时间：2023-04-02 03:17:29
4月2日，微软联合创始人比尔·盖茨一直在与ChatGPT的母公司OpenAI密切合作。3月30日，他分享了他与微软首席技术官凯文·斯科特（Kevin Scott）的对话，讨论了他的公司如何利用其新兴的人工智能技术。
盖茨谈到了他使用GPT-4的经历，因为他是OpenAI之外第一个看到这项技术的人。当被问及GPT技术的能力和局限性时，盖茨表示，它不能像人类一样理解上下文。他还说，“数学是一种非常抽象的推理类型”，这也是目前ChatGPT最大的弱点。OpenAI的技术可以“奇怪地”解决许多数学问题，尤其是抽象形式的数学问题，但在回答数字问题时，它仍然会“自信地”犯错误。
对于人们担心人工智能可能会消除对人类劳动力的需求，盖茨表示：“微软谈论的是让人类更有生产力。因此，有些事情将被自动化，但许多事情都将得到促进，最终的参与将是非常人性化的，而且是一个能够比以往任何时候做得更多的人。”
以下是节选后的部分对话内容：
凯文·斯科特：过去几年中，技术领域出现了一些有趣的进展，尤其是微软与OpenAI合作研发的GPT-4和 ChatGPT。其实GPT-4在OpenAI外部的第一个实例展示在去年8月就进行了，你当时看到GPT-4之后的感受是怎样的？
比尔·盖茨：人工智能一直是计算机科学的圣杯。在机器学习出现之前，人工智能的整体进展相当缓慢，即使是语音识别也只是勉强能做到尚可的程度。之后，在机器学习领域，尤其是感知、语音识别、图片识别等迎来了快速发展。但是这些模型在复杂逻辑上仍然存在不足，无法像人类一样说话、阅读和做事。
早期的文本生成模型缺乏上下文理解能力。它可以生成一个句子，例如它前面会说“Joe身处芝加哥“，几句话之后又说”Joe身处西雅图“。从局部来看，它生成的句子很好，但是从人的角度来看，这是前后矛盾的。
当时，OpenAI和微软的团队对GPT-3甚至GPT-4的早期版本抱有极大的热情。我对他们说，“如果它能够通过AP Biology（大学进阶生物学），对训练集之外的问题都能给出充分合理的回答，那么它将是一个重要的里程碑，所以请你们继续努力。”
我以为他们至少需要两三年才能成功。令人惊讶的是，去年9月初，OpenAI和微软团队来我家做客并向我演示最新的模型时，他们让我问一些AP Biology问题，让人震惊的是，除了一个与数学相关的问题之外，它都能准确作答。我还问它，“对一位生病孩子的父亲会说些什么？”它给出了非常细腻体贴的答案，比当时房间里所有人的回答都好。后来，我得到了一个账户，我让它写大学入学申请、写诗歌、让它根据某些剧情写一集《Ted Lasso》（足球教练）剧本……真的难以想象它的极限在哪里。
尽管还有一些问题有待完善，但可以说这将是一个根本性的变革，现在自然语言可以作为人机交互的主要接口，这是巨大的进步。
凯文·斯科特：对人工智能、GPT-4，可探讨的问题有很多，先说说它不擅长的地方，我们最不希望给人们一种它是一个 AGI（通用人工智能），它是完美的，它不需要做很多额外的工作来改进它的印象。你刚才提到的数学问题就是其中之一，那么随着时间的推移，你认为人工智能系统还需要在哪些方面做提升？
比尔·盖茨：当向机器提问时，关于上下文的背景知识是个普遍问题。例如，先让机器讲个笑话，又问它一个严肃的问题，人类可以从你的面部表情感受变化，知道现在已经不再是玩笑的语境，但是人工智能却还在继续那个笑话。这种语境感在交互中有着极大的作用。
另外，在解决问题的难度方面，当我们做同一道数学方程式时，可能需要五、六次简化才能将其转化为正确形式，并且不断学习这些简化。而机器推理是通过层级线性下降推理链实现的，如果简化需要运行10次，机器可能就不会了。数学是非常抽象的推理，这是人工智能最大的弱点。
矛盾的是，它又可以解决很多数学问题。如果你让它以抽象形式解释某些问题，本质上是给出一个与问题相匹配的方程或程序，它会做得很完美，完全可以将它当作一个求解器。然而，如果做数值运算，那么它就会经常出错。无论是哪一个薄弱环节，都需要花时间才能解决，要严肃对待。我们需要更创新的模式，通过提示词（prompts）或训练对模型进行数学方面的训练。
如何评价GPT-4呢？
那些说它很糟糕的人错了，那些说它是AGI的人也不对。我们的观点介于两者之间，要做的是确保它可以用正确的方式被使用。
微软首席技术官凯文·斯科特
凯文·斯科特：我们都知道，你亲身经历了好几次重大的技术变革并有自己独特的视角。在现今又一个重大变革时刻来临之时，你对于那些正在考虑使用新技术的人有什么建议？他们应该如何使用新技术？这与你在 PC 和互联网时代的想法有什么关联？
比尔·盖茨：最初的计算机并不能为个人所用，之后微处理器的出现和大批公司的努力才有了个人电脑，IBM、苹果和微软又都参与了软件开发。然后，互联网将这些连接起来，再后来又演进出了移动计算、手机。数字世界极大地改变了我们的生活。
能够读与写的计算机的诞生，与上述节点中的任何一步一样意义深远。有一小部分人认为我们可能高估了技术，这也没错。但在这次的变革中，我们低估了自然语言和计算机处理自然语言的能力，以及它对白领工作的影响，包括销售、服务、医生，我也曾认为这会是很多年之后才会发生的事情。
人工智能的新阶段才刚刚开始，我们正处于对它狂热的阶段，就像曾经对互联网的狂热一样，当然现在回过头来看，互联网已经成为了重要的工具。这是一次巨大的突破，是整个数字计算机领域的里程碑。
凯文·斯科特：我一直在思考一件事，从Ada Lovelace编写出第一个计算机程序至今，让数字机器（digital machine）为人们工作是有技术门槛的，你必须是一位熟练的程序员，要了解客户的需求，然后构建软件才能让机器为你做事。
现在，有了自然语言接口，人工智能可以编写代码启动一整套服务和系统，这让普通人也能使用机器完成复杂的任务，而不必花多年时间学习专业知识。对此你怎么看？
比尔·盖茨：技术的每一次进步都降低了人们使用它的门槛。电子表格就是一个例子，尽管仍然需要理解公式，但却不必深入理解逻辑或符号。有很多程序可以帮你将公司数据进行可视化，或进行复杂查询，从而了解人员流失和销售业绩的情况。你不必去IT部门排队等候，再让他们告诉你。
无论是查询、汇报，或者触发工作流和某项活动，你只需要用语言描述就会生成一个程序，有一整套的查询和编程工具，供所有人使用。人工智能正在赋予人们最直接的互动能力，这也是当下我们正在努力的课题。
凯文·斯科特：从个人的角度来看，最令你兴奋的事是什么？你非常关心教育、公共卫生、气候和可持续能源等领域，人工智能对这些领域会产生哪些影响？
比尔·盖茨：我们一直在思考健康和教育问题。在医生少、获得医嘱建议困难的卫生系统中，AI赋能医疗的研究将很有意义。另外，所有人都希望有一个私人教师来提供帮助。比如，在一些特殊的学校中，学生在写作方面会收到教师的逐行反馈，但对大多数孩子来说，并不能得到一对一的指导。
我认为教育会是最有趣的应用领域，其次是健康领域。当然，这些技术在销售和服务类场景中也有很大的商业机会。比如，在一个有着二、三十人的班级中，教师无法单独关注某一个学生，无法同时了解每一个人的行为动向。而在多个学科领域利用人工智能技术对话、反馈，可以有效提升教育水平。
我们必须承认，计算机在彻底改变教育方面还有很多事要做。接下来的5-10年里，我们需要从新的角度考虑学习问题，以及如何在教育中提供帮助，而不仅仅是通过计算机查找材料。
凯文·斯科特：这是一个全球性的问题。我们也看到父母的参与对孩子的教育有很大的影响。有的父母工作繁忙，很难与孩子接触，想象一下，有这样一种技术，它不在乎你说什么语言，可以在家长和老师之间架起一个桥梁，帮助家长了解阻碍孩子成长的问题，甚至对孩子进行个性化教育，真正解决眼前的问题，这非常令人兴奋。
那么，你认为在接下来的5-10年里，我们还将面临哪些挑战？我们继续努力的方向是什么？
比尔·盖茨：我认为，在算法的执行方面会有一系列创新，很多芯片从硅到光学的转变将可以减少能源和成本。英伟达目前在这方面处于领先地位，将来也会出现更多的挑战者，因为大家希望在运行、训练上的成本越低越好。理想情况下，我们希望模型可以运行在端侧，这样就可以在独立的客户端设备上进行操作，而不必去云端获取。
软件方面也将面临巨大挑战。例如，用户是需要特定版本，还是持续改进的版本？即使是微软也会同时追求这两种目标。理想情况下，我们希望针对不同的领域，通过训练数据，甚至可能是一些适用于它的前置检查、后置检查的逻辑，来更准确地处理不同的需求。
除此之外还有许多社会问题，包括促进教育、医疗的发展等等。微软一直致力于提高生产力，未来，有些事情将会自动化，最终有的任务可能只需要一个人来完成，但这个人将比以往能够完成更多的事情。由此带来的挑战和机遇也会很多。我看到 OpenAI 的团队正在探索其中，但我相信很多其他机构和组织也在推动相关工作。技术创新的速度将更胜以往，以此为目标的人力、资源和公司的数量远远超过了以前。
凯文·斯科特：我职业生涯的早期，大部分时间都是作为一名计算机科学家接受培训的，编写编译器，编写大量汇编语言和设计编程语言，或者在研究生院进行并行优化和高性能计算机体系结构的研究。离开研究生院之后，我想我再也不会使用这些东西了。然而今天我们在建造超级计算机来训练模型时，这些技术又有了用武之地。如果现在你是一个20多岁的年轻程序员，你会对哪些技术感兴趣？
比尔·盖茨：这里面有相当多的数学的元素。很幸运，我曾经做了很多与数学相关的事，这是通往编程的大门。有些编程人员没有数学背景，我建议他们去掌握一些数学知识，因为很多计算都不只是编程问题。
最初的 Macintosh 是一台128K的机器，其中22K是位图屏幕，几乎没有人能够编写出适合的程序，只有微软和苹果成功了。但现在你用数十亿个参数来操作这些模型，那么我们是否可以跳过一些参数，或简化一些参数，或进行预计算？在资源受限的机器上，优化变得尤为重要。
尽管过去半年在计算加速方面的进展比预期要好，但未来几年，又将面临多大的资源瓶颈？我们如何确保企业以更明智的方式分配这些资源？无论如何，在计算机科学的几乎每个领域，包括数据库类型技术、编程技术等方面，都需要我们以一种全新的方式来思考。
凯文·斯科特：最后想问一下，你在工作之外会做些什么事？我们都知道你很喜欢阅读，经常提着一个巨大的手提袋随身携带着书籍，无论走到哪里，都会大量阅读，从科学到小说，无所不包。你的阅读节奏是怎样的？
比尔·盖茨：我打匹克球已经有50多年了，我也喜欢打网球和读书。我最近一年中阅读了80多本书，包括 Thomas Sowell、Vaclav Smil、Steven Pinker的书，这些作家的思想重塑着我的思维。同时，阅读也能让我放松心情。我想我应该多读一些小说，人们向我推荐了很多好的小说，这也是为什么我会在《盖茨笔记》上分享我的书单
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