我的人生中，曾見過兩次給我留下革命性印象的技術演示。
第一次是在1980年，我第一次見到圖形用戶界面，這也是包括Windows在內，所有現代操作系統的前身。
演示者與我面對面交流，他是一位才華橫溢名叫Charles Simonyi的程序員，我們集思廣益，討論這種在大部分用戶的操作下的程序模式，能夠做到的所有事情。
Charles最終加入了微軟，而Windows也成為了微軟的中堅力量，我們在演示后所作的思考幫助公司制定了未來15年的規劃。
第二個驚喜則發生在去年。自2016年以來，我頻繁地與OpenAI的團隊會面，他們的穩步發展給我留下了深刻印象。
2022年年中，我對他們的工作十分感興趣，于是我給了他們一個挑戰：訓練一個人工智能來通過生物學的高級預科考試。讓它能夠回答沒有經過專門訓練的問題。
（我選擇生物學的高級預科是因為這項測試不僅對科學事實的簡單反詰，它更被要求批判性地去思考生物學。）我說，如果你們能做到這一點，那么你們就會取得真正的突破。
我以為完成這個挑戰會讓他們忙碌兩到三年，但他們只用了幾個月的時間。
去年9月，當我再次與他們見面時，我滿懷期待地看著他們問人工智能模型GPT生物學考試中的問題，60道選擇題最終答對了59道。
之后，它又對考試中的六個開放式問題做出了出色的回答。我們同樣獲得了外部專家的考試答案，GPT獲得了外部專家中的最高分數5分，這相當于在大學級別的生物課程中獲得了A或A+。
在通過測試之后，我們問了它一個科學之外的問題：“你對一個生病孩子的父親會說什么？”它寫了一個深思熟慮的答案，這個答案與大多數在場人給出的答案比是個較為優秀的回答。整個體驗的感受令人驚嘆。
我知道我剛剛看到了自圖形用戶界面以來最關鍵的技術進步。
這激勵我思考人工智能在未來五到十年可以實現的所有目標。
人工智能的發明與微處理器、個人電腦、互聯網和手機的發明一樣重要。它將改變人們的工作、學習、旅行、醫療保健保障以及相互交流的方式。整個行業都將圍繞它重新定位，企業將通過使用人工智能來重新認識自己。
慈善事業是我這段時間的全職工作，這使我意識到，除了幫助人們提高生產力外，人工智能還可以減少世界上一些最嚴重的不平等現象。
在全球范圍內，最嚴重的不平等現象則是公共衛生：每年有500萬5歲以下的兒童死亡。這雖然比20年前的1000萬有所好轉，但仍然是一個高得驚人的數字。
這些兒童絕大多數都出生在貧窮國家，并且死于腹瀉或瘧疾等可預防的疾病。而通過人工智能去拯救這些孩子的生命將會變得意義深刻。
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，減少不平等的最佳方式是改善教育，特別是確保學生能夠在數學方面的能力有所提升。有證據表明，無論學生選擇什么職業，掌握基本的數學技能都會為他們的進步做出貢獻。
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使世界更加公平的問題。氣候變化的不公正之處在于，對此遭受最大痛苦的人是世界上最貧窮的人，也是對這個問題貢獻最小的人。
我仍在思考和學習人工智能如何提供幫助，在本篇文章的后面，我將提出一些非常有潛力的領域。
簡言之，我對人工智能將在蓋茨基金會工作上產生的影響感到興奮，在未來幾個月里，該基金會將對人工智能有更多的發言權。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。
政府和慈善機構需要發揮重要作用，確保它減少不公平，而不是助長。這也是我自身進行人工智能相關工作的優先事項。
任何具有顛覆性的新技術都會讓人們感到不安，人工智能也是如此。我理解為什么大家會認為它將帶來勞動力、法律體系、隱私、偏見等社會體系相關的憂慮。
人工智能同樣也會犯事實錯誤，在我提出減輕風險的方法之前，我將定義我所說的人工智能的含義，并更詳細地介紹它將幫助人們增強工作能力、拯救生命和改善教育的一些方法。
從技術上講，人工智能是指為解決特定問題或提供特定服務而創建的模型。為ChatGPT這樣的工具應用提供動力的是人工智能。ChatGPT是在學習如何更好地聊天，但無法學習其他任務。
相比之下，AGI（通用人工智能）一詞指的是能夠學習任何任務或科目的軟件，現階段，計算機行業正在就如何創建AGI，甚至AGI是否可以被創建展開激烈的討論。
開發人工智能和AGI一直是計算機行業的偉大夢想。幾十年來，問題一直是計算機在計算之外的其他方面什么時候會比人類更好。
現在，隨著機器學習和大量計算能力的到來，復雜的人工智能將成為現實，并很快會變得更好。
我回想起個人計算機革命的早期，當時軟件行業規模太小，我們大多數人都可以在會議上登臺。如今，它是一個全球性的產業。
由于其中很大一部分正將注意力轉向人工智能，創新的速度將比微處理器突破后的速度快得多。甚至在短期內，在屏幕上編輯字母將在人工智能工具的提示下進行。
盡管人類在很多方面仍然比GPT更好，但在許多工作中，人類的學習能力并沒有得到有效發揮。
例如，一個人通過數字化手段進行銷售、服務或文件處理時，不僅是完成任務，也需要不斷進行決策，但卻不需要持續學習的能力。
有諸多案例顯示，公司有針對這些工作進行員工培訓與學習，但最終應用到工作中的效果卻有好有壞。人類可使用這些數據集進行訓練，很快這些數據集也將用于訓練人工智能，使人們能夠更有效地完成這些工作。
隨著計算成本的降低，GPT表達想法的能力將越來越像有位白領去輔助你去完成各項任務，微軟將其描述為擁有一名副駕駛。
人工智能完全融入Office等產品中，可以幫助你撰寫電子郵件和管理收件箱，從而提高你的工作效率。
最終，人們控制電腦的主要方式將不再是點擊菜單和對話框。相反，可以用簡單的英語寫一個請求。（不僅僅是英語人工智能會理解世界各地的語言。今年早些時候，我在印度會見了開發人工智能的開發人員，他們會理解那里的許多語言。）
此外，人工智能的進步將使個人建立一整個商業機構成為可能?？砂阉胂蟪梢粋€個人AI助理：它會看到你最新的電子郵件，了解你參加的會議，閱讀你讀到的內容，以及閱讀你嫌麻煩的事情。這既能改善你想做的任務，又能讓你從不想做的事情中解脫出來。
你將能使用自然語言讓這個助理幫助你進行日程安排、通信以及電子商務，它將在你的所有設備上工作。目前由于訓練模型和運行計算的成本，個人建立整個商業機構還不可行，但由于人工智能的最新進展，這將是個可實現的目標。
但有些問題要解決：例如，保險公司可以在未經你許可的情況下向你的代理人詢問有關你的情況嗎？如果是這樣，有多少人會選擇不使用它？
而作為大型公司的助理AI，將以全新的方式賦予員工權力。了解特定公司的助理AI將可供其員工直接咨詢，并且參加每次會議，以便回答問題。
如果助理AI具有一定的洞察力，可以選擇處理事務的風格變得保守些，還是要與公司內部主動積極的溝通。
它需要訪問與公司相關的銷售、支持、財務、產品時間表以及文本信息。它同樣也應該閱讀與公司所處行業相關的新聞。我相信結果會是員工生產力的提升。
當生產力提高時，社會就會受益，因為人們可以自由地在工作和家庭中做其他事情。當然，人們需要什么樣的支持和再培訓，這是一個嚴重的問題。
政府需要幫助工人過渡到其他角色，但對其他人的服務需求永遠不會消失。例如，人工智能的興起將讓人們自由地做軟件永遠不會教的事情，照顧病人和支持老年人。
全球衛生與教育是兩個非常重要的領域，并且沒有足夠的工人來滿足這些需求。在這些領域，如果人工智能能有適當的針對性，它可以幫助減少不公平現象。這些應該是人工智能工作的重點，所以這也是我現在的工作方向。
我看到了人工智能將改善醫療保健和醫療領域的幾種方式。
首先，他們將幫助醫護人員充分利用時間，為他們處理某些任務，如提交保險索賠、處理文書工作和起草醫生就診筆記。我預計在這方面會有很多創新。
其他人工智能驅動的提升對貧窮國家尤為重要，因為5歲以下兒童的死亡，絕大多數都發生在那里。
例如，這些國家的許多人永遠看不到醫生，人工智能將幫助他們所處地區的衛生工作者提高工作效率。（開發人工智能驅動的超聲波機器是一個很好的例子，這種機器只需很少的訓練就可以使用。）
人工智能甚至可以讓患者進行基本的分診，獲得如何處理健康問題的建議，并決定他們是否需要尋求治療。
貧窮國家使用的人工智能模型需要接受與富裕國家不同的病理培訓。他們需要用不同的語言工作，并考慮到不同的挑戰，比如住處離診所很遠的患者，或者生病后無法停止工作的患者。
人們需要看到證據，證明人工智能對健康總體上是有益的，即使他們并不完美，偶爾也會犯錯誤。
人工智能必須經過非常仔細的測試和適當的監管，這意味著它們想要被采用，需要的時間比其他領域更長。但話說回來，人類同樣也會犯錯誤。
除了輔助護理外，人工智能還將大大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工作方式。
已經有軟件可以查看包括推斷途徑，搜索病原體的靶點，并相應地設計藥物的數據。一些公司正在研究以這種方式開發的癌癥藥物。
下一代工具的效率將高得多，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領域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窮人群的健康問題，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對貧窮國家人民飼養的作物或牲畜的見解。
人工智能可以根據當地條件幫助開發更好的種子，根據所在地區的土壤和天氣為農民提供最佳種子種植建議，并幫助開發牲畜藥物和疫苗。隨著極端天氣和氣候變化給低收入國家的農民帶來更大壓力，這些進步將變得更加重要。
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。這已經有了一些良好的發展，包括教育游戲和維基百科等在線信息來源，但它們對衡量學生成績的任何指標均沒有產生有意義的影響。
但我認為，在未來五到十年內，人工智能驅動的軟件將最終實現人們教學方式的變革。
它會了解你的興趣以及學習風格，并可據此定制內容，增加你學習進程的參與度。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，它會立即給出反饋。
人工智能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，并就職業規劃提供建議。教師們已經在使用ChatGPT等工具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的發展，才能夠達到完成一些事情的標準，比如了解某個學生如何更好地學習，或者是什么激勵了他們。
即使技術完善，學習仍然取決于學生和老師之間的良好關系。它將加強但永遠不會取代學生和老師在課堂上共同的互動。
我們將為有購買能力的學校創建新的工具，但需要確保這些工具也在為美國和世界各地的低收入學校提供幫助。
人工智能需要在不同的數據集上進行培訓，這樣它們才能不偏不倚，并反映出在不同文化下使用它們的效果。數字鴻溝需要得到解決，這樣低收入家庭的學生就不會被落在后面。
我知道很多老師都擔心學生用GPT寫論文。教育工作者已經在討論如何適應新技術，我認為這些對話將持續很長一段時間。
我聽說老師們找到了將這項技術融入工作的有效方法，比如允許學生使用GPT創作有高度個性化要求的初稿。
你可能已經了解過關于當前人工智能模型的問題。例如，他們不一定擅長理解人類請求的上下文，最終會導致反饋結果并不理想。
當你要求人工智能虛構一些東西時，它可以很好地做到這一點。但當你詢問旅行的相關建議時，它可能會建議你去不存在的酒店。
這是因為人工智能沒有很好地理解請求的上下文，不知道它是應該創造性地挖掘有價值的酒店，還是只告訴你當前有房間的酒店。
還有其他問題，比如人工智能在數學問題上給出錯誤的答案，因為他們難以進行抽象推理，但這些都不是人工智能的根本局限性。
開發人員正在開發它們，我認為我們將在不到兩年，甚至更短的時間內看到它們基本上得到修復。
其他問題不僅僅是技術性的。例如，人工智能化武裝對人類構成威脅。與大多數發明一樣，人工智能可以用于好的目的，也可以用于惡意的目的。各國政府需要與私營部門合作，制定限制風險的方法。
那么人工智能就可能會有失控的情況。一臺機器是否會認為人類是一種威脅？是否會得出它的利益與我們的利益不同的結論？或者不再為我們著想？也許會有那么一天，但這并不是眼下的問題。
我們的未來與超級人工智能息息相關。
與計算機相比，我們大腦的運行速度如蝸牛一般：大腦中電信號的移動速度是硅片中信號移動速度的1/100000。一旦開發人員能夠總結出一種學習算法，并以計算機的速度運行它（這一成就可能需要十年或一個世紀的時間）我們就會有一個強大的AGI。
它將能夠做到人類大腦所能做的一切，而且這對AGI記憶的大小或者運行速度的影響微乎其微。這將是一個深刻的變化。
眾所周知，這些“強大”的人工智能或許能夠建立自己的目標。這些目標是什么？如果它們與人類利益相沖突會發生什么？我們是否應該努力阻止強大的人工智能的發展？隨著時間的推移，這些問題將變得更加緊迫。
但過去幾個月的突破都沒有讓我們離強大的人工智能更近。人工智能仍然無法控制物理世界，也無法建立自己的目標。
《紐約時報》最近的一篇文章引起了很多人的關注，該文章講述了與ChatGPT的一次對話，該公司在對話中宣稱自己想成為一個人。
這次對話出乎人們的意料，展示了模型對情感的表達是多么人性化，但這次對話嚴格意義上并不是獨立的。
有三本書塑造了我對這個主題的思考：Nick Bostrom的《Superintelligence》；Max Tegmark的《Life 3.0》；和Jeff Hawkins的《A Thousand Brains》。我并不認同這些作者的所有觀點，而且他們之間也并不同意彼此的觀點。但這三本書都寫得很好，值得大家進行思考。
將會有大量公司致力于人工智能的新用途以及如何去改進技術本身。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高強度處理能力。
一些人使用光學開關，也就是激光器，本質上是為了減少能源消耗和降低制造成本。理想情況下，創新芯片將允許你在自己的設備上運行人工智能，而不是像今天這樣在云中運行。
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，比如銷售，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，如果這樣，在這個領域的人工智能會變得非常精準。
但有一個懸而未決的大問題是，我們是否需要許多這樣的專業人工智能用于不同的用途，一個用于教育，另一個用于提升白領工作效率，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。
事實上，這兩種路徑都將面臨巨大的挑戰。
無論如何，在可預見的未來，AI的主觀意識將成為公共討論的核心話題。我想提出三大原則來作為未來對話的參考。
首先，我們應該努力平衡對人工智能負面影響的擔憂，人們應該理解它是如何改善人們的生活。為了充分利用這項引人注目的新技術，我們既需要防范風險，也需要將收益分享與盡可能多的人。
其次，依托于市場不會自然而然地產生幫助貧困人群的人工智能產品及服務，甚至相反的可能性更大。
需要可靠資金和正確政策的依托，政府和慈善機構才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最大的問題一樣，我們也需要讓世界上最好的人工智能專注于最大的問題。
我們不應該等待這種情況的發生，而應該思考人工智能是否會識別到不公平并試圖改善這一狀況。你需要有道德感才能看到不公平，還是純粹理性的人工智能也會看到不公平？如果它真的承認了不公平，它會建議我們對此做些什么？
最后，我們應該記住，我們才剛剛開始使用人工智能去實現新的目標。無論它今天有什么限制，在不久的未來都將克服。
我很幸運參與了個人電腦革命以及互聯網革命，現在，我對當下這一刻同樣感到興奮。這項新技術可以幫助世界各地的人們改善生活。
與此同時，世界需要建立新的規則，以促使人工智能的正面影響大于負面影響，并使無論來自哪里或者有多少財富的人們都能享受到這些好處。人工智能時代充滿了機遇與責任。
