【專訪】薩爾·可汗比ChatGPT早五個月押注,AI家教能否兌現兩千年前的亞里斯多德承諾
2023年3月,GPT-4公開發布當天,Khan Academy——薩爾·可汗(Sal Khan)從零打造,服務兩億用戶,橫跨五十種語言的免費教育平台——同步推出了Khanmigo,一個架在GPT-4之上,專為課堂設計的AI家教。這不是跟風,是提前五個月就下注。
詳情分析 →替你解析 AI 界關鍵人物的重要訪談、對話、演講 — 透過名人的思想看見未來。
2023年3月,GPT-4公開發布當天,Khan Academy——薩爾·可汗(Sal Khan)從零打造,服務兩億用戶,橫跨五十種語言的免費教育平台——同步推出了Khanmigo,一個架在GPT-4之上,專為課堂設計的AI家教。這不是跟風,是提前五個月就下注。
詳情分析 →核武的概念不是從物理論文裡冒出來的,是從一本 1914 年的科幻小說開始的——H.G. 威爾斯寫的,匈牙利物理學家西拉德讀了它,後來做出了核連鎖反應的理論,再後來進了曼哈頓計畫。本希奧(Yoshua Bengio)用這個故事開場,不是在賣弄博學,是在說:聽起來像科幻的東西,往往是最該認真對待的東西。
詳情分析 →宇宙學家不常上商業訪談節目。布萊恩·葛林(Brian Greene)是哥倫比亞大學理論物理中心主任,研究弦理論三十年,同時是少數能把量子力學講得讓外行人聽完不昏睡的科學家——他的 TED 演講和幾本暢銷書讓他在學術圈以外也有一定知名度。
詳情分析 →里德·哈斯廷斯(Reed Hastings),Netflix 共同創辦人,把一家 DVD 郵寄公司變成全球串流霸主,執掌近三十年。他剛剛做完一件很多大 CEO 嘴上說,手上辦不到的事:徹底離開自己一手建起的公司,連董事會席位都交出去了。這場訪談錄於他離開 Netflix 董事會後不久,外界正在問的問題很現實:接班規劃是真的,還是只是讓自己體面退場的說法?
詳情分析 →AI 晶片這個題目,媒體永遠在講 Nvidia,講完 Nvidia 就沒了。但推論運算市場正在裂解,裂解出來的縫隙裡,有一批人在悄悄搶位。Sid Sheth 是 D-Matrix 的執行長——D-Matrix 是一家專攻推論晶片的矽谷新創,核心賭注是:當 AI 從訓練期進入大規模應用期,GPU 不會是唯一的答案。
詳情分析 →強化學習這個詞你可能沒聽過,但 ChatGPT 背後讓它學會對話的那套機制,有一半的根基是 Rich Sutton 打的。他是強化學習領域的奠基人,在加拿大亞伯達大學深耕數十年,2019 年寫了一篇叫做 The Bitter Lesson 的短文——大意是:別把人類知識塞進 AI,讓演算法自己跟著算力成長才是正道——這篇文章現在是矽谷 AI 圈引用頻率最高的文獻之一。
詳情分析 →Ben Thompson 是科技策略分析師,Stratechery 創辦人,在訂閱制媒體還沒人相信能活下去的年代就靠一支筆養活自己,他對平台與商業模式的判斷在業界有一票死忠追隨者。這場對談的起點很挑釁:主持人問他,美國贏得 AI 競賽是好事嗎?他的第一句話是我認為美國贏會非常麻煩。接著兩個人從地緣政治聊到半導體產能,從廣告模式聊到 Amazon 的內部邏輯,橫跨將近九十分鐘。
詳情分析 →AI政策這件事,向來是大公司的主場。Google,Apple,Amazon派律師進華盛頓,出位置紙,拿話筒,定調子;兩個人的新創公司連門都找不到。
詳情分析 →辛頓(Geoffrey Hinton)這個名字,AI 圈以外的人未必熟悉,但他做的事你一定感受過:他是深度學習的奠基者,神經網路技術的核心突破幾乎都有他的手印,ChatGPT 的技術路線追根溯源都能追到他。2023 年他從 Google 離職,理由是要自由地公開警告 AI 的風險。一個把這門技術發明出來的人,轉身說這東西可能很危險——這不是失敗者的酸葡萄,這是造槍的人說子彈會傷人。
詳情分析 →AI讓軟體工程師產能翻倍,多數公司的第一反應是裁員,壓成本。Stripe選了另一條路。Will Gaybrick是Stripe的總裁,這家公司從十幾年前幫新創收錢起家,現在已是全球最大的線上金融基礎設施平台之一,服務對象從YC新創一路延伸到Amazon,Microsoft這級別的企業。他在這場對談裡說得很直:優化成本結構是做空自己的未來,他們要做的是把每一分生產力增益全部押回去蓋更多產品。
詳情分析 →每天精選 6 則要聞、一則產業名人訪談,五分鐘跟上。
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