司马平邦：关于AI，马斯克已经走进死胡同了，咋办？有请...

lameihua

　　特斯拉老板埃隆·马斯克，4月8号日在社交媒体上说，到明年年底或者是2026年，新的人工智能（AI）模型可能将超越人类的智力，它“比最聪明的人还聪明”，但他还有一句，只要电力和硬件的供应能够满足日益强大的技术需求。

　　在去年聊天机器人ChatGPT大红大紫之后，我记得马斯克就乍乍呼呼过好一阵，说这种人工智能太可怕了，很快就会超越人类的智慧，甚至很快就会超越人类，甚至还会回过头来危害人类；当时他还联合许多美国科学家和企业家给白宫上书，建议审查人工智能安全，甚至要暂停人工智能研制十几个月，弄得跟真事儿似的。对马斯克上述这些言论该怎么看？我觉得还是得让时间说话，从去年到现在一年过去了，ChatGP之后又有了视频生成工具Sora，马斯克那些耸人听闻的言论并没有得到现实的验证，却获取了股市的验证，所以应该首先把美国资本家关于人工智能的炒作，看成是资本市场获利的工具。

　　马斯克之前一直对通用人工智能（AGI）持乐观态度，认为它是一种功能强大的人工智能工具，可以在任何领域击败最优秀的个人，现在他又预测这一天的到来会更早，去年，他预测“完整的”通用人工智能将在2029年实现。

　　在过去的18个月里，人工智能领域确实取得了一些令人瞩目的突破，包括Sora的发布和更强大的聊天机器人的问世，这些进展推动着美国的人工智能前沿比预期更快地发展。然而，微芯片供应的瓶颈，特别是英伟达生产的微芯片供应短缺，已成为制约人工智能发展的关键因素。 谷歌DeepMind的联合创始人密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）早些时候预测，通用人工智能可能在2030年实现。然而，微芯片供应不足对人工智能模型的训练和运行造成了阻碍。

　　马斯克近期在接受采访时表示，尽管去年面临着芯片限制的问题，人们无法获得足够的英伟达芯片，但今年正在转向电压变压器供应的问题，他说，一两年后的限制将是电力供应，这一观点与他去年呼吁暂停先进人工智能开发的立场非常矛盾，当时他警告说功能强大的人工智能工具会对人类社会将构成了“深远的风险”。

　　马斯克自己的人工智能初创公司xAI正在积极训练其Grok模型的第二版，并认为这将比当前领先的GPT-4模型更好。他透露，该模型将于5月完成训练，并计划推出一个功能更强大的新模型，马斯克绕来绕去，其实还是在推广它自己的xAI，这个x，应该是源自马斯克收购的社交平台X，也就是推特。

　　为了跟OpenAI抗衡，马斯克正寻求筹集数十亿美元。在过去一年里，马斯克把更多的时间和资源投入到xAI上。其实马斯克与OpenAI的关系一直备受关注，作为OpenAI的联合创始人之一，他在2018年因研究方向分歧离开了OpenAI，今年3月，马斯克又对OpenAI提起了诉讼，声称他们违反了合同，并损害了公司的所谓既定使命，但那又有毛用？这场诉讼肯定也是马斯克的炒作。

　　清华大学战略与安全研究中心的特约专家朱荣生认为，人工智能所引发的社会问题蔓延速度较快、范围较广，这一技术不断加剧涉及版权法、著作权、隐私权等法律问题的复杂程度，因此适用于新技术的道德边界和法律规范正在呼之欲出。清华大学和北京大学在人工智能研究上走在中国相关机构和企业的前列。

　　不过，我觉得，就像这两天出来的另一条新闻，说清华大学在芯片研究领域获得重要突破，关于此，我很同意项立刚先生的一段表述，清华的研究很有可能会把人类对芯片的制造从电子的时代发展到了光子时代，有可能会把计算速度极大地提升。但是现在清华的这个研究，还停留发论文，进行理论上论证的阶段，至于这样的芯片用什么材料？怎么设计？怎么生产出来？还有很长远的路要走，从理论上到做出来产品，其实有很多技术是需要几十年的发展，至于商用的光子芯片，可能几十年时间都有可能。

　　人工智能确实是在某些方面降低了生产成本、提高了生产效率，已经为多个行业的新业态都打开了大门，比如《自然》周刊的调查显示，现在30%的美国科学工作者开始使用人工智能辅助写作，但随着更高级AI工具的普及，媒体中的人工智能文本肯定会增加。当然，这还是指在英语体系下的人工智能实践，在中国，出于很多的原因，比如进行中文大模型训练的中文数据还不足够充份，至少在辅助写作上，在图像和视频创作上，人工智能想真正代替真人好像还尚需时日。

　　其实，很明显，人工智能在美国和中国是明显朝着两种应用方向进展，最近被美国和欧洲人一直在喊狼来了狼来了的中国新能源汽车在全球市场的大扩张，尤其是像2023年以来比亚迪公司创造的市场奇迹，其实很大一部分功劳也要归因为工人智能在工业制造上的应用，只是中国人没用它们来训练聊天机器人陪着自己聊天；同时，更有意思的一件事刚刚发生，就是刚刚拥有xAI这样优秀人工智能技术的马斯克旗下的特斯拉电动汽车公司刚刚宣布要裁员十分之一，这当然是因为来自中国新能源汽车企业的市场压力实在太大了，看来人工智能并不一定能决定制造业企业的生死。

　　如果让我预测，现在被验证过的，在智能驾驶领域已经起更为选进的华为智驾系统ADS，可能会随着问界汽车、丰田汽车、奔驰汽车的更多应用，接下来一定会强力冲击全球汽车市场，但在另一方面，那些跟在OpenAI公司后面进行聊天机器人开发和视频生成工具开发的中国公司，至少现在看起来在未来很长一段时间还得跟在洋人的屁股后面，难以出人头地，比如百度公司。

　　我在第1380期节目（电力决定算力：中美在新一轮“星球大战”里谁先拉爆谁？）里就讨论过，现在真正制约人工智能发展的一个极为重要的因素是能源，OpenAI公司需要3617台英伟达的HGX A100服务器，总共28936个图形处理单元（GPU）来支持ChatGPT，每天的能源需求就要达到564兆瓦时，到2027年，新制造的人工智能设备的用电量将与整个荷兰一样多，可以说，生成式人工智能之能耗“可亡一国”“最坏的情况就是，仅谷歌一家公司的人工智能应用就可以消耗掉整个爱尔兰全国的电力。”

　　除此外，对AI进行大量训练，对水资源的消耗也在不断加码升级，谷歌公司一年的用水量是56亿加仑，约为2120万立方米，绝大部分都被用于数据中心的散热。而OpenAI公司训练GPT-3所需的清水量相当于填满一个核反应堆的冷却塔所需的水量。

　　所以，说到底，人工智能技术越往尖端走，未来只能落点在能源和资源的竞争上，从这个意义上说，全世界除了中、美、俄这3个国家才有资格入围，其他国家根本就不具备物质条件。

　　宇宙是个大人体，人体是个小宇宙

　　但是，我在晚饭时又想到另一个问题，就是我们是不是还可以从另一个维度上思考，即，如果把人脑的智能和计算机的人工智能放在一起，用算力相同的标准，回头再去看待能源和资源问题，是不是能够有新的启发，其实我们每个人一天消耗不了多少能源和资源，我们的头脑却可以进行完全超过任何人工智能的更复杂计算，那么，支撑人脑进行这些计算的能量到底又是什么呢？是生物能，或者叫生命能，其实这种东西被我们在讨论能源问题时忽视了。

　　以现在美国人工智能机构的研究，就是把地球上所有的能源和资源都交给OpenAI一家公司，可能它的GPT-N聊天机器人的算力仍然无法达到一个人人脑的智力水平，倘真如此，当地球上的能源和资源都没有了，这种人工智能也只能是死路一条了，再说，不要说把地球上的所有能源资源都交给OpenAI一家公司，就是把美国一国的所有资源能源都交给一家公司，都是不可能的，所以反过来说，这条路径就是不可持续的，虽然英伟达在不断更新优化其人工智能芯片的能耗和算力，但我怎么看怎么觉得这条美国路径很快就会走到山穷水尽的时候。

　　那倒不如回过头来研究一下，为什么人体的生物能却可以支持人脑进行完全超过任何人工智能的计算，是不是真的有一种生物能还没有被人类真正开发出来呢？是不是这种生物能才是地球上最具有功率和效益的能量呢？

　　这里其实也涉及到了我们的宇宙观，我们中国的中医学就有个理论，宇宙是个大人体，人体是个小宇宙，科学未尽之处，究竟要向什么方向前进？现在恐怕还没有真正的结论，人类现在在这些金属材质上得到的记录和开发智能的手段，从某种意义上说，其实都不如人类通过肉体和生命繁育下一代所能够创造出来的新生命将具有的计算能力。

　　从这个意义上也可以说，地球上任何的能源和资源具有的能量，都不如一个肉体生命所具有的潜在能量。