我們現在都在AI時，您最好習慣

“我們在人工智能時期，”這就是我現在告訴人們，當他們試圖理解AI的快速速度以及所有連接的技術，進步。

即使自Openai釋放了世界上的Chatgpt已經兩年半以來，我才直觀地知道，在技術世界中，我們不再按照摩爾的定律運作：芯片上的晶體管數量每兩年加倍。現在，這是AI模型定律，其中生成模型功能每三個月增加一次。

即使您不相信大型語言模型（LLM）正在以這種速度發展，也無可否認，採用速度。

邦德投資公司（Bond Investments）的普通合夥人瑪麗·米克（Mary Meeker）的一份新報告（或340頁的演講）描繪了AI的變革性質以及與其他任何以前的Tech Epoch的最清晰的描述。

米克（Meeker）及其合著者寫道：“正如數據所支持的那樣，與人工智能技術進化相關的變化範圍和範圍確實是前所未有的。”

Google，什麼？

尤其是一個統計數據對我來說很突出：Google花了9年的時間才達到3650億次搜索。兩年來，Chatgpt達到了同樣的里程碑。

米克（Meeker）的演講說明了我一段時間以來一直試圖表達的東西。從來沒有像這樣的時間。

我經歷了一些大型技術變化：個人計算的興起，從模擬到數字出版工具的轉換以及在線革命。但是，大多數這種變化是逐漸的，當時確實感覺很快。

我首先在1970年代中期看到了數字出版工具，直到1980年代中期，我們中的許多人都做出了轉換，這也大約是個人計算機開始到達的時候，儘管它們至少要又十年都不會變得無處不在。

隨著公共互聯網於1993年到來，大多數人都在寬帶上幾年了。知識工作者沒有立即上升。取而代之的是，員工隊伍發生了緩慢而穩定的轉變。

我會說，在互聯網及其相關的系統和平台成為我們生活中不可阻礙的部分之前，我們進行了十年的紮實調整。

我仍然記得互聯網上普通人有多困惑。在1994年的今日秀上，主持人大聲問：“什麼是互聯網？” AI和諸如Chatgpt，Copilot，Claude AI和其他人之類的平台並沒有遇到相同水平的混亂。

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米克（Meeker）的報告指出，Chatgpt用戶從2020年10月下降到2024年底的零，在2025年的800m飆升。令人震驚的20M人正在向訂戶付款。說服人們花了數十年的時間支付互聯網上的任何內容，但是對於AI，人們已經在將錢包打開了。

我想互聯網的興起以及無處不在的移動計算可能為我們為AI時代做好了準備。好像人工智能並沒有出現在藍色中。再說一次，這確實做到了。

大約十年前，我們驚嘆於IBM的深藍色，這是第一個擊敗國際象棋大師加里·卡斯帕羅夫（Gary Kasparov）的人工智能。隨後在2005年，一輛自動駕駛汽車完成了DARPA挑戰。在那之後的十年之後，我們看到Deepmind Alphago擊敗了世界上最好的GO球員。

其中一些發展令人震驚，但它們達到了相對易於消化的速度。即便如此，2016年的情況開始開始發生，各個團體開始向有關AI的警告鈴響。沒有人公開使用“ LLM”或“ Generative”術語。儘管如此，問題仍然如此，IBM，Amazon，Facebook，Microsoft和Google的DeepMind構成了非營利性AI的合作夥伴關係，該合作夥伴關係旨在“通過AI技術解決機遇和挑戰，以使人們和社會受益”。

不過，該小組仍然存在，我不確定有人會注意其建議。我認為自我反省的時間很少。

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一項2016年斯坦福大學在2030年對AI的研究（不再在線）指出：“與流行媒體對AI的更奇妙的預測相反，研究小組沒有發現擔心AI是對人類的迫在眉睫的威脅。”

不過，米克（Meeker）的演講提出了一幅加速的圖片，我認為確實引起了人們的關注，並提出了一個警告：預測來自chatgpt（這是更大的關注理由）。

例如，到2030年，它可以預測AI創建全長電影和遊戲的能力。我會說雙子座的veo 3證明我們在路上很好。

它承諾AI可以操作類似人類的機器人的能力。我要補充說，AI時間已經加速了類人形機器人的發展，以我25年的覆蓋機器人技術從未見過的方式。

它說AI將建立和經營自動業務。

在10年的時間裡，Chatgpt認為AI將能夠模擬類似人類的思想。

如果我們記得像大多數LLM一樣，Chatgpt將其大部分知識都基於已知的宇宙，我認為我們可以假設這些預測是雄心勃勃的（如果有的話）。即使是人工智能也不知道我們不知道的。

辦公室有一些論點說我的等式錯誤。沒有AI模型定律，只有黃的定律（對於Nvidia的創始人兼首席執行官Jensen Huang）。該法律預測，至少每兩年至少每兩年的GPU性能增加一倍。沒有這些處理器的力量，AI攤位。也許吧，但是我認為這些模型的力量尚未趕上Nvidia的GPU提供的處理能力。

黃只是為每個人和企業都希望基於GPU的生成力量的未來建設。這意味著我們需要更多的處理器，更多的數據和開發躍升來準備模型。但是，GPU開發並沒有阻礙實時的模型開發。這些生成更新的發生速度要比矽的進步快得多。

如果您接受諸如AI時間之類的事情，並且AI模型定律（哎呀，我們稱其為“ Ulanoff定律”）是真實的事情，那麼很容易接受Chatgpt對我們即將來臨的現實的看法。

您可能還沒有準備好，但是一切都一樣。我想知道Chatgpt對此有何看法。