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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
Hello 大家好 欢迎回到KWRT中
今天跟大家好好聊一下
怎么样去正确理解ChaiJPT的意义
其实有两篇文章讲的已经非常清楚了
就是比尔盖茨的Age of AI has begun
还有这个Sam Altman
他有一个More's love for everything
这两篇文章讲得很清楚
但是可能大家也没有去看原文
我正好在我那篇文章的第二文里边去讲了
ChaiJPT的意义
而且是在没有看这两篇文章情况下自己去推导出来的
后来发现看了这两篇文章以后
和我那个文章所讲的也是非常有共鸣
所以就给大家提供一下我的角度
来给大家讲一下ChaiJPT的implication是什么
我相信听完了我的这个解释以后
大家也应该对那两篇文章有一个更好的共鸣吧
好 那我们就直接引用大佬的观点
就是Gates他在他的文章开篇第一句话
就是说他这辈子就看过两个颠覆性的技术
第一个是GUI graphic user interface
就是图形交互界面
第二个就是ChaiJPT了
那这个怎么理解
就是很多人会把ChaiJPT比方成iPhone
比方成电脑 比方成互联网
但是我之前也在各种比方中找
总是觉得没有找到
但Gates说它是GUI的时候
我就觉得没错就是这个样子的
那这背后的那背后怎么理解它呢
其实如果大家看我们的计算机历史
我们就在三个地方不断的进步
第一个就是在算率存储这个硬件上的进步
第二个是在数据的生产和使用上的进步
第二点我稍微多说一下
就比如说我们在抖音上传一个短视频
这个短视频本身是数据
我们用户在浏览不同的短视频的时候
产生的浏览行为也是数据
那抖音就可以把这些数据结合起来
一方面给我们推送想看的视频
一方面给我们推送我们更容易点击的广告
从而形成它的商业模式
所以说这个数据的产生和使用
是一个推进互联网往前发展的非常重要的推手
那第三个也是非常非常重要的推手
就是我们对上述两者的使用
对算力存储和数据的使用
所以GUI在这方面就是一个特别特别大的进步
在GUI之前我们想要使用算力存储和数据的话
我们都需要写代码
GUI就可以通过图形的方式
用我们人类特别直观
特别容易理解的方式直接拖拖拽拽一点点
就可以去做了
所以说大家今天刷短视频
不需要写代码去刷
而是只要用手机去操作就可以了
那这个抽象呢
其实还有很多很多层啊
比如说编程语言的不停的抽象啊
比如说从虚拟机到云服务的不同不同的抽象
所以每一次这样的抽象都带来了万亿的市场
但是直到CHI-CPD出现之前
GUI和编程还是我们使用
算力存储和数据的主要方式
其实最近微软的那篇文章就是说
GPT本来是Generative Pre-Trend Transformers
但是他在那里面说呢
这个GPT是General Purpose Technology
GPT它的意义就在于
我们可以第一次使用人类非常熟悉的自然语言
去调用非常通用的科技
大家想一想GUI
它其实是每一个按钮
或者说每一个这种图形
实现了一种功能
我们稍稍一点个性化的
或者说稍稍一点通用性的功能
它就没有办法满足了
GUI满足的是特径的功能
那现在CHI-CPD能让我们自然语言
去满足那些通用的功能
这就是它的意义了
所以说往前延伸一步的话
我们现在所有的生产力的工作
如果说是需要调用存储和数据的
那我们未来都是有可能通过CHI-CPD的方式
很简单的去实现
今天实现这些的方式呢
很多时候还是需要很多工程师
程序员
PAM合到一起才能实现
未来CHI-CPD就直接给我们一个这样的接口
那它在中长期带来的变化和市场机会
也的确是一个堪比GUI的市场机会
好的 这是如何理解盖茨大佬说的GUI的事情
那如何理解像毛泰文说的这个万物的摩尔定律呢
其实这里边我们用一个简单的思想实验
就可以理解了
我们今天的CHI-CPD
它是记不住你说的话的
但是我们就想象一下CHI-CPD
它开放了一个它可以记住你一千句坏的接口
我在文章里边把这个叫做Prompting of Configuration
它可以用Vector的方式实现等等
记录细节我就不说了
但是总之你可以训练一个CHI-CPD
它可以记住你的一千句坏
你这一千句坏里边可以教给它
你想要做什么你要怎么做
然后你觉得什么是好的什么是不好的
给它一些例子也给它一些反馈
在这种情况下你的CHI-CPD
有没有可能达到你完成一项任务的80%的水平呢
比如说我是一个数据科学数据分析
那我教一个我的CHI-CPD
一千句话怎么样做数据科学和数据分析
我的CHI-CPD能不能做到我80%的效果呢
甚至说因为它有这么强大的算力
这么强大的知识
它能不能做到我的120%呢
我觉得在一两年之内
这都是会大概率发生的事情
那这会带来什么
大家知道人力资本其实是一个非常贵
才能训练出来的东西
可是我们人力资本
它的这个Marginal Cost of Distribution
就是人力资本它去分发的成本是非常高的
我们每个人是被我们的时间给限制的
但是有了这样的一个CHI-CPD以后
我的人力资本的分发
我的intelligence的分发
我智能的分发
不再被我的时间和我的精力所限制了
当时Sam Ultiman去说
就是The More's Love of Everything的时候
就举了一个例子
我们当时有一个图表
我这里会放出来
就是在过去的几十年呢
所有的摩尔定律论影响的东西
价格都大幅下降了
我们今天买一个电视
比我们之前买一个电视要便宜了
但是摩尔定律没有影响的
主要是需要人力资本的东西
他们的价格都大幅上升了
比如说医生
比如说教育
价格都大幅上升了
当我们能通过CHI-CPD去解放人力资本
把人力资本的分发成本降为兼期为零的时候
那我们就可以大概率的
把上面这些东西的价格都给打下来
从而让人们得到更好的人力资本提供的服务
其实在我们的计算机历上也发生过
我们软件是把工具的分发成本降到了接近为零
我们互联网是把信息和内容的分发成本降到接近为零
现在CHI-CPD就可以把我们的智能和人力资本的
分发成本降为接近为零
希望刚才的两点就是
把它类比成GUI和万物摩尔定律
对你能正确理解CHI-CPD它的意义
有一些帮助
当然了就是我们会看到现在很多人都很焦虑
我觉得大家还是不用焦虑
大家还是想方设法的去提高自身的批判性思维
提高自身的认知能力
到时候提高自身的人力资本
每一次技术变革
大家都会高估它的短期的影响
而低估它的长期的影响
我们如果去看三年五年十年的话
GPT所带来的机会应该是十倍余平息
虽然是一个非常非常大的机会
但是这个机会在对我们个人意味着什么
就是我们去想方设法的
提高自己的思辨
提高自己的认知
提高自己的人力资本
这就是我们抓到这波机会的最好方式
好了 这里是在东京的上海公园
这里是一个樱花径的尾巴
也希望大家能享受背后的威欧
我们这期视频就到这里
下期见 拜拜