Ep 511: The Mad Dash To Cash in On AI. Is AI overhyped AND underhyped?
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这是 Everyday AI Show，一个日常播客，我们简化 AI 并将其力量带到您的指尖。每天收听，获取提升您的职业、业务和日常生活的实用建议。这可能是你们许多人自己思考过的问题。这件 AI 事情是被过度炒作了，还是被低估了？

我们可能在很多年后才能知道这个问题的答案，但这并不会改变当前的严峻现实。无论您对生成式 AI 的看法如何，每个人都在做同样的事情。每个人都在这场疯狂的追逐中，试图从 AI 中获利。

所以我很期待今天的谈话，因为我们将与一位身处其中的人一起解决这个问题，对吧？一位真正写过关于这个主题的书的人。所以我期待今天的谈话，我希望你们也一样。那么，大家好吗？我的名字是 Jordan Wilson，我是 Everyday AI 的主持人。这是您的每日直播播客和免费每日新闻通讯，帮助我们所有人不仅

学习 AI 中发生的事情，而且学习如何利用它来发展我们的公司和职业，所以它从这里的播客直播开始，在那里您可以学习，但您可以通过访问我们的网站 youreverydayai.com 来利用我们学习的所有内容，所以在网站上

您可以注册我们的免费每日新闻通讯。我们将从今天的谈话中提取最佳见解，并在那里为您详细分解所有内容，以及让您了解 AI 世界中需要了解的所有其他信息，成为您公司中最了解 AI 的人。还在网站上，您可以收听 500 多集节目，其中包括 AI 领域一些最聪明的人。

好了。我很期待今天的谈话，关于这场疯狂的追逐 AI 获利的热潮，以及讨论它是否被过度炒作或低估。但在我们这样做之前，让我们像大多数日子一样，从回顾 AI 新闻开始。

今天实际上发生了很多事情。首先，Adobe 宣布它正在将其 Firefly 应用中添加来自 OpenAI 和 Google 的图像生成 AI 模型，从而拓宽了用户可用的 AI 工具范围，并使该应用也可在移动设备上访问。

因此，Firefly 用户将能够使用 OpenAI 的 GPT 图像生成器来创建图像。今天关于这方面有很多新闻。以及 Google 的 Imagine 3、Google 的 VO2 视频生成器、Flux 1.1 Pro 和 Microsoft 的

更多，他们很快就会添加来自 luma 和 runway 的模型，因此 adobe 旨在通过允许客户在其专有的 firefly 模型（用于生产级工作）以及第三方模型之间进行选择来满足不同的用户需求，无论用于创意构思、实验还是其他任何用途，所以这是一个相当大的新闻。

好了，接下来，但也相当重要。天哪，对于四月底一个普通的星期四来说，有很多 AI 新闻。因此，微软正式推出了其 2025 年春季版 Copilot Wave 2，其中包含一些新更新以及一些旧更新，将其置于春季 Wave 2 版本中。

所以有几件新东西，聊天界面经过重新设计，使用户更容易查找和使用工具、访问以前创建的内容、重新访问过去的对话以及直接从聊天中与喜爱的 AI 代理互动。此前，微软还推出了

由 OpenAI 最新推理模型驱动的 AI 代理，名为研究员和分析师，这些代理很快将通过其 Frontier 计划提供。此外，新的代理商店将允许用户浏览、选择和固定首选的 AI 代理，以便快速访问。然后，可能其中最大的一点是，他们将推出 ChatGPT 的新 GPT-4.0 图像生成器，并在

在其 Copilot 平台中进行集成。Copilot 笔记本功能将很快将笔记和数据转化为可操作的见解，包括动态图表和那些广受欢迎的由两位主持人讲述的音频摘要。

所以是的，在 Copilot 方面有很多事情要做。最后但并非最不重要的是，实际上与最后两个故事相关的是，OpenAI 已正式将其图像生成模型发布到 API。好了，您可能想知道，这意味着什么？好吧，所有在 OpenAI 的 GPT-4.0 中创建的病毒式图像

图像生成器，它们都在 chad gpt 内部，但现在 open ai 正在将其向各地的开发人员开放，这意味着您可能会看到更高质量的 AI 生成的图像，而以前，特别是对于那些可能仍然使用 open ai 的 dolly 技术的公司来说，图像质量并不高

但现在我们将看到更广泛的全面推广，可能已经有数百家主要公司，例如 Canva、GoDaddy 和 Airtable 已经在探索甚至已经实施了新的模型，该模型在 API 端被称为 GPT-Image 1。名字很糟糕。无论如何，但是

这肯定会简化创意工作流程，并在更多企业工具中直接提供图像生成功能。好了。有关这些故事的更多信息，请务必访问 youreverydayai.com。好了。

让我们进入今天谈话的核心。我很期待这个，邀请一位芝加哥作家和记者，对吧，他曾经在芝加哥的场景中。所以对于我们的直播观众，请帮我欢迎 Gary Rivlin 加入节目，他是《AI Valley》一书的作者。Gary，非常感谢您加入 Everyday AI Show。很高兴来到这里。谢谢，Jordan。好了。

我很期待这个。直播观众，感谢收看。Kyle 和 Gene，还有，我们已经有几十个人在现场了。如果您对今天的主题有任何疑问，请务必提出。可能在最后有时间回答，但让我们从开头开始，Gary。告诉我们一些关于您在硅谷的背景，以及您自早期以来如何报道和关注 AI。

好的。在我职业生涯的开始，我是一名政治记者，但那是 20 世纪 90 年代中期。我在海湾地区，旧金山湾区。而且，你知道，我实际上是作为一名工程专业的学生上学的。我做过编程，但只是对政治感兴趣。但突然之间，网络热潮兴起了。所以我在 20 世纪 90 年代中期改变了话题，并撰写了关于互联网兴起、网络繁荣和萧条的文章。而且，你知道，从那时起，我就一直

为 Wired 工作。在 2000 年代中期，我继续为《纽约时报》报道硅谷，谷歌上市，2000 年网络泡沫破裂后硅谷的复兴。我已经离开了，但后来我在 2022 年底收到了一封来自 Reid Hoffman 的随机电子邮件，他是

LinkedIn 的联合创始人，Facebook、Airbnb 的投资者，可以说是硅谷中不可或缺的人物。我在 2000 年代初期 LinkedIn 上市后就认识了他，对不起，是推出后。

我为 Wired 写了一篇特写文章。所以我从 2000 年代初期就认识他了。我在他的媒体上。他就像，亲爱的朋友，我就像 2500 个朋友中的一个。而且，你知道，在不同的日子里，我可能会点击删除。但我读了这个东西。他说，嘿，自从 LinkedIn 以来，我第一次共同创办了我的第一家创业公司。它与 AI 相关。他有一句话。

这让我想起了我早年作为一名沮丧的程序员的经历。不是我们学习机器的语言，而是机器将说我们的语言。我觉得，好吧，就像，

就像，哇。我意识到，就像这样，我度过了美好的时光，就在世界开始对 ChatGPT 疯狂之前。同样是在 2022 年底，就像，嗯，也许我应该搬回硅谷。我的意思是，作为主题搬回硅谷。所以从 2023 年初开始，我一直在关注，你知道，他的，Reid Hoffman 的公司和其他创始人、其他投资者，关注谷歌、微软。他们计划如何获利，如何利用这一时刻？

所以我喜欢这个故事，对吧？就像收到 Reid Hoffman 的电子邮件一样，就像，嗯，真的在考虑它，首先就像，这是真的吗？然后发现，哦，是的，这绝对是真的，对吧？所以，你知道，带我们了解一下，Reid 的那封初始电子邮件是如何最终，对吧，最终变成《AI Valley》这本书的？

您是否仍在四处奔波，试图弄清楚如何利用 AI 发展您的业务？也许您的公司已经使用大型语言模型一年或更长时间了，但无法真正获得牵引力以找到生成式 AI 的投资回报率。嘿，我是 Jordan Wilson，这个播客的主持人。

像 Adobe、微软和英伟达这样的公司与我们合作，因为他们信任我们在教育大众了解生成式 AI 以领先方面的专业知识。一些美国最具创新性的公司聘请我们帮助他们制定 AI 战略，并培训他们数百名员工如何使用生成式 AI。因此，无论您是在寻找针对数千人的 ChatGPT 培训，

还是只需要帮助构建您的前端 AI 战略，您也可以与我们合作，就像世界上一些最大的公司一样。访问 youreverydayai.com/partner 与我们的团队联系，或者您可以点击我们网站的合作伙伴部分。我们将帮助您停止在 AI 领域四处奔波，并帮助您的团队领先，并构建一条通往生成式 AI 投资回报率的直线路径。

好的。所以，你知道，我的意思是，仅仅因为一个人告诉你，嘿，这一刻到了，你并不一定会坐上飞机，你知道，开始报道。所以我只是，你知道，打电话，就像，你知道，只是弄清楚，

生成式 AI 真的，这是一个突破性的时刻。同样，我的时机恰好与 ChatGPT 同时发生，这很有帮助。因此，更广阔的世界正在意识到生成式 AI 的潜力，但只是重新联系我多年来的消息来源，并理解，哇，所有这些都发生了，就像来自谷歌的转换器模型，GPT 的 1、2、3、3.5，在此之前，你就像，

等等，已经发生了这些关键时刻，这是拐点。所以早期，我只是意识到，等等，这是一个之前和之后时刻，就像 ChatGPT 之前，一小部分人参与了 AI。但在 ChatGPT 之后，这是生成式 AI。这不是像 Google Translate 那样隐藏在玻璃后面的产品。这不是推荐引擎。这是您可以与之交谈、与之互动的东西。

所以，你知道，我只是凭直觉理解这是一个拐点，我应该抓住这个时刻。你知道，我们今天会在新闻通讯中留下本书的链接，因为我认为它绝对在我的书单上，我需要很快阅读。但是，你知道，带我们了解一下，也许您的一些主要发现是什么，对吧，能够与现在正在构建我们现在正在使用的一些 AI 系统的一些领导者交谈，以及只是了解一切，对吧？作为前普利策奖获奖记者，可能了解我们表面上看不到的东西。但是，带我们了解一下您在《AI Valley》一书中的一些主要发现。

好吧，我的意思是，首先要问的是我们是如何走到这一步的？而且，你知道，研究历史对我来说非常吸引人。我通过几个角色来讲述它，但是，你知道，自 20 世纪 50 年代以来，就有一种过度乐观的情绪，认为 AI

就在下一个拐角处。所以几十年来，自 50 年代以来，它一直就在下一个拐角处。这是一个巨大的错误转向，基于规则的，这种想法是你必须逐行逐行地教一个程序如何反应。这是主要方法。人们嘲笑神经网络。神经网络可以追溯到 20 世纪 50 年代，但是人们

没有看到任何希望。公平地说，那些人确实没有多少希望，因为当时的计算机不够强大。我们没有用于训练的数字数据。这直到 90 年代后半期和互联网的兴起才真正发生。所以这是一件事，就像我们是如何走到这一步的，以及某种程度上，你知道，只是为了理解这一刻，这有助于理解之前发生的事情。而且，你知道，我还开始意识到，

我有一种似曾相识的感觉。这就像 20 世纪 90 年代中期一样。我们可以谈谈一些不同之处。变化的速度比 20 世纪 90 年代快。话虽如此，这个想法，我在硅谷的第二次采访中就了解到了这一点。这位非常聪明的人，保罗·萨福，一位预测者，帮助我们了解未来，他说，我们倾向于高估技术的短期影响

但低估了长期影响。这就是互联网。你问过我 1997 年的互联网。我明白了，很多记者都明白了，就像，是的，创业公司，你不会真的得到……这不会发生得足够快，让你一夜之间变得非常富有。事实上，大多数网络公司都倒闭了，没有回报。但我

在 20 世纪 90 年代中期，我并没有完全理解这将多么普遍。事实上，我还记得当时与一位风险投资家约翰·杜尔交谈，他是一位非常著名的风险投资家，他刚刚投资了一家名为 Amazon.com 的公司。

他说我就像哦，他们会做比书更多的事情，所以在我看来，就像哦，他们也会做 CD，你知道，你知道他们只是会做，所以你知道，我认为我们不明白它会成为“无所不包的商店”，以及商业、教育和个人生活中很多方面都会被互联网改变，我认为同样的事情，你知道，在……的前线两年

我认为 AI 也是如此。我每天都在使用模型，使用大型语言模型。

整天都在用。它们是一个非常有用的工具。我可以告诉你，我们可以谈谈，你知道，优点和局限性，但是你知道，这是一个强大、强大的工具。然而，它的局限性。人们谈论 2025 年是个人代理的一年。就像，是的，但它并没有多少记忆。因此，个人代理的全部优势在于他们知道，你知道，Jordan 喜欢靠过道座位，而 Gary 喜欢靠窗座位。他们会随着时间的推移了解你。他们真的很难记住你从一个会话到另一个会话。但是

想象一下 10 年或 15 年后，我认为我们会对 AI 说出与我们对互联网所说的话一样的话。它改变了一切。它颠覆了组织、教育、个性化业务等各个方面。

所以，你知道，我很想知道，这是一个很好的背景，可以将这些与，你知道，20 世纪 90 年代后期的网络繁荣或萧条时期进行比较，以及最终导致的结果。但是，你知道，我想知道，你知道，你获得了哪些其他见解？而且，你知道，像那个比较一样，对吧？我一直在思考这个问题，因为我认为，你知道，公司特别是有，你知道，三、五，有时是

十年来弄清楚他们的网络战略。对。但在 AI 方面，

我认为它还不一样。我认为人们真的在进行这种比较，在我看来，也许太紧密了，对吧？关于 AI 和网络时代的一切。他们就像，我们以前来过这里。所以，你知道，我很想知道，根据你的发现、你的报道，你是否也看到了这一点？公司试图过于紧密地遵循他们的网络商业计划？是的。

你在谈论潜在客户吗？你在谈论这些产品的创造者吗？

也许两者都是。是的，从两方面解决这个问题很有趣。是的，对于创造者来说，让我们了解一下，当 OpenAI 或 Anthropic 获得数十亿美元的风险投资时，他们真的需要满足他们的投资者。所以我真的认为他们正在遵循那种过度承诺的网络模式，我认为这真的会

伤害他们。我的意思是，我不会反对 OpenAI，但只是某种程度上，加速主义者、千禧一代，那些说全速前进的人，让我们不要对 AI 设置任何指导方针。公众，大多数公众都害怕 AI。在民意调查中，不到三分之一的人对 AI 感到兴奋。所以我确实担心这种

炒作会造成类似的下降。我认为我们不会出现 AI 的网络泡沫破裂。我们没有看到所有这些 AI 初创公司上市。这将有所不同。但我确实担心会发生反弹。所以如果我和商业观众谈话，我会说，是的，你应该尝试一下。但同样，要理解的是

这是自主 AI 的想法，这种想法是，“哦，我们只需要 AI 员工、数字员工，他们会完成工作。”我认为在短期和中期内，这是错误的结构。对我来说，事实上，我喜欢微软为其聊天机器人起的名字，Copilot。这很完美。它会帮助你。我们在节目开始前谈过，你不能在提示中输入“为我制作一部马丁·斯科塞斯电影”，然后回车。

这不是它的工作方式。你是创造者。目前它是以人为中心的。这是一个……

非常强大的工具。这是一个有限的工具。它会犯错误。它还没有达到 5 年或 10 年后的样子，但它是一个非常强大的工具，可以帮助你做任何你想做的事情。对于这本书，你会为此而笑的。当我想到这一点时，我做的第一件事是，嗯，我应该写一本关于 AI 的书吗？我去找 chat gpt，写一个 5000 字的提案，这将让我赢得一本关于 AI 的书的合同。我从这次经历中学到了两件事。第一，它比我作为一名

远胜于我的记忆力。但另一方面，第二件事是，它不能真正做到，它的写作非常平庸。它非常平淡。所以就像，然而，当我这样说时，嘿，这是一段话，我不喜欢它。我喜欢这些想法，它帮助我改进它。这就是它真正强大的地方。我才是创意者。

我提供想法，我提供方法，它可以帮助我实现它。它可以帮助我完成执行。所以我真的认为这对企业来说很重要，要理解这不是自主 AI。我们至少现在还没有摆脱人类。我无法预测 10 年或 50 年后的情况。

我希望每个人，从学校的学生到商业领袖以及介于两者之间的人，都能使用它。了解它擅长什么和不擅长什么。

所以，Gary，你提到一个有趣的事实，作为一项研究的一部分，你知道，说不到三分之一的人对 AI 感到兴奋。然而，美国市值最大的六家公司正在投入他们所能投入的每一美元来投资这些系统，在资本支出和 AI 支出方面，技术上是数千亿美元。对。那么，你怎么能解释这种差异呢？

这种二分法，对吧？因为人们并不一定对 AI 感到兴奋，但世界上最大的公司却投入了数千亿美元，并表示，嘿，无论如何它都会到来。所以，你知道，我很想知道，你知道，我们如何才能理解这种二分法？我认为对于微软或 Meta 来说，投入这些数十亿美元（可能很快每家公司都会投入数百亿美元）是非常合理的，因为如果他们错过了这一点，

这将是一场数万亿美元的灾难。所以，你知道，你几乎可以把它看作是对未来的对冲，但我认为它并不是对未来的对冲。我回到，我们倾向于在短期内高估，在长期内低估。就像，

这些公司，我的意思是，你知道，微软拥有 1000 亿美元的资金。他们有能力进行这种投资，因为他们看到了，我认为他们正确地看到了，5 年、10 年、15 年后，他们将从这项投资中获得不错的回报。就像，你知道，现在，我们，你知道，这些数据中心的容量。他们预测，到 2030 年，我们将

数据中心数量将翻一番。所以我认为这不会很快减少。风险投资家之间有一种说法，去冰球将要去的地方，而不是它现在所在的地方。我认为这些公司正在这样做。他们看到我们正在进行投资，不是为了下一个季度，而是为了 5 年或 10 年的时间范围。

而且这似乎非常困难，对吧？对。到，甚至像我的，你知道，因为我认为，你知道，滑向冰球将要去的地方，这在历史上对，你知道，至少在过去几十年的技术创新中是有意义的。但至少对我来说，当我将所有事情都视为，作为每天报道 AI 的人，这几乎就像，你知道，我们正在玩一个新的游戏，对吧？像，

不再有冰球了，对吧。也不再滑冰了，因为，你知道，所有这些，你知道，机器开始为我们做这些事情了。对。所以，你知道，不是让你在这里成为一名商业顾问，但是，但是大多数，你知道，美国人和我们的听众如何才能，你知道，你知道，

承担滑向冰球将要去的地方的口号，而 AI 的发展如此之快。对。我当时谈论的是风险投资家、创始人、技术领导者滑向冰球将要去的地方。我认为对于现在的人们来说，你知道，再次开始使用它。我会使用，我写了一篇关于这家令人难以置信的公司 Runway 的特写文章。他们做文本到苏西

对不起，文本到图像到视频，文本到视频。他们是视频生成的领导者之一。我的意思是，他们与 OpenAI、谷歌等竞争。所以谁知道谁会赢？这是三位纽约市的艺术家在挑战深度学习博士。到目前为止，如果他们没有领先，他们就在竞争中。所以在做那篇文章的时候，我说，真正重要的是谁在实际使用你的产品？

好莱坞正在使用他们的产品。他们想做一个 60 秒的场景，场景在一个山坡上，有成千上万的中世纪士兵。这非常昂贵。这将花费 1000 万美元以上，而且他们可能不会这样做。但现在有了 AI，他们可以做到。那么实际情况是什么呢？我和一家使用……的全球制作公司谈过。

一直使用 runway。就像，你知道，这有什么帮助吗？他们说，你知道，过去，他们会为一次电影拍摄安排 50 或 60 人，你知道，组织人才、人才、制作人员、后期制作人员等等。而现在使用 runway 的 50、60 人，他们只有 15 到 20 人。

时间表，而不是通常从想到一个想法到启动到发布的 16 周，现在是 6 周。所以从 16 周到 6 周。他们说平均项目，我们节省了 50% 到 80%。看，这是一个非常具体的方法。他们已经弄清楚了，好吧，我们仍在弄清楚，正如你正确地说，就像，

五年后谁知道视频模型是什么样的？但他们正在想办法使用现在存在的东西，这是一个有限但强大的工具，或者是一个在某些方面非常强大但在某些方面还不够的工具。所以他们正在想办法节省 50% 到 80%。这是一个很大的节省。所以，总的来说，你的营销团队。什么时候一个有 10 个人的营销团队会喜欢，

我认为使用 AI，你可以拥有一个只有 5 个人的营销团队，他们使用 AI 来迭代，就像，哦，这是我的想法，做一个快速的插图。哦，不，改变它，改变它，改变它。你仍然会有一个或两个插画家。你仍然会有创意人员，但我认为你不需要那么多。我认为现在，AI 是一种很好的成本节约工具，而不是像，哦，我们将用数字劳动力取代我们的营销团队。

是的，我认为 Runway 的例子很好。是的，显然，你知道，第四代，非常令人印象深刻。听到这个故事也很酷，对吧？是艺术家而不是，你知道，有，你知道，20 年深度学习经验的人。而且，你知道，是的，他们与……

狮门影业合作，对吧？像一个大型工作室。所以非常令人印象深刻。所以我想知道，Gary，回到 AI 可能在短期内被过度炒作，而在长期内可能被低估的概念，即使对于你这样的人来说，也是如此，你是在前线报道这件事的，可以这么说，并且能够亲自与 AI 行业的一些领导者交谈，

也许有些事情甚至让你大吃一惊，让你觉得，“哦，等等，你知道，哇”。是的。我经常有这样的时刻，但我更多的是局外人视角。所以，从内部人士的角度来看，你知道，在过去的一两年、几个月或几周里，什么事情真的让你震惊？嗯，你知道，这个想法，这绝对让我回忆起了网络泡沫时期，这个想法是……

风险投资家们非常害怕错过

这个时刻，害怕错过（FOMO）。我们本来可以早期投资X，但我们错过了这个数十亿美元的机会。所以他们把钱扔给这些半生不熟的想法。我的意思是，OpenAI的联合创始人Ilya Sutskever，他在2023年发起了著名的政变，他因为显而易见的原因离开了OpenAI。所以他创立了Safe Superintelligence，我想是这么叫的。他们还没有产品。

但他们已经筹集了数十亿美元的风险投资，他们的估值我认为有320亿美元。所以我一遍遍地看到这种情况发生。有一个很有前途的团队，比如，哦，两位顶尖的

谷歌机器学习专家与一位离开Meta的机器学习专家合作。他们创建了一家公司，写了一份备忘录，然后以1亿美元的估值筹集了1000万美元。我认为有两件事，这太疯狂了。另一件事是，我有点理解。这些人真的很有前途。我们不知道。我们想参与这笔热门交易。我们可能会损失我们投入到这1000万美元中的300万美元。但如果我们不……

你知道，如果我们如果它成功了，你知道，这300万美元，你知道，可能是数十亿美元。举个例子，我在21世纪头十年中期通过《纽约时报》报道硅谷。有一家新公司，Facebook.com。

Excel，著名的风险投资家吉姆·布雷耶尔，投资了，我认为他以1亿美元的估值投资了1200万美元，在沙丘路上下，遍布整个硅谷。他们都在嘲笑布雷耶尔。这个只针对大学生的应用程序真是个傻瓜。他投入了这么多钱，1亿美元。就像，

那1200万美元变成了，如果你让它上市，大约是40亿美元，诸如此类。如果你持有它，它将价值数十亿美元。这就是风险投资游戏。大多数赌注

我的意思是，它们要么一无所获，要么几乎没有回报。但这是一个游戏，其中一次大成功可以弥补一切。这就是硅谷的风险投资。我们将进行大笔投资，并希望其中一两个能获得巨大成功。所以你问我为什么想到它。有一种可以理解的疯狂。

所以，你知道，你之前提到的一件事，对吧，当我们谈论到不到三分之一的人对人工智能感到兴奋，而所有的大公司都在投资它时，你谈到了这种反向效应。你能详细谈谈这是什么意思吗？嗯，你知道……

有商业方面，也有个人方面。我把商业放在不同的类别。就像，好吧，如果你的工作像Shopify的CEO那样，我希望每位员工都使用它，你就会使用它。但关于个人代理的整个想法，这个想法是公众将要，消费者，普通消费者群体将要使用这些东西，就像，

我们正在问，你知道，这些个人代理将拥有所有这些权力。他们将可以访问你的私人信息，并且，你知道，从存在的意义上来说，就像，

人类很快将不再是地球上最聪明的实体。这对人们来说有点可怕。我的意思是，我为此责怪媒体。我责怪好莱坞，你知道，像《终结者》这样的电影，就像，“哦，机器人要接管了”。这不是我的担忧，但你知道，所以我感觉他们会领先于此。我认为不可避免地会发生一些不好的事情，因为人工智能，你知道，随便举个例子，比如从全球经济体系中窃取了万亿美元，

在人类甚至理解发生了什么之前。一种致命的病原体，你知道，在人工智能造福人类方面，它可以创造疫苗和治疗方法。也有一种可以创造致命病原体的。所以我认为不可避免地会发生一些不好的事情。我真的很担心这会让公众对人工智能感到反感。所以我希望那些从事前沿模型工作的人能够更加了解

了解公众的立场，向他们保证信任和安全至关重要。正如您的听众所知，信任和安全曾经是所有这些公司关注的主要问题。但是一旦发令枪响了，一旦ChatGPT2发布，

发布后，你知道，竞争获利成为优先事项，信任和安全成为次要问题。我认为这是一个错误。这太吸引人了，对吧？即使是这些前沿人工智能实验室，他们的安全团队多年来也缩减了规模，或者也许，你知道，它以前是中心问题，而现在，你知道，它是一种

事后想法，对吧？就像模型的安全一样，对吧？你看到了什么，你知道，你可能看到了哪些类似的趋势，对吧？所以这是一个，你知道，嘿，安全，它曾经都是关于安全的。现在发令枪响了。这并不重要，对吧？你在这次在硅谷的报道经历中还发现了哪些其他趋势，而我们其他人可能还没有发现？

所以真正让我害怕的是，我写这本书是为了关注初创公司。我觉得我想找到下一个谷歌，下一个Facebook Meta。在我完成所有报道后，我发现下一个谷歌很可能是谷歌，下一个Meta很可能是Meta。这些东西太贵了。当我开始的时候，他们谈论的是2023年初，训练、微调和运行这些大型语言模型需要数千万美元。当我完成报道时，已经是数亿美元了。现在是数十亿美元，如果不是数百亿美元的话。就像硅谷的一家大型风险投资公司筹集了10亿美元。

但如果像达里奥·阿莫德所说，Anthropic将需要1000亿美元用于他们的下一个迭代，他们的2027年迭代。他们将如何筹集这笔资金？所以我担心它会变得如此昂贵，以至于他们要么必须出售公司的大部分股份，以至于他们实际上并不拥有公司。以Anthropic为例，谷歌已经投入了数十亿美元。亚马逊也投入了数十亿美元。或者更有可能的是，他们最终会被……

谷歌或亚马逊收购。所以，你知道，我最大的恐惧是大科技公司，

在2010年代给技术带来了很大的混乱，他们将负责人工智能。存在信任问题。人工智能时机真的很糟糕。我的意思是，人工智能已经存在了几十年了，但生成式人工智能在2022年底出现，人们对大型科技公司的信任几乎处于历史最低点。Facebook、亚马逊、谷歌，人们真的不信任这些公司。然而，我认为人工智能将掌握在谷歌、

微软，也许还有OpenAI手中。顺便说一句，我还要指出，成立于2015年的OpenAI是针对谷歌的。他们不是以非营利组织的身份开始，众所周知，他们试图摆脱他们的非营利母公司。但它最初是一种

理想主义的东西，而不是追求利润的人工智能。这太重要了。这太强大了。我们希望它掌握在一个不以营利为目的的实体手中，但OpenAI与谷歌或任何其他公司一样追求利润。所以即使OpenAI跻身谷歌、苹果、微软、亚马逊等万亿美元巨头之列，

我认为它们与那些公司一样。我的意思是，萨姆·奥特曼，他取得的成就令人惊叹。他是一位了不起的首席执行官，但你知道，他，他，我们已经看到所有离开OpenAI的人。我的意思是，Anthropic团队在……之前，你知道，在ChatGPT出现之前，但你知道，从那以后的许多人，你知道，一直在传递同样的信息，即安全正在让位于闪亮的新玩具。再说一次，我明白了。让我们，让我们，

这些都是很棒的工具。它们可以为医学、科学和教育带来惊人的成就。我看到了这些东西的巨大好处。但是，就像任何技术一样，有好有坏。我真的很……

我希望我们能更谨慎地确保人工智能是净正面的，而不是净负面的。是的，我认为这最终是每个人都在思考的事情。所以，加里，我们在今天的谈话中讨论了很多内容，但我相信人们仍然会想到的一件事是，好吧，人工智能是被高估了还是被低估了？所以，对于那些一直在使用生成式人工智能的商业领袖来说，他们正在将其应用到他们的公司中，但他们仍然想知道。

它被高估了吗？它被低估了吗？在我们结束今天的节目时，你对此有什么快速的看法？我会说，各个公司都在夸大其词地宣传他们特定的产品及其能够做到的事情。但我认为人工智能被低估了。我真的很认为人工智能将改变这个世界。因为人工智能，将会发生令人惊奇的事情。是的，我会说它被低估了。

很好的问题，很好的答案，也是结束今天节目的好方法。所以，加里，非常感谢你抽出时间来到《日常人工智能秀》。我们真的非常感谢。我很荣幸。这很棒。谢谢。好吧，伙计们，这里有很多内容，而且还会有更多内容。如果你错过了加里谈到的内容，或者你想深入了解，那就是在我们的时事通讯中发生的地方。所以，如果你还没有订阅，请访问youreverydayai.com，注册免费的每日时事通讯。如果这对你有所帮助，请告诉别人。如果你在收听播客，谢谢你。如果你能给我们留下评价，那就太好了。感谢收听。希望明天和每天都能看到你，了解更多日常人工智能的内容。谢谢大家。

这就是今天《日常人工智能》节目的全部内容。感谢您的收听。如果您喜欢这一集，请订阅并给我们评分。这有助于我们继续前进。更多人工智能魔法，请访问youreverydayai.com并注册我们的每日时事通讯，这样你就不会落后。去打破一些障碍，我们下次再见。

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