比爾·蓋茨最新訪談：軟件市場的格局會被 AI 重塑，未來需要的應用數量會遠少於現在

「沒人想到 AI 會先在白領工作上取得突破，而不是工兵型工作。」

作者 | Eric Harrington

在科技與人文的交彙點上，很少有人能像比爾·蓋茨這樣具有如此獨特的洞察力和影響力。作為微軟的聯合創始人、全球慈善事業的先驅者，蓋茨始終站在時代前沿，關注著人類面臨的最緊迫挑戰。近日，比爾·蓋茨在 Reid Hoffman 主持的 Possible 播客中就人工智能、氣候變化、全球健康和教育等重大議題展開了深入對話。

近一個小時的對話中，蓋茨分享了許多令人耳目一新的觀點，特別是在討論人工智能的應用前景時，蓋茨展現出了難得的理性與務實，既指出了 AI 在藥物研發、氣候變化等領域的巨大潛力，也客觀分析了其在未來 3-5 年內的實際應用可能。

以下是這次對話的主要內容，經精編處理，僅保留 AI 相關話題：

主持人：Bill（比爾），我們已經認識一段時間了。我特別喜歡和朋友們做播客的一點是，在做準備的過程中，我真的能學到一些我之前不知道的東西。比如說這個三要素標準：會產生重大影響、能學到新東西、而且很有趣。在你做過的項目里，有哪些是符合這三要素的？

比爾·蓋茨：在 20 歲之前，我有機會瞭解很多不同領域的東西。我涉獵的範圍特別廣，甚至在哈佛旁聽了很多我沒選修的課。有趣的是，當我進入軟件領域後，我反而必須壓制自己想要廣泛學習的天性，變得專注於單一領域。所以從 20 歲到 35 歲，我都沒有繼續跟進地質學的發展。直到了 30 歲以後，我才開始「偷偷地」看一些其他領域的東西，尤其是再後來我不擔任 CEO 之後（45 歲左右）。

對於像我這樣的人來說，現在的世界真是充滿了有趣的話題。因為我認識一些可以幫我學習的人，再加上現在有這麼多在線課程，所以我完全不用擔心會搞不明白某件事情，因為總有人能幫我解惑。

主持人：說到這個，現在關於 AI 的一些公共討論總是讓我覺得挺有意思。比如說「AI 會不會因為耗電太多而加速氣候變化？」

我覺得大多數人可能還沒意識到，我們其實也可以用 AI 來應對氣候問題。你能聊聊你對這方面的看法嗎？

比爾·蓋茨：額外的電力消耗確實存在，但實際上也就增加了百分之十左右。這會稍微挑戰我們做綠色核算的方式。我其實挺希望核裂變和核聚變技術能更快到來，因為目前這股 AI 後端算力的淘金熱接下來大概要持續八年左右，而就算是核裂變，到 2030 年能對電力供應做出的貢獻也是有限的。

不過，AI 在解決科學問題上的價值可就太大了，比如說：怎麼提高植物的產量？我們可以用它來模擬光合作用，模擬怎麼改變植物基因讓產量翻倍。這在提高光合效率方面是個突破性的進展。實際上，因為這項技術相當前沿，我們的基金會（比爾及梅琳達·蓋茨基金會）是主要的資助方。等我們證明它可行了，其他人自然會加入進來。

總的來說，AI 在材料科學、生物學領域就是個超級加速器。所以想想看，在所有綠色產品中，你覺得哪個最難實現零成本差距？現在有了 AI 工具，它能如此有力地加速各種創新，就得重新評估這個難度了。

主持人：我最近也在想，雖然訓練這些 AI 確實要很多電費，但只要我們獲得了這種智能——畢竟我們創造的一切都是依靠智能——然後把它應用到各個領域，特別是氣候變化領域，便肯定能產生某種倍增效應，在碳排放等其他方面都能省下很多。

比爾·蓋茨：研究蛋白質和分子形狀空間簡直就是 AI 的完美應用場景。我們現在有數據庫，在蛋白質數據居里有 150,000 個分子，我們都瞭解它們的形狀。所以完全可以用這些數據來訓練 AI，讓 AI 預測蛋白質形狀，進而預測這些蛋白質中的可成藥位點。這樣一來，醫學發現的速度就大大加快了。其實在 AI 之前，已經有一家叫 Schrodinger 的公司在做這個了，但現在從事這個領域的人可能增加了 20 倍——而且進展更快，因為 AI 真的特別特別適合做這個。最終，AI 不光是模擬形狀這種基礎的東西，還會模擬細胞、器官和整個生物體。即使是複雜的疾病發展過程，對我們人類來說想完全理解所有不同的過程也太難了。隨著我們收集更多數據——數據才是真正的限制因素——AI 模型會幫我們更好地理解營養過剩、營養不良這些問題。所以我覺得，除了神經系統疾病以外，在未來 10 到 20 年，醫學領域很可能會有突破性進展，就連神經系統疾病，比如阿爾茨海默症，我覺得都能解決。

主持人：AI 的應用前景確實廣闊。在公共衛生領域，除了前沿科技應用，AI 是否也能在一些基礎性工作中發揮作用？比如協助處理日常行政事務，或者為醫護人員分擔工作？

比爾·蓋茨：這讓我想起微型計算機革命那會兒，當時我還年輕，總以為計算終究會變得免費。那麼，個人有了免費的計算力會做什麼呢？我和 Paul Allen（保羅·艾倫，微軟聯合創始人）當時都看到了這一點，認為軟件是唯一的障礙。但那時候資歷豐富的人不這麼想，他們覺得計算機的成本太高昂了，用來搞電子錶格或者 WordPress 根本是浪費。

到現在，令人震撼的是，AI 不僅能提升白領的工作能力。儘管目前機器人技術還局限在特定領域，但未來它必將讓各行各業的工兵型工作既高效又低成本。比如說，我把一個朋友的核磁共振診斷報告交給 ChatGPT，它就能解釋得特別好，還能告訴你它是從哪兒找到這些資料的。它的創造力和表達能力真是讓人驚歎。

所以，我們都應該有這樣的幫手。如果你就是想知道肥料是什麼，那域奇百科就夠用了。但要是你想知道暑假帶個 16 歲孩子去意大利玩 4 天、預算 4,000 美元該怎麼安排，這種具體的方案是網上搜不到的。而 AI 只要應用得當，在解決這類問題時就能發揮出色的表現。我們在寫詩、寫演講稿，或者是理解複雜材料、做內容總結這些方面，都已經得到了很大幫助。很多白領工作現在應該已經變得更有效率了，或者說質量更高了。

主持人：除了用各種方式推進全球醫療來提升人類生活水平，教育也是你和基金會特別關注的一個領域。現在大家在很多地方都接觸到了 AI，那在教育領域，AI 有沒有一些特別讓人意想不到的應用，或者說其他方面的用途呢？

比爾·蓋茨：說到這個，我得先承認一點。像我這樣的技術迷，一直以來都在宣稱技術對教育多麼多麼好，但說實話，對普通學生來說，網絡學習的實際效果真的很有限。假如你是個學習積極性特別高的學生，能每天晚上花兩小時在可汗學院（Khan Academy）上學習，或者看 YouTube 上講光合作用的影片，那確實就能用一種前所未有的方式來提升自己——但實際情況是，美國高中生的數學水平到現在竟然沒比 100 年前強多少。

不過現在 AI 不一樣了，因為它特別會表達，還能做到個性化教學，所以我覺得我們可以對課堂教學有更大的期望，比如把課堂上的社交互動、師生交流和自主學習都很好地結合起來。舉個例子，AI 能實時糾正你讀音的錯誤，做數學題時馬上告訴你「這道題做錯了」，而不是等你交了作業再罵一頓。這樣就不會出現老師辛辛苦苦改了兩天作業，還在那兒琢磨「這孩子是計算錯了，還是壓根兒就沒理解概念啊？」這種情況了。AI 能直接指出問題，比如「看，就是這裏，你這兩個負號處理得不對」，而且它真的知道你的解題思路出了問題。因為這些 AI 都懂得怎麼調動學生的積極性，會用學生熟悉的東西來舉例子。

主持人：你能跟我們多聊聊 Newark（紐瓦克）的 First Avenue Elementary School 的情況嗎？我們都知道你很關注教育公平這個問題。這種模式是不是可以複製，然後推廣到更大範圍呢？

比爾·蓋茨：說實話，我很喜歡可汗學院，但它的主要受眾依舊是那些學習積極性高的學生。所以在過去大概八年時間里，學院一直在研究「怎麼把 AI 引入課堂呢？怎麼跟老師合作，讓內容講解更好呢？」 現在，電腦和網絡確實越來越普及了，疫情反而在這方面還起到了一些推動作用。

有一次，OpenAI 讓 Sal（Salman Khan，可汗學院創始人）和我成為最早試用 GPT-4 早期版本的兩個人。上面有很多好玩的功能，比如讓它創作詩歌，其實都是 Sal 教我的。要不是他告訴我，我都不知道還能讓它用莎士比亞的風格寫作。Sal 在可汗學院投入了很多資源，得到了我們基金會和其他機構的支持，然後開發了 Khan Amigo。

上個學年，他們在一些學校進行了試點，包括紐澤西州 Newark 這所學校。我去那裡看了看，跟老師和學生們見過面。在傳統的那種一個班 30 個學生的模式下，如果遇到一個明顯比其他同學學習快的孩子，往往很難照顧到他的需求。但有了 Khan Amigo 之後就不一樣了。老師早上來到教室，不用收作業改作業，直接看看儀表板就行：「嗯，昨天晚上誰做了練習啊？他們用了多少提示？學到哪兒了？」 老師可以直接在上面給反饋，家長也能連到這個系統上看看情況。甚至連寫論文都變了，不用交紙質版本了，可以直接提交 AI 輔導的整個過程記錄。這樣老師就能直接問 AI：「這個學生完成度怎麼樣？你覺得怎麼幫他改進初稿比較好？語法或者邏輯方面需要注意什麼？」

主持人：你覺得在未來三到五年內，人們應該對 AI 有什麼樣的期待呢？

比爾·蓋茨：說真的，AI 的發展太令人震驚了，有時候都不知道該怎麼理解。比如說，沒人想到 AI 會先在白領工作上取得突破，而不是工兵型工作。在 Max Tegmark 的《Life 3.0》這本書里，他畫了一個象徵能力發展的「山」，計算機做的簡單工作就像是在山下，工業化工作都在山穀里，而診斷疾病、寫法律文件、編程這些工作被認為是在山頂上。所以現在這個發展順序（反過來了）確實讓我們很意外。

不過，說到那種通用型的工兵型機器人，就是你可以直接告訴它：「去建築工地幫忙」、「去餐廳工作」、「去酒店打掃房間」這樣的機器人——即使一開始可能只是來家裡幫忙一小時，不是全天候的——我相信在未來十年內也很容易就能實現。

主持人：說到這個，我想到了你最初的願景，就是每張桌子上都有一台 PC，上面的軟件可以幫助人們工作和生活。你覺得接下來會發生什麼？我覺得很多人可能還沒意識到，AI 帶來的一個重大變化是，最廣泛使用的編程語言將變成自然語言，比如說英語，每個人都能擁有一個編程助手，不只是一台 PC，而是一個真正的編程助手。回想到最早期的時候，你覺得這種變化會如何影響世界呢？

比爾·蓋茨：要說數據處理的能力，那真是翻天覆地的變化。想想以前，你得找個 IT 人員寫程序，得考慮頁眉頁腳啊，寫報告，裡面還得專門設計圖片部分。說實話，現在回頭看那些東西，簡直老得讓人想笑。

現在，你可以直接跟數據「對話」，而且對話的內容可以非常豐富。這意味著我們管理企業的能力會有質的飛躍，比如說發現運營瓶頸、適應各種變化，這些都會變得特別厲害，關鍵是不需要定製軟件。

實際上，整個軟件市場的格局都會改變。以後會需要多少應用程序呢？現在我們看到的是，每個人都在往自己的應用里加 AI，然後說：「看，我加了AI功能，所以得多收點錢。」 但是實際上呢，你需要的應用數量其實應該大大減少。比如說一所大學，現在可能有排課系統、財務系統、學生服務系統，這些其實都應該整合成一個系統，把跟學生的所有互動都用一種更全面的方式管理起來。

參考鏈接：https://www.youtube.com/watch?v=KeGYI69sWvw