a16z 创始人：AI 是「终极媒体」

作者：Li Yuan，极客公园

投资圈里最会做媒体的，媒体圈里最会做投资的。

用这句话来形容知名投资机构 a16z 的创始人 Marc Andreessen，可以说非常贴切了。

从 Netscape 网景浏览器起家，再到之后转身硅谷知名风投，Marc Andreessen 经历了「.com」、社交媒体、移动互联网等多波浪潮，依然活跃到现在。

在 AI 火热的当下，Andreessen 的投资列表上，又添加了 OpenAI、Mobius AI 等公司的名字。

投资之外，这位向来喜欢在社交媒体上分享观点的「科技乐观派」，Marc 最近发出了「AI 将拯救世界」的观点。

Marc Andreessen 与 Databricks CEO Ali Ghodsi 对谈 AI｜Databricks

当地时间 6 月 29 日，在 Databricks 举办的 Data+AI 大会上，Marc Andreessen 与 Databricks CEO Ali Ghodsi 进行对谈，再度聊了聊他对人工智能目前发展的看法，以及他为什么不认为 AI 会给人类带来生存危机。

Talking Points

1. AI 吃掉海量数据，变成「**媒体」；

2. 下一代人工智能，会出现更大的模型，「幻觉」问题会被控制；

3. 程序员不会被 AI 终结，好的工程师可以做更多事；

4. AGI 世界末日不会发生，智能永远带来更美好的事物；

5. 人工智能不断经历周期，我们生活在**的时代。

以下为 Marc Andreessen 在会上发言的文字，经极客公园整理：

01 AI 正在成为「**媒体」

人工智能的想法实际上是在上世纪 30 年代和 40 年代已经被提出了。人们在思考人工智能方面，已经有了大约 80 年的历程。它似乎一直伴随着计算机产业和互联网，人们不断地找到一些方法，但它从来没有成为行业的主要事物。

有一本很棒的书 Rise of the Machines 就是讲人工智能的背景故事的。30 年代、40 年代、50 年代的时候，它被称为控制论。甚至在电子计算机出现之前，约翰·冯·诺依曼和艾伦·图灵等人就已经有了争论。当时他们就知道未来电子计算机一定会被造出来，巴贝奇差分机的概念诞生以来，人们就一直在研究怎么造计算机。

他们争论的核心问题实际上是关于计算机的本质：通用计算机是否应该是现在所称的冯·诺依曼机，即它应该按照程序员的指令以确定性的方式执行指令序列？还是应该基于人脑的模型？神经网络论文发表于 1943 年，当时他们实际上已经知道可以用神经元的方式组建电脑。

当时有不少人争论说，不，我们不应该使用冯·诺依曼机，我们应该直接使用脑模型。但是当时没有芯片、没有数据，也没有所有底层技术，所以他们无法实现。

在过去的五年中突然发生了重大突破，这一方式突然之间开始奏效，最有趣的问题之一是为什么现在会发生这种情况？这与这次会议的主题有很多关联，其中原因很大一部分是因为数据。事实证明，要使人工智能发挥作用，需要大量的数据。

我们必须使互联网规模化，我们必须获得全球网络的完整文库，以及输入搜索引擎的全面爬虫数据，我们必须获得所有的图像数据，包括 Google 图像和视频等等，以便训练这些模型。事实证明，它们确实有效，然后当然，这意味着要使人工智能的工作更加出色，现在需要提供更多的数据。因此，感觉像是互联网数据和人工智能这样的世界正在碰撞在一起，魔**在发生。

有一个马歇尔·麦克卢汉的观点我很认同。马歇尔·麦克卢汉是一位**的媒体理论家，大约 40、50 年前，他说过一句话，每一种媒介都成为下一种媒介的内容。所以他说，当收音机出现时，他们在做什么呢？他们基本上是在读报纸文章。当电视出现时，他们做什么？他们基本上是将线下讲演和舞台剧电视化。当互联网出现时，它突然变成了一个平台，可以包括所有以前的媒体形式，包括电视、电影和其他所有东西。

人工智能就是这个观点的**例子，不同媒体形式基本上成为训练人工智能的组成部分。现在人工智能的一个重大突破就是多模态人工智能的概念。所以，如果你今天使用 ChaPT，它是基于文本训练的；如果你使用 Midjourney，它是基于图像训练的，但即将发布的新人工智能将同时基于多种媒体类型进行训练。因此，你将拥有同时训练于文本、图像、视频、结构化数据、文档和数学方程等多种媒体的人工智能。

人工智能将能够跨越所有这些领域的数据，所有曾经出现过的媒体形式、数据，它们都很重要。

02 AI 训练 AI，既能创造，又能计算

前一代的人工智能还将成为后一代人工智能的数据来源。出现越来越大、越来越好的人工智能，

现在的人工智能研究基本上是如何使用人类创建的数据来训练人工智能。然后人类进行所谓的强化学习，他们基本上是在调整人工智能的结果，但现在很多研究的重点是如何使人工智能互相教导和训练。因此，将会出现这种阶梯式的、向上级联的情况，人工智能实际上会训练它们的继任者。

目前的神经网络，是一种新型的计算机，是一种概率性的计算机。这意味着什么呢？如果你两次提出同样的问题，它会给出不同的答案。甚至如果你用不同的方式提问，它也会给出不同的答案。如果训练数据稍微改变一点，它也会给出不同的答案。如果你夸奖它，或者你告诉它模仿某些**人物来回答问题，或者你进行各种 prompt engineering，它会给出不同的答案，然后它还能做一件令人惊叹的事情，那就是它会产生幻觉。

如果它不知道答案，它会编造一个答案，人们看到这个情况，工程师思维的人会感到恐惧，但是对于有创造力的人来说，他们会惊叹，哇，计算机实际上能创造东西，我们实际上有一台能创作虚构作品的计算机，这是非常惊人的。

我和很多朋友交流时，他们中的一些人说：「嗯，我不知道我是否可以使用 AI，因为我不确定答案是否正确。」我回答说：「那你是否曾经与人合作过？」如果一个人告诉你一些话，你可能也会在某个时候想要再检查一遍以确定他们说的东西是不是事实上准确的。但你之所以与其他人交流，是因为他们拥有你没有的思路，他们创造出你没有的思想。

现在我们同时拥有这两种计算机：输出有确定结果的工程师类型的，和能够创造的类型。

接下来的情况是它们会被整合起来，最终你将得到混合系统。你已经拥有 ChaPT，如果你向它提问数学或科学问题，它通常会回答错误。但是如果你使用 Wolfram Alpha 插件，结合 ChaPT，它突然开始回答正确。所以我认为现在将会出现一种工程形式，将这两种计算模型结合起来，你将拥有既能创作又能执行任务的计算机。

03 AI 不会终结程序员

我有一个八岁的孩子，对我来说 AI 发展中**情感意义的事情是，从现在开始，每个孩子，包括我的孩子和其他所有人的孩子，都将在一个 AI 教师、教练、导师、顾问的指导下成长。它将在他们的整个生命中与他们同在，并尽一切可能确保每个人都能充分发挥自己的潜力。

大约一个月前，我向我八岁的孩子介绍了 ChaPT，并在他的笔记本电脑上安装了它。我告诉他，你可以问它任何问题，它会回答你的任何问题。他说：「好吧，当然了，计算机不就是做这个用的吗？它当然会回答你所有的问题。」尽管他没有理解其中的重要性，但我理解其中的重要性。我记得计算机行业为了实现能够回答任何问题这一点所做的每一步，而对他来说，这是显而易见的。我认为孩子们将在一个非常不同、更好的世界中成长。

我倾向于认为真正**的程序员，未来仍然需要长时间的训练和理解编程的基本原理，就像真正**的数学家仍然需要接受数学培训，即使有了计算器一样。所以真正**的程序员仍然会从底层完全理解一切，但是他们会比以前更加高效，他们将能够在他们的职业生涯中做更多的事情。

未来大多数程序员的工作，会提升一个层次。作为一个程序员，越来越多的工作将会像是一个程序员的经理，而不仅仅是自己编写所有的代码。我们都是经理，去管理 AI。

现在，我们使用类似 GitHub Copilot 这样的工具，AI 在帮助提出建议、修复 bug 等等。随着这些系统变得更加复杂，作为一个程序员，你将能够给它们更复杂的任务。你将能够直接跟它们说写这段代码，写那段代码，做这个，做那个，然后它将离开并执行，并向你汇报。

我猜测，今天你是一个人和一个 AI Copilot 的配对。我猜测将来将会是一个人和一个以上的这些 AI Copilot 的配对。也许从两个开始，然后基本上是五个和十个。也许非常熟练的程序员，将会有 1000 个这样的 AI 系统。然后，作为其结果，你基本上将能够有效地监督一支 AI 部队，然后问题就在于你能将多少时间、注意力和精力上投入到这个整体的监督中。

很多不能编码的人也将能够真正地有效地进行编程。这种趋势长期以来一直存在，诞生了很多低代码、无代码工具，使普通人能够编写程序而不需要计算机科学学位，我认为这种趋势将会被加速推动。所以我认为很多非专业的程序员将能创建代码。

经济学中有一个经典的谬论，被称为劳动总量谬论，这是一种零和的世界观，认为有一定数量的工作需要完成，如果机器完成了工作，那人类就没有什么事情可做了。实际上，发生的情况恰恰相反。基本上，当机器能够代替人类完成工作时，你实际上是让人们解放出来去做更有价值的事情。

对的。所以曾经有一个时代，99% 的人基本上是农民。然后在工业革命后，有一段时间，99% 的人在工厂工作。而今天，从我们的角度来看，在农场和工厂工作的人所占的比例要小得多，但总体上工作岗位却更多，因为产生了许多新的需求，并创造了许多新的企业和行业。因此，我认为这将带来巨大的经济增长，从而带来大量的就业增长和工资增长。

此外，编码具有这样的特性，基本上世界永远不会对它感到满足。总是有更多的程序需要编写。总是有更多的事情需要代码来完成。每个人都知道，每个在商业中的人都知道这一点。没有人会对他们希望软件实现的想法感到满足。他们缺乏的是实际构建他们所需软件的时间和资源。所以我猜想，会有大量的软件产生，并且最终会有很多人从事软件开发工作。

04 不存在毁灭 人类的「邪恶 AI」

在人类历史上有这样一种想法反复出现，即出现一些根本上改变人类体验的东西，然后它要么会导致乌托邦，也就是我们称为「奇点」的概念，要么就会创造反乌托邦，创造地狱般的地球，一切都变得糟糕透了。我是一个工程师出身，对我来说，这听起来非常像科幻情节。所以我不认为实际情况是这样的。

伯克利的一个人提出的观点我很喜欢，他把我们作为一个物种、作为一个文明所做的事情称为「Slouching Towards Utopia（懒洋洋地走向乌托邦）」。我非常喜欢这个词，它的意思是，基本上事情一直在逐渐变好，比如物质福利、健康和智力等方面，人们的能力一直在逐渐提高，但它们并没有以一种导致实际的、字面意义上的乌托邦的方式变得更好，但我们正在逐渐迈向乌托邦，尽管在我们在不完美、有缺陷和堕落的世界中，我们仍然设法在一定程度上改善世界。所以这种态度是一种谨慎的乐观，而不是激进的形式。

目前对于人工智能带来世界末日有两种观点。一种观点是人工智能会宣布自己的目标。就像「终结者」的情节，它会在某一天醒来，决定恨我们。对此，我的回答是，它不像人一样，它不具备意识，没有意愿，没有这些东西。

然后还有另一种观点，所谓的「人工智能末日论者」，他们认为人工智能不需要自我意识或任何形式的自我也能创造出毁灭人类的情景。

比如那篇**的「曲别针优化器」论文，它假定了这样的场景，有人告诉人工智能制造曲别针后，然后人工智能就决定需要将地球上的所有原子转化为曲别针，包括太阳光，所有人体内的原子，都转化为曲别针。为了**化世界上曲别针的数量，它将开发自己的能源，掌握核聚变技术，拥有自己的空间站，拥有自己的机器人军队。它将尽一切手段来**化曲别针的数量。

我就在想，到底这样它是有自由意志还是没有自由意志，这个例子很怪。而且我们还要考虑实际的限制。它将从哪里获取芯片来运行复杂的算法，制造所有的曲别针呢？因为就在今天，我们甚至无法获得芯片来运行我们创业公司中的人工智能。

我想，也许现在在 Databricks 的实验室中已经有了一个邪恶的婴儿人工智能，想要统治世界，于是它已经向 Nvidia 发出了采购订单，但是，它根本没有得到芯片（笑）。我认为我们应该等待看看那些邪恶的婴儿人工智能出现之后，再过多地担心大型的人工智能。

对人工智能持乐观态度的原因是因为它涉及到智能的概念。我们对人类智能有很多了解，人类智能一直是社会科学家们在过去一个世纪里研究的最重要的主题之一。事实上，当涉及到人类时，智能会让一切变得更好。这是一个非常重要的论述，但事实证明有大量的研究来支持这个观点。

智能基本上意味着人们将会更出色。具有更高智能的人在学业上更成功，他们的职业生涯更成功。他们的孩子更成功。他们更健康，寿命更长。他们也更不暴力。他们更善于处理冲突，更善于解决棘手的问题。顺便说一下，他们更少有偏见，更开放思维，更接受新观念。所以基本上，将智能应用于人类，就是让一切变得更好的一件事。

我们周围的世界，包括能够在这样的空间中相聚和彼此交流，以及我们所做的一切其他工作，都不是我们在某个早晨醒来时，所有这些美妙的建筑、电力和其他一切就等待着我们了，而是人类通过应用智能来一步步建造的。

我们用智能构建了我们喜欢的一切，使世界运转起来。但我们一直受限于我们自己的能力或数据能力。现在我们有机会将机器智能应用于所有这些努力中，提升每个人在世界上做事的能力。

05 研究 AI 的人类都是英雄

从 20 世纪 40 年代开始，人工智能科学家们基本上在没有真正获得报酬的情况下，工作了 80 年。我记得我在大学的时候学习计算机科学和人工智能方面。当时人工智能就像是一个边缘领域，是被质疑的理论。

在 80 年代曾经有一次人工智能的繁荣，但没有成功。那是一个泡沫破灭，非常糟糕的时期。所以到了 80 年代末，人工智能已经被严重怀疑。这已经是第四次这样的周期了。人们对人工智能有很多希望，但最终却没有实现。

那时候的人工智能科学家在人工智能和计算机科学部门以及实验室里工作，出生、成长、获得博士学位、成为教授，教授人工智能 30 年后退休，努力一辈子可能都没有什么可以展示出来的大的成果。其中很多人已经去世了。

他们当时根据一套理论和想法去做研究，我们现在知道这些想法是可行的，但这中间花费了 80 年的时间。这种决心、远见、勇气、洞察力和顽强精神，投身于一个你永远得不到回报的领域，当时的人们会怀疑他们是否不是非常清醒，认为这项工作不会奏效。但现在我们知道这些想法是可行的，我们就会惊讶，哇，他们看到了未来，他们一直真正理解了应该怎么做，只是需要时间，整个过程才能有所回报。我把他们归为传奇人物类别。

我认为现在在努力推动AI的人，可以被归为英雄类别。整个从事 AI 研究的人群，包括今天参加大会的所有人。

我特意使用英雄这个词，因为我们在文章中讨论过，我们现在处在这种文化时刻——人们对每件事都非常生气。我不知道人们是否注意到，但现在很多人心情都不好，对很多事情都有不满。世界都陷入了某种情绪低潮。

因此，任何新事物一出现，立刻就会出现争论，说它有多糟糕、多可怕，它将摧毁世界，它将破坏一切，读读报纸报道，发生的事情看起来就像是一场灾难。所以我认为，任何通过这项技术来使世界变得更美好的人，他们正在做的事情，我认为他们是英雄。

人们工作了几百年，现在终于能够收获这些人工智能好处。所以我们现在真的很幸运。你们每个人都可以成为未来的英雄。