劃重點
01比爾蓋茨在采訪中談論了人工智能對未來發(fā)展的影響，認為AI將顯著降低白領工作的成本，甚至影響藍領勞動力市場。
02他提到，AI在各個領域展現出驚人的創(chuàng)造力和實用價值，如定制個性化旅行方案、提升寫作與理解能力等。
03此外，AI在教育領域的應用也備受關注，如虛擬導師等功能有望推動教育公平和質量的提升。
04然而，比爾蓋茨指出，AI帶來的挑戰(zhàn)也不容忽視，如數據安全和隱私保護等問題需要得到妥善解決。
05最后，他展望了未來15年理想的成功場景，強調人類需要重新思考如何利用時間，保持彼此連接，避免沉迷虛擬世界。
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金句摘抄
在1980年我設想的是每個人的桌面上都有一臺電腦，配備能幫助人們工作的軟件。但是，現在我覺得AI正讓每個人都能成為超級個體
通過聊天機器人，現在我們能用語言與數據對話，當分散的系統融為一體，企業(yè)的數字化將迎來質的飛躍。這不是簡單的技術升級，而是管理范式的革命性轉變
從用戶適應軟件，到軟件懂得用戶，AI正在改寫人機交互的基本法則。這不僅是界面的智能進化，更是一場以人為本的數字革命，讓技術真正成為延展人類能力的得力助手
在人工智能快速發(fā)展的今天，很少有人像領英聯合創(chuàng)始人雷德霍夫曼(Reid Hoffman)那樣，能夠如此清晰地詮釋技術與人文主義的交匯。作為一位具有深厚哲學素養(yǎng)的技術專家，他最近與科技界舉足輕重的人物比爾蓋茨展開了一場關于人工智能未來發(fā)展的對話。
比爾蓋茨憑借其獨特的視角，對人工智能的發(fā)展進程及其變革潛力做出了深刻洞察。在他看來，人工智能帶來的最令人驚嘆的改變，是其將顯著降低白領工作的成本，未來甚至會影響到藍領勞動力市場。這種轉變已經顯現 - 從向ChatGPT咨詢MRI診斷結果，到定制個性化旅行方案，再到提升寫作與理解能力，AI正在各個領域展現出驚人的創(chuàng)造力和實用價值。
特別值得注意的是，這場技術革命的發(fā)展軌跡出乎意料 - 與普遍預期相反，白領工作的自動化反而先于藍領工作實現。正如《生命3.0》中所述，原本被認為會較早實現自動化的倉庫作業(yè)，反而落后于法律文件撰寫、程序編碼等知識密集型工作的自動化進程。
采訪文稿 主持人： 比爾，我們認識有一段時間了，雖然不想把時間講得太清楚，但確實已經有一陣子了。
一、談自己興趣愛好主持人： 我很喜歡和朋友一起做播客的一個原因是，通過事前的準備，我會學到一些自己之前并不知道的事情。比，這次我發(fā)現了你對項目的三項標準：是否會產生重大影響？是否能學到東西？是否有趣？有沒有一些項目讓你覺得符合這三項標準的？那些讓你興奮的項目是什么？
比爾： 20歲以前，我讀了很多很多的書，對各種事情都有所涉獵，甚至旁聽了很多哈佛的課程，而那些課我都沒有正式注冊。奇怪的是，進入軟件行業(yè)后，我不得不抑制自己想要成為“多學科專家”的沖動，變得專注和執(zhí)著。所以從20歲到35歲這段時間，我沒有再跟進像地質學這樣的領域。到30歲時，我開始“作弊”開始讀一些別的東西，尤其是在我不再擔任CEO后。如今，得益于基金會的工作覆蓋的領域很廣，我有機會涉獵得更廣泛。比如氣候問題，這要求我了解氣象、材料和能源等方面的知識，這也給了我學習的理由。如今全球健康問題吸引了我很多的關注，因為這個領域的投資極少，而我們可以發(fā)明出拯救數百萬生命的工具，每拯救一條生命的成本甚至不到一千美元。不過現在不僅有氣候問題，還有人工智能，今天這個世界對我來說從來不缺乏有趣的話題。通過認識那些能幫助我學習的人，以及在線學習工具，我也不太擔心會感到困惑，因為總會有朋友給我指點方向。
主持人： 你最近在Netflix上推出了一部系列片，實際上對我來說也符合這三項標準。我很喜歡它，節(jié)目名叫《未來比爾蓋茨》。我必須得謙虛地說，它和我們這個播客有很多共通之處，比如都是關于未來和積極展望。你能談談制作這個節(jié)目的經歷嗎？有沒有哪些難忘的瞬間或未播出的片段可以和我們分享？
比爾： 五年前，我和導演戴維斯古根海姆拍了一部紀錄片《比爾的頭腦》，他挑選了一些我當時在做的項目，比如核聚變、消滅脊髓灰質炎、以及無需下水系統的“魔法廁所”。那是一個有趣的思路：為什么我要把錢投到那些幾乎沒人關注的領域？而這次的節(jié)目則完全不同，涉及了很多我并不知道答案的問題，比如信息誤導問題。這是我唯一對年輕人說：“我們搞砸了，你們得想辦法去解決”的問題之一。人工智能是幫手還是隱患？在這個話題上我和孩子們有很多討論。我問他們是否愿意出現在節(jié)目里，兩個孩子覺得這不是什么優(yōu)先的事，而小女兒則說：“爸爸，你在數字化方面真的太落后了，居然還給我發(fā)郵件，讓我來幫你理清楚吧�！痹谂臄z過程中，我有機會見到了一些以前不常接觸的人，比如Lady Gaga，她真的是一個非常有趣的人。我們在全球健康領域拍攝了大量內容。我會擔心這個部分是否能得到足夠的關注，因為我們確實知道在這個領域該怎么做。很多人不熟悉這個話題，但他們會學到很多，因為他們未曾真正面對每年50萬的瘧疾死亡數據，而我們能看到將這個數字降到零的路徑。我想可以用這樣的標語來概括：‘為了Lady Gaga而來，為了全球健康而留’。
主持人： Netflix可能會用這個標語來宣傳它呢（笑）。那你現在對哪些技術最為興奮？有哪些能在規(guī)模上產生重大改變的技術？
比爾： 目前的情況是，我在各類創(chuàng)新領域的所有工作，不管是氣候問題還是健康問題，比如營養(yǎng)不良、傳染病，或者是教育和健康的數字工具，創(chuàng)新的速度遠超我的預期。而我本來對創(chuàng)新的期望已經很高了，常常在產品會議上問：“為什么不能加快一倍的速度？”每天我都會這樣提問，而現在創(chuàng)新速度甚至超出了我最樂觀的估計。所以在這些領域里，前景非常光明。以營養(yǎng)不良為例，幾乎有一半的非洲兒童在發(fā)育上落后，化學上他們攝取了足夠的熱量，但是什么微量營養(yǎng)素或者飲食結構的缺失，導致他們的平均身高比應有的矮5%，智商低20分。這對他們和他們的國家影響深遠�，F在通過科學的最新工具，研究腸道菌群等因素，我們顯然有路徑去解決營養(yǎng)不良問題。人們應該意識到這是個非常大的事情，提升程度不可小覷。再比如能源領域，無論是裂變還是聚變，提供廉價、可靠的電力，這條路程可能更長，但有很多公司都在進行深入的研究。未來20年將是令人震撼的。
二、談AI與能源消耗主持人： 關于電力方面，待會兒我們會談到核能，因為我們都對它充滿熱情，核能是一個極好的能源選擇，因為它能滿足電力需求，并且具有可擴展性、清潔且成本效益高。除了核能外，還有哪些綠色能源吸引了你的關注？
比爾： 當然，我們希望太陽能變得更便宜，實際上它的進展比預期要好。還有一些新的技術，比如鈣鈦礦材料，可以提高太陽能板的效率。我們還需要降低風能的成本，尤其是海上風能，它的成本仍然較高。我們需要改進能源儲存技術，但完全解決這個問題并不現實，這也是為什么需要將核能納入能源組合。地熱看起來也有潛力發(fā)揮作用，美國西部地區(qū)有豐富的熱巖石資源。一些地熱公司正在挖掘深井，目前還處于早期階段，但Fervo和另一家公司正在展示合理的成本，現在正加速擴展。最近Google剛與他們簽署了一項協議，雖然價格較高，但這可以幫助他們擴大規(guī)模�？萍脊痉浅Ｗ⒅販p少碳排放，他們的需求能讓這些綠色產品進入學習曲線。我們希望最終能實現零綠色溢價，但必須有人幫助我們達到這一點。早期的太陽能技術獲得了大量補貼，現在在某些定義下已實現了零綠色溢價。還有一些技術，比如潮汐能，可能應用范圍有限。甚至還有人提出在太空中安裝太陽能板，甚至把整個數據中心搬到太空。因為傳輸數據比傳輸能量更簡單，特別是在發(fā)射成本下降的情況下，我們可以大膽想象這些可能性。這些屬于更遠的前景，但仍應被納入創(chuàng)新組合。
主持人： 我覺得有必要強調的是，目前關于人工智能的討論總是圍繞著電力消耗展開，而大型科技公司在清潔數據中心和清潔電力方面的投入，正是為了扶持這些研發(fā)和先進的購買協議，這是一種公共和私營合作的良好模式。
比爾： 我認為富裕國家、富裕公司和富裕個人應該為這些綠色產品的市場提供支撐。我們應該購買清潔航空燃料，有些國家可能會強制要求私人飛機使用清潔燃料，這對提高產量有幫助，從而使商用航空最終能實現零或極低的綠色溢價。而商用航空又是全球排放的6%，我們必須實現零排放。因此，數據中心的電力需求雖然龐大，而且在未來六到七年會迅速增長，但它并沒有電動車或電熱泵消耗得多。我們必須找到氣候解決方案，因為我們無法避免使用能源，而電力是唯一已知的非碳氫化合物能源形式。因此，我們需要大幅增加電力的生產，替代那些直接碳氫化合物提供的供暖和工業(yè)能源需求。
主持人： 能不能再多說說太陽能？你之前提到太陽能板的效率提高了很多，能捕獲更多的太陽能，這點非常令人驚訝。你剛才提到，你覺得電池還沒有達到我們所需的水平，是不是需要更多時間才能讓電池達到我們需要的效果？或者說，現在電池的成本太高？我覺得沒有足夠的電池，是阻礙太陽能成為救世能源的原因之一。在大多數地區(qū)，我們應該盡快增加太陽能的使用，但實際上我們受制于電網的容量。我非常喜歡太陽能，它的效率從最初的10%左右，已經提升到現在的20%，未來可能達到40%。
比爾： 太陽能確實有潛力，但不只是24小時儲能的問題�，F在鋰電池、鈉電池等能解決24小時的問題，但在一些特殊情況下，比如中西部遇到寒潮，可能會有10到12天的極端情況。如果要儲存一天的電力，歷史上所有生產的電池，包括汽車和電腦用的電池都無法滿足需求。而且，如果電池一年只使用一次，這種儲能方案的成本非常高，因為電池本應365天都在使用，這樣能更有效地利用資本。遇到一些季節(jié)性和惡劣天氣，尤其是供暖需求高的情況，這比人們想象的要復雜得多。電力并不能長距離傳輸，現在大多是煤電廠或天然氣發(fā)電廠較靠近使用地。雖然在傳輸技術上有一些創(chuàng)新，進展也令人振奮，但我們必須采取混合能源的方式。比如日本，幾乎有太陽能潛力，風能也有波動性。美國在這方面就非常幸運，風能和太陽能資源都很豐富�，F在我們利用一些開源模型來模擬能源系統，以了解什么時候能達到預期。很多設定的目標還缺乏深思熟慮，可能比我們希望的要難實現。
主持人： 你提到我們需要核能，特別是核裂變和核聚變，原因之一是風能、太陽能等綠色能源都存在一些發(fā)電時間的限制。雖然水力發(fā)電能穩(wěn)定一些，但它也有局限性，而電池儲能又是一個挑戰(zhàn)。我們一起投資了一些聚變技術，能否說說你的看法和對核裂變、聚變的期望？
比爾： 核裂變是指通過分裂大原子（如鈾）產生能量，而核聚變是通過結合小原子（主要是氫）釋放能量。元素周期表的中間部分是最穩(wěn)定的，所以通過質量減少來釋放能量。聚變的挑戰(zhàn)很大，需要達到像太陽中心一樣的高溫，數百萬度。這涉及到等離子體物理學，我們現在利用AI工具研究這方面的問題，探索了多種技術，比如托卡馬克反應堆，Commonwealth Fusion Systems在這一領域的進度最為可信，預計在10年左右能取得突破，其他大多可能還需15年時間。未來某一天，聚變能將會非常便宜，而且沒有裂變那樣的廢物問題。我相信這些問題是可以解決的，所以我也在投資這一領域，因為這可能在六年內實現，如果一切順利的話。雖然現在有更多資金投入，但我們對聚變的投資仍然不足。而且，廉價電力對社會而言非常重要。有人說水資源短缺，其實水很多，只是需要能量去輸送和海水淡化。若能量便宜，我們就能在全球范圍內獲得充足的水資源。但目前的能源成本還無法支撐這種大規(guī)模應用。
主持人： 而且我覺得很有意思的一點是，有些人擔心AI會因為耗電而加劇氣候變化，但實際上，AI也能幫助我們應對氣候問題。如果我們能讓更多的智能應用于各種問題，它能在氣候方面產生幫助。你能談談AI在這方面的潛力嗎？
比爾： AI確實會增加用電量，預計可能會增加10%左右，這也會對綠色核算帶來一些挑戰(zhàn)。我也希望裂變和聚變技術能更早出現，因為現在AI基礎設施需求激增，未來幾年會是個黃金期，而裂變能源在2030年前也只能對電力供應做出適度貢獻。不過，AI在解決科學問題上有巨大潛力，比如讓植物更高效地進行光合作用，通過建模光合作用和改變植物基因，能顯著提升植物的生長效率。這是一個非常深遠的進步，我們基金會主要支持了這一研究，因為它屬于前沿領域。如果證明可行，其他資金也會逐漸進入。同樣地，AI在材料科學和生物學領域也是極大的加速器。無論你認為哪種綠色產品實現零綠色溢價最困難，都可以重新考慮，因為AI工具能極大地加速這些創(chuàng)新進程。
主持人： 確實，訓練這些大規(guī)模學習模型的電力成本很高，但一旦我們掌握了這些智能，就能在所有領域廣泛應用。特別是應用在氣候問題上，能帶來巨大的乘數效應，從而實現碳減排和其他環(huán)境效益。我還不確定這個乘數效應會有多大，但它的潛力無疑是巨大的。不過你也提到有些目標，比如不讓溫度上升超過1.5度，即使AI在整體上有助于改善環(huán)境，因為推廣到所有領域、所有國家的難度非常大，有些目標我們可能無法實現。但我們會避免災難性程度的升溫，并且需要特別在貧困國家采取一些適應措施。接下來我們換個話題，聊聊全球健康。你最為人熟知的領域之一就是全球健康。我認為AI在這個領域大有可為。我丈夫是公共健康數據科學家，他對這一話題特別感興趣。你一直專注于消滅疾病。如果沒記錯的話，1980年，世衛(wèi)組織宣布天花被消滅，這是我們消滅的第一個也是唯一一個疾病。你曾提出要消滅脊髓灰質炎和瘧疾。你是如何選擇下一個要消滅的疾病的？這是多么令人驚嘆的目標！然后你是怎么開始實施的？
比爾： 對于大多數疾病，我們只追求降低發(fā)病率，只有極少數疾病我們會嘗試消滅，因為要徹底清除它們非常困難。目前在脊髓灰質炎的防控中，我們正在阿富汗、加沙、索馬里和剛果民主共和國執(zhí)行高覆蓋率的疫苗接種，面對的是世界上最艱難的環(huán)境，有很多錯誤信息和暴力。接近完成的還有幾內亞蠕蟲病，它僅限于非洲，卡特總統在這一領域做出了很大貢獻。希望他不僅能參與下一屆選舉，也能親眼見證幾內亞蠕蟲病消滅的慶祝會。在世紀之交，全球健康開始被嚴肅對待，人們開始詳細記錄孩子因腹瀉、肺炎和瘧疾等原因死亡的數據。瘧疾每年導致50萬名兒童死亡，這樣的情況不可能用商業(yè)模式解決你無法去硅谷找到投資者，做一個“消滅瘧疾”的創(chuàng)業(yè)項目。這種項目的“生命拯救”一欄看起來會很好，但“盈利”一欄將布滿紅色的虧損數字，因為這些人買不起這些工具。醫(yī)療科學主要關注富裕國家的疾病，甚至在富裕國家中，更多關注癌癥等問題。因此，激勵機制非常偏向發(fā)達地區(qū)，而蓋茨基金會正是為了填補這些市場力量無法解決的缺口。比如我們讓兒童腹瀉疫苗價格降低，讓全世界的孩子都能接種，而不僅僅是富裕國家的孩子。
我們在21世紀初將每年500萬五歲以下兒童死亡率降低到500萬的進步中，腹瀉疫苗和肺炎疫苗功不可沒。我們和疫苗公司合作，將疫苗價格降了下來。我們的使命驅動是消除不平等，為什么非洲的母親在分娩時的死亡率要高出20倍？為什么貧困國家的孩子在前五年內死亡率是發(fā)達國家的50倍？尤其是在非洲和東南亞。我們在利用最佳科學的同時，也在考量實際環(huán)境，確保這些方法可行且被接受。我們有各種創(chuàng)新的消滅蚊蟲的手段，這些單獨不足以消滅瘧疾，但如果給大量人群治療，且再感染率大大降低，我們就能在低發(fā)季節(jié)清除該地區(qū)的感染源。接下來五年，我們的目標是消滅脊髓灰質炎，并利用新工具來證明自己，從而在2030年獲得全球支持啟動瘧疾的消滅計劃。
三、談AI與藥物研發(fā)主持人： 我們還在共同推進的另一個項目是AI在藥物發(fā)現領域的應用，我認為這可能會在全球健康方面產生顯著的早期成果。你最關注的是AI在藥物發(fā)現的哪些方面？哪些會對全球健康產生深遠影響？
比爾： 理解蛋白質和分子結構非常適合AI處理，因為我們有蛋白質數據庫，里面有15萬個分子的結構數據。AI在這些數據上進行了訓練，預測結構和蛋白質中的可藥靶點，極大地加速了醫(yī)學發(fā)現。過去有家公司Schrdinger在AI出現之前就開始做這項研究，現在有20倍以上的人力投入進來，進展更快。AI非常適合這個領域。未來AI不僅會建模低層次的分子結構，還會建模細胞、器官和整個生物體。復雜的疾病動態(tài)超出人類的理解范圍，而隨著數據的增加，AI模型將幫助我們更好地理解過度營養(yǎng)、營養(yǎng)不良等問題。
我也在想，雖然訓練這些大型學習模型的電力消耗很高，但一旦擁有了這些智能，它將被廣泛應用。AI在氣候變化上的應用可能會產生巨大的乘數效應，通過減少碳排放等方式帶來實際節(jié)能效果。我不知道最終的乘數效應會有多大，但它的潛力毋庸置疑。所以我認為，在接下來的10到20年里，大多數醫(yī)學領域都會有顯著進展，甚至在神經領域，比如阿爾茨海默癥，我認為我們也會有所突破。我很喜歡和這些公司討論他們正在解決問題的哪個部分。今天似乎很流行一種觀點：世界很糟糕，像個火坑，情況越來越糟，過去30年很糟，未來20年也會很糟。但和你談話的時候，我會覺得，不是這樣的。如果我們真正去看數據，會發(fā)現情況其實在改善，尤其是在過去30年全球健康方面，情況正在變好。部分原因是AI的進步，讓未來充滿了希望，很多事情都可能實現。
主持人： 是的，不僅是技術進步，還有一些官僚體制問題，甚至是AI可能解鎖的新領域。除了最前沿的技術創(chuàng)新之外，AI是否還能解鎖一些“無聊”的行政功能，或者幫助醫(yī)療工作者完成一些平常的任務？比如說，微型計算機革命讓我很年輕的時候就想到，計算將會變得很廉價，那么如果個人可以免費使用計算能力，他們會做什么呢？我和保羅艾倫就認為，唯一的限制因素是軟件。而當時年長一些的人覺得電腦太貴了，認為這不可能會用于電子表格或文字處理工具，因為那太昂貴了。
比爾： 現在更讓人難以置信的是，你可以說白領工作能力，甚至未來某一天藍領生產力也會變得很便宜。舉個例子，有朋友拿著MRI診斷結果向ChatGPT咨詢，它會詳細解釋并指出信來源。AI的創(chuàng)造力和流暢度讓人震撼。如今，如果你想了解某種化肥，Wikipedia很不錯，但如果你想知道8月帶16歲的孩子去意大利四天，預算4000美元的行程安排，這種具體信息可能沒人寫過，但AI可以非常準確地提供答案。我們在寫詩、寫演講稿、理解復雜內容或總結時，AI已經帶來了巨大的好處。許多白領工作也因此變得更有效率，或者推動了質量的提升。
主持人： 這讓我想到，過去十年左右，個性化醫(yī)學非常流行。我們現在處于什么位置？這方面是否在進步？個性化醫(yī)學的承諾是否有所實現？
比爾： 我對人們對“個體化醫(yī)學”的迷戀總是感到不解。比如，每年有50萬兒童死于瘧疾，有數百萬人被診斷出患有阿爾茨海默癥。我傾向于不支持個性化醫(yī)學的理念，因為全球并沒有足夠的資源去做這種“個體化解決方案”。如果某位超級富翁資助個性化醫(yī)學研究，或許能推動科學進展，但我個人無法參與其中，因為這是一種資源分配不公的方式。當然，將來我們可能會理解每個人的基因，并基于此調整藥物劑量。但在我看來，個性化醫(yī)學科學雖好，但更重要的是解決大規(guī)模疾病，尤其是貧困國家的病癥。
四、談AI與教育變革主持人： 你們基金會在提升人類整體健康水平方面付出了很多努力，而另一大重點領域是教育。人們現在普遍在教育領域接觸到AI。AI在教育中能帶來哪些出人意料的應用？比如像全球通用的虛擬導師之類，有哪些吸引了你的注意？
比爾： 首先要承認，像我這樣的技術愛好者，談論科技對教育的好處已經一整代人了。然而，實際對普通學生的幫助非常有限。如果你是一個有動力的學生，每晚能在可汗學院學習2小時，或者看YouTube上的光合作用視頻，這當然是很好的學習方式。對我們這些自我驅動的學習者來說，科技帶來了前所未有的學習方式。我個人在跑步機上會看《偉大課程》公司的課程，真的有很多很棒的資源。但美國高中畢業(yè)生的數學水平，與100年前相比，并沒有顯著提升。這與醫(yī)學領域不同，沒有全新的工具或理解來提升教育質量。要是我說1900年的最好的數學老師可能與今天的無異，你也無法反駁我，因為這有可能是真的。
我們確實做了很多努力，但我相信，AI的出現讓我們對教育有了更高的期待。AI的流暢性和個性化能力讓我們可以將社交體驗與教室里的教學經驗更好地結合在一起，比如當你在朗讀時，AI會立即糾正你的發(fā)音；當你做數學題時，AI會立刻告訴你做錯的地方，而不是等到老師批改作業(yè)兩天后再告訴你。這能解決“是運算錯誤還是概念理解錯誤”的問題，AI會即時反饋：是因為沒有正確抵消兩個負號，還是因為設置問題時代數公式出錯了。AI能像一位私人導師一樣，幫助學生保持學習動力，使用學生能理解的領域，如體育、健康或建筑等，來激發(fā)他們的興趣。擁有這樣出色的個人導師無論是在美國的內城區(qū)，還是在貧困國家，都是令人興奮的前景。全球教育其實是一個極度缺乏資金支持的領域，但如果一個國家有良好的健康和教育，那么他們的經濟會增長，稅收會增加，最終實現自給自足。這也是我們希望幫助貧困國家脫離貧困的原因，不僅出于道德責任，更是為了經濟穩(wěn)定，許多好事都會隨之而來。
我也鼓勵慈善家們關注這個領域，特別是現在AI的加持下，有一些有效的教學結構，比如“結構化教學法”，為老師提供非常明確的教學方式，且效果顯著。我能理解人們的懷疑，可能有人會覺得我們像“狼來了”的故事一樣，20年前就說過慕課會改變教育，現在還有人質疑：“我們真的到達那個點了嗎？”
主持人： Khanmigo和早期的GPT-4，顯然你非常關注教育公平。你覺得這種模式是否可以推廣，能否大規(guī)模復制？
比爾： 我非常喜歡可汗學院，但它主要是被有學習動力的學生使用。在過去大概八年里，他們一直在探索如何走進課堂，與教師合作講解內容。隨著電腦和互聯網的普及，特別是疫情期間，教育技術的應用有所增加。索爾（可汗學院的創(chuàng)始人）和我是最早接觸到OpenAI早期的GPT-4模型的人之一。很多有趣的功能，比如寫歌和作詩，實際上是索爾教我的，我本來都不知道它可以寫得像莎士比亞那樣。他投入了很多可汗學院的資源，并得到了蓋茨基金會等多個機構的支持，開發(fā)了Khanmigo。上個學年，他在少數學校試點了這個系統，包括新澤西的一個學校。我去那里拜訪了老師和學生，了解他們的使用情況。你會看到有些學生明顯比同班同學進步快，而30人一班的傳統教學模式可能會讓這些孩子產生厭倦，甚至分散注意力。個性化導師功能可以讓這些學生有時獨立學習，有時幫助其他學生�？珊沟膬x表盤與Khanmigo結合起來，老師早上走進教室時，可以看到每個學生的學習進展，比如誰昨晚登錄過系統、需要多少提示、學習進度如何。
家長也可以連接這個系統，甚至可以實現提交作業(yè)時不交紙質文件，而是提交AI互動記錄。老師可以讓AI檢查學生的學習參與度，提供建議，比如幫助學生完成初稿，或提高語法和邏輯的準確性�？吹竭@些在實際應用中效果不錯，讓我更有信心了。但每次引入新事物時，大約只有10%的教師會真正接納并獲得顯著成效，而強制要求其他90%的教師使用時，效果通常就消失了。因此，如何讓這個系統能夠有效推廣是我們需要思考的。
主持人： 很多人可能不了解你們基金會在解決這些問題時所采用的方法，不僅是像“每條生命的成本”等數據量化分析，還有系統性思維。那么除了技術手段外，還有哪些非技術性的杠桿可以推動教育變革？在美國或世界范圍內，有哪些政策可以幫助改善教育？
比爾： 有很多數據顯示，不讓學生在學校使用手機是非常有效的。有些研究表明，男生應該晚些上學，學校的上課時間應該延后。還有來自特許學校運動的經驗教訓，雖然這些有爭議，但延長上課時長和學年時間對提升學習效果非常有幫助。與家長溝通孩子的挑戰(zhàn)，幫助家長更好地參與教育也很重要�，F在在有特許學校的社區(qū)，即使大多數學生在公立學校，那些公立學校也會通過競爭來采用類似的教育方法，或開發(fā)自己的方法。在新奧爾良、華盛頓特區(qū)和奧斯汀這樣的地方，學校表現都有所提升，因此我們在引入AI的同時，應該確保這些成功的經驗被納入。
五、談AI與未來世界主持人： 那么，我們換個一個話題你曾經問過的問題。如果你有機會見到2100年的人，你會問他們什么問題？
比爾： 哇，我會問他們是如何應對AI帶來的挑戰(zhàn)和機遇的。我有這樣的觀點，認為生活質量在逐步提高，這是客觀事實。當然，總有一些“注腳”，比如核武器、生物恐怖主義，現在還要加上AI。但總體來看，過去50年間，生活確實在改善。比如對于女性他們的生活質量在提高。不過遺憾的是，我們總是專注于問題，反而忽視了積極的改變，比如每年少了500萬兒童的死亡率。有人在談氣候變化時會說：“氣候會毀滅世界”，但你認為死亡人數會回到每年1000萬的情況嗎？不會的。這確實是一個巨大的阻力，尤其是農業(yè)受影響大。但總體來說，世界還算不錯。希望那位2100年的人能告訴我他們如何避免這些“注腳”AI、核武器、生物恐怖武器以及極端化的影響，同時也希望他們能解釋如何讓人們團結協作，特別是如何讓政府適應這種變革，尤其是AI帶來的改變，比如稅收和監(jiān)管。
