340: Critical Thinking over Code: Tess Posner, AI4ALL CEO, on Raising Responsible AI Leaders
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这些领域需要你的声音，也需要你的视角，因为最终我们是在一起塑造这个世界。没有人能回答未来会发生什么。人们可能会说他们知道，但他们不知道。而且，你知道，今天的年轻人，任何正在收听的人，

在这个世界中长大并毕业。人工智能将成为影响每个领域和我们生活方方面面的最重要力量之一。它需要像你这样的人来帮助塑造它。也许这并不意味着你必须成为一名人工智能技术专家。早上好，下午好，或者晚上好，这取决于你在哪里收听。

欢迎来到“人工智能与未来工作”。我是你的主持人丹·图尔钦，PeopleRain 的首席执行官，PeopleRain 是一个面向 IT 和人力资源员工服务的 AI 平台。感谢你们这些忠实的听众，我们的社区正在不断壮大。如果你还没有订阅我们的时事通讯，那就订阅吧。加入我们。每周我们都会分享一些技巧和窍门以及一些有趣的知识，这些知识并不总是出现在每周的节目中，你还有机会听到来自邮件收件箱的额外问题和评论。

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帕梅拉在园艺时收听节目。她最喜欢的剧集是去年与 Semper Verans 风险投资家艾莉森·鲍姆·盖茨进行的精彩对话，内容是她不懈的投资之路以及任何人都如何进入风险投资领域。我们也将在节目说明中分享该链接。我们每周都会在节目中学习人工智能思想领袖的知识。当然，额外的奖励是，你还可以获得一个关于人工智能的趣闻。

今天的趣闻，拉瓦尼亚·古普塔在 VentureBeat 上写道，交换大型语言模型并非即插即用。

拉瓦尼亚解释了为什么尽管人们普遍认为大型语言模型是一种商品，但在构建高质量、有弹性的应用程序时，却不可能避免大型语言模型锁定。在文章中，她详细描述了如何理解模型差异，例如标记化差异、上下文窗口差异、指令遵循、格式偏好和模型响应结构。

然后，她提供了一个关于从 OpenAI 迁移到 Anthropic 的代码级案例研究。她最后指出，谷歌、微软和 AWS 等公司正在投资开发支持模型迁移的工具。这显然是一个尚未解决的问题。

当然，我们会在节目说明中链接到这篇完整的文章。我的评论是，我们人工智能社区的所有人都知道，大型语言模型，特别是人工智能代理框架，都是预先配置的，无法很好地完成任何任务。用户的期望非常高。每个代理应用程序（其中人工智能正在自行执行某些任务）都与人类如何执行相同任务进行比较。

在评估如何自动化任何用例时，首先考虑一下人类将如何做这件事。我们永远不应该让对机器人能力的热情分散我们对人类体验的注意力。机器人是预测引擎，但请记住，它们缺乏我们与生俱来的感性。当你开始原型设计你自己的 AI 应用程序时，你很快就会明白为什么工作的真正未来是人类的

借助人工智能代理的一点提示帮助。现在让我们转向本周的对话，特斯·波斯纳是 AIForAll 的首席执行官，这是一个非营利组织，致力于寻找和赋能下一代人工智能变革者。她也是少数几位重复做客的嘉宾之一。令人难以置信的是，她第一次露面是在 320 集之前。特斯在 2020 年 5 月的第 21 集中加入了我们。

2015 年，李飞飞博士、奥尔加·鲁萨科夫斯基博士和里克·索默博士在斯坦福大学创立了一个暑期推广项目，让高中生，特别是女生，熟悉人工智能。这种方法促成了 AIForAll 的成立，AIForAll 是一家位于奥克兰的非营利组织，致力于培养包容性的下一代人工智能领导者。2017 年，特斯加入 AIForAll，担任其创始首席执行官。除了她的日常工作外，

特斯还是一位有成就的音乐家，她的第一张 EP 于 2018 年发行。她 2023 年发行的专辑《炼金术》在 Spotify 上拥有超过 60 万次播放量，在 TikTok 上拥有 200 万次观看量。她被评为 2020 年人工智能伦理名人堂杰出女性。特斯获得了圣约翰大学的本科学位（红风暴加油！）和哥伦比亚大学的硕士学位。

接下来，让我们隆重欢迎特斯再次来到“人工智能与未来工作”节目。让我们从让你分享更多关于你的背景，特别是你在过去五年中的经历开始吧。你好，丹。很高兴再次见到你。非常感谢你再次邀请我。我真的很感激。我还记得我们上次的谈话，以及我有多么享受它。回想五年前，真是不可思议，因为我认为我们当时还在

而且，当我想到五年是什么感觉时，我会说这是一种非常奇怪的感觉。时间既感觉无限长又感觉短暂。无论如何，我很好。我认为我们所有人走出疫情后，你知道，有很多东西需要处理。而且世界各地仍然发生着许多疯狂的事情，尤其是在人工智能领域，你知道，这太疯狂了。

从那以后，人工智能经历了一段非常令人惊叹的疯狂旅程。所以，是的，我很好。只是想再分享一些关于我的背景信息。在 AIForAll 之前，我已经从事与技术和获取相关的倡议工作超过十年了。

我认为，你知道，在那段时间，甚至在那之前，技术已经从一项专门技能转变为每个人都需要掌握的技能，即使是参与我们今天的社会和经济。

例如，在 2012 年，我启动了一个专注于教授数字技能的项目，当时真的在思考未来的工作以及技术将如何交织在一起。我们实际上是在教人们如何在远程工作中取得成功。

我们当时根本不知道十年后每个人都会远程工作，也不知道这实际上会如何发展。但我们关注的是美国最落后的人群，数字鸿沟，并且真正思考这如何将人们排除在参与经济之外。

之后，我参与了奥巴马政府发起的“科技招聘”计划。我们致力于培养那些通过非传统途径进入科技领域的人才。例如回归工作的母亲、退伍军人。我们有一个项目是为那些被取代的矿工、从大学和高中毕业并思考如何才能让编码训练营和这些方法来扩大支持这些群体的人才，因为突然之间每个人都需要技术工人，每个人都需要工程师。那么，如何才能让那些原本会被遗忘的人有机会呢？我认为我们在全国 70 个城市、州和农村地区开展了这项工作，并看到了

首先，大量惊人的未开发人才。其次，科技领域发生了哪些技能和变化？所以那时我开始看到人工智能领域的早期种子开始生长和出现。所以当我遇到你提到的李飞飞博士、奥尔加和里克以及他们对 AIForAll 的愿景时，它完全打动了我，因为我知道

人工智能将是未来。所以看起来塑造人工智能的人塑造了未来。因此，我们真的想尽早介入。这就是让我来到 AIForAll 的原因。我很高兴我们下一阶段所取得的成就。再次感谢你的邀请。当然。所以……

令人难以置信的是，五年前我们上次谈话时，距离第一款引人注目的 LLM 商业化可用还有两年半的时间。它不是第一个 LLM，而是 OpenAI 的第一个引人注目的 LLM，ChatGPT。现在创造人工智能变革者与当时相比意味着什么？正如我所说，AIForAll 的创始愿景可以追溯到 2017 年，对吧？

这是一个完全不同的世界。这如何塑造你对 AIForAll 的愿景？当时并没有这种对人工智能的广泛认识。现在每个人都把它放在口袋里。实际上，上周，我的父母第一次开始使用人工智能。我的父母 70 多岁了，而且非常精通技术，但他们根本没有使用过它。看到他们使用它并开始，

意识到它能做什么，就像我爸爸用它来寻求帮助一样，我想，哦，我的天哪，这真是令人兴奋，因为现在他们有了这个资源，但也包括我们所有人对人工智能的担忧，例如我怎么知道它是否给了我爸爸正确的答案，我怎么知道它不会误导他，例如

我怎么教育他确保在谷歌上仔细检查某些事情，或者如何验证信息？什么是幻觉？所以我认为，正如你所说，这与 AIForAll 开始时相比是一个非常不同的世界。但从某种程度上来说，它只是

表明风险现在非常真实，也非常个人化。但我认为，随着社会真正努力应对如何适应这些变化，AIForAll 的使命比以往任何时候都更加紧迫，并且，你知道，人工智能现在就在我们的口袋里。那么，这对社会意味着什么？我们正在努力的使命非常非常紧迫。我们正在

还要为我们的学生做准备，并且，你知道，考虑到下一代，他们将进入什么样的世界？这将会有何不同？我认为没有人能够真正预测到这一点。但这就是我们正在努力解决的一个问题。我喜欢你描述的方式。对于当今世界的公民来说，扎根于此至关重要，对吧？

了解人工智能能做什么和不能做什么，以及它应该做什么和不应该做什么。我喜欢你父母的例子。无论是特斯教她的父母，还是 AIForAll，你知道，教高中生，我们总是在进攻性和防御性之间做出权衡，谈论

方法可能，你知道，你的父母可能会在需要服药时收到提醒，或者跟踪他们的剂量，你知道，各种进攻性的呼吁，对吧？拥抱人工智能与你所说的相反，即保持警惕，了解如果使用不当，人工智能会做什么。当你开发课程或甚至，你知道，

与爸爸妈妈聊天时，在成为全球公民以及知道人工智能将无处不在方面，你如何平衡这两者？是的，这是一个很好的问题。从一开始，我们就真的想把伦理和责任的概念融入我们的课程中。我们非常关注伦理。

你知道，培养领导者并培养下一代人工智能建设者。所以有一种人工智能素养，我认为这非常关键，但 AIForAll 更专注于培养将构建人工智能系统的人才。因此，我们非常关注，好的，这意味着什么？我应该构建什么？有什么影响？有什么风险？我们如何以一种整体的方式来思考这个问题，不仅仅是从技术方面考虑出了什么问题，而是像什么是不希望出现的后果？这可能会影响哪些社区？

因此，这融入到我们项目的每个部分。我们还让学生参与动手项目。这始终是我们认为教人们如何思考人工智能最有效方式的核心部分。例如，我们运行一个名为 AIForAll Ignite 的项目。

这是一个面向本科生的虚拟加速器，帮助他们进入人工智能领域。因此，我们为他们提供指导。我们与其他学生一起建立这个社区。他们拥有这个同伴社区，但其核心部分确实是这个项目。

因此，最近的一些项目包括脑肿瘤识别、开发用于更易于访问的滚动的眼动追踪工具、预测创业成功、信用卡欺诈检测，学生们与该领域的导师密切合作以完成这些项目。这不仅是一个很好的方法，让他们获得准备他们实习和进入该领域下一步的技术实践技能，而且真正理解其影响。

我认为，在某种程度上，你知道，所以这就是我们更关注技术方面并培养下一代人工智能领导者和建设者的项目。但即使在识字方面，你知道，也有这种意识方面的问题，就像你所说的，人工智能应该做什么？它不应该做什么？局限性是什么？

我认为，如果你可以很容易地拿起它并向它提问，它就会给出这些答案，很难直观地知道这一点，因为你不知道界限在哪里。因此，除了培养实际上将构建这些系统的人员以更道德和负责任的方式构建它们之外，我认为每个人在未来都需要具备这种意识和素养。是的，我喜欢你在人工智能教育中使用“素养”这个词。

你如何将人工智能伦理的概念引入 Ignite 或其他课程？是的，我的意思是，它融入到我们的人工智能入门讲座等内容中。我的意思是，我认为我们从几个不同的方面关注它，例如从技术方面，然后学习。

介绍诸如偏差之类的概念。在人工智能中这意味着什么？从技术角度来看这意味着什么？它的影响是什么？偏差如何加剧系统中现有的不平等？因此，我们通过将此作为核心部分来为学生提供一种视角，让他们思考人工智能的影响

课程的每一部分。还在他们参与的项目方面，这也是评估项目的一个关键部分。我认为这很有趣，因为我认为人们在进入我们的项目时都意识到风险，你知道，很多年轻人

担心技术及其对他们生活的影响。我认为这是他们进入项目时所带有的东西。他们也带着自己独特的视角进入项目。因此，我们专注于招募来自全国各地、来自不同背景的优秀学生，

因此，他们带着他们的生活经验和他们关心在世界上解决的问题而来。而且，你知道，你生命中的那个时期非常适合思考你将来想要融入什么以及你对什么充满热情。因此，我们真正想要做的是将人工智能与之联系起来。学生的热情、他们独特的经历、他们对世界上最紧迫和最紧迫问题的独特视角。

并且知道人工智能可以成为解决我们问题的加速器，并增强人类解决问题的能力，或者它可能会产生这些风险或这些后果，这些风险或后果与学生关心的问题相交。所以我认为这非常重要，因为对我来说，这就是我们需要在人工智能领域拥有的东西，这种

不同的观点和背景，将这种视角带到我们思考的方式中，不仅仅是我们试图用人工智能解决的问题以及我们试图如何加速人类能力，而且还包括这些事情将如何影响建设者可能并非来自的并且因此无法从更深层次理解的不同社区。

所以这两点非常重要。你知道，我们的一位学生，我最喜欢的故事之一是玛雅。几年前她参加了我们的项目，她实际上又回来了，作为一名学生导师参与我们的一些项目，我非常喜欢这一点。但她真的对

你知道，致力于打击她所关心的社区中的不平等现象。因此，当她第一次参加 AIForAll 项目时，她了解了人工智能中的偏差以及人工智能的增长如何加剧现有不平等和不平等现象。她说这是她的一个转折点。因此，她明白她已经在技术和工程的道路上，但她想，哦，我的天哪，这个伦理问题。

非常非常重要。这激起了她进入该领域的热情。因此，在该项目之后，她实际上在苹果公司担任负责任的人工智能研究员。现在，她正在研究以人为中心的人工智能系统，以确保拉丁裔零工经济工作者获得公平的工作机会。她在东北大学读本科，还在学习

因此，我认为这是一个很好的例子，像玛雅这样的人真正看到了她对技术的热情如何与人工智能中一些最大的机遇和挑战联系起来。这确实促使她走上了这条道路。我们一直看到这种情况发生。因此，我们对像玛雅这样的学生以及他们将来会对人工智能领域产生什么影响感到非常兴奋。

我们都在湾区。让我烦恼的一件事是，当你沿着 101 号公路（硅谷的主要高速公路）开车时，你会看到这些广告牌上都是一些令人毛骨悚然的机器人的图片，例如这些奇怪的人形机器人。你知道吗，我们需要用玛雅的照片来代替它们，玛雅应该成为人类未来的象征。

当然，人类的未来包括人工智能，但这正是我们应该庆祝的，是玛雅的故事。我喜欢这个。我知道媒体仍然会发布这些可怕的机器人，这很有趣。我想，为什么我们要庆祝这个？因为我认为它会给人们带来很多恐惧。他们将其与终结者以及这些关于机器人末日可能是什么样子的老式想法联系起来。实际上，我认为，

这就是你在这个播客中所代表的。我们如何将人类置于中心地位

并思考人工智能如何支持人类的繁荣，而不是取代我们或创造这种可怕的对抗性视角。我不知道你是否看到过前几天我读到的一篇文章，我甚至不知道它的真实性如何或他们是如何计算的，但当你对 ChatGPT 说“请”和“谢谢”时，这会让 OpenAI 花费数百万美元。然后它说，为什么人们会对 ChatGPT 说“请”和“谢谢”？而且

主要原因之一是他们害怕机器人起义，如果他们不礼貌，肥皂剧，你知道，它会记住并攻击他们。我认为这对于我们如何与这些系统互动来说非常有趣，其中包含着潜在的恐惧。我们正在采取一些措施来防止以这些奇怪的方式发生不好的事情。是的。

是的，这是一个很好的例子。它们是增强我们人性化东西的工具，例如火或轮子，但我们永远不应该将它们与人类混淆。我认为我们对人类的评价不当，我们通过图灵测试来衡量我们正在取得的技术进步，图灵测试基本上衡量的是我们离让机器人混淆人类使其认为它是人类有多近。从什么时候开始这是目标呢？为什么这应该是我们渴望实现的目标呢？对吧。

对于所有收听节目的听众，我希望你们倒回几分钟，听听特斯（一位定义这些与人工智能教育相关的课程的专家）。在特斯对他们所教授内容的阐述中，没有任何内容涉及模型、提示或编码辅助，对吧？他描述了玛雅的成功，这完全是关于玛雅通过这些技能学到了什么

通过这些技能，她能够更好地提出正确的问题。因为越来越多的技能是我们都需要掌握的，那就是讲述故事和提出更好的问题的能力，因为拥有 AI 作为同伴或思想伙伴的部分好处是，我们可以将我们可能无法回忆起的事情或大脑不擅长做某些技能的事情转移到机器人身上。

特斯，我只是想强调一下这一点，因为我，你知道，在谈话过程中它很快就过去了。当你构建这些课程时，你是否故意专注于激励你的学生？你已经给出的四五个用例都很棒。对我来说，这就是成为一个有素养的人的意义。这是故意的吗？绝对是的。我认为，正如你所说，随着人工智能融入，我刚刚读到的一项研究，我认为是几天前，大约 40% 的美国成年人正在使用生成式人工智能。所以假设这只是一个开始，它在未来将更加普遍。这到底对我们意味着什么？正如你所说，我们正在卸载更多的大脑能力，它可以成为我们思维的绝佳伴侣，这太棒了。

但另一方面是，我们不知道这将改变事情的速度有多快。例如，入门级工作需要哪些技能？如果你可以使用 ChatGPT 在 10 分钟内进行网络研究，

那么，这将如何真正改变入门级实习生之前所做的事情呢？我们真的不知道。我认为有很多预测说，哦，每项工作都会很快发生变化，然后其他人则更加保守，因为我们知道，在将此快速嵌入到工作流程和习惯中以及充分利用其好处方面，存在一个变更管理问题。但我们确实知道，即使我们无法准确预测，也会发生一些中断。

我认为在该系统中需要的技能是适应性、解决问题的能力。正如你所说，我们需要问什么问题？我们如何看待人和技术？正确的关系是什么？我们如何理解需要关注的问题？我们如何理解风险？对我来说，所有这些都属于批判性思维的范畴，例如

解决问题、同理心、真正倾听和理解事情将如何影响社区。我认为这些是未来的技能。这绝对至关重要。

AIForAll 的核心内容，因为我们相信，未来这些系统的建设者绝对需要具备这些技能，因为他们所进入的世界是如此不确定，技术将如何改变事物。世界面临的其他挑战，无论是政治分裂、环境不稳定和气候变化，都面临着巨大的挑战。我认为我们没有人拥有水晶球

但我们知道的是，能够提出正确问题、能够思考人类和地球如何受到影响并仔细考虑使用这些视角的解决方案的人，这就是我们将来需要的。这在很大程度上是我们 AIForAll 的愿景的一部分，也是我们被称为 AIForAll 的原因，因为我们相信，如果我们的学生来自

不同的背景和生活经历，并接受这种视角的培训，那么技术的成果、所构建的内容以及它将如何影响社会将会因为这一点而变得更好。这就是我们存在的核心。我必须了解你对一些我认为非常有趣的事情的看法。

未来十年的一个非常重要的对话。这就是学术界如何拥抱人工智能以及它如何在工作场所、劳动力中被拥抱之间复杂的关系。我们最近邀请了一位优秀的嘉宾参加节目，他是 Turnitin 公司的首席执行官，该公司帮助教师使用人工智能检测学生是否抄袭他人的作品。因此，从某种意义上说，你可以说学术界正在阻止

人工智能的使用经常被视为作弊。

让你的工作得到人工智能的增强。然后，当你毕业后，你应该做好伟大的工作。而且，你知道，如果你使用人工智能来编辑、集思广益或执行其他任务，你将获得奖励，因为输出往往会更好。你对那些正在努力解决问题的学术界人士有什么建议呢？我们是否应该将人工智能作为一项技能来教授，或者我们是否应该惩罚学生并假装，你知道，人工智能是一项技能

你知道，是一种加速作弊的拐杖吗？对。是的，这是一个很好的问题。我发现这很有趣。还有一个标题支持这个问题，那就是老师使用人工智能，但期望学生不要使用，或者类似的东西。这非常有趣，因为显然存在矛盾。但我认为老师们正在努力解决的问题，也是我与他们感同身受的地方是，

我们如何让学生有意义地参与学习材料并独立思考？这是一个挑战，你知道，当你可以使用 ChatGPT 在两秒钟内写出一篇文章并可能掩盖你的行踪时。例如，使用 ChatGPT 写出一篇文章，这算不算写作？就像你说的，如果我们明天这样做，

准备一封电子邮件，写一封电子邮件，总结一些东西，那就可以了。但学生们，我认为存在这样一个问题，当事情可以如此快速地输出时，我们如何仍然创建一个让学生能够参与学习材料的学习环境？例如

我知道，如果我使用 ChatGPT 来创建，例如，如果我给它一篇关于生成式人工智能的文章，例如，总结一下并将其放入报告中，那么我从中学习到的东西会更少，因为我实际上不必做艰苦、缓慢的工作，例如仔细研究并试图弄清楚。ChatGPT 只会将其吐出来，而这种速度中会丢失一些东西。

我实际上几天前写过关于速度问题的内容，例如这如何影响我们的大脑或思维？所以我认为，你知道，存在对变化的抵制。就像我刚才给出的例子中那样。我认为老师和我们所有人都在努力解决这个问题，这意味着什么？如果我们可以这么快地吐出来，例如，

我们该如何处理这个问题？你知道，人们有一种抵触情绪，想要说，好吧，让我们惩罚它，不允许它存在。但事实是，它已经存在，并且会继续蔓延，并且会成为那些从小就接触它年轻人的一种第二天性。所以我认为我们需要重新构想在这种情况下学习的意义。我想到了，你知道，我在大学里的一些讨论式课程，以及我如何

即使ChatGPT可以帮助你准备一些谈话要点，比如与其他人进行真实的、实时的互动，但这仍然是你无法替代的。而这正是许多学习发生的地方。鱼缸式课堂，比如你坐在课堂中央，展示一些东西或演示一些东西，比如哪些因素可以创造学习并促进学生对

某个主题的参与，而不仅仅依赖于写作和输出某些东西。坦率地说，我认为教育一直都需要这种转变，因为死记硬背的作业和标准化的技能衡量方式并不是让人们学习的最佳方式，而且并没有真正针对学生进行个性化设置。

所以这是一个重新想象它是什么样子的绝佳时机。我理解老师们的感受，因为这就像，你该如何处理这个问题？答案并不明确，但我认为我们不能回避这样一个现实：这就是未来。所以让我们一起想办法重新构想这些系统，并真正使它们变得更好。

并利用人工智能可以帮助解决的问题。显然，我对面临巨大挑战的老师和教师们深表同情。我只是想思考一些新的思维方式

并对我们所处的现实持开放态度。是的，我内心的乐观主义者对此感到非常兴奋，因为它创造了一种文艺复兴式的教学、学习和评估能力的方式。我希望看到我们回到你所说的非常类似于苏格拉底方法的东西，在那里我们进行辩论，你知道，我们参与对话。当然，如果人工智能加速了你的学习，那就太好了。但我们评估能力的方式应该基于

批判性思维能力和从不同来源综合观点的能力，因为这些是终身技能，我相信，你知道，在人生的任何阶段，学习的意义就是培养这些技能。

绝对正确。

因此，我认为，AI4ALL所针对的许多社区，甚至像我女儿们一样，在硅谷的摇篮中长大，但她们仍然可能倾向于说，教育是为其他人准备的。是为那些看起来不像我的人准备的，等等，她们是

不幸的是，如果我们不抓住机会去拥抱它，并让他们感觉它适合所有人，它可能会被用来对抗她们。你对那些可能认为人工智能革命是她们无法参与的事情的女孩或弱势群体有什么话要说吗？绝对的。是的，我的意思是，这是一个很好的观点，我只是想用一些数据来证明它。所以，

你看CS for All的数据，美国只有60%的高中实际教授计算机科学。在加利福尼亚州，是的，你和我都在硅谷，但在加利福尼亚州，硅谷的诞生地以及如此多的技术，只有50%的学校提供它。在很多方面，这种基础的计算机科学是学生们将获得

接触这些知识并真正理解进入该领域需要什么以及那里的机会，并开始培养一些对未来走上这条道路至关重要的数学和技能。所以，获取资源的问题非常重要。此外，我认为，是的，我们可以看到，尽管60%的公立高中开设了计算机科学课程，但只有32%学习这些课程的学生是年轻女性。

所以即使在其中，对于哪些人甚至有权访问，特定人群之间也存在差距，对吧？所以我认为这是一个巨大的问题。但我对那些正在考虑这个问题的年轻人要说的是，这些系统，这些领域需要你的声音。

他们需要你的视角，因为最终我们正在一起塑造这个世界。没有人知道未来会发生什么。人们可能会说他们知道，但他们不知道。而且，你知道，今天的年轻人，任何正在这个世界上成长和毕业的听众，人工智能都将成为影响每个领域和我们生活方方面面最重要的力量之一。

它需要像你这样的人来帮助塑造它。也许这并不意味着你必须成为一名人工智能技术专家，但这可能意味着，如果你要进入医疗保健领域，那该怎么做？医疗系统的哪些部分将被外包给人工智能，你如何提出正确的问题并批判性地思考这个问题？所以我认为每个人都应该提出这些问题，因为它影响着我们所有人，并将影响后代

而且，媒体中被描绘成人工智能英雄焦点的人并非只是进入人工智能领域并塑造该领域的人。因此，有很多努力致力于更多地关注人工智能中被低估的人、人工智能中的女性所做的贡献。

人工智能中的有色人种，他们对该领域的贡献令人难以置信，但在媒体中并不总是那么显眼。但是你可以在那里找到这些例子。像李飞飞博士和奥尔加·罗斯科夫斯基博士这样的人，她们是，你知道，

例如，计算机视觉领域的先驱，她们的工作激励着我。她们就在那里。她们就在那里。她们可能更隐蔽，但不要被你在媒体上看到的东西所气馁，因为我们都知道媒体并没有分享真实存在的东西。这是一幅扭曲的画面。所以记住这一点，不要忘记你的声音很重要，而且

像人工智能和其他将塑造未来的技术这样的领域需要你成为其中的一部分。这太棒了。这就是你的TED演讲。好吧，我们将提交这个。我们将把它提交给TED，并确保他们让你上台。这太棒了。哦，谢谢你。是的，不，我真的很喜欢听到这些。感谢你分享数据。

特斯，我们超时了，但我不会让你离开这个“热座”，而不回答我最后一个重要的问题。而这个问题有点不公平，因为它实际上是一个完整对话的主题。但我需要了解你的看法。所以，作为艺术家和音乐家特斯，我想知道你对

人工智能创作内容的看法。为了让它更真实，你知道，艺术家特斯·波斯纳，假设你的独特个人作品被大型语言模型吸收，然后有人来制作，你知道，特斯·波斯纳2。

这是一个基于你一些原创想法的人工智能生成的版本。有很多不同的方向可以走，但我只想了解你作为一名艺术家对生活在一个创意人员与人工智能合作，但也与人工智能竞争的世界中的看法。绝对的。你知道，

我第一次听到人工智能生成的歌曲，最近的，我的意思是，我听到过一些我感觉，哦，随便吧，那根本不接近。但最近我在与一群其他艺术家和音乐家的聆听会上听到了一首这样的歌曲。在洛杉矶发生火灾之后。我们听到这首绝对美丽的歌曲，它让小组中的大多数人都感动得流泪。我们就像，哦，我的天哪，是谁唱的这首歌？就像，它绝对令人惊叹。这是一首人工智能歌曲。

声音。我承认，就像，我在人工智能领域，我知道这些事情正在发生，但我非常震惊，因为我认为，好吧，人声是一个领域，就像，那没有被复制。

但这让我有点震惊，因为我想，好吧，我知道我相信艺术和创造力的核心以及所有这些部分，比如人的灵魂，是让它变得美好和具有连接性的东西。与此同时，我们正在与这些部分作斗争。比如，你能分辨出某样东西是人工智能还是人类吗？这意味着什么？

显然，关于版权、训练数据以及如何真正识别参与训练大型语言模型的艺术家，所有这些问题都是一个巨大的问题，我对此没有答案，但我认为我们必须认真对待它。但我认为，对于你所说的另一件事，好吧，如果这复制了我，会发生什么？我认为这是我们所有人面临的问题，就像，我们将与之建立什么样的关系？

在我创作音乐最快乐的时刻，我使用了许多工具。你知道，在过去，人们会说，我的天哪，那就像作弊一样，对吧？我在制作过程中使用的许多插件。但我认为，最终，每项技术都可以成为增强创造力的工具。

所以它可能看起来像，哦，我的天哪，它现在只是在取代我们。但在我的内心，我相信它将成为一种帮助我们扩展创造力的工具。我刚刚看到一个音乐视频，史努比狗狗，

发布了一个新的音乐视频，这是他和他的团队与人工智能合作的结果。我必须承认，它非常有创意，非常引人入胜。我想，哇，这，我们能做的事情和使用它创造新事物的方式有很多可能性，只要人们处于中心位置。我认为我们找到了一种方法来识别艺术家以及为训练这些系统所做的工作，甚至创造了它。

所以它有两个方面。但总的来说，我认为我将其视为一种创造力的工具，我很高兴去探索它。我试图将其用作歌曲创作伙伴，但没有成功。目前它主要像一个同义词词典，为事物寻找其他词语。但我真的尝试了。我正在挑战我如何与之合作的极限。我认为它会越来越好，直到它

思考这实际上意味着什么非常有趣。所以我们即将经历一段疯狂的旅程。我只能这么说。我希望我们可以将其用作另一种工具，成为增强我们如何以及我们未来创造什么内容的工具。一种非常有启发性的思考方式。我认为，作为听众，我们受益于思想的激增。这在历史上一直如此，那就是

它可能是人们正在使用新的艺术形式进行创新等等。也许由于人工智能，创新的速度加快了。但我绝不认为它会降低人类的贡献。我希望你会这么说，但我很高兴这是你的观点。所以你必须听听我们最近与这位名叫马库斯·贝尔的好莱坞制片人进行的访谈。

我认为他去了伯克利音乐学院，非常有成就，并且取得了巨大的成就。他为碧昂斯制作音乐等等。但他创造了第一个AI流行歌星Raven Light。

我会发给你一个链接。但是Ravenlight，我认为这是正确的代词，已经变得非常受欢迎。并且人们非常清楚它是人工智能生成的，但很多人喜欢这音乐。我认为它没有任何欺骗性。它只是，它存在于社区中进行评判。如果这是我们喜欢的东西，那就太好了。

人们会渴望创造更多类似的东西。但是，你知道，我庆祝我们生活在一个Raven Light可以存在，Tess Posner可以存在，我可以选择，你知道，谁的艺术作品我喜欢的世界里。但是，是的，令人兴奋的时代。我等不及要听了。我知道是的。确实如此。

特斯，这太棒了。我真的很期待这次谈话，并且很享受这次谈话。在我们让你离开之前，观众在哪里可以了解更多关于AI4ALL的信息？最重要的是，我和观众如何帮助你？

哦，非常感谢你。首先，我们有一个针对大学生的项目，我们即将在夏天运行这个项目。但是如果你有感兴趣的学生，我们将很快开始秋季的申请。所以你可以搜索AI4ALL找到我们，你可以访问我们的网站，那里会有申请链接。

如果你在人工智能领域工作，如果你的公司正在使用人工智能，我们很乐意与你合作，因为我们有让大家参与的方式，导师、志愿者等等。所以请与我们联系。我们一直在寻找这种合作。此外，如果你只是想了解更多信息，我们也很乐意联系，因为我们相信这是一个生态系统。这是一项社区努力，一切都是关于人的。所以我们期待与一些听众联系。

我们将在节目说明中分享所有这些链接。好的。不会再等五年了。好的。这太有趣了。我很喜欢这次闲聊。感谢你过来。

谢谢。这太有趣了。我很感激。是的，不用五年。让我们早点做吧。当然。天哪，好吧，这就是我们本周在人工智能与未来工作方面所拥有的大部分时间。再次感谢来自AI4ALL的特斯·波斯纳。一如既往，我是你的主持人，来自PeopleRain的丹·图尔钦。我们下周将与另一位令人着迷的嘉宾一起回来。♪