AI晶片公司Groq的創始人兼首席執行官Jonathan Ross提出了一種反向觀點：AI不會摧毀工作，而是會造成勞動力短缺。 他概述了因為AI將發生的三件事： 首先，巨大的通縮壓力。 "這杯咖啡的價格會更低。你的住房成本會更低。一切都會變得更便宜。" 他解釋說，這將通過機器人更有效地種植咖啡和更好的供應鏈管理來實現，這意味著人們需要更少的錢。 第二，人們將選擇退出經濟。 "他們將工作更少的時間。他們每週工作更少的天數，並且他們的工作年限會更少。他們將更早退休，因為他們能夠以更少的工作支持自己的生活方式。" 第三，將出現全新的工作和行業。 Jonathan以歷史作為證據： "想想100年前。美國98%的勞動力在農業中。當我們能夠將這一比例減少到2%時，我們為其他98%的人口找到了事情可做。" 他繼續說： "100年後將存在的工作，我們甚至無法想像。" 一個世紀前，軟體開發人員並不存在。在另一個世紀後，他們也不會存在，"因為每個人都將進行氛圍編碼。" 同樣的情況也適用於影響者，這是一個在100年前無法想像的職業，但現在卻能讓人賺取數百萬。 他的結論是：通縮壓力、勞動力選擇退出和我們尚未想像的新行業將結合產生一個結果…… "我們將沒有足夠的人。"

NVIDIA 執行長 Jensen Huang 警告說，美國在 AI 領域的領先地位遠未穩固。 他將美中 AI 競爭分解為他所稱的「五層蛋糕」。 儘管美國在某些層面上佔據主導地位，但 Jensen 在其他層面上看到了關鍵的脆弱性…… 1) 能源： 中國的能源量是美國的兩倍，儘管經濟規模較小。這對 Jensen 來說「毫無道理」。 2) 晶片： 美國在「世代上領先」，但 Jensen 警告不要自滿。「任何認為中國無法製造的人都錯過了大局。」 3) 基礎設施： 在美國建立一個數據中心大約需要三年。在中國呢？「他們可以在一個週末建造一所醫院。」 4) 模型： 美國的前沿模型「無疑是世界一流的」，但「中國在開源方面遠遠領先。」 5) 應用： 公眾情緒截然不同。詢問兩國人民 AI 是否會帶來更多好處而非傷害，「在他們的情況下，80%的人會說 AI 會帶來更多好處。在我們這裡，則正好相反。」 Jensen 的警告很明確。 在晶片和前沿模型上領先並不足夠，當你在能源、基礎設施速度、開源和公眾信任上落後時。 贏得 AI 競賽需要在整個堆疊上具備實力，而目前，美國還有很多工作要做。

在1956年，人類達到了一個沒有人談論的轉折點。 10位科學家聚集在大學公寓中，追尋一個世界稱之為「科幻」的想法。 這是AI的宇宙大爆炸時刻： 1955年夏末... 約翰·麥卡錫（達特茅斯學院的數學教授）組建了一支明星團隊： • 馬文·明斯基 - 哈佛大學的腦力數學家 • 納撒尼爾·羅徹斯特 - IBM的實用工程師 • 克勞德·香農 - 信息理論天才 • 以及其他6位研究人員 他們共同起草了一份為期兩個月的夏季研討會的研究提案，地點在達特茅斯學院。 他們的膽大目標是？ 證明機器可以模擬人類智慧的每一個方面——學習、推理、語言、解決問題。 麥卡錫為這個激進的新研究領域命名： 「人工智慧。」 這是AI的誕生時刻。 但找到任何人來資助這項研究將證明是殘酷的 ↓ 麥卡錫向潛在資助者請求$13,500（約合今天的$159,000）。 回應是？一再的拒絕。 組織無法理解其含義。機器「思考」的想法太激進、太哲學、太不確定。這個領域甚至還不存在——怎麼能有人為此投資呢？ 最終，在幾個月的堅持之後，洛克菲勒同意資助這個項目。 但有一個條件： 他們只會投資$7,500（今天約$88,000）。 這幾乎不夠支付開支。 1956年6月，研究開始了 ↓ 11位科學家聚集在大學公寓和租用的旅館中，持續了6到8週。 「當時我相信如果我們能把每個人聚在一起投入時間，我們就能取得真正的進展，」麥卡錫回憶道。 他們擁有的技術極其原始，幾乎無法測試理論想法。 但挑戰甚至比硬體更深 ↓ 沒有人能就「智慧」的實際含義達成共識。 是解決問題？ 推理？ 語言？ 學習？ 這個小組在沒有答案的基本問題上掙扎。 • 明斯基後來承認，他們「意識到智慧不是一個整齊的謎題，而是一片廣袤的荒野。」 • 一位參與者形容說「編程機器學習就像用壞工具撫養一個孩子。」 當1956年的夏天結束時，他們的工作也結束了。 他們帶走了： 沒有原型 沒有共識 沒有突破 但發生了更重要的事情 ↓ 他們為整個科學研究領域奠定了基礎。 今天的每一個AI系統——從ChatGPT到自駕車——都可以追溯到新英格蘭的那6週。 1956年夏天沒有產生任何可工作的「思考機器」。但它給了AI一個名字、一個願景，以及一群願意為不可能的夢想冒險的叛逆思想者。 那個夏天是AI的宇宙大爆炸時刻。 而這些震波至今仍在擴散。 — 感謝您的閱讀！ 喜歡這篇文章嗎？ 關注@RealBigBrainAI以獲取更多類似內容。