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我很想从这些开始。那里有10年的工作。你团队里的某个人称这些为现实生活中的托尼·斯塔克眼镜。制作每一个都非常困难……这让我感到无比乐观……在一个人工智能越来越聪明的世界里……这可能是继手机之后的下一个主要平台……我想念拥抱我的妈妈。是的，触觉很难……生成式人工智能如何改变社交媒体的感觉？……我们还没有找到终点……如今，普通美国人的朋友比15年前少了。你认为这是怎么发生的？我的意思是，那里有很多事情需要梳理……我即将采访Meta的首席执行官马克·扎克伯格。没有多少人能比他拥有更大的权力来塑造我们的未来。现在，几乎一半的人口都在使用Meta的产品，我刚刚测试了一些感觉像科幻小说的新技术。这太疯狂了！马克·扎克伯格和Meta团队正在构想一个数十亿人可能最终会生活的未来。所以，我这次谈话的目标是试图弄清楚那个未来到底是什么样的。描绘出马克·扎克伯格正在努力构建的未来图景，以便你自己决定你的看法。欢迎来到我们新系列“宏大对话”的第一集。你好，很高兴见到你！谢谢你来参加。是的，我很期待。太棒了。我很想告诉你我这次谈话的目标。请说。我们有一个叫做“如果属实，就宏大”的节目，这个节目对科学、技术以及我们可以构建的潜在未来持非常乐观的态度，在每一集中，我们都在探索如果某种技术未来得以实现，它会是什么样子。所以，我这次谈话的目标是试图帮助人们看到你正在构想的未来，当你正在构建你和Meta团队正在构建的产品时。你构想的未来是什么样的？你构想人们如何使用它？所有这些。好的。太棒了。那么，我很想从这些开始。让我们开始吧。那里有10年的工作！我今天早些时候有机会演示了一下。我听说你团队里的某个人称这些为现实生活中的托尼·斯塔克眼镜？我们正在朝着那个方向努力。但我想听你亲口说说，这些是什么？嗯，我认为这些是世界上第一款全息增强现实眼镜。我认为我们已经制造了几千副，或者差不多吧。制作每一个都非常困难，但这10年研究和开发的结晶，我们基本上将所有必需的计算能力小型化，使其能够装入眼镜中，而不是头显，而是能够将全息图像投射到世界中，并具有宽广的视野。所以，你可以想象一下，在未来，我们可能会进行类似这样的对话，其中一个人可能不在场，只有一个人在物理上在场，而另一个人则以全身全息图的形式出现，这不仅仅是视频通话，你可以真正地互动，你可以做事。我的意思是，在演示中，我们有乒乓球和游戏之类的东西，但我的意思是，你可以互动，你可以一起工作，你可以玩扑克、下棋，任何你想要的，比如全息卡牌、全息棋盘游戏。我只是觉得这会很疯狂。我认为它将重塑我们今天所想的许多不同领域，从我们的工作和生产力，到科学、教育、娱乐、游戏等许多方面。但这仅仅是开始，你知道，这是第一个版本，这是一个原型版本，我们制作它是为了开发下一个版本，希望这将是我们将销售给许多人的消费者版本。为什么要制造这些？嗯，我认为这将是下一个主要的计算平台。所以，如果你看看计算的宏大历程，你从大型机到基本上生活在你桌子上或塔式电脑上的电脑，再到你手中可以随身携带的手机，但它相当不自然，对吧？它让你脱离了周围的世界。我认为计算的趋势是它变得越来越普遍，越来越自然，而且越来越社交，对吧？所以，你想能够与周围世界的人互动，我认为这很可能将是继手机之后的下一个主要平台。我把这些给你。这是透明的，可以看到所有……整个东西是特别版，这是非常特别的版本。没有一毫米的空间。你知道这里的一切，从微型投影仪，它们基本上将光线射入波导管，对吧？这是一种特殊的显示系统。我的意思是，这些不是你手机、电视或电脑上的普通显示器，就像人们几十年来一直在制造的那种显示器。它是一个波导系统。射入光线的投影仪基本上进入波导管上的纳米蚀刻，这些纳米蚀刻是捕捉和创建全息图的地方。为了与你的视线同步，有眼球追踪和微型摄像头，它们照亮你的眼睛，当然还有所有你需要的基本东西，所有的计算能力，为整个设备供电的电池，麦克风，扬声器，因为它需要能够播放音频并与你交谈，以及摄像头和传感器来观察周围的世界，这样它在放置全息图时就可以将其放置在正确的位置并理解你在哪里。所以，这可能仍然没有涵盖所有内容，因为有很多东西需要同步两个显示器之间的全息图像，因为你不是只有一个显示器，就像手机或电视一样，你有两个，而且它会移动，你知道，物理的东西很难，需要同步。还有无线电必须与你的其他计算设备通信，以进行更重的计算，以及你可能已经尝试过的基于手腕的神经接口。我们基本上将所有这些都小型化并装入一副看起来很普通的眼镜中，你知道，当我10年前告诉团队我们要这样做时，人们不确定我们是否能做到，但我认为我们不仅能做到，而且我认为随着时间的推移，我们将能够以更低的价格、更高的质量，甚至更小巧、更时尚的方式实现。所以我认为这将是一个非常疯狂的未来。有许多不同的尝试来获得在物理空间中放置数字对象的类似想法。我想到的是，例如，带有抬头显示器的眼镜，它们与我的眼睛同步，并且随着我的眼睛移动而移动，真正地在物理空间中创建数字对象的眼镜，这些对象在我移动时不会移动，我想到了这些，我还想到了他们刚刚发布的Snapchat Spectacles，另一方面，还有像Quest和Apple Vision Pro这样的头显，它们似乎属于不同的类别。我很好奇你会如何为人们组织这个领域，以及你如何设想人们在不久的将来在现实生活中使用这些工具？是的，所以当我们大约10年前开始着手这项工作时，我认为像这样的东西将是每个人的终极产品。对吧？你得到一副看起来很普通的眼镜，我们将继续改进它，它可以拥有全息图像。我认为它非常强大，它就是我我认为我们都希望达到的科幻未来。在旅途中，我们也采取了几种其他方法来帮助我们朝着这个目标发展，包括制造不带显示器的眼镜来学习。今天就拿一副时尚的眼镜，尽可能多地装入技术，但真正专注于外形尺寸，那就是Ray Ban Meta眼镜，它做得非常好，最初我们认为那是我们学习如何制造这个产品的入门产品，但现在很清楚的是，你将能够以比这个产品便宜得多的价格制作出那个产品，而且可能永远如此。所以，我实际上认为，我们已经走了几条不同的道路，这些道路将成为人们会选择的永久产品线。我认为你会看到像Ray Ban Metas这样的无显示器眼镜会越来越好，非常适合人工智能，没有显示器，但你可以与之交谈，它可以回应。我认为在这两者之间会有一个东西，基本上是一个抬头显示器，所以它不是70度的视野，也许是20度或30度的视野，所以这不会是你想要的那种，用于将一个人放置在全息图上或与周围世界互动，但它将非常适合你与人工智能交谈时，不仅有声音，还能看到它在说什么，或者能够用你的基于手腕的神经接口给某人发短信，然后看到他们的短信显示出来，而不是让你读出来，因为我们读得比听得快，或者获得路线，或者仅仅是搜索信息，获取所有这些。所以，抬头显示器有很多价值，它会比无显示器产品贵一些，但比这个产品便宜一些。然后，我认为你会得到这个。它可能是最优质、最昂贵的眼镜产品，但希望仍然是像电脑一样，对世界上大多数人来说普遍可及的东西，但我认为所有这些都会存在，而且我认为人们会喜欢它们。我还认为人们正在使用的混合现实头显也将继续存在，因为无论我们如何擅长小型化这项技术，你都只能将更多的计算能力装入一个完整的头显中。从根本上说，我们的使命不是建造一些先进的东西，只有少数人可以使用，我们想把它带到最后一英里，并进行所有创新，让它惠及所有人。我们刚刚发布或宣布了Quest 3S，新的混合现实头显，我们基本上以299美元的价格提供高质量的混合现实。去年我们发布Quest 3时，我感到非常自豪，这是第一个真正高质量、高分辨率彩色混合现实设备，售价500美元，对吧？这就像，它就像竞争对手价格的一小部分，而且我认为在很多方面它实际上质量更高，现在我们已经加倍投入了。所以，我认为它们最终都会成为重要的长期产品线：无显示器、抬头显示器、全息AR、全头显。我认为它们都将很重要。是的。如果你展望一下未来，不仅仅是我们一直在谈论的硬件——Meta Ray Bans、Quest、Orion——还有Llama模型，如果一切都按照你和团队最狂野的梦想发展，我很想让你开始描述那种感觉。我的意思是，我认为我们正在带来两个主要价值。在AR和混合现实方面，我们试图带来的主要价值是这种“临场感”。对吧？我认为与另一个人在物理上共处有一种非常深刻的东西，这是当今任何其他技术都无法提供的，我认为这就是当人们对体验虚拟或混合现实产生非常强烈的反应时，他们真正反应的是，他们第一次通过技术感受到一种临场感，好像他们和那个人在一起，这非常强大。我专注于设计社交应用程序和体验已有20年，这可以说是“圣杯”，即能够构建一个提供这种深刻的社会临场感的技术平台。另一个重要的方向是个性化人工智能，这就是Llama、Meta AI以及所有这些东西的发展方向。所有这些开发都致力于随着时间的推移使模型越来越智能，但我认为这真正引人注目的是当它为你个性化时，为了让你个性化，它必须有上下文，并理解你生活中的情况，无论是全球层面的，还是你周围物理上正在发生的事情。为了做到这一点，我认为眼镜将是理想的外形尺寸，因为它们位于你的脸上，可以让你看到你所看到的一切，听到你所听到的，这是我们用于获取关于世界的信息和上下文的两个最重要的感官。我认为这一切都将是深刻而意义深远的，但基本上就是这两件事：这种临场感和真正个性化的智能能力，可以帮助你。我很想谈谈这两件事。首先是临场感，我非常感激能够在线上与人联系。对吧？我的这份工作本质上就是如此，与我的家人也是如此。我的父母不住在我附近。我经常和他们视频通话，当我想到这项技术的进步时，从电报到电话再到视频通话，再到某种与另一个人共处的临场感，感觉他们就在我面前，这让我感到无比乐观。我希望有一个未来，在那里我可以和我妈妈在拼字游戏中输掉，感觉她真的就在我面前。是的，感觉我们离实现这一点不远了——我同意！——说服我的大脑相信那正在发生。是的，完全同意。而且我也想念拥抱我的妈妈，对吧？那种感觉永远不会消失。是的，触觉很难。是的，所以我的问题是关于这个，关于这种感觉，很难想象一个未来，在那里真正的物理临场感不会以某种方式变得不同和特别，我不会想念字面上拥抱我的妈妈，我想知道你如何看待人类联系中那些眼神交流和身体接触的部分，以及我们猿类大脑重视的与他人联系的部分。是的，我认为我们将在触觉部分之前就实现眼神交流。至于触觉，我认为我们会取得进展，但显然那里也有一个范围，从手开始，如果你画出一个人体模型，从感官的角度来看，我们的大部分感觉是什么？就像，是的，是的，所以我认为能够为你的手做到这一点可能是最重要的起点，你今天已经有了控制器的大致版本。我认为随着时间的推移，这会变得更多。我们有一个演示玩乒乓球，你有一个控制器，当数字球击中乒乓球拍时，你会感觉到它击中了乒乓球拍，无论它在哪里，所以你实际上有一种感觉，它在哪里击中了球拍，所以我认为那是一个疯狂的演示，所以我认为我们会得到一些。最极端的版本是想要力反馈，对吧？我的意思是，对于做很多运动来说，对吧？就像，我们可以很好地模拟今天的拳击，或者你的手会得到很好的反馈，但很难做一个虚拟现实版本的柔术，在那里你和某人摔跤，你需要真正的力反馈，所以这可能是最难做到的事情，但我认为我们会做到的。你知道，我认为像大多数科幻小说一样，它不是一种二元的，你醒来一天，我们就说，“哦，我们实现了所有的梦想”，但我确实认为，这些平台将是第一次，我认为人们能够以所有特殊的方式感受到真实的临场感，对于大多数人们想做的事情，那些不是最物理的事情，甚至是一些基本的物理事情，我认为我们会做到的。但之后还有很多其他的事情，我的意思是，气味对人们来说也非常重要，对吧？我认为它对记忆的影响不成比例，而且我认为在未来几年内我们不会在任何这些设备中拥有它，我的意思是，这本身就是一个非常困难和具有挑战性的事情。你最感兴趣的是其中的哪个部分，你一直在思考？开发触觉具有令人沮丧的特性，临场感几乎就像你在设计某种试图人为地提供它的东西时，你是在给一个人提供一种幻觉，而且比任何一个提供临场感的东西都更重要的是，任何一个东西做得不好都会破坏临场感。你有点知道你在与技术互动，但它非常令人信服，以至于你只是顺其自然。你说，“好吧，是的，这个人感觉就像在那里。”当我做那个乒乓球演示时，在演示结束时，我把乒乓球拍掉在了虚拟桌子上，它碎了，这对我们的内部开发来说不是最好的，但这就是我们的开发胜利，对吧？就像，当你在某种程度上觉得它非常逼真，以至于你确信它就在那里。有很多东西会破坏这一点，对吧？所以，我认为视野太低，所以有些东西感觉真实，但当你转过头时，它就不在那里了，延迟，物理学不遵循真实的物理学。人们可以接受什么在物理上是真实的，即使它不是，这在某些方面也很有趣，对吧？所以，我们做了大量的关于虚拟形象的工作，我们有整个工作流程来制作照片级虚拟形象，我认为它将非常引人注目，人们会喜欢它，但有趣的一点是，能够将照片级逼真和富有表现力的卡通虚拟形象与照片级逼真的世界以及更卡通化的游戏世界混合在一起，所以你可以有一个照片级逼真的虚拟形象，在一个明显是电子游戏或卡通世界里，人们通常对此很满意，就像，“好吧，这感觉很好”，同样，拥有一个照片级逼真的世界，但越来越好的卡通虚拟形象，只要虚拟形象的移动方式感觉真实，你正在互动的人，实际上感觉很好，你知道，当你看着一个2D静态帧时，一些东西看起来可能有点傻，我们当然有过我们的份儿的表情包，但当你身处其中时，你知道，你玩了很多东西，它感觉很真实，因为它基本上是在模仿你正在互动的那个人的真实举止，即使它不是一个照片级逼真的虚拟形象，如果它是一个更卡通化、更有表现力的虚拟形象，我认为看到你需要的解锁哪些部分，以及在哪里你只需要做到非常技术精湛和一致，但这不是一个你交付一个东西就好的领域，这是一个你需要掌握广泛的东西，然后让它们全部整合在一起，这就是为什么这些是10年项目。这似乎是一种了解人脑以及我们对什么是真实的真正关心的有趣方式。我想问一下，在你和Lex Friedman的一次采访中，你引用了一项研究，该研究称，平均而言，美国人的朋友比15年前少了，我对这一点非常感兴趣，因为似乎如果我们想走向一个人类联系更多的世界，这就是我们必须应对的趋势。为了提供一些数据，根据美国时间使用调查，在过去20年里，美国成年人花在面对面社交上的时间减少了近30%。根据外科医生总长的数据，15至24岁人群的这一比例接近70%。我看着这些数据，我想，嗯，也许如果我们都在进行数字社交，那也没什么大不了的，也许未来那实际上是可以的，但也有数据显示我们有些挣扎。说自己没有一个亲密朋友的美国人数量——是的，这真的很令人难过——在过去30年里，这个比例从3%上升到了12%。在我看来，尽管我们为人类联系构建了所有这些工具，但我们却在努力建立联系，我想知道你认为这是怎么发生的？我的意思是，那里有很多事情需要梳理。在那段时间里，经济和社会方面都发生了很大的变化，而且许多趋势可以追溯到许多现代技术出现之前。所以，我的意思是，这是许多学者和人士研究过的事情，但这确实是一个有趣的视角，因为我认为，每当你谈论构建数字类型的联系时，你首先会遇到的问题之一是，这是否会取代物理联系？我的回答是，尤其是在这种情况下，答案是否定的，因为人们已经没有他们想要的那么多联系了。并不是说这正在取代他们本来可以拥有的更好的物理联系。而是说，普通人想要10个朋友，但他们只有两个或三个，而人们想要社交的需求远远超过了他们根据目前的模式所能做到的，而让人们能够与身处异地的人共处，似乎只会带来更多。它不会让我，如果我有眼镜，就不会让我和我妻子在一起的时间减少，而是会让我和我住在全国各地的妹妹在一起的时间增加。我认为这很好。我认为人们需要这个。至于其他方面，我认为我们可以花一个数小时的播客来深入探讨所有不同的社会经济政治动态，但我没有看到任何趋势表明，主要原因是人们在线上互动，所以他们不再与人进行物理互动。当然，我认为你确实会与那些我也喜欢在线下互动的人在线上互动，我认为这是一种更丰富、更全面的关系，但我认为社交资本和联系的丧失有很多原因，这可以追溯到许多现代技术出现之前。我最想了解的是，我们如何构建未来使用的技术，以实现你所设想的更多人类联系、更多方式的未来。我很好奇，你提到了人工智能的另一个重要支柱，在你的一些谈话中，我想到的是你和Tim Ferris的谈话，你谈到了很多不同的人工智能用例，在我看来，它们在某种程度上处于一个范围内。例如，你提到了自动实时翻译，基本上是星际迷航的通用翻译器。我们几乎做到了！是的，这是光谱的一端的一个例子，有些人可能会争辩说，有可能某人学习语言的可能性会降低，因为我们可以用不同的语言实时交流。我认为没有人会真正争辩说，因此我们不应该拥有这种通用翻译器。人们仍然学习拉丁语和希腊语。对，没错，所以我认为光谱的那一端是那些真正衡量我们人性，因为它们消除了人与人之间的挣扎的技术，而在光谱的另一端，有很多教育方面的东西，例如，挣扎本身就是重点，对吧？就像锻炼肌肉一样。我一生中可以想到很多次，我做某件事的原因不是结果，而是因为我非常努力地去做。在Tim Ferris的采访中有一个例子，你谈到你的孩子在情感上难以表达自己，而成年人也有同样的问题，你谈到人工智能可以帮助他们表达这些情感。是的，我想到了一生中无数次我难以表达自己的情感的时刻，以及我多么希望在那些时刻得到一些帮助，我也发现自己想到了那些时刻，当时那确实是在锻炼肌肉，就像与某人沟通和理解他们想要我做什么的挣扎对我来说很重要，对我来说很重要。所以我的问题是，如果你将它视为一个光谱，介于那些对我们人性至关重要的事情之间，在那里消除挣扎是有帮助的，而那些挣扎本身就是重点，并且能解锁我们人性中的某些东西，并且对保留很重要，比如锻炼肌肉，你如何划定这些事物之间的界限，以及我们如何确保我们正在为这个未来建立的肌肉更强壮而不是更弱？是的，这很有趣，我的意思是，我认为我们将永远找到新的东西来挣扎，我的意思是，你可以永远与他人更好地沟通，表达自己，理解他人，所以拥有一个可以帮助你做得更好的工具，并不意味着“哦，现在我们完美地理解了每一个……”，我的意思是，我认为最实用的方面之一，你已经看到很多这样的人工智能模型真的在帮助人们进行编码，对吧？就像一代人之前，在我开始之前，很多编码都是非常底层的系统软件，然后当我开始接触它时，还有一些，但你可以很容易地制作网站，很容易地制作应用程序，我认为在20年或更早的时候，你基本上会生活在一个孩子可以描述他们想要的东西，并构建极其复杂的软件的世界。所以，在这个世界里，孩子们会不挣扎吗？我不这么认为，我认为他们只是在表达他们的创造力，这将是一个持续的迭代反馈循环，关于“好吧，是的，我花了几分钟来描述这件事，然后，是的，整个令人惊叹的虚拟世界被创造出来，我可以在我的眼镜上看到，或者别的什么，但这些东西并不完全是我想要的，所以现在我需要回去编辑它们。”我不知道，我认为总有更多。另一种获得这个的方法——这是我认为使人们如此优秀的原因之一。就是总有更多的事情要做。我们会永远找到挣扎吗？是的。另一种获得这个的方法是，如果你把它推向未来，让工具在10年后变得更强大，比如你的孩子在上高中，你希望他们使用人工智能的哪些方式，因为你认为它会加速他们的智力发展，以及你建议他们不要使用的方式，或者你会有担忧的事情？我的意思是，我认为有些事情是你自己必须能够做的。我认为人们对这个的恐惧很大一部分是，虽然我们正在构建这些惊人的工具，但我们却远离了自己做这些基本事情的信心和能力。所以，就像，好吧，你有一个计算器，但仍然能够用头脑进行基本的数学运算，因为一天中会发生很多事情，你只是想对它有一个普遍的认识，对吧？它们通常不是以数值形式表达的，而是以理解趋势或理解人们正在提出的论点的方式来表达的，你需要理解数字如何组合的形状。所以，我认为一个主要的争论是，我们是否仍然应该教我们的孩子编程，即使未来会有比现在更强大的工具来生产极其复杂的软件？我认为答案可能是肯定的，因为我认为教一个人如何编程就是教他们一种严谨的思考方式，即使他们不负责大部分的代码生产，我认为拥有以这种方式思考的能力很重要，而且我认为这会让你成为一个更好的思考者和更好的人。所以，是的，也许这就是这一代人的计算器版本，就像，所以你想使用计算器，但你也想能够不使用它。其他方面，比如语言，我不知道，我的意思是，不同的人可以得出不同的结论，我认为这是当今育儿方面的一个有趣问题，那就是，什么对教你的孩子很重要，在一个如此多的东西将在他们还在学校期间发生变化的时代。我认为语言也可以提出类似的论点。我认为有很多，就像，未来学习多种语言的功能性可能不如以前，但它有助于你以不同的方式思考，你知道，我从我学习的语言中发现，很多时候你学习的是你自己的语言结构，你可以，你知道，你也可以了解文化，对吧？因为很多事情在不同地方的表达方式都与细微差别和历史有关，你知道，如何，所以我认为，你可以深入研究所有这些有价值和有趣的东西，但同时，我们每天只有那么多时间，所以人们需要优先考虑他们要学什么，而且可能是这样的，在一个拥有完美翻译的世界里，顺便说一句，我们基本上刚刚在Ray Ban Metas上宣布，现在你将能够就像你去国家一样，是的，我们从少数几种语言开始，但我们会推广到更多语言，而且你知道，你可以在任何地方旅行，你戴着眼镜，它们会在你的耳朵里实时翻译。所以，这很疯狂，是的，所以我认为人们需要选择他们将来想专注于什么。我们一直在谈论的人工智能发展如何与社交媒体以及大多数人今天使用的平台相结合？有一个未来，那里有图像和生成的文本，也许还有人工智能影响者。生成式人工智能将如何改变未来社交媒体的感觉？是的，我的意思是，我认为这是一个非常深刻的问题。你知道，已经发生了一个巨大的转变，那就是社交媒体最初是人们主要与朋友互动，而现在，你知道，至少一半的内容基本上是人们与创作者或非他们个人认识的人创作的内容互动，所以我们已经有了这种模式，我认为人工智能可能会加速这一点。它将为所有人提供额外的工具，对吧？所以，你的朋友会创作更有趣的表情包和更有趣的内容，这些内容将来自很多不同的方式。我认为其中一些会是这样的：你的朋友有眼镜，他们捕捉了很多东西，而之前他们可能无法编辑它使其变得有趣，或者也许工作量太大了，或者他们甚至没有意识到他们捕捉到了什么了不起的东西，但现在人工智能说，“嘿，我用你的内容为你制作了这个东西”，就像，“好吧，太棒了，人们会喜欢的。”创作者显然拥有更专业的技能，他们将能够使用更先进的人工智能工具来创作更引人注目的内容，但然后我认为会有很多“绿地”类型的东西，也许在未来会有纯粹由人工智能生成的内容，由系统为你个性化，也许它在总结你感兴趣的东西，也许它只是制作一些让你发笑的有趣的东西。这将是一个非常深入的领域，有很多可以尝试的东西。我认为也会有人工智能创作者，以及创造自己人工智能版本的创作者，我的意思是，这是我们在Connect上展示过的东西，基本上，我的意思是，如果你是一个创作者，最大的挑战之一是，一天只有那么多小时，而你的社区可能对与你互动有近乎无限的需求，而你想与他们互动，因为你想发展你的社区。我的意思是，从社交和商业角度来看，发展社区是每个创作者工作的重要组成部分，所以，好吧，如果我们能让每个创作者都能制作一个人工智能制品，他们的社区可以与之互动，人们要清楚，这不是创作者本人，但它几乎就像你制作的数字艺术品，就像一个互动雕塑，或者类似的东西，就像你训练它，这是我想要它拥有的上下文，这是我想要它沟通的主题，这是我想要它避免的东西，你正在给你的社区一些东西来互动，当你无法回答所有问题时，我认为这将非常引人注目，所以有一些有趣的事情，但我认为人工智能，它有点像互联网，它可能会改变几乎所有领域和我们使用的每个应用程序的几乎每个功能。这似乎有点夸张，但我确实认为这是真的，而且很难一次性列出所有不同的事情，但我认为在接下来的5到10年里，我们将探索这些领域的影响，这将是惊人的创新和真正令人兴奋的。当你这么说的时候，我同时感到两种情绪。我既想对这些平台的未来感到乐观，显然我从巨大的变革步伐中获益良多，就像我们现在所做的一切一样，而我实际上感到担忧。我有一些具体的担忧，关于我如何与观众沟通，以及他们如何回应，或者人类沟通可能会如何改变，但更普遍的是，我只是对变革的速度感到恐惧和担忧，而且我认为我并不孤单。是的，而你应该成为那个乐观主义者！我知道！我想知道你是如何与有这种感觉的人交流的。你认为哪些担忧最合理，哪些你认为被最误解？我认为变革的速度总是令人担忧的，对吧？未来会如何发展存在很多不确定性，我们都将获得非常棒的新工具来做我们的爱好和工作，它们将使我们能够做得更好，过上更好的生活，但至少在职业方面，我们将有责任跟上，否则我们将很难与那些做得好的人竞争，他们能够跟上新趋势。所以我明白了。我的意思是，我认为，尤其是在创作者这个行业，这是一个非常竞争激烈的领域，我不认为创作者一定认为它是竞争性的，但它确实是，对吧？就像，你知道，而且，所以，我明白了。我认为这将使人们创作的作品的质量，以及它们有多有趣，以及他们能沟通多少，以及真正高效地沟通，将飞速发展，但当你面对一系列变化时，你知道有一些重大的变化即将到来，而你不知道那是什么，那总是会带来焦虑，所以我明白了。如果我摘下创作者的帽子，我只是一个年轻的、刚开始职业生涯的、开始组建家庭的人，你会建议像我这样的人如何为我们前进的未来做好准备，以便能够学习新技能，或者以一种有教育意义的方式思考这个未来？我的意思是，我认为保持对事物的兴趣很重要。我认为我们可以夸大未来10年与过去10到15年有多大的不同。我的意思是，在过去的10到15年里也发生了很多事情。这并不是说这是历史上唯一一次有某种技术会带来新的机会，事物会改变，互联网的成熟和每个人都拥有智能手机已经极大地重塑了事物，我的意思是，也许下一阶段会是一个更大的变化，或者也许不会。我认为对不同的人来说感觉会不同，但我不认为这是从零到一，不是说，“好吧，一切都正常，现在它就要改变了”，就像技术随着时间而发展，我们拥有的机会也随着时间而发展和改进，我认为那些做得好的人，我认为是那些对它普遍好奇的人，并且深入研究并试图利用它来过上更好的生活，而不是那些基本上试图以某种方式与之对抗的人。我想问你的一件事是开源。是的。我想象我们正在与一个可能听说过这个词但对其在人工智能发展中的影响没有真正了解的听众交谈。你会如何解释你所在领域的人们目前正在进行的合理辩论？我认为有两个方面。我的意思是，那么开源意味着什么？它意味着人们可以构建很多不同的东西，对吧？所以，从宏观上看，我看到了许多公司的愿景，比如OpenAI、Google，它们正在构建人工智能，就像，一个人工智能，我认为总的来说，它们是这样的，“好吧，这将是，就像你将使用Gemini或ChatGPT来处理你想要互动的所有不同事情”，从宏观上看，我认为世界不会这样发展。我认为我们将拥有许多不同的人工智能系统，就像我们将拥有许多不同的应用程序一样。我认为在未来，每个企业，就像它们拥有网站、电话号码、电子邮件地址和社交媒体账户一样，也将拥有一个可以与客户互动的人工智能，以帮助它们销售产品，帮助它们提供支持。我认为许多创作者将拥有自己的人工智能，对吧？我认为很多人将与许多不同的东西互动。有一个问题是，你想要一个未来，它基本上是高度集中的，在那里你与一个系统互动来处理一切，还是你想要一个未来，在那里许多不同的人正在构建许多不同的人工智能和系统，就像你可能不希望只有一个应用程序或只有一个网站一样。就像一个多样化的世界，有各种各样的东西，所以这是一个方面，就是让人们能够自己构建它，而开源的作用是让每个人都可以获取和修改模型，并在其之上构建东西，这与封闭和集中的方法不同。安全辩论是其中的一个特定方面，那就是在一个人工智能越来越聪明 Thus, what is the way that we have the highest chance of having a positive future and not having a lot of the safety concerns? And I think some people think that if we keep the model closed and don't give it to a lot of developers that should make it safer because then you don't get bad developers doing bad things with the model. Historically I think what we've seen with open source is actually the opposite, which is that this is not the first open source project, right? I mean this has obviously been a thing in the industry for decades, and I think what we've traditionally seen is that open source software is safer and more secure, largely because you put it out there, more people can scrutinize it because they can see all parts of the system, and then there are inevitably issues with any software, there are bugs, there are security issues, and initially with open source people thought, "Hey, if you're putting the software out there and there are holes in it, isn't everyone just going to go exploit those holes and especially the bad guys?" But it turned out that it sort of in this counterintuitive way that by making, by adding more scrutiny to the systems, the holes became apparent quicker and then were fixed, and then people roll out a new version, just like we roll out a new version of our models, right, Llama 3, Llama 3.1, Llama 3.2, everyone upgrades. So I think the same thing is going to happen here. I think it's sort of this counterintuitive thing where even though I think there's some concern around, "All right, are bad guys going to do bad things with these models?" I actually think you just get a kind of smarter and safer model for everyone the more it's rolled out and the more kind of scrutiny is on it, and then part of that is we get feedback and we make the model safer. So that is, we roll it out to more people, it's safer for more people to use. So I think that the history of open source in the software industry generally would suggest that open source is going to lead to a more prosperous and safer future. Our show is called Huge If True, and what I mean by that is kind of testing the most optimistic non-obvious thing. And so my question to you is, what is the biggest open genuine question on your mind right now? In which field? You're in so many! I am particularly curious about the combination of AI and hardware, but I realize that we've covered a lot, so I'm curious the direction you'd take this on a question that occupies you right now. Gosh, I mean, I think maybe one that's a little more AI specific is, there a current set of methods that seem to be scaling very well? Right? So with past AI architecture, you could kind of feed an AI system a certain amount of data and use a certain amount of compute, but eventually it hit a plateau. And one of the interesting things about these new transformer-based architectures over the last, you know, 5 to 10 years is that we haven't found the end yet. So that leads to this dynamic where Llama 3, you know, we could train on, you know, 10 to 20,000 GPUs. Llama 4, we could train on, you know, more than 100,000 GPUs. Llama 5, we can plan to scale even further. And there's just an interesting question of how far that goes. It's totally possible that at some point we just like hit a limit and just like previous systems, there's an asymptote and it doesn't keep on growing. But it's also possible that that limit is not going to happen anytime soon, and that we're going to be able to keep on just building more clusters and generating more, you know, synthetic data, train the systems, and that they're just going to keep on getting more and more useful for people for quite a while to come. And it's a really big and high stakes question, I think, for the company, is because we're basically making these bets on how much infrastructure to build out for the future. And this is like hundreds of billions of dollars of infrastructure. So like, I'm clearly betting that this is going to keep scaling for a while, but it's one of the big questions I think in the field, because it is possible that it doesn't. You know, that obviously would lead to a very different world where it's, I mean, I'm sure people still figure it out eventually, just need to make some new fundamental improvements to the architecture in some way, but that might be a somewhat longer trajectory for, okay, maybe, you know, the fundamental AI advances slow down for a bit, and we just take some time to build new products around this. Or it could be the case, and that's what I'm betting on, that the fundamental AI will just continue advancing for quite a while, and that we're going to get both a new set of products that are just really compelling in all these ways, and that the technology landscape and what's possible will just continue being dynamic over like a 20-year period. And that's probably what I'd guess is going to happen. But it, I think it's one of the bigger questions in the industry and kind of for technology across the world today. Is there anything else that you want to say? I don't know! Awesome. We're good. Amazing. Yeah, thank you so much for doing this. Yeah, no, thank you...