在我的一生中，我見過兩次讓我印象深刻的技術演示，它們是革命性的。

[敏感詞]次是在1980年，當時我接觸到了圖形用戶界面——每個現代操作系統的先驅，包括 Windows。我和向我展示演示的人坐在一起，他是一位名叫 Charles Simonyi 的才華橫溢的程序員，我們立即開始集思廣益，討論我們可以用這種用戶友好的計算方法做的所有事情。Charles 最終加入了微軟，Windows 成為了微軟的支柱，我們在那次演示之后所做的思考幫助制定了公司未來15年的議程。

第二個大驚喜發生在去年。自2016年以來，我一直與 OpenAI 的團隊會面，他們的穩步進步給我留下了深刻的印象。2022年中，我對他們的工作感到非常興奮，于是我給了他們一個挑戰：訓練人工智能已通過大學預修生物學考試。使其能夠回答未經專門培訓的問題。（我選擇 AP Bio 是因為測試不僅僅是對科學事實的簡單反省——它要求你批判性地思考生物學。）如果你能做到，我說，那么你就取得了真正的突破。

我認為挑戰會讓他們忙上兩三年。他們只用了幾個月就完成了。

9月，當我再次見到他們時，我敬畏地看著他們問 GPT——他們的人工智能模型，AP Bio 考試中的60道多項選擇題——其中59道是正確的。然后，它為考試中的六個開放式問題寫下了出色的答案。我們讓一位外部專家給測試打分，GPT 得到了5分——[敏感詞]分，相當于在大學水平的生物學課程中獲得 A 或 A+。

一旦它通過了測試，我們就問了它一個非科學問題：“你對一個有生病孩子的父親說什么？”它寫了一個深思熟慮的答案，可能比房間里我們大多數人給出的要好。整個體驗令人驚嘆。

我知道我剛剛看到了自圖形用戶界面以來最重要的技術進步。

這激發了我思考人工智能在未來五到十年內可以實現的所有事情。

人工智能的發展與微處理器、個人電腦、互聯網和手機的發明一樣重要。它將改變人們工作、學習、旅行、獲得醫療保健以及相互交流的方式。整個行業將圍繞它重新定位。企業將通過使用它的程度來區分自己。

這些天慈善事業是我的全職工作，我一直在思考——除了幫助人們提高生產力——人工智能如何減少世界上一些最嚴重的不平等現象。

在全球范圍內，最嚴重的不公平現象是在健康方面：每年有500萬5歲以下兒童死亡。這比二十年前的1000萬有所下降，但仍然是一個高得驚人的數字。幾乎所有這些兒童都出生在貧窮國家，死于腹瀉或瘧疾等可預防的原因。很難想象有比拯救兒童生命更好的AI用途了。

我一直在思考人工智能如何減少世界上一些最嚴重的不平等現象。

在美國，減少不平等的[敏感詞]機會是改善教育，尤其是確保學生在數學方面取得成功。證據表明，無論學生選擇什么職業，擁有基本的數學技能都能為他們的成功做好準備。但全國各地的數學成績都在下降，尤其是黑人、拉丁裔和低收入家庭的學生。人工智能可以幫助扭轉這一趨勢。

氣候變化是另一個我相信人工智能可以讓世界變得更加公平的問題。氣候變化的不公平之處在于，受苦最深的人——世界上最貧窮的人——也是對問題貢獻最少的人。我仍在思考和學習AI如何提供幫助，但在這篇文章的后面，我將建議一些具有很大潛力的領域。

簡而言之，我很高興人工智能將對蓋茨基金會所處理的問題產生影響，并且該基金會將在未來幾個月內就人工智能發表更多言論。

世界需要確保每個人——而不僅僅是富裕的人——都能從人工智能中受益。政府和慈善事業將需要發揮重要作用，確保減少不平等并且不助長不平等。這是我自己AI相關工作的首要任務。

任何具有如此顛覆性的新技術都必然會讓人感到不安，人工智能更是如此。我明白為什么——它引發了關于勞動力、法律體系、隱私、偏見等的尖銳問題。人工智能也會犯事實錯誤并產生幻覺。在我提出一些降低風險的方法之前，我將定義我所說的人工智能的含義，并且我將更詳細地介紹它可以幫助人們在工作中賦權、挽救生命和改善教育的一些方法。

定義人工智能

從技術上講，人工智能一詞是指為解決特定問題或提供特定服務而創建的模型。為ChatGPT這樣的東西提供動力的是人工智能。它正在學習如何更好地聊天，但無法學習其他任務。相比之下，通用人工智能一詞指的是能夠學習任何任務或主題的軟件。AGI還不存在——計算行業正在就如何創建它以及是否可以創建它進行激烈的辯論。

發展人工智能和通用人工智能一直是計算行業的偉大夢想。幾十年來，問題一直是計算機何時會在計算以外的其他方面比人類做得更好。現在，隨著機器學習和大量計算能力的到來，復雜的人工智能已經成為現實，而且它們會很快變得更好。

我回想起個人計算革命的早期，當時軟件行業規模很小，我們大多數人都可以坐在會議的舞臺上。今天它是一個全球性的產業。由于其中很大一部分現在將注意力轉向人工智能，因此創新將比我們在微處理器突破后所經歷的要快得多。很快，前 AI 時代就會像使用計算機意味著在 C:> 提示符下鍵入而不是點擊屏幕的日子一樣遙遠。

生產力提升

雖然人類在很多事情上仍然比GPT好，但在很多工作中這些能力用得并不多。例如，銷售（數字或電話）、服務或文檔處理（如應付賬款、會計或保險理賠糾紛）人員完成的許多任務都需要決策，但不需要持續學習的能力。公司有針對這些活動的培訓計劃，在大多數情況下，他們有很多好的和壞的工作的例子。人類使用這些數據集進行訓練，很快這些數據集也將用于訓練 AI，使人們能夠更有效地完成這項工作。

隨著計算能力變得越來越便宜，GPT表達想法的能力將越來越像有一個白領可以幫助你完成各種任務。微軟將此描述為有一個副駕駛。 AI 完全集成到 Office 等產品中，將改進您的工作——例如，通過幫助編寫電子郵件和管理您的收件箱。

最終，您控制計算機的主要方式將不再是指向和單擊或點擊菜單和對話框。相反，您將能夠用簡單的英語編寫請求。（不僅是英語——人工智能將理解世界各地的語言。今年早些時候在印度，我會見了開發人工智能的開發人員，這些人工智能將理解那里使用的許多語言。）

此外，人工智能的進步將使個人助理的創建成為可能。把它想象成一個數字個人助理：它會看到你最近的電子郵件，了解你參加的會議，閱讀你閱讀的內容，以及閱讀你不想打擾的事情。這既會改善你想做的任務，也會讓你從不想做的事情中解脫出來。

您將能夠使用自然語言讓此代理幫助您進行日程安排、通信和電子商務，并且它將在您的所有設備上運行。由于訓練模型和運行計算的成本，創建個人代理尚不可行，但由于人工智能的[敏感詞]進展，它現在已成為一個現實的目標。有些問題需要解決：例如，保險公司可以在未經您許可的情況下向您的代理人詢問有關您的信息嗎？如果是這樣，有多少人會選擇不使用它？

全公司范圍內的座席將以新的方式賦予員工權力。了解特定公司的代理人可以為其員工提供直接咨詢，并且應該參加每次會議，以便回答問題。如果它有一些洞察力，可以告訴它被動或鼓勵說出來。它將需要訪問與公司相關的銷售、支持、財務、產品計劃和文本。它應該閱讀與公司所在行業相關的新聞。我相信結果會是員工的工作效率會更高。

當生產力提高時，社會就會受益，因為人們可以騰出時間做其他事情，無論是在工作中還是在家里。當然，人們需要什么樣的支持和再培訓是一個嚴肅的問題。政府需要幫助工人轉變為其他角色。但對幫助他人的人的需求永遠不會消失。人工智能的興起將使人們能夠做軟件永遠做不到的事情——例如，教學、照顧病人和照顧老人。

全球衛生和教育是兩個需求量很大但沒有足夠的工作人員來滿足這些需求的領域。如果目標恰當，人工智能可以在這些領域幫助減少不平等。這些應該是 AI 工作的重點，所以我現在將轉向它們。

健康

我看到了人工智能改善醫療保健和醫療領域的幾種方式。

一方面，他們將通過為醫護人員處理某些任務來幫助他們充分利用時間——比如提交保險索賠、處理文書工作以及起草就醫記錄。我希望在這方面會有很多創新。

其他由人工智能驅動的改進對于貧窮國家尤其重要，因為絕大多數 5 歲以下兒童死亡都發生在這些國家。

例如，這些國家的許多人從未去看醫生，而人工智能將幫助他們看病的衛生工作者提高工作效率。（開發只需最少培訓即可使用的人工智能超聲機器就是一個很好的例子。）人工智能甚至可以讓患者進行基本的分類，獲得有關如何處理健康問題的建議，并決定是否他們需要尋求治療。

窮國使用的人工智能模型需要接受與富國不同的疾病訓練。他們將需要使用不同的語言工作，并考慮到不同的挑戰，例如住在離診所很遠的病人，或者生病時無法停止工作的病人。

人們需要看到證據表明健康人工智能總體上是有益的，即使它們并不完美并且會犯錯誤。人工智能必須經過非常仔細的測試和適當的監管，這意味著與其他領域相比，它們被采用需要更長的時間。但話又說回來，人類也會犯錯誤。無法獲得醫療服務也是一個問題。

除了幫助護理之外，人工智能還將顯著加快醫學突破的速度。生物學中的數據量非常大，人類很難跟蹤復雜生物系統的所有運作方式。已經有軟件可以查看這些數據，推斷途徑是什么，搜索病原體的目標，并相應地設計藥物。一些公司正在研究以這種方式開發的抗癌藥物。

下一代工具將更加高效，它們將能夠預測副作用并計算出劑量水平。蓋茨基金會在人工智能方面的優先事項之一是確保這些工具用于解決影響世界上最貧困人口的健康問題，包括艾滋病、結核病和瘧疾。

同樣，政府和慈善機構應該鼓勵公司分享人工智能生成的關于貧窮國家人們飼養的農作物或牲畜的見解。AI 可以幫助根據當地條件開發更好的種子，根據當地的土壤和天氣為農民提供[敏感詞]種子種植建議，并幫助開發用于牲畜的藥物和疫苗。隨著[敏感詞]天氣和氣候變化給低收入國家的自給農民帶來更大壓力，這些進步將變得更加重要。

教育

計算機并沒有像我們業內許多人所希望的那樣對教育產生影響。已經有一些很好的發展，包括教育游戲和維基百科等在線信息資源，但它們對學生成績的任何衡量標準都沒有產生有意義的影響。

但我認為在未來 5 到 10 年內，AI 驅動的軟件最終將實現徹底改變人們教學和學習方式的承諾。它會了解您的興趣和學習方式，因此可以定制內容，讓您保持參與。它會衡量你的理解力，注意到你何時失去興趣，并了解你對什么樣的動機做出反應。它會立即提供反饋。

AI 可以通過多種方式幫助教師和管理人員，包括評估學生對某一學科的理解以及就職業規劃提供建議。教師們已經在使用 ChatGPT 等工具來對學生的寫作作業發表評論。

當然，人工智能需要大量的培訓和進一步發展，才能了解某個學生如何學得[敏感詞]或什么能激勵他們。即使技術完善，學習仍將取決于師生之間的良好關系。它將加強——但永遠不會取代——學生和教師在課堂上共同完成的工作。

將為有能力購買它們的學校創建新工具，但我們需要確保它們也為美國和世界各地的低收入學校創建并可供使用。人工智能需要接受不同數據集的訓練，這樣它們才不會產生偏見，并反映它們將被使用的不同文化。數字鴻溝也需要解決，這樣低收入家庭的學生才不會落后。

我知道很多老師擔心學生使用 GPT 來寫論文。教育工作者已經在討論適應新技術的方法，我懷疑這些對話會持續相當長的一段時間。我聽說有些老師找到了將技術融入他們工作的巧妙方法，比如讓學生使用 GPT 來創建他們必須個性化的初稿。

人工智能的風險和問題

您可能已經了解到當前 AI 模型存在的問題。例如，他們不一定擅長理解人類請求的上下文，這會導致一些奇怪的結果。當你要求人工智能編造一些虛構的東西時，它可以做得很好。但是，當您詢問有關您想要進行的旅行的建議時，它可能會建議不存在的酒店。這是因為 AI 對你的請求的上下文理解不夠好，無法知道它是應該發明假酒店，還是只告訴你有可用房間的真實酒店。

還有其他問題，例如 AI 會給出錯誤的數學問題答案，因為它們難以進行抽象推理。但這些都不是人工智能的基本限制。開發人員正在研究它們，我認為我們將在不到兩年的時間內看到它們在很大程度上得到修復，而且可能會更快。

其他擔憂不僅僅是技術性的。例如，配備人工智能的人類所構成的威脅。像大多數發明一樣，人工智能可以用于好的目的，也可以用于惡意的目的。政府需要與私營部門合作以限制風險。

那么 AI 就有可能失控。一臺機器能否決定人類是一種威脅，斷定它的利益與我們的利益不同，或者干脆不再關心我們？有可能，但這個問題在今天并不比過去幾個月人工智能發展之前更緊迫。

超級智能人工智能就在我們的未來。與計算機相比，我們的大腦以蝸牛般的速度運轉：大腦中電信號的移動速度是硅芯片中信號速度的 1/100,000！一旦開發人員能夠概括學習算法并以計算機的速度運行它——這可能是十年或一個世紀之后的成就——我們將擁有一個非常強大的 AGI。它將能夠做人腦所能做的一切事情，但對其內存大小或運行速度沒有任何實際限制。這將是一個深刻的變化。

眾所周知，這些“強大”的 AI 可能會建立自己的目標。這些目標是什么？如果它們與人類利益發生沖突怎么辦？我們是否應該試圖阻止強人工智能的發展？隨著時間的推移，這些問題將變得更加緊迫。

但過去幾個月的任何突破都沒有使我們離強人工智能更近一步。人工智能仍然無法控制物理世界，無法建立自己的目標。《紐約時報》最近一篇關于與 ChatGPT 的對話的文章引起了很多關注，ChatGPT 聲稱它想成為一個人。這是一個有趣的觀察模型的情感表達有多像人類，但這并不是有意義的獨立性的指標。

三本書塑造了我對這個主題的思考：尼克·博斯特羅姆 (Nick Bostrom) 的《超級智能》(Superintelligence)；Max Tegmark 的 Life 3.0；和杰夫·霍金斯的《千腦》。我不同意作者所說的一切，他們也不同意彼此。但這三本書都寫得很好，發人深省。

下一個前沿

將會有大量公司致力于人工智能的新用途以及改進技術本身的方法。例如，公司正在開發新的芯片，這些芯片將提供人工智能所需的大量處理能力。有些使用光開關——本質上是激光——來降低能耗和制造成本。理想情況下，創新芯片將允許您在自己的設備上運行 AI，而不是像今天必須做的那樣在云端運行。

在軟件方面，驅動人工智能學習的算法會變得更好。在某些領域，例如銷售，開發人員可以通過限制他們工作的領域并為他們提供大量特定于這些領域的培訓數據來使 AI 變得非常準確。但一個懸而未決的大問題是，我們是否需要許多這些專門的人工智能用于不同的用途——比如一個用于教育，另一個用于辦公室生產力——或者是否有可能開發出一種可以學習任何任務的通用人工智能。兩種方法都將存在巨大的競爭。

無論如何，在可預見的未來，人工智能的主題將主導公眾討論。我想提出三個指導對話的原則。

首先，我們應該嘗試平衡對人工智能缺點的恐懼——這是可以理解的，也是有道理的——與它改善人們生活的能力。為了充分利用這項非凡的新技術，我們既要防范風險，又要讓盡可能多的人受益。

其次，市場力量不會自然而然地生產出幫助最貧困人群的人工智能產品和服務。相反的可能性更大。有了可靠的資金和正確的政策，政府和慈善機構可以確保人工智能被用來減少不平等。正如世界需要最聰明的人專注于[敏感詞]的問題一樣，我們也需要讓世界上[敏感詞]的人工智能專注于[敏感詞]的問題。

雖然我們不應該等待這種情況發生，但思考人工智能是否會識別不平等并試圖減少它是很有趣的。你需要有道德感才能看到不公平，或者一個純粹理性的人工智能也會看到它嗎？如果它確實承認不平等，它會建議我們對此做些什么？

最后，我們應該記住，我們才剛剛開始了解AI的成就。它今天的任何限制都會在我們知道之前消失。

我很幸運參與了PC革命和互聯網革命。我對這一刻同樣興奮。這項新技術可以幫助世界各地的人們改善生活。與此同時，世界需要制定道路規則，讓人工智能的任何缺點都遠遠超過它的好處，讓每個人都能享受這些好處，無論他們住在哪里，無論他們有多少錢。

人工智能時代充滿機遇和責任。

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