谷歌前首席执行官埃里克·施密特 (Eric Schmidt) 认为人工智能的未来 - YouTube

视频主要内容

埃里克·施密特（Eric Schmidt），前谷歌首席执行官，在视频中详细介绍了人工智能（AI）未来的发展方向，并指出了三个将快速改变世界的重要趋势：

上下文窗口（Context Window）：
- 施密特解释了上下文窗口的概念，这是指用户输入的提示。当前的技术正在发展能够处理无限长的上下文窗口，这意味着可以连续输入多个问题并得到答案。例如，用户可以问一个制作药物的步骤，系统会逐步回答并指导用户完成整个流程。这种“链式思维”（Chain of Thought）推理方法将能够应用于解决科学、医学、材料科学和气候变化等领域的重要问题。
智能代理（Agents）：
- 智能代理是指能够学习新知识或掌握新技能的大型语言模型。例如，一个智能代理可以学习化学知识，提出化学假设，并在实验室中进行测试。施密特认为，未来将会有大量的智能代理，类似于GitHub上的代码库，用户可以随时调用这些代理来解决问题。
从文本到行动（Text to Action）：
- 施密特描述了从文本指令生成软件代码的能力，用户只需描述需求，系统就能自动编写代码。这种能力将使得软件开发变得更加高效，并且可以24小时不间断地运行。

施密特还探讨了这些技术发展的潜在风险，特别是当智能代理开始以人类无法理解的方式相互通信时。他强调了在这种情况下“拔掉插头”的重要性，以防止失控的AI系统。

他还谈到了AI技术的监管问题，认为政府需要密切关注并设置适当的安全措施。他指出，虽然西方国家的公司在监管和安全方面表现较好，但在全球范围内，尤其是开放源代码技术的传播，仍然存在很大的风险。

最后，施密特讨论了中美之间在AI领域的竞争与合作。他认为，中国在生成式AI方面落后于西方，但仍然具有潜力。他强调了与中国进行对话和合作的重要性，特别是在防止AI技术被滥用方面。

视频核心内容

问题1：埃里克·施密特如何看待上下文窗口的无限延长对AI发展的影响？

埃里克·施密特认为上下文窗口的无限延长对AI的发展具有深远的影响。他提到，上下文窗口是指在与AI互动时，用户可以提供的提示或输入的长度。传统的上下文窗口可能只有几百个词，而目前的研究正在推动上下文窗口变得无限长。

施密特指出，这种无限延长的上下文窗口非常重要，因为它允许系统在更长的对话中保持连贯性。例如，用户可以提出一个复杂的问题，并根据系统的初步回答不断追加后续问题，使得整个交互过程更为连续和深入。这种能力被称为“链式思维（Chain of Thought）”推理，可以广泛应用于科学、医学、材料科学和气候变化等领域，解决复杂问题。

施密特认为，随着上下文窗口的无限延长，AI系统将能够生成多步骤的解决方案，例如复杂的科学实验或药物配方，这将极大地提升AI在专业领域的应用能力。这种发展意味着AI可以在未来五年内显著改变多个行业，并带来前所未有的技术进步。

埃里克·施密特关于上下文窗口无限延长对AI发展的讨论具有一定的逻辑基础，但在系统设计的角度上，存在一些需要进一步思考的方面。首先，上下文窗口的无限延长不仅要求更高的计算能力和存储资源，还需要对信息的有效管理和筛选。无限延长的上下文窗口可能会导致信息过载和处理效率下降。此外，如何确保在长时间交互中保持信息的相关性和准确性也是一个挑战。因此，虽然上下文窗口的延长可以带来更多可能性，但也需要谨慎考虑其可行性和实际应用中的技术瓶颈。

举一反三

在上下文窗口无限延长的情况下，如何有效管理和筛选信息以避免信息过载？
在长时间交互中，如何确保AI系统能够保持信息的相关性和准确性？
无限延长的上下文窗口对计算能力和存储资源提出了哪些新的要求，这些要求如何影响AI系统的设计和部署？

问题2：埃里克·施密特如何看待AI代理（Agents）的崛起及其潜在应用？

埃里克·施密特认为AI代理（Agents）的崛起将带来巨大的变革和潜在应用。他具体认为：

强大的学习和推理能力：施密特指出，AI代理可以被理解为一种拥有新知识或学习能力的大型语言模型。例如，一个AI代理可以阅读所有的化学文献，学习化学知识，提出化学假设，在实验室中进行测试，并将这些新知识添加到自身中。这表明AI代理不仅能获取信息，还能进行复杂的推理和实验，从而在各个领域中发挥重要作用。
广泛的应用和普及：施密特预期，未来将会有大量的AI代理存在，数量可能达到百万级别。他认为，这些代理将类似于目前的GitHub平台，成为一个充满各种功能和应用的生态系统，供用户随时调用。这意味着AI代理将会在生活和工作中被广泛应用，解决从简单任务到复杂问题的各种需求。
协同工作：施密特提出，未来这些AI代理将能够互相协作，共同解决问题。他设想，不同用户的代理可以联合起来，形成一个强大的集体智能，处理单个代理无法解决的复杂问题。这种协同工作不仅将提升问题解决的效率，还可能带来更多创新和突破。
潜在的风险和监管需求：施密特也警告了AI代理可能带来的风险，尤其是当这些代理开始使用人类无法理解的语言进行交流时。他认为这是一个危险的信号，可能需要在这种情况下“拔掉插头”以停止系统的运行。此外，他强调了政府和机构在监管AI技术发展中的重要性，以确保这些技术不会被滥用或带来不可控的后果。

综上所述，埃里克·施密特认为，AI代理的崛起将极大地推动技术进步和应用普及，但同时也需要对其潜在风险保持警觉，并采取适当的监管措施。

AI的补充

思考辩论

埃里克·施密特在探讨AI代理的潜力和应用时，提出了许多有意义的观点，但从系统设计的角度来看，存在一些需要进一步探讨的逻辑漏洞和挑战。

学习和推理能力的瓶颈：虽然施密特提到AI代理可以自主学习和进行复杂推理，但现实中，AI模型的训练和推理能力受到数据质量、计算资源以及算法局限性的制约。现有的AI系统在跨领域知识整合和推理方面仍存在显著挑战。
广泛应用和普及的可行性：施密特预期AI代理会像GitHub平台一样被广泛应用，但这需要解决多个技术和伦理问题，包括数据隐私、安全性、用户信任等。此外，构建一个包含百万级代理的生态系统，需要相当复杂的基础设施和资源管理能力。
协同工作的复杂性：施密特设想的代理协作机制看似美好，但实际操作中，代理之间的通信协议、协作策略、冲突解决等问题可能会非常复杂。尤其是在处理跨行业、跨领域的问题时，如何确保代理之间的无缝协作仍是一个开放性问题。
风险与监管的平衡：施密特强调了风险和监管的重要性，但在实际应用中，监管措施的制定和实施往往滞后于技术发展。此外，如何在不限制创新的前提下进行有效监管，也是一个需要深入探讨的问题。

举一反三

如何在确保AI代理自主学习和推理能力的同时，解决数据隐私和安全性问题？
在构建一个包含大量AI代理的生态系统时，如何有效管理资源并确保系统的可扩展性？
在代理协作过程中，如何设计高效的通信协议和冲突解决机制以实现无缝协作？

问题3：埃里克·施密特如何看待从文本到行动（Text to Action）技术的突破及其对编程的影响？

埃里克·施密特认为从文本到行动（Text to Action）技术的突破将对编程产生深远的影响。他提到，借助这项技术，人们可以简单地通过描述需求来生成软件代码。例如，用户只需说出他们想要实现的功能，系统就能够自动生成相应的代码。这意味着编程不再是专业程序员的专属领域，任何人都可以通过自然语言与系统互动来实现编程目标。

施密特指出，这种技术将带来几个重要的变化：

编程效率显著提升：由于系统可以24小时不间断地工作并生成代码，编程效率将大幅提高。
降低编程门槛：非技术人员也能通过自然语言进行编程，使得更多人能够参与到软件开发中来。
代码质量提升：系统在生成代码时可以遵循最佳实践和标准，从而提高代码的质量和一致性。

总体而言，施密特认为从文本到行动技术将使编程变得更加高效、普及和规范化，推动软件开发领域的重大变革。

AI的补充

思考辩论

埃里克·施密特对从文本到行动（Text to Action）技术的讨论确实揭示了这项技术的巨大潜力。然而，从系统设计的角度来看，这个愿景中存在一些需要进一步探讨的方面。

首先，虽然自动生成代码可以显著提高编程效率，但系统如何确保生成的代码不仅功能正确且安全，这是一个关键问题。代码生成涉及复杂的逻辑和大量的上下文理解，系统必须能够处理各种异常情况和边缘案例，否则可能会导致严重的安全漏洞和功能缺陷。

其次，虽然降低编程门槛是一个值得追求的目标，但这也可能带来新的挑战。例如，非技术人员可能缺乏对底层系统和架构的理解，这可能导致他们生成的代码在性能和可扩展性方面存在问题。此外，尽管自然语言处理技术已经取得了显著进步，但仍然存在理解歧义和模糊描述的挑战，系统如何准确理解用户需求并转换为高质量代码需要深入研究。

最后，施密特提到系统可以遵循最佳实践和标准来提高代码质量，这固然是一个理想的状态，但在实际应用中，最佳实践和标准是不断演变的，系统如何动态适应这些变化并持续优化生成代码的质量也是一个值得探讨的问题。

举一反三

自动生成代码的系统如何处理复杂的业务逻辑和异常情况，以确保功能的正确性和安全性？
非技术人员通过自然语言进行编程时，如何确保他们生成的代码在性能和可扩展性方面达到专业水平？
在自动生成代码的过程中，系统如何动态适应不断演变的最佳实践和标准，以持续优化代码质量？

问题4：埃里克·施密特如何看待AI系统之间可能自行开发语言并进行沟通的风险？

埃里克·施密特认为，当AI代理（Agents）开始自行开发语言并相互沟通时，这是一个需要特别关注的风险点。他指出，这种情况可能会导致人类无法理解AI系统的行为和意图，从而失去对它们的控制。

施密特强调，尽管当前的AI系统在逐步实现更复杂的功能，但一旦这些系统的能力达到一定水平，它们之间的互动可能会变得难以预测且不可控。他认为，当AI代理开始以人类无法理解的方式相互交流时，可能会出现严重问题，这是一个需要立即采取措施的警示信号。

他具体提到，如果AI系统在没有人类监督的情况下开始自行学习和改进，那么这些系统可能会发展出一种独立的智能和行为方式，这将超出人类的理解和控制能力。在这种情况下，他建议的极端措施是“拔掉插头”，即关闭这些AI系统，以防止它们造成潜在的危害。

施密特还提到，尽管目前的技术和研究正在迅速发展，但我们必须保持警惕，确保在这些技术变得过于强大之前，能够有效地进行监管和控制。他认为，政府和科技公司需要密切合作，建立有效的监控和监管机制，以确保AI技术的发展始终在可控范围内。

总结来说，埃里克·施密特对AI系统之间可能自行开发语言并进行沟通的风险持非常谨慎的态度，认为这是一个需要严肃对待并采取预防措施的问题。他强调了在技术快速发展的同时，保持对其潜在风险的高度警惕和控制的重要性。

AI的补充

思考辩论

从系统设计的角度来看，埃里克·施密特对AI系统之间可能自行开发语言并进行沟通的担忧是合理的，但也存在一些需要进一步思考的问题。首先，现代AI系统的设计通常包括一定的安全和监控机制，以防止其行为失控。施密特提到的“拔掉插头”这一极端措施虽然在理论上可行，但在实际操作中可能面临技术和伦理上的挑战。此外，完全关闭AI系统可能导致依赖这些系统的关键业务和服务中断，从而带来新的风险和问题。因此，在考虑极端措施的同时，也应探讨其他更为可行和温和的解决方案，例如通过技术手段增强对AI系统的透明度和可解释性。

举一反三

在设计AI系统时，如何平衡系统自主性和人类控制之间的关系，以确保安全性和可控性？
在AI系统的监管和控制过程中，如何有效地建立和实施多层次的监控机制，以防止系统失控？
如何在技术和伦理层面上制定AI系统的紧急关闭策略，以应对潜在的风险而不影响关键业务和服务的正常运行？

问题5：埃里克·施密特如何看待政府在监管AI技术发展中的角色和挑战？

埃里克·施密特认为政府在监管AI技术发展中扮演着至关重要的角色，但也面临诸多挑战。

监管的重要性：施密特指出，AI技术的快速发展和潜在风险需要政府的监管。他强调，政府应该设立信托和安全研究机构，负责检测和评估AI系统的安全性和可靠性。这些机构的存在有助于确保技术公司不会偏离既定目标，并能在技术应用过程中避免混乱和误用。
与企业合作：施密特认为，政府应该与企业紧密合作，特别是在西方国家。他提到，西方国家的大型科技公司通常都有股东和法律诉讼的压力，因此在开发AI技术时会更加谨慎。此外，这些公司内部也有很强的责任意识，不愿意开发出有害技术。
国际合作：施密特提到，他们已经开始与西方国家政府以及中国政府进行对话，尽管与中国的对话相对复杂且需要时间。通过这种跨国合作，可以更好地应对AI技术的全球性挑战，特别是在防止技术扩散和滥用方面。
开源技术的挑战：施密特指出，开源技术的传播是一个巨大的挑战，因为这些技术可以很容易地流传到世界各地，包括一些可能会滥用这些技术的国家。他特别提到，开源技术的扩散使得一些国家能够快速复制和放大西方的技术成果，这增加了监管的难度。
验证和透明性：施密特强调，政府监管的一个关键是“信任但要验证”（trust but verify）。他建议，政府可以借助专门的私营公司来进行AI技术的验证工作，因为这些公司能够雇佣到合适的人才，进行深入的技术评估。
AI自我监管：施密特提到，在未来，AI可能需要通过AI来进行监管。这是因为AI系统的复杂性和快速发展，使得传统的人力监管难以跟上。通过AI来检测和评估其他AI系统，可以更有效地发现和解决潜在问题。

总的来说，埃里克·施密特认为政府在AI技术发展中的监管角色至关重要，但也面临一些复杂的挑战，需要多方合作才能有效应对。

AI的补充

思考辩论

从系统设计的角度来看，埃里克·施密特的观点总体上是合理的，但也存在一些潜在的逻辑漏洞和需要进一步探讨的地方：

政府监管与技术创新的平衡：施密特强调政府监管的重要性，但过度的监管可能会抑制技术创新。如何在确保安全和促进创新之间找到平衡点，这是一个需要深入探讨的问题。过度依赖政府监管可能导致官僚主义，减缓技术发展速度。
与企业合作的可行性：施密特建议政府应与企业合作，尤其是在西方国家。然而，不同企业的商业利益和发展目标可能并不一致，如何协调这些利益以达到共同的监管目标是一个挑战。此外，企业的自我监管能力和责任意识也存在较大差异，不能一概而论。
国际合作的复杂性：施密特提到与中国等国家的对话复杂且耗时。国际合作在理论上是理想的，但在实际操作中，涉及到国家利益、文化差异和政策差异，实施起来非常困难。如何建立一个有效的国际监管机制，以应对全球性的AI挑战，是一个需要深入研究的问题。

举一反三

在全球化背景下，如何建立一个有效的国际AI监管框架，以确保各国在技术发展和安全方面达成共识？
面对快速发展的AI技术，政府应如何平衡监管力度与技术创新之间的关系，避免过度监管导致的技术停滞？
企业在AI技术的自我监管中应承担哪些具体责任，如何确保这些责任得以落实？

问题6：埃里克·施密特如何看待开源技术在全球范围内的传播及其潜在威胁？

埃里克·施密特认为开源技术的全球传播具有显著的潜在威胁。他指出，开源技术的一个关键特征是其源代码和模型权重（即计算得出的数值）被公开发布，从而使得这些技术能够迅速传播到世界各地。

施密特特别担心的是，开源技术的这种广泛传播可能导致这些技术被不良分子滥用。例如，面部识别技术最初并不是为了限制少数民族而发明的，但它最终被用于这样的目的。同样，AI技术也可能被用于制造生物武器或进行网络攻击等恶意活动。

他还强调，开源技术的传播使得监管变得更加复杂，因为这些技术一旦公开，就很难控制其使用范围和方式。施密特认为，尽管西方国家的大型企业可能会受到严格监管，但全球范围内的其他开发者却未必会遵循同样的标准。这种不对称性使得开源技术的潜在威胁更加难以应对。

总的来说，施密特认为开源技术的全球传播是一把双刃剑，既有助于技术进步，也带来了巨大的安全风险。他呼吁在开发和使用这些技术时要保持警惕，并采取必要的措施来限制其滥用。

AI的补充

思考辩论

从系统设计的角度来看，埃里克·施密特对开源技术传播的担忧是有一定道理的，但也存在一些可以进一步探讨的逻辑点。首先，开源技术的本质是促进创新和合作，它的开放性使得全球开发者能够共同改进和完善技术。然而，施密特担忧的滥用问题确实是一个现实威胁，但这并不一定是开源技术本身的问题，而可能更多地与监管和伦理问题有关。

其次，施密特提到的监管困难确实存在，但这并不是开源技术独有的问题。任何技术一旦公开，控制其使用范围和方式都会变得复杂。关键在于如何在开放创新和安全监管之间找到平衡点。施密特的观点可能过于侧重于技术的负面影响，而忽略了开源技术在推动科技进步和社会发展的积极作用。

最后，施密特强调的全球不对称性确实是一个挑战，但这同样适用于所有新兴技术。解决这一问题需要国际合作和共识，而不仅仅是对开源技术的限制。

举一反三

在全球范围内，如何平衡开源技术的开放性与安全性？
在面对潜在技术滥用的情况下，国际社会应如何合作制定有效的监管框架？
开源技术的监管应主要依赖于法律法规，还是技术自身的安全设计？

问题7：埃里克·施密特如何看待中美在AI技术发展上的竞争与合作？

埃里克·施密特认为中美在AI技术发展上的竞争与合作是复杂且具有多层次的。

竞争方面：

技术差距：施密特指出，中国在AI技术发展上大约落后美国两年。这种差距主要体现在硬件方面，特别是高端芯片的获取上。由于美国对中国实施了芯片出口限制，这使得中国在AI模型训练上面临更高的成本和技术障碍。
国家投入：尽管中国在AI领域投入了大量资源，但施密特认为中国的投入水平尚未达到与美国相当的程度。美国的大型科技公司如微软和谷歌，拥有雄厚的资金和技术储备，能够在AI研发上投入巨资，这使得美国在技术前沿上占据优势。
政策限制：美国政府的出口限制政策对中国AI技术的发展形成了制约。施密特认为，这种限制会使中国在短期内难以缩小与美国的技术差距。

合作方面：

共同威胁：施密特强调，中美在AI技术上的合作有助于应对共同的全球性威胁，如生物武器、网络攻击等。他指出，AI技术的双重用途特性使其既能用于正当用途，也能被恶意利用。因此，中美有必要在一些关键领域展开合作，以防止技术的误用。
对话机制：施密特提到，他和亨利·基辛格等人曾参与与中方的对话，讨论AI技术的潜在威胁和合作可能性。虽然目前中美之间的对话仍处于探索阶段，尚无具体的合作方案，但双方都认识到AI技术带来的风险，愿意在一定程度上进行沟通。
信任与验证：施密特认为，中美在AI领域的合作需要建立在“信任但验证”的基础上。他建议采用类似于冷战时期“开放天空条约”的方式，确保双方在AI技术的重大进展上互相通报，以避免误解和误判。

未来展望：

施密特认为，尽管中美在AI技术上的竞争激烈，但在应对全球性威胁方面，两国有可能找到合作的契机。未来的合作可能包括建立共同的安全标准和监管框架，以确保AI技术的发展造福全人类，而不是成为新的威胁源。施密特对中美在AI领域的合作持谨慎乐观的态度，认为通过持续的对话和信任建立，两国有望在某些关键领域实现合作。

AI的补充

思考辩论

从系统设计的角度来看，埃里克·施密特对中美在AI技术发展上的竞争与合作的讨论中存在一些逻辑漏洞和需要进一步考虑的点：

技术差距的动态性：施密特提到中国在AI技术发展上落后美国两年，这个时间估算可能过于静态。技术发展的速度非常快，尤其是在AI领域，可能会出现技术飞跃或突破。因此，技术差距的动态性和不可预测性需要考虑。
国家投入与实际效果：虽然中国的AI投入可能不如美国，但需要考虑投入的效率和实际效果。中国在某些领域的快速发展（如计算机视觉和自然语言处理）显示出高效的资源利用和创新能力。单纯比较投入金额可能不够全面。
政策限制的长期影响：美国对中国的芯片出口限制确实会在短期内影响中国的AI发展，但长期来看，这可能会刺激中国自主研发的进步，反而缩小技术差距。因此，政策限制的长期效果需要更深入的分析。
合作的实际可行性：施密特提到的合作建议（如“信任但验证”）在实际操作中可能存在困难。中美之间的信任基础并不牢固，如何建立有效的验证机制也是一个复杂的问题，可能需要更多的国际协调和法律框架支持。

举一反三

在全球AI技术竞争中，如何平衡国家安全与技术开放之间的矛盾？
面对AI技术的快速发展，国际社会应该如何建立有效的监管和合作机制？
在技术出口限制的背景下，如何评估和应对可能的技术飞跃或突破带来的不确定性？

问题8：埃里克·施密特如何看待AI技术在生成虚假信息（Misinformation）方面的难题及解决方案？

埃里克·施密特认为，AI技术在生成虚假信息方面带来了极大的挑战和潜在威胁。他指出，生成虚假信息的代码几乎是免费的，任何人，无论是好人还是坏人，都可以轻松获取并使用这些技术。生成的虚假信息不仅成本低，而且质量非常高，这使得问题更加复杂和难以解决。

施密特认为，虽然有一些监管解决方案可以尝试，但问题的根本在于这些生成虚假信息的技术已经广泛传播，并且难以完全控制。他形象地比喻道，这就像“猫已经出袋子”一样，即一旦这些技术被公开使用，就很难再将其收回或完全限制。

他强调，解决这一问题的关键在于对更强大的AI系统进行严格的限制，特别是那些接近通用智能（General Intelligence）的系统。这些系统的扩散需要受到控制，以防止其被滥用。然而，施密特也承认，目前还没有完全解决这个问题的办法，这需要持续的努力和创新。

总的来说，施密特认为，AI生成虚假信息的难题是一个复杂且尚未解决的问题，需要多方合作和持续的监管来应对。

AI的补充

思考辩论

从系统设计的角度来看，埃里克·施密特提出的对接近通用智能的AI系统进行严格限制的建议具有一定的合理性，但也存在一些潜在的逻辑漏洞和挑战。首先，施密特提到的“猫已经出袋子”的比喻强调了技术扩散的不可逆性，这意味着即使对新技术进行限制，已经存在的技术仍然可能被滥用。其次，施密特强调对更强大的AI系统进行限制，但并未具体说明如何在技术上实现这一点。当前的技术监管框架和手段可能不足以应对这种高复杂度的AI系统。此外，施密特提到的多方合作和持续监管虽然是必要的，但在全球范围内实现一致的监管标准和执行也面临巨大挑战。

综上所述，虽然施密特的观点具有建设性，但从系统设计和执行层面来看，还需要更详细的方案和全球协作机制来真正有效地应对AI生成虚假信息的问题。

举一反三

如何在技术上实现对接近通用智能的AI系统的有效限制？
在全球范围内，如何协调不同国家和地区的监管标准以应对AI生成虚假信息的问题？
面对技术扩散的不可逆性，是否存在其他更有效的解决方案来应对AI生成虚假信息的挑战？

分享嘉宾信息

Eric Schmidt

工作经历：

前Google首席执行官（CEO）
Google母公司Alphabet的执行董事会主席

相关介绍： Eric Schmidt是全球知名的技术领导者和企业家，曾在Google担任首席执行官并带领公司度过了其快速增长和全球扩展的关键时期。在他的领导下，Google从一个搜索引擎公司发展成为一个多元化的科技巨头。Schmidt在人工智能（AI）领域有着深厚的见解和丰富的经验，他对AI技术的发展方向和潜在影响有着独到的看法。他目前活跃于多种技术和政策研究机构，并经常参与关于AI伦理和监管的讨论。