👇关注公众号后设🌟标，掌握第一手AI新动态
本文访谈内容整理自李开复接受Sean Kim Youtube频道专访，公开发表于2024年11月26日。原始内容参考：https://www.youtube.com/watch?v=N6vmwfYCrzM
李开复专访
★内容导读：
李开复主要观点：
人工智能发展阶段与未来: 人工智能发展经历了早期探索、深度学习突破以及如今的快速发展三个阶段。深度学习的出现极大推动了AI能力的提升，但距离真正拥有创造力、自我意识和情感的强人工智能还有相当距离，至少在未来20年内。 虽然AI可能在某些方面模仿人类情感和创造力，但其本质上仍是基于数据的模拟。 人工智能对就业的影响: AI将取代大量重复性工作，导致失业和财富不平等。社会需要通过再培训项目、普遍基本收入、税收调整等措施来应对这一挑战。 未来将出现新的工作类型，但其具体形式难以预测，需要时间来观察。 工作将不再是终身制的，人们需要适应不断变化的就业环境。 人工智能对社会的影响: AI带来的巨额财富不仅体现在金钱上，更在于解放人们从重复性劳动中，让人们有更多时间从事创造性工作和服务业。 社会结构可能演变为一个庞大的中产阶级和一小部分超级富豪，需要通过税收等手段调节财富分配。 对年轻一代的建议: 建议年轻一代培养创造力、批判性思维、沟通能力、同理心等软技能，同时追随内心的热情，在AI时代找到自己的位置。教育体系也需要改革，以适应AI时代的技能需求。 对30岁自己的建议: 要敢于承担更多风险，抓住年轻时期的机会。 对长寿研究的看法: 看好生命科学和人工智能在长寿研究领域的结合，并认为数据驱动的自我管理方式对延长寿命有帮助。
访谈内容
主持人： 李开复，非常感谢您今天来到我们的节目。恭喜您新书出版，《AI 2041》。我非常期待深入了解它，我已经预订了。抱歉，我是几天前订购的，并且已经开始阅读了一些章节。这本书的视角确实很有趣。我喜欢您采用虚构的方式，让读者真正思考并设想未来20年我们将看到哪些可能性。在我们深入探讨这本书之前，我听说过奥巴马是您在哥伦比亚大学的同学，这是真的吗？你们在学校期间见过面或联系过吗？
李开复： 没有。我主修计算机科学，他主修政治学。所以我在校期间从未见过他。事实上，学校的年鉴里并没有他。我不确定发生了什么，但他的照片不在里面。不，他不在里面，但他确实毕业了。他可能没去拍毕业照之类。
主持人： 哦，我明白了。所以他的名字在记录里，但照片不在？
李开复： 是的。
主持人： 好吧，这不像特朗普那样，声称自己出生在肯尼亚之类的。这不是阴谋论。
李开复： 你说得对，完全不是。他可能只是找不到自己的照片，出于某种原因。
主持人： 很有趣。好吧，我相信互联网会对此疯狂传播。好，我想先介绍一下您。当然，我们事先已经做过介绍了，但为了让大家了解，您之前做过的一些重要事情，您现在在创新工场，您曾开发过一个与说话人无关的连续语音识别系统作为您的博士论文，您是微软亚洲研究院的创始人兼董事总经理，然后您担任谷歌中国的总裁，之后才创办创新工场。请您谈谈您在创新工场的工作，以及您对它的看法。
李开复： 当然。我们投前沿科技，包括人工智能、医疗保健、生命科学、半导体等等。这利用了我自己在科技方面的背景。我们是初创公司的早期投资者，我们会陪伴他们一直到IPO。所以我们与硅谷的安德森·霍洛维茨、Greylock或Benchmark等公司非常相似。
主持人： 我们想深入探讨人工智能。这就是这本书的主题，也是您之前那本书《AI 超智能》的主题。
我们想给那些只在新闻头条中听说过人工智能，但并不真正了解人工智能究竟是什么的人一些概述性的背景知识，包括人工智能的历史，以及我们经历的各个阶段，才走到今天，以及我们将走向何方。
所以在我们讨论未来——也就是《AI 2041》中描绘的内容——之前，我们想回顾一下从开始到现在的一些阶段。这意味着要了解“人工智能”这个术语是什么时候首次被创造出来的，以及人们讨论的第一个已知的人工智能是什么。我听说过洗衣机是第一个 AI，但我们想听听您的看法。
李开复： 好的。我认为是在20世纪50年代，达特茅斯学院举行了一次会议。约翰·麦卡锡创造了“人工智能”这个词，他是我的博士导师的博士导师。他创造这个词是为了解决一个问题：我们能否让机器做任何表现出人类智能的事情？在接下来的50年左右的时间里，每当有什么东西似乎表现出智能——无论是电话交换机、智能电梯还是洗衣机——人们都会说：“好吧，这不再是人工智能了，这是工程学；这是一个产品。”因此，对人工智能的追求一直是一项非常具有挑战性的工作。当我在80年代和90年代从事人工智能研究时，人们认为它是一场失败，是一项不太可能产生结果的追求，尽管许多人继续撰写论文，却没有可用的产品。这可能是人工智能发展的前50年的情况。
然而，也有一些重大进展。我的博士论文专注于第一个适用于任何说话人的语音识别系统。获得该技术许可的公司开始将其应用于各种应用。在90年代末和2000年代初，人们可以通过电话用语音向股票经纪人或航空公司预订或买卖股票。这是一个人工智能实际应用的明确例子。但大约五到十年前发生了一件非常重要的事情：深度学习。尽管深度学习可以说是30年前发明的，但直到大约十年前它才开始有效地工作。
深度学习的方法是说，我们不需要完全复制人类的思维；相反，我们应该从人脑的结构中获得灵感。这项技术采用神经元和连接，但其运作方式与传统编程不同。它的工作原理是呈现许多数据示例并指出正确的答案，从而使其能够学习区分正例和反例。例如，如果你向它展示猫和狗的照片，并对每张照片进行标记，它最终将学会区分它们。一篇著名的谷歌论文阐述了这个概念，让许多人感到惊讶。在深度学习之前，人们认为人类需要明确地编程诸如“猫有胡须和尖耳朵”之类的属性。然而，深度神经网络在大量数据的喂养下，可以自主开发自己的分类，例如区分猫和狗。
Facebook 和亚马逊等公司已经扩展了这种能力，它们可以分析哪些人可能参与特定内容，因此，我们发现自己越来越沉迷于 YouTube 和 TikTok 上的视频。同样，亚马逊可以预测我们可能购买哪些产品，而保险公司和贷款公司则评估哪些人是合适的贷款对象。信用卡公司正在识别潜在的欺诈性交易，而这个列表还在不断增长。人工智能正变得越来越强大，它能够识别物体、理解语言，甚至使自动驾驶汽车能够在受控环境中运行。
现在，我们已经达到了这样一个阶段：我们还没有完全解答人类智力是如何运作的，但我们已经开发出了逐年快速发展的技术。这些技术不仅可以执行展示智能的任务，还可以解决超出我们目前能力范围的挑战。这种增长引擎是由深度学习的强大功能推动的，随着更多数据和计算资源的应用，它会得到显著改善。然而，它并没有解决关于人类创造力、自我意识、情感和欲望的基本问题——我们也无法确定人工智能是否能够拥有这些特性。这仍然是一个未知领域，也许标志着我们与计算人工智能之间的区别。
主持人： 你是否觉得这类似于人们起初并不真正理解人工智能是什么，或者干脆驳斥这一事实，将其仅仅视为一种工程解决方案，而不是真正的人工智能？你认为，在未来10年、20年后，我们会看到人工智能也具有意识和情感，然后我们会回过头来说，哦，我们只是数据不足，或者我们缺乏远见，甚至没有想到会发生这种情况吗？
李开复： 大多数人认为，要真正深入到真正的智能，拥有类似人类的能力，包括理解创造力和自我意识，需要进一步的突破。这不能仅仅是深度学习的扩展，也不能仅仅是投入更多的数据。我属于这种观点。
但话虽如此，我们确实看到人工智能在相当好地模仿人类，而且它正在迅速改进。深度伪造和人们虚假的声音，生成你向爱因斯坦提问并以苏斯博士的风格得到回答的对话，这些演示中的一些令人难以置信的行为正在改进。
所以我不会排除在某些时候它真的会愚弄人们，让他们认为它不仅像人类，而且表现出情感和创造力。然而，要真正复制人类的思维过程并超越它，至少在未来20年内可能仍然难以实现。
主持人： 尤其是关于意识。我的意思是，我可以自称我有意识，我能感觉到它，但我很难从别人的角度，从你自己的角度，或者从我朋友的视角来判断他们是否有意识，这真的只有我自己的视角。我们能否从机器人或人工智能中了解到它们是否有意识？我们该如何证明这一点呢？
李开复： 问题在于，脑科学仍处于非常早期的阶段。因此，研究脑科学的人们还无法回答什么是意识的问题。而且仍然存在相当多的争论。所以我认为，首先我们必须研究我们的大脑，我们必须首先理解这个问题是什么。然后我们可以质疑人工智能是否能够表现出这种意识。我认为，就目前的技术而言，人工智能可以伪造很多东西。伪造视觉和音频比较容易，伪造理解比较难，但有时也会发生。我认为伪造创造力和意识将会极其困难。所以我们会有几十年时间来继续研究：一方面，人工智能科学家会试图伪造它；另一方面，脑科学家会试图弄清楚我们应该伪造什么。
主持人： 是的，是的。而且一切都在飞速发展。正如你提到的，它似乎在过去五到十年里，通过最近的发展悄然兴起。你谈到的一件事，我认为你是谈论这个问题的最佳人选，因为你显然也在美国上学，你非常熟悉这里的文化和正在发生的一切。据我了解，就人工智能竞赛而言，美国领先了一段时间，直到大约五年前。这场转变是什么？你能解释一下发生了什么吗？美国是如何失去领先地位的？
李开复： 我不认为美国已经失去了领先地位。只是中国很快就变得非常优秀了。每个国家在其擅长的领域仍然相当强大。这在我的2018年出版的最后一本名为《人工智能超级大国》的书中有所体现。一些关键因素促成了中国的快速崛起。一部分原因是DeepMind引发了“斯普特尼克时刻”，它在一款号称需要智力的游戏中击败了顶级大师级玩家。这一事件促使中国的企业家、风险投资家、大公司和政府加快了追赶的步伐。
那时，中国已经具有有拥有大量数据的公司，并且处于能够利用这些数据的有利地位。腾讯、阿里巴巴和字节跳动等超级应用公司就是最好的例子。要胜任人工智能，需要收集大量高质量的数据，并将其结构化以用于与业务指标相关的实际用途。中国的超级应用甚至比它们的美国同行更大；例如，腾讯的微信远比Facebook或Instagram强大。我80%的时间都在使用微信，这可以说明它从我和我认识的几乎每个人那里收集了多少数据。这些数据成为一种关键资源，类似于能源或石油，为中国公司的AI提供动力。
此外，中国的工程课程非常优秀，研究也在迅速发展。我在1998年创立了微软研究院，它成为人工智能人才的重要来源，发表了许多有影响力的论文，并且与美国相比越来越有竞争力。中国由风险投资家资助的顽强企业家和促进人工智能和关键技术的有利政府政策支持的创业生态系统进一步促进了这种增长。所有这些因素共同说明，深度学习并非火箭科学；一个有能力的计算机科学学生可以在几周或几个月内掌握足够的知识，成为一名优秀的人工智能工程师。
中国拥有大量受人工智能潜力启发的工程师。值得注意的是，人工智能工程师的收入大大高于传统的计算机工程师，这导致许多人自学成才并迅速转向这个领域。这些因素在使中国精通人工智能技术方面发挥了至关重要的作用，尤其是在互联网服务、金融领域、自动驾驶汽车和工厂自动化方面。此外，无人机也是中国擅长的一个领域。
相比之下，美国在企业和云技术中使用人工智能方面处于领先地位。在深度研究方面，美国保持领先地位，尤其是在研究成果的顶级1%中。中国取得了显著进展，并且可能正在追赶研究贡献的顶级10%、50%甚至100%。因此，我认为两国都在人工智能领域处于世界领先地位。公司迎合自己的客户群体，研究人员仍在进行合作。然而，如果我们衡量的是人工智能相关公司的市值或申请的专利和论文数量等指标，那么毫无疑问，中国已经迅速赶了上来。
主持人： 了解了。特别是回到超级应用程序以及它在中国构建的方式，因为对于我来说，微信是你真正可以使用以完成日常生活的唯一应用程序，这很有趣。我想象一下，美国人平均拥有的应用程序数量可能超过中国人在日常生活中可能需要的应用程序数量的两倍。这是如何造成的？你认为这仅仅是一种设计超级应用程序的文化现象吗？一个简单的应用程序可以让你做所有事情？因为从美国人的角度来看，我想，有一种产品理念是保持一切的简洁性和独立性，并在其各自的用例中使用。但对于这种差异是如何发生的，你的看法是什么？
李开复：我认为美国顶级科技公司遵循硅谷模式，这是一种更绅士的竞争方式。它们在各自领域精耕细作，打造一个各方合作共赢的生态系统。像Grubhub、DoorDash、OpenTable、Yelp和Groupon这样的公司各有优势，它们视彼此为竞争与合作共生的生态系统的一部分。
在中国，创业生态系统更像是角斗士般的激烈竞争，胜者为王。结果，一家公司主导了外卖市场，成为评分、预订、优惠券、配送和生鲜杂货领域的领导者。这家公司现在正向网约车领域扩张，展现出利用现有资源扩张商业版图的强烈愿望。
主持人：所以，在中国，这种渴望真正主导市场的心态，推动了如今存在的这些超级应用的出现吗？
李开复：是的，我认为如果要深入探讨，这与一种文化有关，这种文化中许多家庭祖祖辈辈贫穷了十代或二十代。而现在，年轻一代看到，他们是二十代人中第一次有机会变得富有，获得成功。他们的家庭对他们寄予厚望。
所以，一切都是竞争：考入顶尖大学，进入优秀公司，创办伟大的公司，取得胜利。我认为这是从一个贫穷的国家和贫困的家庭迅速崛起，并有机会改变这一切的渴望和动力的一部分。
我们在其他文化中也看到了这一点。在美国，这可能发生在20世纪早期；在日本、韩国和其他国家，我们也看到了同样的现象。这是一个人们意识到“我可以比我家过去十代人做得更好”的时期。我必须抓住这个机会，全力以赴。
主持人：是的。这对于从中国、韩国、日本或其他地方，比如印度，移民到美国或加拿大的移民来说，绝对是真实写照。即使在中国，你们也有一个叫做“996”的东西。你能解释一下对于那些在许多中国创业公司里，实际上是“997”的人来说，“996”是什么意思吗？
李开复：是的，在早期阶段，我认为企业家们鼓励勤奋的工作环境，因为人们都在努力追求成功，并愿意努力工作。“996”指的是早上9点到晚上9点，一周工作6天。这样的做法已经受到一些批评。是的，它是不被赞同的。
主持人：他们正在采取哪些措施来减少工作时间？因为“996”是早上9点到晚上9点，一周6天。“997”，也就是一周7天，在过去也很常见。
李开复：是的，大致来说，例如，一些大型互联网公司过去要求每两周工作六天，现在改为每周五天。所以这是一个朝着这个方向的变化。
主持人：是的。你对此有什么看法？你是否觉得年轻一代在这方面有点落后？
李开复：嗯，我认为全球的千禧一代都比较相似。你知道，中国正在变得更加富裕。所以，我认为中产阶级正在壮大。越来越多的千禧一代出生于小康家庭或中产阶级家庭。我认为他们想要的东西与其他千禧一代一样。所以，正如我提到的，这种“996”式的韧性、对成功的渴望最终会随着国家日益富裕而逐渐消失。
主持人：没错。我想现在人们可以看到全国各地人们的生活方式，并且存在一种全球文化，对吧？虽然显然每个人都有自己独立的文化，但随着信息时代的到来，每个人都联系得如此紧密，以至于我想象得到，是的，人们正在学习如何适应这种情况，比如这里千禧一代的生活方式。
李开复：没错。我认为，是的，定义全球千禧一代的是他们有自己的声音和做事方式，他们不墨守成规，他们不会听从某种信息，然后说“那也是我想要的”。这在一定程度上是一种个人主义，我认为20年前，人们会说：“努力工作，你就会成功，所以要非常努力地工作”，人们就会听从，但现在我认为人们不会那样做了，不仅在中国，也许在全球都是如此。
主持人： 好的，我想现在深入探讨一下《AI 2041》这本书，并真正地过一遍书中的一些故事。我们可以先讨论一下高层次的机会。你谈到的一点是人工智能可能创造的巨额财富。
然而，我认为人们正在争论的是，人工智能带来的机遇也会导致一些工作岗位被取代。所以我想深入探讨一下这个问题。就它将创造的财富而言，你看到的一些机会是什么？
或者说，这会不会是一种只有少数顶尖人士才能利用人工智能进步的场景？会不会是那些创建利用人工智能的公司的人将获得这场变革的回报？
李开复： 你怎么看待这个问题？人工智能是一种优化技术，它处理大量数据，并且能够比人类更好地完成任务，因为它可以从数据中学习，观察人们，并接受各种数据集的训练。因此，许多例行工作和任务都将被人工智能取代，这在白领和蓝领层面都会发生。这种转变将导致失业以及财富不平等。这是《AI 2041》一书中反复出现的核心主题之一。虽然我相信人们最终会适应，但理解这些变化如何以及为什么发生至关重要。
顶尖公司将利用人工智能创造巨大的财富，这将导致初级和例行工作岗位的流失。这些岗位上的个人可能难以找到新的工作。因此，社会需要一些机制来弥合财富不平等的差距。例如，通过税收和普遍基本收入，我们可以为人们提供第二次机会，并为那些可能被人工智能取代工作的人创造缓冲。
此外，必须有再培训项目来帮助人们过渡到新的工作岗位。这不仅从财务角度来看至关重要，而且因为工作对人们的生活目标和意义有很大贡献。此外，教育需要改革，以使孩子们掌握不容易被人工智能取代的技能，例如创造力、团队合作、同情心以及人际交往能力。必须培养这些技能，以使后代为不断变化的就业环境做好准备。
尽管面临着工作岗位流失的挑战，但我相信我们可以期待人工智能创造新的就业机会，尽管我们可能还不知道这些机会具体是什么。我们所知道的是，例行工作将会减少。对人类来说，好消息是，一旦我们克服了工作岗位流失、财富不平等和必要的政策调整等障碍，我们可以期待两大好处：首先，人工智能将为社会创造巨大的财富，因为产品生产将不再需要例行的人工劳动。其次，我们将从单调的工作中解放出来，从而能够从事我们喜欢并擅长的事情。这无疑是一个充满挑战的过渡时期，但一旦我们度过这个时期，我们就能期待一个显著改善的环境和世界。
主持人： 明白了。所以当你说财富时，你并不仅仅是指金钱方面的事情。你指的是时间，指的是让人们更有创造力，拥有更多机会，以及从这个过程中获得的整体好处。明白了。至于可能创造的新工作，你是否设想过或思考过，在我们进入2041年时，可能会出现哪些新的工作？
李开复： 是的，我认为书中描述了一些可能性。一个显而易见的是，在一个充满机器人的世界里，我们将需要机器人维修人员。我们将需要人工智能程序员。另一方面，随着人们拥有更多空闲时间，以及机器人制造的商品变得更便宜，人们会更愿意将钱花在服务上。因此，服务业的就业人数和人们可以获得的创新服务的种类都应该大幅增加。
想象一下，如果你从人工智能或技术中赚了很多钱，然后你想把它花在与家人一起进行更有规划的假期上，或者雇佣一名管家来为你提供食物、葡萄酒、体验、按摩——任何你喜欢的。或者想想一位为你提供个性化旅程的导游。对于需要帮助的人，例如老年人或医院的病人，可以有志愿者以及付费的护理人员，他们将时间奉献给老年人和寄养家庭。此外，还会有父母想要为孩子进行家庭教育，这不仅是为了帮助他们的孩子在人工智能经济中获得所需的关注，而且因为与从事服务性工作相比，这可能是他们时间的最佳利用方式。我认为这些领域也可能会蓬勃发展。
还会有许多其他很难预测的工作。原因是我们无法准确预测未来将出现的每一种新型服务。就像我们开始互联网革命时一样，20年前，我或任何其他专家都不可能预测到一个名为Uber的应用程序带来的就业和经济变化。Uber创造了许多工作岗位，改变了交通方式，并创造了许多机会，同时也给一些人带来了挑战，例如出租车司机变成了Uber司机，改变了他们的生活方式。二十年前，这种转变是无法预测的。
出于同样的原因，我无法提供未来人工智能将创造的新工作的完整路线图，但应该会有很多。正如历史所示，每一次技术革命最终创造的就业岗位都比它淘汰的多。我相信人工智能也是如此，但我们可能需要等待15年、20年甚至25年，就像我们对互联网所做的那样，才能看到这些领域的工作蓬勃发展。
主持人： 是的，我同意关于这些技术的观点。它总是一把双刃剑，对吧？那些无法适应，比如说，出租车牌照的老人们将被取代，而Uber则创造了更多工作。但是，你同时也面临着这种情况，Uber司机也将在未来5年或10年内被取代，这几乎看起来像人工智能越先进，你就会创造更多工作，但如果它变得非常先进，人工智能创造的那些工作在人工智能变得越来越智能时也会再次被取代。所以这是否将永远是一个循环，人工智能可能会创造新的财富，但最终又会取代它？这又开启了我们现在无法预见的一层。
李开复： 是的，我认为是这样。这就是为什么在书中的一个故事里，我们创造了一种名为“工作再分配公司”的新型公司。它们将做的就是，如果你的工作被人工智能取代，它们会从个人的角度出发，为你找到更适合你的东西，让你获得再培训并承担这份工作。
故事中的人物在二十年内经历过两次、三次甚至四次工作再分配。我们应该预期这种情况会发生。如果社会、政府和公司提供这种缓冲并对人们进行再培训，我们将不再把工作看作是你终身从事的事情。相反，它将成为一种新的体验和学习新技能的方式。
主持人： 是的。那么，这对于社会构成会是什么样子呢？尤其是在普遍基本收入（UBI）和税收制度等因素的影响下，那些找不到工作或收入不高的民众能够依靠这些基本生活必需品来维持生计，我们会仅仅拥有一个庞大的中产阶级吗？这是否会导致只有一个巨大的中产阶级，然后可能只有一小部分人超级富有，这意味着不再有下层阶级了？
李开复： 我相信，可能的结果之一，正如你所描述的，会有越来越多的人不再害怕失业。他们会获得所需的再培训，然后随着社会技术的变革而转换工作。
此外，我认为有些人可能会选择从事一种不仅创造经济价值，也创造社会价值的工作。从事医疗保健服务、在养老院工作或在家教育孩子都属于这一类。所以，这在某种程度上是合适的。
当然，社会需要接纳这些工作以及从事这些工作的人，并且不能轻视他们或在经济上歧视他们。也就是说，他们需要通过做这些事情来获得不错的收入。所以，这需要社会做一些调整。
然后，我认为需要问一个关于超级富豪的问题：是否真的需要某种形式的均等税收，正如伊丽莎白·沃伦和其他人在美国提出的那样？“富人税”基本上可以成为解决这个问题的潜在方案。
主持人： 你对此有什么看法？很明显，你是一个非常富有的人。
李开复： 嗯，很明显，我认为富人们会反抗这种税收。而且我认为如果有一种更好的方法，也许我们可以找到它。但如果没有，这可能是我们需要接受的最后手段。因为一个人拥有1万亿美元有什么意义呢？他们永远也花不完。从经济或社会角度来看，这无助于社会发展。
因此，对超级富豪、企业和个人征收一些税收，似乎是我们人类知道如何提出和监管的一种方法。如果有巧妙的方法，那就太好了。我的意思是，人们谈论UBI，但UBI需要某种方式来资助。除非你对超级富豪征税，否则我看不出UBI该如何资助。
在我看来，这可能是不可避免的，因为人类发明另一种机制来重新平衡财富不平等的可能性似乎非常小。人们常说生老病死和纳税是人生中两件不可避免的事情。而税收有着悠久的历史；多年来，我们在税收方面积累了丰富的经验。所以，是时候利用我们已有的经验，把它作为必要的步骤了。
主持人： 是的，一定有一些中间地带，如果处于顶级0.1%的人能够以一种有效的方式部署资金，从而为社会带来某种价值，但这很难量化或分类。
我想举一个例子，比如杰夫·贝佐斯；显然，他因成为世界上最富有的人而受到很多批评，但不可否认的是，我认为那些最终积累财富，并且白手起家的人，在某种程度上，他们有资格以最有效的方式为社会部署这些资本。
就像杰夫·贝佐斯现在可以凭借自身的蓝源公司做他正在做的事情，因为他有这个能力。他之所以拥有数十亿美元的财富，是因为他具备这种能力、工作道德、知识和经验。
我认为，对于拥有巨额资本的人来说，只要他们将其用于推动社会进步，他们就应该保留这些资本并继续进行部署。这是因为这些人，在某种意义上，比普通人——当然也比我——能够做出更好的决策。
所以，是的，我不知道。这似乎是一件很难量化的事情，但我感觉两者之间存在某种平衡，而不仅仅是为了征税而征税。
李开复： 是的，比尔及梅琳达·盖茨基金会就是另一个例子。没错。通过他们所做的奉献和研究，以最有效的方式部署资金。这是你赚的钱，所以你比政府更关心它。这其中有一些道理。但当然，如果你开始创造各种不同的方式，你可以，引用一下，“为社会做贡献”而不用缴税，那么税收漏洞也会出现。所以你必须权衡这些。
主持人： 是的，是的。仅仅就工作岗位流失而言，我认为人工智能的持续加速是不可避免的。虽然听起来很唐突，但就像我有了孩子，这些孩子将在一个围绕着学习他们在新世界中茁壮成长所需的技能的时代长大。
我们必须经历一个过渡阶段，即在没有人工智能的情况下长大的现有世代将面临一些困难。但世界最终会继续前进，对吧？我们的孩子和孙子们将能够在这个世界中茁壮成长，是的。
你能否具体分解一下你关于重复性工作和那些非创造性工作以及哪些类型的工作无法被取代的四个象限？
李开复： 当然。在我的两本书中，我都使用了两个维度来创建四个象限。这些维度基于水平轴，它代表创造性水平。一项任务的创造性越高，就越需要人工参与。相反，创造性较低的任务往往更常规，人工智能可以更快地接管。
在Y轴上，我们考虑信任、同情、同理心和人际关系的因素。需要大量人际交往的工作位于较高位置，而那些可以单独完成的工作则位于较低位置。显然，在这个框架内，左下象限代表低同情心和低创造力——这些任务很可能被人工智能完全取代。这占了我们日常生活中遇到的相当一部分常规任务。
在高同情心、低创造力象限中，我们发现了服务性工作的出现，尤其是在医疗保健领域，它包含数千万个角色。此外，教学和医学等职业将越来越需要人际交往，可能在教学或诊断方面对人工智能的依赖较少。因此，我们可以预期工作岗位将从常规的、自动化的工作转向服务行业，因为将常规工人转变为首席执行官或科学家等创造性角色将是具有挑战性的。相反，加入服务行业似乎更可行。
右下角是高创造力的工作，不需要强烈的同情心和人际交往——例如科学家和研究人员所担任的职位。这些角色很可能仍然由人类担任，尽管会在更大程度上与人工智能工具协同工作。
最后，我们有高同情心和高创造力的工作，例如首席执行官或国家领导人所担任的职位。这些职位都需要人类的品质才能有效地执行。在这些角色中，人工智能工具的整合也将发挥作用，但真正发挥作用的是创造力和同情心等独特的人类特质。
主持人： 明白了，明白了。那么，对于即将进入高中或大学的学生，以及正在收听的家长们，你们应该教给孩子哪些技能？重点是软技能，比如创意艺术、哲学或心理学这些，它们在适应新世界方面比大学传统体系中教授的硬技能更重要吗？
李开复： 是的，你说的方向大体上是对的。但我认为更重要的是，需要有新的课程和新的学习方法来获得真正需要掌握的技能。例如，如何培养一个人的创造力？如何磨练批判性思维能力并增强好奇心？如何在课堂上增加“为什么”和“为什么不”的提问，减少对“答案是什么”的关注？这种转变需要对教育进行全新的设计。
同样，同情心、同理心、沟通能力、说服能力和团队合作能力等软技能，对赢得人们的尊重和信任至关重要，在任何企业界都占成功因素的50%以上。然而，课堂教学在教授这些技能方面并不出色。那么我们如何转变教育过程呢？如果公立学校做不到，也许家长们会想要提供这方面的支持。因此，家长们必须确保他们的孩子能够学习新技能，变得有创造力，并培养强大的沟通能力和同理心。
此外，我要强调孩子们追随内心和热情的重要性。他们不仅要与其他人竞争，还要与日益精通的AI竞争。如果你不追求你所热爱的事业，就很难在你的领域取得卓越成就。这些是我们提出的建议。
在我们的书《AI 2041》中，我们讨论了AI工具如何增强教育。一个例子是“双燕”的故事，其中AI伙伴与每个孩子一起工作，使学习变得愉快，同时观察孩子一整天的情况。这使得AI能够全面了解如何激励孩子，识别他们的兴趣，并以个性化的方式创造引人入胜的学习体验。
这描绘了教育的未来科技前景。然而，至关重要的是，父母也需要扮演只有他们和人类才能扮演的角色，帮助孩子们在一个充满挑战却又充满科技进步和机遇的时代成长。
主持人： 你认为机器人和人类之间会坠入爱河吗？
李开复： 很可能会有的人类会爱上机器人，也许一开始是基于软件的，也许是聊天机器人，然后是对话机器人，因为AI越来越擅长模拟情感、连接和理解。然后，可能在20多年后，机器人也能具备这些能力。
但我提醒大家，如果你认为你可能爱上一个机器人，请记住它并不爱你。它只是在鹦鹉学舌般地重复一些它认为能够吸引你注意和爱慕的短语，它没有真正的感情。
所以我希望这不会成为任何一种主流现象。总有一些人感到孤独，感觉他们找到了一个理解他们的人，而机器人会越来越擅长扮演这种角色。
但我认为，这违背了我们人类文化、直觉和偏好，我们应该爱其他人而不是机器人。这将仍然是社会中极小一部分人的现象。
主持人： 是的，我认为这值得讨论，因为孤独现在已经成为一种流行病，也许值得让人们爱上机器人。即使机器人可能并不喜欢，但这仍然可以在某种程度上满足他们的需求。而且，如果数据显示人们与机器人在一起感到不那么孤独，那又会怎样呢？我的意思是，这可能是一个独立的商业机会，你可以拥有自己的伴侣，甚至只是一个朋友，或者是一个看护者。是的，我想知道这是否可能出现。书中是否有这样的故事，比如有人爱上机器人？
李开复： 没有，不，我不认为那应该发生。所以我们没有在故事中加入这个情节。但是有同伴，有AI陪伴人们，AI，你知道的，给孩子们当同伴老师。所以有一些这样的情节。如今也有研究表明，AI在心理热线或心理问题人士方面也很有用，他们可能无法及时联系到人类精神科医生寻求帮助。机器人提供了一个合理的备选方案，但仅限于人类无法提供帮助的时候。这似乎表明，它比没有它更有效。
主持人： 明白了，明白了。我只想最后问几个问题，凯福。我们谈到了工作与生活的平衡，以及人们将如何利用自动化和AI带来的优势，在这个利用和自动化的世界里，更聪明地工作和做出更好的决定，对人们在事业和整体成功方面来说，会变得比仅仅努力工作更重要吗？
李开复： 我认为这是努力工作和聪明工作相结合的结果。我当然相信聪明地工作，以非重复性学习的方式做事，在平衡地分配时间的同时发展新技能。这种方法都很好。然而，有时“不要努力工作，要聪明地工作”这句话会成为人们不付出所需努力的借口。
在一个令人兴奋的环境中，应该找到一些让你兴奋并且值得努力和聪明地去做的事情。重要的是在不损害健康的情况下做到这一点，而是参与你热爱并会不断思考的事情。这种投入可以带来更多的创造力和知识。我相信找到你热爱的事情至关重要。
此外，如果你发现了一些你热爱的事情，你很可能会想努力工作。这种努力工作的愿望并非来自竞争和生存的外部压力，而是来自你自身的动力和意志。如果你发现自己能够平衡努力工作和聪明工作，同时保持健康，那么这将是你所能取得的最佳组合。必须识别并追求这种激情。
主持人： 是的。假设有人找到了他们热爱的事情。如果你要给你30岁的自己一些建议，回顾你已经清楚地找到了你的热情和你想要做的事情，你会分享什么建议？
李开复： 我会告诉30岁的自己要承担更多风险，因为年轻的时候应该承担风险。一旦你年纪大了，你面前就没有那么多时间了。你付出的代价可能会更高，而且你也会变得墨守成规。我认为社会在很多方面都教导我们不要冒险，也许是因为马斯洛需求层次理论将生存置于一个非常基本的层面。但如果你年轻的时候不冒险，你可能就没有机会了。而这会在你年老时成为你的遗憾。
主持人： 嗯。你认为年轻和年老的定义正在发生变化吗？我知道你经历过一场严重的健康危机，患上了第四阶段淋巴瘤。我不知道你对长寿研究了解多少。我们之前邀请过谢尔盖·杨来节目做客，不知道你是否熟悉他。他创立了长寿基金，也经常谈论长寿。关于人类可以活到200岁这个想法，除了人工智能之外，还有哪些行业让你感兴趣？特别是考虑到你最近发生的那些事。
李开复： 当然。我上一个问题指的是，一个30岁的人问一个60岁的人，我想我们刚才就是这么做的。但我同时也相信长寿，这两者并不互相排斥。我认为生命科学的新进展以及人工智能的应用可以很好地与长寿研究相结合。
我们投资了一家名为Deep Longevity的公司，该公司使用一种工具，可以收集你所有身体指标的数据，目前主要包括你的血液数据，但也可能包括你的全身核磁共振成像、多组学数据以及可穿戴设备的数据，并将其输入人工智能系统。该系统会将你的数据与同龄人、更年轻的人、更健康的人以及不太健康的人进行比较，并给你一些关于如何改善生活方式的反馈。这种改善当然包括新型药物和营养物质，也包括你的压力管理、运动、睡眠和营养的整体结合，以使你的指标更健康。
我认为，人类从未有过一种完全以数据为中心的自我管理方式。如果我们相信数据中心化的方法是管理公司的更好方法，并且是使互联网公司和金融公司更成功的更好方法，那么我们也应该将其应用于自身。所以我目前正在使用这项技术。我每季度都会进行深度测量，有些指标每年测量一次，这让我可以看到进步。
作为一个数据驱动型且极具竞争力的人，这对我来说成了一种游戏。有没有排行榜之类的东西？是的，这是私人的个人数据，所以我看不到其他人的数据。但它会显示，例如，你的血液指标比一年前年轻了六岁，这就是我得到的结果。我觉得自己赢得了这场游戏。
主持人： 恭喜你！是的，这太棒了。预防是健康和长寿的一大步，所以像你提到的这种方法绝对是社会的一大进步。凯福，非常感谢你抽出时间并分享了如此宝贵的见解。我强烈建议大家阅读《AI 2041》。人们还能在哪里了解更多关于你的信息，以及你正在做的事情？你正在写下一本书吗？
李开复： 哦，不，我还在忙着宣传这本书呢。但可能会有下一本书，谁知道呢？也许是《AI 2061》之类的。
主持人： 20年后的某一天。我喜欢！我喜欢！非常感谢你抽出时间。强烈建议大家阅读这本书。非常感谢大家的收听。
关注公众号后设🌟标，掌握第一手AI新动态
