Mira: 是的，正是如此。所以你可以...我们发现，这个公式实际效果非常好，数据 + 算力 + 深度学习，你可以输入各种类型的数据，提高算力，那么这些 AI 系统的性能就会越来越好。我们称之为规模化定律。但这些并非真正的定律。它更像是一个统计预测，你投入更多的数据和计算力，模型的能力就会相应提高。这就是目前推动 AI 进步的原动力。
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为什么从聊天机器人开始呢？
Jeff: 你们为什么从聊天机器人开始呢？
Mira: 是的，在产品开发上，我们其实是从 API 开始的。我们并不清楚如何将 GPT-3 商业化。将 AI 技术商业化实际上非常困难。最初，我们以为这是理所当然的，因此我们专注于构建这个技术和进行研究。我们认为，我们有这个了不起的模型，商业伙伴们，拿去吧，然后在它的基础上开发出惊人的产品。然后我们发现，事实上这非常困难。这也是为什么我们开始自己动手的原因。
Jeff: 你对 AI 安全问题一直持有看法，我很高兴你一直在重视这个问题。三年后，当它的智能惊人地高时，会怎么样呢？
Mira: 是的，我们正在深入思考这个问题。确实会有具备智能体能力的 AI 系统，它们能连接到互联网，相互交流，智能体之间相互连接并共同完成任务，或者与人类无缝协作。就像我们今天与人相互合作一样与 AI 合作。在谈及此项工作的安全性、保密性和社会影响时，我认为这些并非是事后才需要考虑的问题。你可能需要在开发技术的过程中就考虑如何应对这些问题。你必须要与技术一同构建这些应对措施，而且要深入地融入其中，才能做得正确。智能和安全性实际上并不是两个独立的领域。它们是相辅相成的。引导一个更聪明的系统更容易，只需告诉它，“好的，不要做这些事情”即可。他们需要引导一个不那么智能的系统。就像训练一只聪明狗比一只笨狗更容易，所以智能和安全是相辅相成的。
Jeff: 好，你提到了工作岗位的问题，我们先不谈好莱坞的事情，但是有很多工作岗位，人们担心它们可能面临风险。你对 AI 导致的就业流动，以及你在 OpenAI 的工作，甚至整体状况有什么看法？人们是否真的应该对此感到担忧？哪些工作受影响最大，或者你怎么看待这整个问题的？
Mira: 是的，我的意思是，我们其实还不太理解 AI 会对就业带来什么影响。首先，我们需要做的是帮助人们明白这些系统有什么能力，能做什么，把它们融入到他们的工作流程中，然后开始预测和预见它们的影响。同时，我觉得人们没有意识到这些工具已经在大范围内被使用了，这是一个目前尚未被研究的问题。所以，我们应该去研究现在的情况，研究现在的工作性质和教育性质，这将帮助我们预测如何为这些能力的提升做好准备。在具体的工作岗位方面，我不是经济学家，但我确实预计很多工作会发生变化，有些工作会消失，有些工作会增加。我们并不特别清楚这会是什么样子，但你可以设想，那些重复性的工作，那些完全重复的工作，并且人们没有进一步发展的工作，这些工作可能会被取代。
Jeff: 像 QA，和测试代码，和类似的工作，这些工作都都已经完成了。
Mira: 是的，如果只是那种或者仅仅是
Jeff: 这只是一个例子。有很多类似的情况。
Mira: 是的，很多情况。
Jeff: 你认为会有足够的工作在其他地方创建出来来补偿那些失去的工作吗？
Mira: 我认为会有很多新的工作岗位产生，但具体会有多少新工作，改变多少工作、以及失去多少工作，我真的不确定。我甚至认为没有人能够准确预测，因为这是一个没有被深入研究的领域，但它确实应该被重视和研究。然而，我相信经济会随之改变，这些 AI 工具将会创造出巨大的价值。所以，问题在于我们如何有效利用这些价值？如果工作的性质发生了根本性的改变，那么我们应如何将经济价值更公平地分配到社会各个角落？是通过公共福利？还是通过无条件基础收入（UBI）？或者是通过其他全新的系统？这些都是需要我们去探索并找出答案的问题。
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AI 在教育中的作用
Jeff: 你刚才提到的这个任务中，高等教育起着重要的作用。只是现在还没完全开始。
Mira: 是的。
Jeff: 那么对于高等教育以及 AI 的未来还有什么？你认为高等教育在你眼中的这个演变过程中应该扮演什么样的角色？
Mira: 我觉得我们真正需要搞清楚的是如何利用这些工具和 AI 来推进教育。因为我认为 AI 的最大用途之一就是在教育中，它能够提升我们的创造力和知识水平。我们有机会建立高质量且易于获取的教育资源，理想情况下可以免费提供给世界上任何人，不论其语言或文化背景。我们真的可以为全世界的任何人提供定制化的理解和教育。当然，在像达特茅斯这样的学校里，由于教室规模较小，学生可以得到更多关注。但即使在这里，你也可以想象存在一对一的辅导，更不用说世界上的其他地方了。
