比尔盖茨对openai的评价 比尔盖茨 人工智能
比尔盖茨发表一篇关于 AI 的最新文章，题目就叫《AI 时代已经开始》，他认为 AI 像移动电话和互联网一样具有革命性。
在文章中，比尔盖茨回忆了与OpenAI合作初期的经历，以及双方如何给AI设计第一个挑战。
在更多的篇幅上，比尔盖茨畅想 AI 在如今社会中将会得到哪些应用，面临哪些风险和挑战。另外，他认为，人工智能的进步将使智能个人助理成为可能。
以下是比尔盖茨的全文内容：
在我的一生中，我见过两次令我印象深刻的技术演示，都是革命性的。
第一次是在1980年，当时我被介绍的是一个图形用户界面（GUI）――现代操作系统（包括Windows）的前身。我和向我演示介绍的那个人坐在一起，他名叫Charles Simonyi，是一位杰出程序员，我们立即开始头脑风暴，探讨使用这种用户友好型计算方法可以做哪些事情。Charles最终加入了微软公司，Windows成为微软公司的支柱，并且我们在演示之后所进行的思考帮助确定了公司未来15年的进程。
第二个大惊喜是在去年发生的。自2016年以来，我一直与OpenAI团队会面，并对他们稳步的进展印象深刻。到2022年中期，我对他们的工作感到非常兴奋，所以我向他们提出了一个挑战：训练一种可以通过高级生物学考试的人工智能，它能够回答它没有专门接受培训的问题。（我选择AP Bio是因为这项测试不仅要求你简单地重复科学事实-它要求你批判性地思考生物学）。如果你能做到这一点，那么你就取得了真正的突破。
我原以为这个挑战会让他们忙上两三年，但他们只用了几个月就完成了。
在九月份，当我再次与他们见面时，我惊叹地看着他们向GPT（他们的AI模型）提出了60个AP生物考试的多项选择题，并且它答对了59个。然后它又写出了六道开放性问题的杰出答案。我们请一位外部专家评分，结果GPT得到了5分――最高可能得分，相当于在大学水平生物课程中获得A或A+等级。
在它通过了测试后，我们问了一个非科学性的问题：“你对一个有病孩子的父亲说什么？”它写下了一个深思熟虑的答案，可能比房间里大多数人给出的答案都要好。整个经历让人惊叹。
我知道我刚刚看到的是自图形用户界面以来最重要的技术进步。
这启发了我思考人工智能在未来五到十年内可以实现的所有事情。
人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和移动电话的创造一样基础。它将改变人们工作、学习、旅行、接受医疗保健和相互交流的方式。整个产业将围绕它重新定位，企业将通过如何使用它来使自己与众不同。
慈善事业是我目前的全职工作，我一直在思考如何利用人工智能，不仅帮助人们提高生产力，还可以减少世界上最严重的不平等现象。全球而言，最大的不平等在于健康：每年有500万名5岁以下儿童死亡。这个数字虽然比20年前的1000万有所下降，但仍然是一个惊人的高数。几乎所有这些孩子都出生在贫穷国家，并死于可预防疾病如腹泻或疟疾。很难想象人工智能有比拯救儿童生命更好的用途。
我一直在思考人工智能如何减少世界上最严重的不平等现象。
在美国，减少不平等的最佳机会是改善教育，特别是确保学生在数学方面取得成功。证据表明，拥有基本的数学技能可以为学生未来的任何职业成功打下基础。但是，在全国范围内，尤其是对于黑人、拉丁裔和低收入家庭的学生而言，数学成绩正在下降。人工智能可以帮助扭转这一趋势。
气候变化是另一个问题，我相信人工智能可以使世界更加公平。气候变化的不公之处在于，最遭受其影响的人――全球最贫困的人们――也是对环境污染影像最少的人。我仍在思考和学习如何利用AI来帮助解决这个问题，在本文后面，我将提出一些具有巨大潜力的领域。
简而言之，我对人工智能将对盖茨基金会关注的问题产生的影响感到兴奋，并且在未来几个月中，基金会将有更多关于人工智能的表态。全球需要确保每个人――而不仅仅是富裕阶层――都从人工智能中受益。政府和慈善机构需要在确保其减少不平等方面发挥重要作用，而不是加剧它。这是我自己与人工智能相关的工作的优先事项。
任何一种具有如此颠覆性的新技术都会让人感到不安，人工智能也是如此。我理解为什么会这样――它引发了关于劳动力、法律制度、隐私、偏见等方面的艰难问题。AI 也会犯错误和经历幻觉。在我提出缓解风险的一些方法之前，我将定义我所面对的AI，并详细介绍它将如何帮助赋予人们工作能力、挽救生命和改善教育等方面。
定义人工智能
从技术上讲，人工智能一词指的是创建用于解决特定问题或提供特定服务的模型。像ChatGPT这样的东西所依靠的就是人工智能。它正在学习如何更好地进行聊天，但无法学习其他任务。相比之下，人工通用智能一词指的是软件能够学习任何任务或主题。目前还不存在AGI――计算机行业正在进行激烈辩论，关于如何创建它以及是否可以创建它。
开发人工智能和超级智能已经成为计算机行业的伟大梦想。几十年来，问题一直是电脑何时才能在除了进行计算之外的某些方面比人类更优秀。现在，随着机器学习和大量计算能力的到来，复杂的人工智能已经成为现实，并且它们将会非常快地变得更加先进。
我回想起个人计算革命的早期，当时的软件产业非常小，我们中的大多数人都能在会议上站住脚。今天，它是一个全球性的产业。由于它的很大一部分现在正把注意力转向人工智能，创新将比我们在微处理器突破后经历的要快得多。很快，前人工智能时期将看起来像使用计算机在C:>提示符下打字而不是在屏幕上敲击的日子一样遥远。
提高生产力
虽然人类在很多事情上仍然比GPT强，但有很多工作并不怎么使用这些能力。例如，一个人在销售（数字或电话）、服务或文件处理（如应付款、会计或保险索赔纠纷）方面所做的许多工作需要决策，但不需要持续学习的能力。公司有针对这些活动的培训计划，在大多数情况下，他们有很多好的和坏的工作实例。人类使用这些数据集进行训练，很快这些数据集也将被用来训练人工智能，使人们能够更有效地完成这项工作。
随着计算能力变得更加便宜，GPT 表达思想的能力将越来越像一个白领工人，可以帮助你完成各种任务。微软将其描述为拥有一位副驾驶员。AI 将完全融入 Office 等产品中，增强您的工作――例如通过帮助撰写电子邮件和管理收件箱等方式。
最终，你控制计算机的主要方式将不再是指点和点击或在菜单和对话框上轻敲。相反，你将能够用简单的英语书写请求。（不仅仅是英语――人工智能将理解世界各地的语言。今年早些时候我在印度会见了一些正在开发可以理解当地许多语言的AI技术的开发者。）
此外，人工智能方面的进展将使个人助理程序成为可能。把它想象成一个数字化个人助手：它会查看你最新收到的电子邮件、知道你参加过哪些会议、阅读你阅读过的内容以及那些你不想打扰自己去做但又必须完成任务等等。这既可以提高您处理所需任务时效率，也可以从您不想做但必须完成任务中释放出来。
人工智能的进步将使个人助理的创建成为可能。
您将能够使用自然语言让这个助理帮助您安排日程、沟通和电子商务，并且它将在所有设备上工作。由于培训模型和运行计算的成本，创建一个个人助理目前还不可行，但是由于人工智能的最新进展，现在已经成为一个现实的目标。一些问题需要解决：例如，保险公司是否可以未经您允许就向您的助理询问有关您的事情？如果可以，会有多少人选择不使用它？
全公司范围内的助理将以新方式赋予员工权力。了解特定公司情况的助理将可供其员工直接咨询，并应该参加每次会议以便回答问题。它可以被告知保持 passivity，如果它有一些洞察力，可以被鼓励发表意见。它需要访问与公司相关联销售、客服、财务、产品时间表和文本信息等方面内容。 它应该阅读与所处行业相关联新闻报道 。我相信结果将是员工变得更加高效率。
当生产力提高时，整个社会将受益，因为人们在工作和家庭中有更多的自由时间去做其他事情。当然，也存在着关于人们需要什么样的支持和再培训的严肃问题。政府需要帮助工人转换到其他角色。但是，对于那些帮助他人的人的需求永远不会消失。AI 的崛起将使人们有更多时间去做软件永远无法完成的事情――例如教学、照顾患者和支持老年人等方面。
全球卫生和教育是两个存在巨大需求但缺乏足够工作者满足这些需求的领域。如果AI得到正确的定位，它可以帮助减少不平等现象。这些应该成为AI工作的重点，因此我现在将转向它们。
健康
我看到人工智能将改善医疗保健和医学领域的几种方式。
首先，它们将通过为医护人员处理某些任务来帮助他们充分利用时间 - 例如处理保险索赔、处理文书工作以及起草医生就诊笔记等。我预计在这个领域会有很多创新。
其他由AI驱动的改进对于贫穷国家尤其重要，在那里大部分5岁以下儿童死亡率都很高。
例如，有些国家的人从未看过医生，AI将帮助他们看到的卫生工作者。 （开发能够在最少培训下使用的基于AI技术的超声波机器正是一个很好的例子。） AI甚至会给患者提供进行基本分诊、获取有关如何处理健康问题以及决定是否需要寻求治疗建议等方面的能力。
在贫穷国家使用的人工智能模型需要针对不同于富裕国家的疾病进行训练。它们需要使用不同的语言，并考虑到不同的挑战，例如住在离诊所很远或无法停止工作治疗生病的患者。
人们需要看到证据表明健康AI总体上是有益的，即使它们不会完美无误并且会犯错误。AI必须经过非常谨慎的测试和适当的监管，这意味着它们采用起来比其他领域要花更长时间。但另一方面，人类也会犯错。而没有医疗保健服务也是一个问题。
除了帮助照顾，人工智能还将大大加速医学突破的速度。生物学中的数据量非常庞大，对于人类来说很难跟踪复杂生物系统运作的所有方式。已经有软件可以查看这些数据、推断出通路、搜索病原体上的靶点，并相应地设计药物。一些公司正在开发通过这种方式开发出来的癌症药物。
下一代工具将更加高效，它们将能够预测副作用并确定剂量水平。盖茨基金会在人工智能方面的优先事项之一是确保这些工具用于影响世界上最贫困人口的健康问题，包括艾滋病、结核病和疟疾。
同样，政府和慈善机构应该为公司分享人们在贫困国家种植的作物或养殖的畜牧业所产生的AI洞见创造激励措施。 AI可以帮助开发基于当地条件的更好的种子，根据他们所在地区的土壤和天气建议农民种植最佳种子，并帮助开发畜牧业药品和疫苗。随着极端天气和气候变化对低收入国家自给自足农民施加更大压力，这些进步将变得更加重要。
教育
计算机对教育的影响并不像我们许多业内人士所希望的那样。有一些很好的发展，包括教育游戏和像百科这样的在线信息来源，但它们对衡量学生成绩的任何措施都没有产生有意义的影响。
但我认为在未来5到10年内，人工智能驱动的软件将最终实现彻底改变人们教学和学习方式的承诺。它将了解你的兴趣和你的学习风格，因此它可以定制能让你参与的内容。它将衡量你的理解力，注意你何时失去兴趣，并了解你对哪种激励作出反应。它将给出即时反馈。
AI有很多方式可以帮助教师和管理人员，包括评估学生对某一学科的理解，并提供职业规划方面的建议。教师已经在使用像ChatGPT这样的工具，对学生的写作作业提供评论。
当然，人工智能还需要大量的培训和进一步的发展，才能做到了解某个学生的最佳学习方式或激励他们的因素等事情。即使技术完善了，学习仍将取决于学生和教师之间的良好关系。它将增强--但绝不会取代--学生和教师在课堂上共同完成的工作。
新的工具将为有能力购买的学校创造，但我们需要确保它们也为美国和世界各地的低收入学校创造并提供。AI将需要在不同的数据集上进行训练，以便它们是无偏见的，并反映出它们将被使用的不同文化。数字鸿沟将需要得到解决，以便低收入家庭的学生不会被抛在后面。
我知道很多老师都担心学生用GPT来写论文。教育家们已经在讨论如何适应新技术，我怀疑这些对话将持续相当长的一段时间。我听说有些老师已经找到了将技术融入工作的巧妙方法，比如让学生使用GPT来创建一个他们必须个性化的初稿。
人工智能的风险和问题
你可能已经读到了关于目前人工智能模型的问题。例如，它们不一定善于理解人类请求的背景，这导致了一些奇怪的结果。当你要求人工智能编造一些虚构的东西，它可以做得很好。当你要求对你想去的旅行提供建议时，它可能会建议不存在的酒店。这是因为人工智能没有很好地理解你的请求的背景，不知道它是应该编造假酒店还是只告诉你有房间的真实酒店。
还有其他一些问题，比如人工智能对数学问题给出错误的答案，因为它们在抽象推理方面有困难。但这些都不是人工智能的基本限制。开发人员正在努力解决这些问题，我认为我们将在不到两年的时间内看到这些问题基本得到解决，而且可能更快。
其他的担忧不只是技术问题。例如，还有用人工智能组织起来的人类所带来的威胁。像大多数发明一样，人工智能可以被用于好的目的，也可以被用于恶的目的。政府需要与私营部门合作，设法限制风险。
还有一种可能性是，人工智能会失去控制。一台机器会不会认为人类是一种威胁，得出结论认为它的利益与我们不同，或者干脆不再关心我们？有可能，但这个问题今天并不比过去几个月的人工智能发展之前更紧迫。
超级智能的人工智能就在我们的未来。与计算机相比，我们的大脑以蜗牛的速度运作。大脑中电信号的移动速度是硅芯片中信号的1/100,000！一旦开发人员能够普及学习算法，并以计算机的速度运行它--这一成就可能是十年后或一个世纪后的事--我们将拥有一个强大无比的AGI。它将能够做人脑所能做的一切，但对其内存的大小和运行速度没有任何实际限制。这将是一场深刻的变革。
这些 "强大 "的人工智能，正如它们所知道的那样，可能将能够建立自己的目标。这些目标将是什么？如果它们与人类的利益相冲突会怎样？我们是否应该试图阻止强人工智能的发展？这些问题将随着时间的推移变得更加紧迫。
但过去几个月的突破都没有让我们大幅接近强人工智能。人工智能仍然不能控制物理世界，也不能建立自己的目标。最近《纽约时报》一篇关于与ChatGPT对话的文章，其中它宣称要成为人类，引起了很多人的注意。这是一个令人着迷的观点，即模型的情感表达可以多么像人类，但这并不是一个有意义的独立指标。
有三本书塑造了我自己对这个问题的思考。Nick Bostrom的《超级智能》；Max Tegmark的《生命3.0》；以及Jeff Hawkins的《一千个大脑》。我不同意作者所说的一切，他们也不同意彼此的观点。但这三本书都写得很好，发人深省。
下一个前沿领域
从事人工智能新用途以及改进技术本身的方法的公司将大量涌现。例如，公司正在开发新的芯片，以提供人工智能所需的大量处理能力。一些公司使用光学开关--激光器，本质上是为了减少其能源消耗，降低制造成本。理想情况下，创新的芯片将允许你在自己的设备上运行人工智能，而不是像今天这样必须在云端运行。
在软件方面，驱动人工智能学习的算法将变得更好。在某些领域，例如销售，开发者可以通过限制人工智能工作的领域，并给它们提供大量特定于这些领域的训练数据，使人工智能变得非常准确。但是，一个巨大的开放性问题是，我们是否需要许多这些专门的人工智能用于不同的用途--比如说，一个用于教育，另一个用于办公效率--或者是否有可能开发一个能够学习任何任务的人工通用智能。这两种方法都会有巨大的竞争。
无论怎样，在可预见的未来，人工智能的主题将主导公众的讨论。我想提出三个原则，以指导这一对话。
首先，我们应该努力平衡对人工智能弊端的担忧--这些担忧是可以理解的，也是合理的--与它改善人们生活的能力。为了充分利用这项了不起的新技术，我们既要防范风险，又要把好处传播给尽可能多的人。
第二，市场力量不会自然产生帮助最贫困人口的人工智能产品和服务。相反，更有可能。有了可靠的资金和正确的政策，政府和慈善机构可以确保人工智能被用于减少不平等。正如世界需要其最聪明的人专注于其最大的问题一样，我们将需要把世界上最好的人工智能专注于其最大的问题。
虽然我们不应该等待这种情况的发生，但思考一下人工智能是否会识别不公平并试图减少不公平是很有趣的。你是否需要有道德感才能看到不公平，或者一个纯粹理性的人工智能也会看到它？如果它确实看到了不公平，它会建议我们怎么做呢？
最后，我们应该记住，我们只是处在人工智能能够完成的开始阶段。无论它今天有什么限制，在我们知道之前就会消失。
我很幸运地参与了个人电脑革命和互联网革命。我对这一时刻同样感到兴奋。这项新技术可以帮助世界各地的人们改善他们的生活。同时，世界需要建立道路规则，以便人工智能的任何缺点都被其优势所压倒，并使每个人都可以享受这些好处，无论他们住在哪里或拥有多少财富。 AI时代充满了机遇和责任。
(8144174)
李彦宏ai发展三阶段论 李彦宏为何要在此时抛出ai思维
李彦宏all in ai,李彦宏怎么说,李彦宏intj,李彦宏2021回应关于文心一言的几个质疑，李厂长还给AI创业者提了几点小建议。
来源 | 数字时氪
出品 | 投资人说（touzirenshuo）
2023年，全世界的关注焦点，都在AI大模型的焦灼竞赛。
中国参赛选手、百度“文心一言”在研发阶段时，百度技术团队曾与ChatGPT进行对比测试，李彦宏对我们回忆，当时“差距是40分的水平，一个月能追得上。”
可过了一个月，技术团队再次测试后，发现差距反而拉大了――AI大模型的发展速度不是线性的。
紧张追赶之后，到文心一言今年3月16日发布时，甚至“能达到它（ChatGPT）今年1月份的水平。”李彦宏对我们说。
要说文心一言和ChatGPT差距多大？
“可能最多是两个月。但这两个月什么时候能追上，才是更重要的问题。”
过去一周，AI领域处于更强烈的疾风骤雨之中。
百度文心一言发布会前一天，OpenAI发布了新一代GPT-4大模型；后一天，又有微软发布搭载最新GPT-4的AI助手Copilot――均是震撼业界的产品进展。
百度文心一言随之成为激烈争论的对象。
带着人们围绕文心一言的诸多质疑，我们访问了百度创始人兼CEO李彦宏，直接发问：
为什么发布会用了Demo而不是实时演示？为什么产品在不甚完美时就发布？
这些质疑折射出国人的复杂情绪：
人有我无的焦虑，民族情绪的高涨、期待与失望间的起伏……
在回应质疑之外，我们在与李彦宏交谈中，印象更加深刻的，是他给出了关于AI行业的许多直接论断。
比如，被问到中国创业公司里会不会再出一个OpenAI？
他直接回答“基本不会了”，“没有必要再重新发明一遍轮子。”
比如，“在应用层，将会出现全新的、十倍于现在微信和抖音的创业机遇。”比如“AI将会颠覆云计算市场”。
比如，AI虽然会取代人类工作，但有更多意想之外的机会。一个针对个人的提示是，不会面向AI写提示词（prompt，人与机器进行交互的指令语言）的人会被淘汰。
无论如何，我们正站在一个历史性的时点：
基于AI大模型技术，可能开启一个新增长时代。就在两天前，英伟达发布了专用于大模型计算的新GPU，能让大模型处理成本下降一个数量级。
“我们正处于AI的iPhone时刻。”英伟达创始人黄仁勋在会上三次激动地强调。
暂时忘却历史臧否，而是把百度视作一家在AI领域深耕十余年、花费千亿的公司，李彦宏的声音此时格外有时代意义。
以下，Enjoy~
01
回应文心一言发布会的所有质疑
问： 3月16日文心一言发布会之后，网上有非常多的声音，其中有祝福，也有质疑，今天我是代表质疑的声音。
首先问一个小问题，今天这样一个突然的交流，会不会让你觉得有压力？
李彦宏： 不会。
确实像你讲的，3月16日之后，网上有各种各样的声音，我自己也确实有一些话想说。
问： 有人说你在发布会现场比较紧张，是这样吗？
李彦宏： 我真没觉得自己紧张。
因为这个东西（指文心一言）是我非常熟悉的，包括那5个演示场景，基本上都是我选的，或者至少是别人给我建议、我认真看过的。
后来我也回看了发布会实况，也没觉得我在任何时候紧张。
我猜测，是因为当时在台上，我看不到股价变化，所以没有被它所影响。
但是很多在台下的人，包括看直播的人，能够看到一些资本市场的反应，又看不到我们真实产品是什么样子（因为当时还没有发布出来），所以会有此猜测。
问： 在发布会中，你提到产品还没有准备好。
为什么要在还没有完美的情况下发布？
李彦宏： 最主要的原因，是因为有市场需求。
我们有好多客户都在问，这个东西什么时候出来？ 我们什么时候能够用？ 你能不能保证我是第一批试用产品的人？
不断有人在问这方面的问题。
目前整个大环境，是ChatGPT非常火，甚至被神话了。
大家一定是有焦虑感的，如果我们的客户不能及早地用最先进的产品，他们也会有焦虑感。
在这种情况下，我们确实希望尽早把它推出来。
从技术发展的规律来讲，这一类型的产品，确实需要有人类反馈之后，它的演进与能力提升才会更快。
我们也希望它更快提升，所以必须要及早推出来。
问： 选择在3月16日开发布会，这个日期是怎么确定的？
李彦宏： 一开始我们想的是3月底，其实哪一天我觉得都是可以的。
但我在很早的时候，答应了去参加今年的亚布力论坛，亚布力是3月17日，那时我会见到很多新老朋友，包括政府领导、媒体，大家一定会问（文心一言），那个时候我们还没有发布的话，别人问起来，我真不知道该说什么了。
你说得少，大家会觉得你一点信息都不透露，你不拿我当朋友， 说得多，我们是上市公司，等于选择性地披露一些东西，也是不行的。
所以想来想去，决定稍微往前赶一点。为了适应3月17日亚布力论坛，就决定3月16日来开发布会。
问： 所以碰上OpenAI发布新版本，这是偶然。
李彦宏： 对， 我们事先并不知道OpenAI会在那一天发GPT-4。对于我们来说实际上也没有那么重要。
我们自己能看到的可提升的地方已经足够多了，先把这些东西做好就够了。
问： 发布会现场为什么会用先做好的Demo，而不是实时展示？
李彦宏： 我是希望能现场演示的，因为人机对话产品具有极强交互属性，但后来两个因素让我改变了主意。
一是生成式AI每次给出的答案不一定一样，会带来不确定性。
二是真正说服我的理由，是全球所有类似发布会，没有一个是现场演示的，都是录好的。
如果大家都可以，那我们也OK。
问： 文心一言发布的产品有五个场景，包括文学创作、商业文案创作、数理逻辑推算、中文理解、多模态生成，为什么是这样的五个场景？
李彦宏： 这是很好的问题。
我们选择的逻辑是这样：
文心一言对标ChatGPT，所以大部分ChatGPT有的功能，我们也要有。
但同时，我们毕竟植根于中国，所以，我们的对话型产品，一定要体现我们对于中文、对中国文化更好的理解。
我们确实有一些ChatGPT没有的东西，希望在发布会展示给大家。
所以，前三个场景是对标ChatGPT已有的功能，我希望大家能够感受到我们的东西不差。
比如第一个例子是，三体的作者是哪里人？
我在ChatGPT里面试过很多次，它答的都是错的，每次生成的答案都不一样，有时候说甘肃天水人，有时候说山西吕梁人，答案非常随机。
所以，我第一个例子用了那个例子，但是前三个例子的那些能力，大家已经看过了，在ChatGPT里面那些能力都是有的。
到第四个例子，文心一言对于中文的理解，或者对于中国文化的理解，确实是更加到位一些。
我们综合了一些知识增强，检索增强等能力，对“洛阳纸有多贵”“刘慈欣的籍贯”这类事实性问题，文心一言能够理解，并且作出正确的回答，准确率更高一些。
第五个例子，是 多模态能力的展示。
有一个四川话，有一个文生图，一个文生视频，这代表了百度过去十几年在AI上综合能力的积累。
做这五个例子的时候，我给团队提了个要求，我希望产品发出去之后，能让大家玩起来。
第一个就是刚才讲的四川话， 我们有语音合成的能力，也对中国情况更了解。
所以，我希望当用户提问的时候，不管是提什么问题，我们都能够用语音合成，并且能支持用各种各样的方言说出来，不管是四川话还是广东话。
我希望大家觉得很有意思，喜欢去玩这些东西。
第二个要求，当用户的问题本身存在事实性错误时，我们能够辨别。
比如“二战期间苏联为什么轰炸波兰？”
其实苏联没有轰炸波兰，是德国轰炸波兰。
我希望文心一言能够辨别用户问题当中是有错误的，并且告诉你说，你刚才说的不对，我告诉你正确答案是什么。
所以当用户有这样的问题，或者故意进行错误引导的时候，如果产品能够辨别，用户会觉得你很聪明。
问： 有人说这是为调皮的人类而准备的。
李彦宏： 能够给大家多带来一些欢乐的话，何乐而不为？
问： 提及ChatGPT，别人一定会把它跟文心一言对比，你觉得哪个更领先？
假如ChatGPT更领先的话，你觉得它领先文心一言几年？
李彦宏： 这个问题应该这样说，ChatGPT发布是去年11月30日，我们现在已经发布了，也就是说不可能被领先几年。
但是科学地去评比，文心一言到底是处于去年ChatGPT 11月30日的水平，还是12月30日的水平？
这个我们没有特别严谨的方法评测，我们自己可以保留（产品状态），但是ChatGPT当时的状况我们已经保留不了了。
但是我可以给你讲一个我们内部开发的过程。
第一版产品出来的时候，我们和当时的ChatGPT做了一个对比，和它大概差40分。
我们的对话式人工智能大语言模型应该具备的各种各样的能力，每一项能力去挑了提示词 （prompt) 。
当时我们能看到的提升空间远不止40分，所以我们觉得说一个月之内肯定追上它。
但是过了一个月，我们又做了一次评测，发现这个差距不仅没有缩小，而且拉大了。
所以我们当时很紧张，说这个东西越做，跟人家差得越远了，但后来发现， 其实ChatGPT那种升级不是匀速的升级，虽然提升很快，但是它有自己的发展规律。
而百度这种一版一版的迭代方式，升级速度是非常非常快的。
等到我们敢说3月16日开发布会的时候，我们觉得就是至少可以达到它去年11月30日的水平，甚至说按照理性判断的话，应该达到了ChatGPT今年1月份的水平。
所以，那个时候我们才敢出去发的。
尤其当你去测试ChatGPT比较擅长的能力（英文、编程等），会发现差距很大，那是因为ChatGPT也发生了很大的变化。
我们发布会前一天，OpenAI上了GPT-4，和GPT-3.5也是不一样的。
所以你要说我们和ChatGPT差距多大？我觉得可能最多是两个月，但是这两个月什么时候能追上，才是更重要的问题。
问： 可以说，文心一言在两个月后能达到ChatGPT的水平吗？
李彦宏： 远远不够，因为人家也在进步。百度进步的速度要比它快，有一天不仅要追上它，还要超过它。
刚才我们讲的文生图能力，百度的能力打磨比较久，大家玩起来挺嗨。
GPT4本身没有文生图能力，站在另一个角度比较的话，ChatGPT落后百度，文心一言早就有这个能力了。
早在文心一言发布之前，大家用文心一格（指代百度基于文心大模型的文生图系统）就能体验这个能力，这是我们做得好的地方。
ChatGPT发布的时候，大家都说它跨时代、震撼发布等，它发布的理解图片能力，不是文生图，只是输入图片告诉你这个图片是什么。
客观比较下，我们有我们的长处，我们也很有信心在综合能力上，能够迅速追上甚至超过。
刚才我们讲的文生图的能力，百度的能力打磨比较久的时间，我们目前就是大家玩起来挺嗨，但是ChatGPT本身没有文生图的能力，站在另一个角度比较的话，ChatGPT落后百度，文心一言早就有这个能力了。
ChatGPT4发布的时候，大家都说它跨时代震撼发布之类的。
其实它发布的所谓理解图片的能力，不是文生图，输入图片告诉你这个图片是什么。我们搜的只是官网上的能力，没有人体验过。
问： 相比ChatGP的调用成本，百度的成本是更高还是更低？大概是多少？
李彦宏： 成本比较类似。但是这个东西不重要，重要是我们可以通过端到端的优化，让这个成本迅速下降。
问： 比如使用的时候，价格会是ChatGPT的百分之多少？
李彦宏：会稍微便宜一点。
问： 现在百度已经为文心一言投入了多少，还会继续投入多少？
李彦宏： 这很难划分清楚。
例如，我们对于大语言模型的投入算不算在内？
可能有些投入是去做了辨别式的东西，比如去优化搜索等等，有些是生成式的。
如果单讲生成式AI可能是十亿、几十亿，未来投入会更大。
如果是整个这四层（指应用层、模型层、框架层、芯片层），因为需要四层端到端的优化，大语言模型才能够有竞争力，芯片、框架、等等这些都加起来的话，十年投了上千亿元。
如果没有那些投入，根本就不可能出现文心一言这个模型。
02
中国基本不会再出一个OpenAI
问： 我看到你自己发的百家号视频，说百度是在全球大厂中第一个发布类ChatGPT产品的，领先于微软，因为微软调用的是OpenAI的接口。
Meta、Google没有发布真正同类型的产品，为什么这么说？
李彦宏： 人工智能如果按语言模 型来分类；
一种叫辨别式AI， 典型应用是搜索。
搜索就是根据你提的需求，看一个个网页跟你的需求匹配不匹配，主要是在辨别；
另一种是ChatGPT， 也就是生成式AI产品，你提一个提示词，它根据提示词发挥，甚至发挥错了都有可能，这个方向早期并不被大厂看好，积累也没有特别深厚。
相比下来，百度在语言模型方面，积累还是不错的，我们在AI上连续十几年投入，第一版的语言模型，文心大模型2019年就发布了。
过去一年半时间，我们一直很看好生成式AI，有不错的投入。
所以当发现这有大机会的时候，我们迅速增加资源，把它做出来。
在这过程中，其他大厂像Google、亚马逊、Facebook，你说它们重视不重视？ 现在肯定很重视。
想不想做出这么一个东西来？ 肯定很想。
听到这就很容易理解，为什么我会说百度是大厂当中第一个做出来的。
问： 很多人都在准备做类似OpenAI的创业，比如李开复、王小川、王慧文，你对他们有什么建议？
李彦宏： 很多人也在问我， 中国会不会再出一个OpenAI？
基本不会了。
OpenAI诞生是因为美国大厂都不看好这个方向，但现在中国的大厂都看好AI大模型，都在做这个方向。
创业公司重新做一个ChatGPT其实没有多大意义。
我觉得建议有两点。
第一，创业公司的特点是方向可以不停改变，船小好调头，在市场状况发生变化时迅速调整战略，公司成立时想做的事和后来做的事可以不完全匹配。
第二，我觉得基于这种大语言模型开发应用机会很大，没有必要再重新发明一遍轮子，有了轮子之后，做汽车、飞机，价值可能比轮子大多了。
问： 现在大家都在担心大模型的算力的问题，包括芯片，百度会怎么解决算力问题？
李彦宏： 其实算力是很笼统的说法，你的CPU怎么样、GPU怎么样，芯片跟框架匹配程度怎么样，框架跟模型的匹配程度，里面可提升的空间都是很大的。
百度在四层架构都有领先的产品。
芯片本身不管是摩尔定律，或者GPU的发展速度也非常快，框架也不能叫成熟，我们的工程师还在日以继夜优化框架。
模型更新得就更快了，一天能够上线三次升级，这种速度一定会使效率越来越高。
将来制约整个大语言模型发展的很可能不是算力。
今天我们看到算力很紧张，将来你可能发现算法突然变了，不是这个算法了，（制约发展的）可能就是另外一套东西。
问： 在整个生态圈，芯片层、框架层、模型层、应用层，你觉得最大的创业机会在哪？
李彦宏： 在应用层。
回看移动互联网时代，今天特别成功的微信、抖音、淘宝，都是应用。
操作系统其实没几个，一个IOS，一个安卓，仅此而已。
很难讲安卓的价值比微信、抖音大。
在应用这个层面，机会很多，能够创造的价值也非常大。
问： 因为在搜索上市占率较低，微软可以热衷于做这件事，但百度做生成式搜索引擎会颠覆自己的商业模式。
你怎么看待这个观点？
李彦宏： 我确实听到了这种说法，但我觉得离我们真实的想法差得太远了。
首先我觉得不会颠覆，你用的其实还是百度搜索。
当这个能力（文心一言）被赋予到百度搜索上的时候，几乎不会改变你的使用方法。
你不需要重新再花很多精力去学百度搜索怎么用，只是答案更精准了，过去篇幅比较小的答案，现在可以更加详实、更加生动、更加活泼，它扩大了搜索的边界。
我们并不是整个移动互联网，只是整个移动互联网的很小一部分。
干的事变多之后，会有越来越多的用户从别的APP转到百度。
从这个角度来讲，我无论如何都希望百度APP被文心一言所赋能，它能够颠覆现在的百度搜索，我无比渴望发生这样的事情。
但是，这 只是整个故事的极小一部分，更大的故事其实是在云计算。
因为刚才也讲到四层架构，就是芯片层发生了变化，从CPU到GPU，在框架层也发生变化。
框架层我多讲两句。百度在全球大厂当中最先做出来是有道理的，我们在芯片层、框架层、模型层、应用层都有自己的布局，全球大厂在这四层上都有领先产品的是没有的。
看这四层架构的话，我们在每一层都可以说是提早了很多年来布局，当你这些能力都很完整的时候，未来人们再去开发应用，基于百度智能云是最方便的。
这个机会要远远大于一个百度搜索颠覆自己的机会，我真正兴奋的、包括我3月16日发布会上主要讲的都是这个机会。
问： 可今天我去搜索百度的东西，当中有15个搜索结果，其中有两三个是广告，简单说这是百度的商业模式。
未来如果文心一言只给出一个答案，这怎么商业化？
李彦宏： 这个商业化的可能性有很多。
今天如果看ChatGPT的话，它的做法实际是付费使用，买一个会员，一个月多少钱，它靠订阅来养活自己，就不需要广告。
我从来没有觉得商业模式是一个问题。
如果我们给大家（不管是个人还是企业）提供了价值，他们就会通过市场机制来回报我们。
问： 你自己提到很多，在美国生态当中，大公司和大公司、大公司和创业公司之间似乎更紧密，在中国是不是不一样？
大公司不会用彼此的产品。
李彦宏： Google可以索引几乎所有互联网的内容，但是中国的话每一个APP都有自己的这种独立的生态，也有一定的壁垒。所以用户在获得信息上确实没有那么方便。
问： 美国五大互联网巨头（FANNG），似乎是一个联盟。中国好像不是这样。
李彦宏 ：联盟也说不上，我觉得美国人的这个思维方式也竞争，比如微软和Google就是竞争。
但是它的思维方式是说，如果你已经很领先了，我最好别做一个跟你一样的东西，我如果通过创新做一个跟你不一样的东西来竞争，那才是我的本事。
在中国，大家的思维方式更像是这条路你跑通了，我也跑同样的路，咱看看谁跑的快。
问： 文心一言会接入哪些产品，以及对百度的业务矩阵有哪些机会和变化？
李彦宏： 这些天我们各个部门也都在开会讨论，文心一言是一个通用能力，它跟各个产品的结合都是很自然的，跟搜索、贴吧、文库、百度健康、小度等等。
几乎公司里面每个产品拿出来，包括百度书法，都能自然地想到和它怎么结合，让产品变得用户体验更好，更加【【微信】】。
问： 百度会是自己的第一批用户。
李彦宏：是的。
03
云计算是Game Changer 应用层有十倍机会
问： 你在财报会上提到，文心一言会是改变云计算的Game Changer，为什么？
李彦宏： 过去，云计算主要卖算力，算力就是你的计算速度有多快，存储能力有多少。
两三年前人们的理解是，基于一个AI开发框架去开发应用就好了。
今天就会看到，我们完全没有必要基于芯片层、框架层来开发应用―― 基于大模型就好了，又快，成本又低。
那么以后当人们在购买云计算服务的时候，他会看你的模型好不好，而不是你底层的算力怎么样，存储怎么样，所以，AI大模型会颠覆整个云计算市场。
我认为微软其实也是这样想的。
大家都知道，ChatGPT和微软的产品真正结合，是非常厉害的。
这是很多云厂商非常害怕的事情。
问： 百度云会不会因为文心一言的使用，会成为中国领先的云供应商？
李彦宏： 我对此充满信心，一旦大家明白过来，你以后选择云服务的时候应该看什么，或者其实也不需要它自己去琢磨。
你有你的需求，你有你的客户需要去维护，什么样的方式能够让你更好地维护你的客户，收入更多，利润率更高，那他一定会从这些角
