Hoffman提及，OpenAI就是他押中的一匹黑马，与Sam Altman、Elon Musk的交流更坚定了他在AI造福全人类方面的信念。他披露，当前几乎所有打着AI旗号的项目都不乏投资者追捧，有点类似互联网早期的盛况。

　　“对于OpenAI而言，一切始于与马斯克、奥尔特曼的一些讨论。那时，我们意识到AI即将到来。我们应该确保有利于人类的人工智能不仅仅是大型科技公司的专利，而是应致力于人类利益。我并不是反对大型科技公司，它们为人类做了很多事情，但我认为这是件好事。这也是我加入Mozilla董事会超过11年，仍然是董事会成员的原因，那就是公共利益技术真的很重要，这是目前解决不了的问题。所以，是的，让我们帮助启动它。 那时，我们认为，也许这里有些东西。风险投资的一部分，比如种子轮或A轮投资，就是一个可能行得通的想法，对吧？让我们尝试一下。然后随着你继续进行，这是我从成为一名风险投资者中真正学到的东西之一，即硅谷之所以成为如此令人兴奋的地方之一，就是因为它强烈的关系网，我们所有人都在非常快的速度上交换有效或无效的信息。因此，整个生态系统都在学习。这在资金融资方式上有所体现，即从种子轮到A轮、B轮、C轮等。当你通过一些关卡证明了某个想法有更高可能性行得通时，你就进行下一轮更大的融资，享受更高的估值等。你会让一个注视着它的、投资于它的、选择加入它的人员、投资者、客户、合作伙伴等网络来支持。 因此，OpenAI一开始的想法是，这规模化的AI可能会带来一些有趣的成果。我们不知道，可能让我们尝试并确保其治理首先面向人类考量，这是现在它成为一个非营利性组织，由非营利部门管理原因，你知道，帮它一脚。“Hoffman表示。

　　Hoffman认为，硅谷一个被严重低估的法宝就是闪电式扩张，即公司快速壮大时对拥抱混乱的包容度。组织结构的重组、岗位的调整、高管的更替在所难免，但目标不是追求尽善尽美，而是要为犯错留足空间、及时止损。除了理性判断力，同理心、接纳变化的心态和快速决策的能力也不可或缺。

　　“我不确定现在是否有任何软件投资不把自己标榜为人工智能投资，这挺有意思的。你知道，这很像早期的互联网，其中有些东西将会非常惊人。会有很多事情看起来有些疯狂并且因为它们没有真正思考战略面貌而不会实现。 是的，我认为从总体上看，存活并茁壮成长的公司将在很大程度上是积极的和连通的。你知道，我将不得不关注一些事情，看看它们的做法。但可以想象，一些初创企业可能会产生潜在的负面影响。但请记住，投资者不喜欢与之关联，员工不喜欢与之关联，客户也不喜欢做那样的事情。有很多网络治理。因为当我们考虑如何对人类负责时，这不仅仅是选民去投票，投票站的问题。它也涉及到客户、员工、投资者、媒体等，所有这些都构成了治理的网络。 所以，我认为通常当你通过这个过程，你通常会得到一个广泛积极的结果。不总是，但通常会。因此，我认为我们将会看到涉及认知任务的任何事情、涉及语言的任何事物的转变。我认为我们将会看到新的药物发现类型。其中一件事我在7年前告诉斯坦福大学的长期计划委员会的是，我看到了人工智能如何可以在每一个学术领域中充当放大器的可能路径。甚至可能在理论物理学中也是如此，对吧。所以，如果你想自己做这个练习，只需想象一下，如果它比专业搜索引擎好1000倍。每个学科都可以利用一个专业搜索引擎。那么，想象一下比它好1000倍的情况。那会是一个有用的人工智能工具。这并不意味着它将会写论文。显然在某些方面可能会做到，但当它与人类对这些概念的理解结合时，论文会更好。 如果你愿意冒险，承担风险，进行投资，愿意学习，那将会是一个机会。 你会利用今天的机会。所以我在创业观点中提到的一点是，人们有点低估某些决定。所以一种决定是投资于软资产而不是硬资产。那是你周围的网络，知识等。现在每个人，很多人都听说过你或者投资知识是好事。更多地参与网络和行业，而不是具体的公司。公司可能很好，但哪些网络和哪些行业是那些会放大和增长的呢？然后尽一切努力加入其中。 所以比如说，我对我的职业生涯的最终结果和我最终做的事情并不不满。但比如说，如果我回头去想可能会做出更聪明的决定是什么，比如我离开苹果去富士通是因为我必须是一个产品经理。我必须有产品经理的经验。实际上，也许决定是去网景，因为它是一个在线，成为在线的一部分比信义财产更重要。 所以选择哪些网络和行业适合你，并且适合你想要做的事情。你知道，比如，我猜我不会点出来让某些人对我不满，但你知道，有些行业正在衰退。认真点。 如果你不想，或者说要有考虑。如果你想去做那个行业，很好。但你要意识到你选择了一个潮流正面对着你而不是在你背后的行业。所以这种一系列的选择现在显然软件技术，人工智能可以是认知工业的一部分。 另外一种方式是，你开始考虑，我在哪里持反传统且正确的观点，在哪里我有一个有趣的潜在论点能够脱颖而出，做一些不同凡响的事情？比如现在可能没有太多人关注人工智能药物发现，我就去做这个。我有生物学背景。我不知道你的背景是什么。所以我只是随意说点东西。而我在开始时所描述的视角就是说，看，你有你的一套资源，你有你的抱负，你面临市场现实，你正在那些方面做产品来拥有最大的竞争差异。那就是应该去关注的事情。”Hoffman表示。

　　谈及开源，Hoffman称，“我在LinkedIn和Mozilla董事会工作了将近11年，我们开源了许多不同的东西。我通常认为开源各种软件具有很大的价值，类似于公开和开放的科学。这些模型具有很多功能。其中一个问题是将模型开源，使其普遍可用，它们将把功能交给每个人的手中。但这些各种开源模型被用于生成内容，试图扰乱我们的信息系统，这是我们需要反对的事情。现在，我认为我们也可以用AI来帮助它，但我对开源这些模型持更谨慎的态度的原因是，它也会放大坏人。如果那些人有一个开源的web浏览器，他们没什么特别的可以做到的。一个开源数据库，同样，没什么特别的可以做到的。这些模型给了他们超能力，可能更有害。”

　　谈及OpenAI 用7万亿美元构建算力网络对抗英伟达事件，Hoffman表示，对英伟达来说竞争是不可避免的。而未来几年内，市场对英伟达芯片的需求将持续“旺盛”。

　　“我认为英伟达做了很多伟大的工作。他们并不是专门为了AI或之前的加密货币而创建GPUs的。它恰好是一个非常好的数学处理器。而这与那些案例相吻合。我认为，这是关于资本主义、发明等一些好事情的一个方面。我认为，对英伟达来说竞争是不可避免的。没有什么结构性地阻止这一点，对吧？做了伟大的工作，有一个伟大的团队，有一个伟大的建筑和设计文化。因此我认为，未来几年内英伟达芯片将继续需求旺盛。但你知道，我知道很多努力在创造替代芯片，替代方案，这是当你有市场需求时发生的事情的一部分。因此我认为，可能从现在开始一到两年，你将开始看到一些芯片至少它们可能还不适用于训练，但会在我们行业称之为推理的方面有帮助，即服务于模型和结果。但我认为，我看到很多初创公司在推销，我也看到很多大公司也在想办法以有趣的方式做到这一点。”Hoffman称。

　　在谈及AI对就业的影响时，Hoffman指出，未来，AI不会取代人类，反而是拥有AI技能的人在就业市场上更会被优先考虑，随着AI技术的进步，在终端设备部署小模型的需求会逐渐增加，最终呈现多种模型在不同领域共同部署的样态。

　　对谈最后谈到 AI 能否从根本上挑战人际关系和交流，Hoffman强调，“我不认为它会取代，因为人类不再像AI那样下棋了，但我们有更多的人在观看人类彼此下棋。AI 应以人为本，我们是群居动物，因此需要构建 AI 人际连接，并且人们会自然而然地朝着那个方向前进（研究）。因此，AI 是有变革、增强性质的，无论是教育还是医疗，AI 会是有帮助的，也会带来更多转变。”

　　大家晚上好。我是史蒂芬·迈耶，我是商学院的詹姆斯·P·政府商业教授，我很高兴今天欢迎大家参加这场关于塑造未来的人工智能和数字经济的炉边谈话。这是一个新的演讲系列的一部分，这个独特的演讲系列应该为商业领袖提供一个平台，分享他们的见解以及如何设定和实施非常雄心勃勃的目标，以及如何激励创新。没有比里德·霍夫曼更合适的人来开启我们的讲座了。

　　所以我非常荣幸欢迎并介绍我们的两位嘉宾，里德·霍夫曼，LinkedIn和Inflection AI的联合创始人、Graylock合伙人；科斯蒂斯·麦克莱尔，哥伦比亚商学院的院长。

　　我在思考这场对话，并意识到它可能会走向许多不同的方向。我们可以谈论早期互联网和Paypal时期。我们可以谈论建立LinkedIn这样最成功的社交网络之一。我们可以谈论作为风险投资家在湾区的令人难以置信的职业生涯，但我认为我们现在应该谈谈AI。特别是因为你实际上已经参与了投资、创立公司、向政府提供建议，你知道，总之就是在那个领域。我认为讨论这个并听听你的想很棒。

　　现在，我们之前进行了一点小交流，你使用了“认知超能力”这个词。所以我想问你的第一个问题就是为我们概述这些AI的能力的惊人增长，从你的角度来看，你认为我们会怎样发展？然后我们再继续。

　　Reid Hoffman：从根本上来说，我认为我们正在做的是创造一种认知工业，就像心灵的蒸汽机一样。蒸汽引擎使物理事物变得更强大，开启了工业，允许运输和物流。我现在就是在做制造。这是那样的。

　　但在认知和语言特征方面，触发它的算法已经被了解了几十年。但这是一个规模计算的事情。因此，它是事实，您可以应用数千、数万个计算单元、GPU，它改变了它们的构建范式，从编程它们到它们学习。这是为什么你有数据和所有其他东西的部分原因。

　　我们仍然非常早期的阶段，因为这些AI、这些代理、这些模型已经学到了一些非常有趣的事情，当他们才刚刚开始理解数据交易范式、计算规模等之间的关系。

　　但例如，GPT-4已经给了我们超能力。我确信我们可以找到大约20到30个人可能能做到这一点。当你说，我想要那个，加上它与海洋学的相似之处，不需要任何人，GPT-4可以做到。

　　现在，做这个的想法，某种程度上，是当你使用这些设备时，你得到了什么。因此，例如，在教育背景下，你说，为我写一篇关于商业策略的聪明随笔，不太可能那么好。我的意思是，它会是连贯的。

　　如果你说，我想了解数据和制造业的交集将如何在某些全球供应链中区分通用和特定机器人，假设这些材料变得更昂贵，那些材料变得更便宜，可能会得到一些更好的东西。而且它在这些运作中仍然很有用。这就是我所说的认知超能力。

　　像我在写这本书时意识到的一件事是，我们的思考模式正在发生变化，随着我们学会变得深思熟虑，我们的思考模式将更像是一场电子游戏。因为与其长时间散步试图得到那个伟大的想法，不如坐下来开始敲击，并说，好吧，这是一个提示。那不是很有趣，但这里是另一个。

　　我认为我们将拥有更多这种迭代过程中更好的方式思考和推理的能力。显然，将会有很多不同种类的超能力。因为，例如，我有非常有限的艺术能力。但如果我有一个想法并且可以描述它，我可以去DALL-E或Midjourney并开始获得东，在这些领域也有所扩展了。因此，如果我想为我的朋友的生日制作一张卡片，并想做一些特定的事情，并且有一个视觉想法。这是另一种形式的超能力。这些只是对所有事物的姿态的开始。

　　主持人：当你考虑变化的速度时，回想一下，我的意思。