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Andrej Karpathy on How AI Empowers
2025/4/14
The AI Daily Brief (Formerly The AI Breakdown): Artificial Intelligence News and Analysis
A
Andrej Karpathy
N
N.L.W.
Andrej Karpathy: 大型语言模型(LLM)的出现，颠覆了以往技术传播模式。以往新技术通常稀缺、资本密集且需要专业技术知识，但LLM却反其道而行之，普通大众从中受益匪浅，而企业和政府机构的影响相对较小且滞后。ChatGPT作为史上增长最快的消费者应用，拥有数亿周活跃用户，其应用范围涵盖写作、编码、翻译、辅导、摘要、深度研究、头脑风暴等多个领域。这并非简单的升级，而是对个人能力的重大提升，使用门槛极低，模型廉价甚至免费，速度快，任何人都可以通过网址或本地机器访问，并支持多种语言和表达方式。这种技术突破前所未有。然而，在企业和政府领域，LLM的益处却相对有限。原因有三：首先，LLM的能力在于提供广泛但浅显的准专家知识，而组织的优势在于集中各种专业知识。虽然LLM可以提高专家的效率，但对组织的整体提升有限。其次，组织面临的问题更复杂，需要更多的协调工作，例如系统集成、品牌规范、安全协议、隐私考虑、国际化、合规和法律风险等，这些因素难以纳入LLM的上下文窗口。第三，大型组织存在固有的惯性，包括文化、历史先例、政治因素、沟通成本、员工再培训挑战和官僚主义等，这些都阻碍了LLM的快速采用。总而言之，目前LLM对个人的影响远大于对组织的影响。
展望未来，LLM的持续普及取决于性能提升和资本支出的动态范围。目前，尖端LLM性能易于获取且廉价，但未来情况可能发生变化。一旦资金能够购买到性能显著提升的LLM，大型组织将集中资源购买更强大的智能，社会精英与普通大众之间的差距可能再次扩大。但至少目前，我们正处于技术史上一个独特且前所未有的局面。许多科幻作品并未预测到AI革命将以这种方式发展，它并非由政府秘密项目掌控，而是像ChatGPT一样，一夜之间免费出现在每个人口袋里的设备上。
N.L.W.: Andrej Karpathy的观点很有见地，它帮助我们理解AI目前如何改善现状。企业是由专家组成的，而个人通常只擅长少数领域。因此，对于个人而言，AI能够将他们在大多数领域的水平从新手提升到中等水平，这比对专家的提升更有意义。AI对个人的应用场景远多于对专家的应用场景。
大型语言模型可能会导致企业内部核心职能和次要职能的分化，并促进数字员工的兴起。企业可能会选择不招聘某些技能，因为AI工具已经足够胜任。这尤其体现在代理（agent）的兴起上，企业可能会选择低成本的数字员工，即使其能力不如人类员工。很多企业对代理的应用会从边缘职能开始，例如销售和营销部门。
虽然大型语言模型对个人的影响更大，但其在企业领域的应用速度也远超以往任何技术。企业对AI的采用速度非常快，这与以往任何技术都不同。企业上下都意识到AI是具有颠覆性的力量，它不仅带来了新的工具，还解锁了全新的效率和机遇。虽然企业在实验方面受到限制，但许多企业正在积极拥抱外部实验，并将经验应用到内部流程中。
大型语言模型的普及将极大地促进自下而上的创业活动。许多以前难以实现或资本密集型的活动现在变得更容易，这将激励更多人创业。
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