AI元年复盘：如何独立思考，抓住未来机会？｜硅谷徐老师（上）
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- Опубліковано 21 гру 2023
- 一年多前，在互联网找不到未来方向的时候，我问徐老师，这轮衰退中有什么机会。徐老师很确定地说，是生成式AI。两个多月以后ChatGPT面世，剩下的都是历史了。
2023年可以说是AI元年，我专程拜访徐老师，做了一次一周年的复盘，根据这一年徐老师在硅谷的所见所闻，帮我们带来第一性原理的思考，判断未来的方向。视频很长，但干货很多。希望对大家有帮助。
01:36 嘉宾和内容介绍
03:07 GenAI到底是多大的机会？1、3、5年会发生什么？
22:20 为什么AI和其他机会不一样？一年前对ChatGPT的神预言如何做出的？
27:54 GenAI会如何影响我们的工作？
38:41 人和模型的本质区别是什么？
42:31 GenAI会如何影响教育？
47:42 对创业者和打工人，有什么抓住机会的建议？
徐老师2020年介绍GPT-3的播客：www.xiaoyuzhoufm.com/episode/...
课代表的文章，关于ChatGPT最重要的五个问题:docs.qq.com/doc/DQ0plY0JDbXFK...
2022年对生成式AI的神预言：www.bilibili.com/video/BV1md4...
徐老师（小红书/视频号： “硅谷徐老师” 公众号：“硅谷云”）托我祝大家新年快乐🎉：
2022年九月底我和课代表聊科技未来聊职场发展，其中一个预言生成式AI产业发展方向的视频冲上热搜。一大部分流量其实是网友们为了中英文夹杂吵了起来😂，小部分流量之后在AI领域创业了，当然也不排除有看了视频之后重仓英伟达股票赚翻的😂。
我个人从热搜视频的流量和留言中体会到的是，“信息差”并不存在，所有信息都在那里。 我也是从公开渠道学习来的。和大家分享也是我很乐意的，尤其是看到有同学成功创业了的。 但是这个大千世界如何去判别信噪比并不容易。这也是我们这次访谈的重要话题之一。
回到AI这个主话题，人工智能被耕耘好几十年了，但令人激动人心的2023年被称为AI元年的确一点也不为过。
我在硅谷做创业公司，上市公司高管，投资，斯坦福教课二十多年了，一直觉得很幸运在这个时代生活在这里。 但是我相信最好的时代还在未来，非常非常期待一个更令人激动的2024年！
徐老师为什么要夹杂一点英文词汇 太令人反感了
”部分流量其实是网友们为了中英文夹杂吵了起来“🤣这是我没想到的。。。谢谢你的优质采访和视频！
博主，腾讯文档已经无法查看了
课代表哥，你这里面一个观点我不是很同意：就是你觉得搬砖这样的重复性劳动是没有价值的，比如从stack overflow搬一段代码到自己的code base里。我觉得搬砖劳动确实是不高大上，不那么sexy能直接改变人类的，但他们依旧是有很高价值的，比如粘代码这事，粘什么样的代码，怎么粘怎么改能在大厂codebase里work还deliver feature要求。能搞懂这些的程序员就已经能力水平超过地球上65亿的人了，他已经创造了65亿人没有办法创造的价值了。你和徐老师也提到了传统行业，那传统行业里重复性工作的比例比科技行业就高更太多了，比如老师，飞机飞行员，律师，农民工，甚至西雅图死贵死贵的装修工。他们都是生命中所有career的时间都在日复一日做重复性工作，但是他们也创造了巨大价值。我觉得这是我们科技行业的一个傲慢就觉得只有创新才是有价值为社会做贡献。但实际上有可能我们才是生活在bubble里，在更广大的视角看我们的观点才是异类。喜欢在舒适圈做自己擅长事情的人才是99.9%的大多数。
我听下来感觉他想表达的意思并不是说搬砖这样的重复性劳动没有价值，而是说这样的工作很容易被AI取代。容易被取代的工作在革新性的科技出现以前也是有价值的，只是在被取代之后失去了价值。我认为他在做预测，而不是在做价值判断。
知道怎么粘代码能deliver feature要求这件事情也可以由产品经理或者资深程序员来完成，对于搬砖程序员的需求自然减少。所以AI容易取代他们的预测也是显而易见的。
谢谢讨论，是容易被取代的意思。价值这种东西很难判断，起码是high paying的
多补充一句，搬砖这个动作容易被取代，但是知道什么地方用什么砖，很难被取代
@@luciferleogmail 嗯，你要说容易被取代的话，我同意👍
什么样的软件工作更不容易被取代呢 可以简单举个例子吗 想做一些工作和职业上的改变 谢谢分享
比如说我想了一下 平时的系统设计工作 应该不太会代替 因为设计出来是一方面 socialize with team 根据具体Team trade off等等 可能还是得人来做
主持確實接話接得太快了，感覺對方都還沒講完一個段落
主持人的节目很好。提个小小意见：提问的问题可以 尽量简洁。不需要总是反复解释自己的问题。还有，可以让嘉宾说得更多，更充分。
觉得主持人抢话了，打断了嘉宾的思路。主题非常好👍
主持人不太行
原来不是我一个人这么认为，每次想听嘉宾延伸话题就会打断，又错过了，有点恼火
主持人要多给嘉宾一些时间
感谢good content！谢谢徐老师和课代表分享各种insights
感谢课代表，后续类似采访，可否让其他人多讲一些，或者不要中途打断，特别视频里面16-17分钟的时候
期待下期，喜欢这种不浮躁有深度思考的节目
徐老师的观点非常好
真正的生成式的干货频道！赞赞赞赞赞赞赞赞赞！！！
思考的角度很深入，很受教。感谢分享。
支持兄弟的视频！加油加油。
主持人总是打断嘉宾的思路
主持人太急于在任何一个话题上抛出自己的观点了，如果能少说话 少打断 多让嘉宾说话就好了 很多采访节目都有这个问题 太多主持人都为了显得自己不那么蠢 拼命的插入自己的观点 真的很烦
确实很多打断，我觉得是必要的，但是可能是不必要的。可不可以举一些具体例子， 在你看来是不好的打断。我去复盘一下，可以提高
@@kedaibiao主持人在自己领域的节目内控制节奏是对的，但面对高认知的老师持续输出观点的时候就不应该打断吧，这个才是更有价值的东西。大概在15-20分的时候应该有多次打断，感觉有些好内容还没讲完就过了，很可惜。
@@kedaibiao 有些还可以 我说话也比较直 博主别生气 具体例子不举了 你可以回看一下在哪里嘉宾本来想继续说的看你说了他就停下来了。。博主你可以多看看lex的视频 装傻 不怕尴尬的沉默 尽量引诱嘉宾多说话
这个确实是好多好多主持人的问题 我觉得优秀的主持人就该让自己像个傻逼一样不停提问就好了 千万不要老惦记着自己是不是能接住采访对象的话 采访对象不是来challenge主持人的 主持人多嗯啊多问 然后不要害怕采访对象短暂的沉默 不要老想着要用话去填补空白就好 采访对象自己就会想办法填充沉默@@junomark9719
一句话总结 优秀的采访对象控制自己的表达欲望就好 哪怕是为了迎合嘉宾或者认可嘉宾的观点 也尽量控制住 其实真正牛逼的嘉宾根本不care你是不是认可他的观点 主持人也不要怕嘉宾 就是要不断challenge嘉宾 才有意思 多看lex的采访视频
个人认为rabbit在做的东西是llm的一个重要应用，也是我个人觉得在未来十年内很可能实现的：利用自然语言去和所有app（电脑端/移动端）交互。最直接想到的是各种剪辑软件，渲染软件里复杂的，针对某个功能的workflow可以以这种方式极大降低学习门槛，让所有人都可以更方便的使用这类工具。
感谢课代表做这样造福大家的好事！感恩😇
谢谢打赏！欢迎试一下三美元的付费会员，有很多类似内容。
This guy does not know how to interview a guest: let your guest talk the most, make your questions short and to the point. 不要宣宾夺主
謝謝！
加油！
嘉宾不错，采访者不会问问题
感觉徐老师总是不正面回答问题😂 很有技巧
请问这个下集是还没发出来吗？在你的频道里没找到呢。感谢课代表的内容 很有帮助 而且最近视频观看质感也越来越高
谢谢分享。
想到了另一位让我印象深刻的老师，Richard，好奇Richard老师是否在继续做之前的方向？ 当市场的“主流”方向和自己的目标方向不一致时，是及时调转方向，待将来时机成熟再继续？还是在坚持原有目标或又有所调整？
驱动人类技术进步的源泉是追求效率的提高，体现出来的表象是对使用者的价值增加
第一性原理解决痛点，foundation model,浏览器 accessibility,大的供电厂与每个人的发电机
good content !
不用怕被取代，应该拥抱新技术。把自己看做一个工程师而不是程序员，保持学习能力，以解决实际问题为目的。我们org有好几个是从punchcard那个时代开始工作的，但是工程师思维始终如一。40年后的现在依然能在行业里有一席之地。
现在各国都在研发Ai，未来我们这些打工人都会被机器人代替。😮💨
如果想做AI的应用，需要什么skill set？可以介绍一下吗？想多学点东西
牛人訪談！下集什麽時候出呢
感谢课代表不断的追寻答案！follow了提到的两个播客！希望看到更多徐老师的采访，很多点都值得好好聊聊，我对这点特别感兴趣 41:18, 想什么是model现在做不到的，从模仿我们人类reasoning的角度来说，提到的三点都特别好， 值得好好思考眼神，能有机会请到你提到的清华大学的神经学科的专家来展开说说么（要是physical 受限，是不是可以像采访leon一样远程)？我觉得neural science的发展和AI 模型的发展应该是密切相关的，但是可能AI的模型上要更靠后很多，因为处于模仿的追寻人的大脑的路上。
有道理，我应该邀请刘嘉老师来做一期
@@kedaibiao谢谢☺️！超期待
12:38 sentiment analysis
謝謝
徐老师web3的机会抓得怎么样了？
挺同意的。我就觉得在我们亚麻至少一半以上的程序员是不必要的。😮💨
关注了很久，今天发现开了membership一定要支持一下，希望课代表越做越好。
这个视频提到一个观点 - “期望以后5-10年也做同样的事情是很靠谱“。。。 传统SWE/SDE加速内卷化应该是一个不可逆的趋势，我在自己公司观察的现象是新开出来的职位MLE岗位井喷式的增长。。
希望课代表能有一些视频和嘉宾能去聊聊如何有效地转型和过度，我相信和我有一样需求的SWE/SDE应该蛮多的。。。
谢谢支持！欢迎多看一下membership专属视频，很多宝藏！
转型没有现成路径，每个人的路径也都不一样。但是必要条件是终身学习，和stepping out of comfort zone。可以先从这两件事做起来
老师，下集出来了吗
38:03 从来没想过这个点，提升效率 和交付ai独立做事，确实是两个层面的事
47:05 なるほど😊
GenAI 最大的極限，就是把人類所有資料足跡吸飽，讓個人能用簡單的語言問出有效的回答。
這樣讓基礎教育的門檻降低，低難度白領，資料驗證類，資料梳理…工作由AI取代。
勞工不會被取代，因為手活需要手做。 以及勞工有工會，有投票權，可以避免被取代。 投票權是一個可敬的力量。
请问data drift具体是什么呀？
每個工種都有重複的部分，用這些用AI做
这段徐老师说的太好了，做商业和做技术探索都很好，但是要用对方法。做学术技术探索的话做了锤子再找钉子没问题也有必要，但做商业的时候就不能如此了 25:59
结合什么时候说这话也很重要，乔布斯还说过用户不知道他们真正需要什么，也是一个很早的视频。
具體就是鋼鐵人的助理賈維斯啊!
where is the next
目前在大厂做product dS. 想问下课代表怎么看工作中50%数分内容可以用gen AI tool工具取代这件事情。如果从传统数分项目周期看，需要经历确立问题，确立分析方法，和stakeholder align，做分析，总结分析➕报告，broad share➕推动insight落地。目前看来gen ai带来的productivity gain更多是在中期取数和visualization Maybe. 数分问题的ambiguity和后期推动落地的proactiveness和变通性目前我还没看到gen ai可以胜任。不过好奇课代表怎么看product ds的职业发展以及需要拓宽什么样的技能来保持未来职场竞争性呢？
我一直在思考，AI处理的任务的颗粒度和复杂度极限在哪。其中的复杂任务，涉及到价值判断AI真的能自行完成吗，人是万物的尺度，AI无源之水，无本之木能替代人的价值判断？我想价值判断和定义问题可能就是人必须主导的原因吧。
These top 30 AI probably have a decent infrastructure team and proper budget to support them. AI is like the penthouse for a building, the infrastructure is like the foundation. The thing is: AI/ML/Deep Learning/GenAI are mentioned for the investors only.
持续关注AI很久了，但是还是不清楚有哪些普通人可以做的ai相关岗位
主持人说的alignment我觉得不就是fine-tune吗？这个Open AI早就开放了呀不是吗？
课代表老哥，您怎么看关于Sora将要大规模改变电影行业或者3D行业的说法呢？
Don’t care
嘉宾的观点很好, AI的思考速度的确比人快很多.这点的确是很好的利用点.
但是, 里头的内容谈到关于to B的场景, 我个人的思考是to B的逻辑也会变得很快.
随着gpts和appsmith的出现,这部分会变得越来越快,特别是涉及需要业务逻辑形成结论的场景.
11:35 不太认可“不靠谱” 在一个相对小的领域里，比如化妆品销售，对review进行模型训练判断sentiment，我觉得是靠谱的。当然，大模型出来，很多之前的独特任务的模型，classification之类的，多多少少是可以被功能替代的。 不确定的是成本问题，api的价格不便宜。
是 我觉得课代表可能对机器学习了解不是很深
其实是算力问题。如果foundational model能够单机快速运行时，就不需要call api了，cost也就是算力
你后面的风景真好，在哪个地方拍摄的
里面说过好像是斯坦福商学院
30:16 生命科学，和军事，情报，绝对早就再秘密使用了。
你们硅谷真的太高大上了，说实话任何行业任何时候都需要搬砖的，除非有一天像骇客帝国一样人活着虚拟世界里。
课代表提出的一些问题非常有价值，但目前人类可能都没有一个答案。我想的是如果AI将大部分搬砖性劳动替代后，人类该如何体现自身的价值呢，毕竟社会上大部分人其实并不具备创造性劳动的能力，社会财富可能会进一步向少数控制AI的精英阶层集中，他们不需要雇佣很多员工就能实现极大的生产力。这对整个人类的社会体制，财富分配机制可能都是个挑战。
1. 我只能尽量操心我自己，没法操心人类和社会，毕竟操心了也没用；2. 这件事一直在发生，我觉得社会还是会适应
所以我觉得类似UBI的制度是未来发展的趋势，另外我认为大部分的人没有创造性劳动的能力这个观点不一定正确，现在的社会通过各种机制筛选出一小批人来做所谓有创造性工作，反过来想可能目前社会就没有那么多给人发挥创造性的计划
讚！但下集在哪兒呢？別賣關子啊😂
还在剪
课代表 请问第二期视频在哪里？
还没剪辑完
感谢分享，徐老师是谁？
我老婆就是医生 用AI 看病目前还不现实 没有任何一家保险公司愿为黑箱看死病人的AI 投保 即使准备率是99.99% 连整理病历出的错几乎都是零容忍 AI 目前的应用还局限于 对出错率不太计较的行业 现编剧 写稿 即使AI瞎编写错了 不是bug 而是feature😂
医生看病也会出错，准确率不是最大的问题。最大的问题是，AI不能代替人负法律责任，需要具体人来负责任的地方，AI只能是辅助。
编剧也不可能，AI生成的剧本90%需要修改，反而不如一开始就是人来写
AI看病不会很快实现，但是AI辅助看病应该很快就会到来了。你问问医生每天大部分的工作是不是就是简单的重复，如果是的话，那么AI就可以替你分担这部分。
@@MrJingzhouzhu 某种程度上来说，用AI时谁来背锅需要在法律层面上继续完善。如果让AI本身背锅，那患者宁愿咨询医生，因为个人比较负面的猜想是：当医生诊断出现问题时，病人和家属可以马上“讨伐”医生。
责任问题通过政府立法背书可以解决吗？类似自动驾驶@@MrJingzhouzhu
下集什么时候更新
一两个月以内吧
下集什么时候出？
剪辑版争取两个月内吧 完整版已经传会员视频了
First thing first, does Xi’s thoughts are the greatest for Chinese to follow?
很受启发的视频。有一个很外行的问题。徐老师说领导或领导的领导不会被取代。我看新闻科技大厂先裁管理层。是我理解错了么？
他的意思应该是领导层的工作很难被 AI 所取代，而裁员只不过出于种种原因可能会拿领导层开刀（比如为了省钱或者政治站队等各种原因），但是下一个继任者依然是人类而不是 AI。
徐老师说的，省略2点，“（一般情况下）领导层不会被（轻易的）取代”，这不包含那些没什么用人浮于事的领导，这类领导裁掉整个team效率反倒高了很多，裁掉这种没实际管理效用的人，省下的钱反倒能招一个基层做实事的team
是不是下集放在会员视频里了？
中、下的完整版都在会员视频。公开的还正在剪辑中，估计两周后能剪好。
@@kedaibiao 谢谢回复 我刚刚加入 谢谢！
感谢支持！里面有蛮多深度访谈的，希望喜欢！
@@kedaibiao 感谢 正在explore中
课代表最近搬到湾区了吗？
没有，之前去拜访了一圈
web3 并不是拿着锤子找钉子，其中一个钉子就是人性里的投机贪婪的需求，赌博带来的多巴胺快感的需求
怎么感觉画面和声音没有对齐
想象力就很难做好
微软在西雅图，和龟谷没啥关系吧。。。
好像主持人有点抢嘉宾的发言，如果能等对方把话说完再说会更好
这么大的话题说的太具体。人工智能短期有用，长期没用。
29:15 --> 32:14 🙃
30:19 前提是哈佛醫學願不願意提供cases/data了。
建议，做字幕时候把说的英文翻译成中文，我就订阅你，哈哈哈
有高赞的方面观点吗
徐总是浙江人吧？
上海人
聲音爆掉了
意外吧?我連大學文憑都沒得低文化階層都是你的聽眾，好像徐知遠講的那5%的人會留下來的東西。我只能用猜的去認知你們的對話，因為英文水平大概小學吧。我有付費過ChatGPT，我有一次發現他能識別出我的聲音而且最後有邏輯的回答，當下我是嚇到的，當然我很高興，未來的工具會優化會跳耀。很高興有機會看到優質人才製造的影片，一窺你們的世界是相當不容易的。
为啥总是打断徐老师谈话，听得我很分散
30.02 这种你让徐老师完整表达一下观点，结果这种不重要的分叉导致后面徐老师没法完整输出观点
谢谢你的反馈。尤其是这种很具体的时间点，能让我精确复盘，很有帮助。我看了一下30:02这里，很明显徐老师有一个卡顿。我这个时候说点东西，是希望给徐老师一个整理思路的时间。
徐老师是上海口音吧hh
对，我就是灵光一散，所谓的灵感以及人的推理，现在的AI是做不到的，你们是我看过这么多视频中最有见地的人,
我认为人类的智慧AI是不可能完全取代人类，未来是人类智慧与AI 共存世界，人类的贪婪其实不一定是坏事，它是促使人类去学习进步的原动力，人类的贪婪是多种类每个人都不同，人类的贪婪是无穷的无尽的，
infinite Greedy, 假如AI 有贪婪的思维，那时就是人类走向末路的来临。
Y
课代表作为前游戏行业从业者打不打算新出一期视频聊聊最近国内游戏行业的股价跳水
回美国那集其实就讲了
看上去很专业，但是看了两期莫名感觉：听君一席话，似听一席话。仔细想想，其实没什么干货。看了下评论都说好，不知道是不是我自己错觉了。。。
课代表抢话
这两个人，都感觉有点差强人意
回去写代码比较适合你
小小的善意提醒吧，有时候课代表打断老师讲话。
主持人观点比较偏激，可以看出来和嘉宾还是差几个level的
课代表少说点 要让嘉宾多说
很好的主题，主持人的水平有待提升，有点浪费这么好的嘉宾和主题了，有几个建议仅供参考：1.不要总是说“就是”，尽量说话里不要有这样没有意义的助词，可以把语速放慢，说话变得简练，去掉没有意义的助词和对问题的重复解释 2.有的问题会重复解释，比如23分钟的解释，没有必要，嘉宾和观众都有足够的智力消化问题本身，解释只会让观众觉得主持人啰嗦口条不顺 3.倾听的艺术，这一点别的小伙伴已经留言了，问题重灾区在15分到20分之间，当嘉宾没有说完一个句子的时候，主持人不应该打断或者插嘴，无论你有多么和他的观点有共鸣或者异议，嘉宾是红花主持人是绿叶，需要克制自己的表达欲。大概这点吧，希望博主越做越好
另外看到博主在别人的评论下说希望观众给几个”不要插嘴但插嘴”的例子，我觉得这个要求有点巨婴了，可以看下15到20分钟里，当嘉宾没有说完一句话时主持人就开口的那几次，从观众的角度看，每一次主持人都不应该开口。理想的主持人应该让嘉宾顺着自己的思路把话说完，然后主持人再表达自己的观点，无论是赞同或者补充，在嘉宾没有把话说完前，无论主持人自己觉得自己的想法有多牛，都不应该开口打断嘉宾，不知道这样把话扳碎了说博主能不能理解
谢谢很认真的constructive feedback
我也是觉得你老是打断受采访者的思路，还有你发表太多自己的想法。你提的问题，对方都没有好好回答，多点引导被采访者更好的回答你的提问，不是表达你的想法和见解
我倒觉得23分钟的解释很好，起码我之前是没有理解，你那样一解释，我就明白了。评论里可能大都是程序员吧，对那些不是这个行业的，比如我，还是需要适当“翻译”一下的。@@kedaibiao
徐老师看着有点假聪明
主持人请少说话，别打断嘉宾！
中英夹杂听着累
主持人你不 要总是插话
可不可以给一个不当插话的具体例子？
说一堆进不了正题
host you speak too much
i realized that. but i don't know where i should hold back. could you give a few specific examples? tyvm!
多买房子吧？琢磨工作挺累的。
求一个不工作可以多买房子的方法
@@kedaibiao趁别人去旅行的时候占领
你现在的工作已经够了吧？保持住自己目前的收入，琢磨琢磨其他投资途径？一直想在职业上往上，是很难的，当然，如果你以此为乐，那就是另一个故事。@@kedaibiao
请看“如何摆脱无意义的工作”系列
别人回家了怎么办
主持人不太行
主持人要等嘉宾说完一个段落再插入自己观点。这个主持人风格令人厌烦
别神吹，我曾经战胜过AIGo
讲的啥？ 乱七八糟一直重复
主持人为什么总是插嘴？
夹杂着英语，听着别扭
主持人废话太多，语无伦次，喧宾夺主