# 串台都在酒里了|AI来了，人类的终极是不是营养仓+脑后插管 屠龙之术 · 2024-03-29 本期史炎与庄明浩从Sora的爆火聊开，探讨AI如何用机械方式理解物理规则，并指出原画师、翻译、客服从等工种正被取代。庄明浩认为，人类最后的竞争力只剩1%的天才和背锅能力，而OpenAI内部关于AGI的商业化与安全之争正愈演愈烈。 ## Key moments - **[0:00] 开场** - [1:58] 庄明浩感叹AI一年发展如同人间十年，速度惊人 - **[4:31] Sora视觉** - [4:47] 庄明浩讲解Sora对物理世界的理解仍很模糊，如同做梦般不精确 - **[7:58] 语言征服** - [8:00] 庄明浩指出语言层面已被AI征服，翻译能力已无需人工 - [11:39] 庄明浩举例游戏原画师等工种正被AI取代，画师变为使用AI工具的人 - **[11:40] 工种替代** - **[14:14] 面试革命** - **[19:35] 背锅价值** - [20:36] Q: 不想被AI统治的人该怎么办？A: 史炎认为要走到最顶尖的1%天才领域，因为AI已解决99%的汗水部分 - **[21:54] 监管同行** - [21:54] 庄明浩指出AI行业监管速度极快，各国政府迅速跟进了审核和版权等法规 - [23:20] 庄明浩剖析OpenAI内斗：商业化与安全理念之争，科学家认为背离初心 - **[25:27] 科幻现实** - [28:20] 史炎引用郝景芳观点：科幻作家的想象已落后于真实的科研进展 - [30:45] Q: 将来生活在营养仓里会觉得悲哀吗？A: 庄明浩表示对死肥宅来说太OK了 - **[31:34] 拥抱未来** - [31:42] 庄明浩预警：AI变革比所有人预想更快，车轮滚滚将碾压过去 - [34:19] 庄明浩给出务实建议：拥抱AI提升效率，比如用AI总结播客内容 - **[36:43] 结尾** ## Speakers - **史炎** (host) - **庄明浩** (host) ## Topics 产品与应用 ## Mentioned Nvidia (company), OpenAI (company), ChatGPT (product), GPT (product), Sora (product) ## Transcript ### 开场 **史炎** [0:00] Hello 大家好 ， 欢迎大家来到 " 都在酒里了 "。 那这期呢 ，也照例啊 ， 请到了我的好朋友啊 ，也是大家的老朋友 ， 让我们掌声欢迎庄明浩 。 **庄明浩** [0:09] Hello 大家好 ， 我是 " 屠龙之术 " 的主播庄明浩 。 **史炎** [0:11] 是是是 ， 那个 ， 庄老师也是我们老朋友了 ， 如果常听 《 不开玩笑 》 和 《 都在酒里了 》 都知道啊 ， 这个 ， 哈哈 ， 我们关系非常好啊 ， 然后他也 ， 呃 ， 比较闲 。 **庄明浩** [0:21] 哈哈哈 ，在上海比较闲 ， 好吧 。 **史炎** [0:23] 哈哈哈 ， 对 。 然后， 呃 ， 我其实这期呢 ， 我跟他想聊一个我觉得大家可能也会比较关心的一个事啊 ，因为最近大家也都知道有一个非常火的一个东西 ， 就是 Sora。 呃 ， 这个出来之后， 就是大家对这个人工智能又 " 哇哦 " 了一下子啊 ，因为我觉得 ， 呃 ， 你像最早那个 ChatGPT 出来的时候 ，其实大家已经 " 哇哦 " 过了 ，但是这个 " 哇哦 " 劲可能已经过去了 ， 或者说这个已经成了你生活中的一部分了 。 **庄明浩** [0:52] 对 。 **史炎** [0:52] 就现在大家已经习以为常说 ， 我有个什么事 ， 比如说我要做一个提案 ， 或者我要写一个什么东西 ， 我自然而然会去找那个东西 ， 就已经不稀奇了 。 所以这次又是一个 " 哇哦 " 点 。 然后因为我平时没有太关注这个人工智能这块 ，AI 这块 ， 所以我这期就是把那个庄明浩 ，因为他一直在关注嘛 ， 然后我就想问问 ， 就是想聊一聊啊 ， 就是咱们一起来聊一聊 ， 就是人工智能现在到底已经到一个什么样的程度了啊 ， 就是离我们就是躺平在 ， 躺平在 ， 躺平在一个什么营养仓里还有多久 。 **庄明浩** [1:26] 哈哈哈 ， 很快 ，因为就是非常快 ， 真的非常快 。 因为很简单 ， 从时间点来说 ， 确实 ， 呃 ，GPT 真正发布是 22 年的 11 月底 ， 然后引爆这轮的传播是去年的春节回来 。 **史炎** [1:39] 嗯哼 。 **庄明浩** [1:40] 无论是媒体还是 —— **史炎** [1:42] 哇塞 ， 还这么短 。 **庄明浩** [1:43] 对 ，其实你想到去年年底我做我那期播客的时候 ， 才是 ChatGPT 发布满一年 。 **史炎** [1:49] 哇 。 **庄明浩** [1:49] 这个一年的感觉真的就是 —— **史炎** [1:50] 就你 《 屠龙之术 》 做了一期那个 AI。 **庄明浩** [1:52] 对 ，AI， 我标题叫 《AI 一年， 人间十年 》。 **史炎** [1:55] 哦 ， 真的啊 。 **庄明浩** [1:56] 就一年 。 **史炎** [1:57] 其实真的就一年， 就一年 。 **庄明浩** [1:58] ChatGPT 已经很久了 。 **史炎** [1:59] 对 ， 就一年的时间 。 **庄明浩** [2:01] 天哪 。 **史炎** [2:01] 然后那一年时间相当于就是上半年大家在 ， 尤其国内在 " 哇哦 "，在追赶 。 **庄明浩** [2:06] 对 。 **史炎** [2:06] 然后下半年大家在探索这个东西能干嘛 ， 然后到日常工作中 。 然后今年春节回来之后 Sora 发布 ， 大家又 " 哇 " 了一下 。 那很简单 ， 从 A 股的这个传播的 ，A 股的很多股票的表现也是这样的 ， 就是去年 Q1 一堆 AI 相关公司暴涨 ， 然后今年回来之后又一堆 ， 还是那些公司又暴涨 。 就是 Sora 确实是今年给 ， 尤其是 OpenAI 这家公司 ， 给世界的另外一个 " 哇哦 "。 **庄明浩** [2:32] 呀 ， 对 ，因为我感觉 ， 我天 ， 我你这么一说 ， 我突然就觉得这个我时间线已经彻底错了 。 **史炎** [2:40] 对 。 **庄明浩** [2:40] 因为我觉得 ChatGPT 已经在我生命里面至少三年了 。 **史炎** [2:44] 对 。 **庄明浩** [2:44] 我的感觉是这样 ， 我的体感是这样 。 **史炎** [2:46] 真正意义上只有一年多一点嘛 。 **庄明浩** [2:47] 天哪 。 **史炎** [2:48] 就是瞬间把整个事情压到了 。 **庄明浩** [2:51] 哈哈哈 。 **史炎** [2:52] 就这跟很多今天我们遇到的很多事情都一样 ， 就是大家会把很多事情瞬间顶到非常高的位置 。 **庄明浩** [2:58] 对 。 **史炎** [2:58] 然后但是它那个跨度就变得极短 。 **庄明浩** [3:01] 嗯嗯 。 **史炎** [3:01] 所以你会发现感觉极短时间经历了非常多的信息大爆炸 。 **庄明浩** [3:05] 对 。 **史炎** [3:05] 然后到了现在这个样子 。 **庄明浩** [3:06] 对 。 因为 ChatGPT 在我看来是这样的 ， 就是说 ， 呃 ， 就像我们 ， 呃 ， 刚才说的就是 ， 比如说一个东西它能产生 ， 先会有一个 " 哇哦 " 的阶段 ， 说 " 哇 ， 这个东西 "， 然后也会有些质疑的声音 ， 就说 " 哎 ， 这你能干啥 ， 这个东西不行 "， 包括很多国产的大模型出来的时候 。 **史炎** [3:23] 各种搞笑的事件 。 **庄明浩** [3:25] 搞笑的一些图片也好 ， 或者文字也好 ， 大家也会发 。 但是我觉得过了那个震荡期之后， 你会发现现在它已经趋于一个日常了 。 **史炎** [3:33] 对 。 **庄明浩** [3:34] 我现在 ， 我比如说我跟朋友去聊一个什么东西 ，他会先拿一个他用 ChatGPT 输出 ， 就是他先为了一些东西的时候输出一个东西给我看 ， 然后大家已经习以为常了 。 就天哪 ， 就没有想到说这个东西这么快就已经融入了大家这个生活 。 **史炎** [3:52] 因为本身来讲就是 ， 呃 ，ChatGPT 的背后叫 GPT 嘛 ，GPT 是模型嘛 。 **庄明浩** [3:57] 对 。 **史炎** [3:57] 那 ChatGPT 你可以是用了 GPT 模型做的一个叫 Chat 嘛 ， 对话 。 **庄明浩** [4:01] 对对对 。 **史炎** [4:01] 那对话其实是一种展现方式嘛 。 它底层模型在 3 的时候就已经好了嘛 ，ChatGPT 是基于 3.5 的嘛 。 **庄明浩** [4:06] 嗯嗯 。 **史炎** [4:06] 其实它其实已经是一个在发布之前就已经打磨不错的东西了 。 **庄明浩** [4:12] 哦 。 **史炎** [4:12] 然后给到大家 ， 然后这个东西就跟那个 ， 当然有个比喻 ， 就跟哥伦布翻新大陆一样 。 **庄明浩** [4:16] 哦 。 **史炎** [4:16] 就是在哥伦布之前 ，不是没有人尝试过走海路去美洲 。 **庄明浩** [4:20] OK。 **史炎** [4:21] 但是很多人半路失败了 。 **庄明浩** [4:23] 那对 。 **史炎** [4:23] 或者是没坚持到 ， 或者怎么就是大家不相信大力能出奇迹 。 哥伦布但凡发现了 ， 那这个路就被踏通了 。 后面的事情就太简单了 ， 我只要坚持满足那个要求 ， 大力一定会出奇迹 。 ### Sora视觉 **庄明浩** [4:36] OK。 **史炎** [4:36] 所以这个事情跟进的为什么这么快 ， 这么迅速 ，并且这么 ， 呃 ， 演化到这个状态 ，也是因为这个原因 。 但是 Sora 这个事情是另外一个 ， 就是说 ， 嗯哼 ，ChatGPT 或者 GPT 是叫我们叫大语言模型 。 **庄明浩** [4:47] 嗯 。 **史炎** [4:47] 它做的是语言模型 ，Language， 就是是解决人类的语言的事情 。 **庄明浩** [4:52] 对 。 **史炎** [4:52] 但 Sora 解决的是人类的视觉的问题 。 **庄明浩** [4:54] 哦 。 **史炎** [4:54] 就是你看到的物理世界 。 **庄明浩** [4:57] OK。 **史炎** [4:57] 就是原来在 Sora 发布之前 ，其实也有一些公司也在做类似的尝试 。 **庄明浩** [5:02] 嗯哼 。 **史炎** [5:03] 但是那时候就是为什么大家会 " 哇哦 " 也是这个原因 。 你像去年的很多视频领域的 AI， 大家可能只能做 3 秒到 5 秒 。 **庄明浩** [5:09] 嗯哼 。 **史炎** [5:10] 然后它做出来的东西说难听一点就是动图 ， 比如我把你拍下来 ， 对吧 ， 然后你可以让你转一下 。 **庄明浩** [5:17] 转一下 。 **史炎** [5:17] 然后海浪波动一下， 就 3 秒 5 秒 ， 就那个东西 ， 你就觉得那个是视频 ， 对吧 ，但是你不觉得那是一个多么 。 **庄明浩** [5:25] 它不是那个 " 哇哦 " 的 。 **史炎** [5:26] 就那个东西 ， 就是它没有长时间的连贯性 。 **庄明浩** [5:28] 对 。 **史炎** [5:28] 它没有多镜头 。 **庄明浩** [5:29] 嗯 。 **史炎** [5:30] 啊 ， 没有声光链 ， 各种声光的效果 ， 对吧 。 **庄明浩** [5:32] 对 。 **史炎** [5:32] 它没有那些东西 ， 甚至没有更重要的是 ， 嗯 ， 就是它对世界的物理的运行规则不理解 。 **庄明浩** [5:38] 嗯哼 。 **史炎** [5:38] 那 Sora 出来之后， 大家探讨一个很核心的问题在于 ， 机器是否能够真的理解世界的物理的运行规则 。 **庄明浩** [5:45] 哦 。 **史炎** [5:46] 就是 ChatGPT 或者 GPT 已经把语言理解了 ， 就机器已经可以理解语言了 。 那你看很简单 ， 就是牛顿力学的原理是相当于用数学的方式解释了物理运行的规则 ， 解释了整个宇宙物理的运行规则 。 呃 ，AI 这一波相当于是用语言的 ， 用机器的方式解决了 ， 或者说理解了人类的语言 。Sora 在解决 ， 或者 Sora 尝试在解决的是用机器的方式理解现实的物理规则 ，但是它现在还没有理解 。 **庄明浩** [6:14] 嗯 。 **史炎** [6:15] 但是但凡 ， 所以你看它那个 。 **庄明浩** [6:16] 你是说那它现在理解到比如说什么程度 ？ 如果举个例子的话 。 **史炎** [6:20] 它很模糊 。 **庄明浩** [6:20] 啊哈 。 **史炎** [6:21] 它是一种模糊的理解 ， 就跟人做梦一样 。 **庄明浩** [6:23] 哦 。 **史炎** [6:24] 就有些东西是符合 ，但有些东西它也不符合 ， 就是它没有那么精确的理解 。 **庄明浩** [6:27] 你有没有感觉 ， 就比如说它可能有点像 ， 比如说一个小孩 ， 它可能就看到了一些物理现象 ， 然后它在尝试去理解 。 **史炎** [6:33] 对 ， 所以你看 Sora 发布那些示例的视频当中， 有几个是它故意放出来的错误 ， 比如有一个是那个一杯水 ， 然后那个杯子碎了 。 **庄明浩** [6:43] 啊哈 。 **史炎** [6:43] 但那个水还在 。 **庄明浩** [6:44] 哦 。 **史炎** [6:45] 就它不能理解杯子碎了之后水要流出来 ， 就这个东西它没有办法 。 还有一个很典型的视频是说 ，也是它一个示范视频 ， 是一个 F1 车手的那个 ， 看 F1 赛车的那个视频 ， 然后那个视频就是后视角 ， 你相当于在驾驶员后面 ， 然后看那个 F1 赛车的车头在往前开 。 **庄明浩** [7:01] 对 。 **史炎** [7:01] 然后道路两边的树不断过去 ， 然后对应的那个树的倒影 ， 然后光线的变化 ， 所有事情非常完美 ， 唯独有不完美是什么呢 ？ 那个赛车手把握那方向盘往左打的时候 ， 车没有往左 。 **庄明浩** [7:15] 哦 。 **史炎** [7:15] 它只是知道 ， 或者它大概知道说赛车手应该要动那个方向盘 ，但是它没有办法把那个动方向盘的东西跟那个车头的那个轮胎转弯联系在一起 。 **庄明浩** [7:25] OK。 **史炎** [7:25] 就这对它来说太难了 。 **庄明浩** [7:27] 哦 。 **史炎** [7:29] 所以它现在是模糊的 。 **庄明浩** [7:30] 明白 。 但是感觉这个也 。 **史炎** [7:34] 不难 。 **庄明浩** [7:34] 不难 。 **史炎** [7:35] 或者说 。 **庄明浩** [7:35] 就是虽然说太难了 ，但是也 。 **史炎** [7:37] 就是可能它还要往 ， 所以你看它那个论文 ， 它说它在做一个叫类似叫模拟世界的世界引擎 。 **庄明浩** [7:43] 嗯哼 。 **史炎** [7:43] 原因就是这个逻辑 ， 就但凡那个东西做出来 。 **庄明浩** [7:46] 嗯哼 。 **史炎** [7:47] 就是当然可能媒体有这个夸张的成分 。 **庄明浩** [7:49] 对 。 **史炎** [7:49] 说这个物理的世界坍塌了就 。 **庄明浩** [7:51] 哦 。 **史炎** [7:52] 当然这个可能有些过分的 。 **庄明浩** [7:54] 物理学不存在 。 **史炎** [7:55] 媒体党 ， 对吧 ， 你这个标题党 ， 对吧 ，但确实逻辑就是这个逻辑嘛 。 ### 语言征服 **庄明浩** [7:58] OK。 **史炎** [7:59] 对 ，因为比如说 GPT 出来之后 ，其实就像那个明浩刚才说 ， 就是语言这个层面其实已经被征服了 。 **庄明浩** [8:06] 你翻译 。 **史炎** [8:07] 对 ， 最典型的翻译 。 **庄明浩** [8:08] 嗯哼 。 **史炎** [8:08] 今天翻译这件事情 ， 大家已经 ， 你任何一个你现在在线的翻译软件 。 **庄明浩** [8:13] 嗯哼 。 **史炎** [8:13] 的翻译水平已经 。 **庄明浩** [8:14] 对 。 **史炎** [8:15] 绝对的非常好了 。 **庄明浩** [8:16] 是是是 。 **史炎** [8:16] 你除非是那种最最最严苛的什么学术报告 。 **庄明浩** [8:19] 啊哈 。 **史炎** [8:19] 你希望一个百分之百或者百分之九十九不要出错的那种场景 ， 需要用一定的专业的 。 **庄明浩** [8:25] 明白 。 **史炎** [8:25] 除了那个之外， 嗯哼 ， 绝大部分百分之九十九的场景已经不需要人了 。 **庄明浩** [8:29] 对 ， 就是我觉得就是除了一些比如高度异化 ， 就像你说很学术或者很艺术的 ， 比如诗或者这种东西 ， 它可能还需要一些其他的 。 **史炎** [8:38] 嗯 ，但诗也是 ， 你像国产有几个 ， 你像清华他们有几个原因是做那个模型就可以写诗 。 **庄明浩** [8:44] 啊 。 **史炎** [8:44] 然后它最开始原来做 ，在没有大模型出来之前 ， 它写的诗是基于原有的中国的古诗在唐诗 。 **庄明浩** [8:49] OK。 **史炎** [8:49] 它去做的排列组合 ， 你可以理解为 。 **庄明浩** [8:52] 啊 ， 明白明白 。 **史炎** [8:52] 但是当这个东西出现之后， 你就可以给它去灌新的东西 ， 比如说你像那次我们去上那个清华课的时候 ， 那个教授给我们演示他们实验室做的那个模型 ，在上一代 ， 比如说你让它去写一个比如关于疫情的诗 ， 它就写不出来 ，因为在原有的它那套里没有这个东西 ， 这是啥它不知道 。 **庄明浩** [9:09] 这提的什么需求 。 **史炎** [9:10] 但是现在就可以 ， 现在新的模型你任何主题都可以 。 **庄明浩** [9:15] OK。 **史炎** [9:15] 它学会了 ， 就它知道什么叫押韵 ， 知道什么叫韵脚 ， 什么叫单押 ， 什么叫双押 ， 它知道结构是怎么样 。 **庄明浩** [9:24] 那你照你这么说的话 ， 大模型适合做一个 wrapper。 **史炎** [9:26] 可以 。 **庄明浩** [9:27] 哈哈哈 。 **史炎** [9:28] 可以 ， 你甚至可以给它 。 **庄明浩** [9:30] 因为我觉得第一 ，wrapper 写那个东西确实没啥 。 **史炎** [9:34] 就是为了押 。 **庄明浩** [9:34] 没啥技术含义 。 **史炎** [9:35] 为了押而押 。 **庄明浩** [9:36] 是啊 。 **史炎** [9:36] 也不需要太高的意境 ， 对吧 ， 你就跟它说这个需要双押 。 **庄明浩** [9:41] 啪啪啪啪啪啪 。 **史炎** [9:42] 哎 ， 对 ，其实我甚至觉得大模型如果写这个说唱 ， 它其实是有优势的 。 **庄明浩** [9:48] 当然 。 **史炎** [9:48] 因为它可以从这个数据库里面去搜所有押韵的 ， 押这个韵脚的一些字 ，因为人其实大脑很多时候是 。 **庄明浩** [9:55] 有限的 。 **史炎** [9:55] 就是有限的 ，但是它是无限的 。 它可以写 " 哇 "。 **庄明浩** [9:59] 你甚至 。 **史炎** [10:00] 有点意思啊 。 **庄明浩** [10:01] 写英格 。 **史炎** [10:01] 啊 ， 写英格 ， 对 ， 写英格也可以 。 因为写英格有时候我们不一定能想到写出来那个字 。 **庄明浩** [10:07] 对 。 **史炎** [10:07] 但是它可以 。 **庄明浩** [10:08] 对 。 **史炎** [10:08] 它所有这个音的字它全都可以想出来 。 **庄明浩** [10:10] 所以这因为什么大家一直要强调叫大力出奇迹嘛 。 **史炎** [10:13] 哦 。 **庄明浩** [10:14] 就大力大本分 ， 大力黑砖嘛 。 **史炎** [10:15] 对 。 **庄明浩** [10:15] 就是这个逻辑嘛 ， 就是它真的是 ， 对吧 ， 把所有东西都包进去了 ， 然后你需要给它提出你的要求跟你的指令越清楚 ， 它越基本上能够满足你的要求 。 **史炎** [10:25] 就像我最早 ， 我记得最早是有一个叫那个无限猴子理论 ， 就是你只要有足够多的猴子 ， 所有一个猴子能打出 ChatGPT。 **庄明浩** [10:34] 对 ，是的 。 **史炎** [10:35] 啊 。 **庄明浩** [10:36] 甚 。 **史炎** [10:37] 对 ，而且那个还是纯随机的一个状态 。 现在甚至这个大模型还是可以学习的 ， 可以 。 天哪 。 所以比如说翻译是一个 ， 然后其他的比如像 。 **庄明浩** [10:48] 画画 。 **史炎** [10:48] 画画 ， 然后考试 ， 考证 。 **庄明浩** [10:52] 就是公文写作 。 **史炎** [10:54] 啊 ， 公文写作 。 **庄明浩** [10:55] 啊 。 **史炎** [10:56] 或者说各种 ， 比如现在最常见的 ， 比如说小红书体 ， 知乎体 ， 都可以 。 就你给它一段主题的内容 。 **庄明浩** [11:03] OK。 **史炎** [11:03] 它直接帮你生成 。 **庄明浩** [11:04] 周报体 。 **史炎** [11:04] 啊 ， 对 ， 周报体 ， 当然 。 **庄明浩** [11:05] 哈哈哈 。 **史炎** [11:06] 周报太简单了 。 **庄明浩** [11:07] 太简单了 。 **史炎** [11:08] 因为它是格式化的 ， 太简单了 。 **庄明浩** [11:10] 对 。 **史炎** [11:11] 然后比如 。 **庄明浩** [11:12] 扩写 ， 缩写 ， 这太简单了 。 **史炎** [11:13] 啊 。 **庄明浩** [11:15] 申论 。 **史炎** [11:16] 对 ， 就太容易了 。 **庄明浩** [11:18] OK。 **史炎** [11:19] 如果你要考那种比如说律师资格证或者怎么样 。 **庄明浩** [11:21] 都可以 。 因为现在很多大模型都会拿来去测那个什么律师考试 、 会计师考试的题 。 **史炎** [11:26] 哦 。 **庄明浩** [11:26] 都会拿它们来测 。 **史炎** [11:28] OK。 **庄明浩** [11:28] 数学 。 **史炎** [11:29] 明白 。 **庄明浩** [11:29] 咨询都 。 **史炎** [11:30] 因为它是一个很好的测试的一个 。 **庄明浩** [11:32] 对 ， 它是有完整的体系框架 。 **史炎** [11:34] 然后打出来多少分也知道 ， 它就可以做对比了 。 **庄明浩** [11:38] 天哪 。 **史炎** [11:39] 然后， 呃 ， 那所以比如说现在 AI 到底能替代哪些工种 ， 或者说哪些工作内容 ？ ### 工种替代 **庄明浩** [11:46] 现在比较看上去比较快的 ， 你比如说图这个领域 ， 比如我们所属于游戏行业的原画设计师 。 **史炎** [11:52] 啊 。 **庄明浩** [11:52] 原画设计师啊 。 尤其是 2D 的原画设计师 。 **史炎** [11:55] OK。 **庄明浩** [11:55] 因为现在 3D 还有一定的问题 ， 就是它跟物理又相关了 ， 对吧 。 **史炎** [12:00] 对 。 **庄明浩** [12:00] 但 2D 的原画 ， 比如说我需要一个什么山水的一个场景 。 **史炎** [12:05] OK。 **庄明浩** [12:05] 我不需要特别细致的抠每一个草 、 每一个树 ，不需要 。 我但凡就只需要一个 。 **史炎** [12:10] 就有那个 word。 **庄明浩** [12:11] Word 就行 。 **史炎** [12:11] 啊 。 **庄明浩** [12:11] 那个东西现在已经基本上 。 就现在很多 ， 尤其去年很多游戏公司 ， 尤其美术外包的公司 ， 才美术的画师 ， 然后去招那些会用 AI 做画的技术工种 ， 就相当于今天的画师变成了不是画画的人 ，是用画画 AI 工具的人。 **史炎** [12:28] 哦 。 **庄明浩** [12:29] 就是你要知道该怎么写描述词 。 **史炎** [12:32] 明白了 。 **庄明浩** [12:32] 该怎么把你脑袋里想的东西用语言的方式描述出来 。 **史炎** [12:36] 我明白 。 哎 ， 我能不能这么理解 ， 就是比如说以前你可能 ， 比如说你是你这种画师 ， 它可能有点像一个那种武林高手 。 **庄明浩** [12:44] 对 。 **史炎** [12:44] 但它属于它是个侠客 。 **庄明浩** [12:46] 对 。 **史炎** [12:46] 但它现在可能是个将军了 ， 它手里也有无数的这种 AI 可以帮它那个去干这些事 。 **庄明浩** [12:53] 流水线化的 ，而且不需要太多的所谓艺术表达的 。 **史炎** [12:57] 对 ， 当然最艺术那些是没办法的 。 **庄明浩** [12:59] OK。 **史炎** [12:59] 但是这种流水线生产的工人们 。 **庄明浩** [13:02] 明白 。 **史炎** [13:03] 双引号的工人们 。 **庄明浩** [13:03] 明白 。 **史炎** [13:04] 已经 。 就是我们认为就是那种手工艺品那种感觉 。 **庄明浩** [13:08] 嗯 。 **史炎** [13:08] 就不是那种纯艺术家的 。 那个艺术其实还是挺奢侈的 。 **庄明浩** [13:13] 你很难衡量 。 **史炎** [13:15] 就很难衡量 ， 对吧 ，是好还是不好 ， 对吧 ， 怎么谁看它能够理解那份艺术 ， 对吧 ，也是分人的嘛 。 **庄明浩** [13:23] 因为我觉得其实你对艺术的定义 ， 它就不是一个彻底的好与坏 ， 它就是说这个人画出来就是艺术 ， 比如毕加索他画的 ， 你也不知道 ， 或者说你很难有一个纯客观的标准去评判他画的到底好与坏 。 **史炎** [13:36] 是 。 **庄明浩** [13:36] 对吧 ， 比如说今天庄明浩画了一幅画 ， 可能也歪七扭八或者是怎么样 ， 对吧 。 **史炎** [13:42] 但你不会 。 **庄明浩** [13:43] 对吧 ， 你不会把它当艺术品 。 **史炎** [13:45] 对吧 。 **庄明浩** [13:46] 是啊 ， 就是这样的 。 而且你像刚才我们讲的公文写作这种 。 **史炎** [13:50] 啊哈 。 **庄明浩** [13:51] 太 ， 翻译就是最常见 ， 然后你像现在有很多客服 。 **史炎** [13:56] 哦 ， 对 。 **庄明浩** [13:56] 在线客服 。 **史炎** [13:57] 明白 。 **庄明浩** [13:58] 就背后都是机器人嘛 。 **史炎** [13:59] 哎 ，但如果比如说 ， 呃 ， 比如某公司发了一些这种求职的 ， 呃 ， 就是那个 。 **庄明浩** [14:05] 啊 ， 面试 。 **史炎** [14:06] 招聘的一些 ， 对 。 **庄明浩** [14:07] 现在面试也是 。 **史炎** [14:08] 啊 。 **庄明浩** [14:08] 就你 ， 比如说我去应聘 ， 我交完简历 。 **史炎** [14:10] 对 。 **庄明浩** [14:11] 第一步面试 ， 可能对面的面试官不是人， 是一台机器 。 **史炎** [14:14] AI 面试 。 ### 面试革命 **庄明浩** [14:14] 甚至 AI 会有不同的问题 ， 根据你的回答去给你提供新的 。 因为你想想 ， 它就是个对话嘛 ， 它这也是个 chat 嘛 。 **史炎** [14:21] 对 。 **庄明浩** [14:22] 哦 。 **史炎** [14:22] 然后它也有它的评分标准啊 ， 它也是可以评分的啊 。 **庄明浩** [14:25] 哦 。 **史炎** [14:25] 它不是单纯只给你聊完就完事了 。 **庄明浩** [14:27] OK。 **史炎** [14:27] 它可以总结啊 ， 聊完之后把所有聊天记录总结出结果 ， 打分 ， 然后让它去评判这个人是否适合这个工作所需要的技能 ， 全套流程都是可以交给机器人那样 。 **庄明浩** [14:40] 所以 ， 哎 ， 我想想那个场景啊 ， 就比如说它是个视频的 。 **史炎** [14:44] 对 ， 视频会议 ，但是没有人啊 ， 那边就是个机器 ， 你就对着机器讲就完了呀 。 **庄明浩** [14:49] 天哪 。 **史炎** [14:50] 然后它每个问题都是不一样的 ，不是定死的数据库 。 **庄明浩** [14:53] 就是它会针对比如说你上一个回答 。 **史炎** [14:54] 对 。 **庄明浩** [14:55] 然后去引申 ， 发散一些新的问题出来 ， 然后最后汇总一个 。 **史炎** [14:59] 因为很简单 ， 你想反过来 ， 你想这个原理怎么实现 。 **庄明浩** [15:01] 对 。 **史炎** [15:01] 你就问 ChatGPT， 今天我要面试一个这个岗位的人， 这岗位是需要什么 ， 然后你给我列十个这个岗位要问的问题 ，以及这几个问题合理的答案是什么 ，不合理的答案是什么 ， 优秀答案是什么 。 **庄明浩** [15:12] 哇 。 **史炎** [15:12] 你问完它就出了结果了呀 ， 然后它就跟这个结果去试对面的面试者不就完了嘛 。 就这个逻辑上你就是不难呀 。 **庄明浩** [15:21] 是 。 因为我感觉就是你说到这个确实是 ，因为很多除非是那种特别高端的 。 **史炎** [15:30] 对 ，是啊 ，是啊 。 非常独特性的 。 **庄明浩** [15:33] 对 。 **史炎** [15:33] 但大部分工作不是这样的呀 。 **庄明浩** [15:35] 对 ， 绝大部分 。 **史炎** [15:35] 我就是面试个运营 。 **庄明浩** [15:36] 是 。 **史炎** [15:36] 面一个什么编导 。 **庄明浩** [15:37] 嗯 。 **史炎** [15:38] 面一个什么那个这个这个程程程员 。 **庄明浩** [15:41] 对 ， 商务我面一个商务 。 对对对 ， 销售等等之类的 。 **史炎** [15:44] 对啊 。 **庄明浩** [15:45] 啊 ，OK。 **史炎** [15:49] 很可怕 。 **庄明浩** [15:50] 天哪 。 **史炎** [15:51] 那效率大幅提升 ， 你的 HR 不需要每天去跟人约 ，不需要 ， 直接看表 ， 看分 。 **庄明浩** [15:59] 对 ， 至少就比如说出差这方面 。其实是完全可以做的 。 **史炎** [16:03] 然后当然现在也有反向的 。 **庄明浩** [16:04] 啊哈 。 **史炎** [16:04] 有人帮你 ， 代替你去跟机器人面试 。 **庄明浩** [16:09] 哈哈哈 。 **史炎** [16:11] 就是魔法对轰 ， 我们讲 。 **庄明浩** [16:13] 哈哈哈 。 **史炎** [16:14] 用魔法对抗魔法 。 **庄明浩** [16:15] 两人法杀 ， 每人召唤一个神兽 。 **史炎** [16:17] 对 。 **庄明浩** [16:18] 就魔法对抗魔法了 ， 真的 。 **史炎** [16:21] 你想也对 ，也合理 。 **庄明浩** [16:22] 啊 。 **史炎** [16:23] 那甚至会不会比如说你现在你看这个人， 呃 ， 这个比如这个公司发的一个招聘的一个一些需求 ， 然后你发现其实里面很多部分都不用这个人真的 ， 就是你招一个人啊 ，其实 AI 是可以完成的 。 **庄明浩** [16:35] 是啊 ， 当然 。 **史炎** [16:36] 对 ， 比如说哪些 ， 就绝大多数其实都可以是吧 。 **庄明浩** [16:39] 就是偏技能类的可能都可以 。 **史炎** [16:42] 嗯 。 **庄明浩** [16:42] 就是偏人类通过什么经验学习那些 know-how 的东西 。 **史炎** [16:46] 啊哈 。 **庄明浩** [16:46] 可能看上去都可以 ， 当然它可能需要一定的调 ， 就通用那个模型 。 **史炎** [16:51] 投喂一些东西 。 **庄明浩** [16:52] 对 ， 投喂一些东西给它 ， 然后让它来更偏这边 ， 更适应这个东西就可以了 。 **史炎** [16:55] 啊 。 **庄明浩** [16:55] 就现在很多公司都在做这种方案 。 **史炎** [16:57] OK。 **庄明浩** [16:57] 相当于我专门比如给金融行业 ， 给银行 ， 给保险 。 **史炎** [17:00] 嗯 。 **庄明浩** [17:01] 尤其保险行业 。 **史炎** [17:02] 嗯 。 **庄明浩** [17:02] 保险行业的问题又特别多 。 **史炎** [17:03] 对 。 **庄明浩** [17:03] 条款又很复杂 ， 老百姓又看不懂 。 **史炎** [17:05] 啊 。 **庄明浩** [17:06] 然后你又需要这个销售人员有非常强的讲解的能力跟知识的储备 。 **史炎** [17:11] 嗯哼 。 **庄明浩** [17:11] 那交给 AI 来做嘛 。 **史炎** [17:13] 嗯 。 天哪 。 **庄明浩** [17:16] 包括比如说很多的这种所谓的编剧或者怎么样 。 **史炎** [17:20] 就内容创作 。 **庄明浩** [17:21] 内容创作 。 **史炎** [17:21] 啊 。 **庄明浩** [17:21] 内容创作者 。 **史炎** [17:22] 一样 。 **庄明浩** [17:22] 就是 。 **史炎** [17:23] 我先不说我们喜剧编剧 ，但是比如说像那种比较常规的 ， 你要写一个这种什么电视剧梗概啊 ， 或者是怎么样 。 **庄明浩** [17:29] 甚至都不是电视剧 ， 你看现在你像我们原来有另外一个朋友 ，他是做那个短视频编导的 。 **史炎** [17:33] 啊哈 。 **庄明浩** [17:34] 他甚至直接让 GPT 帮他写什么样的镜头位置 ， 场景的转换 。 就是比如说我要告诉 GPT， 我要拍一个什么样的视频 。 **史炎** [17:43] 啊 。 **庄明浩** [17:43] 分几幕 。 **史炎** [17:44] 啊 。 **庄明浩** [17:44] 你要告诉我每一幕摄像机摆在哪 ，以什么角度去看 ， 跟贴 。 **史炎** [17:47] 分镜全都写 。 **庄明浩** [17:48] 对 ， 分镜都帮你写出来 。 **史炎** [17:50] 哇 。 **庄明浩** [17:51] 可以 。 **史炎** [17:52] 甚至比如说有些那种分镜的图什么的也都可以做 。 **庄明浩** [17:56] 对 ，也可以画 。 **史炎** [17:56] 啊 。 **庄明浩** [17:57] 你到时候你去连上做图的模型 ， 然后你把你诉求绝对的描述相对清楚 ， 它就可以大概给你画出来 。 **史炎** [18:02] 啊 。 **庄明浩** [18:02] 就反正你也不需要一个精准的答案 。 **史炎** [18:04] 特别精准的 。 对对对 。 **庄明浩** [18:05] 你大概差不多意思 ， 你觉得那个状态是对的 ， 那就可以干啊 。 **史炎** [18:09] 啊 。 **庄明浩** [18:09] 就分镜都可以帮你弄出来啊 。 但甚至你像在游戏里也有 ， 就是比如说一段那个你跟 boss 之间的打斗 。 **史炎** [18:16] 啊哈 。 **庄明浩** [18:17] 可能是时长比如 5 分钟 ， 那我就问让 AI 来去挑这 5 分钟过程中的不断的镜头的切换 。 **史炎** [18:25] 啊 。 **庄明浩** [18:25] 就不需要人来做了嘛 。 **史炎** [18:26] 明白 。 哎 ，但是我前两天看到一个采访 ， 可能是采访哪个著名的一个投资人， 就是他 。 **庄明浩** [18:34] 朱小虎 。 **史炎** [18:34] 啊 ， 对 ， 朱老师 。 就朱老师对这个至少国内的这些就持一个非常 ， 反正他意思是反正他坚决不投 。 **庄明浩** [18:45] 他是不投大模型 。 **史炎** [18:46] 啊 ，不投大模型 。 **庄明浩** [18:47] 他投应用 。 你像刚才我们讲的那个 AI 面试的公司 。 **史炎** [18:49] 啊 。 **庄明浩** [18:49] 可能就是他投的 。 **史炎** [18:50] 哦 。 **庄明浩** [18:51] 包括 AI 给广告行业提供那个 。 **史炎** [18:55] OK。 **庄明浩** [18:55] 营销素材的那个公司也是他投的 。 **史炎** [18:57] 所以他是觉得国内大模型是做不出来什么 。 **庄明浩** [18:59] 或者他觉得投资不挣钱 ， 就投这种公司 。 **史炎** [19:03] 很难 。 **庄明浩** [19:03] 他很难赚到钱 。 **史炎** [19:05] 嗯 ，但是偏应用的是可以赚到钱的 。OK。 所以他并不是不看好就整个的这一套 。 **庄明浩** [19:15] 对 ，他当然没有人不看好 ， 只是你去挑你的切入点的问题嘛 。 **史炎** [19:19] OK。 **庄明浩** [19:20] 哎 ， 如果有一些存在这种 ，因为我你也知道就是这个世界每一次进化都会有一些所谓的以老异少 。 **史炎** [19:29] 嗯 。 **庄明浩** [19:29] 就是有一拨人说我就不想被新的这个体系统治 ， 或者我希望做一个 ， 如果一个人不想被 AI 统治 ，他现在能怎么做 ？ ### 背锅价值 **史炎** [19:40] 就是你要走到那个尖儿上嘛 ， 就是那个最尖儿的位置 。 我原来有个朋友就是他 。 **庄明浩** [19:46] 我还以为说我走到最底端 。 **史炎** [19:47] 啊 ，也可以 ， 就是完全靠体力 ， 没准也是可以的 ，但你容易被机器人取代 ，而不是被 AI， 你是被机器人就取代了 ， 对吧 。 那是另外一种 。 我原来有个朋友他是一个那个做数据统计的 ，他做了这样一个统计 ， 我觉得统计很有意思 ， 就是他把所有招聘网站上的网站的那个招聘职位的信息全部扒下来 。 **庄明浩** [20:05] 啊 。 **史炎** [20:05] 比如这个职位需要什么技能 ， 满足什么经验的 。他把这些条全都扒下来 ， 可能几万条或者几十万条 ， 然后他让去 AI 去判断这些要求的要素 AI 能够替代多少 ， 比如说 100% 替代 ，90%， 反正我给你个要求 ， 反正你帮我列这个表 。 **庄明浩** [20:21] 明白 。 **史炎** [20:21] 然后他把这些数据整理完之后， 按这个最能替代跟最不能替代去排这个职位 。 **庄明浩** [20:27] 啊哈 。 **史炎** [20:28] 对吧 ， 然后结果其实他用了一句非常简单的话来说 ，他说原来大家认为这个成功等于 99% 的汗水加 1% 的天才 。 **庄明浩** [20:36] 嗯哼 。 **史炎** [20:37] 那今天 AI 解决就是 99% 汗水解决掉了 。 **庄明浩** [20:40] 啊 。 **史炎** [20:41] 就只剩下那 1% 的天才了 。 **庄明浩** [20:43] OK。 **史炎** [20:43] 你只有到那你才不会 。 **庄明浩** [20:48] 我现在发现就是人类最后的核心竞争力就是像你说的 ， 就是可能剩 1% 天才 ， 还有 1% 可能是背锅 。 **史炎** [20:55] 对 ，有可能 。 背锅是没办法 。 **庄明浩** [20:58] 就是比如说你最后这个锅一定要找一个自己人来背 。 **史炎** [21:02] 这里面就自动驾驶 。 **庄明浩** [21:03] 对 。 **史炎** [21:03] 就是最典型的原因 ， 就是因为理论上说模糊态的技术其实已经做得很不错了 。 **庄明浩** [21:11] 是是是 。 **史炎** [21:11] 但是自动驾驶没有解决最最最最后那根稻草 。 **庄明浩** [21:15] 是 。 **史炎** [21:15] 背锅 。 **庄明浩** [21:16] 对 。 **史炎** [21:17] 谁背 ？ **庄明浩** [21:17] 谁来背这个锅 ？ 所以我觉得这可能是人类最后的一个价值 。 **史炎** [21:22] 有可能吧 。 **庄明浩** [21:23] 但太 ， 这太悲凉了 。 我天哪 。 **史炎** [21:28] 就是对 ， 总要有个人负责嘛 。 **庄明浩** [21:30] 对啊 。 **史炎** [21:30] 我们现在一直说总要有个人负责 ，因为你很难想象有朝一日有人说总要有个 AI 负责吧 。 你 AI 怎么给他判死刑呢 ？ 就 。 **庄明浩** [21:39] 又涉及到伦理道德法律 。 **史炎** [21:43] 这个世界就变得复杂了 。 **庄明浩** [21:46] 哎 ， 我 ， 那我们聊得深一点 ， 就是我有点好奇 ， 比如说针对 AI 有没有一些法律上的一些推进 。 ### 监管同行 **史炎** [21:54] 有 ， 就是因为这个东西太快并且太厉害了 。 **庄明浩** [21:58] 对对 。 **史炎** [21:58] 所以其实各国政府是非常迅速的 。 **庄明浩** [22:00] 是 。 **史炎** [22:00] 意识到它是有巨大的风险的可能性的 。 **庄明浩** [22:04] 可能性 。 **史炎** [22:04] 我们不说这风险是什么 ，但它肯定是有可能性的 。 所以基本上关于 AI 行业的监管基本上是跟这个行业技术爆发一起就来了 。 你像原来很多行业的监管是之后的 。 **庄明浩** [22:13] 对 。 **史炎** [22:14] 但是 AI 这一波基本上中国也好 ， 美国也好 ， 欧洲也好 ， 都是非常快的就跟进了 。 审核 、 监管要求 ， 包括进出口限制 ， 所有东西全部都跟了 ， 包括版权的处理 ， 乱七八糟这些事情都是 ， 当然现在可能很多都是一刀切的 ，但没办法 ，因为你不知道它的边界跟它只能现在先一刀切 ， 先切在这 ， 然后再去找突破口或找可能性 ， 没有办法 。 **庄明浩** [22:37] 明白 ，因为就是比如说以前你可能觉得我还能比如说观察观察 。 **史炎** [22:42] 现在嘭就蹦出去了 ， 你怎么观察 ？ **庄明浩** [22:45] 你说你咋不来 ？ **史炎** [22:46] 放出来 ， 放出来摸摸看看 ， 完了你死了 。 **庄明浩** [22:48] 死了 ， 就真的死了 。 **史炎** [22:49] 你像比如版权讨论是最多的 。 **庄明浩** [22:52] 啊哈 。 **史炎** [22:53] 图 、 音乐 、 文字都是 。 那到底这个东西是归属怎么算 ， 怎么处理 ？ 你在你训练模型过程中是否有用我的东西 ？ **庄明浩** [23:05] OK。 **史炎** [23:06] 说不清楚啊 。 **庄明浩** [23:07] 明白 。 哦 ， 这个好难想象 。 哎 ， 前一段是哪个公司就是闹那个 ， 就是有把一个人开了 ， 然后说是什么他们反正理念不合 ， 那是哪个公司 ？ **史炎** [23:20] 什么理念不合 ？ 啊 ， 那个 OpenAI 是吗 ？ **庄明浩** [23:23] 啊 ， 对对 ，OpenAI 那个 。 **史炎** [23:24] 也不算理念不合 ， 就是这个跟这个是一样的 。 就是 AGI 就是通用人工智能 。 **庄明浩** [23:30] 对 。 **史炎** [23:30] 就那个理想状态的东西来的时候 ， 到底是好还是不好 ？ 那有一派人会认为因为它太强了 ， 所以一定要谨慎 ， 一定要控制 。 但有一派会认为还远 ， 所以我们更多要考虑过程中的商业化的进展 ， 让它变得更丰满 、 更丰富 。 这中间会有巨大的对抗 。 **庄明浩** [23:50] 对 。 **史炎** [23:51] OpenAI 你看这个名字 。 **庄明浩** [23:52] Open。 **史炎** [23:53] 它最开始建立的起始的发心 、 初心 。 **庄明浩** [23:57] 对 。 **史炎** [23:58] 是要人类达到 AGI 并且保护好这件事情了 。 **庄明浩** [24:02] OK。 **史炎** [24:02] 但是过程中因为你是家公司 。 **庄明浩** [24:05] 明白 。 **史炎** [24:06] 它最开始是一个非营利组织 ， 它后来变成了一个 ， 它在中间做了很多设置 ， 它变成了一个偏公司化运营 ， 它又拿了投资 ，但这中间一定是有碰撞的 。 **庄明浩** [24:15] 对 。 **史炎** [24:15] 一定是有这个东西极端的取舍的 。 **庄明浩** [24:18] 明白 。 **史炎** [24:18] 那现在 Sam 就是他们那个现在创始人是肯定如果这两个一定要选一个 0 跟 1 的话 ，他肯定是偏商业跟偏这边 。 **庄明浩** [24:26] 明白明白 。 **史炎** [24:27] 即便他已经是一个比较双引号的圣人了 。 **庄明浩** [24:31] 明白 。 **史炎** [24:32] 即便他是这样 ，但是依然他们内部依然有非常强烈的双引号的保守派 。 **庄明浩** [24:39] 我突然感觉这个就有点像这个三体里边那个 。 **史炎** [24:43] 对 ，是的 ，是的 ，是的一样的 。 就是那一波的闹剧就是因为这个 ， 最底层原因就是因为这个 ， 就是一波最核心的 。 **庄明浩** [24:50] 强硬派 。 **史炎** [24:51] 对 ， 那个科学家们认为你背离了你原来的初心 。 **庄明浩** [24:55] 明白 。 **史炎** [24:56] 所以我把你踢掉 。 **庄明浩** [24:58] 天哪 。 **史炎** [24:59] 但这中间有太多的取舍 ， 比如说我们谈的这个是一个非常高大上 、 非常人类极端的问题 。 **庄明浩** [25:05] 对 。 **史炎** [25:05] 但是另外一个问题 ， 比如说后来这个闹剧最后收场的时候是比如说 OpenAI 的 700 多个员工一起签名让 Sam 回来 。 **庄明浩** [25:12] 啊 ， 对对对 。 **史炎** [25:13] 我的股份要变现吧 ？ 我要养家糊口吧 ？ 对吧 ， 太现实了对吧 。 **庄明浩** [25:22] 就人还是很复杂的 ，因为你很难去单维度去聊任何一个事 。 **史炎** [25:27] 对 ， 所以还是关键 ， 就 Sam 已经是一个 ， 就是他赚过钱 。 ### 科幻现实 **庄明浩** [25:31] 嗯哼 。 **史炎** [25:32] 然后 。 **庄明浩** [25:34] 吃过见过这个 。 **史炎** [25:35] 也对 ， 然后也很年轻 。 **庄明浩** [25:36] 明白 。 **史炎** [25:37] 也怎么样 ， 即便是这样 ，他依然要面临这个中间的巨大的挑战 。 **庄明浩** [25:40] 哎呦 。 **史炎** [25:41] 而且中间可能除了我们刚才讲的是个内部视角 ，是公司跟员工跟这个体系 ， 那还有外部视角呢 ？ **庄明浩** [25:48] 对 。 **史炎** [25:48] 政府怎么看这件事 ？ **庄明浩** [25:49] 是 。 **史炎** [25:49] 美国政府怎么看 ？ 中国政府怎么看 ？ 欧洲政府怎么看 ？ 所以有一段时间 Sam 在全世界各地去见各国亚洲领导 ，他跟奥特曼一样 ， 你知道吗 ？ 就是他变成那样一个东西了 ， 就是没办法 。 **庄明浩** [26:01] OK。 我听你这么说的话 ， 我突然就是有一个那个直观的体感 ， 就是像我比如我看三体的时候 。 **史炎** [26:10] 对 ， 一样的 。 **庄明浩** [26:11] 哎呦 。 **史炎** [26:12] 因为它确实太 厉害了 ， 太大了 。 **庄明浩** [26:17] 对 。 **史炎** [26:18] 就真的把人。 **庄明浩** [26:19] 整个宇宙为你闪烁那种感觉 。 **史炎** [26:20] 就真的你会顶到一个 ， 就是很多科幻小说跟科幻电影里写的东西 ， 你看上去已经并非遥不可及了 。 **庄明浩** [26:28] 啊 。 那你觉得如果真的是如你所说 ， 它不是一个遥不可及的事 ， 那你觉得我们可预见的未来会是怎样的 ？ 就是大家真的就活在一个营养仓里 ， 然后插着管 。 这是一个 ， 这确实是一个有可能实现的 。 **史炎** [26:44] 就是在 AI 上一波的关键词叫元宇宙嘛 。 **庄明浩** [26:47] 啊 。 **史炎** [26:48] 元宇宙讲的就是这样一个东西嘛 。 **庄明浩** [26:49] 对 。 **史炎** [26:50] 就是一个虚拟的世界嘛 ， 就是元宇宙就是我们叫硅基的世界 ， 就是它是基于芯片 、 显卡 。 **庄明浩** [26:56] 所以元宇宙的概念就是 too soon， 就太早了 ， 太快了 。 **史炎** [27:00] 太快了一点 。 **庄明浩** [27:00] 啊哈 。 **史炎** [27:01] AI 相当于把这个事情的路径变得清晰了 。 那当然有另外一条路径就是探基 。 **庄明浩** [27:06] 对 。 **史炎** [27:06] 就是外太空 。 **庄明浩** [27:08] 啊 。 **史炎** [27:09] 宇宙 ， 别的星球 。 **庄明浩** [27:10] OK。 **史炎** [27:11] 但是你想另外一个事情 ， 就是说如果真的我们再天马行空想 ， 真的人类最后进到营养仓里了 ， 你去探索太空的时候还需要肉身去探索吗 ？ **庄明浩** [27:22] 啊 。 **史炎** [27:23] 有可能是一起的呀 ， 就硅基探基最后还是走到一起了 。 **庄明浩** [27:27] 明白 ， 就最后就是合流了 。 **史炎** [27:30] 啊 ， 就人类的终极要的是什么 ？ **庄明浩** [27:32] 但是这个问题太形而上了 ， 太远了 。 **史炎** [27:35] 但确实你会在这些世界上最优秀的科学家 、 最优秀的商业公司的创始人 ，他们内心的 vision 也好 ， 愿景也好 ，其实都是瞄着那去的 。 **庄明浩** [27:46] 对 。 **史炎** [27:46] 只不过每人的路径 ， 马斯克为什么要做 SpaceX 火箭 ？ 一样的嘛 ，他为什么也要做 AI？ 最开始他是 OpenAI 的核心的股东 ， 那他为什么要离开自己搞 ？ 一样都是这些问题 。 那中国为什么一定要自搞自己的 ？ 一样 ， 欧洲为什么一定要搞自己的 ？ 一样的呀 。 **庄明浩** [28:03] 对 ，其实我觉得自从就是这种 ， 比如 AI， 尤其是我觉得 AI 时代到来了之后， 我发现就是之前比如说很多科幻小说 ， 大家觉得这个东西 。 **史炎** [28:14] 天马行空了太 。 **庄明浩** [28:15] 你这想太多了 ， 这什么玩意儿 ？ 你现在越来越觉得就是后背发凉 。 **史炎** [28:20] 对 ， 所以你看前年有一次我参加一个大会 ， 那个大会有一个嘉宾是那个郝景芳 。 **庄明浩** [28:25] 啊 ， 郝景芳我知道 。 **史炎** [28:26] 对 ，他就提个观点是说 ，因为他是学天体物理的 。 **庄明浩** [28:29] 对 。 **史炎** [28:29] 人家是专业的 ，他作家只是他的兼职好吗 ？ 人家他妈是专业学天体物理的 ， 天体物理博士好像还是 。他说他有个观点是说 ， 真的就是现在很多科幻作家所写的东西已经远远落后那些真正意义上在做科研人的在做的事情 。 **庄明浩** [28:43] 对对对 。 **史炎** [28:44] 就是你的想象已经想象不到了 。 **庄明浩** [28:46] 对 。 **史炎** [28:47] 哇 ， 这个太可怕了 。 **庄明浩** [28:49] 这个确实是 ，因为以前就是比如说科幻作家是远远超越这个时代的科技的 ， 大家才把它叫科幻 。 现在的这个很多科幻它已经不是这个感觉了 。 **史炎** [29:02] 因为现在文科生已经想象不到理科生跑到哪去了 。 真的 ， 我也是文科生 ， 一样的 ， 就是你真的就是有另外一个更微观角度 ， 就是现在你看很多原来我们做投资对吧 ， 做研究的时候 ， 你大概你看消费品 ， 看饮料 。 **庄明浩** [29:16] 对对对 。 **史炎** [29:16] 看什么化妆品 ， 看服装 ， 看拉面 ， 谁看不懂 ？ 谁看不懂对吧 ？ 看互联网产品 ， 看个 App， 谁看不懂 ？ 但今天我靠 ， 这要看论文了 ， 我的妈呀 ， 这个太对理科生来讲 ， 对文科生来讲太难了 。 **庄明浩** [29:29] 嗯哼 ， 我知道 ， 就是因为所以我现在的感觉是这样的 ， 反而现在很多软科幻会更好写 。 当然我不是说针对那个什么的 ， 我只是因为我自己也看很多科幻 ， 我现在我发现现在很多软科幻比较好写 ，因为它是相当于它把科幻作为一个框架 。 **史炎** [29:53] 框架 。 **庄明浩** [29:54] 它更多还是探讨一些人性和哲学的选择 ， 包括郝景芳老师写的那个 《 北京折叠 》 也是 。 它不是那种硬科幻 ， 它是一个软科幻 。 就是它只是说我们因为你很难去探讨这么现实主义的 ，其实它还是在探讨一个很现实主义的问题 。 **史炎** [30:10] 对 ， 科幻只是它的包装 ， 包了一个这样的壳 。 **庄明浩** [30:13] 对 ， 把它包在一个科幻的这个框架之下的话 ， 它其实反而可以有一些自由度 ，因为很难去真的写一个很现实主义的小说 。 **史炎** [30:22] 是 。 **庄明浩** [30:22] 对 ， 所以比如说 《 北京折叠 》 在我看来是一个只是有科幻框架的现实主义的作品 。 **史炎** [30:28] 是 。 **庄明浩** [30:28] 因为它太现实主义了 。 **史炎** [30:31] 太真了 。 **庄明浩** [30:33] 就是很折叠 ， 就是很折叠 。 **史炎** [30:36] 明白 。 **庄明浩** [30:37] 哎 ， 所以如果将来你真的比如说你有生之年， 如果真的见证到了你在营养仓里生活 ， 你会觉得这是一个悲哀吗 ？ 还是你觉得也 OK？ **史炎** [30:46] 我觉得 OK。 **庄明浩** [30:47] 也 OK。 **史炎** [30:48] 对死肥宅来讲太 OK 了 。 因为你想现在有很多年轻人， 啊 ，也不是年轻 ， 就是比如说啃老一族对吧 ？ 可能他也没什么 ， 这么说可能不太好 ， 就是反正没什么追求对吧 ？ 然后家里也不对他没有什么期待 。 **庄明浩** [31:05] 日本社会很多人就是这样的 。 **史炎** [31:06] 就是这样 。 只不过今天换了个设备嘛 ， 原来是游戏机 ， 原来是在家里看漫画 。 **庄明浩** [31:10] 是 。 **史炎** [31:11] 今天一台手机就够了呀 ， 甚至未来一个眼镜就够了 。 **庄明浩** [31:13] 而且就是你的身边的人反而压力更小 。 **史炎** [31:17] 对呀 ， 大家又不期待什么 。 **庄明浩** [31:19] 对 。 **史炎** [31:19] 你也不需要为谁负责 ， 或者满足谁的什么期待跟期许 。 **庄明浩** [31:23] OK。 **史炎** [31:24] 自洽的在那挺好的 。 当然这可能有点不利于比如说提升这个什么出生率 ， 乱七八糟这些事情 ，但确实就是你想就是这样的呀 。 ### 拥抱未来 **庄明浩** [31:34] 哎 ， 我觉得其实我们今天不是说在探讨这个东西好与不好 ，而是想跟大家说一下， 就是说 不管你愿不愿意 ，不管你觉得这个东西好不好 ，但是在你可预见的将来 ， 这个东西可能就要降临了 。 你可以说我不听 ， 我不听 ， 你可以 。 **史炎** [31:52] 跑到深山老林里 。 **庄明浩** [31:53] 对 ， 你可以跑到深山老林 ， 你可以把头埋在沙子里 ， 或者是埋进自己的羽毛里 ， 或者怎么样 。 你可以不去看 ，但是我们不得不说这个可能比你预想的要快 ， 比所有人预想都要快 。 **史炎** [32:07] 之前不是有张梗图吗 ？ 这个英伟达开年之后还在暴涨 ，而且是现在英伟达应该是全世界第三大市值公司 。 **庄明浩** [32:15] 对对对 。 **史炎** [32:15] 前面就一家苹果跟微软了 。 然后有一张梗图是全世界的那个世界的一张压力 ， 然后底下是一个大象 ， 大象背着这个世界 ， 然后大象脚底下踩着两只蚂蚁 ， 两只蚂蚁写的 Nvidia， 就英伟达 ， 就是整个世界压在了两只蚂蚁身上 。 就是 Nvidia，Nvidia 就代表 AI 的这套危机嘛 。 **庄明浩** [32:36] 是是是 。 **史炎** [32:37] 就全世界都压在这了 ， 我天呐 。 **庄明浩** [32:39] 对 ， 我还是一个相对比较务实的人， 我觉得就是说这天来与不来对我来说都可以 。 **史炎** [32:49] 对 。 **庄明浩** [32:50] 因为我觉得如果这天真的要来 ， 这个天要下雨 ， 你要嫁人， 没有办法 。 **史炎** [32:54] 你也赶不了 。 **庄明浩** [32:55] 对 ， 你就来了再说吧 ， 就是你现在反正过好你想过的日子 ， 然后等那一天真的要来了 ， 或者真的已经来了 ， 你就以一个比较积极的 ， 怎么说的 ， 就比较随性的心态吧 ， 那就随缘的心态我就会比较好 。 因为我觉得这个世界的变革其实本来节奏就是越来越快的 。 **史炎** [33:17] 是 。 **庄明浩** [33:18] 它不是咚咚咚这种鼓点 ， 它是咚咚咚咚咚咚咚 ， 它是越来越快 。 所以就是你必须你心里预期得有 ， 这个鼓点一定会越来越快 ， 这个变革会越来越大 ， 越来越快 ， 越来越可能会改变所有的东西 。 **史炎** [33:37] 所以就是我们还是从微观角度来讲 ， 就还是这个图 ， 比如画图这件事情啊 ， 就是其实画图的出现 ， 就是 AI 制图这一波出现是比 GPT 要再早一点的 。 然后所以画图更快的进入到了流水线里 。 所以其实画师跟很多的负面声音 ， 包括版权 ，AI 的讨论更多集中在可能 23 年初那个时间点 ， 然后到 23 年下半年的时候 ， 这些讨论声音就渐渐的没有了 ， 就它真的就扎进去了 。 **庄明浩** [34:06] 明白 。 **史炎** [34:06] 也不管你什么 。 **庄明浩** [34:08] 明白 。 **史炎** [34:08] 这那 ， 反正弄就用 。 **庄明浩** [34:10] 明白 。 **史炎** [34:10] 就是车轮滚滚就把你压过去了 。 **庄明浩** [34:14] 那我们从比如说现实实用主义角度 ， 你给大家建议什么 ？ 就是拥抱 AI 还是 ？ **史炎** [34:19] 拥抱就是你反正你日常工作帮你提升效率 ， 没什么不好嘛 。 **庄明浩** [34:22] 对对对 。 **史炎** [34:22] 你像现在比如大家听播客 ， 你会觉得比如你最近一段时间比较忙 ， 没时间听 ， 你把一颗你把播客的那个 。 **庄明浩** [34:29] 扒下来 。 **史炎** [34:29] 扒下来 ， 然后交给 AI， 让它帮你总结一下， 喂你一下， 我们叫帮你咀嚼 ， 然后喂你一下 。 **庄明浩** [34:36] 天呐 。 **史炎** [34:37] 也可以 。 **庄明浩** [34:37] OK。 **史炎** [34:38] 当然这听起来太悲哀了又 。 **庄明浩** [34:40] 对 ，其实我描述 ， 我其实那个幻想了一个画面 ， 就是相当于 AI 帮你节省了很多时间和精力和你的关注力 ， 然后又浪费在了 AI 生成的 。 **史炎** [34:53] 内容上 。 **庄明浩** [34:53] 其他内容上， 天呐 。 **史炎** [34:55] 这个所以你会发现 ， 比如说过去这些年短视频行业的崛起 ， 让短视频平台成为最大的平台对吧 ？ 那马上来的 AI 时代 ， 大家设想是说 ， 如果未来短视频平台上充斥着由 AI 产生的内容 ， 那应该是一个什么样的状态 ？ **庄明浩** [35:11] OK。 **史炎** [35:11] 对对 ， 然后你能真的分得清楚什么是 AI 做的 ， 什么是人。 你像图原来就经历过 ， 大家原来最开始的时候会认为 ，也不是认为 ， 就是 AI 做的图的手 ， 手是画不好的 。 **庄明浩** [35:24] 哦对对 ， 手画不好 。 **史炎** [35:25] 现在已经基本上可以画好了 。 **庄明浩** [35:26] 明白 。 **史炎** [35:27] 那你就越来越难分清楚什么是现实 ， 什么是虚拟 。 **庄明浩** [35:32] 天呐 ， 我现在在想 ， 就是其实很多人， 比如说你在大城市打拼 ， 你的那个 。 **史炎** [35:37] 现实世界 。 **庄明浩** [35:37] 租的那个房子和这个营养仓其实也没有差太多 。 **史炎** [35:40] 对 ， 没什么区别 。 **庄明浩** [35:41] 其实也没有差太多 。 **史炎** [35:42] 叫外卖 。 **庄明浩** [35:43] 叫外卖 ， 然后看刷抖音 。 **史炎** [35:45] 对啊 。 **庄明浩** [35:45] 然后在床上躺着 。 **史炎** [35:46] 对啊 。 **庄明浩** [35:47] 其实就是一步之遥 。 **史炎** [35:49] 你可以无限的 ， 只要你有钱 。 那反过来讲 ， 你可以在抖音上赚钱呀 。 **庄明浩** [35:53] 对 。 **史炎** [35:54] 你不需要去 。 **庄明浩** [35:55] 是 。 **史炎** [35:55] 对吧 ？ 你做直播也好 ， 你或者那整个循环就变成了就是这样 。 **庄明浩** [36:01] 就像我们当年， 我们之前有期不开玩笑聊过一个事 ， 就是当年互联网刚兴起的时候 ， 还有一个东西叫做互联网生存 。 **史炎** [36:09] 刘飞老师吗 ？ **庄明浩** [36:10] 对 ， 我在想这个最早时候大家觉得是个笑话 ，但是现在看来这可能是个隐喻或者是 。 **史炎** [36:18] 因为我像之前我讲元宇宙的时候 ， 我都会用这个例子 。 我说今天如果今天你拿着你的手机穿越回到 99 年， 就是互联网生存挑战那个年份 ， 你怎么跟当时的你解释这是什么 ？ 你怎么跟他解释这个东西什么都能干 ？99 年而已哦 ，不过才二十几年 。 **庄明浩** [36:37] 真的 。 **史炎** [36:39] 对吧 ？ 就是你都不知道该从何说起 。 **庄明浩** [36:43] 是 。 ### 结尾 **史炎** [36:44] 这个世界已经建立在那了 。 **庄明浩** [36:45] 对 ， 当然我觉得我们播客 ， 尤其是我这个播客吧 ， 都在酒里 。其实我们包括我相信比如说庄明浩他自己的播客也好 ，其实我们不想给观众 ， 对不起 ， 听众 ， 我们不想给各位听众 、 各位听友任何的比如说答案或者结论 。 很多事确实是没有结论 ， 我们只是把这个问题抛给大家 。 就是如果有些朋友可能之前都没有意识到这个问题存在的话 ， 那现在大家可以去考虑 ， 就是现实已经是这样了 ， 世界已经是这样 ，AI 已经是这样了 ， 那么这个问题已经在这了 。 那大家如果你有兴趣 ， 你可以去想一想 ， 当然你可以选择我不去考虑这个问题 。 **史炎** [37:23] 当鸵鸟 。 **庄明浩** [37:24] 对 ， 当鸵鸟 ，但是我们不得不说 ， 就是这个问题已经在这了 ， 甚至比我们预想的要早在这很多年， 甚至比我们预想的要更快迫近到你面前很多年 。 所以这是我们想这期想跟大家说的 ， 可能有点深啊 ，但是我觉得也很有意义 。 好 ， 我们再次感谢庄明浩 。 **史炎** [37:46] 感谢感谢 。 **庄明浩** [37:47] 下次再来玩 。 然后也感谢大家的陪伴 ， 我们都在酒里了 。 --- 本节目库由 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