在卡内基梅隆大学，谷歌CEO Sundar Pichai演讲AI正创造一个全新生态系统, 为个人提供更多成功机会

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金句摘录

——智能手机推动桌面电脑向移动设备的转变，如今又站在AI浪潮的前沿。这将是我们一生中最深刻的平台变革，代表着技术的根本性重构与人类创造力的极致体现。

——我们在研究中证明了长达 1000 万 token 的长上下文能力，正致力于使这些AI更加自主，能够像人类一样使用工具。

——过去那种“一次受教育，终身受用”的时代已经过去了。我一直告诉别人，不要低估 AI 在帮助人们日常工作中提升技能方面的作用。

卡内基梅隆大学（CMU）2024秋季新学年伊始，迎来了一场备受瞩目的校长讲座系列活动。本次活动特邀嘉宾是Google和Alphabet的CEO Sundar Pichai（桑达尔·皮查伊）。Sundar的人生轨迹堪称励志典范。他在印度钦奈长大，先后在印度理工学院、斯坦福大学和宾夕法尼亚大学沃顿商学院深造，积累了扎实的工程和商业管理知识。

2004年加入谷歌后，他主导了谷歌工具栏和Chrome浏览器的开发，后者如今已成为全球最受欢迎的互联网浏览器。仅仅一年时间，2015年，皮查伊升任谷歌CEO，四年后更上一层楼，成为Alphabet的掌舵人。如今，Alphabet的业务版图已远超搜索和广告，涵盖云计算、人工智能、自动驾驶和生命科学等前沿领域。他统筹管理着遍布全球50多个国家、85个地点的180000名员工。

在演讲中，Sundar深入探讨了技术平台的重大变革。他指出，真正具有变革性的技术平台通常具备两个特征：一是在计算能力、连接性和用户界面等方面实现质的飞跃，从根本上重塑既有模式；二是能够孕育全新的生态系统，为个人和组织的成功提供更广阔的舞台。

Sundar还特别强调了多模态人工智能的重要性。他认为，将多模态交互引入AI领域将是一项重大突破。目前，谷歌已经在视觉搜索方面取得了显著进展，每天处理数十亿次基于图像的用户查询。他展望未来，随着设备形态的演进，AI有望实现对周围环境的感知，从而更好地辅助人类完成各种任务。在医疗、自动驾驶、机器人等领域，Sundar看到了多模态AI的巨大应用潜力。他相信，这项技术将深刻影响我们生活的方方面面，为各行各业带来革命性的变革。

文稿整理

一、演讲内容：

非常感谢校长Farnam Jahanian的介绍，能够回到校园真的很棒。我在这里有一些美好的回忆。当我从印度来到美国读研究生时，我首先到匹兹堡探望我的姑姑和叔叔，他们今天也在这里。我想我的叔叔已经在卡内基梅隆大学工作了 30 多年，对我一直有很大的启发。在我来这里的第二天，他带我参观了校园，我们在食堂吃了午饭，这是我第一次吃到千层面，那种味道我之前从未尝过。我记得他跟我提起赫伯特·西蒙（Herbert Simon），这给我留下了深刻的印象，并成为我日后的灵感来源。所以能够回来并与大家交流，真的是非常特别。感谢你们的欢迎。

在谷歌，我们对卡内基梅隆所做的工作充满了钦佩之情。你在从事科技领域或者感受到这里所做的重要研究，又或者受赫伯特·西蒙、阿兰·纽厄尔（Allen Newell）以及其他许多奠定了今天科技发展基础的人的影响。我们很幸运能够与卡内基梅隆大学有深厚的联系。事实上，我们的第一个谷歌匹兹堡办公室就在校园里。我们在计算机科学的许多领域都有合作，包括与卡内基梅隆大学的机器人研究所。这些合作推动了平台转变，这一点在人工智能领域尤为明显，而人工智能将是我接下来演讲的重点。今天，我将主要谈谈是什么使人工智能成为一个平台转变，它为什么重要，以及它如何以令人兴奋的方式加速科学发现。

1、谷歌在AI历程

首先，我想简要介绍一下谷歌在人工智能之旅中的历程。谷歌 26 年前由拉里·佩奇和谢尔盖·布林在一个车库里创立，我们最初是一家搜索公司，并在多年来不断改进搜索体验。每当我们面对艰难的计算机科学问题时，公司总是处于最佳状态，我们始终致力于实现我们的使命——组织全球信息，使其普遍可及并且有用。我们很早就投资于人工智能，因为我们认为这是推动我们使命发展的最佳方式。如果你回顾过去十年中人工智能的重大突破，谷歌和谷歌 DeepMind 的研究人员在其中扮演了重要角色。在 2017 年，谷歌的研究人员率先提出了 Transformer 架构，这已经成为当今最先进的人工智能模型的核心。所有这些都汇聚成了我们的 Gemini 时代，这个时代由我们 Gemini 系列模型驱动。我们正努力在多模态、长上下文推理等领域拓展前沿，并且我们已经致力于让这一切规模化并运作良好。因为我们相信，人工智能是当今最重要的技术转变之一。

谷歌在过去经历过多次技术变革。公司成立于个人计算向互联网计算过渡的时期，十年后，我们通过 Android 和智能手机推动了从桌面到移动设备的转变。而现在，我们正处于另一场剧烈的转变之中，这次是人工智能，它将是我们一生中最深刻的平台转变。这是一种技术的根本性重构，体现了人类创造力的卓越成果。让我退一步解释我所说的平台转变是什么意思。当你回顾历史，重大的平台转变有两个共同点。首先，它们具备一种技术进步上的重大跨越，包括计算能力、连接性和用户界面的某种组合，这种组合会从根本上重置一切的运作方式；其次，它们能够创造一个全新的生态系统，使人们和组织能够在更大规模上取得成功。

2、全新的生态系统

让我们一个一个来讨论。首先是技术进步的重大跨越，深度神经网络、Transformer 架构、先进的计算能力的结合，我们以前所未有的方式在扩大计算规模，加上互联网规模的数据，这些都共同促成了你们每天使用的基础模型。为了使人工智能成为一个平台转变，我们和其他人必须让这些模型变得可访问，以便其他人在其基础上推动创新。这就需要一个充满活力的新生态系统的建立。如今，有许多公司、初创企业和开发人员在推动工具、基础设施和创新的蓬勃发展。在谷歌，我们正在开放通往世界级工具和基础设施的通道，今天已经有超过 200 万开发者在使用我们的人工智能模型进行构建。我们已经看到了成本的下降，如果你查看过去 18 个月里我们旗舰模型每百万个 token 的成本，过去需要 4 美元，现在仅需 13 美分。这一趋势将会持续下去，你将会拥有廉价的智能，就像空气一样。这可能看起来像是一张图表，但对我来说，它预示着一个令人兴奋的未来。所以，从这些方面来看，人工智能具备了平台转变的所有要素。

但是什么使它如此深刻呢？有三点。首先，随着人工智能交互变得更加直观和人性化，它将我们置于体验的中心。技术开始感觉像是我们自然的延伸，增强了人类的能力，弥合了专业知识和经验的差距，并打破了语言和可访问性等障碍。其次，这是一个真正的通用智能，它涵盖了人类活动的各个领域，涉及经济的每个部分。每家公司、每个行业都将以自己的方式使用这项技术，它还将继续自我改进，帮助我们创造新的事物。我认为它将涉及到所有领域，包括医学、教育和气候等。所有这些都将推动知识、学习、创造力和生产力的爆发性增长，塑造一个令人兴奋的未来，我称之为“创新的新时代”。我们正处于这一平台转变的开端。因此，在谷歌，我们将以大胆而负责任的态度迎接这一挑战。我们专注于改进我们的下一代模型，我刚才提到的 Gemini，它已经展示了业界领先的多模态能力。

我们去年 12 月推出了它，它在长上下文方面也取得了领先进展，拥有 200 万个 token 的长上下文能力，超过了任何其他模型，并且它是第一个原生多模态构建的模型。这确实能解锁一些有趣的用例，让你们对未来有一个初步的了解。未来，我们可能会佩戴一副眼镜，这也是我们正在研发的原型项目“Astra”所要实现的。它利用 Gemini 来处理现实世界，理解你所处的环境，并以自然的方式进行对话。希望这给你们提供了一些对未来的期待。它真的非常令人惊叹，我自己也在使用它。我们在规划、推理和数学领域也取得了进步。今年夏天，我们的 AlphaProof 系统是第一个在解数学定理方面获得相当于银牌的 AI 系统，这是能力上的一个巨大进步。

3、AI的行业应用

我一直在谈论公司所做的事情，但平台转变往往由大学和研究机构推动。例如，大家都知道，互联网最初是一个学术研究网络。这种角色在人工智能领域尤为重要，卡内基梅隆大学在语音识别、自动驾驶和机器人等方面的工作正在推动更大的进步。要释放 AI 的潜力，需要每个人的创新。正如我之前所说，AI 将会改变每个行业和领域，从气候到健康再到教育。今天，我想展示它如何已经加速了科学发现的进程。

一个很好的例子就是 AlphaFold。AlphaFold 预测了几乎所有已知的蛋白质结构，这帮助全球科学家加速了对抗疟疾疫苗的研发、癌症治疗以及开发能够分解塑料的酶的研究。全球超过 200 万生物学研究人员正在使用 AlphaFold 数据库，它的蛋白质结构数据据我们估计，已经节省了多达 10 亿年的研究时间。还有一些其他的例子，比如神经科学和基因组学的研究。在这里，我们与哈佛大学和其他机构合作，利用 AI 进行处理和分析，以前所未有的精细程度对人类大脑的一部分进行绘制。在 AI 与遗传学的世界里，“人类泛基因组”项目汇集了科学家，发布了全球首份人类泛基因组草图。我们利用深度学习方法来改进分析技术并消除测序错误。

这些是研究领域令人兴奋的部分，但我们也在推动 AI 的实际应用。举两个例子，一个是在气候预测方面。我们使用了 AI 或神经 GCM 模型，这是一种构建大气模型的新方法，它们更快速、更准确，并且需要的计算量更少。像这样的模型已经大大改进了我们的洪水预报，目前它已覆盖超过 80 个国家，服务超过 4.6 亿人。对于面临野火威胁的数百万人，我们最近宣布了 “FIRAT”——一组新的卫星，可以检测到 5 平方米大小的区域内的火灾。我们还有很多有意义的应用，将科学用于改善生活。AI 并不是我们唯一投资的推动科学进步的技术，量子计算也是我们关注的另一个重点。我们一直在投资以充分发挥量子计算的潜力，并再次与多所大学合作。

AI 将帮助我们继续在特别是量子误差校正领域取得进展，这也是实现完全误差校正量子计算机的重大瓶颈之一。我们对这里取得的进展感到非常兴奋，正如你们所见，人工智能有着巨大的潜力，可以造福全世界。我们正在尽我们所能迅速而大胆地应用它，但我们必须负责任地对待它。与任何新兴技术一样，人工智能有其局限性，它在准确性、真实性和偏见等方面存在问题，还可能被滥用于生成深度伪造。因此，我们相信，人工智能从一开始就必须以负责任的方式部署。

4、谷歌AI产品开发指南

我们的产品开发和所有 AI 工作都由我们在 2018 年发布的 AI 原则指导。我们的方法主要分为三个方面：

第一，我们正在开发技术解决方案来应对这些风险。我们有两个例子正在进行中，一个是我们正在研究水印技术，通过嵌入水印，即使在编辑后也能识别合成内容。这里还有很多研究要做，我们正在努力将其应用于图像、文本、视频和音频。我们还在研究可持续发展的技术。AI 开发需要大量能源，所以我们专注于模型优化、提高基础设施效率，以及开发新的解决方案，如先进的地热项目。我们对这项工作投入了极大的热情。

第二，我们通过合作和伙伴关系来应对挑战。这些问题涉及伦理、哲学和艺术，不仅仅是计算机科学家需要关注的领域。我们与大学合作，也与其他行业和政府合作。例如，我们与其他公司共同建立了“前沿模型论坛”（Frontier Model Forum），以便为 AI 安全制定规则。

第三，负责任地构建 AI 意味着确保每个人都能受益。无论是通过更多语言提供信息，还是为超过 1 亿人提供数字技能培训，我们都希望让 AI 对每个人都有帮助。这是一个巨大的机遇，也是我们公司最关注的事情之一。

展望未来，我们将看到高能力的智能体的出现，它们将以我们现在无法想象的方式重新定义可能性。还有许多有趣的问题等待解决，我看到这一代的年轻科学家们，包括在座的各位，你们将推动进步。我迫不及待地想看到你们会做些什么。

谢谢大家。

二、对话环节

校长Farnam Jahanian： Sundar ，我相信我们的观众对人工智能还有很多问题想要了解，我会向你提出一些有关 AI 的问题，但在我们讨论这些之前，我想先谈谈你个人的经历。你有着令人惊叹的职业生涯，领导着全球最具影响力的公司之一。这里有很多学生，他们对你的职业道路很感兴趣。请告诉我们一些关于你的故事，关于你是如何走到今天，成为谷歌和 Alphabet 的 CEO 的。

Sundar Pichai ：首先，能在这里真的是一种荣幸，感谢你们的邀请。我在印度南部的一个城市金奈长大，来自一个中产阶级家庭。看起来这里也有不少来自那里的朋友。我非常怀念那种简单的生活，我确实在一个充满学习和知识的环境中长大，这也让我走上了今天的道路。我清楚地记得我们生活中每一项技术的出现，我们总是需要等待，比如等了 5 年才等到家里装上了拨号电话。然后，你会用它打一个电话，确认你的血液检测结果是否出来了，这样就可以节省 4 个小时的去医院的路程。

早期这些经历给我留下了深刻的印象，让我意识到技术对改善人们生活的巨大作用。后来我有幸来到美国攻读研究生学位，之后有机会加入谷歌。谷歌的使命是将科技普及到每个人，而这正是吸引我加入的原因。我们所做的事情，例如 Android，现在已经有 40 亿人使用 Android 智能手机了。对于 AI 来说，如何让更多的人接触到技术，是我一直以来的动力。

校长Farnam Jahanian： 将K-12 教育与你的成长经历和旅程联系起来，为什么这个话题对你如此重要？你能否详细谈谈谷歌在这方面为提高技术普及和影响力所做的工作？

Sundar Pichai ： 为什么这对我来说如此重要？说实话，吸引我来到谷歌的部分原因是，无论你是卡内基梅隆大学的教授，还是印尼农村的学生，只要你能接入电脑和网络，你就能获取同样的信息。这种力量是难以衡量的，并且会随着时间的推移产生倍增效应。技术是一种平等的力量，它赋予人们新的机会，而人工智能将成为最深刻的技术转变。那么，如何将它带给尽可能多的人，是我们核心关注的部分。显然，这对我们的业务来说也是好事，但我们始终认为，你推动人工智能的发展，帮助人们在这个基础上构建，其他的事情都会水到渠成。

对于人工智能，尤其是我们目前在努力的领域，我简要提到过这些模型的成本正在下降。因此，问题在于如何让下一代模型变得更加普及，如何让它们在所有智能手机上普及，使其对开发人员开放，让他们有 API 来使用，如何开源这些技术，这是我们正在努力的方向。

校长Farnam Jahanian：  让我们暂时转向 AI，你刚才提到的未来确实令人兴奋。事实上，正如你所说，卡内基梅隆大学的很多同事长期以来一直在从事这方面的工作。有人甚至认为，这可能是我们这个时代最具变革性的知识发展，对社会和经济各个领域的潜在影响是无可否认的。

我比你年长一些，我得告诉你，作为计算机科学领域的一员，我们见证过人工智能经历过多次的起起落落。有过对人工智能的巨大热情，也有我们称之为“AI 寒冬”的低潮期。然而，现在的人工智能，包括生成式 AI，似乎与过去有所不同。当然，研究并不是一条直线，通常会有积极的发展阶段，然后出现停滞或失败。在你看来，现在的生成式 AI 与目前的 AI 技术有何不同？你能否阐述一下为什么它与我们过去所看到的有所不同？

Sundar Pichai ： 这是一个很好的问题。这种趋势已经持续了一段时间，可能从 2010 年左右开始。我们当时把多伦多大学的Geoffery Hinton教授及其团队带到了谷歌，他们开始从事深度神经网络的研究。我记得第一次看到这些深度神经网络能够自主识别猫的图片，那是非常令人兴奋的一刻。自那时起，已经有近 14 年了，我们在各个方面都看到了进步，现在它开始进入公众的想象空间。

我们所说的“扩展定律”是指这些模型规模化的发展，我们投入了更多的计算资源和数据，到目前为止，每一代都显示出巨大的进步。我们正努力在规划和推理等领域取得更大的突破，对于这些方面的潜力还有很好的讨论。无论如何，当我看到这些模型已经是多模态的，这也是为什么我展示了那个视频。我们在研究中已经证明了长达 1000 万 token 的长上下文能力，并且在实际应用中达到了 200 万 token 的水平。这将带来难以置信的上下文理解能力，我们正致力于使这些模型更加自主，能够像人类一样使用工具。

从这个角度来看，人工智能与互联网和移动技术没有什么不同，我们将继续推动进步。比如在编程和数学领域，我们正在努力拓展边界。所以我认为，这个领域的潜力是显而易见的。当然，我们无法预测未来，也许我们会遇到瓶颈，但目前来看，发展速度空前。在推理层面上，我们也在持续扩大计算规模，每隔几个月就能看到进步。我们已经开始在我们的产品中看到这些技术的实际应用，也看到了其他人在此基础上做的事情。我认为我们正处于一个黄金时代，人们将会在人工智能之上构建新的应用，而人工智能本身也可以不断加速创新进程，这将彻底改变我们编程的方式。

另外，提到机器人领域，今天下午我有机会参观了这里的团队，真是我今天的亮点，你们的研究非常令人印象深刻。最前沿的技术中，机器人将会改变我们在现实世界中制造事物的方式。我认为，技术的这种乘数效应是我们以前从未见过的。所以，至少可以把我归到对未来持乐观态度的阵营，我相信未来将推动技术不断突破。

校长Farnam Jahanian：  我想，卡内基梅隆大学这儿的数百位同事都会与你分享这种乐观情绪。说到多模态大型语言模型，谷歌对多模态语言模型有何看法？我们看到生成式 AI 对文本的影响非常惊人，正如你所说的，它不仅对我们的经济各个领域产生了影响，而且我们也和你一样，对其将改变科学本身以及科学发现的方式持乐观态度。那么，谷歌对多模态大型语言模型有何想法呢？

Sundar Pichai ：  需要说明的是，现在有一些实验室正在训练完全端到端的多模态模型，但我们还没有真正地打开多模态方面的输出。你会看到明年开始这一方面的应用，届时多模态模型将带来前所未有的人机互动能力，你刚才也看到了其中的一些应用。

人类与世界的互动并不仅仅局限于一种感知方式，我们使用多种方式与世界互动。因此，将这种多模态引入人工智能将是我们最大的突破之一。我们现在正在构建这些能力，事实上我们已经在谷歌看到了许多视觉查询，每天有数十亿次用户通过手机拍照然后向我们提问。这种操作现在还是有点麻烦，你必须打开相机，点击一个图标，然后才可以提问。但是可以想象，随着设备形态的进化，人工智能能够看到你周围的环境，帮助你完成任务。这已经有了早期的数据表明人们希望以这种方式与技术互动。

想象一下在现实世界的应用场景，比如医生与患者的互动，为什么不能有一个 AI 助手与医生一起观察整个互动过程，并通过学习所有的互动不断提高自身能力呢？因此，我无法想到一个领域或应用场景不会受益于多模态技术的。我看到自动驾驶方面的进展，我看到机器人领域的进步，这与你们的研究人员正在努力将端到端模型引入机器人技术的工作是一致的。所以我对这个领域非常兴奋，因为它将影响到我们做的每一件事。

校长Farnam Jahanian： 让我们转向人工智能的话题，但重点谈一下能源和环境可持续性的问题。我知道这个问题对你个人也非常重要。《纽约时报》最近称人工智能为“臭名昭著的能量消耗者”，我想没有人会对此表示异议。虽然关于能源消耗的程度有不同的看法，数字各不相同，但国际能源机构预测，未来几年内，由数据中心、加密货币和 AI 语言模型的发展和训练等带来的全球能源需求将翻倍。此外，还有其他数据显示，能源使用量增长了 160%。

总的共识是，能源问题是人工智能和新兴技术的一个问题。一方面，我们对它的潜在影响感到兴奋，对它对人类和社会的潜在影响也是如此。那么，你认为我们应该如何严肃对待这个问题？谷歌是怎么考虑这个问题的，又有哪些创新来应对这一挑战呢？

Sundar Pichai ：  这是一个非常重要的问题，我对此确实有一些担忧，出于几个方面的考虑。谷歌自 2007 年起就实现了碳中和，是第一批这样做的公司之一。我们为自己设定了一个雄心勃勃的目标，要在 2030 年实现我们运营的 24/7 碳中和。但我们在设定这个目标时，还没有考虑到现在的人工智能时代的到来。你说得对，我们正在扩大规模，现在我们正在运行的一个数据中心的规模已经超过 1 吉瓦，这在两年前是无法想象的。这一切都需要能源。

我认为，短期来看，这将是一个挑战，但从中长期来看，我感到乐观，因为这也带来了大量资本投资于开发新的能源。我们很早就投资于风能和太阳能，因为我们看到了其中的机会。今天，我们最大的几个数据中心已经实现了 90% 的碳中和。最近在内华达州的一个数据中心，我们使用了地热能来运营。这引入了一种新的能源来源，我们希望其他人也能够这样做。我看到现在有大量资金投资于小型模块化核反应堆（SMRs）等创新项目。所以当我看到资本和创新投入时，我对中长期前景感到乐观。

同时在能源消耗方面，我们正处于早期阶段，大家都在低效地进行模型的预训练。但在推理方面，我认为我们可以随着时间的推移实现极大的效率提升，或许能够以更高效的方式完成很多任务。所以，如果我们展望十年之后，我认为我们仍然可以保持乐观。我确实相信，人工智能本身将帮助我们解决这个问题。就像我们现在更好地预测气候一样，未来人工智能或许能帮助我们在核聚变等领域取得进展。所以，它最终可能会在其中发挥作用。

但短期内，我们正积极在全球寻找可再生能源，并在可能的情况下进行抵消。我认为，这是一个我们需要度过的不太舒服的过渡阶段，直到我们找到更好的方向。

校长Farnam Jahanian： 谢谢你的回答。几天前，我在思考该向你提出什么问题时，突然想到，为什么不让生成式 AI 帮我制定一些问题呢？不知道你的团队是否告诉过你这个计划？

Sundar Pichai ： 没问题，我想这对我来说是个惊喜，AI 已经告诉我了。

校长Farnam Jahanian： 是的，我们上网咨询了 Google Gemini、Perplexity AI 以及微软的 Co-Pilot。我们问了这两个生成式 AI 工具两个问题：一是“我应该问桑达尔什么问题？”，二是“如果我被困在电梯里和桑达尔·皮查伊在一起，我应该和他聊什么？”你想知道答案吗？

Sundar Pichai ： 当然，告诉我吧。

校长Farnam Jahanian：  我们先从 Gemini 开始。顺便说一下，我们得到了很多问题，不止一两个。我想观众们可以在屏幕上看到这些问题，你可以看一下。这些问题相当合理，比如“谷歌用什么策略来吸引和留住顶尖人才？”、“谷歌对 AI 的愿景是什么？它将如何改变世界？”等。我想你实际上已经回答了其中一些问题。

然后，我们看看 Perplexity AI 提供的问题。它们同样很合理，比如“谷歌计划如何应对全球挑战，如气候变化和数字不平等？”这其实也是你部分回答过的问题。最后一个问题很有趣：“讨论他对科技行业失败的看法”，并不是科技行业的失败，而是关于承担风险的问题。“你如何鼓励你的团队承担风险？在你的职业生涯中，你从哪些挫折中学到了什么教训？”我认为你应该回答这个问题。

Sundar Pichai ：  这是个很好的问题。我认为在科技行业，失败是你人生中非常重要的一部分。在谷歌，我们一直认为，你应该致力于一些真正雄心勃勃的事情。如果你这样做，首先，没有其他人在做，所以你会遇到更少的竞争。如果你从事雄心勃勃的事情，它会吸引世界上最优秀的人才，包括来自卡内基梅隆大学的人才。第三，即使你未能完成最初设定的目标，你在这个过程中创造的东西仍然会非常有价值。我们始终秉持这种心态，因此在这个过程中，你必须鼓励团队承担这些风险。同时，你也需要在文化中建立奖励机制，不仅仅关注结果，因为如果你只看重结果，随着时间的推移，人们会开始投机取巧，设定更容易实现的目标。所以，你也需要奖励努力、创新精神和冒险精神。

以自动驾驶为例，卡内基梅隆大学和谷歌在这方面的探索之旅同样漫长。我们受到了卡内基梅隆大学研究的启发，大约五年前开始着手自动驾驶项目 Waymo。即使在五年前，许多人还在质疑这个项目是否可行。但如果你现在坐在旧金山的自动驾驶车上，你会看到技术已经取得了巨大的进步。我最近坐了一次，没有司机，我坐在后座，完全在用手机，汽车穿过拥挤的街道。这说明了科技的进步，因此你必须保持专注，着眼长远，坚持到底。

校长Farnam Jahanian： 正如你今天早些时候与Red Velocirc谈话时所提到的，我们在回忆起 DARPA 大奖赛时，也谈到了这一点。如果回顾过去，这已经是几十年前的事情了。事实上，卡内基梅隆大学赢得了 DARPA 大奖赛，当时的车叫 “Boss”，这是我们赢得比赛的车辆。你可以为这个成就鼓掌，我完全没问题，因为这是他们的工作（笑）。但更严肃地说，你说得非常正确，我们在过去几十年中看到的进展并不是一直顺利的，中间经历了很多波折和挫折。

Sundar Pichai ： 我们现在所处的位置是，在很多事情上我们习以为常了，这是经过持续投资才实现的。说实话，当我们看待研究时，这是国家也需要关注的地方，必须在数十年间进行持续投资。你想看看微软的 Co-Pilot 说了些什么吗？我认为它的答案很有启发性，也有点尖锐。

校长Farnam Jahanian： 我会给大家读一下，如果你们看不清的话。它的一个问题是：“你们每个人能否解释一下，为什么消费者不应该从拆分 Facebook、谷歌、苹果、亚马逊中受益？”（顺便提一下，微软明显没有出现在这里，但这只是一个玩笑。）另一个问题是：“谷歌如何在推广自己产品的同时，公平对待第三方产品？这是一个公平的竞争环境吗？”顺便说一句，我没有操纵这些问题，这确实是我们得到的真实反馈。

最后一个问题是我想进一步探讨的：“你对科技行业中的失败有何看法？”实际上，这涉及风险承担的问题。你提到我们需要关注的隐私问题、不正当使用、虚假信息、深度伪造欺诈、知识产权以及理解数据来源等问题。我们需要确保人工智能在开发和使用中是道德的。对这一点有各种各样的治理模型，比如美国、欧洲和中国所采取的不同模式。在我们生活的这个无国界世界中，你们作为一家跨国公司，如何看待全球框架，如何在全球范围内推动人工智能创新和治理？

Sundar Pichai ：  这是一个非常重要的问题，也是一个很难取得进展的问题。首先，要推动全球进步，必须理解我们目前处于这项技术的早期阶段，通常需要以创新为导向的方式对待这个领域。我之前说过，人工智能是一项过于重要的技术，无法不加以规范。我认为，目前我们看到的一些积极现象是，许多国家正在发展政府层面的核心能力来应对人工智能，比如美国、英国等国。一些公司也提出了自愿的 AI 承诺，我认为这开始为我们提供了一个蓝图。此外，像七国集团（G7）这样的论坛也开始讨论 AI 的行为准则，因此在高级别上设定共同目标和原则是一个很好的起点。

问题是，如何扩展这一框架，并如何将持有不同观点的人纳入其中，这将是未来的挑战。要实现全球框架，必然需要考虑中国对 AI 的态度，以及如何建立一个具有建设性的框架。这些是未来更难的问题。目前来看，一些志同道合的国家开始展开对话，我认为这是积极的。与此同时，我们需要谨慎，不要让它对小公司和初创企业造成太大的负担。如果在技术早期阶段就实施过度监管，可能会抑制进步，因此这里需要找到一个平衡点。但我认为，目前的对话是朝着正确方向发展的，我们还需要做更多工作。

校长Farnam Jahanian：  当我们回顾信息技术的发展史，以及那些改变社会的技术，通常从长远来看，技术进步对人类是有益的。即使追溯到工业革命，科技进步让人类有时间适应，但政策总是落后于科学技术的进步。众所周知，这种情况一直存在。然而，当谈到人工智能时，进步的速度让我们不确定是否真的准备好了。这并不是一种悲观的说法，而是我们需要意识到，人工智能的进步速度比我们以往所习惯的其他技术要快得多，人类必须为此做好准备。你对此有什么看法？

Sundar Pichai ：  是的，我也有同感。比如，当你与这些模型对话时，它们会展现出令人惊叹的高级能力。今天早些时候，当我们邀请一台机器人加入我们的合影时，我们还确保它能正确地看向相机，这种变化确实来得很快。我认为你是对的，这就是为什么我们不能等到以后再去应对人工智能的问题，我们必须提前思考。因此，所有公司、大学、政府现在所做的工作将变得非常重要。我们必须积极地思考这个问题。

同时，我们需要平衡这种积极性。我们必须明白，很多行业已经有相应的法规。比如在医疗保健领域，它是一个受到严格监管的行业，所以人工智能不可能绕过这些监管流入医疗保健领域。因此，如何利用现有的法规并允许创新流通，是值得我们深入思考的。在 AI 监管方面面临的挑战在于，人工智能是一种既能为你推荐一家咖啡店，又能为你提供最优化的医疗方案的技术。因此，我们必须确保监管措施与风险相称，这需要深入的思考。我认为，我们必须谨慎，但也必须尽早展开对话，以制定框架。

三、提问环节：

问题1： “人工智能是否会取代初级程序员？”

Sundar Pichai ：这个问题在很多学科中都可以提出类似的版本。我认为，最有可能的情况是，人工智能将帮助人们，而不是取代他们。它将帮助现有的程序员，使他们能够将更多的精力投入到更高级的任务中，而不是反复修复同一个错误。这样程序员的工作效率将会提高。我们已经在谷歌看到了这种趋势，我们的员工整体生产力有所提高，但目前还处于早期阶段。

此外，我也在尝试一些新工具，比如 Cursor AI，它降低了编程的门槛。现在，你可以以一种更自然的语言与它互动，让编程变得更像是一种创造性工具。这将使更多人能够接触到编程。我认为，这才是正确的框架。

无论是放射科医生还是其他专业人士，人工智能都将帮助他们有更多的时间与患者互动，并与他们合作。只要我们以这种视角来看待问题，就会更容易接受人工智能的积极作用。实际上，“人工智能”这个词汇本身有些不幸，因为它带有一种竞争性的含义，但实际上它应该是一种赋能的智能。我认为，未来会有更多的人学习编程，这与国际象棋的趋势类似。虽然 AI 模型在下国际象棋方面远超人类，但今天下国际象棋的人数比历史上任何时候都要多，兴趣也比以往任何时候都要高。所以这可以给你一个启示。

问题2： 最近，哈佛商业评论报道称，技术技能的平均“半衰期”已经缩短至不到五年，尤其在某些科技领域，甚至已经降到了 2.5 年。当我们思考劳动力的发展和未来教育时，你能给我们一些建议吗？不仅是针对大学生的教育，还有如何提升和再培训劳动力的问题。这无疑是一个挑战，因为一些工作将消失，一些工作将被创造出来，还有一些工作将发生变化。作为一个社会，我们应该如何思考这个问题？你对我们这些大学教师有什么建议吗？

Sundar Pichai ： 你们在这里扮演着非常重要的角色。我确实认为，再培训的概念非常重要。过去那种“一次受教育，终身受用”的时代已经过去了。我认为，如何能够不断地与人们接触并重新培训他们，将会变得非常重要。我们在这方面取得了一些成功，并进行了实验。如今我们有“Google 职业证书”项目，这是“与谷歌共同成长”计划的一部分。我们提供为期 9 个月的培训，帮助人们重新获得技能，无论是 IT 角色还是数据分析角色。我们在帮助他们就业方面取得了巨大成功。因此，我认为社区学院或许可以发挥一定的作用，政府层面也应考虑劳动力再培训的问题，大学和社区学院将是实现这一目标的重要部分。

我之前提到的，不要低估 AI 在帮助人们在日常工作中提升技能方面的作用。我认为这两方面都会变得重要。

问题3： 这是一个我知道你也会感兴趣的问题，所以你可能想跟进。很多人说，人与 AI 的区别在于我们具备创造力。你怎么看待这个问题？

Sundar Pichai ： 这是一个很好的问题。我认为，随着时间的推移，人工智能将帮助人类释放更多的创造潜力。我们往往低估了自己每天在处理琐事上花费的时间和精力。所以，我认为 AI 并不是与人类创造力相冲突，而是帮助我们更好地发挥创造力。比如，很多年前 CGI 技术的出现让电影制作人能够创作出比以往更出色的作品。

同样地，未来，世界上将会有更多人能够从事发挥创造潜力的工作，并通过 AI 获得更多收入。试想一下，如果你和 40 或 50 年前的人解释今天的 YouTube 创作者，他们可能很难理解。但如今，有很多人以此为生，甚至是高薪职业。这是一个全新的经济模式，人工智能将使未来更多类似的事情发生，让更多人能够创造音乐或其他作品。我认为社会将更加重视人类创作的体验，这一点非常重要。

问题4： 与之前的讨论有关，是否应该设立一个标准或标记来区分 AI 产出与人类产出？

Sundar Pichai ： 当然，特别是在我们目前所处的阶段，能够可靠地识别人工合成内容非常重要。正如我之前提到的，我们正在研究水印技术。这在某些领域效果很好，在其他领域则仍处于积极研究阶段。无论是哪种工具生成的 AI 内容，能够进行检测是很重要的。例如，谷歌正在努力确保用户可以通过谷歌询问某张图片是什么时候首次出现的，这样就可以了解图片的来源。这对区分现实与虚构非常重要，我认为这些都是非常重要的原则。

问题5： 最后一个问题，许多学生在座，涵盖了商学院、艺术学院、工程学院和计算机科学学院的学生。如果你能够回到自己本科或研究生阶段，有没有一两条建议想给这些未来的学生？

Sundar Pichai ： 最重要的一点是，不要给自己太大压力。尤其是对卡内基梅隆的学生来说，我知道你们在努力弄清楚自己想做什么，头脑中可能有很多想法，但我建议你们花时间去寻找自己真正热爱的事情。如果你做自己喜欢的事，你更有可能成功。有些人很早就明确了自己的方向，但对一些人来说，可能需要五到十年才能找到自己的兴趣。

所以，耐心是美德。我知道大家都渴望快速找到方向，但有时候，慢下来，去发现你真正喜欢的事情，才是最好的选择。

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原视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=rA9ysJpeD-c&t=1s

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