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OpenAI投資人霍夫曼：未來，輝達晶片需求將持續「旺盛」｜鈦媒體AGI
人工智慧（AI）的未來是什麼？
4月3日，美國哥倫比亞大學發布Distinguished Speaker系列活動上，LinkedIn聯合創始人里德·霍夫曼（Reid Hoffman）與哥大商學院院長考斯蒂斯·麥克洛里斯(Costis McCloris)的對話視頻，共同探討了AI 和數位經濟的未來圖景。
Hoffman是美國著名的網路創業家和創投家，共同創立了職業社交網站LinkedIn，2016年由微軟以262億美元收購。同時，他也是PayPal的創始董事會成員。
目前，Hoffman是矽谷創投機構Greylock Partners合夥人，投資Facebook、Airbnb、Cresta、Snorkel AI、Adept AI Labs等多家AI 等領域的科技公司，並且他聯合創立了Inflection AI，而且還寫了一本知名書籍《閃電式擴張》。因此他被譽為“矽谷最成功的天使投資人之一”，在美國商界和創投界具有廣泛影響力。
早在2015年，OpenAI成立之時，Hoffman對其進行投資，並於2018年加入公司董事會。 2023年3月，他卸下董事會成員職務，主要原因是Greylock投資項目與OpenAI發展有一定衝突。
這次爐邊談話中，Hoffman形像地將當下的AI浪潮比作"心靈的蒸汽機"，標誌著一場認知工業革命的序幕已然拉開。
在他看來，演算法創新只是"前菜"，目前的AI模型已經具備"賦予人類超能力"的巨大潛力，例如GPT-4能幫助我們深入洞察數據關聯、發掘事物規律，並做出更精準的預測。
對於開源和專有模型、通用大模型與特定領域小模型等主題，他認為，隨著我們與AI協同，迭代式思維和遊戲化互動將成為常態。同時AI將極大拓展人類的想像力和創造力邊界，即便是藝術細胞欠佳的人，也能憑藉言語實現"腦洞"到"眼前"的飛躍。
對於現在的AI 熱潮下尋找好的項目，Hoffman認為，首先要判斷一項技術的投資價值，要看其在提升個人、組織乃至整個人類福祉方面是否具有變革性潛力。對於那些描繪了美好願景、擁有優秀創始團隊和計畫的企業，投資的時機自然成熟。
「從根本上來說，我認為我們正在做的是創造一種認知工業革命，就像心靈的蒸汽機一樣。蒸汽引擎使物理事物變得更強大，開啟了工業革命，允許運輸和物流。我現在就是在做製造。這是那樣的。
但在認知和語言特徵方面，觸發它的演算法已經被了解了幾十年。但這是一個規模計算的事情。因此，它是事實，您可以應用數千、數萬個計算單元、GPU，它改變了它們的構建範式，從編程它們到它們學習。這是為什麼你有數據和所有其他東西的部分原因。
我們仍然非常早期的階段，因為這些AI、這些代理、這些模型已經學到了一些非常有趣的事情，當他們才剛開始理解資料交易範式、計算規模等之間的關係。
但例如，GPT-4已經給了我們超能力。我確信我們可以找到大約20到30個人可能能做到這一點。當你說，我想要那個，加上它與海洋學的相似之處，不需要任何人，GPT-4可以做到。
現在，做這個的想法，某種程度上，是當你使用這些設備時，你得到了什麼。因此，例如，在教育背景下，你說，為我寫一篇關於商業策略的聰明隨筆，不太可能那麼好。我的意思是，它會是連貫的。
如果你說，我想了解數據和製造業的交集將如何在某些全球供應鏈中區分通用和特定機器人，假設這些材料變得更昂貴，那些材料變得更便宜，可能會得到一些更好的東西。而且它在這些運作中仍然很有用。這就是我所說的認知超能力。
像我在寫這本書時意識到的一件事是，我們的思考模式正在發生變化，隨著我們學會變得深思熟慮，我們的思考模式將更像是一場電子遊戲。因為與其長時間散步試圖得到那個偉大的想法，不如坐下來開始敲擊，並說，好吧，這是一個提示。那不是很有趣，但這裡是另一個。
我認為我們將擁有更多這種迭代過程中更好的方式思考和推理的能力。顯然，將會有很多不同種類的超能力。因為，例如，我有非常有限的藝術能力。但如果我有一個想法並且可以描述它，我可以去DALL-E或Midjourney並開始獲得東，在這些領域也有所擴展了。因此，如果我想為我的朋友的生日製作一張卡片，並想做一些特定的事情，並且有一個視覺想法。這是另一種形式的超能力。這些只是對所有事物的姿態的開始。
我認為我們對語言所做的任何事情都是開始放大的最小值。 」Hoffman表示。
Hoffman提及，OpenAI就是他押中的一匹"黑馬"，與Sam Altman、Elon Musk的交流更堅定了他在AI造福全人類方面的信念。他披露，目前幾乎所有打著AI旗號的項目都不乏投資者追捧，有點類似網路早期的盛況。
「對OpenAI而言，一切始於與馬斯克、奧爾特曼的一些討論。那時，我們意識到AI革命即將到來。我們應該確保有利於人類的人工智慧不僅僅是大型科技公司的專利，而是應致力於人類利益。我並不是反對大型科技公司，它們為人類做了很多事情，但我認為這是件好事。這也是我加入Mozilla董事會超過11年，仍然是董事會成員的原因，那就是公共利益技術真的很重要，這是目前解決不了的問題。所以，是的，讓我們幫忙啟動它。
那時，我們認為，也許這裡有些東西。創投的一部分，例如種子輪或A輪投資，就是一個可能行得通的想法，對吧？讓我們嘗試一下。然後隨著你繼續進行，這是我從成為風險投資者中真正學到的東西之一，即矽谷之所以成為如此令人興奮的地方之一，就是因為它強烈的關係網，我們所有人都在非常快的速度上交換有效或無效的資訊。因此，整個生態系統都在學習。這在資金融資方式上有所體現，即從種子輪到A輪、B輪、C輪等。當你透過一些關卡證明了某個想法有更高可能性行得通時，你就進行下一輪更大的融資，享受更高的估值等。你會讓一個注視著它的、投資它的、選擇加入它的人員、投資者、客戶、合作夥伴等網絡來支持。
因此，OpenAI一開始的想法是，這規模化的AI可能會帶來一些有趣的成果。我們不知道，可能讓我們嘗試並確保其治理首先面向人類考量，這是現在它成為一個非營利組織，由非營利部門管理原因，你知道，幫它一腳。 “Hoffman表示。
Hoffman認為，矽谷一個被嚴重低估的法寶就是"閃電式擴張"，即公司快速壯大時對"擁抱混亂"的包容度。組織結構的重組、職位的調整、高階主管的更替在所難免，但目標不是追求盡善盡美，而是要為犯錯留足空間、及時止損。除了理性判斷力，同理心、接納改變的心態和快速決策的能力也不可或缺。
Hoffman強調，網路時代的競爭早已突破地域界限，變成全球化的角逐。只有保持高頻的OODA循環(觀察、定位、決策、行動)，才能在瞬息萬變的賽道上笑到最後。
「我不確定現在是否有任何軟體投資不把自己標榜為人工智慧投資，這挺有意思的。你知道，這很像早期的互聯網，其中有些東西將會非常驚人。會有很多事情看起來有些瘋狂並且因為它們沒有真正思考戰略面貌而不會實現。
是的，我認為從總體上看，存活並茁壯成長的公司將在很大程度上是積極的和連結的。你知道，我將不得不關註一些事情，看看它們的做法。但可以想像，一些新創公司可能會產生潛在的負面影響。但請記住，投資人不喜歡與之關聯，員工不喜歡與之關聯，客戶也不喜歡做那樣的事情。有很多網路治理。因為當我們考慮如何對人類負責時，這不僅僅是選民去投票，投票站的問題。它也涉及客戶、員工、投資者、媒體等，所有這些都構成了治理的網絡。
所以，我認為通常當你通過這個過程，你通常會得到一個廣泛積極的結果。不總是，但通常會。因此，我認為我們將會看到涉及認知任務的任何事情、涉及語言的任何事物的轉變。我認為我們將會看到新的藥物發現類型。其中一件事我在7年前告訴史丹佛大學的長期計畫委員會的是，我看到了人工智慧如何可以在每個學術領域中充當擴大機的可能路徑。甚至可能在理論物理學中也是如此，對吧。所以，如果你想自己做這個練習，只需想像一下，如果它比專業搜尋引擎好1000倍。每個學科都可以利用一個專業搜尋引擎。那麼，想像一下比它好1000倍的情況。那會是一個有用的人工智慧工具。這並不意味著它將會寫論文。顯然在某些方面可能會做到，但當它與人類對這些概念的理解結合時，論文會更好。」Hoffman表示。
談到開源， Hoffman稱，「我在LinkedIn和Mozilla董事會工作了將近11年，我們開源了許多不同的東西。我通常認為開源各種軟體具有很大的價值，類似於公開和開放的科學。這些模型具有許多功能。其中一個問題是將模型開源，使其普遍可用，它們將把功能交給每個人的手中。但這些各種開源模型被用於生成內容，試圖擾亂我們的資訊系統，這是我們需要反對的事情。現在，我認為我們也可以用AI來幫助它，但我對開源這些模型持更謹慎的態度的原因是，它也會放大壞人。如果那些人有一個開源的web瀏覽器，他們沒什麼特別的可以做到的。一個開源數據庫，同樣，沒什麼特別的可以做到的。這些模型給了他們超能力，可能更有害。”
談到OpenAI 用7兆美元建構算力網絡對抗輝達事件，Hoffman表示，對輝達來說競爭是不可避免的。而未來幾年內，市場對輝達晶片的需求將持續「旺盛」。
「我認為輝達做了很多偉大的工作。他們並不是專門為了AI或之前的加密貨幣而創建GPUs的。它恰好是一個非常好的數學處理器。而這與那些案例相吻合。我認為，這是關於資本主義、發明等一些好事情的一個方面。我認為，對輝達來說競爭是不可避免的。沒有什麼結構性地阻止這一點，對吧？做了偉大的工作，有一個偉大的團隊，有一個偉大的建築和設計文化。因此我認為，未來幾年內輝達晶片將繼續需求旺盛。但你知道，我知道很多努力在創造替代晶片，替代方案，這是當你有市場需求時發生的事情的一部分。因此我認為，可能從現在開始一到兩年，你將開始看到一些晶片至少它們可能還不適用於訓練，但會在我們行業稱之為推理的方面有幫助，即服務於模型和結果。但我認為，我看到很多新創公司在推銷，我也看到很多大公司也在想辦法以有趣的方式做到這一點。」Hoffman說。
在談到AI對就業的影響時，Hoffman指出，未來，AI不會取代人類，反而是擁有AI技能的人在就業市場上更會被優先考慮，隨著AI技術的進步，在終端設備部署小模型的需求會逐漸增加，最終呈現多種模型在不同領域共同部署的樣態。
對談最後談到AI 能否從根本上挑戰人際關係和交流， Hoffman強調，「我不認為它會取代，因為人類不再像AI那樣下棋了，但我們有更多的人在觀看人類彼此下棋。AI 應以人為本，我們是群居動物，因此需要構建AI 人際連接，並且人們會自然而然地朝著那個方向前進（研究）。因此，AI 是有變革、增強性質的，無論是教育還是醫療， AI 會是有幫助的，也會帶來更多轉變。”
以下為訪談全文，鈦媒體App編輯整理，有一定刪減：
大家晚上好。我是史蒂芬·邁耶，我是商學院的詹姆斯·P·政府商業教授，我很高興今天歡迎大家參加這場關於塑造未來的人工智慧和數位經濟的爐邊談話。這是一個新的演講系列的一部分，這個獨特的演講系列應該為商業領袖提供一個平台，分享他們的見解以及如何設定和實施非常雄心勃勃的目標，以及如何激勵創新。沒有比里德·霍夫曼更合適的人來開啟我們的講座了。
所以我非常榮幸歡迎並介紹我們的兩位嘉賓，里德·霍夫曼，LinkedIn和Inflection AI的聯合創始人、Graylock合夥人；科斯蒂斯·麥克萊爾，哥倫比亞商學院的院長。
主持人：謝謝史蒂芬。那是一個簡短的介紹。它可以更短，但非常感謝。
我在思考這場對話，並意識到它可能會走向許多不同的方向。我們可以談論早期互聯網和Paypal時期。我們可以談論建立LinkedIn這樣最成功的社交網絡之一。我們可以談論作為風險投資家在灣區的令人難以置信的職業生涯，但我認為我們現在應該談談AI。特別是因為你實際上已經參與了投資、創立公司、向政府提供建議，你知道，總之就是在那個領域。我認為討論這個並聽聽你的想法會很棒。
現在，我們之前進行了一點小交流，你使用了「認知超能力」這個詞。所以我想問你的第一個問題就是為我們概述這些AI的能力的驚人增長，從你的角度來看，你認為我們會怎麼發展？然後我們再繼續。
Reid Hoffman：從根本上來說，我認為我們正在做的是創造一種認知工業革命，就像心靈的蒸氣機一樣。蒸汽引擎使物理事物變得更強大，開啟了工業革命，允許運輸和物流。我現在就是在做製造。這是那樣的。
但在認知和語言特徵方面，觸發它的演算法已經被了解了幾十年。但這是一個規模計算的事情。因此，它是事實，您可以應用數千、數萬個計算單元、GPU，它改變了它們的構建範式，從編程它們到它們學習。這是為什麼你有數據和所有其他東西的部分原因。
我們仍然非常早期的階段，因為這些AI、這些代理、這些模型已經學到了一些非常有趣的事情，當他們才剛開始理解資料交易範式、計算規模等之間的關係。
但例如，GPT-4已經給了我們超能力。我確信我們可以找到大約20到30個人可能能做到這一點。當你說，我想要那個，加上它與海洋學的相似之處，不需要任何人，GPT-4可以做到。
現在，做這個的想法，某種程度上，是當你使用這些設備時，你得到了什麼。因此，例如，在教育背景下，你說，為我寫一篇關於商業策略的聰明隨筆，不太可能那麼好。我的意思是，它會是連貫的。
如果你說，我想了解數據和製造業的交集將如何在某些全球供應鏈中區分通用和特定機器人，假設這些材料變得更昂貴，那些材料變得更便宜，可能會得到一些更好的東西。而且它在這些運作中仍然很有用。這就是我所說的認知超能力。
像我在寫這本書時意識到的一件事是，我們的思考模式正在發生變化，隨著我們學會變得深思熟慮，我們的思考模式將更像是一場電子遊戲。因為與其長時間散步試圖得到那個偉大的想法，不如坐下來開始敲擊，並說，好吧，這是一個提示。那不是很有趣，但這裡是另一個。
我認為我們將擁有更多這種迭代過程中更好的方式思考和推理的能力。顯然，將會有很多不同種類的超能力。因為，例如，我有非常有限的藝術能力。但如果我有一個想法並且可以描述它，我可以去DALL-E或Midjourney並開始獲得東，在這些領域也有所擴展了。因此，如果我想為我的朋友的生日製作一張卡片，並想做一些特定的事情，並且有一個視覺想法。這是另一種形式的超能力。這些只是對所有事物的姿態的開始。
我認為我們對語言所做的任何事情都是開始放大的最小值。
主持人：當你考慮變化的速度時，回想一下，我的意思是，你提到的許多事情都已經被人們知道很久了。
在過去的10年裡，我們開始基本上在大規模地應用計算。數據是我們在過去的10年開始大規模應用的。 Transformer大約7年前被發明。但是在某種意義上，我們已經看到了能力的戲劇性增加。你看到這種趨勢持續下去嗎？
Reid Hoffman：所有的指數曲線最終都會變成S曲線。但我認為它肯定會在接下來的幾年甚至更長時間內繼續下去。任何聲稱他們確定知道它將在幾年後繼續下去的人，它肯定會發生。但是，你知道，所有這些事情最終都會發生。
S曲線的一部分，我認為有些人會犯的錯誤之一，就是他們會認為三年後就會變得超級聰明，他們會問，你能得到這條能力的S曲線嗎？這是由更大規模的計算所驅動的嗎？他們會說，這就是智商曲線。但這並不完全是一條智商曲線。你所做的推論、判斷其實並不是同一件事。現在，一些功能正在呈指數級增長。但這與智商並不是一回事。
主持人：你坐在一個有利的位置，投資整個AI生態系統的全局。你對開源與專有模型或類似事物的看法如何？我們如何加速成長，使其可能更普及，你對此有何看法？
Reid Hoffman：所以我在LinkedIn的Mozilla董事會工作了將近11年，我們開源了許多不同的東西。我通常認為開源各種軟體具有很大的價值，類似於公開和開放的科學。這些模型具有許多功能。其中一個問題是將模型開源，使其普遍可用，它們將把功能交給每個人的手中。現在如果你說，嘿，我們可以開源它們，它只會是學術機構，只會是企業家，只會是政府。但開源的問題是，一旦模型從酒吧出來，就在那裡了，無限存在。就像我們看到的一樣，這些各種開源模型被用來產生內容，試圖擾亂我們的資訊系統。而且這是我們需要反對的事情。現在，我認為我們也可以用AI來幫助這個。
但我對開源這些模型持更謹慎的態度的原因是，它也會放大壞人。好吧。如果那些人有一個開源的web瀏覽器，他們沒什麼特別的可以做到的。一個開源資料庫，同樣，沒什麼特別的可以做到的。這些模型給了他們超能力，可能更有害。
主持人：我們已經透過分享一些模型，充分開源了嗎。
Reid Hoffman：所以有些用例，像是大規模的政治錯誤訊息。是的，目前的開源模型可以做到這一點。其中一些，例如我們看到增加的，並且會繼續看到增加的網路攻擊，因為釣魚等等，類似於錯誤訊息。然後一些其他領域。我認為到目前為止，我們沒有延伸線，如生物恐怖主義等。但如果你只是繼續開源一切東西，那就會到達那裡，就無法控制這些負面案例了。而且有些是嚴重的。所以到目前為止，是存在一些問題，但沒有五級火警。但是如果你不小心，我們很快就會達到五級火警。
主持人：好吧，讓我換個話題。我們已經走上了你之前提到的大規模計算，大規模模型的道路，基本上建立了具有通用屬性的基礎模型，然後我們在不同的應用中部署它們。但另一種觀點是，與其建立大規模通用模型，不如建立較小的針對特定應用的模型。
而且，正如你在工程領域所知道的那樣，這種情況已經發生了很長很長時間。您如何看待目前的情況？雙方都付出了很多努力，您觀察到了什麼？
Reid Hoffman：到目前為止，當你觀察GPT-2、3、4等，例如，你為某些案例對3進行了微調，然後發現4在大多數3已經微調過的案例中表現更佳，甚至比3.5還要好。因此，到目前為止，在能力增強方面存在著一種美德，即隨著模型規模的擴大，它們就會變得更加健壯、更有能力、更像是一個即時、快速、按需的研究助手。它存在一些幻覺問題，儘管他們正試圖透過搜尋等其他方式修復這個問題。這個幻覺問題永遠不會降到零，但你可能會將它降到遠低於人類標準，在這種情況下，對我們來說，這幾乎等於零或接近絕對足夠。因此，大規模模型具有驚人的能力提升。
儘管如此，你可能會有理由想要一個小型模型，並在手機上運行。它的運作成本更低。它真的只需要做一些特定的事情，或者它有一個不同的訓練領域，在那個領域你希望它的生成表現更好，錯誤率更低。你不在乎其他所有事情。因此，這就是為什麼我認為，未來不可避免的一部分是，不僅僅是一個模型。當你創建一個智能體或你創建一個應用程式語言時，你會部署多個模型。
主持人：很好。讓我們稍微轉向硬體方面。你提到了運算硬件，我腦海中浮現出輝達、GPU、大型叢集。的確，我五個月前與黃仁勳進行了一次對話，當時他的公司剛剛突破了1萬億，現在他們大約是2.3萬億。
你怎麼看待某種意義上這些東西現在沒有商品化的事實。現在看來，台積電並未因其生產這種超前沿集群的能力而提取顯著的經濟利益，並且你認為這種情況會持續嗎？你認為硬體是這場革命的不可避免的推動者，還是隨著時間的推移，會變得商品化？
Reid Hoffman ：我認為輝達做了很多偉大的工作。他們並不是專門為了AI或之前的加密貨幣而創建GPUs的。它恰好是一個非常好的數學處理器。而這與那些案例相吻合。
我認為，這是關於資本主義、發明等一些好事情的一個面向。我認為，對輝達來說競爭是不可避免的。沒有什麼結構性地阻止這一點，對吧？做了偉大的工作，有一個偉大的團隊，有一個偉大的建築和設計文化。因此我認為，未來幾年內輝達晶片將繼續需求旺盛。但你知道，我知道很多努力在創造替代晶片，替代方案，這是當你有市場需求時發生的事情的一部分。因此我認為，可能從現在開始一到兩年，你將開始看到一些晶片至少它們可能還不適用於訓練，但會在我們行業稱之為推理的方面有幫助，即服務於模型和結果。但我認為，我看到很多新創公司在推銷，也看到很多大公司也在想辦法以有趣的方式做到這一點。
主持人：所以你提到了訓練，你可能需要尖端技術推斷，當我訓練了模型並現在正在查詢以獲得響應時，我可能需要特殊用途的硬件，但更簡單、不同的硬件。
Reid Hoffman：是的。
主持人：好，我想稍微轉向數據，你知道，這些系統正在攝取大量的數據，我們的數據也是。這裡既有是否我們正在耗盡可供它們攝取的新資料的問題？
Reid Hoffman：我不認為這是事實。
主持人：但另一個問題是資料所有權的問題。你對此有何看法？我的意思是，你肯定從各個角度思考這個問題了，包括你知道的，所有OpenAI正在進行的事情。所以你怎麼看？
Reid Hoffman ：所以數據是一個複雜的問題，大多數人沒有很好地思考。所以通常會有這樣的問題：例如，像你的相機被拿走了，像是這個房間裡拍了我的照片？那是你的照片嗎？那是我的照片？那是我們的照片？你知道，那種事情和數據有關，我可能簽了一些放棄聲明，那大概是你的照片，但你知道，但這是一件複雜的事情。
數據的價值是什麼？製作出來的數據的價值是什麼？因此，我對所有這些事情的第一個看法是，當你在訓練時，就像是這些模型在閱讀，對吧？所以管理資料的規則應該是與管理閱讀相同的規則，也就是你是否有閱讀你所閱讀內容的合法權利。例如你是否買了書，等等。
然後，那就沒問題了，因為那是閱讀。因為版權法不阻止我買一本書或把它賣給你然後你讀它。這都是其中的一部分。它確實阻止我做的是，我買了這本書，然後我說，哦，我要重寫這本書然後自己開始賣它，等等。因此我認為這是你希望在數據方面處於的細微差別。顯然，有各種地方，你會說，好吧，有些是我私人數據，我不想在任何地方洩露的。而這些生成模型並不擅長知道何時該這樣做，所以不要將那些資料輸入到通用模型本身。
現在的部分原因是，生成模型更像是推斷引擎。人們通常認為它頻繁地作為一個資料庫，但是要到達推斷引擎，因為你有一堆資料要到那裡，但它是一個推斷引擎。所以，紐約時報的法律案件之一令我感到好笑的事情之一是，看，它重複了這些文章，你會說，好吧，你複製並粘貼了文章的前半部分然後說完成它。它已經為此學到了一些東西。現在，擁有第一半文章的人可能擁有整篇文章，而這可能仍然是一個合法的情況。我不確定這裡是否有傷害。如果你說給我標題的那篇文章，它生成了，那麼你會說，好吧，你給了一些紐約時報正在賣的東西，而這個人還沒有購買。那會是一個問題。
我認為這些模型不會這樣做，因為它們被訓練不這樣做。因此，在數據方面有很多不同複雜性。我認為，例如，你在互聯網上公開可得的地方進行訓練，比如我在互聯網上發布，我說請大家閱讀這個，AI模型閱讀並在此基礎上接受訓練，在我看來，是對技術的公平使用。我認為，我們想要這些模型的存在非常重要。我們在上台之前很快討論的一件事是，你知道，有了這些AI模型，我們知道如何創建一個可以在每個智慧型手機上工作的醫療助手，無論你是否有機會看醫生。顯然，它甚至可以以這樣的方式接受訓練：嘿，你有看醫生的機會嗎？如果你有，很好。讓我告訴你一些事情，你應該立刻去看醫生，那就是你告訴他的，或者，你可能還好。但這些是你可能想要和你的醫生核實的事情，如果你沒有看醫生的機會，就說，看，我不是醫生，但這是你可能考慮的事情。那可能是驚人的導師，以及其他一些事情。或者，比如，你負擔不起律師，你正在看像合約這樣的東西。那麼，實際上有一些東西可以幫助你處理這個問題是一件好事。
因此，我通常認為我們應該希望這些模型接受訓練，我們的主要問題不是應該訓練模型，而是讓我們確保能盡可能地讓更多人使用這些模型，以幫助整個人類，而不僅僅是富有的人或者是富裕國家。無論如何，這只是對某些數據的初步印象，但它顯然非常複雜。是的，這是一個不斷發展的話題，我們就這麼說吧。
主持人：是的，這是一個不斷發展的話題。我只想說，你提到了OpenAI。你是OpenAI最初的早期投資者之一，對嗎？然後你創建了Inflection AI。你在那裡進行了各種投資。是什麼促使你幫助創立OpenAI，然後繼續在這方面深入？您如何評估AI投資？我的意思是，你現在在這個特定領域已經做了大約八年了。 OpenAI的投資是在16年還是15年？
Reid Hoffman：我不是個善於記憶的人，所以我需要查閱文件來確保準確性。起初，我認為自己將成為一名學者。在牛津攻讀哲學學位時，我決定透過幫助創造軟體來對世界產生更大的影響。我從未想過會成為投資者。成為投資者並不是我的直接目標，而是我幫助建立正確專案的方式。所以，一開始比較是出於企業家精神或產品創造的目的。因此，當我研究這些技術時，我通常是作為軟體領域的專家。
我也進行了一些非軟體投資，但這些幾乎都是慈善性質的。就像，我認為核融合和核分裂是應對氣候變遷的關鍵，我會在這些領域進行一些投資。有時你會看到一個你認為世界上應該存在的產品，所以你會投資。我在投資時會在我的帳本上將這些投資金額歸零，因為我對預測結果範圍一無所知。我當然希望它們具有經濟價值。但在軟體領域，從網路事務開始，然後是Web 2.0，接著是Web 3和人工智慧。我尋找能夠對個人、團體、社會甚至人類產生巨大影響的東西以及世界應該如何運作。如果這是使一個行業發生真正有價值變革的一種方式，並且有一個企業家，不論男女，擁有一個很好的計劃並且資源、時機都合適，這就是我會進行投資的時刻。
現在，對OpenAI而言，一切都始於與Sam Altman和Elon Musk的一些討論。那時，我們意識到AI革命即將到來。我們應該確保有利於人類的人工智慧不僅僅是大型科技公司的專利，而是應致力於人類利益。我並不是反對大型科技公司，它們為人類做了很多事情，但我認為這是一件好事。這也是我加入Mozilla董事會超過11年，仍然是董事會成員的原因，那就是公共利益技術真的很重要，這是目前解決不了的問題。所以，是的，讓我們幫忙啟動它。那時，我們認為，也許這裡有些東西。創投的一部分，例如種子輪或A輪投資，就是一個可能行得通的想法，對吧？讓我們嘗試一下。然後隨著你繼續進行，這是我從成為風險投資者中真正學到的東西之一，即矽谷之所以成為如此令人興奮的地方之一，就是因為它強烈的關係網，我們所有人都在非常快的速度上交換有效或無效的資訊。因此，整個生態系統都在學習。這在資金融資方式上有所體現，即從種子輪到A輪、B輪、C輪等。當你透過一些關卡證明了某個想法有更高可能性行得通時，你就進行下一輪更大的融資，享受更高的估值等。你會讓一個注視著它的、投資它的、選擇加入它的人員、投資者、客戶、合作夥伴等網絡來支持。
因此，OpenAI一開始的想法是，這規模化的AI可能會帶來一些有趣的成果。我們不知道，可能讓我們嘗試並確保其治理首先面向人類考量，這是現在它成為一個非營利組織，由非營利部門管理原因，你知道，幫它一腳。
主持人：在過去幾年裡，你是如何評估AI投資的？
Reid Hoffman：我不確定現在是否有任何軟體投資不把自己標榜為人工智慧投資，這挺有意思的。你知道，這很像早期的互聯網，其中有些東西將會非常驚人。會有很多事情看起來有些瘋狂並且因為它們沒有真正思考戰略面貌而不會實現。
是的，我認為從總體上看，存活並茁壯成長的公司將在很大程度上是積極的和連結的。你知道，我將不得不關註一些事情，看看它們的做法。但可以想像，一些新創公司可能會產生潛在的負面影響。但請記住，投資人不喜歡與之關聯，員工不喜歡與之關聯，客戶也不喜歡做那樣的事情。有很多網路治理。因為當我們考慮如何對人類負責時，這不僅僅是選民去投票，投票站的問題。它也涉及客戶、員工、投資者、媒體等，所有這些都構成了治理的網絡。
所以，我認為通常當你通過這個過程，你通常會得到一個廣泛積極的結果。不總是，但通常會。因此，我認為我們將會看到涉及認知任務的任何事情、涉及語言的任何事物的轉變。我認為我們將會看到新的藥物發現類型。其中一件事我在7年前告訴史丹佛大學的長期計畫委員會的是，我看到了人工智慧如何可以在每個學術領域中充當擴大機的可能路徑。甚至可能在理論物理學中也是如此，對吧。所以，如果你想自己做這個練習，只需想像一下，如果它比專業搜尋引擎好1000倍。每個學科都可以利用一個專業搜尋引擎。那麼，想像一下比它好1000倍的情況。那會是一個有用的人工智慧工具。這並不意味著它將會寫論文。顯然在某些方面可能會做到，但當它與人類對這些概念的理解結合時，論文會更好。
主持人：我想換個話題。我們這裡主要有MBA學生，我想轉向領導力，特別是管理這些公司的爆炸性成長和規模擴大。你做到了，你創辦了最成功的社群網路公司之一LinkedIn，並引領它經歷了爆炸性的成長。當考慮到這一點時，你想到了哪些事情？
Reid Hoffman：如你們可能知道的，我確實寫了一本名為《閃電式擴張（Blitzscaling: The Lightning-Fast Path to Building Massively Valuable Companies）》的書。它部分地基於我所發現的世界。
無論是創業的視角，每個人都應該認為自己的工作生涯和職業生涯就像是自己的創業家。這並不意味著你必須創業。可能不應該，但你應該以創業者的方式思考你的職業道路。那是第一個。
如何使這與公司和公司組織產生交互，對吧，等等。 《閃電式擴張》是什麼呢？是矽谷以及在某種程度上，實際上是中國，了解到的，而世界其他大部分地方並不真正了解的東西。這是在全球互聯的世界裡，如何從一個想法變成一個產業的轉變，以及其中的非典型之處。所以裡面有很多原則，像是擁抱混沌，有快速移動的傾向，然後在前進的過程中解決破壞問題。有一章是關於負責任的閃電式擴張，確保你沒有摧毀一些真正糟糕的東西，對吧？但這些都是其中的一部分。而當你比如說在進行網路軟體開發時，當然也包括行動端，你其實是在與全世界競爭。不僅僅是與你旁邊的人競爭，也不僅僅是與街道下的人競爭。而這就是為什麼成為一個了解速度和節奏的生態系統的一部分如此關鍵，以及解決行銷的關鍵問題或是建立現代技術以進行某事的方式是什麼，實際上是非常關鍵的原因之一。
主持人：當你有這樣的願景並試圖帶領公司度過爆炸性成長階段時，你如何在這個過程中管理人員？
Reid Hoffman：書中也有一大堆原則。例如，其中之一是當你思考時，所以規模節奏的一部分是縮放。員工數量大致依數量級排列，如10、100,000等。然後是組織如何變化，因為這些公司發生的一些事情是數量級的變化。例如，我看過一些公司從年初的20人增加到年底的800人。
主持人：那麼，你是怎麼做到的？
Reid Hoffman：你需要意識到的部分原因是，你的目標不是完美，不是穩定的組織架構圖等，你在早期階段擔任關鍵領導者的某些人並不是你的目標。事情的正確領導者。舉例來說，就像一條完全微觀的建議，但對於做這些閃電式擴張的事情非常重要，那就是，好吧，你是我30%組織中的產品負責人。你不會說，好吧，只要你做得很好，當我們成為1,000%的組織時，你將繼續擔任產品主管。也許他們會，也許他們不會。你所說的是，只要你做得好，你的工作就會不斷變大。因為當你從30%的組織轉移到1,000%的組織時，你作為一家公司所做的事情就會變得更大。你的工作變得更大了。你不一定要繼續擔任產品主管。
通常，當你跨越每個規模等級時，當你快速執行此操作時，通常你所認為的公司執行管理層的50%以上都會發生變化。你必須為這種活力做好準備，你必須準備好在其中犯錯和做出判斷。即使這個人以前做得非常出色，但現在不再合適，你必須做出早期的承諾，建立信任關係，做到這一點才能改變這一點。這本書裡充滿了這樣的東西，因為這是我學到的。閃電式擴張，可能每個人第一個學閃電式擴張的地方就是PayPal。
主持人：你認為該領域最重要的軟技能是什麼？我們應該教導什麼，我們應該渴望擁有什麼？
Reid Hoffman：非常經典的例子，例如，弗雷德·考夫曼（Fred Kaufman ）有一本名為《意識商業》（Conscious Business）的書，我非常喜歡。這就是將管理視為同情的觀念，但不僅僅是對你正在打交道的個人的同情，而且是對周圍的所有人的同情。例如，您可能會批評某位醫生的診斷能力不佳，但如果您選擇解僱他，他將承受巨大的痛苦。同時，我們必須記住，他們的所有患者，或說他們治療過的所有人，也需要我們的同情。因此，我們必須擁有廣泛的同情心，對所有在前線工作的人都要有同情心。
我認為，軟技能可能是最核心的能力。這是非常好的，一個學習機構應該始終處於學習狀態，對吧？軟技能就是要體認到，當你快速行動時，你可能會犯錯。例如，在新創公司和快速擴張的環境中，我經常說，如果這是我的工作決策和判斷，我可能會犯錯，但我們必須做出判斷，否則我就會出錯。因此，每個人都必須參與其中。但我並不是說，如果你不同意我的觀點，你一定是錯的。我們必須做出這個決定，才能運作得很好。
我認為這實際上是其中一件事，我忘了它是在《閃電式擴張》這本書的哪一章，但那是幾本書之前的事情。 OODA循環是矽谷常用的術語，它源自於戰鬥機飛行員的術語，代表觀察、定位、決定、行動。我之所以教這個，是因為在戰鬥機飛行員的混戰中，OODA循環更快的飛行員能夠存活下來，而另一個飛行員可能會死亡。因此，你真的需要努力讓你的OODA循環正確。
矽谷是那些討論個人OODA循環和公司OODA循環的地方之一。這必須正常運作，因為競爭的速度非常激烈。人們往往無法理解的一點是，每一家在矽谷誕生的大型新創公司，都有數十到數百個競爭對手，甚至可能有數千個。順便說一句，在中國，競爭對手可能有成千上萬。因此，新興企業必須擁有快速的OODA循環，並且非常積極。因此，你必須有能力自己做到這一點，將其灌輸到公司文化中，駕馭你快速做出所有這些決定的複雜性。
例如，領導力的相對軟技能接受混亂的原因之一是讓每個人都學習反直覺的腳部縮放規則的第一課。這是因為如果每個人都明白，我不會完全了解情況，我們將會做出一些低效率的決定。但因為我們必須快速行動，必須做出決定，必須從中學習，所以我們集體這樣做。所以他們總是在學習，這是其中的關鍵部分。
主持人：在我們進入問答環節並談論人工智慧、未來的工作、社會之前，我想稍微轉換一下主題。這是一個大話題，有來自各個領域的有趣想法。首先，您對未來三、五年內人工智慧的發展有什麼看法？您對社會有什麼看法？然後我們可以談談更具體的事情。
我想換個話題，我不會具體談論這本書，但Reid在GPT-4的幫助下，在兩個月內寫了一本書。所以，是的，兩個半月。這告訴你一些我們將能做的事情。目前，而不是在不久的將來。你的想法是什麼？
Reid Hoffman：所以，顯然人們喜歡做的是鼓吹工作替代品。而且，不要太簡單化，但隨著時間的推移，我們的人類組織對技術的可用性和工作變化的接受速度將比通常慢得多。但如果你的工作基本上是試圖讓人類模仿機器人，機器人通常可以更好地完成這些工作。但實際上將會發生很多轉變。
例如，如果你看著一家公司，然後說，好吧，我們打算，假設三年後這些工具可以為每項工作創造2倍或4倍更好的績效。銷售，你會解僱銷售人員嗎？不，你喜歡2倍、4倍更好的表現。非常好。所以，這並不是說人類將被取代，而是說，那些能夠運用人工智慧的人類將更有可能獲得工作。在公司之間的競爭中，行銷扮演著關鍵的角色。一些工作的組成可能會改變。例如，如果你的工作是進行數位表格輸入，進入廣告系統，像機器人一樣工作，那麼這將大大加速。但我們如何定位自己，獲得情感聯繫，創造品牌，我們如何以不同的方式探索這一點，我們如何帶來新的行銷方式，例如內容行銷等，這些都是你需要經歷的。
大多數部門最終都沒有消失，我們正在降低人力工作的交易價格。我們更喜歡能夠使用人工智慧的人類。
主持人：這是我想插嘴的一點。我們需要教導人們成為有能力的、聰明的消費者和人工智慧使用者。
Reid Hoffman：看，即使是客戶服務，這往往是，這是你的腳本，遵循腳本，例如，成為一個人，看起來像機器人。看，它的行為就像一個機器人，那些工作就會減少。但也許客戶服務現在變成如何建立關係。所以，是的，你有一個人工智慧可以解決我的東西到了但它壞了的問題，或者我不知道如何使用它，或者達達達，還有一個機器人，人工智慧可以幫助解決這個問題。但接下來，嘿，你願意嗎？你有興趣與我們公司有更多接觸嗎？然後就需要人類輔助人工智慧來實現這一目標。
所以無論如何，也許，對吧，猜測，但工作會改變。因此，有些任務確實得到了加速，而有些任務則變得新的可能。因此，即使在教育機構中也會發生這種情況。確實如此。
主持人：但是，您如何看待變化的速度？當變化速度跨越世代時，社會有時能夠很好地適應，但跨世代變化往往很困難。您對此有什麼看法？
Reid Hoffman：我們永遠不會看到，社會的某些部分繼續加速發展。在未來主義和後現代主義中，他們認為我們已經處於最快速度，而我們比現在快得多。您在網路上部署新產品，實際上幾天之內就可以到達數十億人的手中。通常情況並非如此，但它確實可以做到。這種速度是新的，具有挑戰性的。
這就是為什麼我很高興您將其帶回這裡的原因之一，因為我並不是想過分樂觀地認為過渡會很容易。人工智慧可以幫助我們實現過渡，這是件好事。你說，嘿，我們現在正在建造自動駕駛卡車，儘管我們現在卡車司機短缺，但如果每個製造商都開始建造自動駕駛卡車，現在只有自動駕駛卡車，則需要10多個幾年後，道路上一半以上的卡車將是自動駕駛卡車。
但你說，好吧，當卡車司機離開時會發生什麼，等一下，這是我喜歡的工作，而這份工作，正在減少並消失？你說，好吧，看，它發生了。順便說一句，它使道路更安全，在網格管理和其他一系列方面變得更環保。但這是一個人工智慧，可以幫助你找出你可能喜歡的其他類型的工作，幫助你學習做這些工作，幫助你做這些工作。因此，我認為這種轉變是非常有可能的。
但是，轉型很難，速度也很難，具體來說，教育系統不再是建立在工業模式之上，也就是你訓練人們，你有訓練課程，現在你去工作。你必須一直學習，對吧？就像你今天接受的訓練，五年後，如果我們取得進展，那將會有所改變。然後，不只是透過經驗，你還必須不斷學習。
主持人：我想簡短地談談政策議題，這也是你所涉足的一個領域。特別是，我們正在考慮的是國內政策，以及一些地緣政治和人工智慧的問題。此外，我們還需要考慮科技公司在教育方面應該扮演什麼樣的角色。在考慮良好的政策和可能實際上會扼殺創新的限制性政策時，我認為你真正反對的是後者。但是，現在的情況是怎麼樣的呢？你認為我們在未來幾年會看到什麼？
Reid Hoffman：我們用於做偉大事情和減輕壞事的工具集只會越來越多。因此，例如，一個相似之處是，隨著這些人工智慧模型越來越大，我們發現，將它們與人類利益聯繫起來更容易。例如，如果有人對人工智慧說，我真的很沮喪，我想自殘，它不會給出一個關於如何自殘的網站，而是會說，這真的很難。你在跟人說話嗎？你有沒有想過和別人談談？我認為你可能能夠處理這個問題，並以更一致和更有幫助的方式回應。這就是我對未來如此關注的部分原因。
你開始強加，讓我們放慢速度，讓我們現在就停下來。實際上，這是有害的。例如，我們每部手機都有一個醫療助理。在我們讓每個有手機的人都能使用它之前，我們不應該放慢速度。我們應該嘗試以某種方式讓每個人都可以使用電話，也許可以使用村莊的電話，或者可以使用鄰居的電話，但是，類似的事情。現在，這顯然並不意味著，如果你說你想從A點到達B點，那麼每小時五英里的速度對你沒有幫助。但這並不意味著你不能很好地導航。當你進入彎道時，你會在轉彎時放慢速度，因為這就像不要越過懸崖一樣。所以，你必須聰明地導航。
現在，關於這些政策問題，我考慮的事情之一是，比如說，這種轉變的概念。舉例來說，我記得大約一年前，《即興曲》的第一章是關於教育的，這就是引起大量驚愕的原因之一。從大學設立開始，哦，天哪，這正在改變我們的大學申請流程。順便說一句，這就是所謂的進步。是的，中間階段很難，你必須弄清楚新的階段，但事實是，我們已經這樣做了幾十年，而且我們很習慣這樣做，順便說一句，這是織布工對織布機的抱怨，對吧？我們對自己的編織很滿意。你會說，是的，是的，但如果我們去織布機，我們可以為每個人提供更多的衣服。這是一件好事。我們只需要以各種方式幫助人類實現這一轉變。
所以我認為，當你考慮政策時，問題是，很多時候很自然的事情是，我們如何放慢速度，如何停下來？問題是，我們要如何開車到正確的位置？事情是什麼？比如說，你知道，我有時會和這個國家的政客坐在一起討論這個問題，我會問他們，你希望製造業恢復活力嗎？他們說，是的，這些都是很棒的中產階級工作，等等。我說，好吧，你們到達那裡的產業政策是什麼？他們好吧，好吧，是的，你不能。保護主義確實行不通。它可能會有效十年，在那之後，你將給你的孩子一個更糟糕的未來。人工智慧和機器人技術是振興它的最佳途徑。他們說，好吧，但這不都變成機器人工廠了嗎？看，這都是機器人工廠。我們還有其他有趣的機會。實際上，當我們觀察亞馬遜中心，隨著其自動化程度的提高，他們確實為在那裡工作的每個人運送了更多的包裹。再次強調，這是生產力和進步的體現。然而，他們也增加了員工的數量，這是資本主義進步的一部分。我認為這就是我們應該關注的問題。
以醫療助理為例。目前，大多數這些模型的建構者都試圖避免以任何特定方式提供醫療建議，因為他們不想承擔責任。如果是我，我會建議他們在醫療環境中操作，因為至少有一個人在觀眾中這樣做，我之前見過他。但是，例如，GPT-4等正在更多地避開這種情況。
我實際上認為，如果我是一個積極主動的政策制定者，我會說，這就是你的責任，這是你必須明確的界線。你必須聲明，我不是醫生。你必須詢問，你能看醫生嗎？你必須說，我不確定我給你的建議是否正確。你確實應該盡可能地尋求醫療建議，在此基礎上，你才能給出一些答案，我們應該跟進，看看效果如何。然後，你就可以開始在每支手機上配備醫療助理，對嗎？
我個人認為，隨著社會的發展，醫療服務應該由社會提供。我認為，這不一定需要透過就業來實現。我們這裡有很多人沒有保險，這意味著他們無法獲得醫療服務。這可能是一種開始提供幫助的方式，例如，你可以積極主動地嘗試實現積極的結果。這是可以基於政策完成的事情。
問答環節：
Q：感謝您今天的到來。我是這個領域的新手，只有一年的經驗。我想問的是，如果你現在30歲，願意冒險、願意學習，你會抓住哪些機會？
Reid Hoffman ：我曾在創業評論中提到過，人們有時會低估某些類型的決策的重要性。例如，投資決策，你獲得的可能是軟資產而不是硬資產，這些軟資產包括你的人脈網絡、知識等等。現在，很多人都認同投資知識是件好事，並建議加入產業網絡，而不是只加入某個特定的公司。公司可能很好，但是哪些網路和哪些產業有擴大和發展的潛力呢？然後，你需要盡一切可能進入這個行業。
以我自己為例，我對我的職業生涯以及我最終從事的工作並不感到不滿。但是，如果我回頭想想我可能會做什麼事情，這些事情會是更明智的決定。當我離開蘋果去富士通時，我被定位為產品經理，我必須有產品經理的經驗。但實際上，也許我的決定應該是去網景，因為這是一場線上革命，成為線上革命的一部分比在富士通更重要。
因此，選擇適合你的人脈和產業，適合你想做的事情。例如，我不想點名批評某些行業，但有些行業正在衰退。如果你不想進入這些行業，那就深思熟慮。如果你決定進入某個行業，那很好，但要意識到你選擇的行業應該是潮流在你前面，而不是在你後面。
現在，顯然，軟體技術、人工智慧可以成為認知工業革命的一部分，但你開始思考的方式是，我在哪裡是逆向的、我在哪裡有有趣的潛在論文。能爆發並做出非凡的事嗎？也許人們現在不那麼專注。只有小團體專注於藥物發現和人工智慧。我會去做那件事。我有生物學背景。我對你的背景一無所知。所以我只是想丟掉一些東西。
我在新創公司審查中規定的部分內容是，看，你已經擁有了自己的資產。你有你的願望。你有市場現實。你正在開發一款產品來實現最大的競爭差異化。這就是值得關注的事情。
Q：非常感謝您的分享。我只是好奇，你的投資理念是什麼？你最喜歡哪一種公司？是什麼促使你決定投資Airbnb？謝謝。
Reid Hoffman ：我投資Airbnb，因為這很簡單。因為它還有一個有趣的故事。所以，第一個向我推銷Airbnb 的人把它推銷成沙發衝浪。這導致我有一年沒有見到創始人，因為我覺得，哦，沙發衝浪不是一個好主意。它不會作為一種一般策略發揮作用。所以，其他人告訴我這些創辦人很棒。
我學到的第一課是，不要讓不是創辦人的人向你推銷的東西過度地讓你變得消極，因為那個人搞錯了。
在與三位創辦人見面三分鐘後，我就說，好吧，我要向你提出投資要約。來推銷這個企業吧。那是星期天。明天來推銷合作關係，等等。
我們提出了合作關係，David Z 是我最有價值的人，也是我加入Greylock 的原因，他是LinkedIn 最有價值的董事會成員。所以，我們進行了推介。創始人走了出去。 David Z 看著我說，每個VC 都必須有一個失敗的交易。 Airbnb 可以是你的。我們在合作會議桌上直言不諱地交談。我覺得這個話題非常有趣。我發現這增強了我對投資的興趣，無論是逆向投資還是正確的投資，然而，六個月後，數據並沒有任何變化。
有一次，David找到我，他說：「好吧，我完全同意你的觀點，David的學習機器確實很棒。」另一次，有人找到我，他說：「你是對的，我錯了。 「你看到了什麼？你看到我沒看到的東西了嗎？我回答說：“你看，你說的都是對的。”
地方工會可能會對此感到不滿，尤其是在酒店業。城市也不會喜歡這種重新劃分區域的做法。鄰居可能會感到不舒服。也許會發生一些不好的事情，例如謀殺或其他不良事件。所有這些都可能抑制這項投資。
然而，他們有一個很好的計劃，他們認為世界應該是這樣的：旅行者突然有機會在他們所在的地方獲得更多獨特的體驗、聯繫和當地社區。房東可以成為小企業家，他們可以提供自己的房間或公寓。他們可以以酒店實際上不會創新的方式進行創新。這種方式可能更便宜，也可能更昂貴，但更令人愉快。它可以是全方位的。實際上，這才是世界該有的樣子。
因此，我認為如果我們能規避這些風險，我們就能創造出真正令人驚訝的東西。我認為，這三位創辦人有潛力。總是有風險係數。這有點像我看待投資的典型方式。我無法評論最近的投資，因為它們仍然是秘密的，但這就是我更深入回答Airbnb的原因。
問：感謝您來到這裡。問題分為兩部分。首先，您認為有任何爭論嗎？開源人工智慧有什麼優點？其次，您是否覺得政策制定者正在領先科技？以便他們能夠更妥善地進行監管。與2016年的Web2生態系統思維相比，不良行為者已經存在，我們正在讓其中一些影響發生。沒有人真正關注？您是否認為政策制定者更加關注正在建設的內容並真正了解正在發生的事情？
Reid Hoffman ：讓我們看看。那麼關於第一個問題，我確實認為開放，例如一般來說，開源軟體是我廣泛贊同的事情。所以我認為有很多不同類型的小型開源模型完全可以做。我認為促進創業、促進學術工作、開放考試都是很好的。
因此，如果您可以查看模型並了解，因為順便說一句，這些模型一旦投入使用就可以進行後期訓練。我做了安全訓練，然後我就發布了。安全訓練可以撤銷。好吧，我訓練它不是為了告訴你如何製造炭疽。是的，我可以取消訓練它，它也可以做到這一點。然後突然間有更多的人可以遵循如何製造炭疽的配方。相對於公共衛生來說並不好。這就是關於開源的大致情況。
如何在沒有百分之百的情況下獲得一定比例的開源？例如，你如何讓它說，你有更廣泛的訪問權，這很好，但不是恐怖分子或瘋子或罪犯或流氓國家。所以這是第一點。
現在第二點，問題是開發了技術，它做了很多好事，但也遇到了一些挑戰。事後看來，每個人都會說，很明顯當時該如何監管。應該這樣做。是的，但順便說一句，如果試圖事先進行監管，對真正問題是什麼以及解決方法的認識，實際上幾乎肯定是專家們不準確的。因此，也許會阻止很多好事，也許會阻止壞事，但你所取得的進步卻少了很多。
因此，我的總體看法是，例如，當監管機構與我談論監管任何事物（包括社交網絡）時，我會說，看，嘗試以清晰的方式定義您的結果，然後說，在這裡，我想要更多這些結果以及更少的這些結果。例如，讓我們以社交網路為例。我們可以參考紐西蘭的一個案例，其中一名恐怖分子正在直播他的謀殺行為。你可能會說，我希望減少這種謀殺行為。但你需要做的是，你需要審計這個過程，你需要透過你的審計員來運作它，這樣我們就能建立一個良好的基礎設施。例如，你展示了一起意外謀殺案，那可能需要花費10,000美元。如果你展示了同一事件中的100起謀殺案，那可能需要一百萬美元。然而，技術生態系統會找到方法讓這個數字保持在較小的範圍內。這就是正確的思考方式，這就是對這些問題的監管方式。
當然，你必須努力思考你試圖避免的結果是什麼，這是真正的工作，而不是說，停下來，直到你知道你是完美的。如果你這樣做，就像今天評估技術的鏡頭一樣，如果它們從一開始就開始，阿斯匹靈就不會被批准，汽車也不會被批准。所以你必須說，不，不，不，我們如何邊走邊學，邊迭代，邊加上安全帶？邊走邊添加。這就是我們需要討論的問題。
Q：關於Inflection AI。我認為Inflection AI可能是理解和表達動作的最佳大型語言模型。想知道實現這目標的秘訣是什麼？為什麼GPT-4和Gemini不能做同樣的事情？
Reid Hoffman ：謝謝你的問題。關於我們的訓練發展秘訣，我認為最好是誠實地說，這是商業機密的一部分。我認為它是可複製的。我認為其他人看到它後，他們會意識到他們也可以生產它。但是，這需要非常聰明的人經過多年的努力才能實現。
Q：關於Reid您的背景。為什麼選擇學習符號系統和哲學，以及為什麼選擇轉向創投。這個背景如何讓您成為更好的投資者、企業家或個人？
Reid Hoffman：我試圖讓人們注意的一件事是，我認為投資並不僅僅是做一個分析，例如折現現金流和市場成長以及客戶獲取成本和生命週期價值等等，這些都很重要。但實際上，當你想像世界可能會是什麼樣子時，它就是一種可能性的鏡頭。這是一個關於你可以用技術建構什麼的問題。這是團隊如何運作，如何擴展，以及許多其他事情的問題。
當我和Sam Altman一起教一堂Y Combinator課時，Sam問我，我相信什麼，而這個房間裡的大多數人都不相信？我想，要成為一個優秀的企業家，你需要有一套明確的人性理論。當你在建立產品並思考它時，你會說，這就是我認為的人性，這就是我認為人們會對我的產品做出良好反應的方式，我會幫助他們透過它提升自己，變得更好。而這正是哲學發揮作用的領域之一。
就符號系統而言，雖然我是從思考符號系統需要學習什麼開始進入哲學領域的，但它是關於如何精確思考的問題。在思考問題或思考語言如何運作時，你如何在你創造的物品中應用這些思考？我認為在進行技術創造時，這比許多其他事情都更為重要。當然，你也必須了解一些技術知識，這是理所當然的。然而，我想要強調的一點是，問題的關鍵在於估值、泡沫、創投，以及目前的人工智慧。
每個人都在談論即將出現的驚人技術，就像互聯網一樣，人們開始投資，而估值，尤其是對於投資者來說，往往在貼現現金流分析和其他方面顯得不太合理。問題的一部分在於，我們應該考慮什麼樣的時間範圍以及複利的情況。因此，我認為有很多瘋狂的交易，而部分瘋狂的交易也帶來了瘋狂的估值。但這也是人們知道你可能會創造的地方。在相對較短的時間內收購價值數十億美元的公司，這是你所冒的風險。
作為投資者，我希望估值更低。然而，市場推動了估值的提高。這對企業家來說是一件好事，這也是我真正喜歡的，因為這就是創造事物的方式。投資人就像是來湊熱鬧的，如果他們表現出色的話，他們會盡力提供幫助。
然而，這只是一個過於簡單的答案，這也是為什麼幾乎所有的技術，經典的投資者都會說，哦，這些技術都是瘋狂的，因為它們的價格都被抬高了，就像特斯拉一樣。為什麼特斯拉的估值高於所有其他汽車公司的總和？我並不是說這應該是這樣，我只是說，這是一個問題。你可能會覺得這似乎不合理。但是，如果你相信汽車和交通正在從機械工程範式轉變為軟體範式，而目前沒有一家公司能夠生存下來並做到這一點，而特斯拉將成為一家偉大的汽車巨頭，那麼這個估值就不那麼瘋狂了。
現在，我認為他們的評估可能讓這看起來像是一種確定性而不是可能性，對吧？但是，這種事情是圍繞科技的市場估值中正在發生的事情的一部分，這也是人們確信科技領域即將出現的東西是未來的原因之一，他們對此的看法基本上是正確的。謝謝。
Q：感謝您的分享。我有一個問題問你。您認為人工智慧是否會從根本上挑戰人際關係和互動的重要性，特別是在那些以人際關係為中心的行業，例如K-12 學校？你是否認為，我們說我們的師生關係是最重要的事情之一，決定學生的成長和表現。你認為人工智慧最終會挑戰嗎？或在任何意義上修改它？
Reid Hoffman ：我認為它會帶來轉變。因為它會像一位無限耐心的導師一樣加入教育系統。因此，與目前的情況相反，老師會說，你看，我負責X 名學生，我只有有限的時間，如果學生做錯了，我只有有限的時間來調試和花時間，在這種情況下，你會得到一些真正有幫助的東西。我不認為它會取代。
因為，就像一個手勢比較，人類下棋不再像人工智慧那麼好了，句點。但我們有更多的人觀看人類之間下棋。我們以人為本。我們以人為本。這有點像我們是部落群居動物。因此，我認為從廣義上講，儘管有些人會說，哦，沒有人理解我，這個人工智慧是我唯一的朋友，而且，我們會有一些奇怪的功能，但我認為我們建立像Pi 這樣的人工智慧來對我說，嘿，讓我來幫助你與你的朋友建立聯繫，我認為這更健康，而且我認為從廣義上講，我認為人們無論如何都會自然而然地朝著這個方向發展，因為我們喜歡以各種方式與人建立聯繫。因此，我認為這可以帶來革命性的變化，這種變化可以被放大並應用於教育、醫療以及各種其他領域。我相信這將是一件有益的事情，但它也會經歷一些轉變。 (鈦媒體AGI)