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昨晚仿真老黄居然直接在英伟达的 GTC 放出了当年给 OpenAI 捐超算的视频，其实前一天碳基老黄接受 CNBC 采访也说了一遍「我当年把全球第一台 AI 超算捐给了 OpenAI。」
- 时间在 2016 年 8 月， OpenAI 成立不到一年。
- 超算是英伟达的 DGX-1，单价 12.9 万美金，倒不是很贵，但当时英伟达手里积压了 100 多家公司的 DGX-1 订单，第一台还是捐给了 OpenAI，真爱。
- 老黄在机器上签下，致 Elon 和 OpenAI 团队，为了计算和人类的未来，我捐出世界上第一台 DGX-1。
- Elon Musk 隔了一周发推说，感谢 Jensen 和英伟达的全球首台 DGX-1 超算，支持 OpenAI 加速 AI 的民主化进程。
- 现场的那个白色 Polo 衫男子说，「让我们的模型更好的工作有一个非常简单的方法就是扩展算力，有了 DGX-1，我们能在一个月内跑完之前一年的数据量。」Greg Brockman 打算做 OpenAI 时找的第一个科学家就是他。他后来成了更风云的人物，前特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy，如今重回 OpenAI 做大模型了。
生成式 AI 会逐渐摧毁 95% 的媒体、99% 的自媒体，这是 AI 带给媒体领域的变化。这个摧毁的过程不是五十年后，不是十年后，是 ING 正在进行时。
生成式 AI 的核心是生成，所有的内容从业者，你所做的所有工作无非是信息的输入、采访、调查、创意、整合、归纳、提炼、总结、春秋笔法恰饭（划掉），这几个能力，只要是基于公开信息（公平竞争）生成的内容，有哪个能力 GPT-4 干不过你？
GPT-4 在大多数时候更快、更强，不知疲倦，偶发错误。
在那些 GPT-4 干不过你的能力维度，算算 GPT-2-3-3.5-4 的能力增长曲线，再掂量对比一下你自己自 2019 年年底（GPT-2 发布）至今的能力增长曲线，想想这个数字后缀再更新几次你会彻底完蛋。
微软在介绍 Office 的 Copilot 博客中说得很温和：「Copilot 会从根本上改变人与 AI 协作，以及 AI 与人协作的方式，与任何新的工作方式一样，使用 Copilot 有个学习曲线，但那些接受新工作方式的人会很快获得优势。」
Sam Altman 在上个月的博客《通往 AGI 及以后》里也说，AGI 会为人类的智慧和创造力提供巨大的力量倍增器（force multiplier）。
无论是 Copilot 还是 force multiplier，类似的表述都尽可能的把 AI 对人类的侵略性降到了最低，把 AI 乔装成一个辅佐、打下手、秘书一样的存在，并且教育你：越早全面的拥抱 AI，就越有机会联合 AI 淘汰掉后知后觉的人。
这句话没问题，不过还有后半句。
其实，樊麾、李世石在分别和 Alpha Go 对弈之后，棋艺都出现了明显的增长，因为 Alpha Go 一些非常规的下法打开了棋手的新思路，棋艺开始提高——但在那之后不长的时间里，人类被彻底甩掉，再也无法在围棋上战胜 AI。
GPT-4 已经可以干许多工种 80% 的非重要工作，人只需要专注于那 20% 的重要工作就好。这符合温和的友好的力量倍增器的形象，那么 GPT-5 呢？GPT-6 呢？
这就好像汽车可以车道保持你是很乐见的，逐渐开始感知、预测、避障绕行、规划，你也很高兴，但如果出现了自动驾驶，那是一件真正的大事——如果无感，大概只是因为你不是一名职业司机。
发现很多朋友都有一个对这一波 AI 浪潮的 shellshock 时刻。这个时刻不一定是你第一次听说它，甚至也不一定是你第一次用它，而是你第一次忽然对自己说「卧槽」然后陷入失语和茫然的那一刻。你意识到世界的面目从此不同了，症状是接下来很长一段时间你都摆荡在完全无法集中注意力和肾上腺素飙升觉得因为fomo 而焦虑这两种状态之间。
对我来说这一刻发生在去年年底我第一次看到有人在GPT里实现了一个虚拟机。
你们的这一刻（如果有的话）是什么时候？
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发表于 1970-1-1 08:00:00
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