量子技术SandboxAQ CEO杰克·希达里：基于方程式的数据生成，将为AI的发展开辟新可能

在第八届年度未来投资倡议峰会（FII8）期间，举办了一场主题为“人工智能”的第三届变革者论坛。人工智能正迅速从理论辩论转变为商业战略和全球竞争的核心驱动力，根据麦肯锡的数据，2024年全球人工智能的采用率飙升至72%，企业如何利用人工智能的潜力创造新价值、加速增长并建立高效率的商业模式，从而决定未来的成功？为此，来自不同领域的专家和领导者聚集一堂，共同探讨人工智能如何成为推动商业战略和全球竞争的关键力量。

本文为上篇，在本文中，Uber前CEO、云厨房的CEO特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick）认为人工智能将为大型企业带来革命性变革，使它们能够通过新技术巩固市场地位，他乐观地看待AI在食品行业中减少人工依赖和提高效率的潜力；量子技术公司SandboxAQ CEO杰克·希达里（Jack Hidary）强调了大型量化模型（LQMs）在AI发展中的关键作用，并对量化AI的潜力表现出特别的兴奋，认为这将为人类带来前所未有的能力；Google和Alphabet的前CEO和主席埃里克·施密特（Eric Schmidt），深入探讨了通用人工智能（AGI）的概念，预测未来几年内可能出现专家级别的AI系统，并警告AGI的发展伴随着潜在的危险，同时强调人类尚未准备好迎接AGI的全面到来。

▲ 特拉维斯·卡兰尼克（Travis Kalanick），Uber前CEO，云厨房的CEO；1976年出生在美国旧金山，从小就对电脑着迷，并在六年级时学会了编程。他高中毕业后考入了加利福尼亚大学洛杉矶分校（UCLA），主修计算机工程和商业经济学，但在1998年辍学，全职投入到创业公司Scour的工作，Scour是一个多媒体搜索引擎，也是世界上最早的P2P文件下载资源搜索引擎之一，后期由于版权问题，Scour在2000年宣告破产，2009年，Kalanick与朋友在巴黎游玩时，因为打不到车而萌生了开发手机打车软件的念头，于是Uber诞生了，Uber迅速扩展到全球多个国家和城市，在2014年的估值达到了350亿-400亿美元，2017年，由于一系列争议事件和内部压力，辞去了Uber CEO职务，2019年12月31日，退出了Uber的董事会，并在此之前卖出了价值25亿美元的Uber股票，实质上与他创立的公司进行了切割，离开Uber后，Kalanick成为了云厨房的大股东和CEO，云厨房是一个提供共享厨房空间的平台，旨在优化食品配送。

Travis在讨论中强调了人工智能对于商业格局的变革性影响，特别是对于那些已经拥有强大商业模式的大型公司，他认为，随着技术的不断进步，这些公司将能够利用AI来巩固和扩大它们的市场地位，当前的时代正朝着“越大越好”的方向发展，大型企业能够通过采用新技术来增强竞争力，这也会导致资源进一步向这些大玩家集中。他的公司正在将AI、房地产软件和食品机器人技术结合起来，以彻底改变食品行业，他的目标是通过自动化技术减少餐厅对人工的依赖，他描述了一种未来的情景，即餐厅可以完全不需要人工或者只需要一个人来监督机器，这种自动化的实现，不仅提高了食品生产的效率，还为食品服务业带来了革命性的变化。

Travis还提到了他们开发的一台能够制作食物的机器，这台机器可以在没有人类干预的情况下完成食物的制作。他设想了一种未来，人们可以与这些机器进行更人性化的互动，就像与员工交谈一样，这种互动不仅限于工作相关的交流，比如询问食物是否温暖或者是否需要补充原料，还包括更日常化的对话，他提到，通过赋予机器人格，人们可以与机器进行更自然的对话，这种创新不仅提高了工作效率，还增强了用户体验，Travis对AI的潜力持乐观态度，他相信AI技术将创造巨大的商业价值，并在食品行业中实现创新。

▲ 杰克·希达里（Jack Hidary），SandboxAQ CEO，12岁时发现了编程，并对此产生了浓厚的兴趣，在高中和大学时期就开始创业；在哥伦比亚大学学习哲学和神经科学，并随后获得了国家卫生研究院（NIH）的斯坦利神经科学临床研究奖学金；1995年，与他的兄弟Murray Hidary和朋友Nova Spivack共同创立了EarthWeb/Dice，并在纳斯达克上市，2016年加入了谷歌母公司Alphabet，领导了专注于人工智能和量子技术的团队SandboxAQ，2022年，SandboxAQ从Alphabet分拆出来，成为一家独立的量子技术公司，该公司致力于通过结合AI和量子技术的力量，解决以前无法解决的问题，SandboxAQ开发的大型定量模型（LQMs）在生命科学、金融服务、导航、网络和其他领域取得了关键进展。

Jack在讨论中表示，AI不仅仅是一个口号，而是正在我们身边真实发生的事情。他特别强调了大型量化模型（LQMs）在推动AI发展中的关键作用，尤其是在生物制药和化学领域，这些量化模型基于方程式和数据，能够处理大量的定量数据，这些数据是数字和数值的，与我们通常理解的语言模型有所不同，这些模型能够利用生物学、物理学、化学等领域的专业知识，通过训练来解决复杂的科学问题。Jack对于量化AI的潜力显得特别兴奋，他相信这些模型能够为人类带来前所未有的能力，他提到，就在几年前，我们还没有能力准确计算一个分子如何与另一个分子结合，比如对于阿尔茨海默症或帕金森症的治疗分子，但现在，随着LQMs的发展，我们能够做到这一点，他强调，这种能力是人类作为一个物种从未有过的，直到最近几年才成为可能。

Jack还提到了数据的重要性，他指出，随着AI模型变得更加商品化，领导者应该思考如何生成和保留专有数据。他强调，我们不能依赖互联网上的数据，而是需要从控制我们世界的方程式中生成数据，这种数据生成方式为生物制药、新材料开发等领域提供了新的可能性，使得我们能够在没有大量实验数据的情况下，通过模拟和预测来加速科学发现和创新。通过方程式生成数据方法的核心在于，我们可以直接从控制我们世界的基本原理中生成数据，例如，在生物制药领域，我们可以通过生物学、物理学和化学的方程式来模拟和预测药物的效果，而不是仅仅依赖于实验数据，这种基于方程式的数据生成方式，不仅能够提供更精确、更可控的数据，而且能够极大地加速科学发现的进程，它使得我们能够预测和模拟那些在现实世界中难以或无法获得的数据，从而为AI的发展开辟了新的可能性。

▲ 埃里克·施密特（Eric Schmidt），Google和Alphabet的前CEO和主席，1955年4月27日出生在美国华盛顿，在普林斯顿大学取得电子电气工程的学士及硕士学位，并于1982年在加利福尼亚大学伯克利分校取得电子工程暨计算机科学（EECS）博士学位，早期在贝尔实验室、Zilog和施乐的帕罗奥多研究中心担任研究员，1983年，加入Sun Microsystems，先后担任首席技术官和首席执行官，期间负责开发了Java平台技术，1997年，加入Novell公司，担任CEO和董事会主席，2001年，被Google创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林聘请为Google的首席执行官，直到2011年，在他的领导下，Google从一个年轻的硅谷公司成长为科技行业的全球领航者。

Eric深入探讨了通用人工智能（AGI）的概念，他认为AGI是一种能够执行任何智能任务的人工智能，不受特定领域限制。他提到，尽管AGI的定义仍然模糊，但它的潜力是巨大的，未来几年内，我们可能会见证专家级别的AI系统的出现，这些系统将能够在各个领域达到或接近人类专家的水平，无论是物理学、化学、艺术还是其他任何领域，这些系统将能够与人类专家合作，进行研究、药物发现、解决问题等，这种技术的发展将带来人类效率和生产力的巨大飞跃。然而，他也警告说，AGI的发展伴随着潜在的危险，他提到了技术的扩散问题，特别是那些成本较低、易于获取的AI模型，可能会被用于恶意目的，尤其是在生物学领域。

Eric表示，在未来五年内，我们可能会见证人工智能系统开始具备编写和改进自己代码的能力，这是一种递归自我改进的过程，AI系统将能够自主地优化和升级自己的性能，从而实现更快的进化速度和更高效的功能表现。他强调，这一发展将是一个根本性的转变，它标志着AI从依赖人类编写和维护代码的阶段，转变为能够自我进化和自我完善的阶段，这种自我改进的能力将极大地加速AI技术的进步，并可能在多个领域引发革命性的变化。Eric强调，尽管AGI的潜力巨大，但人类社会还没有准备好迎接这种技术的全面到来，我们需要更多的研究和准备，以确保AGI的发展能够安全地、负责任地进行。他提到，如果AGI真的实现了，它可能会在很多领域取代人类，包括科学研究、网络安全甚至体育竞技，这种转变将对人类社会产生深远的影响，我们需要现在就开始考虑如何应对这些变化。

Eric还提到，AGI的发展可能会导致未来的诺贝尔奖得主来自人工智能领域，因为AI可能会在数学、物理、化学和医学等领域做出重大贡献。但他也提到，人类对于机器人或AI在体育等领域的表现可能不会感到兴奋，因为人类天生倾向于欣赏同类的表现，他以高尔夫为例，提出即使未来可能出现能够击败顶级高尔夫球手的机器人，人们可能仍然会选择观看人类球手的比赛，因为人类对于同类的成就有着天生的偏好。