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②使用自带的软件商店

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天空之城|城主

在最新的这次现场尖峰对话中，OpenAI的掌舵人Sam Altman与硅谷传奇投资人Vinod Khosla共同描绘了由人工智能驱动的未来图景。他们预测技术变革将达到难以想象的速度，但人类的核心生物性体验（如社交、情感连接）将保持不变。
这个对话涵盖了AI对企业格局的颠覆，特别是对软件行业的重塑，以及未来工作的演变——强调了人类在需要同理心和人际互动的岗位中不可替代的价值。此外，访谈还回顾了ChatGPT的诞生历程，阐述了其作为“智能操作系统”的未来愿景，并讨论了AI在科学研究、投资策略、全球普惠以及能源需求等方面的关键作用和挑战。

核心观点摘要

“到2035年，那个时期的技术变革速度将难以用现有框架去理解。但在技术堆栈之下，人类的核心体验——那些源于生物本能的需求，如社交、地位和家庭关怀，将不会有太大改变。”

“我们正走向一个世界，在那里你想要的任何软件都可以即时生成……你只需说出需求，它就发生了。这对传统的SaaS商业模式是一个非常重大的变化，而且离我们并不遥远。”

“人工智能将能够完成几乎所有的智力工作。然而我们会发现，人类深刻的生物程序设计是难以克服的。人们依然极度渴望来自另一个人的关怀、激励与连接。”

“未来衡量AI研究进展的最终标准，是变化率的加速。当AI开始自主提出新假设，进行测试，然后修正假设时，一个良性的‘自我进化’循环就形成了。”

“如果我是资本配置者，我会把0%的时间用来寻找下一个AI研究实验室，而把100%的时间用来投资于因AGI而成为可能的新物种。你应该追逐未来，而不是复制过去有效的东西。”

“未来十年，我预计智能的成本会趋同于电力的成本。届时，世界上真正的稀缺资源将是算力和能源。”

“未来可能会出现一家拥有10名员工，但年收入达到10亿美元的公司。我敢打赌，这家公司要么已经存在，要么会在未来几年内诞生。”

展望2035：一个被彻底重塑的商业世界

当我们试图想象2035年的世界时，一个核心的矛盾浮出水面：一方面是技术以指数级速度狂飙突进，另一方面则是人性的亘古不变。Sam Altman开宗明义地指出，尽管未来世界的科技形态可能超乎想象，但人类的生物性体验仍将是社会运转的基石。“我认为人们仍然会像现在这样坐在一起吃午饭，” 他说道，“但那个时期的技术变革速度将难以形成框架。很难有一个当前的框架来应对它。”

这种变革对现有商业格局的冲击将是剧烈的。Vinod Khosla预测，在2030年代，《财富》500强企业的消亡速度将远超以往任何时期。Altman对此表示赞同，并特别指出了软件行业的根本性颠覆。他描绘了一个“软件即时生成”的未来，这将彻底瓦解传统的SaaS（软件即服务）模式。

“如果我们正走向一个世界，在那里你想要的任何软件都可以像即时编写一样，” Altman解释道，“你不用去购买这家SaaS公司的产品或那家公司的产品，你只需说‘运行’，然后它就发生了。这感觉是一个非常重大的变化，而且离我们并不遥远。” 相比于需要与物理世界交互的复杂供应链，软件行业的变革将率先到来，现有企业如果不能足够快地适应，将面临巨大的生存危机。新公司的崛起速度也将是空前的，“OpenAI就是一个例子，” Altman补充道，“我们变得非常大，非常快。”

人性的恒定与工作的未来

在AI能够胜任绝大多数智力工作的未来，人类的价值将在何处体现？这场对话给出了一个清晰的答案：那些深度依赖人际互动、情感共鸣和同理心的领域。Altman认为，尽管AI在客观知识传递上可能远超人类教师，但人类教师所能给予的激励和情感连接是无法替代的。

“也许你可以有一个很棒的AI老师，但它对你的激励作用不如一个平庸的人类老师。我完全相信，仅仅是知道那是真人还是不是真人，其中就蕴含着非常深刻的东西。” 他强调，人类的“生物程序设计”决定了我们极其注重来自同类的关怀。“AI将能够完成很多、很多不同的工作，也许几乎是所有的工作。然而我们会发现，生物程序设计是非常难以克服的。”

因此，未来的工作格局将发生转变。教师、护士、长者照护等需要深度情感投入的职业将变得更加珍贵。社会将拥有更多的“自由”，让人们有时间回归家庭，照顾孩子与长辈。正如Khosla所言：“我们仍然会想要地位，仍然会竞争，仍然会照顾我们的孩子、长辈和家庭。而且我们将有更多的时间来做这些事情。”

自我进化的智能：当AI成为科学家

驱动这一切变革的核心引擎，是AI自身能力的飞速进化。Altman指出，过去几年的飞跃主要归功于三大支柱：“更好的算法、更大的计算机和更多的数据。” 但未来的加速将进入一个新的维度——AI将成为科学研究的直接参与者。

这一过程将是渐进的。最初，AI是辅助工具，帮助研究人员编写代码、分析数据，使其效率提升十倍。但最终，AI将开始自主进行整个研究循环。“对我来说，关键的测试是，人工智能是否提出了新的假设，自己进行测试，然后修改这些假设？就像那是一个循环，以一种好的方式来说是恶性的。” Khosla问道。

Altman认为，无论是AI辅助人类，还是AI自主研究，最终的结果都是一致的：“我们每年的进展都会快得多。” 这种加速不仅体现在算法层面，更将贯穿整个“供应链”，从数据中心建设到新型芯片的开发。当AI开始加速其自身及相关技术的发展时，一个强大的正反馈循环便形成了，这将极大地推动科学发现的进程。

ChatGPT的演进：从意外发现到智能操作系统

作为这场革命的标志性产品，ChatGPT的诞生与演化本身就是一个充满启示的故事。Altman坦诚，OpenAI最初是一个纯粹的研究实验室，并无明确的产品规划。在GPT-3模型诞生后，团队曾对如何产品化感到迷茫。最终，遵循Paul Graham的建议——“无论如何都应该创建一个API”——他们将GPT-3开放给世界。

一个意想不到的现象出现了：在用于测试API的内部工具“Playground”中，“确实会有人整天和那东西聊天。” 这个微弱但清晰的用户信号，最终促使团队决定构建一个专门的聊天界面。即便在产品留存率极低的情况下，他们也观察到，“对于那些留存下来的用户来说，他们的使用量随着时间的推移而增加。” 这给了他们坚持下去的信心。

如今，Altman对ChatGPT的未来愿景远不止于一个聊天机器人。他将其定位为一个“智能操作系统”或“个人AGI”。“这是一个会了解你，会连接到你的东西，并且会按照你想要的方式行动的系统，” 他展望道。无论是通过聊天、代理（Agents）还是集成到其他服务中，目标都是为每个人提供一个无处不在的、个性化的智能伙伴，帮助他们提高效率、变得更好。

投资新范式：追逐未来，而非复制过去

在这样一个日新月异的环境中，投资逻辑也必须随之改变。当被问及领先者是否会巩固优势时，Altman向投资者提出了一个尖锐而清醒的建议：停止追逐“下一个OpenAI”。

“如果我是有限合伙人，我会把0%的时间用来弄清楚如何投资于另一家人工智能研究实验室，而把100%的时间用来弄清楚如何投资于下一个事物。” 他用晶体管类比道，真正的巨大价值并非来自制造晶体管的少数公司，而是由这项基础技术所催生的、遍布各行各业的无数新应用和新公司。

他认为，当下被AGI开辟出的新空间比以往任何时候都大。“世界将会出现近乎免费的通用人工智能（AGI），” 他断言，“你应该追逐未来，而不是过去有效的东西。” 投资者应当去思考，当智能的成本趋近于零时，哪些全新的、未经证实但具有巨大潜力的商业模式会应运而生。

全球普惠与新的稀缺：能源与算力

对话的最后，落脚于AI的全球影响。Altman对此抱有极为乐观的态度，他认为AI将带来巨大的通货紧缩效应，并推动全球普惠。“每个人都将获得很好的医疗建议。每个人都将获得很好的教育。每个人都将有能力要求制作任何软件，并且免费。” 科技的本质就是将工具交到人们手中，让其变得廉价甚至免费，从而释放巨大的生产力。

然而，在这幅普惠的图景中，新的稀缺资源也随之浮现。当智能本身不再稀缺，支撑其运行的基础设施——算力与能源——将成为价值的核心。“你可以想象这样一个世界：算力变成一种疯狂稀缺的资源，” Altman警告说。解决之道只有一个：“那就制造更多、更多、更多的算力。”

他给出了一个惊人的预测，为这场关于未来的讨论画上了句点：“我预计10年后人工智能的成本会趋同于电力成本……其他一切都应该变得非常便宜。比如我们可以用机器人制造芯片，但你仍然需要驱动电子。” 在这个即将到来的时代，能源不仅是经济的血液，更将成为智能的基石。对于所有企业、投资者和个人而言，理解并适应这一根本性的转变，将是通往未来的唯一路径。

附: 天空之城全文整理版

Vinod Khosla: 下午好。请坐，我们马上开始。谢谢萨姆的到来。

Sam Altman: 谢谢再次邀请我。

Vinod Khosla: 总是很高兴你能来。有谁不高兴你能来吗？连续四年，或者更久，你肯定对这个谈话感到厌烦了吧，

Sam Altman: 但是能来这里还是很有趣的。

Vinod Khosla: 所以我很乐意开始，我们已经就此进行了多次对话。想象一下2035年之后的世界。也就是从2035年到2050年这段时间，这样对时间范围就足够模糊了。你认为世界会是什么样子？

Sam Altman: 我认为人们仍然会像现在这样坐在一起吃午饭。

Vinod Khosla: 所以在某种意义上，它会，会起作用吗？

Sam Altman: 但我确实认为那个时期的技术变革速度将难以形成框架。很难有一个当前的框架来应对它。很难做出精确的预测，比如，哦，会是，戴森球会被建造，或者我们已经弄清楚了纳米机器人，或者，但诸如此类的许多事情我认为会非常不同。所以也许人类的体验不会改变那么多。比如进化需要很长时间。生物学就像在很长一段时间内根深蒂固的强大驱动力。但就技术堆栈中可能实现的目标以及一个人可以完成的事情而言，感觉会有很大的不同。

Vinod Khosla: 那么再深入一点。比如今天的公司会发生什么？今天早上我做了一个演讲，下午我会为ILP们重复一遍。我认为在2030年代，《财富》500强企业的消亡速度将比我们以往见过的更快。哪些企业能生存，哪些企业不能生存，将取决于它们做什么，但消亡速度会更快。你同意吗？你不同意吗？

Sam Altman: 我不知道。我的直觉是更快，但我没有过多考虑这个问题。我一直关注的是，我的大部分时间，除了开场之外，我都花在软件公司上，而且我认为我已经了解软件公司的运作规律一段时间了。但如果我们正走向一个世界，在那里你想要的任何软件都可以像即时编写一样。如果你想做某事，你可以像在AI聊天机器人中输入一些东西，然后得到一个很棒的软件。所以，你不用像那样，去购买这家SAS公司的产品或那家公司的产品，你只需说运行，然后它就发生了，这感觉是一个非常重大的变化，而且离我们并不遥远。

Vinod Khosla: 我稍后会回到未来18个月，再谈谈这个。

Sam Altman: 但是像管理复杂供应链的大型财富500强公司，比如现实世界总是需要更长时间，但软件的改变感觉更近了。

Vinod Khosla: 但是到2040年，现实世界有足够的时间发生改变。这就是我选择2035年到2050年这个时间段的原因。2035年只有10年之遥。

Sam Altman: 我会打赌，我会打赌，大多数现在的公司未能足够快地适应，并因此遭受一些重大损失。

Vinod Khosla: 这令人惊讶。

Sam Altman: 已经发生很长时间了。就像，我的感觉是，新公司增长的加速，以及某种程度上从现有企业手中夺取市场份额，我认为这就像一个大的指数增长，新公司可以更快地变得更大、更重要。OpenAI就是一个例子。我们变得非常大，非常快。

人机共存：AI时代的工作与人性

Vinod Khosla: 在那段时间里，是否有一种职业，我们的观众都是创业者，他们在构建AI医生、AI治疗师、AI肿瘤学家、AI结构工程师、AI芯片设计师，当然还有AI软件工程师，AI销售人员、AI营销人员、AI会计师，就像这一切都在今天发生。我假设所有这些，无论这些公司是否成功，或者一些竞争对手成功，都将在2035年及以后的智力世界中成熟，我们将会回到AI至少无法完成80%工作的物理世界。

Sam Altman: 有很多工作我认为你不希望AI来做，或者很多人不希望AI来做。将会出现新型的工作，人们特别希望由人来完成。我认为我们，我们非常注重关心他人。我认为说到这些深刻的生物学的东西，我认为这就是其中之一。所以，也许你可以有一个很棒的AI老师，但它对你的激励作用不如一个平庸的人类老师。我完全相信。我完全相信，仅仅是知道那是真人还是不是真人，其中就蕴含着非常深刻的东西。

Vinod Khosla: 在这一点上我可能不同意你的看法。我认为一个AI老师可以做得更多，并且能更好地理解你。

Sam Altman: 但我认为很快就会出现比你优秀的多的AI投资者。对此我毫无疑问。但我个人仍然喜欢和你一起吃饭。而且如果你告诉我做得好或者你应该这样做，这比人工智能告诉我更有动力。所以我认为你仍然会有一份工作。

Vinod Khosla: 所以，我完全同意你的看法。毫无疑问。我的工作并不比大多数其他工作更安全。从优点上来说，安全性要低得多，但还有另一点。马克·安德森声称这是唯一安全的风险投资工作，但我从根本上不同意他的看法。

Sam Altman: 我实际上一直在想我们是否应该成立一个像人工智能初创企业投资者的公司。显然我已经考虑这个问题很久了，但我认为用现在的模型，也许，也许已经可以做到了。这将会是一个有趣的小型副项目。

Vinod Khosla: 做这件事会是一个有趣的副项目。而且萨姆有了一个新生儿。所以，我的确认为我们会有更多的时间。母亲们不必在孩子16周大的时候就离开他们去工作。我不认为，我认为我们将会拥有那种自由。我们将有时间照顾长者。我认为关于人际关系的那部分，我同意，但是像教学和，医疗保健以及其他服务，我可能不同意。我想我正在尝试思考哪些工作不能被完成。那么短期内的问题就变成了，谁来促成这件事？

Sam Altman: 为了更深入地探讨教师这一点，我认为在某种客观意义上，我从阅读维基百科中学到的东西比从任何老师那里学到的都要多，或者说本来可以学到更多。但当我想到那些喜欢我的人，或者我广泛学习过程中的那些时刻，一切都与那些与我联系、对我有兴趣、了解我、关心我的人有关，我能感觉到。而且，其中一些会被与人工智能的关系所复制。但我认为这件事会比表面上听起来更奇怪、更复杂、更不平衡。人工智能将能够完成很多、很多不同的工作，也许几乎是所有的工作。然而我们会发现，生物程序设计是非常难以克服的。

Vinod Khosla: 我完全同意你的看法。事实上，今天早上我谈到了生物程序设计不会进化这个事实。所以我们仍然会想要地位。我们仍然会竞争。我们仍然会有影响者和注意力经济，并且我们仍然会照顾我们的孩子、长辈和家庭。而且我们将有更多的时间来做这些事情。所以我同意这一点。

指数级飞跃：衡量AI的进步速度

Vinod Khosla: 但请允许我更深入地探讨一下。大约三年半以前，人们口中的Chat GPT时刻发生了。两年半。两年半。所以从那时起五年，如果你向前看，即使是从现在起的18个月，到26年底，从今天到26年底，人工智能的能力会有多大的变化？我现在说的非常短期，与我们在Chat GPT时刻和今天之间看到的变化相比呢？两年半以前。

Sam Altman: 我不确定如何从一个，从一个感觉的基础上衡量它，我期望如此。我认为从无到有地创造出第一个版本的ChatGPT，可能是大多数人感受到的最大的系统冲击。因为就像，好吧，根本没有这个东西。而现在有了这个东西。

Vinod Khosla: 当然，它不是很好，但是从零到一的时刻意义重大。

Sam Altman: 也许我们现在已经从1到10，在某种意义上，这应该感觉是更大的进步。但我认为对大多数人来说并非如此。也许在接下来的18个月里，我们会从10到100。但我认为就像每个人都已经接受了AGI（通用人工智能）将会发生，生活还在继续，你们仍然在这里做你们正在做的任何事情。

Vinod Khosla: 好吧，我再次认为，在实际价值上的进展将会是惊人的，但人们期望它是惊人的。

Sam Altman: 鉴于ChatGPT对大多数人来说是非常出乎意料的事情。所以我不认为，我不认为它会感觉那么狂野。即使影响会大得多。

Vinod Khosla: 我敢猜测，大多数人并不完全理解变化的幅度，下一个10倍，从10到100。但我可能错了。实际上是在一个小圈子之外。

Sam Altman: 一年前我会同意，或者两年前。我当然会同意这一点。我现在有点惊讶，就像和旅行中的陌生人聊天什么的。人们会说，哦，通用人工智能几乎要实现了。就像，电脑已经比人聪明多了，而且会变得更聪明。一切都将变得非常不同。但是，我不知道。我认为那里已经有了一个很大的更新。

Vinod Khosla: 所以，这一切发生主要是因为规模法则。有多少不同的规模法则向我们讲述了这种指数变化的机制的优点？比如是什么在驱动它？

Sam Altman: 从宏观层面来看，输入并没有发生太大的变化。我们不断发现更好的算法，所以我们不断找到更陡峭的规模法则。我们一直在研究如何建造更大的计算机。以及更强大的芯片，并且还将更多的芯片连接在一起。我们一直在寻找更多的数据和更好的数据。我认为我们将开始进入一个阶段，在这个阶段中，我们以新的方式将这些系统组合在一起，并且我们拥有某种持续学习，系统可以永远运行，并且变得越来越聪明。但是，但是，过去几年的真正故事一直是更好的算法、更大的计算机和更多的数据。我真希望我说出一些更深刻、更具洞察力的事情。而且许多算法上的进步都是令人难以置信的。当然，我们弄清楚的推理内容以及最初的无监督学习的想法，我都会将这两者归入这一类别，并且还有一些较小的成果，但这就像是你努力奋斗的结果。这让我想起了研究和工业学习相结合的任何其他事物，比如晶体管，或者历史上类似的东西。

自我进化的智能：当AI成为科学家

Vinod Khosla: 因此存在扩展定律，以及多种扩展定律，并且取决于你询问的对象，聊天数据库（ChatDBT）定义了多种类型的扩展定律。但我考虑了另一个因素，那就是你认为人工智能科学家什么时候开始进行大部分的人工智能研究？

Sam Altman: 我认为这将是一个非常渐进的过程。这不是一个，比如说今天一个开放人工智能研究员正在使用代码补全器，它生成他们PR的10%，然后20%，30%，然后它，然后它就像开始，实际去测试一些新的模型架构本身。但仍然像研究人员在某种程度上指导它。然后它就像做更多的事情，比如，好的，这是去测试的假设。但研究人员仍然觉得他们只是更有效率地工作。研究人员可能会说，我正在做百分之百的研究。我只是有更好的工具。但是如果那个研究人员现在输出的是他们以前的两倍或十倍，假设是10倍，你认为那时人工智能做了90%的研究还是0%？因为它不是完全自主地完成整个循环。我认为这将是一种混乱的联合加速。

Vinod Khosla: 人们不必测量它，但可以观察新的、进展和加速的变化率。对我来说，这是最终的衡量标准。超越我们刚才讨论的规模法则，变化率会发生什么？

Sam Altman: 我认为在研究方面，我们每年的进展都会快得多。从现在开始，因为我们有了更好的工具。因此，无论你想称之为人工智能辅助人类，还是人类辅助人工智能，又或是人工智能自己在做研究，最终的结果都会快得多，不仅是算法过程，还有整个，整个像供应链一样的东西。如果人工智能帮助我们更快地建造数据中心，如果它帮助我们更快地划分、开发新型的芯片，包括非常奇异的东西，我认为这都算数。所以，如果你把它看作是一种进步的速度，只要人工智能以某种方式帮助其更快地发展，你就可以将其视为人工智能在进行部分研究，那么我认为速度会快得多。

Vinod Khosla: 对我来说，关键的测试是，人工智能是否提出了新的假设，自己进行测试，然后修改这些假设？就像那是一个循环，以一种好的方式来说是恶性的。

Sam Altman: 我有一个稍微不同的视角。我认为我们关心的是我们能多快地完成更好的研究。如果人工智能自己提出假设，或者使人类能够提出人类自己无法提出的假设，我同样高兴。

投资新范式：在AI浪潮中寻找下一个机遇

Vinod Khosla: 这里很多有限合伙人都问我一个问题，那就是，那些获胜者是否会通过这种加速来巩固他们的领先地位？而且，如果，如果研究加速的这个假设是正确的，那么，那么你和其他一些领导者就能延续他们的领先地位。对于从头开始的新玩家来说，除非他们提出完全正交的方法，否则就更难参与。正如你所知，我们正在研究一些正交的方法，但是，这是否会延续，让OpenAI在估值不断增长方面获得优势，这是我们都希望的？我当然希望这样。这是很多人都在思考的问题。

Sam Altman: 听着，如果我是有限合伙人，我会把0%的时间用来弄清楚如何投资于另一家人工智能研究实验室，而把100%的时间用来弄清楚如何投资于下一个事物。这种东西，普通合伙人在这方面也很糟糕，但是，你不是，你在这方面做得相当好。但是，但总的来说，世界上如此多的投资资本的心智份额都花在了追逐上一批赢家上。你几乎永远赚不到钱。你几乎永远在那里赚不到大钱。你几乎总是在关注现在世界上出现的新可能，并投资于一种未经证实的事物，而你对它有某种差异化的洞察力，才能获得巨大的回报。

所以现在，每个人都想投资下一个OpenAI，可能下一个数万亿美元的公司不会是另一个AGI研究实验室。它可能会因为通用人工智能（AGI）作为一项新技术而建立起来，就像OpenAI刚起步时，大多数人想投资的是，比如，我不记得是什么了，另一个Facebook之类的，或者另一种加密货币。

Vinod Khosla: 我确实要告诉你一个有趣的故事。当我们投资OpenAI时，那是我20年来唯一一次因为投资而向我们所有的有限合伙人发送道歉信，说，我知道这看起来很奇怪，但我们还是要这样做。

Sam Altman: 我只会稍微以此来反对你。没关系。无论如何，我认为这是一个非常激动人心的时刻，因为被开辟的新空间比我以往见过的任何时候都大。当OpenAI启动时，我们的空间被一项研究突破所开辟，比如加密货币市场补贴GPU，以及那里的许多新进展。还有其他一些事情，但没有，我记得那个时期，我认为值得做的事情的清单，非常非常短。我认为现在值得做的事情的清单非常庞大。我认为这就是人们应该去资助的东西。无论回报，无论研究回报是否继续归OpenAI或其他公司所有，我认为在这一点上，作为资本配置者，这几乎不是最重要的问题。世界将会出现近乎免费的通用人工智能（AGI）。

会有像OpenAI这样的公司，我认为，它们创造了巨大的价值，因为我们有一个非常庞大和成功的消费产品以及其他一些东西。

Vinod Khosla: 但如果我们再次回到晶体管的类比，只有少数几家公司是真正的晶体管公司，然后大部分都消失了，只有少数几家幸存了下来。

Sam Altman: 现在看看这个房间里有多少东西包含晶体管。然后我们不再把这些称为晶体管设备或晶体管公司。它只是变成了一种技术，促成了一整批新公司，包括OpenAI。而且，这就是我们要追求的。再次说明，现在是资本配置者非常激动人心的时刻。你应该追逐未来，而不是过去有效的东西。

ChatGPT的诞生：从意外发现到全球现象

Vinod Khosla: 让我回到ChatGPT的发布。什么最让你感到惊讶？然后，根据你在用户行为方面看到的情况，你的想法是如何演变的？

Sam Altman: 我会稍微倒退一点。我们，所以科技公司的传统是你创办一家产品公司，建立成功的产品公司，然后你决定像螺栓一样把一个研究实验室拴在上面。这有时效果很好，比如施乐帕克，有时效果很差，比如一些更现代的公司。但据我所知，我们是唯一一个先创办一个运行良好的研究实验室，然后把一个运行糟糕的公司，稍后用螺栓连接起来的例子。那是OpenAI成立四年半的时候。好的。我们，我们一开始并没有想过要生产产品，但最终很明显，由于规模法则，我们需要大量的资金，我们将不得不去建立一家非常大的公司。所以你需要有一个产品，有一个公司。

我们有一个叫做GPT-3的模型，我们正在尝试，我喜欢提高公司寻找产品的紧迫性，但我们就是做不到，它还不够好。它很酷，但还不足以制造出有用的东西。我记得保罗·格雷厄姆（Paul Graham）给过我一个始终铭记于心的建议，那就是无论如何你都应该创建一个API。只是，好的事情就会发生。由于没有做出产品的想法，我们说，不如将这个众包给全世界，我们将GPT-3放入一个API中，也许会有人想出用它来做什么。全世界刚好想出了用它来做一件事。唯一用GPT-3赚到钱的就是这些文案撰写应用。我现在实际上忘记了这些公司的名字，但有几家公司很快就变成了估值超过10亿美元的公司，它们只是使用GPT-3为网站生成文案，然后转售，比如Jasper之类的东西。Jasper。就是这样。人们尝试了其他的东西，但没有其他公司成功。

然而，我们有一个叫做playground的东西，你可以在那里测试提示，看看你会得到什么。那是那种出人意料的成功。某些人，虽然不多，但确实会有人整天和那东西聊天。那时我们还没弄清楚我们的LHF，甚至还没推出GPT 3.5。所以它不是很好，但有明确的用户信号表明人们想和模型对话。鉴于除了文案撰写之外，这是唯一真正有吸引力的东西，我们说，也许这正是我们应该构建的产品。因此，我们开始做一些研究，以使模型更容易聊天，而你不需要做这些复杂的提示。我们有了一个更好的模型，然后我们决定推出一个聊天界面。我们原计划还需要构建其他一些东西。

Vinod Khosla: 在OpenAI内部存在一个很大的担忧，即如果你可以聊天，是否必须是某种特定的助手，试图帮助你学习一些东西或帮助你完成某个目标？

Sam Altman: 因为如果你只是闲聊，人们会想这样做吗？或者那会让人觉得你不知道该说什么？而且，而且我们差点就坚持下来了，但我们发布了这个预览版，你可以在里面随意聊天。另一个有趣的发现是，我们有一个这样的测试组，但很少有用户，这是在模型非常糟糕的时候。很少有用户，真正坚持使用它。用户留存率非常糟糕，但是对于那些留存下来的用户来说，他们的使用量随着时间的推移而增加。而且再次说明，我们差点因此而没有发布它。我后来反思的一个重要教训是，如果你的产品有任何留存率，你实际上已经处于非常好的状态了。如果是5%，那完全可以接受。默认情况几乎总是直线下降到零。但我当时并没有那么直观地理解这一点。

智能操作系统：ChatGPT的未来愿景与企业应用

Vinod Khosla: 所以，我不知道你们公开使用的今天的chat DVD用户数量是多少。你对聊天DVD未来的愿景是什么？

Sam Altman: 就像，OpenAI的一个部门，我们希望构建一套小型产品和一个平台，你可以将其与任何其他服务一起使用，作为你的默认个人AGI。这是一个会了解你，会连接到你的东西，并且会按照你想要的方式行动的系统。如果你想通过聊天界面使用它，很好。如果你你想以一种新的方式使用社交产品或娱乐产品，很棒。如果你想通过代理和其他一堆东西完成大量工作，也很棒。如果你想能够登录任何其他服务，并将你的智能带到那里，我们也会提供。随着时间的推移，这将扩展到新型服务。我认为有一些非常重要的新型计算机需要构建。我们希望我们的用户也能拥有这些。但我认为人们将会与人工智能建立一种非常重要的关系，这种人工智能将帮助他们提高效率、变得更好、更快乐，或者做任何事情，只是为了推动他们的生活。我们希望成为那个人工智能。

Vinod Khosla: 所以这不仅仅是随叫随到的智能。

Sam Altman: 在某种程度上，这就是我们所销售的，但在创造卓越的体验并以不同的方式整合它们方面存在很多价值。

Vinod Khosla: 因此，如果你着眼于聊天活动的下一个10亿用户，它是否是相同的用例？它是否以某种方式扩展了？它是否有很多不同的细分市场？你想象的是什么？我不喜欢浏览我们的产品路线图，但是，我认为，我们仍然处于人工智能的终端阶段，而且我碰巧喜欢终端。

Sam Altman: 我认为那是使用计算机的好方法。但是，当我们围绕它构建现代计算机界面的其余部分时，虽然这不会是计算机的字面样子，但那种设备会向前发展，我认为它会更容易使用，并且对大多数人来说更强大、更容易上手。

Vinod Khosla: 我听您说过，ChatGPT是智能的操作系统。尚未达到。

Sam Altman: 我们希望达到那个程度。

Vinod Khosla: 那么还缺少什么？

Sam Altman: 所有东西都缺少。就像我们还处于非常早期的阶段。

Vinod Khosla: 我们有一个完整的，我们是早期阶段，但肯定有一些您认为缺少的东西。有，如果您不想谈论缺少什么和什么很酷，也没关系。

Sam Altman: 就像我们，那是我们的产品路线图。就像，我们，

Vinod Khosla: 好的。让我们，让我们稍微转换一下。显然，除了个人使用之外，另一个重要的领域是企业使用。稍微谈谈那个方面。

Sam Altman: 所以我有点，我认为这里有两个有趣的向量。其一，虚拟同事的概念，以及利用人工智能来更好地完成企业现在必须做的所有事情的能力，这很棒。而且你已经可以看到一些这方面的例子。

Vinod Khosla: 编码代理方面的东西就是一个例子，你可以看到它在企业中的明显应用。

Sam Altman: 人工智能客服代理在客户支持方面所做的事情非常棒。而且我认为，在大多数企业中，人工智能完成的工作比例与人完成的工作比例相比，只会越来越高。这似乎很明显，而且进展顺利。

Vinod Khosla: 我更兴奋的是，对于一个企业来说，能够将整个计算集群投入到一个非常困难的问题中意味着什么？

Sam Altman: 科学发现的科学案例也许是最令人兴奋的，但还有很多其他非常困难、有价值的企业问题，如果他们能解决这些问题（但他们现在无法解决），就能实现新的突破。随着我们拥有能够深入思考问题的AI系统，我认为这从根本上将成为企业领域的一部分，并且发现新材料，弄清楚如何优化一些非常困难、非常复杂的供应链。我很高兴看到它将走向何方。

Vinod Khosla: 如果你着眼于企业环境中的短期情况，我们已经讨论过AI科学家（非AI科学家）用于AI，AI科学家，材料科学或生物学或其他领域。我认为你已经谈到在所有这些模型中，某种能力层会在某个时候出现。我们在企业里。在短期内，没有新能力的情况下，它会最具颠覆性吗？你的收入短期内将来自哪里？

Sam Altman: 我是说，我猜在短期、极短期内，人工智能软件工程师将是对企业最具颠覆性的事物。就像各公司都在以最快的速度在这方面投入最多的资金。其中有很多有点奇怪的原因，使其成为一个特别好的环境。它能直接转化为大多数公司目前的限制性试剂和收入机会。所以我敢打赌，这将是今年剩余时间里的重头戏。也会有其他事情，但你会开始看到那些擅长此道的公司或团队，能够显著地超越其他公司或团队。

Vinod Khosla: 显然软件开发，我认为几乎每个人都认识到这是一个主要领域，一个重要的新领域。软件之外的传统企业职能呢？

Sam Altman: 我认为那些，再说一次，这不再是一个理论上的东西了。就像我们从一些公司那里听到，他们说，我正在用人工智能做我所有的客户支持。现在我正在用人工智能做我所有的应用销售。我正在做我所有的，选择你的其他垂直领域。所以这一切也在发生。我只是不认为它会产生完全相同的可见影响。

在不确定性中航行：OpenAI的决策哲学

Vinod Khosla: 让切换到另一个话题。你在OpenAI经历了很多决策，这些决策都伴随着极大的不确定性，围绕着这项技术是否可行？它将如何发展？竞争对手会怎么做？你做过的最艰难的决定有哪些？哪些结果是正确的，哪些是错误的？或者你是怎么考虑这个问题的？

Sam Altman: 对我而言，最困难的事情不是任何单个的决定，虽然其中有很多艰难的决定，而且我们也犯了不少错误。而是我们必须做出的决定的数量，以及我们必须同时做的事情的数量，以及它们相互关联的程度。而且我从来没有找到过真正好的建议。所以我们正在努力克服它。但我认为，如果我们能够以我们想要运营的规模运营，并且做我们想要做的那么多事情，但只需要做一半的决定，生活就会感觉非常轻松。但感觉我们在这方面实在是不胜负荷。我不知道该怎么办。

Vinod Khosla: 因为我们确实必须同时做很多事情。

Sam Altman: 我们必须运营一个伟大的研究项目。我们必须构建大规模的基础设施。我们必须弄清楚如何构建所有这些产品，比如一长串的东西。但是，我认为硅谷并没有很好的智慧来指导如何快速做出许多决定。我认为对于如何做出少量决定或几个重大决定，倒是有很好的建议。

Vinod Khosla: 但我还没有想好如何将开放人工智能转化为一个组织。

Sam Altman: 它只需要做出几个重大决定，这正是我认为如果我们能做到，最能提供帮助的事情。我们已经请她提供支持和帮助。

Vinod Khosla: 我最近听到的关于ChatGPT的最佳应用是，有人说它比他们用过的任何高管教练都要好得多。

Sam Altman: 它在治疗和辅导方面表现出色的普遍情况让很多人感到惊讶。在这一点上，它已经占据了我们使用量的很大一部分。也许，也许我认为很难做出的另一类决定，就是像做…的决定，弄清楚如何做新的事情或者决定做新的事情。就像我们在OpenAI引以为豪的一点是，我们努力做新的事情，而不是抄袭竞争对手或其他研究实验室。所以如果你看看其他研究实验室，他们大多试图做同样的研究，睁大眼睛盯着，并且他们大多试图完全克隆我们的产品。比如，它们在整个行业中看起来惊人地相似。

Vinod Khosla: 我过去喜欢嘲笑别人，认为这只是一种缺乏创造力之类的东西。

Sam Altman: 这也是原因之一。但是，做出那些用于做新事情的决定真的很难。如果你知道其他事情可行，那太诱人了。我现在非常理解，只是复制它而不做这些决定。我认为这不是世界进步的方式，但我现在真的能理解人们为什么这样做。

Vinod Khosla: 好的。那么，所以有研究实验室，而且他们之间互相抄袭，并在彼此的想法之上进行构建。许多企业家在极度不确定的情况下做出关于模型将拥有什么以及如何在极度不确定情况下做出决策的决定。而且可能不是决策的数量，但它们是非常关键的战略决策。对他们来说，在如何处理这种不确定性方面有什么建议吗？因为这个问题我可能比任何其他问题都更常被问到。人工智能的能力将走向何方，我应该做出什么假设，以及在哪里，我该如何在此基础上建立我的初创公司？当前的模型？

Sam Altman: 历史上有效的方法是假设模型在各个方面、每个维度都会变得更好，更好、更便宜，比如更多，更好的多模态，更好的智能，更好的推理能力，更低的成本。我不认为有任何理由相信这种情况在未来几年会放缓。我认为会出现一些暂时的放缓，人们，重写他们的基础设施，或者等待新的集群出现，或者其他什么。但总的来说，我认为最好的做法就是不要自作聪明，不要试图说，它会在这个小方面或那个方面变得更好吗，或者确切地知道如何把握时机和时间，只需问自己一个问题，好吧，如果一个先知告诉这个模型在各个维度上每年都会提高大约10倍。我应该在什么时候开发什么产品？这将是相当好的高层次指导。

Vinod Khosla: 嗯哼。那么，对于那些在你的模型之上或在Traffic或谷歌的模型之上进行构建的人来说，你认为最容易被误解的是什么？你希望那些在你之上进行构建的创业者理解什么，而不是那些试图与你竞争的人？

Sam Altman: 我对现在构建人工智能应用程序的人印象非常深刻。

Vinod Khosla: 我认为他们对模型以及它们能做什么和不能做什么，以及如何最大限度地发挥它们的性能了解很多。

Sam Altman: 我没有希望他们理解更多的愿望清单。有一些，我最近在我家举办了一次晚宴，我试图邀请大约20位我听说过或见过的最令人印象深刻的新一代人工智能创始人。就像我刚才在桌边转了一圈，我在想，天哪，这些人比5年或10年前的创始人优秀太多了。感觉我在这里没有什么愿望清单了。我印象非常深刻。

全球影响与未来展望：圆桌问答

Vinod Khosla: 我想谈谈人工智能的一些全球影响，但在开始之前，我要问你们我最喜欢的问题，并且我会留出足够的时间给观众提问。谢谢。你们认为我们什么时候会出现一家拥有10名员工，但收入达到10亿美元的公司？这种情况已经开始了吗？很快就会开始。不可能。显然我有我的偏见。

Sam Altman: 我敢打赌这家公司要么已经开始，要么会在未来几年内开始。

Vinod Khosla: 我完全，我一直在猜测。它可能已经开始了，而且思考如何创造价值以及创造价值需要什么，这是一个非常了不起的想法。

Sam Altman: 这就是为什么我认为人工智能在科学领域应用如此有趣。你可以想象一种药物，产生超过10亿美元的收入，这种药物可能被一个人加上，你知道的，5万个GPU或其他东西发现并进行试验。

Vinod Khosla: 我刚看到一篇文章。今天早上有人在我的邮件里发给我一篇文章，我还没来得及看，说使用人工智能发现了一种治疗黄斑变性的方法。所以你的观点是对的，但同样的情况也可能发生在娱乐和其他一些领域。让我们谈谈全球推广，以及我们如何确保人工智能的益处在全球范围内更广泛、更公平地传播。所以，有一种担忧，就是富者更富，因为内部圈子，情境感知论文提到，只有几百人了解这种变化有多大，以及它发生的速度有多快，但是谈谈全球影响，以及我们如何确保公平，以及更广泛地使用和传播这些益处，首先甚至在这个国家内部，因为这里面存在不对称性。然后，在全球范围内。

Sam Altman: 所以我不想表现得好像，我对这个问题感到不满，但我不希望完全否定它，因为我认为它有重要的意义。但是ChatGPT我认为是世界第五大网站。现在它是，如果它保持目前的轨迹，这很难做到，它将成为世界上最大的网站。在某个时候，将有数十亿人使用免费的通用人工智能。每个人都将获得很好的医疗建议。每个人都将获得很好的教育。每个人都将有能力要求制作任何软件，并且免费，我们将为你做。这就是，这就是科技的运作方式。而且我认为资本主义真的很棒。这并不意味着我们不需要在边缘进行修正。我认为我们需要。我认为有一些重要的事情，我们需要以不同的方式来处理。但是，总的来说，这种方式对世界有益，科技对世界有益。你把工具放在人们手中，你让它们免费或低成本，人们就会做出惊人的事情。

Vinod Khosla: 而且我认为有很多人，我认为有很多人认为，哦，世界还没有准备好迎接这个。

Sam Altman: 他们无法应对。只有少数人可以理解它。那里有篇论文，还有许多其他的。但我认为人们确实大概知道他们需要什么，并且他们很擅长学习如何使用新技术。而且，再次强调，这不像是在做理论研究。这就像今天正在大规模发生的事情。我认为这非常棒，而且它正在发生，因为世界上现有的系统和激励机制在很多方面都是非凡的。

同样，有些事情我们需要以不同的方式去做。如果人工智能开始取得重大的科学发现，一些公司会利用人工智能来发现治疗所有癌症的方法。我希望这些人变得非常富有，但我也希望世界上所有其他人都能获得廉价的癌症治疗方法。有人利用人工智能使核聚变商业化。我希望这些人变得非常富有，但整个世界将受益于电价暴跌。

Vinod Khosla: 所以我有点觉得整体而言，科技在传播大规模的全球利益方面做了很多。

Sam Altman: 而过去几百年的故事就是如此。我们不应该为此感到羞愧。我们不应该试图解释为什么我们所做的事情没有那么邪恶。就像，它真的非常棒。我认为关于人工智能会有一些不同的地方。你可以想象这样一个世界：算力变成一种疯狂稀缺的资源，以某种民主的方式决定我们用大量的算力按什么顺序解决哪些问题，这需要一种与我们过去不同的方法。你可以想象获取算力的情况，你可以想象世界上大多数资本决定想要获取算力，然后它就变成了一种疯狂昂贵、疯狂有限的东西。那样就不好了。但我关于如何解决这个问题的答案，至少第一次尝试的答案是，那就制造更多、更多、更多的算力。我认为这方面一直在来回变化，所以我没有信心，但我认为这应该是一种力量，朝着世界更加平等，而不是进一步分化的方向发展。

Vinod Khosla: 考虑到时间关系，我先提出三个问题。你可以回答其中任何一个或全部。好的。政府的角色。我预计人工智能将在2030年代造成巨大的通货紧缩经济。以及具有感知能力的人工智能的风险，你选择你想回答的任何一个或全部。好吧，不如我先从通货紧缩开始？

Sam Altman: 你告诉我什么时候我说得太久了，然后从其他问题中选取。我认为它应该是非常，我希望它是通货紧缩的。我认为它应该是这样，但所有将要创造的过剩财富都需要流向某个地方。我希望像水、食物、医疗保健、教育，以及，接近自然、与家人共度时光以及其他一切事物。我希望它能成为每个人都能负担得起的东西。然后我们都能找到最愚蠢的地位游戏来玩，并竞相抬价，把达·芬奇的画作抬到1万亿美元，或者把星系抬到1千万亿美元，让那些喜欢玩地位游戏、想为他人创造价值、并且基本上想拥有吹嘘资本的人能够去做这些事。

Vinod Khosla: 但是，我认为这是一个有趣的问题，比如如果我们希望一切都急剧通货紧缩，如果我们希望一切都变得超级便宜，而人们，雄心勃勃，富有创造力，并且乐于帮助那些努力工作的人，而且我们将有某种方式来跟踪这一点。

Sam Altman: 剩余的财富将流向哪里？而且，我认为这是一个非常有趣的设计问题。

Vinod Khosla: 没错。我在某种程度上非常相信经济将会如何通货紧缩。如果它能很好地衡量GDP，但我认为不会，我们将如何衡量GDP增长，我认为GDP增长将会爆发。所以你会看到这两件事同时发生。但我们先回答观众提问。这里能给一个麦克风吗？

听众: 嘿，萨姆。我们这次峰会的大部分人都在讨论人工智能如何赋能我们的业务。我想稍微反过来，把它看作一种潜在的威胁。让我们竞争对手构建竞争模型，更好的模型，更快地拉平竞争环境，甚至更糟的是，对我们不利。你会，你会怎么考虑这个问题？

Sam Altman: 我不确定我是否理解这种区别。就像我认为它会赋能某些人，并使另一些人处于不利地位。而且，我认为你只需要努力站在被赋能的一方。但我认为这两件事都是真的，但我不知道该如何采取不同的行动。就像，你所有的竞争对手和新的竞争者都会试图用人工智能来超越你，而你所能做的就是做得更好。

Vinod Khosla: 那个问题的另一种表述是，在超级智能的世界中，竞争模式是否还有可能存在？

Sam Altman: 我不知道。答案当然是肯定的，但我不清楚它们会是什么样子。我认为它们会的。我认为其中一些看起来会差不多，你知道的，就像网络效应品牌。我可以想象那些东西看起来非常相似。还有很多其他的，我确信它们不会存在。我想象会有新的出现。

Vinod Khosla: 但这就像是，我认为这是商业中很有趣的部分。

Sam Altman: 比如，去弄清楚那些新的模式会是什么样子，这很棒。

听众: 嗨，山姆。嘿，维诺德。克里斯·李，我认为你提到了一些非常有趣的东西，那就是会有一个科学问题。他们可以投入5万个GPU。我认为聚变对我们这里的一些人来说是感兴趣的。只是推测，物理世界无法如此快速地扩大规模，但你什么时候会打开开关，投入5万个GPU来解决像聚变这样的问题？大概就是现在。

Sam Altman: 我认为，我认为，我认为你想稍微提前一点，因为你会开始了解它的轮廓。我认为现在是启动一些大型高计算科学项目的合适时机。我不知道这是否是确切的开始方向，但方向上是如此。

听众: 你好, 在能源方面类似于聚变。您如何看待能源基础设施和人工智能的世界？我一月份在瑞士参加一个会议，听到埃里克·施密特发言，他说，欧洲永远不会在人工智能领域取得巨大成就，因为能源成本太高了。你需要所有这些计算能力，然后DeepSea问世了，它效率更高。当您开发这些数据中心以满足您技术对能源的需求时，您是否看到，您关于未来发展方向的假设发生了改变？

Sam Altman: 我认为这两件事都是真的。

Vinod Khosla: 我认为模型将变得非常高效，而且世界上有如此多的需求。

Sam Altman: 我们将需要许多吉瓦，数十吉瓦，最终可能需要数百吉瓦的能源来运行世界上的这种人工智能需求，即使使用超高效的模型。但我对新的能源上线非常乐观，我认为它将是丰富且廉价的。我认为人工智能和能源显然是极度相关的。能源因其他原因也很有价值。你希望有能力让事情在世界上发生。但我预计10年后人工智能的成本会趋同于电力成本，这种程度。就像，怎么强调都不为过。其他一切都应该变得非常便宜。比如我们可以用机器人制造芯片，但你仍然需要驱动电子。

听众: 非常感谢你，萨姆。谢谢你的笔记。我想回到节点。第三个问题。政府的角色是什么？

Sam Altman: 关于人工智能基础设施的问题，我认为确保我们能够构建足够的人工智能，使其充足，而不是所有的可用性都被富人吸走，这一点很重要。这似乎是政府的一件重要事情。这里需要一些关于监管的护栏。我认为，我们都能看到这可能会成为一场灾难，但对它的监管不足本身也可能会非常糟糕。因此，制定一些全球规则，尤其是在系统变得更加强大时，我认为这只能由政府来完成。我认为，公司会提出并弄清楚应该是什么，但我认为它只能由政府在全球范围内执行。我认为会出现一些关于如何共享分配和访问权限的问题。关于我们如何看待数据，你知道的，在这个世界里，会存在一些很大的问题，而政府将不得不对此进行权衡。我预计这会像是，你知道的，到比如美国2028年大选时，会成为政治领域非常重要的议题之一。

听众: 你好，山姆。有两个问题。一个是关于接口的带宽。所以，似乎随着越来越多的代理变得越来越强大，能够做不同的事情，我可能希望达到一个可以同时与数千个代理交谈的程度。问题是，如果我不断地切换接口，并且像是等待他们回复报告，我可能就什么都做不了，只能处理代理做这件事情或那件事情。然而，另一个问题是我不能让他们放手去做，因为他们做的事情会和我原本的确切意图有所不同。这是可用的。就像那样，那种理解变得清晰。一旦你甚至喜欢让它来写一份产品需求文档（PRD），尽管它显然不能完全满足我的所有需求。而且，其中涉及大量的编辑工作。因此，带宽是我可以处理的代理数量的扩展问题的原因。那么你对此怎么看？接下来该怎么做？

Sam Altman: 会有一些代理的工作是输出，比如评估其他代理的输出，并决定什么时候呈现给你，以及什么时候可以做出决定，或者理解你将做出的决定。所以这将是另一种代理的工作，我敢打赌它会非常有效。可能会有，为你定制生成的用户界面，它会根据这些代理的输出来实时演变，并且它会很好地判断出何时引起你的注意。但是，我认为今天的许多问题将不会是明天的问题，因为人工智能只会越来越聪明，并且可以在越来越高的执行功能层面上工作。

Vinod Khosla: 还有其他问题吗？

听众: 嗨，山姆，米卡，来自Somite AI。首先，祝贺你们邀请到斐济·西莫加入。她是我们的顾问，也是我认识的最出色的领导者之一。关于干细胞分化的基础模型，人类干细胞，目的是，带来，新型的疗法，新型的细胞替代疗法，以一种新的数据模式。我想问你们的问题是，当你们思考，物理世界即将到来的突破，生物学等等，瓶颈在哪里？会不会，突破会来自哪里？会来自通用模型吗？会来自，特定领域模型吗？会来自数据本身吗？在生物学领域，你们认为，带来新型疗法的突破或真正的首次突破会在哪里？

Vinod Khosla: 显然我并不真正了解。

Sam Altman: 我认为在某些科学领域，即使没有更多数据，更聪明的智能也能取得新的突破。比如我认为在物理学中，在没有增加任何额外数据点，甚至不建造新的粒子加速器的情况下，人工智能可能就能解决物理学问题。我认为这不是很可能，但也许我们所需的所有数据都在那里。而我们只是没有，我们没有能力解决足够难的积分或其他问题。还有像生物学这样的领域，我认为即使不进行任何额外的湿实验室实验，我们就能治愈所有癌症的可能性要小得多。并非不可能，但可能性不大。我认为我们将不得不构建新的系统，不一定是自动化的湿实验室。只要它向科学家发送电子邮件说，你能为我运行这个实验并告诉我答案吗，就可以了。但某种程度上，像主动学习系统一样，可以不断获取新的数据点。但是什么问题会归入哪个类别，以及限制因素的确切位置在哪里，我们只会，我们会对此采取一种经验主义的方法。

Vinod Khosla: 好的，谢谢你，萨姆。我想我们今天就到这里吧。谢谢你们邀请我。非常感谢你的到来。

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