乔纳森·罗斯，AI芯片公司Groq的创始人兼首席执行官，提出了一个反向观点：AI不会摧毁工作，而是会造成劳动力短缺。 他概述了由于AI将发生的三件事： 首先，巨大的通货紧缩压力。 “这杯咖啡的价格会更低。你的住房成本会更低。一切都会更便宜。” 他解释说，这将通过机器人更高效地种植咖啡和更好的供应链管理来实现，这意味着人们需要更少的钱。 第二，人们将选择退出经济。 “他们将工作更少的小时。他们每周工作更少的天数，他们工作更少的年份。他们将更早退休，因为他们能够通过更少的工作来支持自己的生活方式。” 第三，完全新的工作和行业将会出现。 乔纳森以历史为证据： “想想100年前。美国98%的劳动力在农业中。当我们能够将这一比例减少到2%时，我们为其他98%的人口找到了事情可做。” 他继续说道： “100年后将会存在的工作，我们甚至无法想象。” 一个世纪前，软件开发人员并不存在。在下一个世纪，他们也不会存在，“因为每个人都会进行氛围编码。” 同样适用于影响者，这是一种在100年前无法想象的职业，但现在却能让人们赚取数百万。 他的结论是：通货紧缩压力、劳动力选择退出和我们尚未想象的新行业将结合在一起，创造出一个结果…… “我们将没有足够的人。”

NVIDIA 首席执行官 Jensen Huang 警告称，美国在 AI 领域的领先地位远未稳固。 他将美中 AI 竞争分解为他所称的 "五层蛋糕"。 虽然美国在某些层面占据主导地位，但 Jensen 看到其他层面存在关键脆弱性…… 1) 能源： 尽管经济规模较小，中国的能源储备是美国的两倍。这对 Jensen 来说 "毫无道理"。 2) 芯片： 美国在 "几代人" 之前领先，但 Jensen 警告不要自满。"任何认为中国无法制造的人都错过了大局。" 3) 基础设施： 在美国建立一个数据中心大约需要三年。在中国？"他们可以在一个周末建造一所医院。" 4) 模型： 美国的前沿模型 "无疑是世界一流的，"但 "中国在开源方面远远领先。" 5) 应用： 公众情绪截然不同。问两国人民 AI 是否会带来更多好处而非伤害，"在他们的情况下，80%的人会说 AI 会带来更多好处。在我们的情况下，正好相反。" Jensen 的警告很明确。 在芯片和前沿模型方面领先并不足够，当你在能源、基础设施速度、开源和公众信任方面落后时。 赢得 AI 竞赛需要在整个领域的实力，而现在，美国还有很多工作要做。

在1956年，人类达到了一个无人谈论的转折点。 10位科学家聚集在大学公寓中，追逐一个世界称之为“科幻”的想法。 这是人工智能的“大爆炸”时刻： 1955年夏末…… 约翰·麦卡锡（达特茅斯学院的数学教授）组建了一支明星团队： • 马文·明斯基 - 哈佛大学的脑力数学家 • 纳撒尼尔·罗切斯特 - IBM的实用工程师 • 克劳德·香农 - 信息理论天才 • 还有其他6位研究人员 他们共同起草了一份为期两个月的达特茅斯学院夏季研讨会的研究提案。 他们的大胆目标是什么？ 证明机器可以模拟人类智能的每一个方面——学习、推理、语言、解决问题。 麦卡锡为这一激进的新研究领域命名： “人工智能。” 这是人工智能的诞生时刻。 但找到任何人来资助这项研究将证明是残酷的 ↓ 麦卡锡向潜在资助者请求了13,500美元（今天约为159,000美元）。 回应呢？一再的拒绝。 组织无法理解其含义。机器“思考”的想法太激进，太哲学，太不确定。这个领域甚至还不存在——怎么能有人为其投资呢？ 最终，在几个月的坚持后，洛克菲勒同意资助该项目。 但有一个条件： 他们只会投资7,500美元（今天约为88,000美元）。 这 barely 足以覆盖开支。 1956年6月，研究开始了 ↓ 11位科学家聚集在大学公寓和租来的旅馆中，持续了6到8周。 “当时我相信，如果我们能把每个人聚在一起投入时间，我们就能取得真正的进展，”麦卡锡回忆道。 他们拥有的技术极其原始，使得测试理论想法几乎不可能。 但挑战不仅仅在于硬件 ↓ 没有人能就“智能”究竟意味着什么达成一致。 是解决问题？ 推理？ 语言？ 学习？ 小组在没有答案的基本问题上挣扎。 • 明斯基后来承认，他们“意识到智能不是一个整齐的难题，而是一片广袤的荒野。” • 一位参与者形容道：“编程机器学习就像用破损的工具集抚养一个孩子。” 当1956年的夏天结束时，他们的工作也结束了。 他们离开时： 没有原型 没有共识 没有突破 但发生了更重要的事情 ↓ 他们为整个科学研究领域奠定了基础。 今天的每一个人工智能系统——从ChatGPT到自动驾驶汽车——都可以追溯到新英格兰的那6周。 1956年夏天没有产生任何工作的“思考机器”。但它给人工智能一个名字，一个愿景，以及一群愿意为不可能的梦想冒一切风险的叛逆思想者。 那个夏天是人工智能的大爆炸时刻。 而其冲击波至今仍在扩展。 —— 感谢阅读！ 喜欢这篇文章吗？ 关注@RealBigBrainAI，获取更多类似内容。