，在某些关键时刻，你必须以极快的速度行动。你现在正从生成式技术中看到这一点。也就是通用人工智能（AGI）带来的生成式革命：生成代码、生成视频、生成文本，生成一切。
所有这些获胜者都是在未来 6 到 12 个月内决出的。而一旦行业趋势确立，一旦增长率每六个月翻一番之类的态势形成，别人就很难再杀进来了。所以这是一场尽可能快地抵达终点的竞赛。当你和那些顶尖的风险投资家交谈时，你会发现他们行动迅速。他们会说：我们看看这个项目，明天就做出决定，然后拍板。我们投了，等等。我们想成为第一个，因为这样才能赚到最多的钱。
在您到来之前，我们刚才还在聊，我跟杰克谈到了“收获”与“狩猎”这个想法。也就是收获你已经播下的种子，同时去狩猎新的机会。但我发现，要让负责收获的人同时又能去狩猎，是相当困难的。所以“收获与狩猎”是个不错的比喻。我对企业家很感兴趣。我们在谷歌学到的经验是，归根结底，如果你想做成一件事，就必须让一个具备创业精神的人来负责一个小业务。
举个例子，桑达尔在成为首席执行官时，有一个模型，用来确定哪些是他要强调的小事，哪些是重点的大事。其中一些小事现在也成了大事，对吧？他就是这么管理的。因此，要理解大公司的创新，一种方法是必须知道谁是负责人。拉里·佩奇一遍又一遍地强调，除非有一个负责人来推动这件事，否则它就不会发生。而他极其擅长识别技术人才，这是他作为创始人的强大优势之一。
所以，谈到创始人，你不仅需要有一个愿景，还需要有极好的运气或高超的技巧，才能找到那个能够带领团队的人。这些人不可避免地技术能力很强，也就是说，他们行动迅速，并且具备出色的管理能力。他们懂得如何招聘人才、调配资源，而这正是创新得以实现的基础。回顾我的职业生涯，大多数——如果我说几乎每一代科技公司，比如太阳微系统公司，都是在变得无法与未来竞争的那个时刻走向失败的。
一个团队有没有可能在维持着“收获”这份日常工作的同时，还能进行创新？我的意思是，你懂我的意思吧？还是说，你必须把这些人调离原岗位，把他们放到另一个团队、另一栋楼、另一个项目组合里，让他们专注于颠覆性创新？几乎没有任何在同一栋楼里同时做到这两点的例子。麦金塔电脑就是一个著名的例子：史蒂夫用他一贯疯狂的方式，组建了一个很小的团队来发明麦金塔，然后把他们安排在与库比蒂诺市巴布路那栋大楼相邻的一栋小楼里，他们还在楼顶升起了海盗旗。
那么，从公司文化的角度来看，这样做好吗？不好。因为它在那栋大楼里引发了不满情绪。但从苹果公司的收入和发展的角度来看，这样做对吗？当然对。为什么呢？因为 Mac 最终成为了奠定用户界面（UI）基础的平台。而用户界面最终让他们能够打造出 iPhone，iPhone 的特点当然就是它的用户界面。那他们为什么不能留在同一栋大楼里呢？因为根本行不通。你不可能让一个人同时扮演两种角色。
激励机制是不同的。如果你要当一个颠覆者和搅局者，就不必遵循同样的规则。所以有很多例子表明，你必须不断地重塑自己。现在，关于云计算以及谷歌所从事的云服务的有趣之处在于，由于产品不是卖给你的，而是交付给你的，所以它更容易改变。但同样的问题依然存在。如果你看看今天的谷歌，它基本上就是一个搜索框，而且功能极其强大。
但当那个界面不再是纯文本形式时，会发生什么呢？谷歌将不得不重新发明它。而它正在朝这个方向努力。届时，系统将以某种方式知道你在问什么，它会成为你的助手。同样，谷歌会做得非常出色，所以我在这里完全没有批评谷歌的意思。我只是想说，即使是像搜索框这样简单的东西，最终也会被更强大的东西所取代。谷歌能成为实现这一变革的公司非常重要，而我相信他们能做到。
我当时就在想，你知道，史蒂夫·乔布斯和那栋挂着海盗旗的大楼的例子。我脑海中浮现出这样一个画面：当时世界各地有那么多办公室都在试图扼杀苹果，它们或许没有挂海盗旗，但它们正是在类似的小房间里做着同样的事情。所以，苹果当时做得非常聪明的一点是，它掌控了那些即将颠覆其商业模式的人。而这其实相当难做到。
我很好奇，根据你的经验，是不是只有具备那种坚定信念的创始人才能做到这一点？对于企业中的非创始人来说，在大型公司里做到这一点极其困难。因为如果你想一想，一家公司的首席执行官肩负着哪些职责？有很多方面：股东、员工、社区，还有董事会。要让一群非常聪明的人组成的董事会就任何事情达成一致，本身就很难了。那么想象一下，我走进你面前对你说：我有一个新想法。
我将在两年内牺牲我们的盈利能力。这是一个巨大的赌注，我需要 100 亿美元。那么，董事会会同意吗？嗯，他们曾对马克·扎克伯格这么做了。他把所有那些钱都花在了各种形式的虚拟现实技术上。这似乎并没有带来太多成果。但就在同一时期，他大力投资了 Instagram、WhatsApp 和 Facebook，尤其是为这些平台提供支持的 AI 系统。如今，令我惊讶的是，Facebook 已成为 AI 领域的重要领导者，发布了名为 Lama 400 billion 的语言模型，而它竟然还是一个开源模型。
开源意味着它可供所有人免费使用。而 Facebook 和 Meta 的意思是，只要拥有这项技术，我们就能最大限度地提升核心业务的收入。这就是一个很好的例子。扎克伯格显然是一位才华横溢的企业家。他如今又重新登上了富豪榜。他把自己投入到了所做的一切事情中。他成功地在进行另一场赌注的同时，把之前投入的所有钱都赚了回来。这真是一位独特的创始人。
同样的事情对于一位聘请来的 CEO 来说几乎是不可能的。在这里，专注有多重要？根据你在谷歌的经历，以及观察其他这些公司，你对专注的重要性有什么看法？因为当你在谷歌，账上有那么多钱时，你可以做的事情和可以构建的东西实在太多了。就像一份无尽的清单，你可以挑战任何人，并且基本上能在大多数市场中获胜。你如何看待谷歌的专注问题？
专注固然重要，但人们对其存在误解。在谷歌，我们花了大量时间告诉人们我们想做到一切。所有人都说，你们不可能样样都成功。我们则说，是的，我们能。我们拥有底层架构，我们拥有广泛的覆盖能力。只要我们能构想并打造出真正具有变革性的东西，我们就能够做到。所以，我们的想法并不是要专注于搜索等单一领域，而是要选择那些对世界具有重大影响和重要意义的方向，顺便说一句，其中许多方向都是免费的。
这并不一定是以收入为导向的。而这种方法奏效了。我再给你举一个例子。商学院里有一句老话，说你应该专注于自己擅长的事情，简化产品线，并淘汰那些行不通的产品线。英特尔就有一个著名的例子，它有一个被称为 ARM 的东西，这是一种 RISC 芯片。而这种特定的 RISC 芯片与他们大多数产品所使用的架构并不兼容。
于是他们把它卖掉了。不幸的是，这是一个可怕的错误，因为被他们卖掉的那套架构，正是那些内存小、电池小、有散热问题等等之类的手机所需要的。所以，15年前那个决定性的错误决策，意味着他们在移动设备领域再也无法占据一席之地。而一旦做出那个决定后，他们又试图将自己那些昂贵又复杂的芯片，不断改造成更便宜、更小的版本。
但那个核心决策——也就是简化——却简化出了错误的结果。今天，如果你看看……我给你举个例子，英伟达的芯片用的是ARM架构的CPU，再加上两个强大的GPU，那款芯片叫B200。他们没用英特尔的芯片，而是用了ARM的芯片，因为那款芯片更能满足他们的需求，速度也更快。15年前，我绝不会预测到这一点。所以，说到底，这或许只是一个错误。但也许，以他们当时公司的组织方式，他们并没有真正理解：最终，电池续航的重要性将和计算能力一样高，对吧？
电池消耗量，才是那个决定性的因素。所以，换一种思路来看，如果你打算制定这类简单的规则，那你最好能预测出未来五年会发生什么。我教这个方法时，就是让大家直接写下五年后的情况会是什么样子。就试着写写看：五年后会是什么样子？你的公司也好，你的……不管是什么也好，对吧？那我们来谈谈人工智能吧。五年后，哪些事情会成为现实？那就是它会变得聪明得多。
比现在聪明得多。它会聪明得多，但到时候人工智能领域会有多少家公司呢？是五家，还是五千家，抑或是五万家？五万家？又会有多少大公司呢？会出现新的公司吗？它们会做些什么？我刚才告诉过大家，我的看法是：最终，你我都会拥有自己的AI助手。那是一个博学家，聪明得惊人，能帮助我们应对如今的信息过载。那会是谁来打造它呢？不妨做个预测。
它会运行在什么样的硬件上？也做个预测。网络速度会达到多快？也预测一下。把这些全都写下来，然后再讨论一下该怎么做。我们这个行业有意思的地方在于，当个人电脑或互联网这样的东西出现时——我亲身经历过所有这些——它们都是影响范围极其广泛的现象，真的会开辟出一片全新的湖泊，一片全新的海洋，随便你用哪种比喻。现在，有人会说，那加密货币不也是这样吗？
不，加密货币并非这样的平台。加密货币并未对所有人的日常生活带来变革性影响。人们并没有整天使用加密货币代币来代替法定货币。加密货币是一个专业市场。顺便说一句，它很重要，也很有趣。但它并不是一个具有横向变革性的市场。而以你所使用的“专家”形式出现的外星智能，则是一种变革性的事物，因为它触及了方方面面。它触及你作为生产者、作为明星、作为叙事者的身份。
它触及我作为一位高管的身份。它最终将帮助人们在股市上赚钱。人们正在朝这个方向努力。这项技术带来变革的方式有很多。首先，就你的情况而言，当你思考你的公司时——无论它非常小还是规模很大——核心问题都是：你将如何应用人工智能来加速你的工作？以你的情况为例，我认为你拥有迄今为止英国最成功的节目。
那么，你将如何利用人工智能让它更成功呢？你可以让它为你做更多分发，创作叙事，进行总结，提出新见解，给出建议，制造乐趣，举办竞赛。你可以向人工智能提出的要求多种多样。我给你举个简单的例子。如果我是一名政治家——幸好我不是——而且我了解自己的选区，我会对电脑说：写一个程序。也就是说，我会让电脑编写一个程序，遍历我选区内的所有选民，大致弄清楚他们关心什么，然后向他们发送一段以我的数字形象呈现的视频。
这样我并不是在造假，但某种程度上这体现了我的意图——我会向他们解释，作为他们的选民，我如何让那座桥的工程得以推进。你坐在那里可能会想：这太疯狂了。但这确实有可能实现。现在，政治家们还没有发现这一点，但他们终将发现。因为归根结底，政治家需要的是与人的连接。而实现这种沟通最快的方式，就是通过他们的手机，与他们谈论他们关心的事情。
当 ChatGPT 首次推出并迅速扩展到一亿用户时，出现了大量文章，声称谷歌的创始人们已经紧急赶回公司，谷歌正面临危机，内部一片恐慌。我当时想了两件事。第一，这是否属实？第二件事是……谷歌为什么没有率先推出一款类似 ChatGPT 的产品呢？要知道，谷歌也曾面临过那个老问题：你为什么没有做出 Facebook？
嗯，答案是当时我们还在忙别的事情，对吧？所以我的辩解是，谷歌拥有八十亿、九十亿甚至一百亿的用户活跃集群，这已经相当不错了，对吧？能做到这一点真的很难，对吧？我为此感到非常自豪，也为他们现在所做的一切感到自豪。我自己的看法是，事情是这样的：谷歌当时正在“机房”里埋头苦干，而 OpenAI 的一个团队则想出了一种叫做 RLHF 的技术。事情发生在他们开发 GPT-3 的时候，其中的“T”代表 Transformer，而 Transformer 最初是在谷歌发明的。
他们在开发时，有了一个挺有意思的想法。然后，他们便随意地开始利用人类来改进模型。RLHF 指的是在最终阶段利用人类进行 A/B 测试，人类可以直接判断“这个版本更好”，然后系统就能通过最终的人类反馈进行递归式学习。这确实是一项重大突破。我常跟 OpenAI 的朋友们开玩笑说，你们大概是在某个周四晚上聚在一起，然后启动了这个东西，接着就惊呼：“我的天，这东西怎么这么厉害！”
这确实是一项我们谁都没预料到的发现，至少我完全没料到。而当 OpenAI 团队——比如 Sam、Mira 等人——真正拥有这项技术后，他们自己其实也并未完全意识到它的强大之处，只是简单地把它启动了。结果，他们突然遭遇了一场“巨大的成功灾难”，因为他们当时同时在开发 GPT-4。这件事最初只是个次要的考虑因素。这背后有一个很棒的故事，它表明即便是那些天才的创始人，也未必能立刻认识到自己所创造的东西究竟有多么强大。
如今，当然，你有了 GPT-40，它基本上是一个非常强大的模型。你还有 Gemini 1.5，它在某些方面显然与之相当，甚至更胜一筹。比如，Gemini 的多模态能力更强。此外，还有其他竞争者，比如 LLAMA 架构（L-L-A-M-A），它并不是指“羊驼”（LLAMAs），而是“大型语言模型”（Large Language Models），由 Facebook 及其他一些公司推出。此外，还有一个名为 Anthropic 的初创公司，它非常强大，由 GPT-3 的一位发明者以及一众人马创立。
他们在成立公司时，就已经预见到自己会取得如此巨大的成功。有趣的是，他们在公司注册时，特意将自己定义为一间“公共利益公司”。因为他们担心，这项技术太过强大，未来可能会有某个心怀不轨的首席执行官，为了追求收入而牺牲对世界的福祉。因此，当初的团队在开发这项技术时，就清楚地认识到其力量，并预见到了它可能产生的影响——而事实证明，他们的判断是正确的。
你觉得如果史蒂夫·乔布斯还在苹果公司，他们能登上那个榜单吗？你认为这家公司会有什么不同？嗯，蒂姆在传承史蒂夫的遗产方面做得非常出色。有趣的是，通常继任者都不及创始人优秀。但不知何故，蒂姆和史蒂夫共事已久，奠定了公司文化，再加上史蒂夫的影响，他们成功地将重心继续放在用户身上，尤其是在应用安全等方面投入了大量精力。
而且他们一直保持着一个相对封闭的文化。我认为如果史蒂夫不幸去世，所有这些都会得以延续。他是一位好朋友。但重点在于，史蒂夫非常坚信所谓的“封闭系统”，即拥有并控制自己的所有知识产权。我和他之间经常就开放与封闭展开争论，因为我来自另一方阵营，但我对此是怀着尊重的态度。我不认为他们会改变这一点。
那他们现在改变了吗？没有。我认为苹果基本上仍然是一家垂直整合的单一公司，而行业其他大部分则更加开放。我想现在每个人都——尤其是在最近发布的 iPhone 16（我这里好像有一个）之后——都有一种期待，觉得如果史蒂夫还在世，他一定会在某些方面做出大胆而重大的押注。而回顾蒂姆的任期，我认为他出色地维持了公司的运转，并遵循着史蒂夫·乔布斯的原则来管理它。
但有没有出现过许多大胆、重大且成功的押注呢？很多人提到了 AirPods，那确实是一款很棒的产品。但我觉得人工智能就是这样一个例子，会让人不禁思考：史蒂夫是否能理解它的重大意义？而史蒂夫聪明到……你知道，他的智慧足以和埃隆·马斯克相提并论。15年前，也就是他去世前，我和他共事密切时，他曾对 MP4 格式文件比 MOV 格式更成功这件事感到非常沮丧。
他对此真的非常生气。我说，嗯，也许这是因为你们走封闭路线，而 QuickTime 并没有广泛普及。他说，那不对。我们的团队……我们的产品更优秀，等等。所以，他的核心信念体系——他是个艺术家，对吧？我们过去常常辩论：你希望成为雪佛兰，还是保时捷？你希望成为通用汽车，还是宝马？
他说：“我想成为宝马。”而当时，苹果的利润率是电脑公司的两倍。我说：“史蒂夫，你根本不需要那么多钱。你正在创造如此多的现金，却把它们都分给了股东。”他说：“我们盈利能力、企业价值和品牌的核心理念，就是打造一个奢侈品牌。”他就是这么想的。那么，人工智能会如何改变这一切呢？如今，他所有针对苹果公司的决策都会受到人工智能的启发，但结果依然会是出色的。
这正是他了不起的天赋所在。我认为，Siri 几乎让人们一窥了如今人工智能的大致模样，也让我们看到了它背后的雄心。我们都在和 Siri 这个玩意儿聊天，我想大多数人都会同意，除非你想解决一些极其简单的问题，否则它基本没什么用。但正如我所说，就在上周末，我坐在那里，和女友的家人一起和这个语音设备对话，它几乎立刻就为我解决了一些非常复杂的问题，还能把内容翻译成法语和葡萄牙语。
欢迎进入 Siri 的替代时代。再说一次，史蒂夫会不会更快地做到这一点？我不知道。但很明显，苹果公司首先要做的就是用人工智能取代 Siri，并继续叫它 Siri。招聘方面，我们目前的公司正在大量招人，我们不断讨论招聘时最重要的原则是什么，有时会犯下很多错误，有时又能做对。那么，作为一名创业者，在招聘方面我需要了解些什么呢？
从定义上讲，初创企业都是巨大的风险承担者。你没有过往记录，没有市场地位，天生就面临众多竞争者，而且时间紧迫。因此，在初创企业里，你应当优先考虑聪明才智和反应速度，而不是经验和某种程度的稳定。你要敢于在人才身上冒险。初创企业里年轻人多的原因之一，就是年轻人通常没有那些从业已久的高管所背负的沉重包袱。
但更重要的是，他们愿意承担风险。没错。过去，人们可以通过创始人的年龄来预测一家公司是否会成功。在 20 多岁到 30 多岁的阶段，公司往往会取得巨大的成功。初创企业则灵活多变，它们尝试一些东西，再尝试另一些东西，并且能很快抛弃过时的想法。而企业往往会花上多年时间固守一个事实上已经错误的信念体系，直到失去所有合同之后，才真正改变自己的看法。
如果你回顾过去，就会发现所有迹象都摆在那里。没人想和他们交谈，也没人关心他们的产品，对吧？但他们却一直坚持要推广。所以，如果你是一家大公司的首席执行官，你真正想做的就是想办法衡量这种创新，以免浪费大量时间。很久以前，比尔·盖茨曾说过一句话，那就是最重要的是“快速失败”。以微软首席执行官兼创始人的身份，他希望所有事情都能尽快推进，也希望自己能快速失败。
这就是他的理论。你同意这个理论吗？是的，我同意。快速失败很重要，当然你也可以用更委婉的说法来表达。但从根本上说，谷歌有拉里和谢尔盖提出的“70-20-10”规则：70% 的资源用于核心业务，20% 用于相邻业务，10% 用于其他业务。抱歉，这是什么意思？什么是相邻业务？核心业务指的是搜索广告，而相邻业务则是指你正在尝试开展的业务，比如云业务等等。
而那 10% 则用于一些全新的想法。于是，谷歌创建了一个名为“谷歌 X”的组织。它打造的第一款产品叫“谷歌大脑”，这是最早的机器学习架构之一。它实际上比 DeepMind 出现得更早。“谷歌大脑”被用来为人工智能系统提供支持。在十年间，这个由 10 到 15 人组成的团队创造了 100 亿、200 亿、300 亿甚至 400 亿美元的额外利润。这些收益足以弥补许多失败的损失。后来，他们还有许多其他在我看来非常有趣的想法，但由于这样或那样的原因未能实现，于是他们便将这些项目取消了。
然后，这些团队成员就会被重新安排。硅谷的一大好处在于，你可以在一个非常糟糕的想法上花上几年时间，然后项目被取消——如果你愿意这么说的话——之后你还能找到另一份工作，并把这些经验都带走。我有个玩笑话：最优秀的首席财务官，就是那个刚刚经历过公司破产的人。因为首席财务官最不希望看到的就是公司再次破产。嗯，在企业文化这一点上，像谷歌这样的大公司必然会产生许多微观文化。
我一直把“TGIF”这件事当作一个警示案例来研究。这是谷歌每周举行的一次全员大会，员工可以在会上向高管提出任何他们想问的问题。相关报道说，这个活动后来因为变得效率低下而被修改或取消了。但事情远比这复杂。最初是拉里和谢尔盖创办了 TGIF，我当然也参加过，而且大家玩得很开心。
当时有一种幽默感。所有事情都是非正式地进行的。一个著名的例子是销售副总裁，他叫奥米德，总是预测的收入比我们实际收入要低，这被称为“压舱石”行为。于是我们弄了一个沙袋，让他站在沙袋上汇报他的数据。这纯粹是为了好玩，很有幽默感。我们还会演一些小短剧之类的。当公司发展到一定规模后，你就没有那种亲密感和隐私度了。结果就是出现了泄密事件。
后来有一次演示正在进行，我不记得具体细节了，有人把演示内容实时泄露给了记者。然后有人走上台说：“我们必须现在停下来。”我想，那一刻公司算是变得有点太大了。嗯，我听说了这样一个故事——根据我当时的理解，这或许完全是错的，但这些都是谷歌员工告诉我的——据说谷歌当时并没有太多人被解雇或开除。
当时并没有太多裁员。公司里其实没有裁员的氛围。我想，部分原因是公司太成功了，所以不必做出如今许多公司都在做的那些极其艰难的决定。我想起埃隆接管推特后的管理方式。是的，有说法称，他去了顶层，基本上说：“所有愿意努力工作、认同这些价值观的人，请到顶层来，其余的人都被解雇了。”
这是一种极端的“筛选”文化，员工在职场上也像是某种“行动者”。我想知道这是否属实。确实有这方面的情况。就谷歌而言，我们的立场是：为什么要裁员呢？干脆一开始就别招聘这些人好了。这样要容易得多。所以在我任职期间，唯一一次裁员是在2000年经济危机刚过，我们裁掉了销售团队中的200人。我记得那次非常痛苦，对吧？那是我们第一次这么做。
所以我们采取了当时与众不同的立场：不应该自动裁员。当时的普遍做法是，每六个月或九个月，就裁掉表现最差的5%的员工。但问题在于，这种做法假设那5%的人确实被准确识别了出来。而且，即便是表现最差的员工，也拥有对公司的知识和价值，我们本可以保留他们。因此，我们对员工采取了更加积极的态度，而员工也喜欢这种态度。
§03文稿 — 第 3 部分
我们显然付给他们很高的薪水，等等。我认为文化问题最终得到了解决。但在一段时间内，由于公司行事风格非常自由散漫，出现了大量与公司毫无关系的内部邮件分发列表。这是什么意思呢？这些分发列表讨论的是战争、和平、政治等话题。什么是分发列表？它就像电子邮件一样。
你可以把它理解成一个公告板。好的，粗略地说，你可以把它看作员工们的公告板。我记得曾有人发现，当时竟然有10万个这样的公告板。公司最终清理了这些，因为公司毕竟不像大学，实际上有各种各样的法律，规定了哪些话能说，哪些话不能说。例如，在美国政治体系中，大多数员工都是民主党人。
尽管我自己是民主党人，但我特意强调，要保护少数共和党员工，因为我认为他们同样有权利成为公司的一员。因此，在公司里，你必须非常谨慎地界定“言论”在公司内部意味着什么。而你所说的“觉醒文化”，其实可以理解为：在工作时间、在工作场所，哪些话题是适合讨论的？我个人的观点是，只谈工作。
然后，请尽管去酒吧，大声说出你的观点，跟任何人交流。我坚信言论自由，但在公司内部，我们还是只谈公司及其目标吧。因为我听说了一些故事，我想是在最近一两年里，有些人来上班只是为了免费的早餐，早上在外面抗议，然后中午再回到大楼里。据我所知，这些情况现在都已经被制止了。
我也确实听说这些情况已经被制止了，因为公司似乎以非常坚定的态度处理了此事。那么，你是如何看待竞争的呢？对于每个正在创造东西的人来说，我们应该多大程度地关注竞争对手？我强烈建议不要关注竞争，而应专注于打造一款别人没有的产品。你可能会问，那如果不了解竞争对手，又怎么能做到这一点呢？
嗯，如果你研究竞争对手，那是在浪费时间。试着用一种新的方式解决问题，并以让客户满意的方式去实现。在管理谷歌时，我们很少关注竞争对手在做什么。我们花大量时间思考的是：我们能做些什么？以我们目前的情况，到底能实现什么？事实证明，始终走在前面真的非常重要。那么，关于最后期限呢？
嗯，拉里确立了 OKR 原则，也就是“目标与关键成果”。每个季度，拉里都会亲自写下所有的衡量指标。他要求很严格，会说如果你能达到他设定指标的 70%，那就算不错了。然后我们会根据是否超过 70% 来打分。这种方式很严苛，但确实有效。在大型公司里，你必须通过衡量来推动工作进展。否则，每个人看起来都还不错，会提出各种各样的说法，自我感觉良好，但实际却不会产生任何影响。
那商业计划呢？作为创始人，我们到底该不该写商业计划？谷歌就写过一份商业计划，是由一个叫萨拉尔的人负责的。多年后我看到了那份计划，发现它居然完全正确。我告诉萨拉尔，这大概是史上唯一一份事后看来完全正确的企业商业计划。所以我更倾向于这样做——这也是我在斯坦福大学教学生的方法——先试着弄清楚五年后的世界会是什么样子。
然后再试着确定一年内你要做什么，并付诸行动。没错，如果你基本上能说：这就是方向，这些是我们一年内要实现的目标，然后朝着这些目标奋力冲刺——不是简单的目标，而是高难度的目标——那么你最终就能达成。而且，至少对于消费类企业来说，有一个通用规则：如果你能拥有 1000 万甚至 1 亿用户，你就能赚到很多钱，对吧？所以，只要给我一个没有任何收入却有 1 亿用户的企业，我总能找到通过广告、赞助、捐赠等方式将其变现的办法。
专注于把用户的事做好，其他一切都会随之而来。谷歌有一句口号是：专注于用户，其他一切自然迎刃而解。谢尔盖和拉里，你与他们共事了几十年，整整二十年。他们有什么特别之处？坦率地说，就是纯粹的智商。他们就是比所有人都聪明。真的吗？是的。而且……就谢尔盖而言，他的父亲是一位非常杰出的俄罗斯数学家，母亲也具备很高的技术素养，他们全家都非常擅长技术领域。
他本人也很聪明，是一位出色的数学家。拉里的性格不同，但也很相似。举个例子，有一次我和拉里在他的办公室里，我们在白板上写下一长串我们打算要做的事情。他说：你看，我们要做这个和这个。我说：好的，我同意你的看法。我们列出了这份长长的清单。而谢尔盖当时正在外面打排球，突然他穿着小小的排球短裤和小背心跑了进来，浑身都是汗。
他看了看我们的清单，说：“这是我听过最蠢的事情。”然后他提出了五个建议。结果他完全说对了。于是我们擦掉了白板上的内容，他当然又回去打排球了，而那最终成了公司的战略。所以一次又一次地，正是他们的才华和看到我所看不到的事物的能力，我认为真正推动了这一切。你能教人做到这一点吗？我不知道。但我认为你可以教人学会倾听。
但我觉得我们大多数人都困在自己的想法里，总是对出现新事物感到惊讶。就像我刚才告诉你们的，我从事人工智能领域已经很久了，但我仍然对它的进展速度感到惊讶。我现在最喜欢的产品叫 Notebook LM。对于听众来说，Notebook LM 是谷歌 DeepMind 推出的一款实验性产品，基本上就是基于 Gemini 的。它依托 Gemini 后端，并使用了高质量的播客语音进行训练。它简直令人毛骨悚然。
你基本上可以给它一段内容。我的做法是，先写一段文字——说实话我写得并不好——然后让 Gemini 帮我改写得更优美一些。好的，我把那段文字放进 Notebook LM 里，它就会生成一段由一男一女主持的访谈。而这两个人根本不存在。为了好玩，我会把这段访谈放给观众听，然后等着看有没有人能发现这些“人”其实不是真人。它的效果太好了，竟然没人能发现。
我们现在就来播放一下。这就是大家热议的热门话题。你可以去加载这段对话。现在它会生成一段播客风格的对话，里面有一个男声和一个女声，她们在分析内容，然后提出自己的一些创意内容。所以你现在就可以点击播放。我们周四再见，准备好迎接第三周吧。本周的伤情报告……
……可真够劲爆的。是个大新闻。是的，确实如此。而且它有可能彻底改变整个格局。所以对我来说，Gemma Notebook LM 就是我今年的“ChatGPT 时刻”。对我来说也是如此。这也是我当初感到非常困惑的主要原因。因为作为一名正在打造媒体公司的播客制作人，我们在附近租了一间 25000 平方英尺的办公室，里面设有录音棚。我们正在这个内容制作成本趋近于零的新时代里，制作音频和视频内容。
我正在努力摸索作为媒体所有者该如何应对。首先，真正发生的事情是，你正在从稀缺走向无处不在，从稀缺走向丰裕。要理解我所处的世界，可以这样看：规模化计算创造了丰裕，而丰裕催生了新的策略。就你而言，该怎么做显而易见。你是一位非常著名的播客主持人，有很多有趣的嘉宾。你完全可以制作一套虚假的播客来批评你和你的嘉宾。
没错，你其实只是在扩大自己的影响力。这些虚假内容不会取代你真实的才华和魅力，但会将其凸显出来。它们会很有趣，会进行总结等等，从而扩大你的影响力。回到我最初的观点，即人工智能将使所有人的生产力翻倍甚至更多。那么对你来说，你就能制作出双倍的播客内容。以我为例，我会先写一段东西，然后让它做出回应。
接着我会对 Gemini 说，把它写长一点，它就会添加更多内容。我想，天哪，我只用了大约 30 秒就完成了，这得多强大啊。对你来说，可以选取一次你做的长篇访谈，让系统为其添加注释、加以放大，然后把这些内容喂给那些虚假的播客主持人，看看他们会怎么说。你会获得一批全新的受众，他们可能比喜欢你更喜欢这些内容，但所有素材都源自你本人。这就是关键所在。我之所以担心，是因为未来可能会有数十亿个播客上传到世界各地的 RSS 订阅源中。
所有这些内容都会一点点侵蚀——你知道的——我……很多人曾相信这一点，但我认为证据表明事实并非如此。我刚加入谷歌时，有一种观点认为名人效应将会消失，取而代之的是由无数细分市场专家组成的超长尾结构。因为人们终于能听到每个人的声音了。我们所有人都秉持着非常民主和自由的理念。但实际发生的情况是，网络平台放大了顶尖人物的影响力，也让他们赚到了更多的钱。
你从一个地方名人变成了一个全国名人，然后又变成了一个全球名人。而全球市场是一个非常庞大的概念，里面有大量的资金和参与者。因此，作为名人，你是在与全球范围内的一群人竞争，你需要一切可以利用的帮助来保住自己的地位。如果你善加利用这些人工智能技术，你就会变得更出名，而不是更不出名。关于人工智能这个话题，我已经和很多人进行了很多交流。
当我阅读您的著作，并观看了您就此主题进行的一系列访谈后，您说过的某些话给我留下了深刻印象。我在这里记下了其中一句，它出自您的《创世纪》一书，位于第五页。人工智能的出现，在我们看来，是一个关乎人类存亡的问题。是的，这正是我们的看法。那么，为什么这关乎人类的存亡呢？人工智能的发展速度会非常快。由于投入的资金、参与的人数、产生的影响以及现实需求，它的发展速度远超我以往所见。
当人工智能系统真正掌控了我们世界的关键部分时，会发生什么？当人工智能做出决策时，又会怎样？举个简单的例子：您有一辆由人工智能控制的车。此时出现紧急情况，比如一位女士即将临产。他们坐进车里，却发现没有手动覆盖按钮，因为整个系统是以整体最优为设计目标，而非针对个人紧急情况。作为人类，我们接受各种形式的效率，包括紧急状况下的效率，也接受系统性的效率。
可以想象，谷歌的工程师可能会设计出一个完美的城市，让每条街道上的每辆自动驾驶汽车都完美运行，但却无法为这种关键问题所需的特殊情况留出余地。这只是一个简单且广为人知的例子，它说明了为何这些技术必须体现人类的价值观，以及我们为何必须明确阐述其真正含义。我最常提到的另一个例子，就是眼下泛滥的各种虚假信息。
民主非常重要。民主无疑是组织和运行社会的最佳方式。看看周围，这样的例子比比皆是。我们谁都不想生活在一个实质上的威权独裁政权下。因此，您最好想办法确保虚假信息不会破坏正常的政治进程。另一个例子是关于青少年心理健康发展以及他们在社会中成长的问题。我不希望他们总是感到抑郁。
有大量证据表明，大约在2015年，社交媒体算法从线性信息流转向了定向信息流。换句话说，算法从“这是您想看的”变成了“这就是您想看的”。正如我们所讨论的，这种过度聚焦最终缩小了人们的政治观点，但更重要的是，它还加剧了抑郁和焦虑。所有研究都表明，如果将时间点大致定在那时，正值成长期的年轻人对自己生活、行为以及所拥有机会的满意度都出现了下降。
最好的解释是，这是一次算法上的改变。请记住，这些系统不仅仅是内容的集合体。它们是通过算法来做出决策的。你知道，算法决定了人类将得到的结果。我们必须管理这一点。我们在书中用多种方式表达的是，你其实可以选择算法是否会向前发展。这不是一个问题。真正的问题是，我们是否与之同步发展，以及我们是否能掌控它。
有很多例子可以说明，你可以想象一个人工智能系统能以更高的效率完成某件事，但代价是什么呢，对吧？我应该提一下，有一种关于“通用人工智能”（AGI）的讨论。媒体上很多人都在讨论，通用人工智能会在某一天突然出现。没错，这是一个很流行的概念，认为就在五年或十年后的某一天，这件事就会发生。
然后突然间，我们就会拥有一台像我们一样、但速度更快的计算机。这种路径不太可能出现。更有可能的是，各个领域都会出现一波又一波的创新：更出色的心理学家、更优秀的作家。你已经能从 ChatGPT 上看到这一点，还有更优秀的科学家——也就是人工智能科学家与真正的人工智能科学家合作，以加速更多人工智能科学的发展。人们相信这一切终将到来，但必须在人类的掌控之下。
你认为会实现吗？我认为会的。部分原因在于，我和其他人已经努力让各国政府理解这一点。这很奇怪。在我长达 50 年的整个职业生涯中，我们从未向政府寻求过帮助，因为在科技行业看来，寻求政府帮助基本上就是一场灾难。但在这种情况下，这项技术的发明者们集体得出了相同的看法：由于该技术可能造成危害，因此必须为其设置安全护栏。
最明显的问题就是：我该如何自杀？给我一些伤害他人的方法？诸如此类的内容。如今，这个行业里已经形成了一个专门的群体，被称为“信任与安全团队”。他们的工作是在系统发布前，由真人对系统进行测试，以确保系统可能带来的危害受到抑制。也就是说，它真的不会回答这类问题。当你把这种设想继续推演下去时——你已经在科技行业待了很长时间了。
从您的研究来看，您似乎将这项技术描述为人类有史以来最具变革性、也可能最具危害性的技术，或许可以与核弹相提并论，但有人甚至认为，鉴于其智能的特性和自主性，它可能还要更糟。您一定也有这样的时刻：展望未来，对那个未来的想法并不那么乐观。因为我自己就有过这样的时刻。
是的，但让我们先回答这个问题。我刚才说，设想五年后的情况。五年内，这些大模型还会再迭代两到三轮。这些大模型的能力正在以前所未有的方式扩展。没有任何迹象表明，所谓的“扩展定律”已经开始放缓。它们最终会放缓，但我们还没到那个阶段。每一次迭代，其能力似乎都会提升两倍、三倍甚至四倍。
那么，假设我们继续推进，所有这些系统的性能都提升……50倍甚至100倍。仅此一点就非同小可，因为这些系统将能够处理物理和数学问题。您从O.1和OpenAI以及其他正在发生的事情中已经可以看到这一点。那么，危险是什么呢？最明显的就是网络攻击。有证据表明，那些尚未发布的原始模型，能够像人类一样甚至更出色地执行所谓的“零日攻击”。
零日攻击是一种未知的攻击。它们能够发现全新的攻击方式。它们是怎么做到的呢？它们只是不断尝试，因为它们是计算机，没有其他事情可做。它们不睡觉、不吃饭，只要启动就会一直运行下去。所以，网络安全是一个让所有人都担忧的例子。另一个例子是生物学。制造病毒相对容易，你可以想象设计出一些非常糟糕的病毒。有一个专门的团队——我所在的一个委员会正在研究这个问题，以确保这种情况不会发生。
我之前已经提到了虚假信息。另一个可能带来负面影响——当然我们拭目以待——的方面是新型战争形式的出现。我曾深入探讨过战争正在发生的变化。要理解历史上的战争，通常的刻板印象是士兵手持枪支，一方对另一方，比如世界大战中的堑壕战。顺便说一句，在今天的乌克兰战斗中你也能看到这一点：乌克兰人正英勇地抵抗着俄罗斯的猛攻。
但某种程度上，这就像你所说的，一对一较量，男人对抗男人，几乎涵盖了战争的所有刻板印象。而在无人机世界里——建造新机器人最快的方式就是制造无人机——你会坐在某个办公楼里的指挥中心，通过网络连接，一边喝着咖啡，一边对敌方造成伤害。这改变了战争的逻辑，而且对双方都适用。我认为没人真正明白战争将会如何改变。
但我可以告诉你，在俄乌战争中，你正在见证一种新型战争形式正在被创造出来。没错，双方都拥有大量无人机。坦克已经不再那么有用。一架价值5000美元的无人机就能摧毁一辆价值500万美元的坦克。这被称为“杀伤比”。所以基本上就是无人机对抗无人机。现在人们正试图找出如何让一架无人机摧毁另一架无人机。没错，这最终将完全主导我们世界上的战争与冲突。
你提到了“原始模型”这个概念。我认为人们并不了解它的存在。这个概念指的是，还存在另一种模型……一种比我们每天在电脑上玩弄的东西要糟糕得多的原始模型。搞清楚这些事物如何运作非常重要。这些算法的运作方式是，它们有复杂的训练过程，会吸收所有信息。目前我们相信，我们几乎已经吸收了所有可用的书面文字。
这并不意味着没有更多内容了，但我们确实已经把人类写过的所有东西都吸收得非常彻底。所有内容都存在这些大型计算机里。当我说“计算机”时，我指的不是普通计算机，而是拥有巨大内存的超级计算机，其规模之大令人难以置信。当然，还有那家名为英伟达的公司，它生产芯片，如今已成为全球最有价值的公司之一，出人意料地取得了巨大成功，因为它们在这场革命中占据核心地位。为詹森和他的团队感到高兴。
所以关键在于，当你进行这种训练时，最终会得到一个原始模型。这个过程需要六个月，你要全天候24小时等待，可以实时观察它的进展。当它接近某个数值时——他们使用一种叫做“损失函数”的衡量标准——他们就会说，差不多了。然后他们就会问：我们得到了什么？接下来该做什么？对吧？首先，他们要弄清楚这个模型知道些什么。为此，他们准备了一系列测试。当然，它知道各种各样的不良信息，于是他们立即告诉它不要回答这些问题。
对我来说，最有趣的问题是：在五年以上的周期内，这些系统将学会一些我们甚至不知道它们会学的东西。那么，你该如何测试那些你甚至不知道它们已经掌握的能力呢？业内的回答是，他们有一些极其聪明的人，这些人坐在那里，不断地摆弄——字面意义上的摆弄这些网络，然后说：“我来看看它是否知道这个。”“我来看看它能不能做到这个。”接着，他们会列出一个清单，然后说：“这个不错，那个就不怎么样了。”
好的，那么所有这些转变。比如，你可以给它看一张网站的图片，它就能生成用来创建该网站的代码。所有这些事情都是始料未及的，它们就这么发生了。这被称为“涌现行为”。很吓人。虽然吓人，但也令人兴奋。到目前为止，这些系统都表现稳定，政府方面的运作也很顺利。这些信任与安全团队正在英国开展工作。一年前举办了首届信任与安全会议，政府方面做得非常出色。
当时组建的团队是英国所有国家团队中最顶尖的。现在的情况是，这类会议正在世界各地举行。下一场将于二月初在法国召开，我预计也会取得同样好的结果。你认为我们将来是否必须——我是说，你提到了这一点——用枪支、坦克和各种设备来守卫这些原始模型吗？在我的职业生涯中，我曾为国防部长工作过一段时间。在谷歌，你可以用20%的时间去做其他事情。
所以我曾为国防部长工作，试图了解美国军方。我们做的其中一件事就是参观了一家钚工厂。钚极其危险，而且相关信息高度机密。因此，这个特定的基地位于另一个基地的内部。你需要先通过第一道机枪防线，然后进入常规区域，之后才能进入那个安保级别更高的特殊地方，那里还有更多的机器和枪支。所以，这个比喻是：你从根本上来相信……
我所谈论的这些计算机，其价值和危险程度是否高到足以让它们拥有自己的数据中心，并由专门的守卫来守护——当然，这些守卫也可能是计算机守卫。但关键在于，它们如此特殊，以至于必须像我们保护核弹和编程技术那样受到保护。另一种模式则认为，这项技术将会相当广泛地传播开来，届时会出现许多这样的地方。如果涉及的群体数量不多，各国政府就会想办法实施威慑，并找到防止其扩散的方法。
那我就随便设想一个情况吧。我说中国有几对，美国有几对，英国有一对。当然，美国和英国之间，以及可能还有少数其他地方，我们都紧密相连。这是一个可以控制的问题。但另一方面，我们来设想一下，如果这种技术最终变得极其容易复制，以至于在全球范围内传播开来，并且恐怖分子也能获取，那你就面临一个非常严重的扩散问题，而这个问题至今仍未解决。
这当然又是一种推测。因为我经常思考中国、俄罗斯以及普京这些对手的问题。我知道你提到他们可能落后几年，也许一两年，但他们最终会迎头赶上。他们终将拥有能够对我国发动“零日攻击”的大型语言模型或人工智能。而且，如果他们是共产主义国家，其社会激励机制与我们不同，缺乏保护自身、防范这些威胁的动力。
你难道不担心中国会怎么做吗？我确实很担心，因为我们正在进入一个大国博弈的领域，而这里的边界尚未完全明确。正如基辛格在《起源》一书中探讨的那样——我们在书中也谈到了这一点——这本书的核心，就是这种新智能的出现将如何影响社会。而我们写的第一本书《人工智能时代》是在 ChatGPT 问世之前出版的。所以现在，大家基本上都明白这些技术有多么强大。
我们之前讨论过，现在你也理解了。那么，一旦这些技术出现，谁来掌控它们？谁将负责？它们将被如何使用？所以，就我而言，我目前认为中国会表现得相对负责任。原因在于，言论自由不符合他们的利益。在中国，每当他们有机会选择是否给予公民自由时，他们都会选择不给予自由。我之所以知道这一点，是因为我花了很多时间与他们打交道。
因此，在我看来，由于中国从根本上不信任言论自由，其人工智能解决方案肯定会与西方不同。因为这些技术本身很“吵”，会产生大量噪音。不过，他们很可能还是会制造出人工智能武器。在武器方面，你必须假设每一种新技术最终都会在战争中得到强化。坦克是在第一次世界大战中发明的，与此同时，飞机的雏形也出现了。
第二次世界大战的很大一部分是一场空战，这场空战实际上催生了许多许多事物。如果你看看那本名为《自由的锻造》（Freedom's Forge）的关于美国工业体系的书，书中提到，他们最终达到了每天可以大规模生产两到三架飞机的水平。因此，在紧急情况下，国家拥有巨大的力量。我总是被问到，当人工智能带来这种颠覆时，人们是否还会有工作可做。
无论是今天开车的人——我们看到了特斯拉发布的机器人出租车计划——还是会计师、律师以及介于两者之间的所有人，包括播客主播，我们是否还会有工作？嗯，这个问题已经存在了200年。早在很久以前，英国就出现过“卢德分子”。当这些新技术出现时，人们不可避免地会产生各种担忧。事实上，在卢德分子运动期间，还发生了暴乱，人们砸毁织布机等等。
但不知何故，我们挺过来了。所以我的看法是，虽然会出现大量的岗位变动，但工作岗位的总数会增加，而不是减少。原因如下：我们正面临一个人口问题，尤其是在发达国家，出生率不足，这一点已是共识。此外，我们拥有大量老年人口，而年轻人必须照顾他们，并因此需要提高生产效率。
如果年轻人需要提高生产效率，最有效的方法就是为他们提供更多工具。无论是从操作普通机床转向操作数控机床的机械师，还是在更现代的例子中，能够完成更多任务的知识工作者，我们都需要这种生产力的提升。看看亚洲——全球制造业的中心——他们曾经拥有大量廉价劳动力。然而，劳动力已不再那么便宜了，那么你知道他们做了什么吗？
他们引进了机器人装配线。因此，如今当你前往中国——日本和韩国也是如此——制造业主要由机器人完成。为什么？因为那里的人口结构堪忧，劳动力成本又过高。所以，未来并非工作岗位减少，而是存在大量空缺职位，而求职者可能与岗位技能要求不匹配，这正是教育如此重要的原因。那么，有哪些工作岗位正在消失呢？
自动化总是能淘汰那些危险、对身体有伤害，或者本质上对人类来说过于重复和枯燥的工作。我给你举个保安的例子。保安工作变得机器人化是合乎逻辑的，因为当一名保安并不容易。你可能会睡着，也不清楚到底发生了什么。而这些系统可以足够智能，成为非常出色的安保力量。对这些人来说，保安工作也是重要的收入来源。
他们将不得不寻找另一份工作。再举一个媒体领域的例子，在好莱坞，每个人都担心人工智能会取代他们的工作。但所有证据都表明情况恰恰相反，原因如下：明星们依然能赚钱，制片方也依然能赚钱，他们照样发行电影，但制作电影的成本降低了，因为他们会使用合成背景，这样就不必搭建布景了。他们还可以使用合成妆容。
当然，这确实会造成一些岗位流失，所以那些搭建布景和化装的人将不得不转行去从事建筑或个人护理行业。顺便说一句，在美国——我想这里也一样——具备高超手工艺水平的人才存在巨大缺口。这些人会有工作机会，只是工作内容不同了，而且他们可能不再身处洛杉矶。那我是否必须与这项技术进行交互？我是否需要在脑子里植入一个神经接口？
因为你提到了人类可能会分成两类：一类人能够以某种方式更好地与人工智能融合，另一类则不能。如果真是这样，在你看来，这种情况实现的时间跨度会是多久？我认为 Neuralink 的前景更多还停留在推测阶段，因为它涉及直接连接大脑，而在我有需要之前，绝不会有人在我的脑袋上钻孔——相信我，我猜你也是这么想的。
§04文稿 — 第 4 部分
我想我总体的看法是，你不会意识到自己的世界有多少部分已经被这些技术所接管，因为它们会带来更大的愉悦感。仔细想想，生活中的很多事情都很不方便：要修这个、打那个电话、促成这件事。而人工智能系统应该能让这一切都变得无缝衔接。你应该能早上醒来，喝杯咖啡，对世间的一切都毫不操心，让电脑帮你度过美好的一天。这对每个人来说都是如此。
那么，你的职业会怎么样呢？嗯，正如我们所说，无论计算机多么先进，人们终究还是希望关心他人。再举个例子，想象一下，你有一级方程式赛车，里面有真人车手；同时，你还有机器人一级方程式赛车，里面的赛车由机器人来驾驶。会有人去看机器人版的一级方程式吗？我想不会。因为其中包含了戏剧性、人类的成就等等。
你认为在伦敦跑马拉松的时候，会有机器人和人类一起参赛吗？当然不会，对吧？当然，机器人跑得比人类快。但这并不有趣。真正有趣的是见证人类的成就。所以我认为，那些说“哦，以后不会有任何工作，人们根本不会在意”的评论者，他们忽略了一个重点：作为人类，我们非常关心彼此。我们有自己的看法。你刚认识我，却已经对我有了详细的看法；而对我来说，我们也会自然而然地形成对你的长相、举止等等的印象，我们都能把这些描述出来，对吧？
而机器人一出现，人们就会觉得：“天哪，又一个机器人，真无聊。”那为什么 OpenAI 的创始人之一、联合创始人的 Sam Altman 会去研究像 WorldCoin 这样的全民基本收入项目呢？嗯，WorldCoin 并不等同于全民比特币或全民基本收入。科技行业有一种普遍的看法，大致是这样的：丰裕政治学认为，我们所做的一切将创造出巨大的丰裕，以至于大多数人都不必工作，只有一小部分人——通常就是他们自己——会继续工作。届时会有如此多的剩余，每个人都能像百万富翁一样生活，每个人都会幸福。
我完全认为这种看法是错误的。我觉得我刚才说的这些内容没有一个是错的。但所有这些全民基本收入的想法，都源于一种观念，即人类的行为方式与我们实际上的行为方式并不相符。因此，我对这种观点持批评态度。我相信，作为人类——我来举个例子——我们将让法律行业变得容易得多，因为我们可以将律师的大部分技术性工作自动化。但这是否意味着律师的数量会减少呢？不会。现有的律师只会处理更多的法律事务。
他们会增加更多复杂性。整个系统并不会变得更简单。人类在运用这些原则时会变得更加精妙。我们天生具有一种东西，基本上可以称为互惠利他主义。这是我们的一部分，但我们也有不好的一面。这些都不会因为人工智能而消失。当我思考人工智能时，我常常会想到一个简单的类比：假设我 Stephen Bartlett 的智商是 100，而在我旁边坐着一个智商为 1000 的人工智能。
你到底想让史蒂芬去做什么呢？因为那1000的智商在某些情况下判断力会非常差。你要记住，人工智能系统除非被赋予，否则并不具备人类的价值观。我更愿意和你讨论一些涉及道德或人类判断的问题，即使面对那1000的智商。我也不介意咨询它。所以，告诉我它的历史吧。过去这个问题是怎么解决的？但归根结底，在我看来，人性的核心方面——与道德、判断、信念和魅力相关的东西——是不会消失的。
人类会就此终结吗？不会。人类走向终结的方式……远比你想的更难消灭全人类。所有我曾一起研究过生物攻击的人都表示，要消灭人类，仅靠一次可怕的全球大流行病之类的灾难是远远不够的。而在这些时刻，痛苦可能非常、非常巨大。看看第一次世界大战、第二次世界大战、20世纪30年代乌克兰的大饥荒，还有纳粹。你知道，这些都是极其痛苦的事件。
但我们活下来了，对吧？我们作为人类幸存了下来，将来也会继续生存。我在想，这是否就是人类无法看清眼前局势的时刻。因为，你知道，我听你谈过人工智能会转变身份，它们会成为智能体，能够彼此交流，而我们却无法理解它们的语言。嗯，对此我有一个具体的建议。在某些时刻，人类应该主动掌控局面。我一直在思考，这些时刻究竟在哪里。
我给你举个例子。有一种叫“递归式自我改进”的现象，即系统会不断变得更聪明，学到越来越多的东西。在某个时刻，如果你不知道它正在学什么，就应该拔掉它的电源。但我们没法拔掉它们的电源，不是吗？当然可以。有电源插头，也有断路器。走过去把断路器关掉就行了。再举一个例子，有一个理论上的情景：系统强大到可以在前一个模型被检验完成之前，就生成一个新的模型。
好的，这又是一个需要干预的节点。所以在这些情况下，如果涉及的是“智能体”——技术术语就叫“智能体”——它们实际上就是带有记忆的大型语言模型，而你可以开始将它们串联起来。你可以说，这个模型负责做这件事，然后它的输出再输入给下一个模型，以此类推。你就能构建出非常强大的决策系统。我们相信，这正是今年和明年正在发生的事情——每个人都在开发它们，它们终将到来。
如今，这些智能体用英语交流。你可以看到它们彼此之间在说什么。它们不是人类，但它们正在用英语向英语向英语传达它们正在做的事情。只要……当然，不一定非得是英语，只要它们表达的内容是人类可以理解的就成。不过，这个思想实验是这样的：其中一个智能体说，“我有个更好的主意。我要用一种我自己发明的、只有其他智能体才能理解的语言进行交流。”
这时候就该叫停了。你对人工智能最大的担忧是什么？我真正的担忧可能和你想象的不太一样。我真正担心的是，我们采用人工智能的速度不够快，无法解决那些影响所有人的问题，对吧？原因在于，如果你看看每个人的日常生活，他们想要什么？他们想要安全，想要医疗保健，想让孩子上到好学校。我们只要暂时专注于这些方面，为什么不能让人类的生活因人工智能而变得更美好呢？
我们明明还有这么多其他有趣的事情可以做。为什么我们不能有一位教师……一位人工智能教师，它能与现有的教师协作，用孩子的语言、结合孩子的文化背景，帮助孩子尽可能变得聪明？为什么我们不能有一位医生，或者更确切地说，一位医生助手，它能让人类医生始终了解所有可能的最佳治疗方案，然后根据患者的当前状况、可用资源所在国家、保险情况等因素，判断出治疗该患者的最佳方式？
这些都是相对可行的解决方案。我们为什么不实施它们呢？从全球范围来看，它们在提升人类潜力方面的影响将非常巨大，对吧？大到足以改变一切。这当然无法解决我们平时抱怨的那些问题，比如某个名人、某种不当行为、某种冲突，甚至某场战争。但它将在全球范围内建立起一个知识与机会均等的平台——这正是几十年来人们一直以来的梦想。
给我来一个“完美头脑”吧。我之所以一直在思考这件事，是因为我的生活相当忙碌和紧张，那就是如何管理自己的精力负荷。作为一名播客主持人，你必须以某种方式管理好自己的精力，才能就自己不了解的领域与专家们进行条理清晰的对话。这正是“完美头脑”在我的生活中变得如此重要的原因，因为以前，在面对精力补充产品时，我不得不做出一个自己并不满意的取舍。
通常，如果我想要获得精力，就必须摄入大量糖分。随之而来的还有因市面上大多数能量产品而导致的紧张不安和精力骤降。而且，我还必须忍受其中大量的人造成分，而我的身体并不喜欢这些。这正是我投资 Perfect Ted 的原因，也是他们成为本播客赞助商之一的原因。它不仅改变了我的生活，也改变了我整个团队的生活。
对我而言，它极大地提升了我的认知表现，同时也提升了我的身体表现。所以，如果你还没试过 Perfect Ted，那你一定是与世隔绝了。现在正是时候。你可以在 Tesco 和 Waitrose 找到 Perfect Ted，也可以在线购买，结账时使用代码 DIARY40 即可享受六折优惠。请访问 perfectted.com。在整个疫情期间，我一直都是它的坚定支持者。这曾是一种与主流不同的观点，但我认为现在人们越来越认同，企业和首席执行官需要明确表达自己在工作方式上的信念。
我受到很多批评的一点是，我主张人们聚集在同一个空间里工作。因此，我的公司并不采用远程办公模式。正如我所说，我们都在办公室一起工作，就在离这里不远的地方。我之所以相信这一点，是因为我重视社群、互动和同步协作。我认为，在当今这个比以往任何时候都更加孤独、人际关系更加疏离的世界里，工作不仅仅是完成一系列任务。
尤其是对于那些没有家庭等社交纽带的年轻人来说，让他们在伦敦或纽约这样的大城市里，独自待在一个小小的白色隔间中工作，会让他们失去一些我认为很重要的东西。这曾是一种与主流相悖的观点。但随着美国大型科技公司开始调整疫情初期的一些仓促决定，这种观点已经不再那么另类了。如今，许多公司都要求团队成员每周至少回办公室工作几天。
你对此有什么看法？我对此有非常明确的立场：我希望人们回到办公室。虽然不一定所有人都挤在一个办公室里，但我希望他们能身处办公场所。部分原因也是为了他们自身着想。如果你正值二十多岁，回想我年轻时担任管理职务的时候，我对自己要做什么一无所知。我纯粹是幸运能有机会在那里工作。我通过在水槽边闲聊、参加会议、在走廊里走动来学习。如果我当时待在家里，就不可能获得那些知识，而这些知识最终对我后来的晋升至关重要。
所以，如果你正值20多岁，你就会想待在办公室里，因为这样才能获得晋升。而且我认为，那些真正想居家办公的人，大多数确实有通勤、家庭等方面的实际困难。这些都是实实在在的问题。没错。但我们共同观点的问题在于，它并没有数据支持。数据显示，当你允许居家办公时，工作效率实际上会略高一些。
所以你和我其实都更希望看到人们围坐在桌边一起工作。但证据并不支持我们的看法。有意思。这是真的吗？绝对是真的。为什么Facebook和所有这些公司都在调整政策，像Snapchat也在调整他们的远程办公政策呢？当然，并非所有公司都这样。大多数公司都在采用各种形式的混合办公模式，比如每周两天或三天之类的。我相信，对于在公共安全部门或政府机构工作的普通听众来说，他们可能会想，天哪，他们竟然不是每天都到办公室。
但我要告诉你，至少在那些已经过研究的行业里，有证据表明，允许居家办公的灵活性能够提高生产力。我个人可能并不喜欢这种方式，但我必须承认科学依据是存在的。在你现在这个年纪，你希望自己当初能听到什么建议，而实际上却没有听到？最重要的建议大概是：要不断相信自己，不断下注，不断掷骰子。随着年龄增长，你会意识到，那些机会其实就在你面前，而你却没有去抓住它们。
为什么呢？也许你当时心情不好，或者不知道该给谁打电话，诸如此类。人生可以被理解为一连串摆在你面前的机会，而这些机会都是有时间限制的。没错。我很幸运，在好几个人都拒绝了之后，我接到了为拉里·谢尔盖在谷歌工作的邀请。这改变了我的生活。但那靠的是运气和时机。我目前在董事会的一位朋友说，我非常感谢他，他也说，但你知道，你做对了一件事。
我问，是什么？他说，你答应了。所以你的人生哲学应该是，对那个机会说“好”。是的，这会很痛苦，是的，这会很困难，是的，你得处理家庭事务，是的，你还得去某个陌生的地方，等等。那就登上飞机，把事情办完吧。你一生中面对过的最大挑战是什么？嗯，就个人方面而言，你知道的，我和大家一样，也经历过一些个人问题和人生悲剧。
我认为在商业背景下，谷歌也曾有过一些时刻，我们本可以掌控一个行业，但最终没能做好。最明显的例子就是社交媒体。在 Facebook 成立的时候，我们有一个叫 Orkut 的系统，那个系统真的非常非常有趣。不知何故，我们其他方面都做得很好，却偏偏错过了这个机会。没错。如果当时能做得更好，我会更乐意承担这份责任。我们这个播客有一个传统，就是最后一位嘉宾会为下一位嘉宾留下一道问题，而这位嘉宾并不知道问题会留给谁。
为你留下的问题是：你有什么不可妥协的原则？有什么你坚持做的事情，能显著改善日常生活？嗯，我努力做到的就是保持在线，同时也努力让人们保持诚实。每天你都会听到各种各样的想法，其中一半是对的，一半是错的。我尽量确保自己了解真相，至少是我们目前能确定的真相。埃里克，非常感谢你。谢谢。这真是我的荣幸。你的著作在许多重要方面塑造了我的思维方式。
我认为你的新书《Genesis》是我读过的关于人工智能主题最好的一本书，因为你对待这些议题的方式非常细致入微。我觉得人们在思考这项技术时，有时很容易陷入非黑即白的二元思维，只看到它的优点或缺点。但你的文字、你的视频、你的工作都采取了一种非常平衡且基于深入了解的方法。作为一名创业者，我必须说，我非常推荐大家去读《万亿美元教练》这本书，因为它堪称现代时代如何成为领导者与创业者的绝佳指南。
我会在下方的评论区附上这五本书的链接。新书《Genesis》预计将于 11 月 19 日在美国出版。我不知道英国的出版日期，但我会查清楚并补充上去。这本书至关重要，任何人都不应错过。我已经寻找了这本书中所包含的答案非常非常长的时间。为了寻找其中的一些答案，我在这个播客上进行了很多次对话。
读完这本书后，我感觉对自己、对自身的未来，乃至对社会的未来都更加清晰了。所以，感谢你写出这本书。也谢谢你。让我们一同感谢基辛格博士。他在生命的最后一周，也就是临终前，完成了最后一章的写作。由此可见，他认为这本书有多么深刻。我只想说，他希望为我们接下来 50 年的发展奠定基础。他活了这么久，见过善也见过恶，他希望确保我们作为社会能继续取得良好的进步。
他有什么想说的吗？他给出的任何答案都得花上五分钟。他是个了不起的人。谢谢你，埃里克。非常感谢。现在我要告诉你一个小秘密。你或许会觉得我说这话有点奇怪。但我们的团队之所以成为我们的团队，是因为我们对最微小的细节都近乎痴迷，就连这个播客也是如此。我们在录制这个播客时，会测量工作室里的二氧化碳浓度，因为一旦浓度超过每百万分之一千，人的认知表现就会下降。
这就是我们为自己的节目所做的 1% 的改进。也正是因此，节目才有了如今的面貌。只要理解了 1% 复利效应所带来的力量，你就完全能够改变自己的人生结果。这并非关乎巨大的转变或立竿见成效的成果，而是那些微小而持续的行动，它们能对你的结果产生持久的影响。所以，两年前，我们开始着手制作这本精美的日记。它真的非常精美。里面有很多图片，也包含了许多启发和激励的内容。
还有一些互动元素。这本日记的目的是帮助你识别出那能最终改变你人生的 1%，并专注于它，培养与之相匹配的持续性。我们这批“1% 日记”的数量有限。如果你想和我一起实践，那就加入我们的等候名单吧。我无法保证所有加入等候名单的人都能拿到一本。但如果你现在就加入，你的机会就会更大。你可以在 thediary.com 上找到等候名单。
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