【專訪】Aravind Srinivas：知識像錢會貶值，AI時代拚好奇心
當人人都在問AI會不會搶走飯碗，Perplexity執行長Aravind Srinivas走上劍橋聯合會的講台，開場就說他不談AI的未來，只談台下學生的未來。Perplexity是用AI直接回答問題的搜尋服務，主持人介紹它一年提供超過100億則答案，挑戰的正是Google的地盤。這位柏克萊電腦科學博士用一個小時回答一件事：知識還值不值錢。
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他給了三個判斷。第一，知識跟錢一樣會貶值，學習的速度要跑贏通膨。第二，AI真正的危險其實很平凡，是假內容和討好使用者的聊天機器人，不是大規模裁員。第三，AI還不會問對問題，好奇心是人的本錢。合起來，他要說的是：AI讓任何人都能取得任何知識，差距會出在誰問得多，問得好。
◎知識會貶值，學習速度要跑贏通膨
他把知識比成錢。錢有利息，也有通膨；知識也一樣，每天悄悄貶值一點，小到察覺不到，直到某天醒來，才發現自己懂的東西已經沒有市場價值。所以學習的速度必須高於知識的通膨率。而且知識跟資本一樣要拿去用，因為只有行動才會帶出新問題和新知識。
他舉劍橋的例子：1978年，環孢素被引進器官移植，首批臨床試驗就在劍橋；到了2001年，另一種藥他克莫司已經是美國腎臟移植的主流，這門知識的半衰期大約23年。他也說，人類智商每十年約上升3分；Warren Buffett 11歲開始投資，但99%的財富是65歲以後才累積的。
◎AI真正的危險，是假內容和討好人
被問到AI的風險，他說危險比大家想的平凡得多。社群媒體上充斥AI做的假內容，因為假內容更吸睛，大量算力被拿去衝互動，推廣告，侵蝕大家的注意力。另一種危險，是一味討好使用者的AI，讓人當下舒服，問題卻沒解決。他主張由獨立第三方評估，稽核模型，AI陪伴類應用也值得監管。
至於工作，他說目前的裁員多半與AI無關，而是疫情期間招募過多。在Perplexity和他觀察的公司裡，員工用AI後產出多了20%到30%，大家反而更拚。有聽眾質疑他太輕看風險，他回應AI公司不能只靠自律，一定要有獨立稽核。
◎AI不會問問題，好奇心是人的本錢
他認為，單獨的AI比不上會用AI的人，因為AI還不擅長提出對的問題；決定要解哪道難題，靠的是人的意志和好奇心。工具代勞得越多，人就移到更高的層次思考，就像寫程式的人早已不必自己管記憶體。他也引用David Deutsch的說法：人類是唯一會對熟悉事物繼續深究的物種。
他自己學新概念時，不再看好幾小時的課，而是先連續問50到100個問題，抓到輪廓再去讀原始資料。他也預測，今天要用到數十兆參數的頂尖模型，兩年內只要幾千億參數就能做到，四年後可能直接在自己的MacBook上跑。
回到開頭的問題，他的答案是：知識不會因為AI而失去價值，只是不再稀有。Perplexity誕生在一個深夜，他為了替團隊辦美國健保，翻遍為了搜尋排名而包裝的保險網站都找不到答案，乾脆自己寫了工具。他說，你不再需要認識門路，自己就能學會，做到。他給學生的建議是：別滿足於滑手機，也別相信誇你聰明的聊天機器人。
說明他不談AI的未來，改談聽眾的未來，並從1831年劍橋教授提出同儕審查談起。
講述Larry Page和Sergey把學術引用的原則變成PageRank，進而做出Google的故事。
提出知識像錢一樣會貶值的比喻，主張學習速度要高於知識的通膨率。
講述創業初期深夜為團隊辦健保，搜尋不到答案，因而做出第一版Perplexity的經過。
回憶在OpenAI實習時，Ilya Sutskever聽完他的構想說全都不好，並指出只有生成式學習和強化學習兩個重要概念。
說明傑夫·迪恩（Jeff Dean）沒看簡報，試用產品後想投資25萬美元，他只收了2萬5千美元。
談AI的風險在於假內容與討好使用者，並說目前裁員多半是疫情期間招募過多，與AI無關。
回答學生創業提問：要看使用者7天和30天後是否回訪，以及收費後6個月內是否留住至少一半客戶。
看完今天的，讓明天的自己送上門
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