編譯：OneFlow

生成式AI正在迅速介入人類世界。隨著AI大模型不斷進(jìn)步，我們正面臨著巨大的社會(huì)變革。

本文探討了一個(gè)由高度智能的智能體和機(jī)器人主導(dǎo)的世界—— AI亞特蘭蒂斯世界（指在數(shù)字領(lǐng)域擁有幾乎無(wú)限的AI資源）。本文分析了當(dāng)前的AI模型為何從根本上不同于以往的技術(shù)范式，它們?nèi)绾沃厮芨餍袠I(yè)，以及人類面臨的關(guān)鍵選擇。

作者認(rèn)為，每個(gè)人都必須理解AI的進(jìn)步將如何重塑經(jīng)濟(jì)、創(chuàng)造力和人類潛力的規(guī)則。除非AI實(shí)現(xiàn)民主化，否則少數(shù)實(shí)體將壟斷并控制這些變革性技術(shù)（或權(quán)力）。今天的選擇將決定AI是增強(qiáng)還是削弱人類的自主性和自由。本文對(duì)此進(jìn)行深入探討，同時(shí)呼吁人們采取行動(dòng)，積極、明智地參與到AI所帶來(lái)的挑戰(zhàn)和機(jī)遇中。

本文源自 IntelligentInternet，這是一家由 StabilityAI 創(chuàng)始人 EmadMostaque創(chuàng)辦的公司，旨在構(gòu)建開放的分布式AI系統(tǒng)。1 前言

目前，少數(shù)人將決定AI的未來(lái)。他們有能力控制我們生活的方方面面。到2025年，全球AI投資預(yù)計(jì)將達(dá)到2000億美元。[1]然而，我們即將面臨的巨大變革卻鮮為人知。一種新型AI正在被創(chuàng)造，將徹底改變整個(gè)人類社會(huì)的存在方式。

AI帶來(lái)了難以想象的挑戰(zhàn)和機(jī)遇，本文是你了解未來(lái)的速成教程。我們將探討不同的AI模型，它們對(duì)知識(shí)的影響，以及對(duì)社會(huì)和個(gè)人技術(shù)自主權(quán)的沖擊。

我們必須立即行動(dòng)，AI亞特蘭蒂斯正在崛起。[3]

2 AI 大學(xué)生

想象一下，一夜之間，當(dāng)你醒來(lái)時(shí)出現(xiàn)了一片“新大陸”：一個(gè)由1000億個(gè)AI智能體和10億個(gè)機(jī)器人組成的數(shù)字領(lǐng)域。歡迎來(lái)到AI亞特蘭蒂斯世界：一個(gè)看似遙不可及的烏托邦，實(shí)際上卻是我們眼前正在展開的生動(dòng)現(xiàn)實(shí)。

這里有一個(gè)令人難以置信的想法：你現(xiàn)在可以雇傭智能體員工和機(jī)器人工作者，他們的薪水甚至低于你花在咖啡上的費(fèi)用——然而他們卻擁有與普通大學(xué)畢業(yè)生相同的技能。這是一個(gè)將徹底改變經(jīng)濟(jì)和社會(huì)結(jié)構(gòu)的重大轉(zhuǎn)變。

如果你對(duì)自己說(shuō)：“這不可能”，或者“AI永遠(yuǎn)無(wú)法達(dá)到那個(gè)水平”，那么你可以停止閱讀了。我們?cè)谶@里呼吁理性思考，如果你不同意這種思維模型，那么本文的其余部分可能會(huì)讓你難以接受。

對(duì)于那些相信供需鐵律的人來(lái)說(shuō)，請(qǐng)做好準(zhǔn)備。我們即將顛覆凱恩斯經(jīng)濟(jì)學(xué)。當(dāng)你擁有幾乎無(wú)限量的、全球范圍內(nèi)幾乎零成本的組織化智能時(shí)，傳統(tǒng)規(guī)則將不再適用。

我們只是觸及了AI潛力的冰山一角。你所看到的是即將到來(lái)的（也是不可避免的）轉(zhuǎn)折點(diǎn)，屆時(shí)AI的能力將迅速爆發(fā)，使當(dāng)前的模型顯得更加原始。

如果你不相信AI開發(fā)的快速進(jìn)展，請(qǐng)看看上圖中的GPT-3.5和GPT-4。這兩個(gè)模型發(fā)布時(shí)間僅相隔不到一年，但訓(xùn)練計(jì)算量卻增加了近10倍。

今天的AI模型絕不僅僅是高級(jí)計(jì)算器——它們是純粹的推理引擎（稍后會(huì)詳細(xì)介紹）?？梢詫⑺鼈円暈槠樟_米修斯，為人類帶來(lái)無(wú)限創(chuàng)造力和解決問(wèn)題的能力。

通過(guò)使用生成式AI，普通人瞬間變成了天才。想象一下，你手中掌握著人類所有知識(shí)的窗口。事實(shí)上，無(wú)需想象，這一切正在發(fā)生。

其影響已經(jīng)滲透到各個(gè)行業(yè)。超過(guò)一半的美國(guó)企業(yè)已經(jīng)開始以某種方式使用生成式AI[4]。例如，普華永道投資了10億美元，為65000名美國(guó)員工提供GPT-4的集成培訓(xùn)。[5]

這里有一個(gè)顯而易見的問(wèn)題——工作。AI自動(dòng)化使3億個(gè)全職工作面臨風(fēng)險(xiǎn)。[6]

不過(guò)，在你恐慌之前，請(qǐng)記住：新的AI相關(guān)職位正在迅速涌現(xiàn)。到2025年，AI的應(yīng)用將創(chuàng)造9700萬(wàn)個(gè)工作崗位，涵蓋所有行業(yè)：汽車、能源、醫(yī)療、采礦等等。[7]關(guān)鍵點(diǎn)在于適應(yīng)能力和持續(xù)學(xué)習(xí)。

智能的成本正在暴跌，但人類在應(yīng)用這一獨(dú)特資源上的創(chuàng)造力價(jià)值將飆升。那些擅長(zhǎng)與AI協(xié)作的人將在新世界中大展鴻圖。

AI亞特蘭蒂斯正在崛起。問(wèn)題不在于它是否會(huì)發(fā)生，而在于如何駕馭這一浪潮。

未來(lái)已經(jīng)到來(lái)，比我們想象得更加狂野。3 信息流

現(xiàn)代AI模型創(chuàng)造了一種新型技術(shù)，能夠理解并生成人類語(yǔ)言，創(chuàng)作藝術(shù)，并解決復(fù)雜問(wèn)題。為什么它們?nèi)绱司哂懈锩裕?/p>

這些AI模型不僅僅是高級(jí)計(jì)算器或簡(jiǎn)單的邏輯機(jī)器。它們能夠以模仿人類認(rèn)知的方式處理和生成信息。更令人驚嘆的是，它們能夠做到這一點(diǎn)，達(dá)到了令人難以置信的水平。

想象一下，一個(gè)公開可用的大型語(yǔ)言模型（LLM）可以在數(shù)萬(wàn)億個(gè)詞元上進(jìn)行訓(xùn)練。如果有人將這些詞元壓縮成一個(gè)普通的zip文件，它們將占用數(shù)千個(gè)千兆字節(jié)的空間。然而，最終的模型可能只有幾十個(gè)千兆字節(jié)大小——幾乎完全存儲(chǔ)在一個(gè)文件中。

模型之所以能夠做到這一點(diǎn)，是因?yàn)樗鼜挠?xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，而不僅僅是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)以供后期檢索。AI模型生成的響應(yīng)與原始數(shù)據(jù)相當(dāng)，但絕不是完美的復(fù)制。

這就像你隨身攜帶了個(gè)圖書館。看看特斯拉如何用一個(gè)AI模型替代了30萬(wàn)行自動(dòng)駕駛代碼。[8]這個(gè)新模型將代碼量縮短了100倍——大部分存儲(chǔ)空間都用于存儲(chǔ)一個(gè)模型權(quán)重文件。這是對(duì)信息處理方式的巨大變革。

這些模型是通用翻譯器。通過(guò)接收一種形式的輸入，無(wú)論是文本、圖像還是代碼，它們都可以將其轉(zhuǎn)換為另一種形式。它們可以向五歲的孩子解釋復(fù)雜的概念，或者將莎士比亞的作品改寫成說(shuō)唱風(fēng)格。

為這些模型提供任何上下文，它們都能適應(yīng)，正是這種多功能性使它們?nèi)绱藦?qiáng)大，使它們?cè)诟鱾€(gè)行業(yè)中如此適用。并變得至關(guān)重要。

丹尼爾·卡尼曼提出了一個(gè)有助于解釋這些模型如何工作的概念。[9]他描述了兩種思維方式：

系統(tǒng)1：快速、本能、情感化

系統(tǒng)2：緩慢、邏輯、計(jì)算化

今天的生成式AI模型在系統(tǒng)1方面表現(xiàn)出色。它們可以根據(jù)學(xué)習(xí)到的模式快速生成響應(yīng)，就像你可能本能地對(duì)突然的噪音做出反應(yīng)或脫口而出熟悉的短語(yǔ)一樣。因此，它們幾乎可以立即生成類似人類的文本或圖像。

有趣的是，隨著這些模型的進(jìn)化，它們開始展示出類似系統(tǒng)2思維的能力——這是過(guò)去僅限于非生成式AI（如國(guó)際象棋機(jī)器人或垃圾郵件過(guò)濾器）的獨(dú)特特征。

我們必須迅速深且思熟慮地采取措施。以下是必須采取的行動(dòng)：

投資AI教育，覆蓋全社會(huì)各個(gè)層面。如果大多數(shù)人不理解基本概念，有關(guān)未來(lái)的有意義辯論就無(wú)法進(jìn)行。

制定強(qiáng)有力的倫理準(zhǔn)則和法規(guī)。適用于AI的開發(fā)與部署。這些準(zhǔn)則必須足夠靈活，以跟上快速發(fā)展的步伐。

重新思考經(jīng)濟(jì)模式，以應(yīng)對(duì)不可避免的就業(yè)流失和不平等問(wèn)題。知情的公民和政策制定者需要共同做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

推動(dòng)國(guó)際合作。確保AI的利益能夠全球共享。AI亞特蘭蒂斯應(yīng)當(dāng)是帶動(dòng)所有船只前行的潮水，而不僅僅是硅谷和華爾街的豪華游艇。

結(jié)論是，盡管生成式AI的時(shí)代才剛剛開始，但它已經(jīng)達(dá)到了改變世界的性能水平，將重塑我們的社會(huì)結(jié)構(gòu)。社會(huì)需要迅速行動(dòng)，以降低風(fēng)險(xiǎn)并利用機(jī)會(huì)解決這些緊迫問(wèn)題。

塑造AI驅(qū)動(dòng)的未來(lái)權(quán)力掌握在人類手中。它會(huì)被用來(lái)放大人性還是削弱人性？你會(huì)幫助創(chuàng)造一個(gè)技術(shù)作為橋梁，促進(jìn)所有人更好理解、創(chuàng)新和繁榮的未來(lái)嗎？

選擇權(quán)在我們手中。如果AI將塑造人類的未來(lái)，那么全人類都需要參與塑造AI。6 結(jié)語(yǔ)

屬于AI的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，并且發(fā)展速度超過(guò)了大多數(shù)人的理解能力。再次強(qiáng)調(diào)，我們不是在談?wù)撨b遠(yuǎn)的未來(lái)，而是在談?wù)摤F(xiàn)在。今天的選擇將決定AI是我們最偉大的盟友，還是我們最強(qiáng)大的挑戰(zhàn)。

我們希望你們能記住的是：

AI亞特蘭蒂斯正在崛起。1000億個(gè)智能體和10億個(gè)機(jī)器人觸手可及——它們都像大學(xué)畢業(yè)生一樣有能力——這是迫在眉睫的現(xiàn)實(shí)。

現(xiàn)有模型只是開始。我們正站在AI能力爆炸的前沿，這將使今天的技術(shù)看起來(lái)太過(guò)陳舊。

工作的本質(zhì)、創(chuàng)造力和問(wèn)題解決能力正在發(fā)生變化。從軟件到醫(yī)療、教育到娛樂(lè)，眾多行業(yè)正處于變革的開端。

個(gè)人自主性將大幅提升。AI將為人們提供更多的選擇、時(shí)間和能力，比以往任何時(shí)候都要多。那么，我們?cè)撟鍪裁矗?/p>

社會(huì)需要以既迅速又深思熟慮的方式行動(dòng)：

投資AI教育與素養(yǎng)。面向每一個(gè)人，你的祖母也需要理解這些。

推動(dòng)開放、合作的AI發(fā)展方式?？萍季揞^或政府不應(yīng)壟斷這種力量。

重新思考我們的經(jīng)濟(jì)模式。舊的經(jīng)濟(jì)范式正在崩潰，需要新的框架來(lái)應(yīng)對(duì)AI亞特蘭蒂斯的現(xiàn)實(shí)。

制定AI倫理和法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)。確保AI增強(qiáng)人類潛力，而不是削弱它。

鼓勵(lì)全球合作。AI不在乎國(guó)界，需要全球共同努力，應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)并利用機(jī)遇。

現(xiàn)實(shí)是，AI將改變一切，包括人類的工作方式、創(chuàng)造力、問(wèn)題解決能力。我們所有人的生活方式。

我們?nèi)匀挥羞x擇。我們可以一起塑造這一變化，可以引導(dǎo)它走向這樣的未來(lái)：AI可以增強(qiáng)人類創(chuàng)造力，解決我們面臨的最大挑戰(zhàn)，展示出令人難以置信的可能性。

或者，我們也可以走向一個(gè)更糟糕的未來(lái)：AI加劇不平等，侵蝕隱私，讓許多人被拋在后面。

選擇權(quán)在我們每個(gè)人手中，但我們必須現(xiàn)在做出決定。不是明年，而是現(xiàn)在。

那么，你打算怎么做？坐在那里看著AI接管我們的世界，還是愿意參與塑造未來(lái)？

我們已經(jīng)做出了選擇：塑造一個(gè)賦能人類的AI未來(lái)。你愿意和我們一起嗎？

讓我們把AI亞特蘭蒂斯打造為一個(gè)天堂，而不是反烏托邦。我們必須確保AI由人民創(chuàng)造，為人民服務(wù)，和人民一起前行。

附錄

[1]https://www.goldmansachs.com/intelligence/pages/ai-investment-forecast-to-approach-200-billion-globally-by-2025.html

[2]https://www.bloomberg.com/company/press/generative-ai-to-become-a-13-trillion-market-by-2032-research-finds/

[3]Friedman,N.2024年3月，《AI格局：去年與未來(lái)幾年》，2024年AbundanceSummit，Abundance360，洛杉磯，加利福尼亞州。

[4]https://www.pwc.com/us/en/tech-effect/ai-analytics/ai-predictions.html

[5]https://www.gspublishing.com/content/research/en/reports/2023/03/27/d64e052b-0f6e-45d7-967b-d7be35fabd16.html

[6]https://www.gspublishing.com/content/research/en/reports/2023/03/27/d64e052b-0f6e-45d7-967b-d7be35fabd16.html

[7]https://www3.weforum.org/docs/WEF_Future_of_Jobs_2020.pdf

[8]https://x.com/elonmusk/status/1686513363495346178

[9]卡尼曼（Kahneman,D.）。2011年，《思考，快與慢》。紐約：Farrar,Straus&GirouxInc.

[10]https://doi.org/10.2139/ssrn.4573321