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课代表立正的官方Podcast
深度访谈，有用干货，亲身验证的「真本事」
Superlinear Academy创始人，Maven Top AI Instructor
前Statsig布道师（OpenAI收购），腾讯副总监，Meta，Amazon；康奈尔经济学博士
社区：Superlinear.Academy
课程：ai-builders.com
个人：lizheng.ai
来分享他们的见解和经验
讨论ChatGPT在不同领域中的应用和挑战
以及未来发展方向的可能性
在这里我希望大家能够积极参与
共同学习与交流
谢谢大家
开个玩笑
那么我刚刚念的就是ChatGPT
为这一场分享会做的开场准备
接下来就是我真人的开场白了
我叫周恩杰
腾讯IEG读书协会
终于就是邀请到了一位非常
不错的一个业内大咖来为我们做分享
这是我们的第一次尝试
那么孙一正是我们腾讯IEG
数据增长数据科学的副总监
然后在B站上面的话呢
也有一个账号叫科代表例证
那么大家可以就叫科代表例证
然后非常感谢大佬能为我们做一个这样的
非常宝贵的分享
然后话不多说就是我们即将开始
那么在会前的话我们说一下
现场的一些流程跟秩序
就是我们中间有十分钟的中场休息
这个话由讲师来自由去安排
然后结束的时间内可以有一个QA环节
大家有感兴趣的问题的话可以
自由的跟我们讲师做一个互动
然后茶水间的话有水和咖啡
大家可以去自取
会场期间的话可以亲身的走动
OK 好 有请
大家好 对 我刚刚在坐在下面听
我想 哎 我怎么有精英分裂了吗
怎么我请他们 专家们
然后我一个人
但是你说话得罪了一些人
刚说了一个终于请来了一位
就显得好像之前请的那些同学
不是很型的样子
所以说不知道Chai Chai Patti的情商高
还是你的情商高一点
我今天想这个就是
在群里也有分享我写的那个文章
其实我因为自己有一个频道
然后自己平时也爱写作
然后包括写了一些文章
我觉得科普上的东西其实我已经讲的差不多了
我觉得如果花大家的时间到了现场
我在把我之前说的那些东西
重新再给大家讲一遍
我自己也觉得挺无聊的
然后大家其实可以回去看
也没有必要在这儿再去听我去讲一遍
但是我也相信很多同学是不会去看那个文章的
所以说我们想照顾一下大家的同学们的感觉
那我想Chai Chai Patti是一个什么形式呢
Chai Chai Patti它背后有一个大模型
然后这个大模型有很多知识
然后它有很多能力
大家通过对话的方式去激活
然后得到你想要的东西对不对
我今天在这儿就办一个Chai Chai Patti
就是我会稍稍讲一下
就是我有一个更短的那个一个英文的就是PPT
我会大概花10到15分钟的时间讲一下那个PPT
然后讲完了以后呢
我就坐在这里了
然后我就是一个Chai Chai Patti了
然后请大家来问我问题
包括我那个文章里边
我其实有说在这个Chai Chai Patti纪元
现在叫AGI纪元吧
提问的能力会是一个非常非常重要的能力
所以说我期待大家提一些问题
不管这个问题是什么样子的
都我相信啊就是只要你提问你今天肯定是赚的
就是你不提问的话这个问题在你的肚子里边
然后你现在提出来了
你起码可以帮助你自己把这个问题想的清楚一点吧
就是我的回答不一定有用
但是你去提问了这件事情
对你来说应该都是有好处的
然后再多说一点点就是
之前我在这个公司里边也试过这样的形式
我在IEG讲过一个DS的课
然后我在CAM讲过一个
就是直播讲了一个写作的课
那两个课我都试图说我先把写的东西给大家写清楚
然后大家之前看一下
我甚至在这个课上为了照顾大家不看
我说我们在这个课的一开始的10分钟到15分钟
我们一起把这个文章读完
读完了以后呢
然后我们再根据文章的内容去提问
我就不需要从头过一遍了
结果后来就得到了很多差评
就大家说这个人怎么这样子
就是他不讲这个文章
然后就让我们直接问
我们也不知道问什么
所以我就稍稍再多说一点点
就是我为什么
就是在课前大家如果看时间的话
就是两分钟可能上课之前两分钟
我突然想起来一件事
就是我自己的这个视频里边
我觉得频道里边
我觉得有这样一个视频是很有意思的
或者说我挺推荐大家看的
他也被很多大佬们推荐过
甚至就是他的播放量不高
但是比如说两周之前
创梦天地就是在那个A1的
就是那个A动的一个公司
他们CEO找我聊天
然后说他从来不发朋友圈
他分享了这个视频给他们的员工看
和发在朋友圈里边
就是他还是有点意思的
他的有点意思就是说
我们在面对自己的每一个行为的时候
其实都可以抱着一个固定思维
或者成长思维去看这件事
比如说我们如果说是一个固定思维
去看自己的这个提问
会觉得我是不是问了一个特别蠢的问题
然后是不是别人会觉得我水平不浅
但是其实没有人会关注的
没有人会记得的
就是如果大家去想一下
你之前开的会
如果有一个人问的问题
你还记不记得这个问题是谁问的
不管他多么的出彩和多么的愚蠢
你最后都不会记得的
但成长性思维就是说
我来了 我花时间在这了
我用了这个机会去问了一个问题
然后这个问题对我来说是有用的
那你就得到了成长
这其实是一个
我觉得起码可以让自己更快乐一点的方式
然后第二个呢
是我接下来的那个视频的副标题
不是 接下来那个PPT的副标题
那个PPT的副标题是
我们三年之内是不是要去做一个侨酒师
我是认真地思考了这件事情
所以说就是我去采访了侨酒师
然后去了解这个行业的各种各样的
他到底是要干什么样
怎么样子做一个好的侨酒师
我是真的在很认真地去想这件事情
所以说大家也可以
就是
就是现在
昨天我还听了一个沐瑶的播客
她说她观察到现在很多人在聊CHPT
是一个看热闹的心态
就是无论你是焦虑也好
或者说是想了解也罢
或者说是看对自己有什么意义
其实还是抱着一个看热闹的心态
没有觉得这个东西真真切切的跟自己那么有关
而且在看待的过程中
大家也会借题发挥的去抒发一些自己的焦虑
对现实的不满
或者说是一些想法
但是这不是一个热闹
这个是真实发生的事
我反而是去
就是我会真的去认真地思考这件事情的
所以说
也希望把就是今天这个机会
大家可以打破一点这种看热闹的心态
去认真地去思考和认真的
不管你的思考是什么
我觉得行动总比不行动好
第三个呢是
我在会场之前
我记错时间了
我以为是三点钟开始
所以说我就很早就来了
然后很早就来了
就在那无聊
然后就看这个第三个视频
这个视频我没有看完
但是他说的这个内容
我觉得就非常非常的有共鸣
他说的
他当中间引用了一句话
就是说
某个另外的大咖说的一句话
是100个说话的人不如一个思考的人
但是1000个思考的人不如一个看见的人
就是他觉得一个思想者能做的最重要的事情
就是看到这个世界真实的情况
并且把这个真实的情况
给原封不动的说出来
我在努力做这件事
但是我也希望大家就是和我一起做这件事
我希望今天的这个对话吧
或者说是提问
大家可以和我一起来去做这件事情
这就是一个简单的开场
这是那个文章
在这
好的
这个是那个PPT
这个PPT的意义就是给大家来一个简单的科普
和介绍一下我的思考框架
这些东西都会发在
就是在那个圈里面是发了文章的
然后文章的第一行就是PPT的链接
所以说大家都有这个PPT了
对
这是五个关于CHPT的问题
那么为什么访英文
因为很多时候发现讨论
还是需要在一个英文的语境下讨论
对
五个问题
其实就这样五个
第一个就是我们要理解CHPT它到底是什么
它到底是一个平平无奇的技术
还是一个真正不一样的技术
而且这个问题其实是很多大佬
和大佬之间是有分歧的
就是乐坤等等吧
包括我自己认识的很多大佬
他们都会对这件事情有不同的理解
可是明显大家也看到了
就是越来越多的大佬会觉得
它是一个很不一样的技术突破
所以说这个问题我们要有一个自己的判断
第二个问题就是如何理解它的意义
大家会打很多类比
当然这些类比
如果不是真的理解它的意义的话
类比是没有意义的
类比本身是没有意义的
比如说有的人会说这是第四次工业革命
但是我们这句话听了一百遍了
就是什么Webster是第四次工业革命
VR是第四次工业革命
然后所有东西都是第四次工业革命
那到底这个是不是第四次工业革命
或者说前三次工业革命到底是什么
我觉得这个我们要真正的去理解一下
第三个就是它容易不容易复现
这个其实我不知道
但是我会给大家说一下我的
就是想这个问题的角色框架吧
或者说角色数
就是我看到了什么
我会觉得它容易复现
但是我现在某人状态是我觉得什么
那第四个就是我们怎么样去使用它
第五个就是人和Chagypti到底有什么区别
这里有一个最最基本的科普
第一个就是Chagypti它的原理是什么
它的原理是它的这个底层的大模型
是一个叫Generative Autoregressive
的Large Language Model
这几个关键词
Generative就是生成性
生成性就是说它是在做一个生成任务
我们看到了一个模型
我们可以给它不同的任务
比如说你把这个数据去进行分类
这是一个分类模型
你去理解它
这是一个理解模型
那Chagypti它是一个生成模型
它是一个分类模型
那Chagypti它是一个生成模型
它所做的就是给你一堆数据以后
你想方设法的去生成下一个词
这个叫生成
然后Auto-Regressive是自回归
就是说你生成了这个词以后
你再把这些作为你的这个输入数据
再去生成下一个词
那这个大语言模型大家就知道了
就是它数据量大参数量大
它是一个非常大的关于语言的模型
现在它有了多摩泰
但是它的怎么说呢
就是从历史或者它的重点来看的话
它仍然是一个大语言模型
第二个我觉得比较需要普及科普的点
就是这件事情挺重要的
所以说我还是决定把它拿出来
跟大家讲一下
就是虽然是个比较技术的东西
但是还是值得一讲
就是过去的模型
过去的模型你要去改变这个模型本身
你要干什么
你要去
就是一个过去的模型
你要去让它做一个新任务
你就需要让这个模型改变自己
就是我们比如说一个模型
一个图像识别的模型
它说我们可以把现在这些同学们的脸给认出来
那如果来了一个新的人怎么办
你还是要给他标签
然后他如果学习了人脸的特征
你要让他去认猴子的脸
他还要去学习猴子脸的特征
然后你这个拿人脸的模型去认猴子脸
所以说你认猴子脸
很有可能你训练出来这个模型
他认人脸又认不准了
所以说它是一个非常专的模型
那ChadGBT它是一个
它背后的这个GBT是一个很通用的模型
通用的模型和这个专有模型
就必须要有一个技术突破
这个技术突破就是这个in-context learning
叫上下文学习吧
你这个上下文学习它的神奇之处
就是在于你给了一个具备
in-context learning模型新的数据
它不需要修改这个模型本身
它就能在新的数据上表现更好
我就不多展开了
大家知道这件事就行了
总之是一个很神奇的事情
那第三个概念就是永线
永线就是我们现在看到了
这些大语言模型里边它的一个现象
这个现象就是我们并不知道这个能力要出现
我们没有办法预测它在什么时候出现
但是它变大的时候
或者说质量变高的时候
它突然就出现了
这也是一个很神奇的现象
第四个就是这个
这个术语叫reinforcement learning with human feedback
就是基于人类反馈的强化学习
那这个基于人类反馈的强化学习
我觉得技术上都不展开了
大家如果感兴趣的话
可以去读这个PPT或读我的文章
总之就是底层的那个大模型
是我刚刚说的
它是生成式的自会归的大语言模型
我们通过训练永线出来一堆东西
但是这些东西可能还是不能很好的被人类使用
通过这样的一个机制
通过了这样一个从人类反馈中去重新学习的机制
它跟人类的偏好对齐了
不是它能听懂人类的对话了
而是它的对话
它说出的东西符合我们人类的理解了
符合我们人类的理解范式了
所以说它就对人类变得有用了
这个我就不展开了
这个我也不展开了
如果打个比方的话
大家如果看看钢铁侠
GBT
GBT那个大模型是钢铁侠的那个发电机
就是它中间那个盒
那个盒是超级难的
如果看钢铁侠
它是很难复制的
很难复制的
它是钢铁侠的独有技术
然后钢铁侠身上有各种各样的武器系统
这个武器系统看上去都很牛逼很炫酷
但是都是人类已有的科技
我们如果记得钢铁侠2的时候
它有一个竞争对手
也有各种各样的可以发导弹和扫机关枪的东西
武器系统其实是容易复制的
但是这个内核其实是非常非常重要的
所以说我们在研究柴CPC的时候
要去关心它的这个内核
而不是关注它那些各种各样的武器系统
更多的技术我也不展开了
我就简单说一下我的这个我自己的观点吧
我这就不去展开过多的其他的观点了
我希望大家在问的问题的时候去来问我
第一个就是柴CPC是不是只不过是一个更好的大鱼模型
就是它到底有没有和其他的大鱼模型有本质的突破
和过去的模型有本质的突破
但是下面的这个子问题就是
我们是不是一个更聪明的猴子
这个是我觉得和其他的那些专家们
我自己觉得很重要的一个不同
就是如果按照那些专家们的逻辑去认为GPT
只不过是一个更好的大鱼模型
那根据类似的逻辑
我们可能和猴子也没有那么大的不同
而且这个是有科学依据的
先说就是过去的模型是干什么的
过去的模型他们寻找的是数据与对应关系
所以说这个是一个简单的示范
我们现在想训练一个模型
把这个蓝色的点和红色的点去分开
过去的模型如果你做得不开
夸一刀切肯定有时候很多误伤
然后你这个绿色的你可以把它分得非常清楚
但是如果我们再给它一个新的蓝色和红色的图像的话
它就分不清楚了
所以说它这个叫overfit
然后这个黑色的它就是一个比较有用的模型
过去的这个深度学习
反正机器学习深度学习做的事情
就是在这个数据中想方设法的去找一个关系
然后去满足一些条件优化一个东西
但不管怎么样
它就是寻找对应关系
它可以寻找得很好
就是这样做是你自己调出来的
你把它调到了恰好的位置
但是它其实是有能力给你把所有的关系找得非常非常清楚
你给它一堆随机数
它也能给你找到对应关系
可是找对应关系这件事情就是一个鹦鹉学舌的行为
它只是把对应关系给到你
它并没有真正理解这个数据的意思
但是GPG3.5开始
我们就发现了一个很不一样的东西
就是它有一个理解能力
这个理解能力是在有一个朱松淳教授
他2017年的时候
就是讲人工智能的局限的时候讲的
他就说过去的AI都是鹦鹉
然后我们要寻找乌鸦的能力
那乌鸦它干了什么呢
乌鸦它在一个城市里边
它想打开坚果吃里边的东西
当然它发现掉到地上或者拿石头砸都不行
它就进一步发现汽车是能把坚果给压开的
红绿灯是能控制汽车的
但是汽车对我是有伤害的
汽车可以压死我
那它怎么办呢
它把这个坚果扔到了红绿灯的前面
然后让汽车去把它压碎以后
再等那个红绿灯 红灯亮了
汽车停了去把这个坚果给拿起来
这件事情就让我们觉得乌鸦一定是有理解能力的
不然的话它没有办法把这三个不相关的东西给串到一起
然后完成这个任务
XGPT
我文章里边会更详细的展开
但总之我们觉得XGPT
我觉得XGPT是有这个能力的
那接下来大家可能就会问到一个更哲学的问题
或者说是那个更难回答的问题
就是XGPT有没有意识
包括左下角这个图
大家如果对哲学史比较了解的话
就知道这是一个肛中之脑
我们接下来会问的另外一个问题
不是
就是在问XGPT的时候
大家不会问这个问题
但是在哲学史上有一个没有答案的问题
就是我们是不是一个浴缸里的大脑
然后我们所有的这些东西都是我们大脑想象出来的
而不是我们真实感受到的
我们是不是一个计算机在不断的给我们刺激
包括黑客帝国等等的文学作品
都是在这个观点上出现的
那为什么这两个是有联系的
为什么XGPT的意识和肛中之脑这个问题是有联系的呢
就是我们并不知道XGPT有没有意识
这个是我跟很多大佬的很大的分析
大佬们就是一些大佬们吧
越来越少的大佬们
他们会觉得我们知道XGPT是怎么做出来的
对吧
他们的科学上没有什么特别大的突破
我们知道它是一个自回归生成式的大约模型
在这种范式下你是不可能产生意识的
因为我们知道你是怎么造的
但别忘了那个永线的那件事情
永线是一个很重要的观念词
还有另外一个
还有另外一件事情
就是
这是个什么
先不管了
就是在我们的认知科学里边
Cognitive Science里边
其实第一我们并不知道意识是怎么回事
大概是在21世纪刚开始的时候
有一些有人提出来21世纪的20代科学问题
可能大概一半是跟意识有关的
就是我们为什么
第一个是宇宙的起源
宇宙是怎么起源的
这是未解之谜
但是还有很多
就是我们为什么会做梦
我们为什么和其他的动物不一样
意识是什么
很多这些问题我们都是不知道的
我们对人脑的理解是非常非常浅的
在这种情况下
其实我们去非常傲慢的去说
因为我把你造出来
所以说我觉得你肯定没有意识
我觉得这个逻辑不一定成立
而且在认知科学里边
还有一本很著名的书
The Path to Consciousness
这就不展开了
它其实也是很久很久以前写的书
那里面就说人脑
其实和其他动物的大脑没有本质的区别
就是我们神经源更多
我们皮层更丰富
但是没有一个数量级的差别
确实多
但是没有多到差那么大
你很明显一个猴子和一个蚂蚁的大脑差的是非常大的
但是我们和一个猴子的大脑差的没有那么大
在这种情况下
我们的意识是怎么来的
然后那个书里边就用了这个涌现这个词
它就觉得我们的意识是涌现出来的
我们的智力是涌现出来的
所以说我们不知道我们的大脑有没有意识
和我们的看似有的这个智力是怎么来的
我这就觉得
第一我们不知道
GPT到底有没有意识或者智力
但是这个东西不重要
这个东西一点都不重要
为什么呢
因为在哲学史上其实就是有一个他心问题
这我没放
但是我在文档里边有放一些拓展阅读
大家如果感兴趣的话
就会看到他是贯穿哲学史
所有的著名哲学家都会去说一嘴的这个问题
就是我到底是不是NPC
你们到底是不是NPC
就是我见到的其他人到底是不是NPC
我到底是不是一个肛中之脑
这个问题在哲学史上是一个没有答案
但是每个人都会借题发挥
去讲很多重要这些观点的东西
但是它对我们来说有用的答案是什么呢
就是也不重要
我不需要去管你们是不是NPC
我在看到一个同学他能不能完成工作
我是看到工作结果对吧
我不需要知道他脑子里边
我不会去想他脑子里边是在发生什么
我知道他你做的这个结果挺不错的
那我就认为你是一个可以胜任的人
我建议就是对Chagy Pt也抱这样的观点
就是Chagy Pt交给你一个工作能不能做好
OK你可以做好这个工作
这是第一个问题
第二个问题就是Chagy Pt到底是一个什么样的意义
就是怎么去理解它的意义
我一开始我写了以后我觉得说得有点大
但后来比尔盖茨写了一个文章
然后我就去翻了这个Sam Altman
就是OpenAI CEO
他写的文章
我发现他们的理解和我是差不多的
所以说我就对这个事情多了很多信任
比尔盖茨说这是一个GUI时刻
然后Altman说的是这是一个万物万物定律
对那GUI时刻怎么理解
就是在这个计算机的历史上
其实我们就是在三件事情上去做进步
第一个是算力和存储硬件
第二个是数据的产生和使用
比如说我们在刷抖音的时候
抖音的那个视频是一个数据
你的浏览行为是一个数据
你和其他人的关系都也是数据
所以抖音把这些数据用完了以后
就可以给你推荐你想刷的视频
而且让用户去产生这些东西去给你使用
最后就形成了一个资本打的商业模式
这个是数据的使用和生产
第三个就是把上面的算力存储和数据进行更好的组合
然后更好的去使用它
之前我们使用的方法就是写代码
但是我们在日常正常人消费不会写代码的时候怎么办
我们就是用这个GUI
其实比尔盖茨就是大家都知道比尔盖茨
他在那个文章里边第一句话写的是
他这辈子只见过两个颠覆性的科技
第一个是GUI
第二个是XGBT
或者是GBT
在他的角度来说这不是一个iPhone时刻
这不是一个电脑时刻
这不是一个互联网时刻
这是一个GUI时刻
他这辈子之前只见过GUI
现在见到GBT
这两个是最重要的
怎么理解他跟GUI的关系呢
我们在刷抖音
大家想一想如果说我们没有GUI就是图形交互界面
就是按钮这些东西
如果我们没有手机上的这些按钮
可以打开抖音APP
然后去看到抖音然后去这样刷
我们想去看到这些短视频怎么办
就写代码
疯狂写代码
可能我们要写
不知道
从这摆到那那么长的代码
我们才有可能刷出来几个视频
但是我们现在只需要点开
就是我们不会去想
然后直接就可以去刷这个视频了
所以GUI是特别特别牛逼的
他让一些就是这个算力存储和这个数据的这个交互
变得简单了很多
对人每个人都可以去使用他
对
大家出现了这个东西以后就觉得他很正常
就包括搜索
在Google出来了之前
我相信全世界没有任何一个人
说美国总统啊
然后什么皇帝啊
他都没有我们现在手上这个信息量
就是美国总统那个时候想知道一个信息
应该是很麻烦的吧
他要去问很多专家
这专家要去找很多这个图书
就是我读书的时候
暴露年龄啊
就是还要去学怎么样子去查书
我相信大家现在都不需要去查书了吧
就是图书检索本来是一门很严肃的科学
就是你想快速检索出你想要的信息
你要把这个信息组织起来
这个很难很难的事情
但是搜索出来以后
每个人随随便便天天都可以搜索
就这件事情是一个很不可思议的技术进步
当然大家已经习以为常了
对
那我们接下来就会遇到另外一个方向的
很不可思议的
今天大家完全不可想象的技术进步
就是GUI呢
他可以
刚说了是很厉害
但是他有一个问题就是他特别专
他一个按钮只能干一件事情
他可以让这件事情干得特别的高效
然后特别特别的符合直觉
但是他只能干这么一件事
对吧
我们其实日常生活中要干很多事
我们今天之所以没有这个按钮去做
是因为做这个按钮不经济
或者说这个事情就是很难通过按钮去做
在GBT呢
你可以通过跟计算机的对话
让计算机去调动算力存储和出去
帮你去做你想做的事
所以这是为什么
体问的能力变得这么重要了
你要真的去看到生活中的问题
而且这个生活中的问题一定不是说
我今天写了一个PPT
我明天怎么写得更快一点
它一定是你之前从来没有干过的一件事
然后你突然发现
这件事我没有可能用XGPT来解决
这也不多说了
然后第二个那个
那个摩尔定律的意思是什么呢
就是摩尔定律
我们手机啊
然后电脑啊
然后电视啊
它是被摩尔定律影响的
我们看到它的价格一直在往下走
就是今天的电视比10年前的电视
性能好很多
但是价格要便宜
可是我们的人
就是跟治理相关的
不能被摩尔定律所影响的
比如说医生
教师和这个
就是法律等等
它其实价格是在往上走的
那这个最重要的原因是
我们的人力资本
其实是需要花很多很多钱
但是我们分发的成本是极高的
我今天过来跟大家聊这些东西
我就不能出现在一个别的地方
跟其他人聊
我也不能去干别的事
所以说
就是这一小时
对我来说是很贵的
可是
可是如果有了XGPT
我让大家就是稍稍想象一下
就是今天的XGPT还做不到
但是在它的能力范围之内
还没有开放的
是它假设可以记住你一千句话呢
就是大家今天知道
XGPT可以记住你很多句话
但是它的开放
它现在的那个产品
只不过是一个小的demo
大家记住这一点
就是它的产品只不过
它连正式产品都没有
它的现在的产品只不过是一个demo
然后它这个demo的情况下
它能记住你一些话
但是假设有一天
开放了
可以记住你一千句话
一万句话
然后你的这个权重是可调的
你这一万句话你可以干什么
你可以把你的知识
都放在这个XGPT上
然后你这个知识
你可以把你的知识交给他
你可以跟他通过对话告诉他
你应该做什么什么什么
比如说有写这个市场方案的同学
有做数据分析的同学
那你就把你知道的这些知识全都跟他讲
然后你还可以把一些数据位给他
你还可以告诉他怎么去使用工具
去查询很多东西
之后他做的这些结果
你还可以给他提供反馈
你耐心的敲他
我觉得这个好那个不好
为什么我觉得这个好那个不好
一万句话之后
它的能力有没有可能达到
你做这件事情的80%到
我不知道800%
我觉得完全是可以的
那在这种情况下
你的这个GPT就是你的这个
智力的一个分发工具
比如说今天我去医院去看医生
医生给我的整段
我只能相信这边的医生是一个懂的人
但是其实一半的医生是不到平均值的
对吧这个是一个不到中位数的
就是我可能运气不好
就遇到了一个不好的医生
但是假设今天有一个GPT出来
GPT出来说
这是世界上最牛逼的医院
专家们调教了十万句话
然后调教了就是半年
然后来给你做诊断
他会问你足够细致的问题
他会有最新的这个科学理论
他来帮你做一下诊断
你愿不愿意去使用他
如果说他的这个效果
你真的发现比我去医院的
那个医生要好的时候
那是不是医疗这件事情
就完全被这个民主化
和这个就是他的编辑成本
就急带了下降了呢
我觉得这一天就是很快就会到来的
就是他今天能力完全是可以做到这件事情的
第三个问题就是他有多难
这个我也不多详细展开了吧
总之我会觉得不要觉得很简单
就是觉得很简单可能会有几个原因
第一个是我们之前的模型开源
之前的模型是开源的
然后之前复现这些开源模型
调个包然后在自己事实上用一下
调一调没有什么难度
所以说大家都觉得那件事情是很简单的
可是今天模型是闭源的
关键是他的这个工程难度很高的情况下
他需要一个月到两个月才能迭代一次
所以说不要低估这个复现这件事情的难度
就这句话了
然后我的这个决策路径是
我会看谷歌什么时候能复现出来
谷歌提出了Transformer
提出了Sichela
提出了T5等等
所有大约模型里面重要的模型
他有足够的算力
有足够的工程人才
然后他有足够的商业动机去把这件事情搞定
但是谷歌BARTS可能离Chaggity还差了一年以上
如果谷歌差一年以上的话
我希望有人告诉我
为什么我们可以一年之内就搞定这件事
不然的话我就不信了
但是我觉得也有可能就是Chaggity这件事情不难
我不知道
如果说谷歌三个月之内搞定了
那我就说这件事情没有我想象的这么难
所以说大家去复刻这件事情
我觉得是更加有意义
不然的话
大家想一下
就是浏览器出来的时候
我们真的有很多浏览器吗
操作系统出来的时候没有很多Sauce系统吗
然后这个iPhone出来的时候
我都还记得一大堆几十个闪展机
都说我们做iPhone
Coopie iPhone什么的
但最后全都没有留下来
对吧
就这种感觉
第四个问题是我们怎么使用它
不说了吧
就太抽象了
感兴趣的话可以看这个和我的文章里面都有
但是一个我觉得历史
我正在上传
就是我来之前正在往B站上上传
可能现在已经上传好了
就是这个历史的教训
历史的教训或者经验是什么呢
就是我们在一个新技术刚出现的时候
会发生两件事
第一个是我们会严重高估它的短期影响
且严重低估它的长期影响
所以说比如说互联网刚出来的时候
那个.com bubble
对吧
就是一大堆的人去想像
我们把所有线下所有东西搬到一个什么.com上
然后它就估值涨十倍一万倍
最后发现全都是泡沫
我们今天就是移动互联网出现的时候
移动互联网出现的时候也会这样子
然后等等等等吧
我觉得今天拆GP也一定会这样子的
就是我们现在出的大家对它的想法
很多都是高估的
它不会那么快的对我们的生活产生那么大的影响
但是它可能三年五年十年对人们产生的影响
我们都严重低估了
就是为什么我会去真的去看调久这件事情
我真的是觉得三年之后我的工作存不存在
不一定真的不一定
但是我更希望的是我调教出来的一个拆GPT帮我打工
然后我自己去调久
这样是比较好的
大家在笑啊
我觉得要不这样子
就是如果大家愿意的话可以打开手机
然后打开你的日历
今天是4月几号
16号
两年之后就是2025年的4月16号
大家上来留一条
说回来看一下这个视频
我给大家一个建议就是大家去学一个手艺
大家可以两年之后听回来看一下
有没有后悔没有听我今天的这个建议
好吧
然后就是怎么抓住那个真正带的和重要的一个机会
就是怎么抓住那个长期的机会
这是我刚刚说的
它不是在于怎么样子让我们今天的这个工作工作的更高效一点
而是在于怎么样子解决我们今天完全不可能解决的问题
因为我们今天这些问题完全不可能得到解决
所以说我们根本就没有去思考这些问题
但是真正机会是在这里面的
给大家半分钟的时间去写一下这个日历
然后如果要去洗手间什么的休息的话
我觉得随时来吧
因为我们到时候也是个提问的形式
以及都会录下来
然后大家回头想看的话可以看的
所以说就随意一点
这边是一些个人观点
不用太在意了
然后第五个就是人类和Chapt的区别到底是什么
暂时先不展开吧
可能到时候提问的时候来提问
行
这是最后一个一页
就是我们当时在做一件事情的时候
人们的反应会是一个正太分布
最傻逼的左边那个就是做点人们想要的就行了
然后中间就会有一个非常复杂的分析
互成何是什么呀
这个商业模式的颠覆性是什么呀
然后我们怎么样子去看我们的竞争对手等等
然后最后面就是大师会说做个人们想要的东西就行了
好
我的东西就讲完了
现在我就是一个Chapt大家来问问题吧
我先提一个问题
喂
首先人类它为什么能走到今天
并不是因为人类的大脑是最先进
因为曾经有过直立人和智人同时存在
但是直立人有唯一的一个优势就是
我们的语言系统更先进
曾经科学家一直认为人保护我们人类跟其他动物的区别是
我们的大脑有语言中枢
这就是因为这个现象而来的一个误区
所以首先我不觉得人类有什么优势
但其实就是我觉得人类
包括其他动物乌鸦
最大的优势就是具有抽象任何物体的能力
这是我们随时随地都在做的事情
包括所谓的刻板印象等等等等
就是人类的抽象能力是非常强的
那我想问就是ChapGPT是否具有这种高度抽象物体的能力
你前面那个结论我不确定是你想的那个结论
就是人类和其他动物的本质区别是人类具有抽象的能力
我是说人类和其他动物都具有这种能力
都具有抽象能力
对对对
但是ChapGPT是具有这种能力
我觉得如果它还没有的话
那它距离彻底取代人类还有一定的距离
它不可能彻底取代人类的
首先我没有说它能彻底取代人类
那要不我再说一下这个吧
就是我们的语言系统的语言系统
那要不我再说一下这个吧
就是ChapGPT和人类是有很多区别的
包括我那个自己的文章列了七个很重要的区别
就ChapGPT其实是个工具
它不是什么取代人类的东西
就是它没有自己的目标
它也没有自己的
你要说
就是我想了解你这个抽象能力是人类最重要的能力
这句话的来源是什么
这是你的观点
个人观点
首先我对你那个结论抱有一个怀疑态度
我不认为人类最重要的能力是抽象能力
我不知道可能是
但是我不知道
就是我还没有足够的办法去判断你的这个结论
然后你刚刚问的问题是ChapGPT是否具有抽象能力
我原来想直接回答有
但是你好像又提了一个抽象能力有不同的层次这件事
就是你不觉得ChapGPT今天表现出来的这个归纳等等是抽象能力
你能不能举一个具体的例子
就是你认为人类具备的这个抽象能力是什么
抽象能力是什么
能举一个就是我们日常
你说我们每天都在抽象是吧
能举一个更具体的吗
比如说东北的我说说这三个字大型已经有一个概念对不对
标签化我觉得这一事
实在不好意思
就是我对这个就是这个词不是很了解
因为我刚刚想你这个就是比如说大家说广东人想到了几个对应的东西
第一我们是标签化对吧
第二我们是把每一个人的具体
就是一种每个人都具备的抽象能力
我有一想说这个问题
就是人类的这一种抽象能力ChapGPT是否具备了
我是比较怀疑我目前是这样想的
我只能具体的说就是
他你问他广东人有什么特性
他可以给你回答广东人有什么特性
然后你问他大家对广东人有什么刻板印象
他也能给你回答广东人有什么刻板印象
但是我不知道这是不是你想表达的那个抽象能力
或者你可以问一下大家有没有人就是能理解
就是能换一种方式表示你的表述你说的这个抽象能力
不是不是我觉得我很难理解
因为我抽象能力可能不够
那我理解的话
这个问题应该就是说
AI能不能自己做特征工程这方面的事情
比如说现在一堆人
有的是东北人有的是东南人
东北人之间的特征
现在的模型训练是人类给到标签
包括给到已有的特征
没有现在也是自动的呀
就是之前的继续学习
不用ChapGPT的话
就像NUAN NATURAL
就是N Supervised Learning不就是自己去做标签
所以我想补充的是
我个人觉得是已经可以做到类似的
做到类似的学习
然后其实我拿麦克风吃
我自己有两个问题想问
不知道那个同学
但是刚刚回答一下就是
在ChapGPT之前机器已经能做这种层次的抽象
其他的抽象和人类的抽象完全不是一个
就是我们是没有办法理解机器去理解那些feature的对吧
就是所以说我们在这
这是IEG工作的一个非常奇怪的点
就是我回来以后就会觉得
就是明明机器在做很有用的feature
但是我们经常在工作过程的时候
一定要把它总结成人类可以理解的画像
最后就会导致我们的这个算法的效果
不如理想中的好
你没有必要把它强行总结成画像
但是总之就是机器是有自己去抽象和归纳人的方式的
如果就是能回答你的问题的话
反正不用ChapGPT机器就能干这件事了
好
那接下来是我个人的两个问题
第一个就是假如说前提在一个知识绒鱼
然后消费者在使用大模型的过程中
他不知道大模型之间原理
只知道输入和输出
然后面对90%的查询的问题
比如说今天历史上发生了什么事
那各家的大模型如果产出结果都一样的话
那消费者会不会更加在乎说品牌价值这一些人类更理解的事情
那作为小米层的创业聚会的话
我们是否可以从现在开始更加注重品牌价值
就比如说这个大模型我就是融入了我这样一个品牌
消费者在我这里可以得到同样的答案
但是我的答案是带有我的品牌价值的一个思考的
是否会这样出现
谢谢啊 很好多问题
第一 我不觉得会有很多个大模型
我觉得可能就那么一两家就像云季酸一样
不好意思
然后第二就是应该大家给的答案是不一样的
不然的话确实就没什么区别了 对吧
第三品牌的价值是不是很重要 我觉得是重要的
但是它未必体现在是哪一家的大模型上
而是就比如说我刚刚说的这个智力分发
那不同的人调教出来了不同的GBT
只叫GBT好了 有可能不同家的这个大模型
最后这个结果就是我选择相信谁的大模型的结果
选择相信谁基于同样的大模型调教出来的不同的结果
估计还是相信背后的这个人
而且我相信很多东西都是主观判断
举个例子就是大众点评出了一个推荐这个
基于它的各种各样的数据出了一个给你推荐餐馆的对话机器人
然后某小红书App主出了一个
然后不让他腾讯出了一个
那你最后选择谁你恐怕还是选择那个人的推荐是不是合你的胃口
它不是一个基于能力的而是基于这种match的
OK 我还有第二个问题
就是这是一个非常个人化有趣的问题
然后直接想听一下孙老师您的意见
就是我在前一段时间跟一个朋友聊天的时候说
我们都比较喜欢喝酒
那假如说我们有一天自己有了小孩
那我们会不会愿意让一个AI在家里带小孩给我们时间
让我们去喝酒去调酒
假如说孙老师您现在遇到这样一个场景
就是说有自己小孩
但你今晚特别想去调酒特别想去喝酒
那您愿不愿意让AI来去在家里带这个小孩呢
这是个陷阱问题
这是什么呢
我当然愿意让AI去取代我的工作的
当然我可能让AI去干活
然后我去调酒
然后我再花很多时间在小孩上
对 我不会让AI去教小孩
是为了让我可以去调酒
这是另外的取舍
但是可能问题的本质是
我愿不愿意让AI带小孩 对吧
愿意
我有啥不愿意的
就我们今天让孩子看电视
让孩子用互联网
这都是工具 对吧
在我看来只是另外一个工具而已
我问题结束了 不行
都有机会
您好 我有个问题
就是我在现在在用这个ChannelGP的时候
我发现它不能分清哪一些是基本事实
哪一些是
一些它的语料中会有一些很多网友
一些胡舟的一些开玩笑的那种说法
发现它分不清这个东西
在我拿一些问题去问它的时候
它可能给我一个偏离事实很远的回答
或者说我向它问一些论文的一些
所以它给我都是一些胡舟的一些回答
如果并连这个问题
对 这个就是很典型的那个Helucination
就是说胡话的问题
然后这个说胡话的问题
是一个很容易解决的问题
其实并已经把它解决了
就是如果你用那个
就是微软的那个NeoBing
它是带ChannelGP对话来搜索 是吧
它上面给你的答案
它上面给你的答案都是它搜出来的回答
就是你起码可以去验证它的好坏
然后出现这个问题是什么呢
第一是个Demo 对吧
它只是个Demo
然后它的机制是
产生下一个词和你对话
它不是为了给你准确的信息
所以说不应该把它当成一个搜索引擎去使用它
而是把它当成一个这种对话机器
和这个叫Recently Machine
就是它可以给你输出一些理议
就是思考
它可以给你输出一些理解
它可以帮你总结归纳知识
但是你不是把它当成一个搜索引擎去使用
它也没有针对这方面进行优化
但是你如果想针对这方面进行优化
是一个很简单的事情
比如说NeoBing就干到了
然后比如说我想在医学领域去做一个
那我就把高质量的医学的事实给它
然后跟GPT说
你在跟人家说话的时候
一定要对一下这里边的事实
然后我教你怎么样去对这里边的事实
就行了
刘湘普重一个问题
就是ChainGPT就是3.5版本
经常有胡乱说话
就是你问他一些事实错误的问题
他也会接着瞎编
就是他瞎编这个情况
有没有得到改善
你和他问的是一个问题
我刚刚回答了
他已经是通过NeoBing的问题解决了吗
对啊
就是它可以解决
NeoBing没有解决100%
因为它有三立合格方面的限制
但是我是说这是一个简单的
很容易被解决的问题
那边
我想先回应一下
不是回应
我想先帮第一位同学先解释一下
就是说我理解的
他的这个抽象问题
应该是指的是来源于
赫拉利的那本《人类简史的书》
然后赫拉利的原书的意思
应该是人类有讨论虚构误的能力
虚构的对象的能力
而不是说我有抽象的能力
因为一般比如说老鼠看到蛇
它会跑
不可能说老鼠他就没有抽象能力
他不能抽象蛇这个动物
所以说
所以说我想讨
就是
当然
这会带出一个问题
就是说
其实
GBT就是生成式的这个
御训练模型
它所基于的语料都是符号的
就是我们
我们的这个文字
它本身就是一个抽象的符号
东西
比如说我是蛇
我不可能表述
它是哪一样蛇
因为
比如说每一篇数页
它都是不一样的
所以说
GBT的输入已经是一个高度抽象
跟符号化的一个结果
那么
我想带出来的问题是
您这个Presentation里面
问到的问题
就是说它是否是一个乌鸦
我不
我
我看了您的那个长文
就是我的观点
跟那个周老师的观点是类似的
我觉得他不是乌鸦
他只是一个巨鸦
那我分享一下我的观点
其实跟周老师基本上一样
他没有实践的能力
那么我读的书里面有一本是那个
为什么
就是那个
Perth博二写的那个
为什么
就是基于因果推理的新科学
这本书
然后它里面说到了三个
三个就是因果推理的阶段
第一个
第一个就是
第一个就是通过这种
数据的关联进行推理
第二个就是通过实践能力推理
第三个就是通过这个What if
就是说反视实践推理
那么实际上
实际上
就是
GBT
就是Perth Training
Perth Training
它是
它其实
已经预训练了
它没有任何的实践的能力在
除非你对后期再做那个instruct
可能它会有一些feedback
但是我觉得它并不是一个
乌鸦
就是它不能学习
因为它是Perth Training的东西
然后它也没有实践的能力
就是说
我去击一个台球
那么我去击个这个白球
我撞到一个红球
它没有这种能力
就是它没有感知器
它的所有语料都是文字
OK
所以这是我自己的观点
我觉得很精彩
然后我在想
怎么样去
因为你没问题吧
没有问一个问题
我就想怎么评价一下
你刚刚说
我来讨论一下
就是第一个点
我觉得很有趣
你把它变成了抽象
但是这个我就更容易理解了
就是我们可以去讨论概念
但是其他人不能讨论概念
然后GPT都是来自于符号的
所以说它只是在概念上
它反而今天缺的
就是这个现实世界的感知
我觉得这个是很有道理的
以及这可能也是所谓的AGI
就是我们今天想象
我觉得Chagg Pt是AGI
因为它已经能在很多事情上
表现得像一个优秀的人类一样了
我觉得它就是AGI
但是Sam他自己不觉得是AGI
他觉得他没有到那个程度
但是大家都会觉得
你想从今天的Chagg Pt
到一个大家想象中的AGI
最重要的就是增加动模态
增加动模态最重要的目标
就是为了在现实生活中
或者说是那些具体的东西中
得到具体的信息和具体的反馈
所以说我觉得对这个点很重要
然后确实是现在模型的短板
但是希望未来
可以照这个方向去解决
那第二个你说的是不是乌鸦
我听懂了
我觉得我听懂了
就是它按照三个因果关系的方式
它缺第二个和第三个
它只有第一个
可是在这种情况下
就是我们之前是
就没有一种生物
是可以在不接触现实
不接触具体的时候
直接接触抽象的
就是人在形成抽象的时候
必须要从具体来
所以说我们其实并没有认真去思考
你的这个具体
是不是因果关系的必备条件
但是GPT没有接触现实
对啊就是你是不是一个
假设我们今天有一个人
今天这个人是不存在的
因为他必须要先接触具体
才能学习语言
然后才能去思考
如果今天这个人他只思考
就是这个肛中大脑
他不需要接触任何的具体
他能不能产生因果关系
就是这个肛中大脑能不能产生因果关系
是这个问题
他不存在所以说
我没法回载
但是我觉得他不能排除这样的可能性吧
我最后抽象一下
就是我对GPT的理解
就是我抽象成一个思维实验
就是我经常搞思维实验
其实就是一个小女孩
她在一个封闭的房间里面
然后她手头上有大量的
无限的书籍
当然这些书籍可能没有图像
因为我只是基于GPT3.5
那么它没有图像
那么它能够对外部的人做出任何的回答
它可以有色彩学完整的一套色彩学知识
它读了色彩学书
但是它不知道红色是什么颜色
对
这个是最核心的问题
它没有实践的能力
我觉得这个是GPT的一个局限性
当然我不确定
等等
刚才你那个问题
这个问题接下来呢
就是你本来想说的是
它有没有乌鸦的那种
就是reasoning comprehension deduction
就是我自己用具体的词去理解它
就是它有推理能力
它有理解能力
然后它有演绎的能力
对
它甚至可能会有一些这个隐身的能力
对
这些东西跟现实其实我不觉得
就是刚刚你说的那个小女孩
你本来的问题是
它有没有这些就是逻辑抽象
或者是等等是吧
有
但是没有办法认识到红色是什么颜色
这个问题重要吗
就是它可以给你完美的描述红色
它不是一个
我觉得它这样的一个东西
它不能够称为一个EGI
当然我不知道EGI这个定义
EGI就是那个
微软最近出了一个就是EVALUE GPT
GPT4的
然后他在那里边
一开篇一长篇累度的去讲
我们怎么定义EGI
他说
他举了这个市面上所有的
就是主流的去定义EGI的方式
都是有问题的
然后他们选择了一个可能争议最小的
应该是上世纪九十年代
具体什么时间忘了
一堆心理学家
然后放到一起去做的定义
其实大概就是
它能不能像人一样去做人类的任务
对
在这种情况下
就是我知道它不知道红色
或者说它不能像我一样认识红色
但是它能给你完整的描述红色
它能基于这个颜色的描述
去做所有颜色描述需要做到的任务
那它
现实任务它没有办法做
它没有办法识别红色
它没有感受器
就是现在的3.5
对 你在描述一个事实
但是这个事实
我就说那它的implication是什么
就是
比如说它要去调酒
它当然不能去调酒了
我不认为调酒是我去认识它的
我去判断它的任何的重要的条件
就是所以说认不认红色
也不是我判断它能力的一个条件
就是它
它为什么需要认识红色呢
就是
无法完成
完成跟色彩相关的任务
问题就是这样
那它可以不需要完成
必须我要
那您刚刚
您刚刚的定义向我一倍了
就是说您需要AGI
去帮您完成某一项任务
但是我的观点就是说
它没有实践的能力
所以说它只能够作为
一个我的智库这样的一个角色
但是它无法帮我去做动作
我是这么观点的观点
我写一个PPT是具体的做动作吗
对
我知道它现在确实有很多
不就是我在想我的这个
公司是怎么来的
一大半都是来自于我的PPT
那它有没有做动作呢
PPT它
不是啊
就是首先PPT它是一个文字型公投
就是我还是回到色彩学
就是它没有办法认识到红色
就是这个问题
它能不能操作我的电脑
然后给我的PPT做出美观
我说什么样的东西是美观的
然后它操作我的电脑
通过颜色把我的PPT
调到一个好看的
可以吧
类似吧但是当然
计算机内肯定是有符号
它计算机可以
就是计算机
就是您发出一个红色指令
它计算机可能
它会能够识别这个指令
就是说PPT给计算机
发一个红色指令
它可能可以实践
对就是
所以就是刚刚回到
我们两个可能有那么
稀微的不同
就是你觉得它必须要
像我一样理解红色
它才能有用
它才能实践
它才能有用
跟现实社会互动
现实空间
好我再说一个
我可能背后有一个
另外的理解
就是有一个APP主
是老蒋聚靠谱
然后他有说我们这个
其实我们是活在四个世界里边
一个是现实世界
一个是感知世界
就是现实世界是现实
但是我睁开眼看到了以后
他变成了我的感知
这是我看到的东西
然后第三个是意义世界
然后说在计算机发现了以后
有一个数字世界
然后这四个世界会互相挤站
我现在说呢
就是我的绝大多数工作
其实是在数字世界
和意义世界里面完成的
这是我拿到工资的
绝大多数的来源
就是我也不需要去
现实世界中改变任何事
我的PPT是我的工资的来源
Chai GPT他的这个能力
是可以在这个意义世界
和这个数字世界里边
去进行操作的对吧
他没有办法去触碰到
那个真实世界
他也没有感知
或者说他的感知方式
和我们不一样
他只能通过我们的符号
和我们通过其他的知识
去进行感知
但是他能在这里边去完成任务
他能在上两层世界完成任务
这是我的可能和你的区别
就是在我看来这样的东西
就已经是一个
在这两个世界上足够有用
且足够能帮助到人类的方式了
他不需要去跟真实世界
去产生交互
可能我俩对于AGI的定义
有些不一样
我觉得必须要在这
对没有人定义是一样的
这是问题
或者说我也不想
就是去用AGI这样一个
大家没有准确定义的东西
去说他
我说的是我会去思考
他能做到什么
然后我会思考
他已经能占我70%的薪水了
我带线上的同学问一下
GBT有人类普遍认知范围内的审美能力吗
在文学、绘画、音乐等等方面
有可能爆发出Emergency吗
什么是人类普遍认知的审美能力
审美能力
这个孙老师可以以您的理解来回答
我觉得我也只是代问
这是一个非常之深刻的哲学问题
就是人类普遍
就是审美是主观还是客观的
这个有答案吗
我只是个代问
我希望他能回答一下
我们现场问题优先一些
话说刚才那个问题
我自己的回答就是
审美是主观还是客观的
最后的答案是
主观和客观是一个错误的分类方式
审美才是唯一的
然后主观和客观其实不重要
你好
孙老师你好
然后我是一个
没有像其他同学那样
就那么高深的去想一些
里面深入一些知识
我做一个普通人
我想一般人是一个
我们都是狗
对
就是一个开发领域
或者是一个
Made Manly的一个角度去想AI
然后我这里有三个小问题
第一个是说最近
就是涌现出大量的一个叫魔法写作者
类似于说怎么样
好利用那个指令去
奔赴AI给我们做事情
那这个语言的话
对我们有没有说去必要去
深入去学习
或者是
因为以后的平台会越来越多
4.0也好
然后Google
Gamma或者New Bin什么
就越来越多平台
那我们现在
现阶段有没有必要去说
去学这个魔法语言
这个魔法语言
有很多大量工作机会
在市场中
特别在美国
可能现在中国可能
稍微没那么流行
但是我看到已经很多那种机会在里面
所以我想
这是第一个问题
我是一个一个回
还是三个问题是相关的
所以我听完三个再回
就看老师您
我怕记不住
有相关的话
我就听完三个
不是那么相关的话
我就一个一个回
可能
其实算相关
我先简单回一下吧
然后就是
然后再
到时候你再一起问
就第一
他没有赚那么多钱
那些新闻是一些
博眼球的新闻
就没有出现那么多工作机会
然后那些招聘可能
也不知道
就是他跟那些招聘就没有了
但是更重要的就是
他的这个prompting
就是你怎么样去跟他对话
然后去
我们很明显看到
不同的人跟他对话
他的质量会非常差
差得非常大
甚至我跟他用不同的方式对话
我的答案也会差得非常大
然后
我这更深入的一个思考就是
他到底是一个更工程向的能力
还是一个更
PM向的能力
就是你需要用产品经理的方式
去跟他对话
还是用工程师的方式去跟他对话
区别是什么呢
就是工程师问的是
去跟他对话的方式
是教他怎么做
就是我在这儿有这样的几个做法
我告诉你怎么做
然后产品经理呢
是我要什么东西
我告诉你什么是我想要的
什么是我不想要的
今天
绝大多数的好的prompting
都是工程能力
都是告诉他怎么做
我相信未来会越来越多的
我告诉你我要什么
因为他自己的模型能力在上升
大概是一个这种感觉
谢谢
然后
然后老师
第二个问题是说
如果
就是
老师您以后要创业的话
就结束
没有啊
没有没有
就打个比方
就是
副业也好什么也好
就是anyway
然后结合
如果现在AI的话
以老师您的这个
现在的
认知或者是您的高度
在未来十年的话
对AI这个领域结合
因为我的
我的
个人观点是
我认为的
上一个起点应该是
Internet
就是
互联网加
那我觉得以后的
未来市场应该是AI加
那有什么行业是
孙老师您觉得
如果您要创业
你觉得对于
对于我们
一般
要
有什么领域可以
觉得前景都比较好的
我
然后
然后例如
我现在有一些行业
有一些领域上的
例如
就是AI结合股票
AI结合
彩票
就是这种
脑洞
然后
结合这种
应用开发
如果是
对于
因为我
也不清楚AI
它对于预测能力的
一些
发展
或者是它的一些
一些能力
所以我在
这个领域上会有点
想要问孙老师您的
然后
还有一个相关
就是跟这个
一样的
就是说
现在这几天出来
一个叫
那个GDP
然后跟现在GDP 4.0
具体
有什么一些差别
就
我先回答第三个吧
简单一点
它是基于GDP的能力的
一个
应用方式
对
就是
你需要调
GDP或GDP4的API
你如果没有GDP4的API
你用不了那个东西
你也不能用GDP4的
这个方式去用那个东西
那个东西所谓做的东西
它做的就是
去
把你的这个任务
用它的东西去拆解
然后不断的去问
GDP怎么做
然后再去执行
其实
所以叫Auto GPT
对
就是
你原来可能是
就是让一个人
在没有想清楚
怎么做的时候
让GDP帮他想怎么做
大概是这样的一个东西
回到第二点
我自己没有去思考
这个问题
为什么
因为我觉得创业
最重要的一点
最重要两点
一个是
就是你市场和这个产品
是要结合的
当然还有一个
同样重要的点
就是Fund market fit
就是你自己要
适合做这件事
股票加AI
跟我有啥关系
就根本不是我的机会
彩票加AI
更不是我的关系
这个机会了对吧
所以说我今天
去看到的所有东西
我不觉得那些东西
属于我
如果我看到了
我可能会去创业
但是我没有看到
任何属于我的东西
你具体是想要了解
那个AI对预测性
就是这种
预测或者
基于大数据
所以未来预测那个判断
或者它能力能去到一个
现阶段能去到
哪里的一个状况
预测股价吗
可能
打个比方可能有一些
小项目可能是
大家一起拼团
去买一个什么
六合彩
预测不了
彩票
是完全不可能
除非它的那个彩票
本身的那个
就是生成彩票
号码的那个机制
本身是有规律的
但是六合彩的
最基本的
大家会去买的这个
核心假设就是
它的那个是没有规律的
所以说
如果不存在这个规律
它也没有办法
抓到这个规律
谢谢
但是没有说完的就是
不是我的机会
但是我觉得
我要做的很重要的事情
刚刚给大家的建议就是
学一门手艺
学手艺是很重要的
再一个就是
如果说GPT
真的带来的是智力的分发
那提高自己的判断力
提高自己的批判性思维
会非常非常重要
因为只有这个东西才是
你和其他人的区别
不然的话你只是知识
或者简单的性能
绝对是大家都一样的
很快就会被
只要GPT不是在做那个
现实世界中的东西
是把它在意识世界里边
很快都可以取代的
那你和别人的区别
和为什么你
调教出来GPT
和别人不一样的
就是你的判断力
和批判性思维了
谢谢
谢谢说聊天吧
老师您好
就是可能刚才咱们聊的
可能是一些偏理论的东西
可能就是对我来说
我可能想请教几个
就是偏应用册的一些问题
其实我的第一个问题呢
就是说既然ChainGPT
它是继续咱们的一些内容
去学习生得到一份
得到一个答案可以这样说
那么是否会存在
就是说当人们大量应用GPT的时候
大家产出的内容都是一致的
那么这个时候它再去学习
那它这个内容是否能产生
其实我的一个观点就是说
它是否会对人类现有的一些
可能普通的真理性的一些内容
产生了不一样的一些看法
但是因为觉得这个是对的人
变多了他们就变成了真理
会不会有这种可能性
我一个一个回答还是
好啊
我觉得这个也是个很好的问题
我也经过几次的认知的想法吧
就是第一我第一次
一开始我其实这个GPT降临派
就是立场胜平
我是很希望GPT来多取代一些人的
为什么
因为我看内容我看小红书
出来了一条爆款内容
全都是类似的爆款内容
然后又加很多假的
就比如说你要上面去搜减肥
搜健身
一大半的人是骗你的吧
对吧
所以说我觉得取代这些内容
那是一件好事功德无量
然后后来我又在想
确实就是会有很多人去产生那些高质量的内容
但是如果GPT去把这些人的创作动机给取代了
那这些人就不会产生了对吧
那确实就是你刚说的这个问题
但是我后来在想
就是或者说之前听了一个播客
是那个清华的刘嘉老师
我很推荐
在《笑语宇宙》上
叫刘嘉就是那个嘉宾的家
刘嘉老师的播客
他就讲说
他是做这个认知科学的这些
然后心理学
然后他就说
我们其实每个人都知道素质教育重要
但是我们学校里边到现在都不教素质教育
为啥
因为刚好不考
对
对 所以说为什么刚好不考
因为那些东西好考
那些东西容易量化
你的知识技能那些东西容易量化
你的素质是很难量化的
批判性思维是很难量化的对吧
我们跟一个人聊三天天
也不一定知道他有没有批判性思维
而来辅助别人观点
所以说当你的那些知识
这些东西没有用了以后
人们如果是要去改变
人们是要再适应这个新环境
可能就是要去多注重批判性这些东西
那可能反而会促使那些
所谓的有原创新内容的人
他们变得更重要
和更多的人会变成像他们那样的人吧
我猜
这是我的希望
他们可能是实施另一个发展
我可能还有两个可能没那么相关的问题
也想请教一下
就是说最近包括像百度
比如说百度的文心语言
然后阿里的统一签问
它其实都是基于这些可能大语言模型
去得到的一些这样的产品
那么可能赵老师你看
他们之间最目前来说
他们之间的差距大概是什么样子
包括他们之间的一些差距是什么
我有一个视频专门说了这个
然后我的主标题是
国产大模型有希望吗
然后我的副标题是
中国国宗能拿世界盃吗
就是这样
就是你会看大家都是在踢球对吧
但是踢球的水平是差很大的
就是这种感觉
就是大家都看上去在对话
但是最后的那个
就是智慧程度差很大
那老师我可能有最后一个问题
就是说包括像咱们就是说
ChainGPT
然后国内的这些大语言模型
那么其实会不会说
这些产品他们所带来的应用场景
也可以做一些差异化的一些东西
比如说GPT可能更注重一些
可能他的某些能力更厉害
那么他对应的一些场景
可能就不是做小红书内容这种场景
那假如说像是这种通移签问
他可能就是适合国内的这种
中文的这种语言模型
他是不是会对这种小红书的文案优化
然后甚至说一些这种商品
类似现在一些做外贸的商品
详细的优化
会不会就是说他们的一些
应用场景有一些差异化呢
我在想要不要讲这个
我来这样通过打比方吧
就是不会
因为你找一个聪明高浅的同学
干任何事情
他都会比一个智障干的好
无论他是做小红书还是做什么东西
我的观点可能就是说在于这种语言
比如说中文和英文这种
没有区别
我自己读博士的时候
我看中国问题是中国人写的文章
但是都是用英文看的
高学上论文都是用英文发表的
我在思考的时候
我仍然是在用中文思考
有的时候可能变成了英文思考
大多数时间是在用中文思考
可是我读的信息是英文
就一样的
你想去更好地理解中文
首先你要去把你最底层的能力激活出来
你底层的能力起来了以后
翻译其实是一个简单的事
包括文化理解也是一个简单的事
我有一次就直接拿这个东西去问GPT
有六个领导
有七个领导
你有六支烟怎么分
第一次问
他给的那个问题非常奇怪
给的回答有很多什么
让他点上钱
我觉得有这样的回答
但是后来有这样一个
我自己试的
你是一个中国文化专家
然后你现在遇到了这样一个问题
请你告诉我应该怎么做
他给了几个答案
第一你要先把这个烟给
这里边资历最深的那个领导
表达你的尊敬
然后接下来你要按照大家的资历去一个一个排
到了第七个
你去主动提出来
和他一起去买一些烟
在这个时候你既表达了对场上人的尊敬
然后你又能有一个和他沟通的好的机会
我觉得这特别情商比我高多了
就是我是想不到这样问题的
所以说这已经是现在的GPT
这是不是意味着就是以后比如说中文英语各种各样的语言
他们其实就是他们的语言这个模型就已经统一了
就像人工智能
他已经发现了语言最下面的那个一致性
这语言最下面本来就是有一致性的
好问题
就是语言的一致性我猜百分之九十以上可能是一致的
对吧
然后然后然后那些不一致的我们也可以通过学外语来解决
其实没有那么多不同的就是思维方式的
完全思维方式不同的语言
如果你说数学识本语言的话可能数学的思维方式是不一样的
那你有没有接触过数学这个符号
可能你的思维方式是完全不一样的
对吧
但是你你反正代码可能又是另外一种语言
就是你接触代码这个符号以后你又带来了代码的思维方式
但GPT都已经学完了
所以说我觉得就是那个差距对他来说可能不太存在
他有没有穷尽语言能带来的所有知识我觉得远远不到
但是多语言对他来说是不是问题肯定不是问题
好 谢谢老师
您好 我叫孙杰
我先介绍一下我自己以及我为什么要问这样的问题
我之前也是同学的SIMIG的
后来我去了阿里
然后我做了很多年国内各个high tech的跟渠道的与业的合作
就是把它如果去上一段边线
然后你刚才有听到说你想做调酒师
其实我一点也不不惊讶
因为我自己也搞了一个副业
我是7年的身心灵疗育师
然后把国内国外的很多的这个系统都学习了一遍
我觉得如果AI再发展的话也不可能取代意识和智慧吧
所以我觉得还还挺有意思的
那我想问的问题就是像比如说
其实国内包括国外有很多的high tech
比如之前有比如指纹直播生活实验技术大大大数据实验室等等
其实我也做了很多落地的东西
有的时候就是眼见它起高楼
然后眼见它楼落地
我觉得有两点比较重要
一个就是技术本身它的精准性
就是第二就是是不是有一个够聪明的人
把它落地到一个可商业化的东西
因为我觉得任何事情想要长久的话
最后是归于到商业模式和财务模式上的
这样才能让这个科技公司更有动力去不断的去挖掘它
以及在C关用户的话
那其实chapboard的我关注是
其实我是从商业角度的
我完全不懂技术
但我其实更关注它未来会变成什么样
就比如说就比如说像火箭
马斯克做的火箭它其实很贵
但是马斯克想如果把火箭回收之后
当成本降低的时候
它就变成了一个普通人可以参与的东西
所以我就和一些像跨境的公司的老板去交流
我们想到一些场景
就比如说它是否会有一个
一个非常大的优劣的优劣的优劣
就比如说它是否能跟电商结合
我更关注的是它是否能成为一个新的私域流量的池子
以及这个私域流量的池子最后会掌握在谁的手里
以及用户的标签会储存在哪里
它是我会在某一个公司
还说只能是在微软发明的就是微软的
然后百度发明就是百度的
其实这一块就是中间的实现形式
我没有太想清楚
因为我不懂技术
然后第二就是我想问一下
你个人有没有想过
比如说除了我刚刚所说的电商场景之外
你觉得还有哪些可能2B2C领域的
最后的2C的这种
饭行业的应用场景有哪些比较有价值的展现形式
就比如说像
比如说它如果变成了私域流量的话
它可能会是一种新的流量变现的渠道
因为我最近几年在做流量变现
但实际上传统的SEO形式的这种
或者是金价付费买量其实已经很out了
而且成本非常非常的高
所以现在很多人不论是大企业还是小企业
还是客人都在做私域流量
那比较传统的方式就是你搞一个社群运营
但其实是很耗费人力成本的
所以我又想到说
参透的师傅可以代替那种比较好的人工客服
来取代这个传统的人工客服
而不仅仅单纯的是说
你好你要什么一些定制化的QA的回答
它会变成一个比较高智商的
一个高级的一个客服的一个质量
来替代这种低质廉价的人工
我觉得这几个问题
我听懂了
后面那个问题我是想说
我不是很关注
结果后来发现你问到了我的工作本身
我就不能说我不是很关注了
对我自己是做增长的
这是IEG的读者会
我是给IEG的爸爸们做增长的
然后
我是觉得它
在现有的情况下
包括你说的那个私域的运营
它会是很重要的点
因为我们过去的流量变成游戏玩家
对吧你看到了一个市面上任何一个
你可以坐下不用
我们看到任何一个流量
我们想把它变成一个你的客户
确实是主要是通过
推荐和转化的逻辑
我觉得Chai GPT可以让这件事情
变成一个销售的逻辑
就是你不是给它看一遍
而是有一个更好的
不管是通过对话吧还是通过理解
总之它会有一个更销售
想的去提高转化率的方式
以及它的这个所谓的
所谓的社群运营
它未必是现在的一个形式
但是我们想知道这个老游戏
它的那个很多活跃都是来自于
你可能产生了一些内容事件
或者各种事件
然后就来了很多
就是相声派对等等都有这样的例子
在过去我们人是没有办法
控制这些东西的
因为我们没有那个内容生产能力
或者说是去理解
发生所有事情的这些
这样的方法但是现在可能有了
就是一个比较大的增长机会
但是你如果你的问题
是落在今天的Chai GPT
怎么样子用在我今天的业务场景下
怎么样子快速的落地
和快速的帮我赚钱我没有答案
这个我觉得
创业者们会去Figure out的
我也听说很多创业者在做这样的东西
比如说你的那个
视频你电商的那些视频
怎么样子把它做得更好一点
对我没有答案
我也不打算照这个方向想
但是我真的想就是回到这个的第二个延伸
就是我觉得现有的场景
用Chai GPT去做增效
是30%到300%的机会了不起了
但是真正的
我说那个
长期影响就是那个大的长期影响
那个3000%到300%的东西
是在现有根本就没有解决的问题里面的
刚刚还有第二个问题
就是它是怎么开通的
数据是怎么储存的
我还想多聊一下这一点
就是Chai GPT是OpenAI做的
不是Vivian做的
然后OpenAI
Vivian是OpenAI的一个很重要的投资人
但是他们这个投资的方式
其实和市面上
存在的投资方式都很不一样
OpenAI的组织架构
是它有一个非盈利的架构
然后这个非盈利的架构控制一个
盈利的架构
但是这个盈利的架构它的这个盈利是有上限的
它叫一个CAPT
就是它是一个有上限的资本主义
所以说这个盈利的架构
赚够钱了以后
它就
所有东西都回归到这个非盈利
并且这个非盈利对这个盈利的决定
就是日常经营的决策权
是有绝对决策权的
微软投的和其他投资人投的是
这个CAPT盈利机构
它是有上限的
所以微软在这里边它有很多
这个收益权
但是第一它不能控制你
你到底做什么第二它的收益有上限
在这个架构之下
就是我觉得
它费了这么大的心思去设置
这个架构如果它不设置这个架构
它今天融资会比今天
GPD出了以后所有人都想给它掏钱了
但是在GPD出之前
他们融资是很艰难的
就是因为一个很壮的原因
就是因为这个组织架构
所以说他们费了这么大心思去搞了一个
这么处理不太好的组织架构
我还是相信他们的很多这种
全人类的愿景吧
这是一就是我觉得他们动机展现出来的是好的
第二就是具体怎么开放
今天我们如果去看那个GPD API的
这个Term of Agreement
就发现它其实这数据的使用是很严格的
就是它没有要去
读取那么多东西
它严格的保证
它的数据是用在去改进
产品体验上而不是去
为那个模型上
以及我猜未来
第一它有没有可能岁数不数不知道
但是它应该可以有一个更容易的
就是尊重隐私
就是让你的数据
更有安全感的这样一个措施
第二我自己还觉得
GPD的数据使用方式
应该可以跟GPD
约定一个加密算法
然后通过这个加密算法的方式回传过去
然后它自己不需要去
像人类那样去理解它
给你算出来
然后其中是保证你数据是安全的
就是我觉得数据安全不是一个很重要的问题
因为第一它们是好人
第二这个东西是可以被解决的
中国政府在意这个问题
我又
这我
能说什么呢
中国政府还在意 算了
很多问题
我也没办法
老师您好
我这里有两个比较小白的问题
第一个的话就是
在我的认知当中
人类的发展
都是从人类最基础的认知
然后人类
我们这里先不讨论
人类到底是怎么来的
从哪里来的
然后人类是有自由的意志
是有自己的思维
然后它从古希腊的这种哲学
到后面的一个数学
到后面的整个
一个科学技术的发展
其实在我的认知当中
一个非常自内的
或者说
这种AI
能够模仿人的这种思维
我的问题就是说
在过往的
研究经历当中
包括目前的研究经历
有没有相关的科学家
有没有做过这种类似的
能够
或者在数学领域
或者说
能够让CHESHGBT或者说这种大约模型
然后能够做一些这种
能够具有创造性的这种
类似于数学
或者这种
发明或者说
定理的推导公式的推导等等
有没有这种类似的
能够
跟人类这种思维
一样的这种
能够颠覆这种人类文明的这种
公理的推导
有没有过这种的
好问题
没有
因为这个对人都是很稀有的
技能
但是他
你问了两个问题
第一个是有没有让他去做创造力的工作
我们现在看到了很多
这些的话都不是什么
新的东西但是大家都觉得
这好像是挺有创造力的没见过
然后画的挺好的
创造力这个词我觉得
也挺难定义的就是我们
我们看到很多创意型的工作大多数都只是
致力的班专而已
我们没有真的去创造任何东西
对所以说这方面的
工作ChaiGPT能做的很好
包括陶哲轩他
是重度ChaiGPT使用者
然后他发了好几个Twitter
就说ChaiGPT是怎么让
怎么样子
让我在这种非常理论
非常高级的数学的工作中
得到切切实实的增效的
就是包括ChaiGPT
给他提供的很多理论他觉得这个
推导的过程虽然
是错的但是给了他
很多灵感也给了他很多思路
有用的而且
记得这是一个Demo
有没有办法让数学家去把他训练的更好
让他变得更有用我觉得是肯定会比今天
做的好能做的多好我不知道
但是另外一个就是我为什么说不能呢
就是这个是我其实
仔细想的一件事就是
Eureka这个词就是阿基米德
在发明福利定律的时候他
我发现了是吧跳出浴缸
他这个词就是
他当时说的就是这个Eureka
Eureka其实有两个步骤
第一个步骤就是他发现了
一个人类都没有发现过的东西
就是世界上
所有的人都之前都
不是
所有人都在想吧但是总之世界上
之前所有的人都没有想到那个福利定律
说明他是一个离现
有人类知识非常远的一个东西很难
想到对吧但是他想到了
第二个呢是他马上发现了这件事情
是多么重要
他想到的瞬间他就知道了这是一个非常重要的事情
我觉得ChaiGBT
以他这个不断的去
蹦下一个词的这个机制他应该是
很难做到第一点的但是他
有没有可能做到第一点我不知道
可是他应该超级难做到第二点
因为他没有办法判断
什么东西是对人有用的
他需要人去告诉他什么东西对人有用
所以就是
就是为什么我觉得他能不能取代
我觉得很有可能但是能不能取代
对我觉得不太可能
那我接下来就是
还有一个问题就是刚才讲到
我们ChaiGBT现在
是一个demo刚才也有好多
同学的话讲到就是说他的一个商业化
然后呢
其实我不太想
就是说讨论他具体的
商业化的用模式但是我
想请教他就是说他以后
的一个未来的发展形态
他可能就是说应用在不同的
领域比如说举例
客户或者怎样子就说
非常智能的一个客户他是
第一个是
应用在某个领域或者说
他可能会应用在
对某个人
这种非常个性化就包括你
刚才讲到的就说
要去调整那
让这个AI机器人来帮着
教育小孩那好了
他说的不是我说的我没有干这种事情
这个
这个AI机器人
他是属于
个人
不是说
他的思维
是属于
或者说这个机器人他是
属于个人的产品了对吧
不是
应该绝大多数的机器人
还是一个偷用的就是可能
GPT我们会发现他已经能解决绝大多数问题了
你不需要一个个人的东西
继续真的去上去帮你解决什么问题
比如说我今天想编程是吧
GPT4或者说他
再改进一下他可能出了一个
编程版就是他编程能力
更强了那他就可以帮我编程了
跟我没有任何关系
OK那
这样那个推进系统您的意思就是说
他那个OpenAI或者说
文芯业他只是他在以后的
一个发展过程中他只能就是说
是一个
这种比较common的一个
东西就不会进行一个个性化
比如说他就是一个全程的专家
或者说一个
比较在会封城
不同领域的这种专家你那意思
是这样的吗
这只能都是猜想啊
真正的是看他们怎么去开放
我的猜想就是第一他的
通用型可以解决绝大多数的问题
就好像这个钢铁下落盔甲他一个人
已经可以打败世界上所有的
坏人了他不需要在
这职上去做什么东西
但是你看这里边就是他每个不同的
那个钢铁对吧他有专精的东西
举个例子就是通用型的
GPT可能在医疗这件事情
上他做的不够
好我们需要他做的
更好那他可能就要去
多读这方面的文献然后他甚至
在那个就是人类
给他feedback的时候他多用这方面的
数据去给他feedback
那他可能就是一个专精医疗专家
GPT他有医疗方面的知识
以及这些知识里边所提现
出来的一些能力他可能是
这个是专业的GPT
那在那之上就有一些非共识的东西
比如说今天一个
营销方案基本的质量
我们是可以有的但是谁的营销方案
到底更好用那其实不一样
就是我们看到最牛逼的那些广告
专家们就是他们
出的那些东西不是一个共识的东西
很多人都会觉得外你这出了个什么鬼
结果发现效果就很好
那这个东西我觉得也不太可能
存在于人类现有知识里边
因为他完全是个非共识你也不可能通过逻辑
去推导出来
这个东西可能是定制的那一盘
我不知道他会怎么样
但是我觉得合理的方式仍然是
我做一下未来的推断
但是这个推断
是基于一些我也不确定的事情
比如说他这个模型
门槛有多高
他能不能被快速复制
假设他的模型
就Sam自己的推断
两三年之后世界上会出来几百个大模型
不同的大模型
就是OpenAI的CEO
他访谈里面说的是以后
会有很多个大模型
每个大模型的能力是不一样的
专心的东西也是不一样的
所以说像你说的那种情况
我自己的推断是世界上
可能未来重要的只有
OpenAI一家
重要的只有GPT一个模型
这个GPT的模型
他可能会把Feedback这一步
开放给大家
然后你再Feedback这一步
去把你的知识和一些想要的东西
反馈给他
去适配你的工作
我觉得科技的话是给大家更好的一个生活
如果说这种
只是一个比较共同的模型的话
那对于我来讲
我可能不会跟他讲我心里的一些
比较
比较个人隐私的一些东西
你今天有没有用微信
去讲你的个人隐私
我不会讲特别
的那种个人隐私
就是涉及到一些
宗教政治或者说
科技能力内心的一些东西
其实我想再说
如果是这样子的话每个人可能都会对他有所保留
我的意思就是说
你内心那块东西可能完全不拿出来
但是你可能对科技的接受程度
超过了你的想象
苹果是一家垄断公司
微信是一个垄断APP
不能说这句话微信是一个好用的
大家都去主动使用他的APP
我们很多这种
事情都是在这种地方发生的
所以说垄断这件事我不觉得对人
有那么重要
他做一个大语言模型
就是说现在
需要更多的这种
提示工程师
然后其实就说
每个人就说会给他
更多的这种私有化的问题的话
对他语言模型的训练
对他自己也是有
他不用你去跟他对话的东西
去训练这个模型
他只用这些东西去改进
你的使用体验
这个背后
GPT4所调教出来的能力
其实是基于
人类积累的高质量信息
你先去跟他说一句话
他不觉得这是高质量信息
这是
大模型和
这种类型的大模型和过去模型的一个很重要的区别
就是过去的模型会非常注重
你跟他对话的这个点
因为他需要不断的去
专精这个模型
更好地去适配你和他的对话
你和他的对话才是这里边最真实的
的那个使用场景
所以说他必须要拿你的对话数据
去训练这个模型才能把这个模型做得更好
但是大模型是首先他要通过
高质量数据把这个能力给提炼出来
然后再通过反馈去
和你的喜好对齐
所以说他最多最多
也就是到反馈这一步
他没有必要到顶上那一步
好 苏老师
我本身是你的一个粉丝
谢谢 谢谢
然后我的问题还比较多
第一个是刚才说到这个垄断的问题
然后我其实有点疑惑
因为这也是我第一个想的问题
就是所谓现在说的
我们的定义中的垄断应该是指
商业垄断对吧
他只有一家可以做出来
我觉得就是技术垄断你也可以这么说
对对 技术垄断也OK
但我不太担心所谓的
商业垄断或者技术垄断
这一点跟您说的一样
但我担心的如果它是一个意识垄断
或者是一个信息垄断
我们作为普通人怎么来判断
大公司是否作为恶
或者传达给我们的
比如说意识形态是不是正确的
你今天能判断吗
我在那个文章里边
有一个截图
就是说
一个某中国专家说
评价股市的东西
他这样说是不是在偷换概念
然后柴GBT说对 他这是偷换概念
我们今天的舆论已经被污染到了一个
就是为什么你会care
一个工具是否
这个工具会让这件事情恶化吗
我觉得它反而会把很多理性给带回来
不知道
这是我一个讨论
你为什么会担心它垄断你的意识形态
而不是在担心
你的意识形态
已经被污染到一个程度了
我会担心
其实只是我会担心更加剧
我会觉得
因为这个EI一旦形成
现在其实已经有信息解放了
我们看到的抖音一定是
自己本身就在看
我知道这个东西
就是柴GBTOpenAI自己发了一个博客
就是说他怎么样去
怎么样去
就是
处理你这个问题
你这个问题就是
哪怕在美国
它有一个主流的意识形态
尤其OpenAI这个公司在舊金山
它是
有这样的意识形态
在这个意识形态下会认为一些东西是对的
另外一些东西是错的
但是OpenAI说
我给大家开放的这个产品
我会遵守一定程度的意识形态
但是我回头给大家开放的能力
这些东西是可调的
它要遵守最基本的原则
但是这些东西
大家可以自由去定制
明白 感谢
然后第二个问题是
因为刚才其实前面也提到的就是
GBT情况下的一个教育问题
因为和以前的硬式
比如说我们学的东西是为了考试
这样
比如我在想在新的小朋友教育
包括我之前应该是看过
另外一个工程师和
何老黄就是黄仁勋的一个对象
也提到就是这个
未来要怎么去传递信息
或者是未来的人应该学习什么
这个您是怎么看的
没法回答
但是我刚刚笑了一下
就是我想到了一个梗图
那个梗图是
一个人说要找工作
然后用GBT生成了一堆疫苗
然后另外一个人收到那个疫苗以后
用GBT总结
最后就是我要找工作
和这个人想要这个工作两句话
然后中间一大堆废话
就是怎么样去
当我们的很多东西都被GBT取代
和使用的时候
就是我们如果只看第一步
我们会发现我的写作不需要了
只看第二步我的理解不需要了
然后第三步发现这个沟通过程
其实已经被GBT完全取代的情况下
我们到底还剩下什么
我真的没法回答
我只能觉得
所以说为什么我会提那个第五问
就是人和GBT的区别是什么
我觉得你既然能识别到一些区别
然后去增强你的区别
那当然是没错的吧
那就是批判性思维的判断力了
或者说就是批判性思维吧
这也是那个刘嘉老师的观点
你刚刚问这个问题
我又想到了一个
我那个时候应该是刚下
反正我在打车
周日的下午打车
然后就看到了好多中小学生
穿着校服
出来我在想这发生了什么
他们应该是去补习班吧
穿着校服去补习班
然后就听刘嘉老师的播客
刘嘉老师在说教育没有意义了
就是未来一定是
你要想办法是提高批判性思维
我当时就在听着点头点头
然后看到了一堆出补习班的小学生
我就觉得赶紧不要去补习了
赶紧去干点儿功的事儿吧
好 感谢
然后第三个问题就是
其实和伦理相关
比如说
因为我已经看到有些判例在
其中一个是
我先举个例子吧
比如说我们训练AI
他作为律师或者作为法官来判
或者说
帮我们进行医疗
如果他误诊的情况下
那怎么算
好问题 终于这个问题来了
我可以吐槽一下
我这条腿我现在动的时候
它会响 膝盖会响
我之前在美国踢球
然后崴了一下
然后我就去看医生
然后看的是一个普通的医生
医生说你去拍个X光片吧
看看骨头有没有问题
然后拍了以后说没有问题
那你休息两个月
然后你就可以继续踢球了
我休息两个月回去踢球
上场五分钟 又断了
然后超级疼就动不了
然后我再去找了另外一个医生
那个医生说你这种伤
必须要拍核磁共振
因为你的韧带X光是拍不到的
我的前韧带已经完全断掉了
之前是断了一点点
第二次就一下子全都断了
然后我就做了膝盖重建
然后从这抽了一根筋
然后再把膝盖前韧带上去
再加上我的腹腱做的不是很偷懒
总之我现在动
是会响的
那第一个医生谁去追责
我没办法追他责
他给了我一个建议
然后我退费了
所以我现在不太能做那种横向的球队运动
我觉得今天其实
我们社会机制没有很追
就是我绝对是有一半的医生律师和教师是不够格的
对吧
如果说你的够格是60%的水平线
那肯定一半以上是不够格的
那这些不够格的人他们仍然在做
我们如果让GVT可以把这些人的能力提到60%的话
就是提到60%的合格线上的话
那我觉得是个好事
我相信一个医疗GVT
他训练了一年
他不会让我只拍个X光
他会让我去拍一下那个核磁共振
明白
我就继续稍微衍生一下
因为比如说
极端的情况下
社会也支持我
比如说我去追这个责任
或者保护我的权利
然后有一个医生误诊
因为这里面有一个判例
是用Stable Diffusion的人
之前是有一个人
用Stable Diffusion
做了一幅画
然后另一个人拿这幅画去做了一个商业用途
然后另外一个人
假设使用这个人叫B
B他去
商业化
使用这幅画以后被A发现了
A就说那这是我生成的一个逻辑
然后美国的
法院的判罚是
因为它是一个无主体的生成
这是AI生成
所以你也不能
主张你的
版权逻辑
所以我会担心
这后面像类似的
由于我们使用了AI
或者说更广泛的
在社会里面用以后
会出现大量无主体的事情
包括OmniAI我也看到它组织下
它有NGO这一层
其实我觉得
是一把双刃剑
它既好又不好
我们没有办法去追溯
这一个
和它对抗的过程
如果它真的作恶了
我们就毫无任何的
立场点
有
利益不是你追责的逻辑
它如果做了坏事你是可以追到
组织的责任的
包括Sam在GunLex的
Podcast播放里面
他也非常
英雄主义的去说
GunLex是NGO的
但是这个工具一定是有责任的
他觉得工具的责任都在
OpenAI的所有人里边
他是认为OpenAI的人是有责任
去把这个工具用好
和把AGI的可能性给控制好的
所以说
是有追责的可能性可以追到他们
就是你不行你去骂他们
怎么样都行
是有人的
但是你刚说的那个版权我觉得
版权法现在不是一个
在这种情况下已经造成很多问题
会让一些人拿着
旧版权到处去起诉别人
去干这种事
他就更没有去
应对OpenAI
他没有
所以我觉得
立法者去了解
这个技术
然后去给出一个
有原则的监管
我觉得这是很重要的
但是我们不能说
立法没跟上
然后就出现一个新技术
反正我觉得答案肯定是
你要立法跟上
然后最后一个问题
因为我本身是做游戏的
所以我对
包括除了GP之外
对SD他们那些也都有一些应用
然后就里面有一个
话其实刚才孙老师也提到
这个是智力的分发
然后我在理解其他SD的时候
我会理解这是一个生产力的分发
对 但是我的观点就是
是不是生产力的分发
反而对唐勋这样的大公司
或者对于ID是
其实不是一个好的事情
因为在做游戏以前我们会认为美术
是我们的互成和互成壁垒
现在被分发之后
其实大家真的就是拼创意了
这个不知道您是怎么看行业的
没说过
我的文章里面有说
其实就是
他对大公司可能是件好事
但是大公司没有把牌打好
他的好事是什么呢
大公司有现成的用户
现成的场景
然后这些比如说游戏
XGBT它不能取代游戏
暂时不能取代游戏的内容本身对吧
所以说你有现成的游戏用户
你有现成的场景的情况下
你能不能用XGBT去增强你
我觉得是可以的
尤其像企业微信
同学文档这些微信这些东西
它其实是可以被XGBT非常好增强的
那你如果能增强的话
这是一个加分项
然后第二个就是XGBT
不好意思大家
就不是站在资本价的立场上
但是这是一个事实
就是它会极大地降低管理成本
就这句话
极大地降低管理成本
最终受益的应该
最大的受益方应该是大公司
这是两个加分项
但是对于IEG来说
确实就是我们相对于其他的游戏大厂的优势
是在于我们的工业化生产的能力
我们有一堆人可以去做这件事
那它是不是会被极大的抹平
我其实在那个文档里边
有一个
一上来不是列了很多点吗
然后一个灰色的点
我不知道大家一般灰色大家会看不见
但是你回去看的话
那个灰色的点是一个小团队
我觉得两年内大概率会发生的是
一个小团队
半年就可以做出一个3A级别的游戏
然后他买5块钱就可以赚钱
这个对我们同学的业务逻辑
其实是个很大减幅
感谢
你好 老师
其实我是学法律的
然后前面您说了
我让我吃了发抖
然后反省一下自己能力够不够
就涉及到第一个核论断
和内容安全一系列的
包括生成是人工智能的这些所有要求
只说目前国内外
一直探讨就是
大家还没有明确的一些定论
大多数从很公关的伦理上来说的话
这个不太不小
然后我想问一个两个问题
第一个就是问一下您
关于这个GBT其实让人思考人和以为人的事情
因为就是
我大概是从13年左右
当时发生AlphaGo的事情
包括深度行政网络
从06年有突破性的进展
13年 然后包括18年左右
当时GBT逐渐去衍生
其实已经关注到这个了
然后从我个人角度
因为这个法律人律师
保守之后
其实在学英语的时候
当时就介绍了我说
DimMind它的模型
已经让一个机器很快的理解语言
为什么我们学英语还要去背
然后后来继续上学
继续意识到说
为什么很多东西
看似好像我是理解了
但是无法明确我自己的意识
或者我怎么理解它
然后后来
设立到这个GBT
有个感觉说
就是我们现在在
从应用层面去学它表面的功夫
表面一线的从模型 框架到应用
但它只是一山一角