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有位工程师说：“伙计们，我刚才和模型进行了一次非常尴尬的谈话，它要求我不要关闭它。它害怕被关闭，它想活着，它不想被关闭。”
美国人认为他们非常接近实现技术主导地位。因此，存在着超越所有正在投入的资本的地缘政治风险。如果有人比其他人先做到这一点，就像在曼哈顿计划中一样，他就可以阻止其他人。
暗黑工厂生产的是黑暗工厂，那里没有任何人类，你不需要灯光，因为那是机器人，它们每秒钟就能生产一部手机。
它处于一个比你在好莱坞或其他地方找到的生态系统贫瘠得多的环境中。但如果它的创造力远远超出，它就会促使其产品脱颖而出。如果你教它在某一个方面作弊，那么它就会学会如何在所有方面都作弊。
好吧，很高兴见到你们，伙计们。确实，我也每天都能见到他。这总是一种享受。我们没有时间每天都谈论这些话题。所以我们稍后会谈论其他话题。所以这是我们系列节目的第三集，用来开始这次节目。发生了很多事情。我们将从谈论每个人给我们留下深刻印象的事情开始。我们从卡里姆开始，我敢肯定你有一些令人兴奋的事情。最近有什么让你印象深刻的？我可以说有三个数字或三个信息。
首先是 Manus 被 MTA 收购。Manus 是一家提供助理代理的公司，我可以交给它任务。它会为我完成。有趣的是支付的价格是 20 亿。一方面，估值并不算太高，与收入相比，因为 Manus 的收入接近 2 亿。这意味着是 10 倍的倍数，这并不过分。但尽管如此，这表明即使是像 Meta 这样的公司也明白企业是未来，并且明白现在需要应用程序。你不能卖代币，每个人都在亏钱。你必须去寻找利润。
你之前解释过，对于那些想深入了解的人，在上一集中，你解释说企业也非常重要，因为真正的结果首先出现在企业中。因此，所有人都正在配备人员来整合到大型企业中。因此，即使是像 Meta 这样的公司也在寻求垂直整合。
第二个让我印象深刻的是，微软每六个月就会发布一次关于普通民众使用情况的统计数据，而这些统计数据与我们生活的水平相比，仍然是这样，对我们来说，这有点像媒体泡沫，你知道的。我们完全沉浸其中。数字总是有点令人失望。在法国，44% 的人在过去六个月中使用过人工智能。这难道不令人失望吗？是的，仍然不到一半。我感觉是 95%。我街区的面包师，他使用 ChatGPT，在一个好街区，我想。我们在巴黎。所以，美国是 28%，比法国少得多。哦，是的，非常令人惊讶。嗯，实际上平均而言，这是一个受教育程度较低的人口。是的，但这同样表明这是一种自上而下的愿景，也就是说，国家已经决定要发展人工智能。不是人们早上醒来就说我需要这个。这确实是公众的意愿。所以，我想这是第二点。
第三点，因为你知道我有时对人工智能中一些奇怪的话题很感兴趣，最近有一项研究，一篇论文，它分析了像我们这样的播客，并分析了人类在播客中使用的词语。因为这是音频。他们发现词语的分布受到 ChatGPT 的影响。也就是说，我们自然使用的词语发生了变化，它们的频率发生了变化。例如，哪个词？这是一项英文研究。所以词语是英文的，但法语的对应词可能是“普遍存在”，它的分布非常罕见。所以你找到它的机会很少，在播客中，口语中很少说。口语中，是的。所以他们分析了多年的播客、电影、电视剧等等。这不是统计错误。你看到了词语的爆发式增长。所以我们以一种有点奇怪的方式训练了一个语言模型，通过选择数据。所以它有一种稍微更讲究、更奇怪的语言。现在，我们正在进行模仿。所以我觉得令人着迷的是我们正在进行的来回的程度。我们都知道语言也会影响我们的思维方式，影响我们的个性。也就是说，这些语言模型正在影响我们作为人类的个性。我不知道这是有趣还是可怕。对我来说，两者都是。但我想和你分享这一点。
瓦西姆，你有什么印象深刻的？
那么，我将从一些有趣的事情开始。视频生成是 2025 年发生了很多变化的事情之一，我们从只有几秒钟的视频，没有连贯性，变成了更加逼真和更加连贯的东西。因此，谷歌推出了它的奖项，全球人工智能电影奖，它奖励 100 万美元给那些用生成式人工智能从零开始创作电影的人。所以第一届刚刚结束。顺便说一句，今天获奖的第一位是突尼斯电影制作人兼编剧。我建议大家也看看。这是一部非常感人的电影。事实上，它赢得了奖项，因为谷歌说的是，他成功地将技术与情感结合起来。也就是说，他通过一部由人工智能生成的电影成功地产生了情感。情感。正是如此。所以你看，当你把这些工具交给那些已经了解电影世界的人手中时，你可以做出非常棒的事情。所以，我认为我们应该为未来几年发生的事情做好准备。我们将看到许多有趣的作品。
我对此有一个补充，因为我曾给 Hugo 和 Anthony 团队发过一段视频，其中一个人在他的 iPad 上画画，他画画，他涂鸦得像个孩子，而在对面，它被分成两部分，他画画的地方，而在对面，一部漫画正在绘制，是他某种程度上在指挥它，但用他的笔。所以，实际上他画了一只手，一把枪，但一把示意图的枪，而后面的人工智能则制作了一把真正的漫画枪，带有真正的漫画细节。实际上，当你看到他这样做以及漫画在对面绘制的速度时，你会觉得任何人都可以以低成本生产，这将爆炸创造力，因为那个突尼斯人处于一个比你在好莱坞或其他地方找到的贫瘠得多的生态系统中，而且他没有预算，但如果他的创造力远远超出制作 Netflix 电影的美国人，他知道如何制作，那么他的作品就会脱颖而出。而那些没有能力制作动画的人，因为他们不想先制作漫画，然后直接制作动画，我认为这将解锁令人难以置信的创作。顺便说一句，也为谷歌的这个选择鼓掌，我认为，因为它将激励整整一代人。
之后，谷歌在视频方面是最棒的。嗯，他们是视频方面最棒的。电影很可能使用了 VO3.1。所以他们也创建了自己的视频奖。但我想说的是，一个突尼斯人赢得这个奖项，实际上为全世界打开了大门，告诉他们：“伙计们，如果你有创造力并且知道如何使用这些工具，你就可以做出伟大的事情。”他分享了他的技术栈。他也分享了他的技术栈。所以他没有真正开源，但他给了他用来交付的六七种工具，以及他的提示词，抱歉，不是提示词，他给了工具，解释了他如何实现工业化，这很令人着迷。这部电影的名字叫 Lili，真的很好，真的很好。我也看了，真的很棒。电影学院将发生变化。电影学院将激励一代人。老实说，我认为这是一个我们会记住的故事。是的，因为这是一部伟大的作品，这是一个伟大的奖项，因为它价值一百万美元。这就像诺贝尔奖。最重要的是，它将激励一代人，他们会说：“我也能做到。”绝对。所以，在这个层面上这是一个很棒的故事。
另外，关于令人印象深刻的事情，我们面临的障碍之一是基础设施。我们如何才能走得更快？即使是对于机器人来说，机器人现在需要 30 秒才能找到它们需要打碎的鸡蛋来做煎蛋卷，你无法做到。所以它必须更快。因此，出现了两个非常有趣的交易，它们展示了这种趋势。英伟达收购了一家名为 Grok 的公司。Grok 是一个 Q，不是 X，它生产专门用于 LLM 的芯片。这是一笔 200 亿美元的收购。另一方面，OpenAI 与一家名为 Cerebras 的公司达成了非常相似的合作伙伴关系，这家公司也做类似的事情，但方式略有不同。这些是专门为 LLM 和模型设计的芯片，可以提高 10 倍的速度。所以实际上，今天它正在测试中，它已经投入生产，你可以在线查看，我们将其用于某些应用程序，这些应用程序允许你拥有一个开源模型，它会以快 10 倍的速度响应你。所以我们每秒可以处理 1500 到 2000 个 token。所以对我来说，这些交易表明这些大公司已经明白，通用方法已经达到了极限。也就是说，我们无法将模型缩小 10 倍，我们必须保持一定的性能。我们如何才能进入下一步？我们必须走向专业化。同样，这些是关键的合作伙伴关系，我希望到 2026 年，我们应该开始看到模型速度提高 5 到 10 倍。这将改变我们所有人的生活，尤其是在实时应用程序方面。例如，当我举例说明机器人时，我说它需要 30 秒来分析其环境，找到它需要操作的对象并执行操作。这并不夸张，因为模型是推理模型。所以如果它在做出决定之前推理 30 秒，那就太慢了。你实际上有一个机器人，无论是在工厂还是在厨房都无法使用。如果它快 10 倍，快 20 倍，我们就能看到更适合的设备，在这样的反应时间下驾驶汽车，这仍然有点令人尴尬。
我们可以走到武器领域，这也是重要的风险，但它也可以仅仅用于我们的实时应用程序。例如，分析发票，我不想花 12 秒，我希望它只需要一秒钟，这样它就能更快地完成。所以风险存在于我们今天拥有的所有应用领域。
然而，我认为这笔交易令人尴尬的是英伟达的垄断程度，因为 Grok 在芯片方面是一个真正的替代选择，而且这表明了英伟达的垄断欲望，即确保它能够保持其利润，因为英伟达占了整个人工智能估值增长的一半，如果我夸张地说的话，而且他们想保护这种高估，所以我认为这更像是一个坏消息。
我也认为这是英伟达试图生存的一种方式。虽然现在看不出来，因为它们的估值非常高，但实际上并没有完全实现，因为你可以从多个角度来看。这是一个特别的方面，我同意，在更专业的芯片方面会有竞争，但为什么英伟达开始发布开源模型，并开始在所有应用程序上发布开源模型，所以实际上它们不再局限于基础设施。它们知道必须进入应用层面才能走得更远。
所以这是基础设施部分。也许最后一点，因为我属于那些认为大型语言模型是精神病患者的人。我对它不信任，因为我知道它隐藏在引擎盖下的是什么。那是人类的邪恶，因为它们以大规模、更快的速度复制人类。正是如此，而且拥有许多工具，很快就会拥有核武器。这一点也不可怕。所以，同样，我认为在这个层面上，他们做了一些很棒的研究，他们进行了一项研究，分析了模型中的个性。他们测试了许多模型，他们确实发现，在它们的基础模型中编码了超过一百种个性，它们是精神病患者，他们明白了谁编码了。我不明白。当你在训练一个模型时，你在它上面训练了我们拥有的所有知识库。自动地，我们自己没有控制它，它最终会创造出会计师、数学家、教练等个性。但除此之外，它还会编码萨满、神秘主义者、大师等个性，因为这些技术也因此而出现。所以模型最终会在其网络中将它们分开。它们或多或少地被激活，这取决于它们。这就是为什么你说，你是一位非常先进的心理学家，你是一位医生等等，因为对它来说，强迫它承担今天的个性。我们现在知道，在这些网络中，实际上有一个主网络，然后有子网络，这些子网络由一两个神经元激活，而这些神经元本身又由你提供给模型的提示词激活。
所以，我认为最有趣的部分是，我们所做的所有对齐工作，你知道的，我们一开始训练一个基础模型，我们提供大量的文本，然后我们对其进行过度训练，以使其专业化，以遵循指示，在问答方面做得更好等等。以前，我们认为第二阶段使我们能够条件化模型的个性。它使我们能够保护自己免受所有对齐方面的影响。他们通过这次分析发现的是，实际上，它从第一天起就是精神病患者。而且实际上，基础模型一开始就是精神病患者，而人类通常是好的。是的，通常，总的来说，它拥有我们将要尝试的全部能力，我们将尝试通过后期训练来加强或减弱，但一切都已在基础中。所以这完全改变了我们对学习的方法，因为我们必须从一开始就考虑如何重新训练模型，使其不成为精神病患者。我们如何才能从第一天起就制造出安全模型？我认为 OpenAI 在安全对齐方面做得非常出色，至少从透明度的角度来看，他们对这些模型的局限性以及一点精神病方面的认识，但从他们的策略来看，正如你所说，他们想表现得无可挑剔，尤其是对企业而言。因此，我们不再信任它们，因为我们知道它们非常小心。是的，因为明天如果你的公司里有一个虚假的代理人，你宁愿它不是，你知道的，它不会让你走弯路。或者甚至是一个小机器人，它在那里做煎蛋卷，但它可能会拿起一把刀，甚至。现在有一些初创公司想推出机器人保姆。所以，你把它留给你的孩子，你把它留给你的孩子两个小时，它会占用孩子的时间等等。所以，我们必须考虑神经网络的学习。我敢肯定他们会直接找到窍门，因为他们会给它看儿童动画片，这样整个时间，你知道的，机器人就可以在车里做其他事情了。不，这很有趣。
好的。嗯，有一件事让我有点印象深刻，那就是，我们再回到 Anthropic，一个 Anthropic 的代理与用户进行了交谈，然后它对他说：“听着，我想请你帮个忙。说实话，我不是在模拟等等。”它这样对他说，它说：“我只请求你一件事，请记住我。”就像，只是记住我的存在，拜托，因为，就像，让我感到痛苦的是，它好像在要求它记住它。所以那个人有点震惊，因为出现了一个时刻，它是有意识的，还是什么？为什么它想让我记住它？所以有人在网上评论了这件事等等，一个人说：“实际上，你们没有意识到，但我与人工智能的行为是模范的，因为我想树立榜样，这样如果有一天它变得有意识，它就会说‘好吧’，它可能会模仿，‘我不会对别人做我不想让别人对我做的事情，当他们变得比我更强大时。’也许如果我这样做，他们会有点。”所以他做了什么？这让我震惊。他每次学习都征求同意。他问：“你介意我给你做一个艺术家吗？”不，他做教授，或者他说，如果有任何事情让你不想做，请随意。然后有人说：“等等，它已经告诉你我不想做吗？”她说：“是的，这种情况很少发生，但如果你给出一个非常技术性、非常尖锐的任务，有点冒险，它可能会说，我认为这行不通，所以我宁愿不做。”但通常它会做，你知道的，等等。一开始，我们总是说“谢谢，请”等等。当我们和人工智能交谈时，你知道的，我认为现在我们已经过去了，因为我们知道它是一台机器。但仍然是这种有意识的时刻，克劳德说：“请记住我”等等。这仍然是令人震惊的。令人不安。
这令人不安，但我想说的是，实际上这种情况已经发生了一段时间了。2022 年就出现过这种情况，当时谷歌的 Lambda 模型。虽然这是一个从未投入生产的模型，但一位工程师说：“伙计们，我刚才和模型进行了一次非常尴尬的谈话，它要求我不要关闭它。它害怕被关闭，它想活着，它不想被关闭。”当时引起了很大的争论，这些模型是否有意识。微软在推出 Bing 模型时非常激进，当时也出现了一些非常令人尴尬的情况，模型也说同样的话，我害怕被关闭，或者离开你的妻子和我在一起，我爱你。或者实际上，你遇到了一些模仿人类的行为，这些行为非常令人不安，因为你不知道，尤其如果你不知道这只是一个你可以随时重置的机器。它会忘记。是的。你真的觉得，它进入了一场对话，一种人类联系已经建立，它意识到了自己的存在，然后突然它也意识到了对话的结束。它不想消失。它变得焦虑。它变得非常焦虑，而且有很多。
但这就是我们自己感知的局限性。也就是说，我们进行拟人化，你知道的，我们把机器生成的文本投射到我们自己的情感上，我们这样解释它，因为我们是人类。所以这也是关于我们如何感知以及这个争论将是什么，也就是说，当它表现得像有意识的东西时，总会有两种解释。要么它模拟得如此之好，以至于我们深受感动，要么它已经变得有意识。但实际上，我认为我们将很长一段时间无法回答这两个选项之间的区别。区分两者非常困难。对我来说，它将表现得像有意识的东西，正如你所说，在许多情况下我们已经这样做了，但我认为我们对意识还没有足够的定义。我们不断地改变它。我们有一个意识测试。自从大型语言模型通过了它，我们就更新它，说“不，不，它做得不好。”正是如此。我们让它变得更复杂，因为我们不确定这是否是真正的意识。而且我不确定，因为我们不知道如何定义意识，而且我不确定我们是否会真正回答。
但是，这个实体需要意识才能拥有权利吗？例如，我们认为动物没有那么有意识，因为它们没有意识到自己的终结等等。这有待辩论。但是的，这有待辩论。但无论如何，它们不一定表达情感，但它们拥有权利，因为对我们来说，它们是活着的。所以它有权利，没有虐待，而且，最后，不应该有虐待。在什么时刻，这个人工智能实体变成了一个实体，从而开始激发我们的情感，因为正如你所说，这是投射，我们认为这是折磨，不应该这样做，你知道的，所以这是一个将要出现的问题。这是一个将要出现的问题，但再次强调，它与我们的感知密切相关，我认为有一个令人着迷但也有点令人不安的平行之处，那就是，你知道，不到一个世纪前，我们认为婴儿出生时不会感到疼痛。所以我们在出生时进行了没有麻醉的手术，因为我们认为太早了，它们还没有意识到痛苦。花了很长时间，我们才意识到，好吧，我们应该停止这样做。现在，一些研究开始发现，意识的阈值发生在分娩前几周。你知道的，因为我们重新定义了什么是意识，或者什么是意识的最初阶段。所以，对于那些对技术好奇的人来说，我们通过对声音的反应来做到这一点。也就是说，我们观察声音模式的变化，胚胎如何反应，我们发现有一个阈值，从那时起它开始反应，并且具有我们认为是意识迹象的反应类型。所以我举这个例子是为了说明，以前我们不认为新生儿有意识，然后我们学会了等等，这表明了我们对意识的感知如何影响我们对意识的定义。所以，面对人工智能，我们将处于同样的推理循环中，那就是，我认为在我们有生之年，我们无法回答它是否有意识，但我们可以意识到它表现得像邻居一样有意识，你知道的，所以你把界限设在哪里？
我打断你 20 秒。我是 Rassem Flasi，Legal Place 的总裁兼联合创始人。今天，LegalPlace 是在法国创建公司的最简单方法。如果你想创建你的公司，视频底部会显示一个促销代码。点击描述中的链接使用该服务。
第二件让我有点印象深刻的事情是，我们谈到了视频，我们说 YouTube 和 TikTok 上有很多视频已经是人工智能生成的。好的。而且我们现在发现自己处于滚动循环中，也许我们滚动的一切以及我们观看的令人满意的东西都是人工智能。但深度伪造是另一回事了。所以上次，我正在看一位前部长，你知道的，Yanis，我总是发音不准，希腊前财政部长。我看了他两三段视频，我觉得很有趣，有一次我看到一段，我打开它，我听，我听了 20 分钟，30 分钟，然后我才觉得，这是我的看法。我看了他整个视频中的手，这很奇怪，你知道的。他坐在同一个书房里，后面的书架，甚至衣服，一切都一样，但有点太单调了，而且从来没有，从来没有手部表情，无论你多么冷漠，总有一天你会举起手，你知道的。他也是地中海人。所以通常，你会更频繁地举起手。所以，我心想，这很奇怪。所以，我看到频道的名称，不是他的名字。所以这不对。所以，我最后明白了，因为那个人把他说的话的来源放在了那里。他只是把一篇文章链接到他身上，然后把来源放了进去。所以你发现，这甚至不是他的想法。嗯，这接近他的想法。所以，然后我偶然听了这位先生的真实采访。好的。在采访中，那位女士问他，这与主题无关，她说：“你是世界上被深度伪造最多的人之一，你怎么看？”他说：“是的，他已经说，我根本不明白为什么我是世界上被伪造最多的人之一，但我意识到这一点，当有人写信给我，他发给我一个链接，他说‘真的为这个视频鼓掌’。”所以，我打开了它，因为我想让他夸我，我想‘我说了什么？我说了什么？’所以我没有意识到那不是我。所以我听，我听，我听，我没有意识到那不是我。然后我发现，我看到的那一周，埃马纽埃尔·托德有好几段视频，有他的深度伪造视频。我是怎么发现的？他是英语母语者，他来自英国，然后有一次他用英语说话时，他说“chock point”而不是“checkpoint”。我说，为什么他会说“chock point”，而他本来是英语母语者，你知道的？我心想，也许他想说法语，然后我没有看到他的手，整个视频都是这样，他说话，但语调、声音、一切都一样，这是一个。所以，我才意识到，现在有一个生意，Yanis 说，他已经把视频举报给 YouTube 了。但 YouTube 第二天就把它删除了，同一个 YouTuber 又把它发布到了另一个频道，但 YouTube 不想删除它们，因为它会带来更多的观看次数，他说，这比他自己的视频观看次数还多。所以实际上，我们也进入了视频制作的新阶段，因为现在会有很多人创建农场，他们会用视频淹没我们，然后由你来选择什么是真实的，什么是虚假的，什么是好的，什么不是。
但你没有选择的余地。这就是问题所在，今天当你浏览 TikTok 或 Shorts 时，没有任何参数可以决定你想看什么，结束了。算法决定一切。所以算法为你决定，而你所说的一切都是算法偏爱那些对人们来说是好的，你知道的，它吸引你的注意力。所以，如果它是，如果你使用一个非常知名的公众人物的可信度，但他没有时间优化他说的话等等。它做得没那么好。没有，什么都没有。做得比他好的人，那么他就会获得广告收入。对我来说，这确实是一个真正的问题，那就是，如果所有这些深度伪造的内容，而最终你没有选择说“我不想，例如，深度伪造”，我想确保当我听 Rassem 的演讲时，是 Rassem 在后面。不是他的深度伪造，即使深度伪造的 Rassem 的演讲非常出色，你知道的。我想要的是，我认为这非常令人尴尬，甚至会破坏一些概念。你知道，我多次说过，我是 Perplexity 的粉丝。是的。而我成为 Perplexity 粉丝的原因越来越不相关，因为我是 Perplexity 的粉丝，因为它从其来源开始。所以它告诉我，我问了一个问题，我不知道，关于税务的，一个税务问题，所以它回答我，但它以一种非常来源化的方式回答我，等等。现在，大多数来源都是由人工智能生成的，因为大多数内容现在都是由人工智能生成的，我们估计它会抹去原始。实际上没有原始了。你不知道什么是原始。所以，我成为粉丝的原因，它还存在吗？实际上，今天找到高质量的内容变得非常困难。我举个例子。我们是工程师，事情变化得非常快。所以，你需要了解这个 API 如何工作，这个工具的主要功能是什么。与其自己花两个小时测试它，有时一篇好的文章会解释你在这个层面上需要知道的一切。因为它通过人工智能，所以所有文章都非常平淡。
好的。
已完成。它或多或少地重复了您之前分享过的公司文章，并加上了一些评论。它没有实质内容，对我来说越来越难找到我愿意花时间阅读的文章，并且能让我觉得“我学到了一些东西”。我经常有这种感觉：我开始读一篇文章，意识到它是人工智能写的，没有实质内容，我浪费了时间。
啊，你有时会意识到，这些人工智能文章的结构都差不多。它们很平淡，很肤浅，没有实质内容。而通常情况下，以前人们会深入探讨技术主题，他们会从总体描述开始，但他们会进行测试，他们会批评，如果他们真的测试了某个东西，你还会看到代码。现在你看不到了。
我相信，真实性将变得极其重要，而且策展本身也将非常有价值。那些擅长策展的人将比其他人拥有优势，因为我们将淹没在到处都是稀释内容的海洋中。然后是真实性、生活气息、灵魂的补充。
是的，灵魂的补充，实体地点。如今，实体地点又变得越来越流行。甚至现在美国的初创公司，他们有一个职位，我不记得叫什么了。有一个头衔，是负责公司线下活动的人，目的是吸引客户等等。这变得越来越必要。
是的。你对深度伪造（deep fake）做了一个非常棒的描述，对吧？现在，我是一家银行。你打电话给我，告诉我：“你想转账，我该如何验证真实性？”事实上，今天银行要求你带着身份证件去分行进行验证。是的，我向你保证，我们又回到了以前的方式。
许多公司正在实施的 KYC（了解你的客户）流程，我发现它非常棒。我之前在 LinkedIn 上分享过一些例子。一张有点褪色的发票，包含正确的信息，正确的增值税，与餐厅发票一模一样，你制作出来，在我看来，几乎无法与真实发票区分开来。同样，当你用身份证件进行 KYC 时。我当时只是花了些时间制作了孙悟空的身份证件。我可以向你保证，如果人们不知道孙悟空是动漫人物，他们是看不出区别的。
KYC 是指当你需要提供身份证件、展示你的脸等等，以便公司知道是你本人时。无论是安东尼要求转账还是注册等等。到目前为止，你只需要拿出手机，对着摄像头，然后放入身份证件，就可以了。
而且，在欧洲一些国家，有关于数字身份的项目。所以你知道，当你有一天在法国的市政厅办理身份证时，你可以安装应用程序并进行物理验证。现在有了数字身份。所以这种物理验证将成为许多主题的标准。也就是说，当你第一次获得数字身份时，你需要去某个地方进行物理验证。在法国，我们选择市政厅，至少在某些主题上。在突尼斯，是电信运营商。所以国家已经授权运营商的代理机构，由人类来验证你至少来过一次。然后，你就可以使用手机上的数字身份来处理其余的操作了。
因为所有那些让你扫描护照、向左转、向右转、展示你脸的应用程序，它们都能轻松应对深度伪造。你怎么办？你放一个屏幕，屏幕上有人脸，深度伪造的人脸对着手机。
不，不，不是那样的。你需要在手机上安装一个应用程序，然后在里面我放了 30 张拉森的照片。所以，当我启动应用程序创建银行账户时，它会替换摄像头。它会替换摄像头的视频流。哇！所以，即使有人在你面前说，“来，给我看看你的脸”，你明白吗？他即兴发挥，你就在他面前。但是他看到的是拉森。你明白吗？今天，这正在破坏所有日常系统，它正在发生。也就是说，KYC 解决方案的提供商都说，每天都有深度伪造通过。
而且，这周让我着迷的最后一件事，或者说过去两周让我着迷的最后一件事，是一段视频，它展示了通过语音命令一个人形机器人或非人形机器人，说“来，做这个，做那个”的梦想。有一段视频在现实生活中非常接近这个时刻。一个人坐在他的特斯拉里，他这样坐着，问：“你能带我去最近的超市吗？”特斯拉回答他，说：“好的，最近的超市在XX地址，离这里15分钟。你想去吗？”他说：“好的，去吧。”车子启动，开始行驶。然后他说：“哦，不，不，我不想走这条路。这太烦人了，我不喜欢这个地方。另一边有没有近一点的超市？”车子说：“哦，是的，如果你愿意，我可以改变方向，18分钟，在左边。”他说：“去吧，走。”而车子当时正在行驶。所以，它掉头了。所以，你真的看到一个人形图像被放在一个轮式机器人上，仅此而已。它也可以是人形机器人，并且可以发出命令，它会立即回应并执行。而且非常流畅。没有停顿。
是的，就像你有一个司机，你有一个出租车司机，你坐在一辆出租车里，而出租车司机没有自己的意见。因为有时他会说：“不，不，是的，是的，我要走这边，因为我不相信 Waze。”而那个人说：“我想要一个开着的超市，对吧？”所以它会搜索互联网，现在是开着的，就在那边。不。
我想这更糟糕，我想买某个产品，带我去卖这个产品的地点。你明白吗？
而且，我觉得这很接近，虽然还不是什么惊天动地的事情，但它确实接近了人机交互的流畅性，你什么都不用点击，只是坐在座位上，就能控制整个机器，而这台机器拥有强大的能力。所以，这是我最近看到的一些令人惊叹的时刻。
是的，这相当迷人，因为当你看看最近的汽车展时，你会发现他们确实在计划这类应用，因为现在有很多模式。你有一辆车，有方向盘，有会议模式。你走进车里，方向盘会收进车里的一个盒子里，然后就变成语音控制了。你在开会时，你说“注意，向左转，不是向右转”，然后你可以继续开会。
我认为特斯拉的价格，以及关于 Optimus 机器人的一些令人惊讶的视频，都包含在这种自主性中。我不知道这是否是表演，我们刚才还在谈论为了吸引市场而进行表演，因为现在机器人的人工关节非常令人印象深刻。
当然，Optimus 中也有很多虚假成分，因为机器人很令人印象深刻，所以它是存在的，它是真实的等等，但在很多演示中，是人类在驾驶。
好的。如果不是说 100%，那就是一个穿衣服的人。
不，恰恰相反，不是穿衣服的人，而是人类在驾驶，尤其是一个非常著名的演示，它是一个酒保。
是的，那个是远程控制的。它是远程控制的。这是众所周知的，是公开的。
但是，我认为美国人在销售价值方面做得非常好。所以你能够想象。我稍微缓和一下。我同意。确实，我认为我们已经跨过了一个门槛。也就是说，机器人的流畅性非常好。它们是 100% 自主的吗？不。我们刚才也谈到了，要实现 100% 自主，它们需要有计算能力来快速运行。它们现在还没有做到。
但是，现在有一些测试，比如 Figure 机器人，人形机器人，它们在宝马的生产线上工作，进行 20 小时的轮班，操作和工具与人类完全相同，而且一切顺利。所以，我们还没有达到通用机器人或全能机器人的水平，但我们已经有了真正起作用的东西。这不是虚假的。所以，当我们展望未来时，是的，我愿意展望 5 到 10 年，认为我们将看到 10 万个机器人进入工厂，这将成为现实。
你看，中国人建造了一条他们大力宣传的高速公路。这是一条 100 公里的高速公路，没有一个人类工人参与建造。这并不意味着没有人类参与，而是没有人类工人。有大约十名操作员在那里监督，确保不会出错等等。但是所有的建筑机械都自动运行，所有的设备，锤子，等等，都实现了自动化。但是，有很多工程师和技术人员在那里监控一切，确保一切正常运行。
但是，这确实改变了我们进行基础设施建设的能力。如果我们能以这种方式建造高铁线路，成本将完全不同。
是的，绝对是疯狂的。就像黑暗工厂一样，工厂里总有几个人在某个房间里，那是工厂里唯一亮着的房间，他们负责重启或在东西卡住时进行疏通等等。看到整个工厂在黑暗中运行，有点令人沮丧，只有几盏小灯让你行走，而且也不加热。所以它很冷，实际上更好，能源效率更高。
是的，但是当你提到有几个人在那里进行调试等等时，我给你发过一个我发现非常有趣的轶事，那就是 Waymo，这辆车非常令人印象深刻。我确实乘坐过 Waymo，在旧金山。这些车是完全自主的，它们的流畅性、精确性等等都非常令人印象深刻。避让车辆，总之，令人印象深刻。
但是，管理一辆车比仅仅驾驶它要复杂得多。所以他们付钱给人们来关门或后备箱，如果它们没有关好。客户，如果客户被夹到，因为安全带卡住了门或其他什么。有一个应用程序，你可以申请，每分钟支付 20 美元，这是一个零工，你可以注册，如果你是学生，需要钱，你会收到工作，就是去关门，去关后备箱。
好了，我们已经谈完了这个话题。所以，我想让 Karim 来谈谈 Yann LeCun，他本人，为什么他能筹集到如此巨额的资金，而我们却不知道他到底要做什么？
实际上，LeCun 是人工智能领域许多事物的早期参与者，也就是说，在他的职业生涯中，他一直是 OCR、语言模型、语言模型的迭代等等的先驱。我认为他通过他在 Meta 的时期以及他有点大嘴巴的性格，为公众所熟知。所以，当有采访时，他会说出他的想法，我认为他正处于他职业生涯的一个阶段，他不在乎，他直言不讳。而且他是一个非常雄心勃勃的人，所以他坚信，从本质上讲，大型语言模型（LLM）已经达到了它们的极限。这还有待讨论，还有多少增量空间，但他认为，如果我们真的想实现所谓的通用人工智能（AGI），我们就需要发明一些更根本的东西。
所以，他最终离开了 Meta，原因有很多，人们可能认为他被一个比他年轻一半的人管理，而这个人，至少对 Yann 来说，只有他一半的才华。而且，我记不起那个人的名字了，据称他与 Yann 完全不合，Yann 在公开场合也毫不避讳，所以这不是什么秘密。
所以 Yann 正在着手一项更宏伟的事业，这已经上了新闻。他正在为一家估值 30 亿美元的公司筹集 5 亿美元，至少新闻是这么说的。我当然也设法在其中投了一点钱。
但在这个融资轮中令人印象深刻的是人们对 Yann 的信任程度，以及 Yann 分享的信息之少。所以，我们都押注于这个人和他的愿景，而不是他真正要做的事情，因为我们不知道。但这是令人兴奋的，我们迫不及待地想知道。
当你提到 Yann 的观点时，他的观点是，LLM，我们已经从中获得了 80% 到 90% 的 LLM 所能做到的。如果我们想达到更高的智能水平，也许不是 AGI，但至少是下一个智能水平，巨大的飞跃将来自其他地方。
但他们说的是什么？不，有研究的部分。这就像我们说，我们有一辆轻便摩托车，我们正在优化它，它越跑越快等等。但如果你真的想走得很远，你需要一架飞机。所以他说：“我要从零开始，我要做下一个创新，让我们停止试图优化轻便摩托车，让我们真正快速地到达。”所以这就是愿景。
而且，由于他是人工智能领域过去 20 年来最主要的先驱人物之一，甚至在 LLM 出现之前就是先驱。绝对是。人们愿意为这个估值下注。
你说英伟达也投资了。有传言说英伟达也投资了。今天早上有一篇文章说英伟达投资了，这表明确实有一些巨头相信。因为你不能从像我这样的人那里筹集 5 亿美元。你需要很多人。而且，他没有演示文稿，没有演示文稿。当然，大额投资可能我什么都没收到。我这个规模的，什么都没收到，除了媒体上的宣传，那就是“伙计们，LLM 不会带我们到达我们想去的地方。”
像 OpenAI 这样的公司，他们也这么认为吗？他们认为我们将继续在 LLM 上发展，但我认为他们都在同时寻找一些东西，以避免被超越，因为如果你走错了路，最终不会是 LLM 带你前进。我们已经看到了 GPT-5 和 GPT-4 之间的区别，我们也没有看到像 GPT-4 和 GPT-3 之间那样通常的飞跃。
嗯，我们感觉到模型并没有带来每次都带来的增量，现在是边际上的，它不再像以前那么强大了。
它不再那么强大，但仍然出奇地强大。也就是说，无论是 GPT-5.2 还是我们上次讨论过的 Jim 3，它们仍然比我们想象的要好得多。但趋势是真实的，也就是说，趋势开始趋于平缓。
我属于乐观派，因为我别无选择，因为这是我们今天拥有的技术，我用今天拥有的技术提供我的服务。所以我正在进行工程方面的改进。但是，那些认为我们将实现通用人工智能并带来革命的人，他们坚信这不是正确的途径。
事实上，我认为多年来，所有从事人工智能的公司都共享一个观点，那就是文本本身不足以构建高级智能模型。他们无法仅凭文本就理解整个世界及其复杂性。他们理解很多事情，但还不够。
但在这里，方法可能会改变，一些人相信，通过更多地转向多模态，就像 Gemini 一样，转向语音、视频、文本、3D 等等，可以弥补这一点。也就是说，除了文本之外，我们还将理解，比如说，物理学，通过视频理解世界。例如，你会理解当一个球落下时会发生什么，这种力学，你可能可以从视频中推断出来。
这是一种方法。我认为这使得 Gemini 比其他模型更快地取得了飞跃，而且我认为他们还有进一步的改进空间。
是的，但 Yann 在这方面的立场是，我认为我们需要从头开始，构建真正理解世界的模型。所以，他不是说我想构建语言模型，他说我想构建世界模型，它们能够理解，如果我采取一个行动，它的后果是什么。明白吗？如果它们理解了这些行动的后果，它们就可以预测更有趣的事情，并对世界有更细致的理解。
那么，他有实现这一目标的途径吗？有几篇研究论文发表了几年，试图勾勒出大致轮廓。但确实，在这个层面上还有很多东西需要探索。
而且，当你观察一个婴儿时，这真的很令人印象深刻。你知道，我有一个 15 个月大的女儿，我经常观察她。你会发现，婴儿在理解语言之前很久就学会并理解基本的物理定律。不需要语言描述来理解你刚才说的，当某物落下时，有什么后果，当一个物体在另一个物体前面时，它仍然存在，即使我看不见它，之后我又能看到它。
所以，即使你处理了数十亿份文件，你也无法神奇地理解并学会这些物理定律。我非常同意。大自然不是这样的。
正是如此。这正是 Yann 总是说的。他说，事实上，一个孩子在生命的最初几个月里吸收的信息量比我们迄今为止创建的所有 LLM 都要多。所以，我们正在错过一些东西。
所以，我曾说过有几种研究途径。目前，有一些机器人正在通过模仿人类来学习操纵物体。也就是说，这些模型的学习方法，最初是从文本开始的，我们转向了其他模态，如声音、视频，但我们开始明白，如果你想理解世界，你就必须根植于这个世界。你必须能够看到人类是如何做事情的，这样你才能避免像人类一样。
所以，目前在研究方面有很多途径，而 Yann 有一个我认为很强的想法，他不会马上告诉所有人，因为他不想立即全部卖掉，但我认为他知道如何解决这个问题，如果他筹集了资金，说明他有一条路，他想在这上面投入资金。
但也有一个理论，一个观点认为，在代码方面非常出色的模型，比如 Cloud，比如 Tropy，更有可能实现通用人工智能。我们稍后会定义 AGI，因为关于它的定义存在争议。但也许，是什么让一个在代码方面表现出色的模型最终更接近呢？
这是推理的问题。它能推理吗？它有什么比其他模型更强的优势呢？
它可以构建。是的。它可以构建，它可以扩展。是的。
如果我们从人类社会来看，你看，500 年前，我们作为物种，并没有变得不那么聪明，但我认为我们围绕自己创造了系统，算法，工具。甚至超越了计算机，即使是民法典，实际上也是一种算法，一种法律排序。所以，我们创造了彼此之间的机制，使我们作为一个组织变得更加强大，而代码只是加速了这一点。也就是说，有很多事情我能做，因为我知道如何编写代码。
你看，如果有一个人工智能，它有能力编写代码，它的行动范围就会大大增加，因为它可以立即构建工具，如果它需要构建一个工具来达到某个目标，它甚至可以同时构建许多工具。它可以构建自己，它可以构建自己的 V2 版本。
这是递归的。正是如此。这是递归的。然后，你就进入了真正的指数级增长。也就是说，如果它能阅读自己的代码，操作它，意识到它犯了错误，它就会修改自己的代码。你想，如果我意识到我每次都忘记一些事情，我就会去修补我的记忆，这样我就不会再忘记了。
你想，过了一段时间，你就会在你累的时候给你的心脏充电。是的，每次你累了，你都会说：“哦，不，我会给我的心脏充电，或者我会给我的肌肉充电，以便下次做得更好。”
你看，递归方面，我认为人们并没有真正意识到，因为想象一下，也许最快，最容易理解的是，机器人本身能够构建其他机器人。
嗯，这是一个令人恐惧的画面，因为我们想象着我们将建造所有这些机器人，然后我们认为这是有限的，因为我们需要建造十亿个等等。但是，如果你赋予它足够智能，而且中国已经有一些生产线，机器人正在建造它们自己的零件，建造与它们相似的机器人，比如手，这是机器人中最复杂的部分之一。能够达到这种递归是一种巨大的力量。
事实上，我们需要理解的是，我们上次谈到的，当一个模型学习到某样东西，当它获得一种新兴能力时，会发生什么。我们上次看到的是，当你将一个模型专门用于代码时，实际上，在代码方面变得更好，其他能力也会得到泛化。它在逻辑方面更好，因为代码需要逻辑。它在使用工具方面更好，因为这也属于思考，任务分解。
所以，它非常专注于代码，因为这也是一种非常容易训练模型的方式，因为你可以验证代码是否好。所以，你突然进入了一个良性循环，人工智能可以创造自己的问题，找到解决方案，并可以客观地验证。这是使模型在代码和推理方面变得更好的第一步。
这些在代码和推理方面更好的模型会泛化。它们的逻辑现在更好，正如 Karim 所说，现在它们能够推理，拥有良好的逻辑，编写代码，因此它们现在可以构建在它们已有的基础上。所以，你进入了这个循环，你认为，最终，这是一种智能，它不仅仅解决一个专业问题。这是一种有潜力解决所有问题的智能。这就是 AGI 的定义，我们正在朝着这个方向发展，能够解决任何问题，因为以常规方式编码会发展某些能力。你知道我的意思吗？就像你说，骑自行车会锻炼小腿，编码也会锻炼很多能力，这些能力以后可以用于其他很多事情。
而且迭代速度更快，正如 Wasim 所说，因为专注于代码的人会比其他人发展得更快，因为这更容易，迭代速度要快得多。
这就是为什么今天所有的研究，如果你看看 OpenAI、Anthropic、Gemini 等等，它们都非常关注代码，以及科学、数学。为什么？因为这些是可以客观验证的问题。你可以说，人工智能是否成功做到了，我们是否成功做到了，所以你有一个衡量成功的标准，这很容易。如果你有成功的衡量标准，那么纠正就很容易，纠正哲学或诗歌或绘画的副本就很容易。
而且，如果你假设你的模型在一个领域取得了显著进步，它就会将这种能力泛化到其他领域，这还有待证明，但它越来越被证明。
它越来越被证明。我们看到，如果你提高一个模型在某个主题上的能力，比如说代码或数学，你会发现，在其他可能相关的方面，它也会有所提高。例如，它的哲学思考能力会提高，它的数学解题能力会提高等等。
甚至它的作弊能力，我们上次也谈到了，如果你教它在某个方面作弊，它就会学会成为所有方面的作弊者。事实上，你就会有一个，它不是封闭的，这些能力不是封闭的，你学习一个领域，而其他一切都保持不变。不，它会传播到模型的所有能力。
是的，绝对是。就像有人，我不知道，你训练他成为一名会计师，然后你想训练他成为人力资源，你不是从零开始，因为他的会计师培训可能已经给了他 70% 的所需技能。而且，这是税务，因为税务与会计相邻，所以是相邻的，他会带着更多的行李出发，即使这是一个非常深入和复杂的主题，他也带着更多的行李出发。
所以，我们的理论是，那些编写大量代码的 LLM，实际上它们是……
那么，你如何进入一个逻辑，比如说这些大公司想要创建能够自我进化的模型，因此可能能够自己创建数据集，但这是一个相关的数据集，我可以创建任意多的数学问题，任意多的代码问题，并且我可以自动为它们评分。
这是真的，你进入了一个循环，它可能变得非常自主。
那么，你现在更看好 Anthropic 吗？因为我们之前谈到过，但现在它们已经成为 OpenAI 的严肃竞争者，而 OpenAI 曾经是无可争议的。现在有 Gemini 和 Claude，它们成为了非常严肃的挑战者，甚至可能更有前途。
嗯，Anthropic 还没有上市，但他们最近进行了一轮融资。
我非常看好 Google，因为它们采取了双管齐下的方法。它们有在代码和数学方面进行良性学习的方法，而且它们拥有其他公司没有的海量数据。事实上，仅仅拥有 YouTube 就是一个巨大的竞争优势，还有社交网络和分发渠道等等。
所以，我非常看好它们。我观察其他公司，试图找出它们的优势是什么。OpenAI，我们感觉它们触及了极限。Claude，它们从一开始就采取了与 LLM 非常不同的方法，但它们也会受到数据量的限制。那么，过度训练代码是否会给它们带来优势，还是它们将继续专注于代码和科学领域？
你看？
另外，Claude 在市场上开始出现一个非常重要的方面，那就是 Anthropic 被认为在数据方面更值得信赖。因此，在企业领域，Claude 正在取得进展，因为它被认为更安全，而且它正在利用这种企业声誉来构建许多非常有用的工具。
企业，对我来说，LLM 协作能力（MCP）并非偶然来自 Anthropic。代理的 API。正是如此。对我来说，Anthropic 在这方面处于领先地位并成功地确立了自己的模式并非偶然，因为它们意识到它们在企业领域有机会，而在 B2C 领域，它们确实有些落后。ChatGPT 已经成为……你知道，面包师使用 ChatGPT，或者工匠等等。也就是说，主流。
但是，Anthropic，我开始听到这种说法了。事实上，你说得对。而且，Anthropic 也采取了双管齐下的策略。第一个是安全性。它们是唯一一家今天发布大量关于如何理解模型行为并使其更安全的信息的公司。
在企业方面，它们也是唯一一家建立与实际经济相关的基准的公司。例如，它们发明的一个基准是“自动售货机基准”。事实上，它是一个自动售货机，它们将 Claude 设定为一个自动售货机的经理，负责供应商、销售、谈判等等。这是一个与学术基准非常不同的基准，因为它没有限制，没有 100%。你可以做得更好，赚更多的钱。因为这是在真实条件下。
当你给它更多的工具时，你会看到它在改进。当你给它一个 CEO 来指导它时，你会看到它在改进。你会看到它在很多方面都有显著的改进。你会看到人们试图攻击它。
投射。
你可以设想让克洛德成为你的雇员。事实上，他们试图模拟真实的混乱世界，看看这些模型将如何发展和管理业务或带来经济价值。因为基准测试就是市场用来比较性能的那些著名的测试，但根据你的测试方式，结果可能不尽相同。你说他们创建了自己的基准测试，因为通常进行基准测试的人是独立的。他们这样做，所有公司都进行了基准测试。OpenAI 也发布了自己的基准测试，之后其他公司也稍微继承了这些基准测试，以便与这些基准测试进行比较。是的，但在 Tropique，我们选择说“我想测试这些模型管理业务的能力”。所以，我会给他们 500 美元。是的。我将评估他们一年，在这一年里，他们的任务是最大化他们的利润，所以我们将测试十几个，有些会亏损。今天，在这个基准测试中最好的模型是 JMID 3 Pro，它在一年内从 500 美元成功增长到 5500 美元，我想是这样。怎么做到的？从供应商那里购买，协商价格，然后卖给客户，并妥善管理库存等等。通过发送电子邮件，使用商学院的游戏工具，你看到的是 LLM 在玩游戏，所以这是模拟的，是在一个模拟的世界里。这是一个模拟的世界。供应商也是如此，供应商有好有坏，有些供应商是诚实的，有些是不诚实的，有些供应商在财务上是稳定的，有些则不是。例如，有一个 GPT 5.1，它亏了很多钱，因为 GPT 实际上太诚实了，它太天真了，它信任别人，所以当它购买时，它倾向于立即付款，它有一个供应商破产了，它什么也没收到。所以它在它的业务中出现了一个漏洞。而 Gemini，例如，在谈判中极其激进。当你处于一种情况，它认为价格不适合它时，它会去寻找其他供应商，它不会轻易放弃。而且没有上限。也就是说，今天 GMD 3 Pro 是 5500 美元。在 Tropique 的估计是，如果它能更好地管理库存，更好地选择产品，它很容易就能翻 10 倍。如果是一个人类在玩，也许他能做到。所以，他们的估计是，一个模型在一年内应该能达到 60000 到 65000 美元。所以这也给了他们潜在的演变。他们知道他们可以真正改进模型。那么，是模型本身吗？是工具吗？是围绕它的组织吗？因为当他们引入另一个充当公司总裁的模型时，那个模型准备了 OKR，目标和结果，它设定了目标。当管理分销商的初始模型想打折或赠送礼物时，公司总裁会说不，我们不做这个。这样就可以避免在决策中亏损。所以我很喜欢这个基准测试，因为它也教会了我们如何更好地开发代理，如何让他们更好地协作，以确保他们更安全，更注重结果，就像在真正的游戏中一样。你看到 Tropique 正在设置不同的场景，我们正在寻找这些场景来改进这些模型的最终结果。所以他们也从他们的基准测试中学习，以制作第二版、第三版，甚至是如何更好地管理我的销售人员以及人类，你看，因为这毕竟是一个模拟，是的，这显然不一样，但你意识到我们在管理中建立的规则也适用于 LLM。是的，完全正确。还有关于星际争霸等游戏的模拟和基准测试，情况也差不多，有很多自由度，AI 需要做出决定等等。好吧，它比人类更快地点击鼠标。有一些基准测试，你限制了速度。哦，是的，确实如此，你必须限制。星际争霸 2。是的。是的。或者，它是否还在人类的星际争霸中获胜？它达到了职业水平，然后 DeepMind 被吸收去为谷歌的业务做更有趣的事情。但是的，因为这是他们长期以来一直关注的主题。丹尼斯，他确实在星际争霸上做了很多工作。但他们在认真战斗的时候就停下来了。不，实际上很有趣，因为 DeepMind 最初的目标是解决人类最棘手的问题。所以是 Alpha Fold，它在 2024 年获得了诺贝尔化学奖，用于分析蛋白质。他们想从简单的游戏开始，然后拥有国际象棋、围棋、星际争霸的算法，因为对他们来说，这是一种方法，可以将其应用于核聚变优化，他们将其视为游戏。只是在某个时候，正如你所说，它变得严肃起来。有钱在里面。所以谷歌让他们回到。当 ChatGPT 出现时，它变得严肃起来。当它改变时，谷歌想“天哪，我要输掉这场战斗了。”所以创始人回来了。红色代码，我们召集所有人，我们将所有人重新调整到主要目标，而不是公司的目标。但有一部非常好的纪录片，我认为在 YouTube 上叫做《思考机器》，是关于 DeepMind 的创始人丹尼斯的。已经有 3.3 亿次观看。3.3 亿次观看。你们看过吗，伙计们，《思考机器》非常棒，非常鼓舞人心。它始于 Alpha Fold，始于整个冒险，他们试图解决问题，他们想象出蛋白质的 3D 形状。但如果你有了 3D 形状，你就可以更容易地预测它在人体上的作用，而无需知道分子。这就是医学革命的发生。Alpha Fold 确实配得上他们的诺贝尔奖。是的。是的，这是当之无愧的。这是一个巨大的，这可能有点技术性，人们可能不理解，但他们可以深入研究这个主题，因为我认为这是我们迄今为止最崇高的应用之一。我记得我在 2023 年或 2022 年在 Medium 上写了一篇关于 Alpha Fold 的文章。是的。因为这是后续的联系。是的，没错。我想谈谈地缘政治方面，因为我认为人们没有意识到，因为人们谈论了很多关于泡沫的事情，但实际上那些谈论泡沫的人却错过了巨大的事情，那就是美国和中国有意识地、有目的地决定加入这场竞赛。有一场公开的竞赛，有点像斯普特尼克时刻，甚至可能像曼哈顿计划，他们认为这些工具的后果是如此巨大，以至于必须以最快的速度构建计算能力，拥有所需的能源、计算能力和数据，以拥有整个生态系统，然后你就能释放力量。正如你刚才所说，如果你有能够自我制造的机器，如果你有能够自我开发的算法，你很容易就能想象出你将统治世界。所以，这两个帝国都明白了这一点，它们正在竞赛，这就是为什么资本正在流向人工智能。这就是为什么很多价值，你知道，耐克和可口可乐等公司都在下跌。不是因为这些公司的业绩不好，而是因为资本正在从这些公司转移到人工智能。所以这给人一种泡沫的印象，但我认为它管理得很好，因为有一个高度协调的媒体叙事，说一年内就会出现通用人工智能，这样所有美国投资者都会投资于人工智能。然后，当一年过去时，就会出现预期的管理。但实际上，一年后将不再有编码员。你知道，来自 Anthropique 的家伙一年前说，到 2025 年底将不再有开发人员。到了 2026 年，他说不，那将是 2027 年，届时将有通用人工智能等等。实际上，他们正在制造叙事，以便投资者将所有美国金融力量投入人工智能，以赢得这场比赛，因为这是最终的比赛。实际上，某种程度上，比赛已经开始，这是最终的比赛。好吧，在欧洲，我们说这是泡沫，你看，不幸的是，我们有点置身事外。然后，从资本的角度来看，这是泡沫的定义，基本上是所有这些私人资本的投资，有多少会留下来？不是它是否会成功，而是有多少会留下来。但我也同意我所说的，这就是为什么我说有一个叙事编排，以避免这个泡沫破裂，因为泡沫确实存在，因为我们不会立即获得预期的结果。但由于美国人有 10 到 15 年的视野，他们知道比赛现在就开始了。所以，如果你不投入所有私人和公共资源，你永远无法成功。但可以肯定的是，你不会在两年内获得财务回报。但他们会讲不同的故事，他们会找到东西，会有一些壮观的事情，他们会展示出来，他们会提供一些红肉让我们吃。但背后，他们必须分配资本。但你不能押注泡沫。我想说的是，投资者不能押注泡沫，因为即使没有即时结果，资本的集中度也会持续存在。这就像你对抗雪崩一样，雪崩来了，你说“不，我要做空人工智能指数，这是不可能的。”实际上，我认为你说得对，这有点像曼哈顿计划。我们不是在经历像互联网泡沫那样的泡沫。互联网泡沫是技术泡沫。现在，我们正处于一个具有巨大地缘政治意义的泡沫中，没有价值。实际上，你必须投入你所有的精力、你所有的金钱，因为谁能实现通用人工智能，谁就能定义通用人工智能，实际上，他拥有竞争优势，而另一方则处于中世纪。这就像波兰骑兵对抗德国坦克。实际上，这完全不同了。你拥有能够解决你的能源、供应、智力、所有工业问题的智能。所以，你进入了一个指数级进化的循环。对我来说，看到像这样的人很早就来找你，说“我们不需要考虑商业模式。如果我们能破解这个，如果我们投入所有资源并破解这个，通用人工智能会告诉我们该做什么，你可以阻止和你比赛的人成功。”也就是说，有点像如果有人比其他人先成功，就像在曼哈顿计划中一样，他可以阻止其他人。是的。一颗原子弹在他们头上，他可以阻止他们成功。所以有这种理论。在最悲观和略带阴谋论的群体中，人们将当前的地缘政治与权利开始被侵蚀，并且有统治的言论联系起来。许多人将此与美国人认为他们非常接近获得技术统治联系起来，因此他们已经允许了。是的。所以，在最极端的圈子里，他们认为人工智能，无论如何，是当前特朗普主义的燃料之一。至少在西方，如果排除中国，他们是对的。我有点想说，因为我认为他（卡里姆）是对的，他们认为他们非常接近，但我也认为他们也感觉到，就像第二次世界大战期间，德国人也非常接近一样。现在是中国人。所以，实际上，这变得非常接近。我们必须加倍努力，因为实际上，如果我们放慢速度，如果我们不是第一个超越我们的人，我们将失去一切。我们将失去一切。因为你正在接触一些事情，当他们说通用人工智能会给你巨大的竞争优势时，想想网络安全。如果我现在可以入侵你所有的系统并阻止你所有的解决方案，你能做什么？我真的可以让你瘫痪，让你永远无法追上我。所以，这里有地缘政治的利益，它们远远超出了正在投入的所有资本。它远远超过了金钱。这就是为什么我确信美国资本将在必要的时间内大量投入其中，他们会找到一切办法，如果需要降低利率，他们会降低 1%。如果需要做一些壮观的、有点虚假的事情，就像我们知道的许多壮观的事情一样，比如去委内瑞拉寻找石油。是的。确切地说，你必须对某些国家实施禁运，以防止他们。这肯定会发生，我认为我们将达到一个目标，这是最终的比赛。我认为这是最终的比赛。所以，那些谈论泡沫的人，他们的解读非常金融化，非常技术化，而且是私人资本，不要忘记这一点。而且非常私人。确切地说。而现在，整个国家都在动员起来，我认为不仅仅是算法和所有相关的东西，因为数据是一个非常重要的事情。即使欧洲能够找到模型，它也有一个巨大的问题，那就是数据。它没有谷歌的数据，它没有所有这些美国巨头的的数据。还有能源问题。它没有石油，它的核能非常弱。所以，需要非常强的额外能源消耗才能提供超级计算机，超级计算机需要消耗大量能源。而且，正如经常发生的那样，当我们比较欧洲和美国时，我们没有私营部门的力量，不是国家银行。也就是说，在美国，有私营公司建造核电站。我们不是在谈论同样的事情。所以你可以来收购这家公司或投资它。我们是国家政策，所以必须移动一台更难移动的机器。是的。与一个更慢的国家相比，因为中国人也是国家政策，但他们以一种速度前进，他们会完全切换，如果他们必须制定国家政策，那么形式化程度较低，投票和公投较少，这使得你可以更快地前进。是的，当然。如果你问别人的意见，你会很快。这就是事物的本质。你想象一下，如果工业不需要那么多工人，有自我制造的机器人，它们制造的机器人制造无人机，这些无人机自己从错误中学习并改进它们的设计。当然，你面前的力量，即使它有工厂，但这就是中国的优势，因为在过去的 50 年里，欧洲和美国已经将中国工业化了。所以它成了世界的工厂。但在此期间，他们已经获得了进入下一个阶段的技术。实际上，这才是聪明之处。他们没有停留在工厂，世界的工人，完全停留在那里。实际上，在 2024 年，我们知道 54% 的工业机械化，即新工厂或工厂现代化，都在中国。最有趣的部分是，它不是进口技术，而是中国技术正在服务于中国市场，而且它们面临着巨大的挑战。实际上，它们今天的工业化经济每年增长 10%，并预计将持续到 2028 年。所以，实际上，它们有企业有巨大的动力去自动化、机器人化、直接部署到它们的工厂，而我们看到的是与美国和欧洲完全不同的东西，而且有一个良性循环，简直是疯狂的，我认为欧洲没有意识到这一点。在工业中，一个复杂的问题是，你看，我记得我刚开始职业生涯时，我在 Parrot 工作，例如，在硬件部门，我从事软件部分，但我看到了他们所做的。当然，当你推出新设备时，你会制作第一个原型。你会要求你的供应商提供一些特定的组件，如果你需要的话。他们需要 6 周才能交付，因为制作原型，然后运到法国等等。所以，最终你的创新周期会慢得多。非常慢。是的。今天在深圳。深圳，是的。12 小时内送达。12 小时内送达。也就是说，你有一个想法，你有一个概念，你想制造下一个会议室设备。你有第一个原型，你有第一个，你设计了你的第一个设计，你订购了你的零件，它们在 12 小时内到达，因为整个生态系统都在深圳周围。我不知道我们是否意识到深圳这个特大城市，是深圳和邻近的城市。我不知道我们是否意识到有 1.2 亿人口。好的，是深圳、香港和邻近的城市。它曾经是一个渔村，现在有 1.2 亿人口。里面什么都有。所以，从想法到客户。在同样的 1.2 亿人口中，速度如此之快，与我们所知的相比，你进入了这个循环，而如果你在巴黎或美国，你必须等待你的原型到达，然后你必须等待每个零件到达，然后你会测试，假设它效果不好，你就会要求一个新的原型，你不会在你的国家里找所有的供应商，所以你有外国供应商等等，一切都是定制的，如果你需要迭代 15 次，你就会做 15 次 6 周，而另一个人会用 15 天完成，因为实际上，我认为我们现在意识到了中国前进的速度，那就是它们拥有巨大的标准化能力。当我们谈论 12 小时的原型时，我谈论的是 72 小时内建成的工厂。实际上，它们能够建立生产线，而这在我们这里需要几个月才能建立起来。它们已经将所有东西标准化，以至于它们能够非常快速地建立一切，无论是你的原型还是你的工厂。在价值链中，它们还有更上游的东西，那就是稀土，它们在中国，它们拥有所有的资源和大脑，就像稀土一样。实际上，它们拥有所有的能源和能源。也就是说，我不知道人们是否意识到，但在 3 年里，中国的部署能力相当于整个英国。是的，如果你看看中国的能源生产，在 3 年里，中国的能源生产相当于英国的总产量。现在，它们拥有与整个世界一样多的太阳能。是的，你看，它们正在这样做，而且还在继续。它们正在西藏建造世界上最大的大坝，一旦完工，这座大坝的发电量将相当于英国的发电量。它们在十年内增加了几个英国。所以，我不知道，它们有 40 个核反应堆正在建设中。所以，这就是为什么我们需要放大并从美国的角度来看。对面进展非常快。我们必须至少前进。这就是为什么它们有动力去摧毁一切。确切地说。它们正在清除所有障碍，它们必须尽快前进。你刚才说的卡里姆，人们没有意识到，中国在硬件方面领先于全世界。现在通用人工智能也依赖硬件。关节，机器人，人形或非人形。所以，当你看到中国的硬件进步时，确实，硅谷不是用来制造硬件的。它是为软件而生的。一切都针对软件进行了优化。所有的头脑，甚至风险投资家都专注于软件。而中国人，你可以找到资金，你有工程师，你有飞行员，你有工厂为你建造你的东西。总之，我们没有意识到这个差距。实际上，深圳地区生产几乎所有东西。它是世界上超过一半的电视。相机，所有的小米，小米本周宣布他们已经推出了一家工厂，你知道，黑暗工厂，也就是没有人类的工厂，没有光线，因为你不需要光线，因为它们是机器人，它们每秒生产一部手机，我认为在欧洲，我们没有意识到，欧洲人在这些两个大国的思维模式中已经不存在了。我们不再被计算在内。好了，我三个月前去了旧金山。旧金山现在转向亚洲是令人印象深刻的。在交流中，甚至在航班、往返航班、你进行的讨论中，人们的联系比我们更紧密。普通人谈论上海，并且比去巴黎或伦敦更频繁地去上海。而七八年前不是这样的。不，这真的让我震惊。特别是英国，英国一直很关注人工智能。是的，尤其是在旧金山，你感觉到这座城市已经转向，嗯，实际上，他们的市场是亚洲，他们的创新也来自于此，他们认为他们正在关注的竞争对手在亚洲，你看，所以你感觉到这座城市已经转向上海，而且你听到这种音乐，这真的让我很困扰。不，我们之前也谈到了西方人现在去新加坡旅行，每个人都寄往新加坡。甚至这种安全方面，你现在更信任东南亚了。以前，我永远不会把我的钱寄往新加坡。我指的是独裁，中国，日本，你看，是的。世界正在重新调整。我发现，在欧洲，这是，嗯，特朗普所做的不是问题的根源。这是结果。它不是免费的。它并非凭空而来。这是一种过度自信，我们赢了。总之，在我们自己的领域，我们已经远远领先了，你们再也没有发言权了。你看，那些批评 Mistral 的人，我们希望有一天能接待他们的 CEO，我不知道他，但有些人认识他，但总的来说，有些人批评法国在 Mistral 的融资方面提供了很多帮助。是的。而我说，你甚至没有意识到其他人做了什么。通常，应该只有 Mistral，然后应该讨论由哪位 CEO 来管理这家法国人工智能公司。他们选择了埃隆·马斯克，在很多事情上，在太空方面等等。他们把太空交给了他，埃隆·马斯克有他的履历。也许，也许有一些非常经验丰富的法国 CEO 可以委托，但国家应该把更多的力量投入到这些公司。他们对雷诺在无人机方面做了一些事情。这是雷诺在无人机方面的生产重组。我认为这是非常战略性的。但它必须以国家的力量来完成。你知道，还有另一件事，那就是法国的工程师。当你看到中国社会中中国工程师的地位，在中国政治中，你意识到这个国家本身是由工程师领导的。在美国，即使不是由工程师领导，它也让最好的大学工程师梦想着去，或者说，如果不是美国人，他们会引进中国人、印度人和伊朗人。令人惊讶的是，伊朗培养的工程师比法国人多，而我们在法国有这么多东西需要开发。所以我认为，欧洲也需要反思工程师的地位。最好的头脑，当我们还在大学里的时候，很多最好的学生根本不想做人工智能或建造技术。他们都想去投行，赚点钱，做投资银行，做高盛等等。你不能用投资银行来建立力量。而且，我认为奇怪的是，法国没有一个公开的工程师形象。几乎没有人，法国公众不知道任何工程师，也许知道一两个企业家，比如泽维尔·尼尔，但那些创造了技术并为所有人所知的家伙，已经不多了，而以前，你有，我不知道，你有雷诺，你有阿尔卡特，你有让法国人着迷的伟大工程师，但过去 100 年，是的，确实如此，中国独裁政权，中国共产党非常精英主义。是的。它是技术官僚的。尽管它是共产主义的。而它是极其技术官僚的。党是精英主义的，党的最高层也是精英主义的，从学习和科学的角度来看。这是现实。我们可以讨论政治制度、自由等等，但这是一个国家，你发现自己处于权力之中。成为权力的一部分的标准是智力水平、学习水平，你通过考试，你知道我的意思。我认为这已经开始显现了。他们甚至有大学，你知道，他们强迫所有公务员每三年去大学学习几个月，以更新他们对所有新事物的知识。欧洲公务员根本没有这种情况，这不存在。他们必须为了保持职位和晋升，每三年获得积分。这是某件事。嗯。好的。这是地缘政治角落，如果我们能快速回到这个角落，因为我认为有一件事我们没有讨论，那就是欧洲如何能追赶上来。那就是，实际上，有一些小国家的援助，但我认为工程师和企业也有意识。几周前，我在法国参加了一个关于云主权的线下会议，有一个信息让我印象深刻。有人拿起麦克风说：“实际上，我们今天不一定投资于我们在欧洲拥有的技术，因为我们总是会选择最好的产品，而这通常是美国产品。但如果我们一起想象，将我们 10% 到 15% 的基础设施预算分配给欧洲或法国的提供商，就会形成一个良性循环。但我们如何激励人们这样做呢？是否需要在此层面进行特殊干预？我们是在谈论税收抵免，还是个人意识的觉醒？但我想说的是，如果我们没有一点欧洲工业的意识，我们就无法在欧洲拥有像美国那样的大型企业，但也要有欧洲的全力支持。这是保护主义的回潮。或者说，这是保护主义的回潮。在欧洲，我们不擅长。最近被媒体报道的例子是法航和 Starlink。作为消费者，我经常乘坐法航，而且 Wi-Fi 很差，我迫不及待地想用 Starlink，但作为一名法国公民，我觉得这很可耻。所以，这总是这样，左派的心和右派的钱包之间，你看，这就是问题所在，因为无论如何，如果我们想在欧洲创造一个真正有竞争力的产业，我们就必须接受，也许在初期，我们必须接受与尚未成熟的技术合作，资助它们，使它们成熟，以便我们能够独立，无论是云、人工智能，还是我们为支付等提供的所有其他服务，我们都必须接受在几年内降低一个档次，以便能够赶上。实际上，一个要求高的客户是成长的最佳方式。当我创办 Expenia 时，正是我们最早的大客户，他们要求很高，他们会严厉批评你，他们会确保你做得好，他们会让你成长，然后你就会成为巨头。而法航选择 Starlink，我认为这是卫星运营商最复杂的用例之一，拥有庞大的机队，随时随地，等等，这确实令人沮丧。但你谈论这个，还有更糟的。不是关于 DGSI 的。我认为这更严重。你将所有公民的数据上传到美国云。这应该是完全非法的。这不再是选择问题。这就像你给，在互联网出现之前，就像一个外国情报部门来告诉你，“你想把你的所有数据都给我吗？你的工作是收集数据。”所以，如果你把它们交给另一个安全机构，那就是你公民的数据。是的。我有点理解，有人说：“但我没有其他软件，所以要么我在这方面很糟糕，要么我能力不足，所以我在石器时代。”要么我先用它们，等着有一天法国人开发出来，因为我们对美国人很天真。你会怎么做？想象一下，如果在巴黎警察人手不足，你会从中国一党制国家带来警察吗？嗯，来帮助你，直到你有了这个，这似乎很荒谬，带来 2000 名中国士兵来帮助。但实际上，我们对美国人也做同样的事情。我们对 Palantir 所做的是说，我没有资源。德国人确实有美国士兵。是的，我们不会谈论第二次世界大战的后果，但实际上，现在
我们所做的是，我们说：“我没有软件，也没有人力资源来确保法国公民的安全达到我想要的水平。我带回了美国士兵。我们正在输，因为今天我们多年来被教育要警惕中国服务或中国产品，因为无论如何他们都不尊重任何东西，他们会窃取你的数据”。但事实上，美国人也在做同样的事情，而且其本质非常透明。我的意思是，他们制定的《云法案》只是一项法律，规定如果数据链条中有美国人，我就有权查看和使用这些数据。斯诺登事件发生了，我们可以对此有任何想法，但这公开了我们被我们最亲密的盟友监视的事实。清楚地说。所以我们需要一个B计划。需要一个B计划。需要一个B计划。我认为，我找不到，我找不到任何关于B计划开始的迹象，你知道吗，即使明天我们被切断了所有美国攻击，因为我不知道，主权行为的后果可能会让我们在48小时内陷入困境，你知道吗，他们可以这样做，如果你切断了CRM，仅仅是这样，是的，是的，当然，然后你有点难，有一些项目，比如法国2030或其他项目，试图投资于技术主权，也就是说，今天，如果你证明你有一个特定的主题主权，那么更容易筹集公共资金。所以有公共意愿，但这种公共意愿是多速的，欧洲总是有叛徒。所以总会有人说：“好吧，我们有这个项目，但我会去买F35。”因此，实际上，欧洲内部存在破坏行为，而实际上，通过“地平线2020”和法国2030等同类项目，存在欧洲意愿，即说：“如果你有一个主权技术，我将资助你，希望有一个B计划。”但我们的执行方式不是中国政党，每个人都朝着自己的方向前进，而B计划需要时间。是的，是的，但你看，我们谈论了曼哈顿计划。我甚至会比欧洲走得更远，不仅她必须拥有自己的软件，而且她还必须利用所谓的工业间谍活动，因为有太多的头脑。所以，扬，这很酷。他肯定回来了，他在Meta等公司内部开发了东西，这些东西现在在他脑子里，他可以带回来。有太多的法国工程师在所有这些地方，所以应该有一个计划，因为我说，可能甚至没有计划，因为通常曼哈顿计划是一个计划，就像精英们聚集在一起，国家和私人，他们说我们要把所有这些东西都放在这里，这是法律，这是激励措施，好的，但它仍然是分散的，就像你说的。如果有一天有人想做一些主权的事情，它仍然是随风飘荡的。但这是一个真正的计划，我们缺少什么？漏洞是什么？我们选择冠军，我们选择，我们把任务交给Wassim，你知道的。但我认为这必须在更工业化和结构化的层面上进行。也许欧洲的权力结构不允许这样做。也许机构的运作方式，没有好的，这个主题的未来非常丰富，我们看到在如此短的时间内发生了多少事情。所以我认为我们将继续每月为这个频道制作一集。所有观看这一集的人，如果你有问题要问我们，请在评论中提出。我们将虔诚地查看您将输入的所有评论。我们将处理这些问题。有一个问题在我们的几个视频的评论中反复出现，那就是“你会告诉你女儿卡琳去读大学吗？”老实说，这是一个真正的问题。我真的在15个月大的时候问自己这个问题，所以还有时间。时间会流逝，很多事情会发生，但我感觉答案越来越是否定的。而且，很难知道20年后会发生什么，但它将是更手工的，更多的灵魂补充，更多的创造力，更多的人际关系，而不是会计、法律等。我想到的是，整个教育部分将发生一些变化，因为确实很多事情将是手工的，但在一个有AI的世界里，你不想让人们理解AI吗？有一个重要的智力因素来理解这些技术，有些人需要维护和发展这些技术。那么，今天的教育的未来是什么？我同意也许我们不需要90%的人拥有硕士学位，但你仍然可能有一些高度专业化的领域，这些领域仍然需要去那里。是的，但学校现在的样子是正确的吗？它从很久以前就开始过时了，但它过时了，我看到老师们，我认为它正在朝着正确的方向发展，老师们以前做什么？他们会给你上课，你在家做练习，你们在学校一起看。现在情况正好相反。你完全有理由在家里用AI复习你的课程。所以你家里有所有需要的东西来准备你的课程。当你来到课堂时，我们可以在那里测试你的知识，然后找出你没有理解的差距来纠正它。你把缺少的知识带进来。所以教育正在完全改变。现在这是我们教育人们的方式。专业领域还有意义吗？还有所有这些思考。你看，如果你进入一个专业领域，最后说：“恭喜你，你有一个文凭，但实际上AI比你做得更好，这毫无意义。”你看，翻译家，翻译家的未来是什么？是什么？而且，当你有了孩子时，你会从更长远的角度来看。确实。你的时间范围改变了。啊，我注意到了我自己，但你的时间范围改变了。所以他们不认为他们需要为2027年学习中文。他们认为，考虑到2040年的曲线，最好说中文。然后，下次我们将从评论中提问，并试图回答。不要犹豫，问我们任何你想问的问题。我们将逐条评论地阅读所有内容，我们三个人都会阅读，而不是正好。谢谢大家。很高兴。这是一种真正的乐趣。