AI需要10亿开发者？微软第三任CEO访谈：如何看待AI带来的挑战和机遇？
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名师指路 不走弯路
在 NBC 访谈节目 Special Edition中，
美国著名记者 安德鲁·罗斯·索金，
采访了微软第三任CEO 萨提亚·纳德拉，
谈到了大家都关注的关于AI的发展问题。
萨提亚·纳德拉（Satya Nadella），微软第三任CEO，印度精英出身，20 多年微软人。在比尔盖茨和鲍尔默的「暴君文化」下成长，他曾负责 Bing 搜索业务和 Azure 云服务业务。他于 2014 年担任 微软CEO，还帮助微软完成 Cloud First 转型。
在本次访谈中，力挽狂澜的他谈到了 对于人工智能技术的看法，微软与 OpenAI 的合作，以及微软的未来走向这些大家好奇的问题。
蔓藤为大家整理了本次访谈的内容，从中我们不难看出，在AI高度发展的现在，如果你能踩准踏浪时刻，就能够开启全新的阶段。
不仅对于微软这样的大企业如此，对于有志于从事AI相关领域工作的同学们来说，这些经历和看法也有很多参考价值。
只有微软愿意和OpenAI合作
安德鲁·索金：我们了解到，Sam Altman 主动找到你，直白地索要投资和伙伴关系，这是一切的开始吗？
纳德拉：实际上，我和 Sam 认识很久了。第一次见面，他还在搞他的创业公司，我在管 Bing，2007、08 年吧。
至于 OpenAI，具体哪年忘了，可能是 2016 或 2015 年， 它们初创的时候，就在使用 Azure（云服务）。后来再联系，应该是 2019 或之前的事。
安德鲁·索金：你们争论过，是否要做这件事，对吧？这不是一个容易的选择。
纳德拉：是的，这其中有几个问题。OpenAI的基本理念是追求、建立和确保非营利组织掌握技术， 以使世界受益。他们对此充满热情，加入他们的团队意味着为这个使命而奋斗。
因此，对于 Sam 及其团队来说， 找到一个能够理解这一点的合作伙伴非常重要。
在我看来，我想在信息技术领域工作、想在微软工作的唯一原因就是真正成为 推动民主化力量中不可或缺的一部分，并让技术与之相伴前行。
Auto-pilot 和 Co-pilot
安德鲁·索金：现在有个很严重的问题，AI 的发展太快了，对此你怎么看？
纳德拉：很多技术已经在大规模应用了。 每个信息流、社交媒体、我们熟知的搜索（在它与聊天机器人合并之前），都使用了人工智能。
如果说有什么不同，那就是它们更像黑匣子，更像 自动驾驶时代。
但有趣的是， 我们正在从自动驾驶时代转向 AI 副驾驶员（Copilot）时代。因此，我认为虽然发展速度快， 但方向正确，并且人类掌握着更多主导权。
首先，在设计上我们选择让人类参与其中而非被排除在外。这样做至关重要，并且可以充分利用该技术带来的好处：提高人类代理（human agency）和经济生产力等方面的承诺。
同时，就像你的基本观点，我很高兴， 就在人们讨论新技术激动人心的同时，也在辩论它会带来的意外后果。不必等待 10 年后再去解决问题, 因为我们以前犯过这种错误。
不只是技术的选择
安德鲁·索金：AI 让你感到害怕的地方是什么？
纳德拉：是我们在面对这项新技术时所做出的社会选择（societal choices）。
这不是技术层面的讨论， 我们必须做出政治、文化和社会决策，以帮助我们找到平衡点，即利用这项技术的好处，并且想要减轻其意外后果。
这需要领导力和各方共同努力才能实现，虽然具有挑战性， 但必须完成。这也是我感到恐惧的原因。
同时也正因如此，我认为广泛参与非常重要——这不仅仅是人工智能专家之间互相交流并使彼此感到恐慌。
更多是关乎整个社会如何进行良好公民对话，以最大限度地发挥机遇并减少危险。
安德鲁·索金：我向 new Bing 提问， 「你担心 AI 会带来什么影响？」
它说：人工智能的影响受到广泛争议。许多人认为，通过比人类更好地完成例行和甚至复杂的任务，提高了日常生活的质量，使生活更简单、更安全、更有效率。这是一个好消息。其他人则认为，AI 存在危险的隐私风险，并通过标准化人们加剧种族主义，并导致工人失业从而造成更大规模的失业问题。
纳德拉：那是一个很好的答案。
实际上，我曾经问过它：「 如果斯宾诺莎、康德和尼采都在讨论人工智能或下一代技术会发生什么？他们会得出什么结论？」
这非常有趣，这是三位启蒙时代的思想家，那时候人类真正理解了如何处理科学革命以及随后的工业革命带来的变化，他们帮助人们适应这些变化，帮助人们的思想适应这些变化。
它的回答是， 我很喜欢它提到康德的范畴概念，它说我们应该做的，最大化利益，减轻挑战。
安德鲁·索金：很多你熟悉的科学家们，他们说，（AI 研究）需要慢慢来（slow down）了。
纳德拉：我想他们的意思是， 回到他们说「放慢』的时候，加快一些核心研究，围绕什么是「对齐」展开研究。
因为你想，AI 的核心挑战之一， 当然构建 GPT 模型需要大量的工作，但对齐基础模型，以便我们更好地应用它，同样需要大量的辛苦劳动。
AI需要10亿开发者
安德鲁·索金：当一切结束的时候，我们会创造出更多的工作吗？
纳德拉：好问题。这是我正在思考的一个根本问题。
经济学家们有一个 「劳动总量谬误」（lump of labor fallacy）的概念，认为一个经济体只能支撑固定数量的工作，劳动力越多，岗位就越少。
至少目前为止它被证明是错误的。 每次新技术出现，都会有人被替代，这才是真正的挑战。
所以我们想一想，未来会有新的工作， 谁会想到提示工程师会成为一种新的工作呢？而且，你并 不需要 CS 学位就可以成为提示工程师。
还有另一个方面。 现在 GitHub 上有 1 亿个软件开发者，有了代码助手（Copilot），这个数字可能会变成 10 亿。
事实上， 这个世界需要 10 亿开发者。因为你看有多少公司，每个公司都是软件公司，他们需要更多的开发者。
所以我认为这实际上是一种民主化工具，让我们可以更轻松地获取新技术和新知识，更容易提高学习曲线。
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