在 a16z 舉辦的 Runtime 閉門峰會(huì)閉幕對(duì)談上，兩位創(chuàng)始合伙人 Marc Andreessen 和 Ben Horowitz 聊了聊當(dāng)前 AI 領(lǐng)域的熱門話題。

對(duì)談中，他們重點(diǎn)分享了大模型的能力邊界、AI 的創(chuàng)造力與智能的關(guān)系、AI 領(lǐng)域泡沫、具身智能等話題，也重點(diǎn)提到了中國(guó)在 AI 領(lǐng)域的飛速進(jìn)展。

我們整理了其中的一些核心觀點(diǎn)：

創(chuàng)造力的本質(zhì)： 對(duì)“AI 無(wú)法真正創(chuàng)新”的批評(píng)是不對(duì)的，因?yàn)榻^大多數(shù)人類也無(wú)法做到這些要求。無(wú)論是科學(xué)突破還是藝術(shù)創(chuàng)作，本質(zhì)都是對(duì)前人工作的“改造”和“組合”。真正的“概念性突破”在人類中也極其罕見(jiàn)。

智力不是一切： 認(rèn)為“更智能的 AI 終將統(tǒng)治人類”的假設(shè)是錯(cuò)誤的。現(xiàn)實(shí)世界并非總是由“最聰明”的人來(lái)負(fù)責(zé)決策。領(lǐng)導(dǎo)力和成功還需要心智、勇氣、感知力等非智力因素。

AI 沒(méi)有成為泡沫： 目前的 AI 領(lǐng)域并不算泡沫，因?yàn)?ldquo;當(dāng)所有人都在問(wèn)這是不是泡沫時(shí)，它就不是泡沫”。真正的泡沫發(fā)生在所有人都已“投降”、堅(jiān)信其只漲不跌時(shí)。而 AI 的基本面依然成立，只要技術(shù)有效，用戶就會(huì)愿意付費(fèi)。

AI 還處在早期階段： 我們今天所見(jiàn)的聊天機(jī)器人和搜索引擎遠(yuǎn)非 AI 的終極形態(tài)。我們正處于 AI 的“文本提示詞”時(shí)代，就像1992年之前的個(gè)人電腦。AI 的“圖形界面（GUI）”或“瀏覽器”時(shí)刻尚未到來(lái)，產(chǎn)品形態(tài)仍有巨大的創(chuàng)新空間。

行業(yè)變化非常快：AI 領(lǐng)域?qū)?huì)持續(xù)以非常快的速度發(fā)生變化，創(chuàng)業(yè)者們需要提高警惕。不管是產(chǎn)品形態(tài)，技術(shù)瓶頸，還是供需關(guān)系，都可能發(fā)生快節(jié)奏的遷移。尤其是供需關(guān)系，在一個(gè)供需市場(chǎng)里，造成“過(guò)剩”的永遠(yuǎn)都是“短缺”。

競(jìng)賽的“第二階段”： 美國(guó)與中國(guó)的 AI 競(jìng)賽仍將繼續(xù)，真正的決勝點(diǎn)將會(huì)出現(xiàn)在“第二階段”，那就是機(jī)器人。由于西方在過(guò)去幾十年中選擇了“去工業(yè)化”，中國(guó)在硬件、供應(yīng)鏈和制造生態(tài)上擁有巨大優(yōu)勢(shì)。即使美國(guó)在軟件上保持領(lǐng)先，也可能在硬件上被中國(guó)趕超。

AI到底有沒(méi)有創(chuàng)造力？

Erik Torenberg（本次對(duì)談的主持人，a16z 合伙人）：Marc，最近有很多關(guān)于大模型局限性的討論，說(shuō)它們無(wú)法實(shí)現(xiàn)真正的新科學(xué)發(fā)明，無(wú)法展現(xiàn)真正的創(chuàng)造性，因?yàn)樗鼈兯龅闹皇?ldquo;組合”或“包裝”。你對(duì)此有什么看法？

Marc Andreessen：我經(jīng)常會(huì)遇到兩類問(wèn)題：第一，語(yǔ)言模型是否智能，即它們能否像人類一樣處理信息并實(shí)現(xiàn)“概念性突破”？第二，語(yǔ)言模型或視頻模型是否具有“創(chuàng)造力”，能否創(chuàng)造新藝術(shù)并實(shí)現(xiàn)真正的“創(chuàng)意突破”？

我會(huì)對(duì)這兩個(gè)問(wèn)題反問(wèn)：人類能做到這些事嗎？

這里有兩個(gè)問(wèn)題。首先，即便有些人是所謂“智能的”，能產(chǎn)生原創(chuàng)的、概念性的突破，那有多少比例的人能真正做到這一點(diǎn)？我只見(jiàn)過(guò)少數(shù)幾個(gè)，他們中的一些就在這個(gè)會(huì)場(chǎng)里，但數(shù)量并不多，大多數(shù)人永遠(yuǎn)也做不到。

然后是創(chuàng)造力。到底有多少人是真正具有創(chuàng)造力的？你可能會(huì)指著貝多芬或者梵高說(shuō)：“看，這就是創(chuàng)造力。”是的，這確實(shí)是創(chuàng)造力。但歷史上又有多少貝多芬和梵高呢？顯然，數(shù)量非常非常少。

所以，第一點(diǎn)是，如果這些 AI 能超越 99.99% 的人類，那它本身就已經(jīng)非常智能了。

我們?cè)偕钊胪诰蚩萍际罚蜁?huì)發(fā)現(xiàn)幾乎所有的重大突破，通常都至少需要 40 年前期工作的積累。事實(shí)上，語(yǔ)言模型本身是過(guò)去八十年工作的結(jié)晶。

藝術(shù)領(lǐng)域情況也完全一樣。小說(shuō)、音樂(lè)和其他藝術(shù)領(lǐng)域，顯然存在創(chuàng)造性的飛躍，但同樣也受到前輩們的巨大影響。

所以，如果一個(gè) AI 達(dá)到世界的前 0.001%，可能就已經(jīng)完全達(dá)到目標(biāo)了。

當(dāng)我在使用 AI 時(shí)，我的感覺(jué)是：“哇，它們似乎聰明得可怕，也具有驚人的創(chuàng)造力。”

大多數(shù)人都不智能，所以也不必苛求AI

Erik Torenberg：當(dāng)人們談?wù)摯竽Ｐ偷木窒扌詴r(shí)，似乎提到一個(gè)共同主題。它們能做遷移學(xué)習(xí) (Transfer Learning) 嗎？

*遷移學(xué)習(xí)：跨學(xué)科將知識(shí)融會(huì)貫通的能力。

Marc Andreessen：人類能做到嗎？這就像橫向思維，或者說(shuō)，是在“分布內(nèi)”（inside distribution）推理還是在“分布外”推理？

*分布內(nèi)推理：模型已擁有的知識(shí)。

情況是這樣的：我認(rèn)識(shí)很多人，他們非常擅長(zhǎng)在“分布內(nèi)”推理。但我到底認(rèn)識(shí)多少擅長(zhǎng)在“分布外”推理并進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)的人呢？

屈指可數(shù)。我認(rèn)識(shí)幾個(gè)人，無(wú)論你什么時(shí)候問(wèn)他們一個(gè)問(wèn)題，你都會(huì)得到一個(gè)極具原創(chuàng)性的答案，但通常這個(gè)答案會(huì)涉及多個(gè)領(lǐng)域。

比如，你問(wèn)某人一個(gè)關(guān)于金融的問(wèn)題，他會(huì)給你一個(gè)融合心理學(xué)并且更恰當(dāng)?shù)拇鸢浮；蛘吣銌?wèn)一個(gè)心理學(xué)問(wèn)題，他會(huì)給你一個(gè)結(jié)合生物學(xué)的答案。

在我認(rèn)識(shí)的一萬(wàn)個(gè)人中，大概只有三個(gè)人能做到這一點(diǎn)。這個(gè)比例并不高。

這非常鼓舞人心。因?yàn)榭纯次覀內(nèi)祟悾M管有各種局限性，卻依然能做到今天的這一切。看看我們展現(xiàn)的所有創(chuàng)造力，所有那些了不起的藝術(shù)、電影、小說(shuō)，以及了不起的技術(shù)發(fā)明和科學(xué)突破。

所以，我們訓(xùn)練 AI 是否需要讓它達(dá)到 100% “創(chuàng)新思考”的程度？我認(rèn)為不需要。

更聰明的AI不會(huì)“統(tǒng)治”世界

Erik Torenberg：有很多人會(huì)認(rèn)為，“更智能的東西會(huì)統(tǒng)治那些不那么智能的東西”。

Marc Andreessen：任何養(yǎng)貓的人都不會(huì)這么說(shuō)。

你看看今天的世界，你認(rèn)為我們總是被全世界最聰明的人們領(lǐng)導(dǎo)著嗎？

我認(rèn)為有兩件事是真的。

第一，我們可能低估了智力的重要性。過(guò)去一百年里，“智力”因種種原因成了一個(gè)極具煽動(dòng)性的話題。即使是“有些人確實(shí)比其他人更聰明”這個(gè)觀念本身，都會(huì)讓人抓狂。

但情況確實(shí)是，智力幾乎與每一種人生結(jié)果相關(guān)。在社會(huì)科學(xué)中，他們會(huì)告訴你，所謂的“流體智力”（fluid intelligence）或者 G factor（G因子），它與幾乎所有事情（教育成果、職業(yè)成果、收入，甚至生活滿意度）都有 0.4 的相關(guān)性。

另一方面，那些身處涉及智力領(lǐng)域的人可能又都高估了智力。集體層面一個(gè)著名的觀察結(jié)果是：你把一群聰明人放進(jìn)“烏合之眾”里，他們絕對(duì)會(huì)變得更蠢。

因此，某些 AI 圈子里的那種，“聰明的東西將統(tǒng)治愚蠢的東西”的假設(shè)，非常容易，也非常明顯地被證偽了。

Erik Torenberg：這就引出了一個(gè)后續(xù)問(wèn)題，有哪些技能是在智力之外的？更具體地說(shuō)，為什么 AI 系統(tǒng)不能學(xué)會(huì)它們？

Marc Andreessen：你認(rèn)為除了智力之外，還有什么因素決定了領(lǐng)導(dǎo)力、創(chuàng)業(yè)精神或組織方面的成功？

Ben Horowitz：很多事情。很大程度上，成功的人要能以正確的方式進(jìn)行對(duì)抗。這其中有一定智力成分，但更多的是真正理解你在和誰(shuí)說(shuō)話，能夠解讀對(duì)方的想法。

對(duì)創(chuàng)始人，要通過(guò)公司員工的眼睛，而不是你自己的眼睛來(lái)決策。這是一種需要不斷與人交談、理解對(duì)方在說(shuō)什么來(lái)培養(yǎng)的技能。這當(dāng)然不是一個(gè)智商問(wèn)題。

Marc Andreessen：這是一些勇氣、激勵(lì)以及情感理解和心智的結(jié)合。

“全身體驗(yàn)”的必要性，機(jī)器人的必要性

Marc Andreessen：有越來(lái)越多的科學(xué)證據(jù)表明，人類的認(rèn)知不是純粹的大腦活動(dòng)。

著名的“心身二元論”（mind-body dualism）是不正確的。人類的體驗(yàn)，并不僅通過(guò)大腦的理性思考，還因?yàn)槿眢w驗(yàn)。

我們的神經(jīng)系統(tǒng)，我們的腸道菌群到荷爾蒙等各種生物化學(xué)方面，它們一起構(gòu)成了生命。

人類的認(rèn)知是一種全身的體驗(yàn)，遠(yuǎn)超想象。這也是目前 AI 領(lǐng)域的重大基礎(chǔ)挑戰(zhàn)之一。

機(jī)器人革命肯定會(huì)到來(lái)。當(dāng)我們把 AI 放入在世界中移動(dòng)的物理物體中時(shí)，就成了“具身智能”。這時(shí)的 AI 將更接近整合了智力、物理的體驗(yàn)。但這些都非常早期，還有很多工作要做。

我們正處于AI泡沫中嗎？

Erik Torenberg：我們來(lái)談?wù)?ldquo;泡沫”。

黃仁勛、Amin Vahdat（谷歌工程院 Fellow 兼副總裁）、Jeetu Patel（思科總裁兼首席產(chǎn)品官）、和 Matt Bornstein（a16z 合伙人）都談到了正在建設(shè)的、物理基礎(chǔ)設(shè)施的巨大規(guī)模。

AI 的資本性支出 (Capex) 占到了 GDP 的 1%。我們應(yīng)該如何思考這個(gè)“泡沫”？

Ben Horowitz：我認(rèn)為“它是一個(gè)問(wèn)題”這件事，就意味著我們沒(méi)有處于泡沫之中。泡沫在很大程度上是一種心理現(xiàn)象。

如果真的達(dá)到泡沫的程度，那每個(gè)人都必須相信它不是泡沫。

就像在互聯(lián)網(wǎng)泡沫時(shí)代，價(jià)格飛漲，巴菲特開(kāi)始投資科技股。他曾發(fā)誓永遠(yuǎn)不會(huì)投資科技，因?yàn)樗欢Ｈ绻B他都“投降”了，那確實(shí)是泡沫了。

現(xiàn)在如果你回過(guò)頭看看，互聯(lián)網(wǎng)顯然不是泡沫，它是真實(shí)的東西。雖然在短期內(nèi)，確實(shí)發(fā)生了價(jià)格錯(cuò)位，因?yàn)楫?dāng)時(shí)網(wǎng)絡(luò)上根本沒(méi)有足夠的人來(lái)讓那些產(chǎn)品運(yùn)轉(zhuǎn)起來(lái)。

在 AI 領(lǐng)域很難看到這一點(diǎn)，因?yàn)槎唐诘男枨笕绱酥螅覀儸F(xiàn)在沒(méi)有需求問(wèn)題。而且，“我們五年后會(huì)遇到需求問(wèn)題”的想法，在我看來(lái)非常荒謬。

會(huì)不會(huì)出現(xiàn)像“我們沒(méi)有足夠的冷卻能力”這樣的奇怪瓶頸？也許會(huì)。但就現(xiàn)在而言，如果看需求和供應(yīng)，以及市盈率，這根本不像是一個(gè)泡沫。

Marc Andreessen：順便說(shuō)一句，很多 VC 也不知道是不是泡沫，他們只會(huì)感到沮喪。當(dāng)創(chuàng)業(yè)者們拿到更高的估值時(shí)，VC 們會(huì)感到情緒上非常沮喪，這讓他們很生氣。

這導(dǎo)致有很多人在情緒上“希望”它是一個(gè)泡沫，沒(méi)有什么比錯(cuò)過(guò)一個(gè)交易，然后看著這家公司取得巨大成功更糟糕的了。“那個(gè)估值太離譜了！” 在我們的行業(yè)里，你可以為此憤怒 30 年。

所以我總是說(shuō)，把對(duì)話帶回到“基本面”。

兩個(gè)最大的基本面是：第一，技術(shù)是否真的有效？ 它能兌現(xiàn)它的承諾嗎？第二，客戶是否在為它付費(fèi)？如果這兩件事都是真的，那么只要這兩件事保持穩(wěn)固，通常事情都會(huì)步入正軌。

AI巨頭與新貴誰(shuí)能贏

Erik Torenberg： 有人曾說(shuō) ChatGPT 對(duì) Google 來(lái)說(shuō)是一個(gè)“珍珠港時(shí)刻”。當(dāng)我們回顧關(guān)鍵的時(shí)代轉(zhuǎn)折點(diǎn)時(shí)，是什么決定了是“在位者”獲勝，還是“新進(jìn)入者”獲勝？

Ben Horowitz： 對(duì)變化做出反應(yīng)是很重要的。我認(rèn)為 Google 確實(shí)把頭抬起來(lái)了，所以它不會(huì)被徹底碾壓，但我也不認(rèn)為 OpenAI 會(huì)消失。

部分原因是速度，這是在一個(gè)很長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)的執(zhí)行力。這些非常大的公司中，有一些在不同程度上已經(jīng)失去了執(zhí)行能力。

微軟在 Google 搜索上栽了跟頭。微軟仍然非常強(qiáng)大，但它錯(cuò)過(guò)了整個(gè)搜索機(jī)會(huì)，也錯(cuò)過(guò)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)。但它仍然憑借 Windows 壟斷地位如此龐大，以至于他們可以在其他領(lǐng)域發(fā)展。

所以新公司贏得了新市場(chǎng)，但這并不意味著上一代的巨頭會(huì)消失。

Marc Andreessen：我也認(rèn)為我們還不知道最終產(chǎn)品的形態(tài)和形式。現(xiàn)在常見(jiàn)產(chǎn)品形態(tài)，要么是聊天機(jī)器人，要么是搜索引擎。

Google 面臨的問(wèn)題是“創(chuàng)新者的窘境”。你是否要顛覆“10個(gè)搜索結(jié)果鏈接”的模式，換上 AI 答案？畢竟這會(huì)顛覆廣告模式。而 OpenAI 的問(wèn)題是，他們有完整的聊天產(chǎn)品，但他們還沒(méi)有廣告或 Google 規(guī)模的分發(fā)渠道。

所以，你可能會(huì)說(shuō)：“好吧，這是一個(gè)非常清晰的、一對(duì)一的場(chǎng)景。”

但是，這種思維方式可能犯的錯(cuò)誤是，它假設(shè)了5年、10年、20年后，人們將要使用的主要產(chǎn)品形態(tài)，將是搜索引擎或聊天機(jī)器人。

一個(gè)明顯的歷史類比就是，個(gè)人電腦從1975年發(fā)明到1992年，它一直是一個(gè)“文本提示詞”（text prompt）系統(tǒng)。在當(dāng)時(shí)，一個(gè)“交互式文本提示符”相比于打孔卡系統(tǒng)，已經(jīng)是一個(gè)巨大的進(jìn)步了。到了1992年，17年后，整個(gè)行業(yè)突然轉(zhuǎn)向了 GUI（圖形用戶界面），并且再也沒(méi)有回頭。

又過(guò)了5年，行業(yè)又轉(zhuǎn)向了“網(wǎng)絡(luò)瀏覽器”，再也沒(méi)有回頭。

所以，用戶體驗(yàn)的形態(tài)和本質(zhì)仍未定型。我敢肯定20年后還會(huì)有聊天機(jī)器人，但我同樣非常確信，無(wú)論是現(xiàn)有的聊天機(jī)器人公司，還是許多新公司，都將找出許多種類的、我們甚至還不知道的、截然不同的用戶體驗(yàn)。

“短缺”終將成為“過(guò)剩”

Erik Torenberg：當(dāng)你指導(dǎo)企業(yè)家時(shí)，這個(gè)時(shí)代還有什么讓你感覺(jué)不同的？你還想給他們留下哪些這個(gè)時(shí)代的獨(dú)特建議？

Ben Horowitz：我認(rèn)為你說(shuō)了正確的事情，那就是：這是一個(gè)獨(dú)特的時(shí)代。所以，試圖學(xué)習(xí)過(guò)去的組織設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)，或者試圖從上一代人那里學(xué)到太多東西，可能是具有欺騙性的，因?yàn)槭虑檎娴牟灰粯恿恕?/p>

人們建立公司的方式，在很多方面都非常不同。大家對(duì) AI 博士研究員的觀察，就和一個(gè)傳統(tǒng)的全棧工程師非常不同。

所以我認(rèn)為必須從第一性原理去思考很多事情，因?yàn)樗褪遣煌摹?/strong>