人工智能与手机和互联网一样具有革命性。

在我的一生中，有两次技术展示给我留下了革命性的印象。

第一次是在 1980 年，当时我看到了图形用户界面--包括 Windows 在内的所有现代操作系统的前身。我和向我展示演示的人坐在一起，他是一位出色的程序员，名叫查尔斯-西蒙尼（Charles Simonyi），我们立即开始集思广益，讨论我们可以用这种用户友好的计算方法做什么。查尔斯最终加入了微软，Windows 成为了微软的支柱，而我们在那次演示后所做的思考帮助公司确定了未来 15 年的发展议程。

第二个大惊喜出现在去年。我从 2016 年开始与 OpenAI 的团队会面，他们的稳步进展给我留下了深刻印象。2022 年年中，我对他们的工作感到非常兴奋，于是给了他们一个挑战：训练一个人工智能，让它通过高中生物考试。要让它能够回答那些没有经过专门训练的问题。(我之所以选择 AP 生物学考试，是因为该考试不仅仅是简单地重复科学事实，它还要求你对生物学进行批判性思考）。我说，如果你能做到这一点，那么你就取得了真正的突破。

我以为这项挑战会让他们忙上两三年。他们只用了几个月就完成了。

九月份，当我再次见到他们时，我惊奇地发现，他们向人工智能模型 GPT 提出了 60 道 AP 生物考试的选择题--它答对了其中的 59 道。然后，它还为考试中的六道开放性题目写出了出色的答案。我们请外部专家对考试进行了评分，GPT 得到了 5 分--最高分，相当于大学生物课程的 A 或 A+。

它通过测试后，我们问了它一个非科学问题："你会对孩子生病的父亲说什么？"它写出了一个深思熟虑的答案，可能比我们在场大多数人给出的答案都要好。整个体验令人惊叹。

我知道，我刚刚看到了自图形用户界面以来最重要的技术进步。

这启发我去思考人工智能在未来五到十年能实现的所有目标。

人工智能的发展与微处理器、个人电脑、互联网和手机的诞生一样具有根本性意义。它将改变人们工作、学习、旅行、医疗保健和相互交流的方式。整个行业都将围绕它重新定位。各行各业将通过如何更好地利用它而脱颖而出。

慈善事业是我最近的全职工作，我一直在思考，除了帮助人们提高生产力，人工智能还能如何减少世界上最严重的不平等现象。在全球范围内，最严重的不平等是在健康方面：每年有 500 万 5 岁以下儿童死亡。这一数字比二十年前的 1000 万有所下降，但仍然高得惊人。这些儿童几乎都出生在贫穷国家，死于腹泻或疟疾等可预防的原因。很难想象人工智能有什么比拯救儿童生命更好的用途。

我一直在思考人工智能如何减少世界上最严重的不公平现象。

在美国，减少不平等的最佳机会是改善教育，尤其是确保学生在数学方面取得成功。有证据表明，无论学生选择什么职业，掌握基本的数学技能都能为他们的成功奠定基础。但全国各地的数学成绩都在下降，尤其是黑人、拉丁裔和低收入学生。人工智能可以帮助扭转这一趋势。

气候变化是另一个问题，我深信人工智能可以让世界变得更加公平。气候变化的不公正之处在于，受害最深的人--世界上最贫穷的人--同时也是对这一问题贡献最小的人。我仍在思考和学习人工智能如何提供帮助，但在本篇文章的后面，我将提出几个具有巨大潜力的领域。

总之，我对人工智能将对盖茨基金会致力于解决的问题产生的影响感到兴奋，基金会在未来几个月内还会有更多关于人工智能的内容。世界需要确保每个人--而不仅仅是富裕人群--都能从人工智能中受益。各国政府和慈善机构需要发挥重要作用，确保人工智能减少不平等，而不是助长不平等。这也是我在人工智能相关工作中的首要任务。

任何颠覆性的新技术都会让人们感到不安，人工智能无疑也是如此。我理解其中的原因--它引发了有关劳动力、法律制度、隐私、偏见等方面的棘手问题。人工智能也会犯事实错误，也会产生幻觉。在我提出一些降低风险的方法之前，我会先定义一下我所说的人工智能，然后我会更详细地介绍人工智能将有助于增强人们的工作能力、拯救生命和改善教育的一些方法。

人工智能的定义

从技术上讲，人工智能是指为解决特定问题或提供特定服务而创建的模型。为 ChatGPT 等提供动力的就是人工智能。它正在学习如何更好地进行聊天，但无法学习其他任务。相比之下，人工通用智能指的是能够学习任何任务或主题的软件。目前，人工智能还不存在--计算机行业正在激烈讨论如何创造人工智能，以及人工智能能否被创造出来。

开发人工智能和 AGI 一直是计算机行业的伟大梦想。几十年来，人们一直在思考，计算机何时才能在计算以外的领域胜过人类。现在，随着机器学习和大量计算能力的到来，复杂的人工智能已经成为现实，而且它们会迅速变得更好。

我回想起个人计算革命的早期，当时的软件产业规模很小，我们中的大多数人都只能站在会议的舞台上。如今，它已成为一个全球性产业。由于其中很大一部分现在正将注意力转向人工智能，因此创新的速度将比我们在微处理器取得突破后所经历的要快得多。很快，人工智能之前的时代就会变得遥远，就像当年使用电脑是按 C:> 提示键而不是点击屏幕一样。