專訪|拉斯·特維德:AI沒有網路效應!我會繼續投資蘋果公司

受 訪  |拉斯·特維德(Lars Tvede) 知名投資人、企業家、《逃不開的大勢》作者
採 訪  | 齊卿 周琪
儘管人類社會擁有超過35萬年的歷史,但是在這漫長曆史中,人類社會的經濟長期處於“停滯”狀態,經濟規模的擴張只是人口增加的累加效果,邊際生產力始終未獲得提高。直到工業革命開始,社會邊際生產力才開始提升。
究竟是什麼促進了經濟增長?諾貝爾經濟學獎得主索洛、羅默等人在研究中相繼發現,技術創新是一個經濟體長期增長的關鍵動力。
時至今日,以技術創新推動增長,早已成為企業界的共識。
但能否有效發現技術帶來的變革,卻是“知易行難”。很多時候,我們會低估技術創新的力量。拉斯·特維德在其《逃不開的大勢》一書中寫道,1903年10月9日,《紐約時報》發表了一篇文章,題為《不會飛的飛行器》,對飛行器的研發極盡嘲諷。文章寫道“這些數學家和機械師最終會獲得成功,不過要等到100萬年到1 000萬年”。
然而在這篇文章發表兩個月之後,1903年12月17日,萊特兄弟的飛機就衝上藍天。
如果盤點2024年最具創新性的技術,非人工智慧(AI)莫屬。本年度的諾貝爾物理和化學獎都頒發給了AI相關的技術。但是大家對AI的理解,也不盡相同。有些人認為AI是堪比蒸汽機、電力技術的新工業革命技術。也有觀點認為,當前的大模型仍然只是大規模的資料檢索,並無太多新意。
AI能夠給商業帶來哪些變革?企業家可以從哪些角度思考自身業務與AI的融合?在大模型之外,AI的下一個趨勢又會是什麼?
受中信出版集團邀請,本刊記者齊卿、周琪,採訪了著名科技投資人,《逃不開的大勢》一書作者拉斯·特維德(Lars Tvede),從其投資AI的邏輯出發,就如何理解AI帶來的技術變革、AI企業的商業模式等話題進行了深度訪談。希望給讀者朋友們帶來啟發。
拉斯·特維德
(Lars Tvede)

ChatGPT 3是

AI的萊特兄弟時刻

中歐商業評論(以下簡稱CBR):人工智慧的哪些功能,吸引你去關注它?
特維德:雖然今天我們都在談論AI,這是一個很新潮、很熱門的領域。但是AI這個概念可以說有點“古老”。1956年,麥卡錫、明斯基等科學家在美國達特茅斯學院開會研討“如何用機器模擬人的智慧”,首次提出人工智慧(Artificial Intelligence,簡稱AI)這一概念,標誌著人工智慧學科的誕生。當時的科學家們很興奮,大家忙著構建專家系統。但是由於算力限制,AI研究不久就趨於停滯,其間也經歷過幾次反覆。直到ChatGPT 3出現時,我認為AI時代的萊特兄弟時刻到了。
試想一下,北京大學的一位博士生,詢問ChatGPT一個非常專業的問題,並從它那裡得到非常好的回答。同一時刻,住在孟加拉國貧民窟的一個人,也在問同樣的問題,得到相同的答案。這是很讓人興奮的,人工智慧消除了知識獲取的鴻溝,這樣為世界帶來巨大的好處。

現在AI的思考方式,

更像人的直覺

CBR:AI包括很多技術,現階段最熱門的可能就是大語言模型(LLM),它有哪些獨特的優勢?
特維德:大語言模型最大的特徵就是它的生成性。現在說大語言可能已經不準確了,因為很多大模型都具備了多模態的能力,能夠處理視覺、音訊等多種資訊。
丹尼爾·卡尼曼在《思考,快與慢》一書中指出人腦的思考分為“系統1”和“系統2”。系統1的執行是無意識且快速的,完全處於自主控制狀態。系統2將注意力轉移到需要費腦力的大腦活動上來,例如複雜的運算等。我們看現在大模型的執行方式,更像人腦的系統1。它非常擅長具有創造性的工作,如語言的創作,它可以輕鬆寫出莎士比亞風格的作品。但是在數學計算上,卻連小學生都不如。這是因為大模型是不斷在資料庫中尋找事物之間的相關性,這和人的直覺思考過程是一樣的。
但是計算卻不同,它是系統2的思考方式,它需要系統性的迭代,在思考過程中每一步都很重要,任何一步的錯誤都會造成最終結果的無效。在現在的大模型中,可以透過思維鏈一步步去檢查,這在技術上是可行的,但要實現它還需要做很多工作。

AI沒有網路效應,

不要用網際網路公司的邏輯去思考AI

CBR:您投資AI公司時會看重公司哪些特質?AI公司也透過網際網路提供業務,它們和谷歌這類網際網路公司相比,在商業模式上是否有一些不同?
特維德:AI和網際網路是兩種完全不同的技術,它們的商業模式也存在巨大的差異。那些成功的網際網路公司,往往取得了很顯著的先發優勢,透過巨大的網路效應創造利潤。所以,網際網路公司贏家通吃的效應非常明顯。
但是AI不是這樣,AI的網路效應不強,現在AI推理還是需要耗費很大的算力。我認為對於AI企業非常重要的一點,是能不能以更快、更好、更便宜的價格解決一個巨大的問題,就像AlphaFold。在過去,可能需要花費數年的工作時間來完成每個蛋白質結構,並需要使用數百萬美元的專門裝置來進行試驗和驗證。而現在使用AlphaFold只用數週的時間就可以實現。
我認為AI可能會在媒體領域掀起一場革命。我用AI建立了一個名為“Super Trend“的程式代理,它每天能夠閱讀5000本科技出版物。注意,它是“閱讀”而不是“檢索”。它採用自然語言處理(NLP)技術,可以從這些出版物中超過1500萬的詞彙中,選出3000個關鍵詞,從中去發現有價值的科技資訊,作為我播客的素材。在音樂領域,你不必懂樂譜,只要給AI命令,比如我想要嘻哈風格的音樂,要有小號的演奏等等,我一個人就可以創造一個樂隊。我認為這是AI最吸引人的地方,它會吸引更多人參與創意活動。
這些讓人驚歎的AI是谷歌、Meta這樣的公司做出來的嗎?雖然大模型的開發很貴,但我們看到並沒有多少公司真正做出最具競爭力的模型。谷歌這些大公司控制市場的能力並不明顯。相反,很多令人驚歎的AI是由OpenAI、Mistral這些初創公司創造的。AI有很多應用於不同行業的機會,我認為那些看到將人工智慧應用於不同行業的機會,創造出令人驚歎產品的初創公司,會有很大的潛力。
如果看大型公司,我仍然非常看好蘋果公司。因為現在智慧手機的算力在不斷提升,你現在可以在手機上執行非常有效的個人AI。像蘋果這樣做智慧手機非常出色的公司,會從中賺取巨大的利潤。AI沒有網路效應,但是它可以被訓練,你用的越多,它越理解你,我們越離不開它。你的個人AI甚至會成為你的優勢。這樣的AI,我認為只要用了,就永遠不會消失。所以我會在股票市場繼續大量投資蘋果公司。

我們可以幾周的時間,

模擬幾十年的變化

CBR:您作為一名科技投資人,AI的哪些應用讓您驚歎?
特維德:現在網際網路上有很多資料可以供AI使用,所以AI在很多領域都有令人驚歎的表現。但是也有人擔心,如果資料用完了怎麼辦?我認為這個想法有點杞人憂天了。AI是可以“自我對弈”的,它會自己產生資料。比如谷歌的AlphaGo,它在錄完現存棋譜之後,就進行自我對弈然後進化。這種方法叫蒙特卡洛方法。今年諾貝爾化學獎的AlphaFold也是類似的原理。在AlphaFold使用前的50年間,科學家大概發現了19萬個蛋白質結構。現在AlphaFold的速度要比以前快530萬倍,這是很驚人的。這意味著當我們開發藥品或其他任何東西時,我們可以事先模擬什麼有效、什麼無效。有時製藥公司需要花費10~15年去開發一種藥物,這可能要花數十億美元。但是現在我們可以用幾周的時間去模擬這一切。
還有一個很大的領域,我認為是系統動力學。我們可以把一國經濟進行建模,透過輸入變數,去看看政策、環境、人口、技術等等變化之後,會對經濟帶來什麼影響。從而找到好的政策。

AI讓人人都是CEO

CBR:AI對企業營銷、研發、生產等職能的變革已經有了很成熟的討論。AI對企業管理會帶來哪些變革?
特維德:AI會給企業帶來很多變革,我認為有一個有趣的領域是組織理論。傳統的工業組織就像一個金字塔,處於上層的管理者比其他人知道的更多,隨著層級的變化,其他人知道的越來越少。這種資訊差很多時候並非公司有意為之,而是這種組織結構固有的問題。那麼如果我們為每個員工都配一個AI助手,告訴員工即時發生的一切,讓員工更自由的決策,這會更有效的激勵員工。
我在公司常常告訴我的員工,“如果你和客戶的距離不到3米,你就是CEO”。這意味著當你站在客戶面前,面對客戶的提問,你不能說“對不起,我不知道,我要聽取公司專家/領導的意見。”這個時候,如果有AI能夠告訴員工所有的資訊,就會大大提高員工現場決策的效率。這會讓我們的工作變得更加讓人滿意。

我期待AI在

健康領域的應用

CBR:您認為AI未來的發展,會是怎樣的?
特維德:剛才提到了醫療。我認為AI會使人們長壽的願望成為現實。現在我們健康生活和獲得藥物之間的連線是健康掃描。現在已經有很多的技術,比如全基因組的DNA測序、全身核磁共振、血液檢查等等,透過篩查提前發現阿爾茨海默氏症、帕金森氏症、癌症等等。我們也可以使用可穿戴裝置,如智慧戒指、手錶等監測我們的步數、睡眠等等。然後我們可以得到一個儀表板,發現哪些有異常,需要干預。但我認為一直盯著這樣的儀表板不是一個好主意,你可以把它交給你的AI,讓它以適合你的方式與你溝通,幫助我們在心理和身體上彌合差距,但也更快樂、更有成效、更熱愛一切。
近期一點的,我認為類人機器人會有很大的發展。我在廣州的喜來登酒店已經看到有機器人進行客房服務。我認為大概在2028~2029年前後,我們會在很多場合看到這樣的機器人。

我們需要擔心

超級AI的崛起嗎

CBR:如今AI的發展越來越快,人們對AI在工作等方面的替代表現出擔憂。我們需要擔心嗎?
特維德:從經濟學的觀點看,如果每個人都在使用AI這項技術。它唯一的影響是提升GDP。但實際發生的情況是,有些人使用它,有些人不使用它,這確實會使人失去工作。從長遠來看,AI沒有理由造成任何系統性的失業,但它肯定會非常動盪,因為無論什麼時代,人們都必須一直轉向新的職業。
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