枫言枫语 - Vol. 124 解密谷歌前CEO斯坦福访谈: AI未来与科技巨头的思考 - EarsOnMe

简介...

今天我们来聊聊Google前CEO Eric Schmidt在斯坦福的一次关于AI的分享。这场分享也在社交媒体上引发了广泛讨论。Eric探讨了AI的未来，特别是即将到来的百万Token模型，以及AI对就业市场的潜在影响。他还谈到了数据中心的建设、NVIDIA的优势，以及他对工作与生活平衡的看法。

有意思的是，Eric提到Google可能因为过于关注工作与生活的平衡，而在AI竞赛中稍显落后，这个观点在网上引发了不少争议。此外，他还讨论了AI在学术界的应用前景，以及如何应对AI带来的伦理挑战。

无论你是技术爱好者，还是对未来发展有兴趣的听众，相信这期节目都能为你带来不少启发。

P.S. 以上shownotes由Claude+ChatGPT生成
P.P.S. 2024/08/19 今天辟谣啦，说这次斯坦福分享并不是聊到一半才说是要公开的，而是一开始就是公开的。当然Eric要面对这么多人分享，其实跟录不录像也没什么关系，本来就应该当作公开分享来处理的。

时间轴

00:00:00 从斯坦福访谈开始
00:03:40 Eric Schmidt 简介
00:10:40 百万 Token 意味着什么？
00:20:50 AI Agent 及其应用
00:30:20 AI 能耗问题和数据中心建设
00:41:20 NVIDIA 的 CUDA 优势
00:54:20 工作与生活平衡
01:02:20 AI 对就业市场的影响
01:10:30 AI 在学术界的应用
01:20:40 探讨 AI 未来发展方向
01:31:20 AI 对写代码的影响
01:40:20 AI 伦理相关
01:50:40 AI 未来发展趋势：

节目收听方式

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荔枝FM，喜马拉雅，蜻蜓FM等平台亦有同步。

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评价...

空空如也

小宇宙热门评论...

joken

7个月前未知

20:51 你会把存款密码告诉你的邻居吗😂

字母欢乐马

7个月前加拿大

21:42 120万吧？

字母欢乐马

7个月前加拿大

关于ai黑盒，我想过一个问题。如果把最基本的数学公理输入ai，让它自动推理生成新的定理，是不是能像遍历生成所有定理？这样能够推动数学的极大进步。这个过程好像跟用ai测dna序列类似，都是大算力的暴力破解。如果觉得这个是可行的，那你如何证明新的定理是正确的呢？人力验证肯定是不行了，只有用另一个程序去验证，好在这种推理链条是非常清晰的，所以可以实现验证。不过在其他情况下，推理链条并不清晰或者非常庞大时，是否还能验证呢？在我看来，ai黑盒是必定存在的，验证程序一定跑不过前面的推理程序。另外，关于未来需不需要学编程，我的看法跟你们都不一样，学英语其实分为两种，一个是非英语为母语的，一个是以英语为母语，这两种学英语时的学习目标是完全不一样的。那么我们现在学编程就跟中国人学英语一样，是学习怎么使用英语交流。那么在未来学编程就像英语母语的人学英语，目的完全不同。我记得在小学第一次学编程的时候，老师说每个人都要学会编程，而不是仅仅学会使用程序。但我觉得对于大多数人来说，主要会用程序就可以了，并不需要学会编程。并不是编程不重要，而是为了学编程的人会越来越少一个就像如果有了实时翻译软件或者实时翻译器，那么现在中国学英语的人的目的会不一样