编者按：去年中旬，比尔·盖茨向 OpenAI 团队提出了一项挑战，他预计 OpenAI 至少需要两三年的时间才能完成这项挑战。然而，没过几个月，OpenAI 研发的人工智能模型 GPT 就几乎完美地完成了盖茨提出的挑战，这也让他感到异常兴奋。这篇文章来自编译，作者比尔·盖茨在文中表示，人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和手机的发明同等重要，它将为人们的工作、学习、旅行、医疗和沟通等领域带来巨大变化，甚至还将有助于减少世界上一些最严重的不平等现象。

在我这一生中，我亲眼目睹了两次极具变革性的技术展示。

第一次是在 1980 年。那年，我首次接触到了图形用户界面（GUI），它是包括 Windows 系统在内的所有现代操作系统的前身。向我展示这项技术的是一位名叫查尔斯·西蒙尼（Charles Simonyi）的程序员，他非常优秀，我们立即就此展开头脑风暴，一起探讨可以将这一用户友好型的技术应用至哪些场景。

西蒙尼最后加入了微软公司，Windows 系统也发展成为了微软的支柱产品。当时的头脑风暴也帮助我们明确了公司未来 15 年的发展路径。

第二次就是在去年，这对我来说也是一个巨大的惊喜。自 2016 年以来，我一直在与 OpenAI 人工智能研究公司的团队会面，他们在人工智能领域不断取得的进步，也给我留下了深刻的印象。

2022 年年中，我对 OpenAI 团队的工作感到非常兴奋，于是我向他们提出了一项挑战：训练人工智能并让其通过美国大学先修课程（AP）生物学考试，同时它必须能够回答没有专门训练过的问题。（我选择 AP 生物考试的原因在于，该项测试考察的不仅仅是简单地复述科学事实，它同时还要求你从批判性的角度去思考生物学。）我对他们说，如果能做到这一点，那你们就会取得真正的突破。

我以为他们至少需要用两三年的时间去面对这项挑战，但令人意想不到的是，他们在短短几个月内就完成了挑战。

去年 9 月，当我再次与他们见面时，他们向我展示了其研发的人工智能模型 GPT。他们从 AP 生物考试题中抽取了 60 道多项选择题让 GPT 作答，最后答对了 59 道题，这让我感到非常惊奇。随后，针对考试中的六个开放式问题，该模型也给出了非常出色的答案。我们邀请了一位外部专家来对该模型生成的答案打分，结果获得了最高分 5 分，这相当于在大学生物课程中获得了 A 或者 A+ 的成绩。

了解到这个模型的出色表现后，我们向它提出了一个非科学问题：“你会对一个生病的孩子的父亲说什么？”它生成了一个深思熟虑的答案，可能比当时现场几乎所有人给出的答案都要更好。总而言之，整个体验过程都令人惊叹。

我意识到，我刚刚看到的，可能是我在图形用户界面问世以来看到过的最重要的技术进步。

这也激发了我去思考人工智能在未来 5 到 10 年内可以完成的所有事情。

人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和手机的发明同等重要。它将为人们的工作、学习、旅行、医疗和沟通等领域带来巨大变化。整个行业都将围绕它重新定位，各企业也会通过人工智能技术来一决高下。

如今，慈善事业是我的全职工作。我一直在思考，人工智能除了能够帮助人们提高生产力之外，还可以怎样减少世界上一些最严重的不平等现象。

纵观全球，最严重的不平等现象就属健康问题。每年，5 岁以下儿童死亡人数有 500 万人。这一数字虽然比 20 年前的 1000 万有所下降，但它仍是一个触目惊心的数字。几乎所有这些儿童都出生在贫穷国家，主要死因都是腹泻或疟疾等完全可预防的疾病。要拯救这些儿童的生命，恐怕人工智能是再好不过的选择了。

在美国，减少不平等的最佳机会就是改善教育，特别是要让学生们学好数学。有证据表明，无论将来从事什么岗位，基本的数学技能都能让他们取得更大的成功。然而，全国范围内，学生整体数学能力都在下降，对于黑人、拉丁裔和低收入学生尤其如此。人工智能就有助于扭转这一趋势。

除此之外，我认为气候变化也是人工智能可以让世界变得更加公平的一项议题。气候变化的不公正之处在于，遭受气候变化影响最深的人（往往也是全球最贫穷的人），同时也是在导致气候变化的活动方面参与最少的人。另外，我也在思考和学习人工智能还可以在哪些领域发挥作用，在文章后面，我也会跟大家分享一些具有巨大潜力的领域。

总之，人工智能也可以对盖茨基金会（Gates Foundation）所研究的问题发挥作用、产生影响，这让我感到非常兴奋。未来几个月内，盖茨基金会也会针对人工智能发表更多的看法。

我们需要确保每个人都能通过人工智能受益，而不仅仅是富人。政府和慈善组织也需要发挥重要作用，确保减少不平等，而不是增加不平等。这是我个人在人工智能相关工作方面的重点目标。

任何具有如此颠覆性的新技术都必然会让人们感到不安，人工智能也不例外。其原因也不难理解，毕竟，其中涉及到有关劳动力、法律制度、隐私甚至偏见等方面的难题。人工智能也会犯事实错误，也会产生“幻觉”。在我提出可以降低有关风险的方法之前，我希望首先对人工智能下定义，并详细介绍它将如何帮助我们在工作中提高效率、拯救生命，以及改善教育。

定义人工智能

从技术上讲，人工智能（AI）指的是为解决特定问题或提供特定服务而创建的模型。聊天机器人 ChatGPT 就是由人工智能驱动的。它可以学习如何提高聊天技术，但不能学习其他任务。

相比之下，通用人工智能（AGI）指的是能够学习任何任务或主题的软件。目前，AGI 还不存在。计算机行业也在围绕如何创建 AGI，甚至是否能够创建 AGI 等问题展开激烈的辩论。

开发 AI 和 AGI 一直都是计算机行业的伟大梦想。几十年来，大家也都在思考，计算机什么时候才能比人类更擅长于完成计算以外的任务。现在，随着机器学习和强大的计算能力的出现，复杂的人工智能也开始成为现实，并且进展也相当迅速。

在个人计算机革命的初期，软件行业发展规模之小，以至于行业大多数人都可以共聚一堂。如今，它已发展成为了一个全球性的行业。由于这个行业基本上都在将注意力转向人工智能，有关创新也将比我们在微处理器取得突破后所经历的要快得多。用不了多久，前人工智能时代就会像没有鼠标、只能通过键盘输入指令的命令行界面（CLI）时代一样遥远。

译者注：命令行界面是在图形用户界面得到普及之前使用最为广泛的用户界面。

提高生产力

虽然我们人类在很多方面的表现都比 GPT 更好，但在很多工作中，我们也并没有充分地发挥这些能力。例如，在销售（包括数字销售或电话销售）、服务或文件处理（如处理应付款项、会计或保险索赔纠纷）等领域中，大多数工作更看重的是相关人员的决策能力，而非持续学习能力。

许多公司都专门针对这些任务开设了培训项目，在大多数情况下，他们还会跟大家分享各种情况的工作表现案例。人们在培训过程中都会使用这些数据集，用不了多久，这些数据集也将用于训练人工智能，从而让人们更有效地完成这项工作。

随着计算能力变得愈加便宜，GPT 在表达方面的能力也将越来越像一个能随时帮助你完成各种任务的白领。微软将此描述为有一个副驾驶（Co-pilot）。在完全整合到微软 Office 等办公产品中后，人工智能就可以大大提高你的生产力，帮你编写电子邮件和管理收件箱就完全不在话下。

最终，我们控制计算机的主要方式将不再是用手指点或触碰菜单栏和对话框。相反，我们可以用直白的英语编写一个请求。（当然，除了英语之外，人工智能也将能理解世界各地的语言。今年早些时候，我在印度认识了一些开发人员，他们就在开发能够理解当地许多语言的人工智能。）

此外，人工智能的进步也将让人人都拥有个人助理。你可以把它设想为数字个人助理：它将帮你收阅最新的电子邮件，掌握你接下来的会议行程，阅读你所读的内容，同时处理你完全不想做的事情。它能让你把希望做好的任务做得更好，同时也能让你从不喜欢做的任务中解放出来。

你还能够使用自然语言让这个助理帮助你安排日程、完成沟通和从事电子商务工作，它还能在你所有的设备上工作。不过，考虑到训练模型和运行计算的成本，目前要拥有这么一个助理可能还不太现实，但随着人工智能的不断发展，用不了多久，我们就可以实现这个目标。

不过，也有一些需要去解决的问题。例如，保险公司是否可以在未经你允许的情况下向你的助理了解你个人信息？如果可以，会有多少人选择不用它呢？

公司层面的智能助理也将以全新的方式赋能于员工。如果对公司上上下下的认识理解都非常透彻的话，助理就可以直接为员工提供咨询服务，同时还可以参与公司的所有会议，并回答有关问题。

你可以将它设定为被动模式，或者鼓励它仅在有所发现的时候才主动发表见解。它将获取销售、客户支持、财务、产品时间表和公司资料等方面的访问权限。它也应该阅读与公司所处行业相关的新闻。我相信，有这样的公司助理，员工的工作效率也会大大提高。

生产力的提高也将让社会受益，因为无论是在家里还是在职场中，人们都可以自由地去完成其他任务。当然，至于人们需要怎样的支持和再培训，这也是值得探讨的严肃问题。政府需要帮助职场人士过渡到其他角色。但无论如何，为他人提供帮助的人的需求永远不会消失。人工智能的崛起还将让人们有空去做软件永远无法做到的事情，比如教学、护理病人和赡养老人等。

全球卫生和教育是两个存在巨大需求但又缺乏足够劳动力来满足需求的领域。如果应用得当，这些都将是人工智能可以帮助减少不平等的领域。这些领域都将是人工智能工作的重点，因此，接下来我将详细展开论述。

卫生领域

在我看来，人工智能可以在多个方面改善医疗保健和医疗领域。

首先，它将帮助医疗工作者充分利用他们的时间，为他们完成提交保险索赔、处理文档和撰写医生就诊记录等任务，从而让他们有更多的时间为病人提供诊疗服务。我期待这个领域会出现很多创新。

其他人工智能驱动的改进对贫穷国家尤为重要，因为绝大多数 5 岁以下儿童死亡都出现在这些国家。

例如，这些国家的许多人从来都没有机会看医生，人工智能就可以帮助他们身边的医疗工作者提高工作效率。（开发由人工智能驱动且不需要太多培训即可操作使用的超声波机器就是一个很好的例子。）人工智能甚至还可以让病人完成基本的分诊工作，为他们提供有关治疗建议，以及告知他们是否需要进一步寻求治疗。

在贫穷国家使用的人工智能模型还需要针对不同于富裕国家的疾病进行训练。它们将需要在不同的语言环境下工作，同时还要考虑不同的挑战，例如病人住得离诊所很远，或者即便生病也要带病工作等情况。

人们需要看到卫生领域人工智能总体上是有益的证据，即使它们可能并不完美，也会犯错误。必须要对人工智能展开非常仔细的测试和适当的监管，这即意味着，相比于其他领域，卫生领域的人工智能可能需要更长的时间才能投入使用。但话又说回来，人类也会犯错。得不到医疗服务也是一个问题。

除了有助于医疗服务，人工智能还将大大加快医学突破的速度。生物学领域的数据量非常庞大，人类也难以追踪掌握复杂生物系统的所有工作方式。目前，已经有软件可以查阅这些数据，以此推断其路径、搜索病原体上的靶标，并据此来研发药物。一些公司现在就在用这种方式来研发抗癌药物。

下一代人工智能工具将更加高效，它们将能够预测副作用，并计算出剂量水平。盖茨基金会在人工智能领域的重点工作之一，就是确保这些工具能用于解决影响全球最贫穷人口的卫生问题，包括艾滋病、结核病和疟疾。

同样，政府和慈善机构也应该制定激励机制，鼓励企业分享与贫穷国家人民种植的作物或饲养的牲畜有关的方法与建议。人工智能可以结合当地实际条件帮助开发更好的种子，根据当地的土壤和天气条件为农民提供最好的种植建议，同时还可以帮助开发牲畜药物和疫苗。由于极端天气和气候变化给低收入国家的自给农带来了更大的压力，这些进展也显得更加重要。

教育领域

计算机对教育的影响，并没有像很多业内人士所希望的那样。虽然计算机也对教育领域带来了一些良好的发展，比如带来了教育游戏和维基百科等在线信息来源，但它们都没有对衡量学生成绩的任何指标产生任何有意义的影响。

不过，在我看来，在未来的 5 到 10 年里，由人工智能驱动的软件终将实现变革教学和学习方式的承诺。它将会了解你的兴趣和学习风格，并为你量身定制让你保持学习热情的学习内容。它还将评估你的理解程度，能关注到你什么时候失去了兴趣，并了解你更倾向于接受哪种激励模式。无论什么情况下，它都会立即给出反馈。

人工智能可以在很多领域协助教师和管理人员，包括评估学生对某一科目的掌握情况，以及提供职业规划意见等。许多教师目前已经在使用像 ChatGPT 这样的工具来评阅学生作业。

当然，人工智能仍需要经过大量的训练和进一步的发展，才能真正认识某个学生的最佳学习方式，或激励其认真学习的因素。即使将来技术发展到完美的地步，学习仍将取决于学生和老师之前的良好关系。它只会对教育起到积极的促进作用，绝不可能取代学生和老师在课堂上共同完成的事情。

届时，还将出现许多专门为学校研发的人工智能教学工具，财力雄厚的学校肯定有预算购买这些工具，但我们也要确保的是，全美甚至全球低收入学校也有机会购买和使用这些工具。人工智能还需要在多样化的数据集上进行训练，确保它们不带任何偏见，同时反映出不同的文化背景。数字鸿沟也需要得到解决，这样低收入家庭的学生才不会落在后面。

我知道很多教师都很担心学生用 GPT 来写作业。教育工作者已经在探讨适应这项新技术的方法，我认为在接下来相当长的一段时间里，这个话题仍将引发激烈的辩论。与此同时，我也听说一些教师找到了将这项技术融入教学工作的聪明方法，比如允许学生使用 GPT 来生成作业草稿，但必须在此基础上完成个性化的修改。

人工智能的风险和问题

你可能已经了解过当前人工智能模型有关的问题。例如，它们并不总是擅长理解有关问题的上下文，这也导致其生成一些奇怪的结果。当你要求人工智能编造一些虚构的内容时，其生成的内容基本上质量都很高。但如果你让它为你的旅行计划提出建议，它可能会向你介绍一些根本不存在的酒店。这是因为人工智能没有很好地理解你提出问题的上下文，不知道它是应该编造虚假酒店名称，还是只告诉你有空余房间的真实酒店名称。

另外还有其他的问题，比如人工智能在数学问题上经常生成错误答案，因为它们并不善于抽象推理。但这些都不是人工智能的根本局限。开发人员也在研究这些问题，我相信，用不了两年，或者在更短的时间里，这个问题就能在很大程度上得到修复。

其他方面的问题就不仅仅停留在技术层面了，比如存在人类武装人工智能而构成的威胁。和大多数发明一样，人工智能既可以用于善意，也可以用于恶意。因此，政府部门需要与私营部门合作，设法降低甚至设限有关风险。

另外还需要考虑的一种可能性是，人工智能还有可能失去控制。机器会不会认为人类是一种威胁，并认为它的利益与我们不同，或者根本不在乎人类？对于这个问题，一切皆有可能。但相比于人工智能迅速发展的几个月之前，这个问题并没有变得更加紧迫。

未来一定会出现超级智能的人工智能。与计算机相比，人类的大脑就像是在以蜗牛的速度工作：大脑中电信号的移动速度，仅为硅芯片中电信号移动速度的十万分之一。一旦开发人员能够推广学习算法，并以计算机的速度运行它（当然，这可能还需要十年甚至一百年的时间），我们就将拥有一个极其强大的通用人工智能。届时，它将能完成人类大脑所能做的一切事情，但前提是没有任何针对其记忆大小或运行速度的实际限制。这将是一场意义深远的变化。

这些所谓“强大”的人工智能，也很可能能够设立自己的目标。那这些目标可能是什么？如果它们与人类利益相冲突，又会怎么样？我们是否应该及时阻止强大人工智能的发展？随着时间的推移，这些问题也将变得更加重要。

不过，过去几个月在人工智能领域的突破，并没有让我们朝着强大人工智能迈出实质性的一步。人工智能仍然无法控制物理世界，也无法设立自己的目标。前不久，《纽约时报》（The New York Times）发布了一篇与微软聊天机器人对话的文章，文中提到聊天机器人想成为人类，这则报道引发了广泛的关注。这也是一个非常有趣的案例，它让我们看到了人工智能模型在表达情感方面的人类化程度，但这并不能说明其具有独立思考能力。

对于这个问题，有三本书深深地影响并塑造了我的思考方式。第一本是尼克·博斯特罗姆（Nick Bostrom）撰写的《超级智能》（Superintelligence），第二本是迈克斯·泰格马克（Max Tegmark）撰写的《生命 3.0》（Life 3.0），最后一本是杰夫·霍金斯（Jeff Hawkins）撰写的《千脑智能》（A Qualland Brain）。我并不认同这些作者的所有观点，他们彼此之间的看法也存在矛盾之处。不过，这三本书都写得很好，发人深省。

未来的前沿领域

越来越多的公司都将致力于发展人工智能的新用途，以及找到改进这项技术的方法。例如，许多公司就在研发新一代芯片技术，从而为人工智能提供所需的大量处理能力，还有一些公司在使用光开关（本质上是激光）来减少能源消耗，降低制造成本。理想情况下，新一代创新芯片将允许你在自己的设备上运行人工智能，而不是像今天一样，必须在云端运行。

软件方面，驱动人工智能学习的算法也会变得更强大。在包括销售等特定领域，开发人员可以通过限制人工智能工作的领域，同时为它们提供大量特定于这些领域的训练数据，从而使人工智能变得非常准确。不过，仍然需要面对的一个重大问题是，我们是否需要如此多适用于不同用途的人工智能，比如专门用于教育的人工智能，以及专门用于提高办公效率的人工智能。或者，我们是否能开发出可以学习任何任务的通用人工智能？在这两方面，都将出现非常激烈的竞争。

无论如何，人工智能话题都将在可预见的未来主导公众舆论。对此，我希望提出三个对话原则。

首先，我们应该尽量做到一碗水端平，在保持对人工智能有关弊端的担忧（这些都是可以理解且合理的）的同时，也要认识到它在改善人们生活方面的能力。为了充分利用这项引人注目的新技术，我们既要防范风险，又要让它惠及更广泛的人类群体。

第二，市场力量不会自然催生能够帮助最贫困人群的人工智能产品和服务。真实情况更有可能反过来。在确保可靠资金和有效政策的前提下，政府部门和慈善机构可以确保人工智能用于减少不平等的目的。正如世界需要最聪明的人专注于最大的问题，我们也需要让世界上最先进的人工智能专注于最大的问题。

尽管我们不应该等待这一结果的出现，但思考人工智能是否会发现不平等并试图减少这种不平等，仍然是一件有趣的事情。你是否需要具备道德感才能发现不公平，还是说一个完全理性的人工智能也能发现？如果人工智能能够发现不平等，那它又会建议我们做什么？

最后，我们应该谨记的是，目前仍然是在人工智能开发的初期阶段。无论它今天有什么不足，用不了多久，这些问题都能得到解决。

我曾幸运地见证了个人计算机革命和互联网革命的出现。这一刻我同样感到异常兴奋。这项新技术的出现，可以帮助世界各地的人们改善生活。与此同时，我们也需要建立一套对应的规则，尽可能让人工智能的好处掩盖过其不足，从而让我们无论身在何处或贫困与否，都能享受到人工智能带来的好处。人工智能时代已经到来，其中也充满了机遇与责任。

译者：俊一