截至 2022 年年底，ChatGPT 的突然出现震撼了全世界。经过两年的发展，人工智能已经由一项引人注目的技术突破演进为影响各行业的重要基础性工具。
在这一关键时期，作为科技领域的代表人物，比尔·盖茨对人工智能的发展有何见解？
1月14日，比尔·盖茨在阿联酋阿布扎比的CNN学院接受了深入访谈。他探讨了ChatGPT卓越的理解能力、元认知技术预计于2025年带来的革新变化；以及欧美等发达国家与发展中世界在医疗领域借助AI实现跨越式发展的可能性。这次交流展现了他对人工智能未来发展路径的独特见解。
根据盖茨的观点，虽然人工智能在过去两年中取得了显著的进步，但预计到2025年可能会见证更为重大的突破。特别是在医疗保健和新药开发等关键领域，AI的应用正在迅速扩展。此外，他还特别重视如何使AI技术更有效地服务于发展中国家，以促进全球的共同进步。
主持人：无需多言，比尔·盖茨的大名想必各位都非常熟悉，尤其是对我们这里来自阿布扎比CNN学院的50位同学而言。今天，在即将举行的CNN学院大师班前，这些怀揣新闻梦想的学生们将有机会向这位世界级的技术权威和慈善家提问。他们特别关注的是关于人工智能如何应对全球性挑战的看法，并已纷纷提交了问题给您。其中最热门的问题是：
“在过去数十年间，您始终处于技术创新的尖端位置。面对当前人工智能领域的迅猛进步，您的反应是怎样的呢？另外，许多人都非常好奇，在您看来，人工智能的发展会带来哪些潜在的风险与机会？”
让我们从这一点入手。
比尔·盖茨提到：“人工智能的概念早在他出生前就已经萌生了。当时艾伦·图灵就曾思考过这样一个问题：未来是否会有一天，人们无法辨别出他们是在与人对话还是在与机器交流？长期以来，计算机连视觉识别和语音识别这些基础任务都无法完成。然而，随着技术规模的持续扩大及神经网络的应用，我们逐步克服了一个又一个挑战。”
计算机在处理语音识别方面的准确性不断提高，并且其在图像理解领域的表现也在不断提升，实际上，在感知能力方面已接近人类水平。
我一直强调的一个未突破的障碍是：计算机实际上无法实现真正的“理解”和“创作”。所谓的“理解”，是指能够将大量文本中的信息进行有效编码，并在需要时迅速提取利用，例如通过专业医学测试可以作为评估这一能力的重要指标之一。
大约两年多前，OpenAI 的 ChatGPT-4 在这一尚未解决的难题上取得了显著成就，令人惊讶的是该技术在读写能力上的出色表现。在这段时间里，OpenAI 持续优化其模型，并且众多团队也在紧随其后追赶。我始终相信这种突破是不可避免的，尽管它确实是极具挑战性的任务之一，但我们现在见证了一次重大的飞跃。目前我们正迎来更多新的进展，例如所谓的“元认知”。因此，这可能是技术史上最为重要的进步之一。
主持者：比尔通常在CNN上对人工智能持有正面看法。现在，请Leilani起身，你已在现场了吗？请问你的问题是关于什么的？
学员（莱拉尼）提出：“鉴于人工智能正在革新产业与经济结构，我们应如何行动以保障那些资源有限的区域也能从中获益？特别是对于医疗卫生方面来说，考虑到这些地区可能存在数字设施不足的问题。”
比尔·盖茨指出：“通常情况下，重大技术革新首先会让富裕国家受益，在中低收入国家的推广则可能需要一代人或超过20年的时间。如果我们不特别留意，人工智能也可能出现同样的情况。然而，这一次我们有机会做得更好：积极的一面是基础界面相对简单，我们可以教导这些模型掌握所有人类语言——不仅限于文本形式，还涵盖语音输入和输出功能。当前包括盖茨基金会在内的机构正在努力收集全球各种语言的数据，并且特别重视将非洲的语言也包含进来。因此，在这个层面上的问题有望得到解决。”
关键的挑战在于确定如何在不同的国家中访问和支持这些智能服务所必需的云计算资源。这一问题当前正引起广泛的探讨和争论。
在医学领域中，特别是在诊断技术上，当前许多工具的价格正持续下降，并且一些检测可以通过智能手机摄像头或简易外设来完成。我们也致力于降低超声设备的成本。例如，目前有一种方法可以仅通过为孕妇进行扫描就能判断出：“这次怀孕可能存在较高风险，请前往能够提供剖宫产服务的医院”或者“看起来一切正常”。这一功能本身即能带来显著的好处。因此，唯有通过有目的的努力——比如准备适当的数据、支持本土语言，并协助这些国家建立适合其需求的监管框架，同时向他们捐赠一定比例（如4%）的云计算资源——才能满足许多基本的需求。所以我认为，只要我们努力不懈，有可能使这些地区几乎与发达国家同步享受到技术进步带来的益处。
主持人：除了对 Butterfly Network 公司的便携式超声技术的投资外，盖茨基金会计划从2023年至2027年每年拨款3.7亿美元，支持创新方案以改善孕产妇、新生儿和儿童健康。在更广泛的视角下，您如何评价人工智能在未来药物研发中的潜力？有哪些方面特别吸引您的注意？
比尔·盖茨提到：“以疟疾和结核病为例，尽管这两种疾病影响了大量人口，但由于患者群体多为经济条件较差的人群，在市场上的关注度不足。因此每年仍有超过60万儿童死于疟疾，占所有5岁以下儿童死亡人数的较大比例。然而用于研究的资金却相当有限。我们（基金会）在这个领域投入了大量的资源，并运用人工智能技术开发新药和疫苗，同时也探索包括‘基因驱动’在内的遗传学方法来大幅减少蚊子的数量，进而降低疟疾传播的风险。通过这些工具的有效结合使用，我们将有机会彻底根除疟疾。”
从研究的角度来看，我对根除疟疾的可能性感到前所未有的乐观。然而，我们应用这些技术的世界正处于混乱之中：萨赫勒地区的动荡局势以及苏丹与乌克兰的冲突已经分散了人们的注意力，并且军事支出、难民安置等问题也消耗了大量的资源和精力。
众多最为欠发达的国家，特别是在非洲区域，其基础需求常被忽略不顾。而气候变化亦构成了挑战的一环：某些地方正遭受着战争与环境恶化双重打击，使得局势异常紧迫。
许多同学关注了气候变化议题，并且提出了一个问题：如何利用人工智能来助力环境保护工作，而在这一过程中又应当怎样应对AI系统自身所消耗的大量能源的问题呢？这二者之间的关系需要如何调和才能达到最佳效果？
Bill Gates: “相较于将车辆运输系统和诸如钢铁及水泥制造等重工业流程改造成电驱动形式来替代传统的碳基燃料，在能耗方面，人工智能的需求显得相对较低。然而，不可否认的是，支撑AI运作的数据中心将会带来额外的能源消耗要求。”
幸运的是，这些构建数据中心的企业并没有意图恶化气候变化的问题。相反，它们积极寻求利用诸如核裂变、核聚变、风力或太阳能等方式，并准备为实现这一目标投资。即便这意味着电力费用可能稍高于天然气发电的成本，他们仍致力于推动相关技术成本的进一步降低。
当然，在接下来的一段时间里，对这些能源的需求预计会急剧上升。因此，在未来的六年中，我们将继续需要大量建设太阳能发电站，并且可能还需要增设一些天然气电厂来应对这种增长的需求。你提到过我一贯的观点是：我们需要结合使用多种能源技术，包括传统的化石燃料在内。确实如此，任何认为我们可以迅速并完全转变到全新的能源系统的想法都是不切实际的。我们应当致力于降低核能的成本，并探索如何使天然气的利用过程达到零泄漏且实现二氧化碳零排放的目标，这些都是我们在追求可持续发展道路上必须面对和解决的问题。
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