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吴 军 ｜国家文津图书奖得主、硅谷投资人、计算机科学家 近日，正和岛与吴军博士进行了一场对话，内容涉及科技、商业、投资等方面的深度思考。 以下为对话全文：提问：最近ChatGPT火了，您作为著名的自然语言处理和搜索专家，也是谷歌中日韩算法的主要设计者，对于ChatGPT掀起的热潮持怎样的看法？吴军：先说为什么它这么火，这跟AlphaGo下围棋赢了世界冠军其实是一回事，人工智能应用做了一件人们以为做不到的事，一下子就火起来了。 实际上五六年前，计算机就能写像《华尔街日报》的那种文章了，只不过是在专业人士的圈子里，没有向大众放开。包括ChatGPT最近这个版本也是两三年前的，找了一个应用模式对外开放。 ChatGPT写出来的文章和回答的脚本我看了，主要还是基于一个语言模型，而这个语言模型就是以前我做研究的时候关注的东西，所以它里面是怎么做的我大概都知道。 简单来说，就是大量统计文本，文本统计以后可以在特定的条件下重新产生文本，而这个语言模型基本上就是一个概率的统计模型。 10年前我在谷歌的时候领导了一个项目叫“谷歌问答”，当时我们没有回答所有的问题，但也能回答很多问题了。 比如说当你问为什么天是蓝色的，我们就可以根据提问者是孩子或者专业人士来改变答案的表达，便于提问者理解。这个功能2015年上线，到现在也有8个年头了。 当然就跟ChatGPT一样，这个功能起作用有一个前提条件——答案是互联网上能找到的。 我看周围一些人在讨论发给ChatGPT的测试问题，只要稍微复杂一点，它回答出来的话都是模棱两可的，基本没有营养。 举一个很简单的例子，提问“什么样的口罩防病毒效果最好”，在人类没有研究出这个结果之前，这类应用是一点用也没有的。 可如果全世界有100个科学家研究了哪种口罩防护力最好，发表了几百篇论文，那GPT-3（比ChatGPT更通用的语言模型，可用于广泛的语言相关任务，ChatGPT专门为会话任务设计）对这个问题的回答可能看上去跟专家是一样的。 所以总结而言，它不会原创，但会成为“没营养内容”的杀手。因为我们现在网络上存在很多东抄一个、西抄一个、错误百出的内容，未来这种没营养的东西，人可能还没有机器做得好。 提问：记得您在《富足》中提到过两种人工智能，并且用“下围棋”和“买咖啡”来指代，ChatGPT更偏向哪一种？吴军：我先讲一下“下围棋”跟“买咖啡”的人工智能有什么区别。 60多年前，人类第一次提出了人工智能的概念，想象着通过人为设定的规则让计算机变得聪明起来。 但是在按照那个方向努力了几十年后，人们发现世界的问题太复杂了，人类有限的理性是不够用的，即便是日常生活中很多简单的问题也不能单靠理性来解决。 比如，你如果问人工智能专家和大众这样一个问题：让机器人下棋战胜人类世界冠军，和让机器人下楼给你买一杯咖啡，哪件事更难实现？ 退回到2016年AlphaGo（阿尔法围棋）战胜李世石之前，除了人工智能专家，几乎所有人都认为买咖啡更容易，因为这件事小学生都能做得到。 但事实是，世界上最先进的机器人也办不到这件事。人之所以觉得买咖啡简单，是因为人具有基本的经验和常识， 但计算机不但没有常识，我们甚至不知道如何让它通过经验的积累获得常识。我们仔细算一下，1972年人类发明了语言模型，到现在已经超过50年了。一开始数据规模比较小，参数只有几万，而ChatGPT用的语言模型，两年前公布的参数已经达到1000亿了，技术的渐进走到了今天的爆发。 但从本质上看，ChatGPT实际上还是“下围棋”这个路径的人工智能，用数据的积累做到以量取胜，跟人类的智能有本质区别。 提问：我们知道您还有一个身份是硅谷投资人，对您来说，最重要的一个投资原则是什么？吴军：我的原则很明确，其实也是风险投资领域的一条金科玉律—— 投资就是投人。首先要看重人。 在成为投资人之前，我曾经在谷歌和腾讯任职多年，也招聘过不少高薪员工，我总结他们成功的奥秘，其实就是一句话“杀鸡一定要用牛刀”。 因为世界上人和人的差别常常是数量级的。一流的人可以把二流的项目做成一流；反之，二流的人会把一流的项目做成二流或三流。10个90分的人往往都抵不上1个100分的人。 比如说，要提高20%的效率是一件很困难的事，但找人的时候，两个人有一个人找得不合适，效率一下子就降低50%，有时候还有副作用。 提问：那么在投人的过程中，您最看重的创始人特质是什么？吴军：诚实，这是最最重要的。很多时候大家会觉得诚实好像谁都有，其实不是的。 诚实意味着一个人自己承诺的事都去满足，很尽力尽心并且有责任心。这不是一件容易的事。 而在风险投资中，当你把几百万元、几千万元，甚至更多的钱，在没有任何抵押的情况下交给一个不认识的人，让他创业，这个人首先必须让你信得过。 创业者如果想骗投资人的钱，通常投资人是毫无办法的。我见过不少创业者，一旦办公司办得不顺，就把公司的技术和产品拿出去再办一个公司，去融新的资金。同时他们会对原来的公司进行破产清算，这样投资人的钱就不用还了。 所以我们通常要去调查背景，在硅谷各个族裔的人都有，要到他这个族裔的圈子里去了解一个人，因为他们只有在族裔的圈子里，表现才是最真实的。 我有一个“诀窍”，比如我曾经投资过一个印度人的公司，我要求他同时要有自己族裔的朋友投资他。因为他骗了我们可能影响有限，但他要连同族人一起骗了，就会在自己圈子里形成很坏的印象。这当中的成本会让他好好掂量。 同样， 如果他同族裔都没人愿意投资他，这也会是一个很不好的信号。再有一个，能拿到我们第一次融资的企业，要么是有比较长时间的往来，要么就是通过朋友介绍，然后再拿第二次融资就不难了，这其中信任起到很大作用。 很多人没有意识到， 信任其实是一条“捷径”，需要好好经营和维持。提问：您在很多场合都提到过，“对于成功创业者的经验，听听就好不要太当真”，这是为什么？吴军：因为成功的创业者最大的价值是他们行动的能力，而不是一开始就对各种复杂问题有了明确答案，然后按照答案去行动。他们的经验大部分是事后对当时的行动给予的一个合理解释罢了。 所以我们在向创业者投资时，对他们津津乐道的商业计划其实没那么感兴趣，我们真正感兴趣的除了对方的诚信、勤奋等基本品质，主要是看这个人的执行力以及做事情的决心。 创业者要解决的问题都是以前没有答案的问题，否则就不需要创业了，而他们的商业计划书给出的答案，是无法反映他们当时对一些问题的见解的。 从本质上来讲，投资的回报，不是对考试分数的回报，而是对行动力的回报。 提问：既然成功的经验可能是事后给予的合理解释，那我们反过来看，据您观察，创业者很可能会踩的坑是什么？吴军：有一个认识上的点需要引起注意，就是“什么是真正的从0到1”。 彼得·蒂尔的《从0到1》这本书在创业圈有一定的影响力，不过，在这本书中，有一件事作者却没有写清楚，或者说强调得不够，那就是 从0到1是一个完整的全过程，不是脑子灵机一动想到一个什么好点子就算完事了。彼得·蒂尔在书中给出了几个从0到1的例子——盖茨创办微软，乔布斯创办苹果，佩奇和布林创办谷歌。 其实从严格意义上来讲，在这3个例子中，从0到1的过程恰恰不是微软、苹果和谷歌完成的： 操作系统不是盖茨原创的发明，微软的拳头产品DOS和Windows最初要么是买来的，要么是和别人学的； 乔布斯在发明苹果个人计算机、iPod（便携式多功能数字多媒体播放器）、手机和平板电脑之前，其他公司都有类似的产品； 至于网页搜索，在佩奇和布林创办谷歌之前，已经有好几家类似的公司了。 不过，如果把从0到1的定义，由从无到有改成从科学到技术再到产品，最后到商业成功的全过程，蒂尔的这几个例子就说得通了。 其中被人们忽视的重要部分，叫工程。 那么什么是工程，或者说工程和技术有什么差别？ 技术强调的是满足人类的某种需求，以开发新的或者改进现有的方法和流程； 工程则是种系统的、能够迭代进步的，设计、加工和制作以满足人类需求的产品和服务。因此， 技术强调新颖性，而工程则强调可重复性，能大量复制，能产生可预期的效果。举个例子，你设计了一个新式的桥梁结构，它用到了固体力学的原理，这算是技术；你用现有的材料，把那座桥搭起来满足交通的需要，而且在同样的环境中还能用同样的成本搭起同样的桥，这叫工程。 近几年，有很多投资新能源汽车的基金赔了很多钱，原因很简单，那些投资人只知道看技术，不知道考虑工程的因素。 一家初创的新能源汽车公司，从特斯拉挖几个人过来， 打造出一辆能跑的样车不是件难事， 这只说明这家公司有了技术。 但是这家公司能够一个月生产出10000辆车，而且能保证每辆车品质都相同，就是另一回事了，如果能实现，才说明该公司能够在工程上做汽车了。到此为止，从0到1才完成。 当然，有人可能会觉得，我如果做软件、做互联网服务，不就没有工程问题了吗？因为一旦软件开发出来，复制多少份几乎都是零成本的。 软件产业当然有这个特点，我们不能用传统制造业的标准来要求，但是软件产业也存在大量工程问题。 比如，你开发了一款手机上的健身App，它的复制当然不涉及制造成本，但是软件本身的稳定性、对手机内存和处理器资源的占用等都决定着用户是否会长期使用，这些都是工程问题。 世界上从来不缺迈出第一步的人，但是通常迈出了这一步就没有下文了。 很多人以为自己完成了从0到1，至少也是从0走到了0.1，但其实任何不完整的工作都是没有意义的，只有完成了1，你之前所做的工作才能体现出价值。*本文节选自正和岛
责编｜许加林
排版｜王紫薇
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