对话王小川:通用人工智能是一次文艺复兴(由小川 人工智能)
访谈|杨轩 邓咏仪 王与桐
文|邓咏仪
编辑|杨轩
ChatGPT火遍全球,国内兴起AI大模型创业风潮时,王小川在业内私下讨论中被频频谈起——从他的人生经历上看,似乎是做AI大模型的\”天选之人\”:清华大学计算机系出身,创办搜狗搜索,而搜索、输入法、语音识别、同传……这一系列业务都植根于AI技术。
“只是你们都忘了搜狗是一家AI公司,”王小川对36氪说,“但我没有忘。”
王小川还是一名颇为灵验的“技术预言家”。AlphaGo展开人机大战之前,他曾经和几位AI大佬打赌,预测AlphaGo会赢。他在2016年的时候,就称“搜索的未来就是问答机器人”,还说“当机器掌握语言之后,强人工智能就到来了”。这些预测都对了,但是打开通用人工智能大门的那个人并不是他。
离开相伴21年的搜狗,他感到遗憾吗?在经历了疫情、淡出公众视野两年后,这个原本情绪浓烈的问题,变得似乎不再重要。在这次AI大模型浪潮中“回归”的王小川说,“没有什么遗憾的。AI的机会会超越搜索,这对我们来说反而是一个机会,一个重来的时刻,包袱更轻了。”
王小川的新公司“百川智能”沉淀着他的旧历史:与他一起创业的有不少搜狗的老班底,比如前搜狗COO茹立云,还有老同事想带资加入;已获得5000万美元天使轮启动资金,来自王小川与其业内好友的个人支持。
“我们有信心,在年底做出中国最好的大语言模型。”王小川强调。不过,在“听说北京就有二十家大模型公司”的当下,他也需要帮助,“你们能在文章里放上我们的招聘邮箱吗?”他问36氪。(见文末)
带着许多问题,36氪专访了王小川。但近期关于AI大模型的采访都有其尴尬的一面:在ChatGPT的热潮中,基础的认知鸿沟已经迅速被抹平;而在36氪近期密集访谈AI创业者们时,由于大家都刚刚起步,可讨论的话题范围相当有限——要么过于初阶,要么过于遥远。
对于眼前,王小川展示了一种实干家的态度——与其讨论困难、失败,不如撸起袖子、把事做成——对于未来,他带着一种技术派的浪漫,“每个人都成为自己更想做的人。这会是一次文艺复兴。”
以下为36氪与王小川的对话,经编辑整理:
“复出”背后的故事
36氪:ChatGPT火遍业界的时候,我们当时就讨论,王小川不应该缺席这次机会。果然,你就入场了。
王小川:是的,确实已经准备一段时间了。
36氪:但我们2月问你做不做大模型的时候,当时王慧文已经喊出说要做大模型了。你宣布要做的时间比他晚,为什么?
王小川:我觉得双方心态不一样,每个人性格不一样。我是更多去论证这件事情该怎么做,找谁做。当你知道得更多的时候,你可能心中的要求、包袱也会更多。
36氪:如果不能确定自己能不能成,你就不入局?
王小川:我要找到跟这件事的连接感。王慧文的做法就是招英雄,直接敲门就行了。但我一想到要做,可能会立刻想,这和我过往经历、搜狗团队、国内最精英的人都是怎么样的关系?这个时候,大家的决策路径就不一样。
当你什么都没有的时候,你就不害怕失去。
36氪:有没有想过会失败?
王小川:不用这么想。我觉得要笃定,是我做就能成的。这是我们做事情的一种心态。我们应该要想,怎么尽量做成,做成的话,该长什么样?这些问题更有意义。
36氪:离开搜狗前后,这几年你逐步淡出公众视野,都在忙些什么?
王小川:我就在研究怎么把生命问题变成数学问题,所以我读了上千篇医学论文,创立生命科学公司。我研究生期间当时是做基因测序拼接算法的,基因变成蛋白质的过程,我们都知道是有相关性的,但是这个过程没有被数学化。
2021年的时候,AI在医药行业的落地有很大的突破,Deepmind的AlphaFold系统把从基因到蛋白质这个环节变成了数学问题,以前用20亿美金、10年时间去做款药还可能失败,就像是“炼丹”一样,但今天有了AlphaFold,帮助很大。
其实我们一直都在做AI。之前的生命科学公司,在做的一个事情其实是希望把生命和健康变成数学问题,用AI建立对世界认知的范式。
36氪:决心要回来做AI大模型的时刻或者决策过程,是怎么样的?
王小川:过程中我有试用过一些大模型,但当时我的重心是在把健康这个事情变成数学模型。在过程里,GPT模型的进展就像雨滴一样,一滴滴滴下来,不过我确实没有被深刻打动,直到看到ChatGPT的时候。
36氪:ChatGPT怎么打动了你?
王小川:比如,我问ChatGPT一个问题,里面很多有歧义的、复杂的语法,它能读懂你在问什么,完全知道你说的内容,你还能追问——对做搜索的人来说,这就是基础技术的突破,到了一个实用阶段。
我特别激动,因为科学家们真的把这事给突破了。2019年的时候,我在搜狗写过我们的使命和愿景,是帮助大家更简单地表达和获取知识,提高大家工作生活的效率。ChatGPT的理念跟这个是完全一致的。
36氪:相当于把你当年想做的事情完美地实现了?
王小川:对。这是一个超级APP,一个超级输入法和获取知识的超级引擎,在表达上远超过输入法,在问题的理解深度上也超过搜索。
36氪:你有没有一拍大腿,觉得ChatGPT这个事儿应该由你来做?
王小川:没有。其实当时以搜狗的能力和资源,是远远不够的。
36氪:哪些方面不够?
王小川:无论是资源还是人才都不够。ChatGPT把这个道路探通了,比如里面基础的网络结构,这从底层Transformer到上层的语言模型 LLM,再到现在的ChatGPT,这种探索首先是个科学问题,也是一个疯狂的工程。OpenAI走通了,甚至Google也跟在他们后面。
搜狗在2021年的时候,就已经训练了一个百亿模型,然后蒸馏出了一个搜索引擎,做了问答,放在线上。当时我们在国内的大模型评测Clue里拿过两次月度第一,甚至超过了华为盘古的千亿模型。当时我们已经往问答这个方向上走了。
但搜狗后来情况比较复杂,这个事儿就暂缓了。
36氪:如果搜狗继续做这个事儿,对比OpenAI,你觉得搜狗能做到他们的投入程度吗(投入七年,烧数十亿美金)?
王小川:不可能。就算投入也不会到OpenAI那么多。你有搜索作为你的目标,使得你会在研发时候,把AI变成搜索的一部分。
我觉得没有什么是遗憾的。我们的团队现在很兴奋,毕竟AI的机会会超越搜索,这些事情对我们来说反而是一个机会,一个重来的时刻,包袱更轻了。
36氪:那你的新公司想做什么事?
王小川:我们希望做一个带有搜索增强的大模型,也有其他的东西。现在,我们已经在训一个超过500亿的模型。我们认为到今年年底的话,会有一个对标GPT-3.5的模型,效果应该会是国内最好的。
36氪:新公司筹备得怎么样了?
团队方面,基本已经组建完成了,算是以搜狗班底为核心,也有来自搜狗、百度、华为、微软、字节、腾讯的同学,50个人左右。另外,我们也已经有几位“少帅级”的,90年左右的,打过仗的人才。
在搜狗的时候,当时最厉害的人还是在搜索,AI不是最当红的事。这次我能说,我们把最好的人才会放到AI上。现在明显人才更多了,很多人愿意主动加入我们,包括老部下,还有直接要带资入组的。
先活下来,再追上去
36氪:我们最近也采访了李彦宏。他说,百度的文心一言和OpenAI差距可能在两个月左右。
王小川:你们可能采访的是平行宇宙里的他,不是我们这个世界里的。
36氪:此话怎讲?
王小川:那怎么可能只差两个月嘛?那一定是另一个宇宙嘛。
36氪:那你怎么评价这个中美差距?
王小川:用时间衡量的话,OpenAI比我们应该领先三年时间是有的。之前我们说追上GPT-3.5,可能一年时间是有机会的。但人家已经到4了,还有5在训练当中,所以我觉得有三年。
但这是很动态的,大家很努力就有可能快一些。
36氪:李彦宏还表示,当年OpenAI能做出来,是因为大厂不看好这个方向,创业公司才有成长的空间。现在全部大公司都在盯着,创业公司的机会很少,建议创业公司别重复造轮子了。你怎么看这个观点?
王小川:每个公司都有它自己的基因,像一个生命体一样。如果这次的技术浪潮会催生巨大的变化,那很多公司的基因它就转不过去。每个生命都有厉害的地方,以及局限性。
创业公司一定有机会的。历史上每次发生大的变化,都有创业公司的机会。很明显,创业公司会比大公司跑得快,为什么创业公司会不行?
36氪:我们还听到一种观点,说OpenAI、Google积累已经很多了,OpenAI已经把ChatGPT-4都做出来了,还在继续发展,现在中国公司进场做大模型已经晚了。
王小川:是晚了,晚了也得干啊。美国人之前把核弹造出来,中国就不造了吗?这跟创业公司本身没关系,是中国要不要做的问题。
36氪:那肯定还是该做的。
王小川:那就行了嘛。
36氪:另一个很多人关心的问题是,中国现在跟美国相比有差距,但我们会有弯道超车的机会吗?
王小川:超车我们现在不敢提,可能过几年后大家会找到路径。就像互联网刚开始的时候,美国已经做得很好,我们上来第一句话,就说要弯道超车吗?
36氪:可能想得有点多?
王小川:对的。我觉得我们首先是要讲先活下来,再追得上去。
36氪:问一个老生常谈的话题,中国为什么没有出一个OpenAI?上一波AI浪潮里,我们也有很多钱注入其中,我们的大互联网公司也挺有钱的。
王小川:首先这钱就不是去投AGI的。资本是逐利的,它必然要问你的商业化目标是什么,所以不是投自动驾驶就是安防。
对大厂来说,当时投钱创新是有巨大的风险的。对企业的一号位来说,想的更多还是业务上的东西,花钱最后没出成果,算谁的?所以,能在主线业务上给创新的机会就不错了,更何况是AGI这种和主线业务无关的事情。
36氪:那在初期,创业公司怎么在没有跑出商业模式的过程中,养活自己?
王小川:所以你一定得规划好。前期没商业模式,那肯定靠融资。解决方案是,第一多融点钱,第二,把商业模式想得清楚一点。
36氪:预估到什么时候,百川智能会有可落地的商业模式?
王小川:预计一年左右。
36氪:从你的角度,做大模型所需要的基础能力都包括哪些?
王小川:得有磨合好的,以语言、AI为核心的技术团队,既懂得怎么做数据,也懂得调动算力,还要打过仗的团队,我觉得这是最基础的。
36氪:做大模型,和你之前在搜狗的经历会有什么样的联系?
王小川:搜狗是有强AI背景的,而且是以语言为核心的AI。只是做到后来,可能很多人都忘了搜索是一个AI系统,也是个语言系统。今天大模型的成功,核心是语言方向的成功,AI是贯穿始终的能力。我们做输入法、语音识别、搜索、同传、数字人,背后都是大量的AI的东西,从识别到生成,都在干。
我之前让一个朋友猜搜狗有多少GPU,朋友咬着牙说,2000块吗?我说,我们有1.2万块GPU在线上跑着的。
36氪:如果说搜狗以前的很多能力跟现在的事是相通的,那你觉得还有哪些地方是需要补充的?
王小川:搭建好基础的班底,大概可以做到把刚刚说的那个基础大模型做出来。
再往下,我们还需要一些顶尖人才,比如在美国做过大模型,在研究方向上更往前走的人,他能使得我们从60分拔高到八九十分或者100分的水平。
同时,我们在中间也会推动行业的知识服务,我们也开始招产品经理了。有行业经验之后,才能够让系统服务得更好。
36氪:你刚刚提到人才这一点。最近我们听到一些说法,比如最优秀的大语言模型人才都在硅谷,在几家大公司的AI Lab里,咱们要去挖人。你招人的实际感受是这样的吗?两地人才存在很大区别吗?
王小川:AI工程化方面,中国的人才这个还是相对不错的,但在研究方面,还有经验上会弱一些。顶尖人才离美国还是有距离,国内的大公司、高校里有一些不错的领军人物,一些更明星级的人才,确实在美国。
我们是要去挖人,但挖了人不代表能打赢这场仗,不是零零散散凑几个人、收个团队就能做成的。不是把铃铛挂到猫尾巴上,老鼠就安全了。
36氪:关键在怎么把铃铛挂上去。
王小川:这就是关键问题,把人凑一块,还需要你自己的路径。我们的路径就是,先做个国内最好,且是60分的模型,然后再去说怎么奔八九十分,甚至100分去。
36氪:现在还能买到芯片吗?算力、数据对你来说是个困难的事儿吗?
王小川:那太多困难了,你讲的每一个都是难点,都要解决。
36氪:那首要解决的,是什么问题?
王小川:还是扩团队,我们需要更多优秀人才。
36氪:大模型的几个要素:算力、算法、数据、人才。这其中哪个更难?
王小川:这不是0和1的问题,而是每个事情如果差一点,人家是1,我们每一个都做到0.95,整体结果就会差很多的问题。今天我们看不到这个能力应该要如何对标,但我们也有可能做到1.2,比如组织管理做得好,这是有可能的。
今天大家讨论的问题,是因为大家没想好怎么干。等直接做了,大家就不想这些事了。有困难,就克服困难。
36氪:在搜狗时,很多情况你是身不由己。这次抛下包袱轻装上阵,你觉得以前的经验,会给你什么启发?
王小川:从资本结构就可以看出,以前搜狗还有董事会,这次我比较明确,我是能主导公司的。
还有一个根本上的不同,这次是完整的独立的创业,不像原来做AI是内部孵化的。所以,这次我们会更打开自己,既把原来的战斗力吸取进来,还要去招更顶尖的人。
36氪:你怎么看创业公司跟大公司的关系?国内创业公司是否需要和大厂形成联盟?
王小川:我觉得未来会有,可能一两年、两三年,就会有这种联盟诞生。
36氪:在新公司,你对团队而言会是一个怎么样的角色?
王小川:我觉得我自己对技术、人文理念的理解,还是能够对团队起到比较大的帮助的,现在我跟技术同学们是能够很好地进行讨论。
36氪:筹建新公司的经历里,有没有让你特别想要分享的事?
王小川:我觉得在前期一定要平衡好的地方,就是要知道我是谁,平衡好和世界的关系。
这次创业,我遇到很多冲突的视角。一开始招人的时候,我自然是先把前搜狗的团队盘进来,团队们也很兴奋,大家一块做事。但会有投资朋友问,搜狗的团队到底行不行?在他们的视角里,可能先得找一个豪华团队。但我的逻辑是,我得先把打过仗的,非常优秀的团队先找进来,有问题解决问题呗。我需要在这中间找到共同对话的点,告诉双方我们是能做这个事儿的。
第二,是需要重新打开自己。以前在上市公司的时候,我们一定是要把事做得漂亮、干好了再说,这是上市公司的标准动作。这也是为什么我特别延迟发声的原因,已经形成了惯性了。
现在我们的姿态变了,我们会告诉大家我们还有事儿还没搞定,还有很多困难要解决,需要大家一起努力。
通用人工智能是一次文艺复兴
36氪:你在2016年的时候,就说过“问答和对话是人工智能的皇冠”,“搜索的未来就是问答机器人”。现在看来,是很正确的预测。
王小川:我还讲了一句话,当机器掌握语言之后,强人工智能就到来了。
36氪:当时是怎么做出这种推断的?
王小川:我懂这个呀。以前我们试图想做强人工智能的时候,语言其实是特别难理解的东西。
比如面前的这个椅子,你碰它,它是什么形状、里面有什么、碰它的时候会有声音,你感知到这是个椅子——我们在建立对这个椅子的世界认知的时候,会抽象出一些概念,概念里包含丰富的含义,然后变成了我们的语言。
所以,语言代表我们对世界很广泛的认知,代表人类跟动物最大的区别。离开语言,你是没法认知这个世界的,几千年来的文明传承也是依托文明。
36氪:2017年你很乐观,当时还写了关于AlphaGo的文章,叫“重演一部进化史”。再到2019年,你的看法变成:人工智能只能叫数据智能,因为没有出现革命性的变化。这些年,你对AI的认知,是经历了一些认知和情绪上的变化吗?
王小川:会有一些。就是你在理想和现实当中的时候,你得找这样一个平衡的位置。
2016年的时候,AlphaGo确实是给我们很多信心,就是深度学习把AI这个路给走通了,第二是让我们能够理解到,AI如果完成是长啥样的。
但AlphaGo并没有告诉我们,什么时候AGI(通用人工智能)能照进现实,当回到语言理解这个现实问题的时候,还有巨多困难,它当时还没有建立认知能力。
36氪:那现在的ChatGPT-3.5,再到4,AI算是具有逻辑推演能力了吗?
王小川:并没有逻辑,它的推理能力是有了,但这不等同于逻辑。它的推理能力是基于语言,而不是数学的。
逻辑本身并不是多高级的一个东西,比如说三段论什么的。更高级的人类智慧不在逻辑里面,是在类比和抽象里。比如分类、类别这个事情,ChatGPT做得还挺好的。
36氪:那这次是一个范式突破?
王小川:对的。ChatGPT这个事情,就是机器掌握语言,这是通往AGI中间非常巧妙的路径,它掌握了抽象和推理的能力,并且是建立在语言基础上的。
36氪:从ChatGPT爆火到现在,你对AI的观点有变化吗?
王小川:还是我原来那句话,当机器掌握语言之后,强人工智能时代就到来了。今天,学术界还会有点扭捏,有人说还没到,但大家都不怀疑,至少“强人工智能时代会不会来”,这个问题再也不值得讨论了。
我会激进一点,我觉得通用人工智能时代已经到了。微软最近也有篇文章讲,初级的通用人工智能已经实现了。
36氪:通用人工智能再往后发展,还需要发展什么能力?
王小川:今天,ChatGPT解决通用问题已经很好了,已经能有人类快思考的第一系统的能力,拍脑袋地回答一些问题,它比大部分人强太多了。
底子有了,剩下就是往上长长肌肉的问题了。比如把一个问题想深想透,还要慢慢引导它,一步一步把思考逻辑讲出来。AGI还没能达到发现新知识、新经验的程度,现在还是基于现有知识做推理。
要发现新知识,就要真实地和人做连接,就是现在大家做的图像、语音这种多模态的尝试,跟真实世界做交互,带来反馈。所以,这里面还有太多的东西要做。
36氪:视角再大一点,基于ChatGPT为代表的AI技术突破,你觉得这个会对世界产生什么样的影响?
王小川:人类可能会到达一个新的时期。以前我们通过社会分工形成一个一个的组织,每个组织能够去解决中间局部的问题,形成叠罗汉一样的产业链,组成全世界。
但以后的社会分工会完全发生变化,我觉得纵向地,从基础能力到最终给人提供服务的链条会大大压缩。
ChatGPT出现后,我会问他一些比较高级的问题,一些工作、生活上的困惑,比如怎么去招领军人物和合伙人?以前问搜索引擎时不会这么问的,人的生产力会被极大解放。
最后,我们会再开始叩问自己是谁了。过10年之后往回看,对“何以为人”这个问题,我们会有很多新的见解。
36氪:刚刚说的是技术进步对人和人类社会的影响,那怎么判断这次AI技术进步对产业和商业机会的影响?
王小川:大体上的话,我觉得人类进化会分成三步走,原来第一层是信息,以前机器先连接一个个点,把信息连接起来;到后来,是让人们可以搜索,再到推荐。
从今天开始,我觉得会往两边走,机器会对人提供陪伴能力和知识服务了。对人类而言,这是个伙伴。
36氪:ChatGPT的应用落地速度很快,比如前段时间OpenAI推出的Plugin平台,我觉得这以后将会是一个非常大的操作系统、生态系统。你的感受是怎么样的,以及怎么看这个生态未来的走向?
王小川:一开始看到的时候,其实挺沮丧的。我之前看到的,是ChatGPT代表了一种人机交互的新范式,是未来的超级产品,我们要做的话,就要接更多能力进去,然后就开始拆解ChatGPT Tool。但OpenAI推出Plugin之后,发现你想的东西人家已经做了。
36氪:那怎么办?
王小川:光想没用啊,还得加快做,而且要做他做不到的,我们却能做到的事。
36氪:ChatGPT做不到而你们能做的事,有什么?
王小川:这个留到以后揭秘吧。
36氪:现在你比较关心的产品,都有哪些?
王小川:最近的HuggingGPT就很酷。往里面扔一个问题,HuggingGPT可以分解成若干个子问题,丢给某一个小模型去解决。这就是目标分解——公司管理层面最核心的事情。你会发现,这个生态以后会长出好多奇奇怪怪的产品的。
36氪:换个角度,你觉得应用层面,哪些领域会发生至关重要的变化?哪些不会?
王小川:我觉得只要是需要长时间知识积累的领域,或者是程序化的,尤其是在电脑面前的工作,都会发生很大的变化,比如法律、医学等。
很难被改变的,就是和空间移动相关的,在物理世界里的工作,比如快递、外卖等。
To B业务的很多变化是阶段性的,To C会变化得更快。
36氪:但比如一些AI落地已久的领域,比如自动驾驶、生物医药等,会被这次的技术浪潮影响多少?
王小川:我觉得还是比较挺难的。尤其是生物医药,有公司用语言模型去分析蛋白质的分子结构,但生命确实是太复杂了,这都是未来的事。
我觉得还会有新的技术范式会去改变生物制药和无人驾驶。以前这些领域的AI训练方法很多是对抗,突然AGI出来了个大语言模型,那会有很多新的变化。
36氪:所以还远远没到终局。
王小川:我觉得我们最后还是要回到“何以为人”、“人到底要什么”的问题上,这是要思考的终极问题。
AGI肯定要和人的根本需求走到一块去。今天我们用ChatGPT写广告文案,效果很好,一下可以写一百条。但以后,人会需要看100条广告文案吗?
我分享一个小故事。以前在搜狗的时候,我们做SEM(搜索引擎营销),在我们这投广告的不是广告主,而是广告主的代理商。为什么?我们广告系统是为了我们自己的逻辑来优化的,代理商的投放逻辑是为广告主而优化的,两边对接之后,双方开始磨合,决定买哪些词,愿意出多少钱?这是系统对系统的竞价,竞到双方满意的价格,广告就投进来了。
未来,ChatGPT也会是这样的,对消费者而言,机器人助手可以帮他干这个活了,做到系统对接系统,那就不是今天这种广告形态了。
36氪:这意味着搜索的商业模式会被颠覆吗?
王小川:会。New Bing也不会是终极模式的。
36氪:最近美国那边都在讨论要不要暂停大模型的研究。如果说技术都是一把双刃剑,你觉得ChatGPT会对人类造成的真实的威胁,会是什么?
王小川:首先我们要定义什么叫威胁。如果是人类做的很多事被机器取代了,我觉得是挺好的一件事啊。技术给我们赋能,我们每天在用手机、走进电梯上看新闻,这背后都是技术,离开它们,我们啥都不是。
但人也会因此成为一种新的人类,如果AI比你干得好,你能驾驭它,你就能成更好的自己;如果你驾驭不了,你就发现你没用了。
36氪:我们会走到马斯克描述的那个时代吗?他曾经说,人类只是硅基生命的开机程序。
王小川:对,可能有一天,人类社会甚至会走向机器文明,就像很多科幻电影里一样。但同时,这意味着我们会真的获得永恒。
很多人没想明白,为什么我们人类这么害怕死亡?死亡才是我们最大的威胁,我们都在寻求永恒,生命的本能就是寻求延续,无论是一个家庭、一个公司、一个民族还是一个国家。公司要倒了,我们肯定说,不行,我们要活下去。
如果想明白我是谁,其实就能回答这个问题了。有些人觉得,朝闻道夕可死也,什么意思?是指只要跟宇宙规律在一块,他们就已经获得一种永恒了。这就是生命对永恒的本能追求。
所以当人类的创作——机器文明,能够代表永恒,和世界、宇宙走在一起,这难道不是一件美妙的事情吗?
36氪:所以你觉得即使人变成硅基生命的开机程序,也是不错的事。
王小川:就是别太自大。人就这么一副肉身。我不觉得机器取代人是威胁,最怕的是还没搞好就完了,你扔一颗核弹,我再扔一颗,人毁灭了,技术和文明也没了。文明毁灭其实是很容易的事情。
36氪:关于未来,你现在可以做出什么的预测?
王小川:我觉得未来会有很多数字生命,它成为你的陪伴,忠诚的助手,而且价格会很便宜,比你单独请个律师便宜多了,人们会得到很多普惠的服务,把产业链扯平了——以前你在公司打工,是把公司目标作为自己目标的很大一部分,但以后很可能一个人就是一个公司。
这会是一次文艺复兴,每个人都成为自己更想做的人。
36氪:所以你的意思是说,以后人类的协作可能会变少了?
王小川:不是产业链里的那种上下游关系,比如为了造一个计算机,一层层下去,到等着你去打好一个螺丝钉。而是以一种更为生态的方式来协作,会变得更简单。
36氪:你最喜欢的科幻作品是什么?
王小川:电影的话,是黑客帝国。书的话,是阿西莫夫的《基地》三部曲。
36氪:为什么是这两部?
王小川:基地三部曲是一个时间维度的故事,把一个文明的进程,用机器逻辑给你叙述了一段文明的发展和进程,不可抑制的毁灭和重生。
而黑客帝国是在空间维度上的故事,人们一瞬间就能知道世界长啥样,这是经典中的经典。
36氪:目前AI还没有触觉、视觉,或者动起来的能力。很多科幻故事描述,AI会被注入一个机器人的身体,它会进入真实的世界。你觉得这个未来会变成现实吗?
王小川:一旦获得身体之后,一下子这个东西就挺危险的了。你是否赋予它生存的意志,是否它把存活当成它的目标,这是0和1的问题。一旦有了不被伤害的意愿,它就可能跟人类社会产生冲突。
36氪:2018年的时候,你接受十三邀的访谈时说,你觉得你的时代就要来了。现在,你觉得真的来了吗?
王小川:现在是已经摆在面前了。大家都问我是不是慢了呢。
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