“在目前的市場(chǎng)上，想要找到既能訓(xùn)練出好模型，又有充足的私有數(shù)據(jù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)飛輪的項(xiàng)目，是一件比較有挑戰(zhàn)的事情。針對(duì)大模型應(yīng)用層面，目前BV看好兩類項(xiàng)目，一類是訓(xùn)練AI做個(gè)人助理類型，第二類是情感陪護(hù)類型?！痹谡劶爱?dāng)前在人工智能應(yīng)用層面的投資方向時(shí)，BV百度風(fēng)投CEO、管理合伙人高雪如此表示。

渶策資本創(chuàng)始合伙人胡斌也認(rèn)為：“底層大模型雖然很卷，可中國(guó)也有自己的機(jī)會(huì)。在人工智能的賦能下，垂直領(lǐng)域會(huì)有很多的顛覆出現(xiàn)，它的組織形式和用戶的入口和人機(jī)界面的形式都會(huì)發(fā)生革命性的變化。”

不難看出，雖然追逐ChatGPT風(fēng)潮已經(jīng)成為了VC/PE的共識(shí)，但在具體方向上，各家還是有著自己的觀察和判斷。

那么投資機(jī)構(gòu)和創(chuàng)業(yè)者應(yīng)該如何把握當(dāng)下的機(jī)會(huì)？除了大模型，還應(yīng)該關(guān)注哪些確定性的未來？

在由投中信息、投中網(wǎng)主辦的“2023中國(guó)投資年會(huì)”上，BV百度風(fēng)投CEO、管理合伙人高雪、渶策資本創(chuàng)始合伙人胡斌、五源資本合伙人劉凱、線性資本創(chuàng)始人兼CEO王淮和華創(chuàng)資本創(chuàng)始合伙人熊偉銘在火山石投資創(chuàng)始合伙人章蘇陽的主持下就《中國(guó)呼喚GPT》這一議題進(jìn)行了深入探討。

在談及中美的差距時(shí)，五源資本合伙人劉凱持相對(duì)樂觀的態(tài)度，在他看來中美差距沒那么大?！拔沂菑膬蓚€(gè)方面考慮的：一是本身大模型的架構(gòu)已經(jīng)被定下來了，并不是一個(gè)盲人摸象。這對(duì)于后發(fā)者是很容易去學(xué)習(xí)的。二是算力的成本，很多人也在講，大家預(yù)計(jì)未來三年成本與門檻也會(huì)大幅度降低。大家看到很多開源模型效果不錯(cuò)?！?/span>

在新一波AI浪潮所帶來而倫理問題方面，對(duì)話嘉賓也給出了自己的看法。

“關(guān)于AI的這一輪涌現(xiàn)的能力是大家沒有預(yù)測(cè)出來的，這就非常像生物了。雖然它還是一個(gè)工具類的存在，但這一工具目前超過了所有人的期待?！比A創(chuàng)資本創(chuàng)始合伙人熊偉銘表達(dá)了對(duì)當(dāng)前形勢(shì)的擔(dān)憂。 

同樣，線性資本創(chuàng)始人兼CEO王淮表示：“現(xiàn)在改造剛剛開始，如果用得不好就是“潘多拉魔盒”，用得好就是“阿拉丁神燈”。競(jìng)合是不可避免的，對(duì)于國(guó)與國(guó)之間的關(guān)系的影響，如何發(fā)展，一個(gè)是我們?cè)趺聪?，還有一個(gè)是我們?cè)趺醋龅模▎栴}），如果大家都把AGI當(dāng)成對(duì)抗手段來對(duì)待的話，那最后一定是互相抗衡。如果大家都有敬畏之心，結(jié)果也許會(huì)不一樣。比如美國(guó)最近立法不允許核彈最后的決策由 AI 來做，等于強(qiáng)行在所有操作中加了一道保險(xiǎn)。如果大家都能這么做，我們可能要擔(dān)心的是電影《終結(jié)者》最后的情節(jié)?！?/span>

以下為現(xiàn)場(chǎng)探討實(shí)錄，或可提供更多參考：

章蘇陽：請(qǐng)臺(tái)上嘉賓每一個(gè)人花1分鐘時(shí)間介紹一下自己的公司和投資的方向。

高雪：大家好，我是BV百度風(fēng)投的管理合伙人高雪，BV百度風(fēng)投是由百度做單一LP的市場(chǎng)化風(fēng)險(xiǎn)投資機(jī)構(gòu)，已經(jīng)成立七年時(shí)間。我們注重早期的科技投資，具備專業(yè)、獨(dú)立的決策機(jī)制。主要投資的方向包括新能源、自動(dòng)駕駛、人工智能以及前沿的生命科技等。   

胡斌：大家好！我們是2019年成立的渶策資本，關(guān)注早期到擴(kuò)張期階段的創(chuàng)投基金，目前管理兩期美元基金和一期人民幣基金，管理規(guī)模超過10億美元。我們主要投消費(fèi)互聯(lián)網(wǎng)以及科技領(lǐng)域。  

劉凱：我是五源的劉凱，我們是全幣種的基金，成立到現(xiàn)在15年了，也是創(chuàng)投的老兵了，硬科技、軟科技都有投。  

王淮：我是王淮，線性資本 2014 年成立，一直在上海，投了很多像大數(shù)據(jù)、AI、機(jī)器人這一領(lǐng)域的早期創(chuàng)業(yè)公司。像在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域天使輪投資過神策數(shù)據(jù)、地平線，機(jī)器人領(lǐng)域投過思靈機(jī)器人。我們是從他們很小、很早時(shí)就陪著一起成長(zhǎng)的，我們也是一群由工程師成立的機(jī)構(gòu)，主要服務(wù)于工程師、科學(xué)家和PM這樣的人群。我們希望幫助中國(guó)的科技企業(yè)提高效率，對(duì)于那些帶來十倍、百倍效率提升的新技術(shù)，我們特別感興趣一起探討。   

熊偉銘：大家好，我來自華創(chuàng)資本，我們的投資方向是硬件、醫(yī)療、軟件、消費(fèi)，我們希望成為企業(yè)的第一個(gè)或者是第二個(gè)投資人。   

章蘇陽：我是火山石的章蘇陽。我們的投資方向是硬科技和生命科學(xué)。  

討論第一個(gè)問題以前，我想問下所有的嘉賓，誰投了類似ChatGPT的大模型公司？

（無人舉手）

我知道五源是投了王慧文的團(tuán)隊(duì)，現(xiàn)在國(guó)內(nèi)已經(jīng)有四、五個(gè)團(tuán)隊(duì)想做和大模型相關(guān)的創(chuàng)業(yè)公司了，實(shí)質(zhì)性的錢也投進(jìn)去了。當(dāng)然，也有更多的人感覺大模型這個(gè)東西很難做，1、2個(gè)億美金也不見得能做出來。所以大家會(huì)去關(guān)注垂直領(lǐng)域的機(jī)會(huì)。

我想先聽一聽百度風(fēng)投高總的看法。從三年以內(nèi)的情況來看，大模型在哪一方面，哪些方向會(huì)更現(xiàn)實(shí)一些，或者你們是更看好一些。

高雪：針對(duì)行業(yè)的洞察方面，BV相較其他機(jī)構(gòu)有更多的機(jī)會(huì)了解百度視角的Insight，可以更深入、全面地探索這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展動(dòng)態(tài)和前景。但是另一方面，BV對(duì)項(xiàng)目的判斷更具市場(chǎng)化及獨(dú)立性，這也為我們?cè)诩夹g(shù)探索中提供更大的空間。我們從兩年前就在布局人工智能的領(lǐng)域。我們根據(jù)大模型的技術(shù)特點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，將大模型分為3層，分別是底層模型、行業(yè)模型和應(yīng)用層。我們認(rèn)為每一層都有不錯(cuò)的財(cái)務(wù)性投資的機(jī)會(huì)，但是在現(xiàn)在這個(gè)階段來看，我們?cè)诿恳粚拥耐顿Y側(cè)重點(diǎn)會(huì)有所不同。

一是底層模型領(lǐng)域。整個(gè)文本模型的技術(shù)和商業(yè)化進(jìn)展是比較快的，文本模型對(duì)于下游行業(yè)模型和應(yīng)用的促進(jìn)也非常大，這塊是我們BV看好的底層技術(shù)領(lǐng)域，但并不是我們的投資重點(diǎn)。 

二是行業(yè)模型領(lǐng)域。我們認(rèn)為這是一個(gè)非常好的投資領(lǐng)域，也已經(jīng)看到不少團(tuán)隊(duì)在做嘗試，無論是從技術(shù)往場(chǎng)景切，還是從場(chǎng)景往技術(shù)切，我們都認(rèn)為有一定的機(jī)會(huì)。比如面向法律、醫(yī)療及金融等行業(yè)的模型，是我們最近討論比較多。

不過，結(jié)合中國(guó)目前的國(guó)情和市場(chǎng)，想要找到既能訓(xùn)練出好模型，又有自己豐富私有數(shù)據(jù)，同時(shí)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)飛輪的項(xiàng)目，這是比較困難的。目前市面上呈現(xiàn)的垂直行業(yè)模型，很難達(dá)到上述效果，所以我們也在找能做出來真正高效準(zhǔn)確的行業(yè)模型的團(tuán)隊(duì)。 

最后是應(yīng)用層。人工智能應(yīng)用層最近有很多產(chǎn)品嶄露頭角，我們也常感嘆行業(yè)發(fā)展的迅速，察覺到應(yīng)用層的投資有機(jī)會(huì)誕生很多非常偉大、發(fā)展迅速的公司。我們叫AI Native APP,對(duì)于應(yīng)用層的投資邏輯上，比如說下一代基于生成式AI的AI助理或者AI伙伴。其實(shí)AI助理或者AI伙伴的概念在很久之前就存在了，但是直到LLM大語言模型的出現(xiàn)，才讓我們看到這件事真正落地實(shí)現(xiàn)的可能。在這個(gè)領(lǐng)域，我們近期在投資兩個(gè)具體方向，一是側(cè)重效率的AI個(gè)人助理，二是側(cè)重娛樂/情感的AI陪伴伙伴。 

在應(yīng)用方面，由于海外生態(tài)發(fā)展繁榮，大量底層模型已趨成熟，提供了很多可接入的API。而中國(guó)剛剛開始，還需要時(shí)間去成長(zhǎng)。BV目前看好的兩類應(yīng)用層面的人工智能產(chǎn)品，一類是助理類型，既具備人工智能的能力，又能解決用戶生活、工作問題，實(shí)現(xiàn)提效。第二類是情感陪護(hù)類，陪伴用戶度過日常點(diǎn)滴，給與情感陪護(hù)。

最后一類是我們非?？春么竽Ｐ偷膫惱砺涞卦跈C(jī)器人上。剛才線性資本也說他們投了非常多的機(jī)器人，我們認(rèn)為上一代CV的能力也好， AI能力也好，落在機(jī)器人上都有限制，通用性很差。大模型發(fā)展起來后，人機(jī)交互可以比以往都做得更好，未來BV也持續(xù)關(guān)注多模態(tài)大模型甚至是AI對(duì)視頻的理解。希望大模型的能力，最終在機(jī)器人領(lǐng)域也有好的用途，讓機(jī)器人理解更多的事和做更好的東西，這也是廣泛看和投資。這三個(gè)層次上，我們覺得可能是如果從早期投資的角度來說，我覺得后兩個(gè)是比較豐富一些。

章蘇陽：二級(jí)市場(chǎng)對(duì)于ChatGPT的概念炒得很熱，一級(jí)市場(chǎng)雖然也有投資，但是沒有那么瘋狂。這有一定的道理，畢竟這類大模型的商業(yè)價(jià)值很難在相對(duì)短期內(nèi)產(chǎn)生。 

那么大家是不是把這一輪當(dāng)成了跟當(dāng)年的PC互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)一樣的機(jī)會(huì)了？因?yàn)镻C互聯(lián)網(wǎng)成就了BAT，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)成就了4家新公司，都產(chǎn)生了世界領(lǐng)先的東西。這個(gè)事情交給胡斌回答。   

胡斌：謝謝章總，我個(gè)人持很樂觀的態(tài)度。至于二級(jí)市場(chǎng)是有一定的泡沫，這是A股慣有的習(xí)慣。七八年前那一波AR/VR，其實(shí)VC們都很謹(jǐn)慎的，但是上市公司非常嗨，大家都使勁投資，股價(jià)向上漲。這一輪很像，有幾個(gè)漲停，現(xiàn)在也有跌回一些。這本身是有泡沫在，但二級(jí)市場(chǎng)我不好多作評(píng)價(jià)。 

第二個(gè)從長(zhǎng)期來看，這是顛覆式的機(jī)會(huì)，這等于是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)甚至是互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)會(huì)，很有可能還是更大于他們的機(jī)會(huì)。我們看上一波移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)在十年前、二十年前，當(dāng)時(shí)傳統(tǒng)的公司占一半的份額甚至是一半多，傳統(tǒng)的BAT在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中也是非常強(qiáng)勢(shì)的。確實(shí)也給新創(chuàng)業(yè)的公司很多的機(jī)會(huì)，有些根本沒有PC互聯(lián)網(wǎng)的公司，仍然做到了獨(dú)角獸甚至是更大的。比如美團(tuán)、拼多多并沒有PC版，還有很多O2O的公司，相信在人工智能的賦能下，垂直領(lǐng)域會(huì)有很多的顛覆出現(xiàn)，它的組織形式、用戶的入口、人機(jī)界面的形式都會(huì)發(fā)生革命性的變化。

從VC的角度，我認(rèn)為這是一個(gè)長(zhǎng)的可以投資的賽道。但是長(zhǎng)期的話，大家討論的是底座大模型有多少家殺出來，我們也一直在研究，底層大模型雖然很卷，可中國(guó)也有自己的機(jī)會(huì)。在這上面長(zhǎng)出來的應(yīng)用會(huì)有非常多的垂直領(lǐng)域的顛覆機(jī)會(huì)。

章蘇陽：這當(dāng)中有一個(gè)問題，大模型、大算力的角度會(huì)耗費(fèi)非常多的資源。因?yàn)閷頍o窮多的垂直領(lǐng)域的應(yīng)用，都會(huì)用到一套技能的東西。那從您的角度來說，是國(guó)家隊(duì)把大模型、大算力搞起來，還是讓五源投的公司或者是現(xiàn)成的百度來做？未來大規(guī)模領(lǐng)域，是相結(jié)合的可能性大，還是國(guó)家發(fā)展的可能性大？這一生態(tài)，誰來引導(dǎo)？

胡斌：我個(gè)人覺得還是國(guó)家主導(dǎo)、民營(yíng)為輔的可能性。我們自己測(cè)算過，對(duì)標(biāo)一個(gè)GPT3.5左右的話，大概需要的錢至少是1億美金，估計(jì)不用2億美金，大概是這樣一個(gè)范圍，這是VC出得起的。如果卷上萬億的模型，在某些特定場(chǎng)合使用的話，不一定是VC的錢適合去做的。從應(yīng)用的角度，絕大多數(shù)它能Cover到了，所以我覺得國(guó)家隊(duì)可能會(huì)有特殊的某種大模型服務(wù)于某些戰(zhàn)略的場(chǎng)合。當(dāng)然，更多場(chǎng)合的大模型以及上面長(zhǎng)出來的應(yīng)用，應(yīng)該是現(xiàn)有創(chuàng)業(yè)環(huán)境和創(chuàng)業(yè)公司可以做的。您提到的監(jiān)管，互聯(lián)網(wǎng)本身也是遭監(jiān)管的，大家都蠻熟悉的，而且我相信創(chuàng)業(yè)者們是能做好的。 

章蘇陽：謝謝胡斌。李彥宏說中美大模型相差2個(gè)月，還有的說是相差兩年，各種各樣講的都有。我覺得2-3年可以趕上ChatGPT4，但是ChatGPT也在發(fā)展，如果它發(fā)展到5.0，我想問下大家感覺到三年以內(nèi)，我們能夠趕上這樣的情況嗎？包括算力、數(shù)據(jù)、大模型。

這個(gè)可能性會(huì)怎樣？但是在C端的話，我們認(rèn)為在垂直領(lǐng)域，我們還是很有希望的。

劉凱：我們從2020年開始就在看大模型。因?yàn)槲覀冊(cè)诤茉绲臅r(shí)候就投了第一波做AI To B的企業(yè)。不過我們認(rèn)為最大的價(jià)值還是在To C，我們?cè)诜N子輪和早期投了有十幾家。到了這幾年，關(guān)于中美的差異，我是相對(duì)樂觀的。 

我是從幾個(gè)點(diǎn)（考慮）的：一是本身大模型的架構(gòu)已經(jīng)被定下來了，并不是一個(gè)盲人摸象的事情，后發(fā)者是很容易去學(xué)習(xí)的。二是算力的成本，很多投資人也在講，大家預(yù)計(jì)未來三年肯定是比現(xiàn)在便宜很多，門檻也是大幅度降低。大家也看到很多開源模型效果不錯(cuò)。 

從這幾個(gè)層面看，我們站在巨人的肩膀上，也在進(jìn)步，同時(shí)行業(yè)的門檻在降低，這是很像我們十年前投手機(jī)的時(shí)候，最初大家覺得做手機(jī)也很難。我覺得現(xiàn)在是很多要素具備了，目前可能還沒有一個(gè)特別Ready的，但我個(gè)人相信還是會(huì)很快。我們有這么大規(guī)模的人群和數(shù)據(jù)，還有工程師的紅利。我自己想不一定完全和OpenAI對(duì)標(biāo)，就像百度很多的商業(yè)模式和Google不太一樣。       

我覺得與美國(guó)是有差距的，但沒有那種別人都做完了，我們無法做了的感覺。我自己投硬件半導(dǎo)體，如果人家卡著你，你會(huì)有非常長(zhǎng)的空窗期。但是軟件這塊不會(huì)這樣，包括開源對(duì)這塊的支持巨大。三四年前我也投了一個(gè)數(shù)據(jù)庫，大家覺得這個(gè)技術(shù)特別好，找不到特別好的應(yīng)用場(chǎng)景，但是這兩年大模型最基礎(chǔ)的就是數(shù)據(jù)庫。所以我覺得在關(guān)鍵模塊上，中國(guó)公司都有涉及，我倒沒有那么擔(dān)心。

關(guān)于人民幣和美元的投資策略及現(xiàn)狀。我自己的感觸蠻大的，因?yàn)槲抑饕峭盾浖aaS的。美國(guó)這兩年很火熱，大家都在投AI替代SaaS，工具類SaaS最容易被替代，很容易商業(yè)化，訂閱式付費(fèi)已經(jīng)很成熟了。中國(guó)的軟件市場(chǎng)沒那么成熟，本身我們自己的SaaS公司還沒發(fā)展到那個(gè)程度。AI出來了，也并沒有讓SaaS活得更好。所以短期看，中國(guó)的投資熱點(diǎn)和美國(guó)不一樣。美國(guó)在未來可見的1—2年，關(guān)于To B的已有商業(yè)模式和場(chǎng)景的替換，這個(gè)領(lǐng)域競(jìng)爭(zhēng)和內(nèi)卷程度非常激烈。我也和同行聊，大家覺得像市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域等SaaS不用做了，同領(lǐng)域美國(guó)公司的市值已經(jīng)反映出來問題。而中國(guó)可能更多偏To C領(lǐng)域的競(jìng)爭(zhēng)。

整體來看，除了大模型本身，我們也在圍繞基礎(chǔ)設(shè)施包括上層應(yīng)用做投資，這也是中國(guó)創(chuàng)業(yè)者最擅長(zhǎng)的。所以短期中美市場(chǎng)的側(cè)重點(diǎn)非常不一樣，拉長(zhǎng)5—10年，長(zhǎng)期來看，大家殊途同歸。就像移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)期，我是做移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)出身的，早期也很不一樣，但最終大家都發(fā)現(xiàn)就那么幾張船票，誰能拿到就可以進(jìn)入新時(shí)代。  

章蘇陽：有一種說法是ChatGPT打開了“潘多拉的盒子”，所以有人提出，是不是暫時(shí)先不要研發(fā)，6個(gè)月以后，當(dāng)大家形成統(tǒng)一的想法，政策制度完善后，再讓它發(fā)展。 

那我們是否打開了一個(gè)魔盒，假設(shè)打開了魔盒，是不是各國(guó)在GPT上面形成一個(gè)新的軍備競(jìng)賽，相互之間會(huì)采取什么樣的方式，來制約對(duì)方的發(fā)展？ 

王淮：第二部分太難回答了。第一部分關(guān)于魔盒，效果是近似達(dá)到這個(gè)效果，但是我們不把它當(dāng)成潘多拉魔盒來對(duì)待，而是得到了一個(gè)可以問無窮問題的“阿拉丁神燈”。這是我們看待的角度和理解。 

從效果來看，它真的是把所有帶有重復(fù)性、套路性的腦力勞動(dòng)大幅度替代。我們判斷，不需要那么久，可能只要三年，很多腦力勞動(dòng)，類似我們這樣開會(huì)都可以用5個(gè)AI機(jī)器人，拿我們的歷史數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，讓他們對(duì)話就行了。只不過這些能力從出現(xiàn)到變成最后日常隨處可用的產(chǎn)品中間是有差距的。而這樣的差距正是“AIGC+應(yīng)用”的機(jī)會(huì)。所以潘多拉也好，阿拉丁神燈也好，它的能力我們要重視起來，尤其是搞腦力勞動(dòng)的。

另外我們有個(gè)概念是 Physical AI，今天我們做的很多的是Digital AGI，數(shù)字化，我們也投了很多機(jī)器人相關(guān)的項(xiàng)目，這塊是有全新的訓(xùn)練方式，按照同樣的套路，訓(xùn)練出來的是 Robotics native 的 physical AGI，這和我們今天談的 chatGPT（屬于 Digital AGI），兩者一結(jié)合，負(fù)面的角度來看就是 Skynet terminator，到時(shí)候機(jī)器人又聰明又可以自己制造自己，你說生產(chǎn)能力不行，以后生產(chǎn)線上可以不需要工人而用機(jī)器人，我們投的思靈機(jī)器人就做了很多這樣的工作，很多人干不了的工作逐漸被替代掉。

所以我覺得，未來的改造剛剛開始，如果用得不好就是“潘多拉魔盒”，用的好就是“阿拉丁神燈”。再回到第二個(gè)問題，競(jìng)合是不可避免的，很多新的東西出來，對(duì)于人類未來的影響，對(duì)于國(guó)與國(guó)之間的關(guān)系的影響，如何發(fā)展，第一取決于我們?cè)趺聪?，第二是取決于我們?cè)趺醋龅模▎栴}），如果大家都把AGI當(dāng)成對(duì)抗手段來對(duì)待的話，那最后一定是互相抗衡。如果大家都有敬畏之心，結(jié)果也許會(huì)不一樣。比如美國(guó)最近立法不允許核彈最后的決策由 AI 來做，等于強(qiáng)行在所有操作中加了一道保險(xiǎn)。如果大家都能這么做，我們可能要擔(dān)心的是電影《終結(jié)者》最后的情節(jié)。

章蘇陽：不管是神燈還是潘多拉，都代表了這個(gè)東西很厲害，有人叫它“iPhone時(shí)刻”，有些人叫奇點(diǎn)。

接下來的問題，大規(guī)模使用AGI會(huì)帶來什么樣的結(jié)果，比如說AI+機(jī)器人讓他干什么就干什么，而且它可以不眠不休，24小時(shí)黑燈工廠，也不怕病毒、輻射，也不怕惡劣的條件。這樣的情況下，AI最后會(huì)不會(huì)取代人類？

或者十年以后、二十年以后、三十年以后，遠(yuǎn)一點(diǎn)五十年以后，人類會(huì)不會(huì)被所謂的特別通用的AI和執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制。這個(gè)東西對(duì)于人類來說，是不是一個(gè)悲??？ 

熊偉銘：我和章老師有同樣的擔(dān)心，馬斯克也說過，AI的這一輪涌現(xiàn)的能力是大家沒有預(yù)測(cè)出來的，非常像生物了。 

因?yàn)樯飳W(xué)很多的東西我們說不清楚，如果沒有一個(gè)mRNA的話，藥就做不出來。AI本身是高度規(guī)則化、計(jì)算化和數(shù)字化的過程，居然出現(xiàn)了一些世界上最厲害的科學(xué)家都無法解釋的能力。

生物學(xué)里面我們要把每個(gè)蛋白質(zhì)從頭到尾測(cè)序，將每個(gè)蛋白質(zhì)做到1：1（一樣），這就像制造。這個(gè)社會(huì)也是AI和制造融合的世界，所以也很有意思，也有可能我們理解生命的階段比較淺。 

所以還有一種可能，我們有這么多的蛋白質(zhì)和分布式的單元，理論上是不是存儲(chǔ)不僅僅只有現(xiàn)在的數(shù)據(jù)，還有很多數(shù)據(jù)以分布式的方式存儲(chǔ)在單元里，只不過我們無法讀，我們能量太低了。

我們對(duì)于生命有這樣那樣的疑問，除了生物上解釋我是生于什么時(shí)候，死于什么時(shí)候，這段生理期間的存在以外，當(dāng)我死去以后我是完全歸于塵埃，還是我以另外一種形式存在，AI目前問不出這樣的問題。AI知道它存在，但是它不知道它存在，它也不會(huì)定義它的存在。

我覺得，從一個(gè)系統(tǒng)知道和這個(gè)系統(tǒng)知道它存在，是一個(gè)巨大無比的鴻溝，這決定了是生物或者是生命，我們說AI有生命特征，就像三體一樣。

三、五十年有點(diǎn)短。包括我們對(duì)于生命的理解也是非常初級(jí)的，是不是我們和它，到最后都是Formation。

章蘇陽：生命在地球上從原來無機(jī)變成有機(jī)生命花了10億年的時(shí)間：有機(jī)物變氨基酸，氨基酸變蛋白，蛋白變生命。

熊偉銘：10億年時(shí)間VS現(xiàn)在所說的三四十年，雖然從無機(jī)物到有機(jī)物智能水平低，但是它對(duì)自己的存在是有存在感的。AI的智能水平高，但是對(duì)自己的存在沒有感知，這決定了我們?cè)鯓佣x。

電腦很聰明，很多時(shí)候電腦輸出的東西比我們自己做的好多了。電腦PPT比我手繪的強(qiáng)多了，以前所有大公司的PPT都是幻燈片，都是人畫的，但卻不能說電腦的生命力超過人類或者是任何一個(gè)mRNA或者是小片段，從生命的角度來說它是沒有的。

所以回答您的問題，它還是一個(gè)工具類的存在，只不過這一工具目前超過了所有人的期待。工具能力這么厲害，就像大家說蘋果手機(jī)，我們之前體驗(yàn)到最好的手機(jī)就是諾基亞和黑莓了，就像1999年，龐帝說實(shí)現(xiàn)每個(gè)孩子一臺(tái)PC，現(xiàn)在實(shí)現(xiàn)了。 

我只是覺得工具的展現(xiàn)能力超過了人類的認(rèn)知，但并沒有在生命意義上超過我們這些碳基的存在。 

章蘇陽：當(dāng)然了，人類也在反抗。大家還有什么特別有意思的問題談一談嗎？   

王淮：我有一個(gè)不同的觀點(diǎn)。兩三個(gè)月前，美國(guó)人很擔(dān)心這塊，就是看到像ChatGPT從出現(xiàn)到后來發(fā)展的加速度，改變了很多人對(duì)于AGI的發(fā)展的原本速度的看法。今天 Digital AGI 有一個(gè)很大的問題是，它的輸入和輸出都是由人組織了問題之后給它，基于文本，是文本和文本之間、Token和Token之間的關(guān)系形成的，其實(shí)這只是一種類型。就算我們所說的多模態(tài)，還是數(shù)字化的數(shù)據(jù)之間的。

但是人類有一個(gè)巨大的能力，目前所有 AGI 都還不具備，就是隨時(shí)對(duì)周邊的信息做輸入和輸出，今天的 Digital AGI 沒有這個(gè)能力，但是這個(gè)能力在Physical AGI 上必然實(shí)現(xiàn)。當(dāng) Digital AGI和Physical    AGI結(jié)合，你會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)機(jī)器人隨時(shí)在根據(jù)外界的輸入輸出，得出結(jié)論、下一步該怎么做并且去做。這和人類的行為在接口上不一定區(qū)別出來，但它做的很多的結(jié)論和決策，一定是和人類的利益一致的。為什么 chatGPT 最后一步叫 human alignment，其實(shí)他們?cè)贒igital AI領(lǐng)域已經(jīng)在擔(dān)心了，我覺得一旦把 Physical AI加上，這個(gè)擔(dān)心會(huì)擴(kuò)大百倍、千倍，這是可怕的。   

章蘇陽：最后針對(duì)目前的AGI的情況，請(qǐng)每個(gè)人講三個(gè)會(huì)被AGI取代的職業(yè)和行業(yè)。   

高雪：車發(fā)明的時(shí)候，馬車取代掉，但是司機(jī)的工作出現(xiàn)了。在今天討論的范疇上，無論是大模型還是AGI，它都是工具，工具是可以替代人的。比如它可以自己掃地，替代了清潔工。但是那個(gè)人可能去做了別的，比純掃地更重要的事情。計(jì)算器發(fā)明的時(shí)候，替代的是打算盤的人。   

章蘇陽：這次革命是革哪些崗位的命？   

高雪：我的答案是會(huì)減少一部分人的工作，比如說設(shè)計(jì)師?？赡芤郧肮ぷ饕?0個(gè)，現(xiàn)在只要2個(gè)。再比如說在創(chuàng)造上，在重復(fù)性的工作上，它可以減少2個(gè)。比如說ROBOTAXI，不需要人開了，但是需要一個(gè)人解決出現(xiàn)問題以后的問題。   

章蘇陽：如果是司機(jī)呢？   

高雪：那就不叫司機(jī)了，叫遠(yuǎn)程司機(jī)了。它是調(diào)到后面，之前是10個(gè)司機(jī)現(xiàn)在只有2個(gè)司機(jī)了，是這樣的道理。所以我們覺得在重復(fù)性工作上，這些工種都可能從10個(gè)人變成5個(gè)人，變成4個(gè)人、3個(gè)人、2個(gè)人。   

章蘇陽：從量的角度來變化，就是徹底干掉被取代還是比較難的。感謝5位大咖一起我們完成了這一討論?！顿Y本論》中之前有談了這樣一個(gè)觀點(diǎn)，什么叫做理想的社會(huì)，按照馬克思的理想就是隨著生產(chǎn)力發(fā)展，人類的勞動(dòng)不再是受雇于異化雇主的勞動(dòng)的勞動(dòng)，而就是可以做干自己感興趣的事。我初步感覺到AGI好像讓我們看到了是咱們實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)的曙光。

謝謝大家！