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前GoogleCEO施密特最新談AI、中美科技競賽與未來戰爭
前Google執行董事長兼CEO埃裡克·施密特在最新的ALlin現場峰會和三位主持人深入探討了人工智慧革命的深遠影響、中美之間激烈的高科技競賽、以及由無人機和自動化技術驅動的未來戰爭形態。他強調，西方世界必須在保持技術優勢的同時，正視內部的社會挑戰。施密特認為，雖然真正的通用人工智慧（AGI）仍需數年時間才能實現，但其間發展出的人工智慧體將徹底改變商業和社會。他還分享了對太空探索、開源AI模型地緣政治影響以及維持美國創新活力的看法。
核心觀點：
- 人工智慧革命的真正含義被嚴重低估： 未來的關鍵在於協同工作的智能代理，以及能夠進行非人類、甚至可能超越人類推理的自主電腦的出現。
- 中美科技競賽已進入白熱化階段： 中國正專注於將AI技術應用於各行各業，並通過開源模型擴大其全球影響力，這對西方構成了嚴峻的戰略挑戰。
- 未來戰爭的形態正在被徹底重塑： 戰爭正轉向以無人機為核心的自動化和智能化作戰，傳統軍事裝備（如坦克）的效用正在急劇下降，這將催生一種基於威懾的新平衡。
- 西方世界必須保持其核心優勢： 美國應充分利用其在資本市場、大學體系和企業家精神方面的獨特優勢，加速創新，同時必須正視並應對出生率下降等內部社會問題。
- 通用人工智慧（AGI）的實現路徑： 儘管真正的通用人工智慧（AGI）仍需數年時間才能實現，但在此期間發展出的人工智慧體將徹底改變商業和社會。
中美科技競賽：一場關於效率與價值觀的持久戰
在談及全球科技格局時，施密特將焦點直接對準了中美之間日益激烈的高科技競賽。他坦言，工作文化是這場競賽的一個縮影。當被問及對Google內部工作與生活平衡的看法時，他直言不諱地指出，對於追求卓越的科技行業而言，全身心的投入是必要的。
他將這種緊迫感與中國的現狀直接掛鉤：“請記住，我們面對的是中國人。中國人的工作與生活平衡是9-9-6，也就是早上9點到晚上9點，每周工作6天……這就是你正在與之競爭的對象。”
施密特認為，美國通過限制高端晶片出口的策略，確實在一定程度上減緩了中國在通用人工智慧（AGI）領域的追趕步伐。然而，他觀察到中國正在採取一種截然不同的、更為務實的策略。“他們沒有追求瘋狂的通用人工智慧（AGI）戰略……結果就是他們非常專注於利用人工智慧並將其應用於所有領域。” 施密特對此表示擔憂，他認為，當美國專注於AGI的宏大敘事時，中國可能在消費者應用、機器人等更親民的領域取得領先優勢，正如他們在電動汽車領域所做的那樣。
更令他警惕的是中國在地緣政治層面的AI戰略。“中國人正在做的另一件事……是我自己的背景是開源。中國正在以開放權重和開放訓練資料進行競爭，而美國主要且大部分側重於封閉權重、封閉資料。” 施密特發出了一個嚴峻的警告，這意味著世界上大部分開發中國家，可能會像接受“一帶一路”倡議一樣，選擇使用中國的開源AI模型，而非美國的封閉模型。他強調：“我更希望大型語言模型的擴散以及學習是基於西方價值觀進行的。”
未來戰爭圖景：無人機、自動化與新威懾平衡
憑藉在國防部擔任顧問的經歷，施密特對現代戰爭的演變有著深刻的洞察。他以烏克蘭戰爭為例，剖析了由無人機和自動化技術驅動的未來戰爭形態。他認為，這場衝突催生了一種全新的軍事思想。
施密特指出了一個殘酷的現實：傳統重型軍事裝備的時代可能正在走向終結。“像坦克這樣的東西，我們現在正在建造更多，甚至在美國建造更強大的坦克，在一個裝備精良的無人機攜帶的2公斤有效載荷就能摧毀坦克的世界上，這毫無意義。” 他解釋說，一架價值僅數千美元的無人機，可以輕易摧毀價值數千萬美元的坦克，這種極高的“殺傷比”正在顛覆傳統的軍事力量計算方式。
他預測，未來的戰爭將演變為無人機之間的對抗，核心在於探測並摧毀對方的無人機。最終的作戰形態將是“無人機在前，人員在後”。
更有趣的是，這種演變可能帶來一種意想不到的和平。施密特設想了一個場景：當衝突雙方都擁有數百萬架由強化學習驅動的無人機時，戰爭的邏輯將徹底改變。“每一方都將使用強化學習人工智慧策略來制定作戰計畫，但雙方都無法弄清楚對方的作戰計畫是什麼，因此相互攻擊的威懾力將會非常高。” 在這種“計算不可知”的狀態下，傳統的軍事推演失效了，戰爭的巨大不確定性本身就構成了一種強大的威懾。他總結道，這並非緩和，而是一種新的威懾形式，因為當雙方的基礎設施都面臨被徹底摧毀的風險時，戰爭將成為一場“雙輸的局面”。
通用人工智慧（AGI）的路徑：從智能體革命到“非人類”推理
對於業界熱議的通用人工智慧（AGI），施密特表達了一種既不誇大也不輕視的冷靜觀點。他承認，存在一個他稱之為“舊金山敘事”的群體，他們堅信在未來三年左右將實現某種形式的超級智能。施密特對此時間表表示懷疑，但他同意這可能在六年或七年內發生。
他認為，在通往AGI的道路上，首先到來的是一場“智能體革命”，這將徹底改變商業運作的模式，他對此表示完全同意。我們每個人都將擁有AI助手，在生活的方方面面提供幫助。
然而，施密特對真正的AGI設定了一個非常高的標準。他認為，當前的AI模型仍然需要被提示，其智能是“中間對中間（middle-to-middle）”的，而人類是“端到端（end-to-end）”的，能夠定義目標並進行完整的迭代。真正的AGI，必須能夠設定自己的目標函數，擁有自己的意志和解決全新問題的能力，而目前還沒有證據表明AI具備這種能力。
他指出了實現這一跨越的技術難題：“數學證明的非平穩性”。人類的目標函數每天都在變化，而電腦演算法難以處理這種動態變化的目標。他認為，解決這個問題的關鍵可能在於實現“類比推理”——即像人類天才一樣，將一個領域的深刻理解應用到另一個完全不同的領域。“如果我們能解決這個問題，那麼我認為就結束了。然後我們就進入了通用人工智慧（AGI）時代，那將是一個完全不同的世界。”
美國的角色與西方的挑戰：在創新與社會問題之間尋求平衡
在訪談的最後，施密特將視野拉回到了美國自身。面對外部的激烈競爭和內部的社會挑戰，他展現出一種清醒的愛國主義情懷。“我希望美國獲勝，” 他坦言，並強調美國應充分發揮其核心優勢。“我們的優勢是什麼？我們是混亂的、令人困惑的、吵鬧的，但我們很聰明。我們明智地配置資本。我們有非常深厚的金融市場。我們擁有龐大的由大學和企業家組成的工業基礎……夥計們，別搞砸了。”
同時，他也對西方世介面臨的內部問題表示了深切的憂慮，特別是出生率的持續下降。他指出，這個問題在亞洲更為嚴重，韓國的出生率已降至每對父母0.78。他從商業角度分析了這一趨勢的破壞性：“突然之間，你的收入下降了，你卻無能為力，因為你無法用越來越少的客戶進行創新。”他認為，這是一個必須解決的全球性問題，並表示自己總體上支援移民作為解決方案之一。
最終，施密特回到了他對美國未來的核心信念上。他認為，只要美國堅持其立國之本——“投資於正確的人，投資於正確的企業，擁有強大的資本市場，投資於他們所需的基礎設施，我們就會沒事的。這就是我真實的看法。”
=天空之城全文整理版=
主持人: 女士們，先生們，請歡迎埃裡克·施密特。很高興見到你。
主持人: 埃裡克，你看起來很苗條。感謝你盛裝出席。
施密特: 很高興見到你。大衛·薩克斯也來了。這就像我們以前所有公司的重聚，大衛。你當初到底為什麼辭職？
主持人: 我的老老闆。埃裡克。我能講個故事嗎？我們不得不去奧蘭治縣，然後他們說，嘿，我們要搭飛機走。那是埃裡克的飛機。我們上了飛機，然後他上去開飛機了。我獨自一人坐在飛機的後艙。感覺就像Google的首席執行官派我飛往奧蘭治縣。太不可思議了。那是我第一次真正和埃裡克一起出去玩。
施密特: 聽著，你們這些人很瞭解他。他真的那麼聰明。他教給我的東西比Google的大部分員工都多，然後你就離開了。
主持人: 告訴我們你一直在做什麼。在那之前，我必須問你這個問題。最近史丹佛大學有一個視訊被刪除了。你曾有過一個清醒的時刻，你說，嘿，在Google，人們太注重工作與生活的平衡了。他們需要投入。他們需要更努力地工作。上次活動我們請了謝爾蓋。他要回去工作了。那麼謝爾蓋收到消息了嗎？
工作文化與中美科技競賽
施密特: 預測謝爾蓋的行為是我可能會失敗的事情。我嘗試了20年。我不讚成基本上在家工作。原因嘛，我的意思是，你們很多人都在某種程度上在家工作，但你們的職業生涯已經確立。但想想一個20多歲的人，他必須學習這個世界的運作方式。而且，你知道，他們從伯克利或達特茅斯畢業，他們受過良好的教育。當我回想起自己在太陽公司的時候，僅僅是聽那些比我年長5到10歲的人們面對面地爭論，我就學到了很多東西。我不知道。你如何在新的事物中重現它？
我支援工作與生活的平衡，這也是人們為政府工作的原因。跑題了。抱歉。如果你要在科技領域有所成就，並且要獲得成功，你必須做出一些權衡。請記住，我們面對的是中國人。中國人的工作與生活平衡是9-9-6，也就是早上9點。到晚上9點。每周工作6天。順便說一句，中國人已經澄清這是非法的。然而，他們都在這樣做。這就是你正在與之競爭的對象。
主持人: 我把所有人都叫回辦公室了。這樣好多了。那麼讓我們繼續這個主題。你不需要為政府辯護。不，不，相信我。我覺得沒這個必要。我是政府的無償兼職顧問。但我們正與中國進行這場高科技競賽。他們顯然也很關心人工智慧。他們正試圖趕超。你如何——我知道你最近去了一趟那裡。你如何評估這場競爭的優劣勢？
施密特: 嗯，你和我剛才已經談到了這一點，這是你在白宮做的極其重要的工作的一部分。我曾以為中國和美國在人工智慧領域處於同等水平的競爭，而你和你之前的同事所做的限制晶片的工作正在減緩他們的速度。他們實際上在做一些與我所想的不同的事情。他們沒有追求瘋狂的通用人工智慧（AGI）戰略，部分原因是你們設定的硬體限制，部分原因是他們資本市場的深度不夠。他們無法僅憑一廂情願就籌集到1億美元，或者像Membian那樣建立資料中心。他們就是做不到。
結果就是他們非常專注於利用人工智慧並將其應用於所有領域。因此我擔心的是，雖然我們正在追求通用人工智慧（AGI），這非常有趣，我們應該討論一下，而且我們所有人都將受到它的影響，但我們最好也在日常事務中與中國競爭。消費者應用程式——你非常瞭解這一點，查馬斯——消費者應用程式、機器人等等。我看到了所有的上海機器人公司，這些人正試圖在機器人領域做他們在電動汽車領域成功做到的事情。而且他們的職業道德令人難以置信。他們資金充足。這不像我們在美國擁有的瘋狂估值。他們無法籌集到那麼多資本，但他們可以在這方面取勝。
中國的人工智慧戰略：開源與應用
施密特: 中國人正在做的另一件事——我想強調這是一個重要的地緣政治問題——是我自己的背景是開源。在座的各位都知道，開源意味著開放程式碼。開放權重意味著開放訓練資料。中國正在以開放權重和開放訓練資料進行競爭，而美國主要且大部分側重於封閉權重、封閉資料。這意味著世界上大部分地區——可以將其視為“一帶一路”倡議——將使用中國的模型，而不是美國的模型。現在，我碰巧認為西方和民主國家是正確的，我更希望大型語言模型的擴散以及學習是基於西方價值觀進行的。
主持人: 埃裡克，我們和Meta有一個主要的開源計畫。 令人難以置信的資產負債表，強大的技術實力，但他們似乎執行不力，現在正在後退一步並重新制定一些東西，正如你所說，看起來有點更像閉源。
施密特: 這還不清楚。王亞歷克斯是個好朋友。他已經來了。他已經接管了。顯然，他非常有能力。我不會說他們完全封閉，而且我認為他們也被搞砸了，因為DeepSeek的人，R1，做得太出色了。如果你看看DeepSeek的推理模型，特別是他們進行前向和後向的強化學習的能力，這是一個主要的成就。看起來他們使用的數值精度比美國模型要低。從一些技術層面來說，有FP64、FP32、FP16這些東西。美國模型通常在訓練中使用16位精度。中國公司正在推動8位，現在甚至是4位。
主持人: 美國的更大的公司是否需要在開源方面做些什麼，以便我們能夠真正地對抗這種情況？
施密特: 許多大公司都表示，他們也希望成為開源領域的領導者。山姆·奧特曼表示，O3模型的最小版本將會發佈，我相信，以開放權重的方式，他們也確實這樣做了。他告訴我，無論如何，這個模型比10的26次方小得多。它更容易訓練，並且可以安裝或能夠安裝在你的手機上。一種路徑是說我們將用這些超級電腦實現通用人工智慧（AGI），這將始終非常昂貴等等，但我們還必須注意確保這些用於手持裝置的模型的擴散受到美國的控制，無論是OpenAI、Meta還是Gemini，或者其他什麼。
進軍太空：火箭技術的新前沿
主持人: 最近，您接管了Relativity Space，我認為對於那些不瞭解的人來說，這是一家實際上其目標是與SpaceX競爭的企業。
施密特: 我認為您是它的第一位投資者或最早的投資者。對不起。沒關係。你一開始損失了一些錢。發生了什麼事？
主持人: 我一直很樂意成為SpaceX、Swarm和星鏈的投資者。 Relativity 曾經是——順便說一句，Swarm 是一件大事，創造了星鏈。Swarm 曾經是——所以謝謝你。是的，Swarm 對他們來說，我認為對世界來說，都是一個非常大的成功。但我想問你的是，請帶我們瞭解一下太空市場的演變，你為什麼決定，在所有公司中，你有資本基礎可以把錢投到任何地方。你為什麼選擇那個？你為什麼選擇那個行業？為什麼是現在？
施密特: 火箭真的很酷，而且它們真的很難。我曾經以為——正如你所知，我是一名飛行員，並且對噴氣式飛機瞭解很多，我曾經以為火箭像噴氣發動機一樣成熟。它們不是。這是一門藝術，也是一門科學。這些事情很難做。能量的量級，我的意思是，就我們而言，火箭的推力是400萬磅。你必須按住它才能進行測試，甚至不能用金屬製品按住它。你必須用其他東西來按住它。有太大的力。否則，它就會起飛。
關於火箭另一個有趣的事情是，一個大概的數字是火箭重量的2%是有效載荷，大約18%是火箭本身，而80%是推進劑。作為一個新人的我的反應是，你在告訴我你不能做得更好了嗎？物理學家們在經過60年的物理研究後說，這就是我們擺脫地球引力所能做到的最好程度。所以我認為火箭很有趣，也很有挑戰性。總是有競爭的機會。在相對論空間領域，它本質上是一個近地軌道（LEO）的競爭者，例如低地球軌道、衛星等等。訂單已經滿了。我們只需要發射火箭。
未來戰爭的圖景：無人機與自動化
主持人: 這種進入太空的嘗試發生了——我不確定這有多廣為人知，所以你可以儘可能深入地探討這個問題，因為你在下一代戰爭中也做了很多工作。你想談談這個，以及你最終是如何參與其中的，以及它扮演了什麼角色嗎？請給我們介紹一下情況。也許戴維問了關於中國的問題，但它們在某種程度上幾乎是相互關聯的。
施密特: 首先，我是一個軟體人員，不是一個硬體人員。我向人們解釋說，硬體人員和軟體人員上的學校不一樣，他們的思維方式也略有不同，所以在這些新興產業中，我總是受到限制。我曾在國防部長手下工作，擁有絕密許可等等。我因為試圖幫助五角大樓進行重組而獲得一枚獎章等等。
當烏克蘭戰爭開始時，我一直在關注，我想，這是一個機會，看看一個沒有海軍和空軍的國家如何通過自動化來實現這一點。事實上，作為創新和以一敵三的典範，它取得了巨大的成功，在動能、武器、動員等方面都存在巨大差異。烏克蘭確實堅持得很好。現在發生的事情是，你基本上看到了一種全新的軍事國家安全結構的誕生。一種思考方式是，我們所有人，所以首先，我親眼目睹了這一切，我會告訴你，真實的戰爭比你所看過的關於戰爭的最糟糕的電影還要糟糕得多。這就是我要說的全部。這真的很可怕，應該不惜一切代價避免。然後，因為顯而易見的原因。我喜歡所有那些說，好吧，那些戰爭販子言論的人。小心你所渴望的，因為對方也有發言權。當我開始工作並試圖理解烏克蘭在做什麼時，俄羅斯被擊退了，然後他們以非常非常強大的第二輪和第三輪反擊。所以在這種情況下，敵人有發言權。
但繼續說，戰爭演變的粗略方式是，首先，一切都必須非常非常靈活，並且不能固定在某個地方。這將摧毀世界上存在的大部分軍事基礎設施。像坦克這樣的東西，我們現在正在建造更多，甚至在美國建造更強大的坦克，在一個裝備精良的無人機攜帶的2公斤有效載荷就能摧毀坦克的世界上，這毫無意義。這叫做殺傷比，而且那個無人機的零售價是5000美元、4000美元。坦克，美國的坦克，價值3000萬美元。你可以派出大量的無人機去摧毀那些坦克。
可能的演變過程是這樣的。首先，人們瞭解到無人機就像步槍和火炮一樣。現在使用無人機比使用迫擊炮、手榴彈、火炮更有效率。這是顯而易見的。如果你只是從成本或效能的角度來看經濟效益，正如人們所說的。接下來發生的事情是，雙方都發展了無人機能力，這就是你現在看到的，然後各自變成無人機對無人機的戰爭。你會看到無人機對抗反無人機。接下來，重點轉移到如何探測敵方無人機，以及如何在它摧毀你之前將其摧毀。最終的理論是無人機在前，人員在後。我見過一些行動，例如，在基輔，烏克蘭人通過星鏈指揮一切，我補充一點，在遙遠的戰爭中，他們非常非常有效。我們已經解決了延遲問題，我們已經解決了時序問題，以及該領域的其他問題。
最終狀態非常有趣，我認為沒有人預見到這一點。如果你回到我們關於強化學習和規劃的對話，也就是你在人工智慧中看到的，假設我們在一方，我們有100萬架無人機，而另一方也有100萬架無人機。每一方都將使用強化學習人工智慧策略來制定作戰計畫，但雙方都無法弄清楚對方的作戰計畫是什麼，因此相互攻擊的威懾力將會非常高。今天，軍事規劃人員的運作方式是他們計算武器數量。他們說，好吧，你有這麼多，我也有這麼多，你可以做這種機動等等。但是在人工智慧的世界裡，你正在進行強化學習，你無法計算對方正在計畫什麼。你看不到它。你不知道它。而且我相信這會阻止我認為是人類所做的最可怕的事情之一，即戰爭。
主持人: 因為除非雙方之間存在完美的平衡，否則無人機供應將會像傳統戰爭中的任何火炮儲備一樣，遭受某種程度的相互摧毀，而剩下的那一方最終會獲勝。
施密特: 嗯，非常重要的是要理解戰爭中沒有贏家。當你發生我所描述的那種規模的無人機戰鬥時，你這一方的整個基礎設施都將被摧毀。對方的整個基礎設施也將會被摧毀。這些都是雙輸的局面。
主持人: 難道不會產生一種平衡，因為這種相互確保的摧毀，而形成一種緩和嗎？
施密特: 嗯，我認為它不是一種緩和。這是一種威懾。威懾可以理解為我想打你，但我不想打你，但我非常想打你，以至於如果我打了你，懲罰會大於我打你的價值。這就是威懾的運作方式。
主持人: 但這似乎是轉向無人機和自動化的一大優勢和好處，這是我們今天所不具備的。
施密特: 嗯，轉向無人機和自動化有很多優勢。一是，它們非常非常便宜。它們非常非常便宜。二是，你可以儲存演算法。你可以不斷地學習和學習。記住，你還可以建構合成的訓練資料，這樣你就能比其他人做得更好。我們軍方問我的最後一個問題是，傳統陸軍的角色是什麼？我希望我說所有這些人類行為都可以在人類沒有風險的情況下發生。我不這麼認為。我認為機器人戰爭，本質上是無人機戰爭，將會以破壞性的浪潮形式發生，但最終人類將不得不越過一道線。他們將不得不入侵。在我們消耗掉他們之後。
主持人: 所以你們在投資這種無人機技術，那麼你認為樂觀主義者和人形機器人會是這場新戰爭中的下一輪齊射嗎？
施密特: 距離人形機器人出現還有很長一段時間，我們整天在電影裡看到的就是那些，對吧？距離我們看到那些還有很長一段時間。你將會看到的是非常非常快的移動解決方案、空基解決方案，以及高超音速武器，還有水下裝置。那種事情發生了很多。這是一個不同的領域。如果你看看“金槍魚”和烏克蘭人使用的一些其他船隻，他們基本上已經使用無人水面艇摧毀了俄羅斯在黑海的艦隊。這對他們至關重要，因為他們需要能夠從敖德薩出口糧食，這大約佔他們經濟的6%或10%。這非常重要，而且他們是用無人機做到的。
美國的角色與西方的挑戰
主持人: 埃裡克，你似乎有一個總體性的世界觀，意味著你對人工智慧有這種看法。現在你在無人機和戰爭、火箭技術方面做了所有這些事情。老實說，這一切都會匯聚，因為在未來5或10年裡，這些事情都將會發生。你如何看待這個世界？美國扮演什麼角色？作為資本家、技術專家、政治家，你扮演什麼角色？
施密特: 我希望美國獲勝。對。我在這裡是因為美國夢，那些投資於我的人，就我而言，比如伯克利等等，人們在我身上賭了一把。我希望下一代也能擁有這些。我還想讓你們記住，我剛參加完在檀香山舉行的二戰投降儀式，他們談到了與暴政作鬥爭。我們忘記了我們的祖先或曾祖父母或其他什麼人為了保持自由主義和民主的活力而參加了第一次世界大戰。我希望我們也能做到這一點。作為美國人，我們如何做到這一點？ 我們利用我們的優勢。我們的優勢是什麼？我們是混亂的、令人困惑的、吵鬧的，但我們很聰明。我們明智地配置資本。我們有非常深厚的金融市場。我們擁有龐大的由大學和企業家組成的工業基礎，他們在此有所代表。我們應該為此慶祝。我們應該推動它。我們應該讓它運轉得越來越快。因為烏克蘭的事情，我花了很多時間在歐洲。他們非常羨慕我們。當你在亞洲時，他們也羨慕我們。夥計們，別搞砸了。這就是我想做的事情。
主持人: 我可以問你一下嗎，除了這場外部衝突，今天我們和亞歷克斯·卡普進行了一次對話，昨天塔克·卡爾森也在這裡，一些對話圍繞著，我不知道“西方的衰落”這個詞是否恰當，即西方可能正在醞釀一些社會問題，這些問題可能會從內部傷害我們。你在這些問題上觀察或花費多少時間？現在經常被引用的指標是西方國家出生率下降，以及我們的人口問題，我們將在幾分鐘後與埃隆討論這個問題。 這是你的驚喜嘉賓。對不起。
施密特: 失誤。 埃隆是一位好朋友，他正在親自解決人口問題。
主持人: 我完全贊成。為你高興。 這是否反映了正在發生的事情？在紐約，曼達尼當選的現象正在興起。 西方的一些歷史價值觀似乎正處於轉形狀態。
施密特: 一個社會成功與否的指標之一是其再生產能力，所以我認為這是西方一個合理的擔憂。亞洲的情況更糟。中國的數字是每對父母大約1.0。在韓國，現在下降到每對父母0.78。因此，真正重要的是要認識到，作為人類，我們正在集體選擇減少人口，而且數字令人震驚，對吧？想像一下這樣一種情況：你沒有增長，而是萎縮，而且，他們正在變老。因此，作為一家企業，突然之間，你的收入下降了，你卻無能為力，因為你無法用越來越少的客戶進行創新。因此，如果你只是把它放在商業環境中，忽略道德問題（這些問題都是非常真實的），那簡直太糟糕了，對吧？因此，我們必須解決這個問題。我恰好總體上贊成移民，因為我認為移民有助於我們解決這個問題，但作為一個全球機制，我們必須解決這個問題。
無論如何，從我的角度來看，你將會遇到這些問題，但美國是圍繞美國例外論的概念組織起來的。只要我們明白，我們取得進步的方式是投資於正確的人，投資於正確的企業，擁有強大的資本市場，投資於他們所需的基礎設施，我們就會沒事的。這就是我真實的看法。
通用人工智慧（AGI）的路徑與展望
主持人: 我們可以回到人工智慧話題上嗎？埃裡克，我想你可以幫助我們對這些問題達成一種，我們稱之為兩黨共識的理解，因為我認為你對這個問題思考得很清楚。你知道，在ChatGPT於2022年底發佈之後，我認為2023年和2024年的討論主要集中在通用人工智慧（AGI）這個概念上，以及AGI即將到來的說法。我認為這在華盛頓的決策者中營造了一種近乎恐慌的氛圍。你看到了一些事情，比如，我們必須限制開源，因為，你知道，那樣中國就會得到它。這發生在DeepSeek發佈之前。然後我們發現，實際上他們在開源方面領先於我們。但感覺上，人們已經從AGI的敘事中稍微撤退了一點，我認為這實際上是一件好事。我認為這更有利於冷靜、理性的政策制定。你現在對通用人工智慧的看法如何？在整個處理程序中，我們目前處於什麼階段？
施密特: 首先，總統大約一個月前發表的關於人工智慧戰略的演講，我認為你可能不會說，但你實際上是為他寫的，完全正確。所以，謝謝你。
主持人: 大衛與一位我們都非常尊重和欽佩的傑出領導者埃裡克合作。所以，儘管如此。說我寫的有點言過其實了。我是說，實際上，但無論如何。
施密特: 如果不是你寫的，那一定是你的雙胞胎寫的。但無論如何，你抓住了重點，也就是對研究的投資，對我們所從事的那類工作的投資，真的非常、非常重要。我不同意你關於通用人工智慧（AGI）的看法，因為有一個群體，我稱之為舊金山敘事，因為他們都住在舊金山。他們的敘事大致如下。今天，我們在做智能體。智能體革命將改變商業，我同意這一點。接下來發生的是系統將變得遞迴式自我智能。隨著所謂的遞迴式自我改進，如果你有一個無尺度問題，而一個無尺度問題，例如，是程式設計或數學，你可以一直做下去，如果你購買足夠的硬體或做足夠的軟體等等，你就會獲得巨大的快速收益。這仍在進行中。他們的集體觀點認為，在未來三年左右的時間裡，他們相信我們將獲得某種形式的超級智能。他們定義超級智能的方式基本上是一個學者，一個化學學者，一個物理學者，一個數學學者。我不同意三年這個說法，但我同意可能需要六年或七年。
主持人: 但如果它在特定領域是專家，那是通用智能嗎？
施密特: 還不是通用智能。通用智能是指它可以設定自己的目標函數。對。而且沒有證據表明這一點。目前沒有證據表明存在設定自身目標函數的能力。我的想法是，我正在寫一篇關於這個的論文，所以我一直在研究它，技術問題是數學證明的非平穩性。你正在做的是試圖解決一個函數的問題，但目標函數一直在變化，這正是人類的運作方式。你的目標每天都在變化，而電腦在這方面有困難。作為一個數學問題，我們還沒有適用於大型語言模型（LLM）的演算法來做到這一點。人們正在努力。
測試將是，你是否能夠基本上使用1902年可獲得的資訊，推匯出愛因斯坦通過狹義相對論和廣義相對論得出的相同結論？我們今天無法做到這一點。大多數人認為解決這個問題的方法是通過類比。因此，偉大天才的理論是，他們對一個領域非常瞭解，而且他們非常聰明，這位女士或先生可以將他們的想法應用到完全不同的領域。如果我們能解決這個問題，那麼我認為就結束了。然後我們就進入了通用人工智慧（AGI）時代，那將是一個完全不同的世界。
主持人: 我認為很難取代人類的原因之一，而且，你知道，J.K. 和我就此進行辯論，是因為人類是端到端的。你知道，我們可以完成整個工作。你對事物有一種完整的理解。你可以非常容易地進行轉換。至少就我們今天所知的AI而言，它不是端到端的。它必須被提示。你會得到一個答案。這個答案必須經過驗證。然後你必須問一個新問題，因為它永遠不會給你你想要的全部。你必須應用更多的上下文。你必須經歷一個迭代循環。最後，你會得到一個具有商業價值的答案。生物學上的說法是，AI不是端到端的。中間對中間。人類是端到端的，因此，人工智慧不會取代我們所有人，而是會與人類產生非常協同的效應，因為我們可以定義目標函數。我們進行提示，並與它一起迭代，它完成中間的很多工作。在我看來，這似乎是一種非常樂觀、不那麼末日論的看法。
施密特: 你剛才所說的正是未來幾年將要發生的事情，我們每個人都會有助手，在我們的命令和提示下，它們會對我們遇到的任何問題（你知道，個人的）提供極大的幫助。有些人正在使用這些東西來獲取戀愛建議，與他們的孩子交談。我的意思是，這一切都很瘋狂，但事實就是如此。對我來說，真正的問題是什麼時候它會跨越到擁有自己的意志，擁有自己尋求資訊和解決新問題的能力。那是另一種生物。
主持人: 但是我們有沒有看到任何遞迴式自我提升的證據？
施密特: 尚未。我資助了一些聲稱接近實現通用人工智慧的初創公司，但當然，這些都是初創公司，你永遠無法確定，這告訴我還需要5到10年。你認為Google在這方面做得怎麼樣？
施密特: 嗯，我不在Google工作了。
Gemini的每個版本都在排行榜上名列前茅，因此2.5剛剛超越了所有人，而且我確信還會有下一個版本。Demis正在非常努力地研究關於科學發現的問題，所以這是一條通往通用人工智慧的道路。
主持人: Eric，我們感謝你所做的工作。我們感謝你和我們在一起。我們感謝你所做的一切，以及你對矽谷的影響，這是一個真正……你太好了。
施密特: 我很高興能參與其中。你創造了這個令人難以置信的社區，而且有這麼多聰明人把所有時間都花在傾聽你身上。
主持人: 謝謝你，埃裡克。 (Web3天空之城)