作者| AI深度調查員
來源 | AI深度調查員 管理智慧
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文章僅代表作者本人觀點
回想當初互聯網時代，它并未如預期般實現完全去中心化的民主傳播，實際情況是，網絡放大了最優秀的人，讓他們賺得更多。你可能從一個本地名人變成了全國性，甚至全球性的名人
社會從稀缺走向充裕的時代，競争将也變得異常激烈，關鍵在于善用AI工具來放大你的獨特性，從而大幅提升生産力。否則，随着他人快速利用AI工具，逐漸替代你的魅力和才華而你隻能會被慢慢淘汰出局
偉大公司的奠基者往往是那些具備非凡魄力的領袖，例如馬斯克他不僅擁有超越常人的風險承受能力和正确的判斷力，更能通過個人意志激發團隊潛能，在追求規模化的過程中不斷突破邊界
在AGI生成革命的關鍵期，速度就是勝負手，一旦發展曲線确立、增長速度達到指數級，先發優勢将形成難以逾越的壁壘，這就是爲什麽頂尖投資者能在一夜之間做出決策。因爲他們知道成爲第一意味着能賺取無盡的利潤
對年輕人建議，最重要的一點可能是：人生就是不斷地向機會說"是"的過程，年輕時要敢于反複押注自己、擁抱風險，因爲當回望時你會發現，最令人遺憾的不是失敗，而是那些擦肩而過的機會
在昨天備受關注的《The Diary Of A CEO》播客節目中，谷歌前首席執行官、新書《The New Digital Age》作者Eric Schmidt分享了他對領導力、創新和AI未來的深刻見解。作爲将谷歌市值從1億美元推向1800億美元的關鍵人物，Schmidt的經驗值得每一位創業者和商業領袖深思。
在談到個人成功原則時，Schmidt特别強調了冒險精神的重要性。他以Elon Musk爲例，指出快速承擔風險并在失敗中學習的能力是卓越企業家的典型特征。"快速失敗"的理念背後，是對市場時機的準确把握——打造正确的産品，客戶自然會來，而要在競争中勝出，速度就顯得尤爲重要。
當被問及大型語言模型的發展時，Schmidt指出這一技術革命的根源可以追溯到十年前的谷歌。從語言翻譯到生物序列預測，再到機器人控制，這些技術的核心都在于準确預測下一步的可能性。事實上，沒有證據表明縮放定律（Scaling Law ）已經開始停止"，5 年後，人工智能系統将比現在強大 100 倍，能夠進行物理和數學推理，從而導緻網絡攻擊、生物攻擊、錯誤信息和新形式戰争等危險。在談到AI與内容創作的關系時，他提出了一個引人深思的觀點：計算能力的規模化增長帶來了前所未有的可能性，例如，内容創作者可以利用AI技術對長篇訪談進行智能注釋，或是生成衍生内容來擴大受衆群體。盡管這可能會帶來内容市場的激烈競争，但關鍵在于如何巧妙運用AI工具來強化個人或品牌的獨特價值。
最後，Schmidt強調：在AI時代，企業和個人的成功将越來越依賴于對AI技術的全面集成而非對新技術的排斥。
采訪文稿
主持人： Eric，我了解你的職業生涯，它豐富而多樣，非常獨特，這讓我相信你本可以寫任何主題的書。你有一些令人欽佩的書，我最近幾周都在閱讀這些書。我必須說，我真的對這些話題着迷。但在當今的世界中，爲什麽選擇寫這本關于AI的書呢？
嘉賓Eric Schmidt： 首先感謝，我很早就想參加這個節目了，很高興今天能在倫敦親臨現場。Henry Kissinger博士成爲了我最親密的朋友之一。十年前，他和我在一次會議上聽到了Demis Hassabis的演講，Henry本來準備去倒時差，但我建議他去聽這個演講。他聽完後突然意識到，我們正在玩火，做一些我們并不理解其影響的事情。Henry從22歲退伍後就在研究這些問題，所以我發現自己身處一群人中，試圖理解在AI時代，成爲人類意味着什麽。當這些技術出現後，我們的生活和思想會如何改變？人類從未遇到過一個在能力上可以挑戰自己，甚至超過自己的對手。AI的到來是曆史上的重要時刻。
AI時代最重要能力
主持人： 對于那些不熟悉你的故事或者隻知道你在谷歌的經曆的人來說，能否談談你在這些主題上的靈感來源和經驗？
Eric Schmidt：像許多人一樣，作爲青少年，我對科學很感興趣，玩模型火箭和火車之類的東西。我那時太小，不可能迷上電子遊戲，但如果現在是那個年紀，我一定會沉迷其中。我在大學時對計算機很感興趣，盡管那時的計算機很慢，但我覺得它們很有趣。舉個例子，我大學時使用的計算機比你口袋裏的手機慢一億倍，而那是一台供整個大學使用的計算機。摩爾定律，即芯片密度加速增長的概念，定義了我一生的财富、職業和公司發展的軌迹。我算是幸運的，因爲我在一個即将爆發的領域有了興趣。
主持人： 這個周末，我和女友的弟弟Raph坐在一起，他今年18歲。昨天早上，在他飛回葡萄牙之前，我們和家人讨論了他的未來。他的父母在場，女友也在，因爲他們大多不懂英語，我們使用了AI來翻譯。這次早餐讨論的重點是，Raph的未來應該做些什麽。他18歲，有着整個人生的未來，而他現在所獲得的信息和技能将決定他的一生。如果你和我們坐在一起，會給他什麽建議？你認爲18歲時最重要的知識是什麽？
Eric Schmidt： 最重要的是培養分析性和批判性思維。我并不特别在意你如何達到這個目标，無論你喜歡數學、科學，還是法律、娛樂，隻要能批判性地思考。對于Raph這樣一個18歲年輕人，我會建議他學習編程，尤其是學習Python。Python使用簡單、易懂，已經成爲AI的語言。當AI系統編寫代碼時，它們通常使用Python。讓18歲的小夥子學習Python的最佳方式是讓他制作一個遊戲，因爲年輕人普遍喜歡遊戲。
主持人： 我一直在想，編碼是否正在成爲一種即将消亡的藝術形式？大約五到十年前，大家都會建議18歲的年輕人學習編程，但在人工智能的世界中，這些大型語言模型可以編寫代碼，并且它們的代碼編寫能力每個月都在提升。我想知道這是否意味着編碼将會消亡。
Eric Schmidt：很多人都提出了這個問題，但這是不正确的。雖然看起來這些系統能夠編寫代碼，但别忘了它們也有稱爲API的接口，你可以用它們來編程。因爲這些AI公司最終需要盈利，所以它們提供了一種編寫程序的方法，你可以使用API進行調用，向它提問。例如，給它一張圖片，讓它告訴你圖片中的内容。對于一個18歲的年輕人來說，這其實很有趣。所以，當我說學習Python時，我指的是利用現有的工具，用Python編寫一些新的、有趣的東西。
主持人： 那麽，你提到的"批判性思維"又是什麽？人們該如何培養這種能力？
Eric Schmidt：批判性思維最重要的一點是區分你是否正在被宣傳（也就是被誤導）和獨立判斷的能力。因爲社交媒體的存在，人們逐漸習慣了相信别人的話，隻因爲他們的朋友相信它。我強烈鼓勵大家驗證别人的說法。很多人會說各種各樣的東西，我在谷歌的那些年學到的是，當有人說一些話時，我會在谷歌上查證。這時候你可以選擇是批評對方并糾正他們，還是保持沉默。但是，你需要具備這樣的能力——當有人說"隻有10%的美國人擁有護照"這種廣爲流傳但錯誤的說法時，你可以問："這是真的嗎？"其實美國護照持有率比這個數字高得多，但總是還不夠。這就是一個例子，讓你學會去質疑别人所說的話是否正确。
那爲什麽批判性思維在AI的世界中尤爲重要？部分原因是AI會讓虛假信息更加完美。舉個例子，TikTok背後用的是一種被稱爲"強盜算法"的機制，就像賭博機一樣，會持續向你展示你想看的内容，但偶爾也會展示一些相關的内容，這讓人上瘾。因此，在社交媒體上，尤其是像TikTok這樣的平台上，人們容易陷入信息的"回音壁"，隻看到确認自己偏見的内容。如果這些内容是有趣的、娛樂的，我不在意，但問題在于，許多人在平台上接觸到消極情緒的内容，最終導緻自我傷害或情緒惡化。
主持人： 所以，你認爲這些算法存在一些問題？
Eric Schmidt：是的，算法的根本目的是優化一個目标函數，在這個例子中就是注意力。而部分原因是因爲作爲CEO，你的目标是最大化收入，而最大化收入的最簡單方法就是最大化注意力，而最容易獲得注意力的方法就是制造憤怒——"你知道嗎？你知道嗎？"。許多時候，這些信息并不真實，隻是爲了争奪人們的注意力。1971年，經濟學家赫伯特·西蒙曾說過，未來稀缺的資源将是注意力。如今，50年後，已經有人提出了這個觀點，說我們已經将所有注意力都貨币化了。最近的一篇文章中提到，年輕人平均每天花兩個半小時看視頻。這個時間量雖然受到吃飯、睡覺等現實限制，但它帶來了巨大的社會變化。
主持人： 所以，這和你們那一代人在電視機上的争論有些類似？
Eric Schmidt： 沒錯。當我年輕的時候，人們曾對電視的好壞有很大的争議。當時我們會說，盡管我們經曆了搖滾樂和毒品的沖擊，看了很多電視，但我們還是長大了。現在的問題是，孩子們能否在這種高度上瘾的工具環境下健康成長？這個答案并不那麽顯而易見。不過，比起電視，我個人認爲會的，因爲我天生是個樂觀主義者。我也認爲社會已經開始意識到這個問題了。舉個例子，青少年女孩的傷害問題成爲了一種流行病。女孩們在11、12歲時接觸到社交媒體，但她們在這個年齡段還無法很好地處理拒絕和情感問題，這導緻急診次數、自殘等現象達到了創紀錄的水平，已有充分的記錄。社會已經開始關注這個問題了，比如學校現在禁止學生在課堂上使用手機，這在我看來是很明顯的決定。
算法控制人類心智
主持人： 那麽，在AI革命中，一個核心問題是它對成長中的孩子的身份認同産生了什麽影響？
Eric Schmidt： 是的，你的價值觀、早晨起床的生活态度已經基本定型了，很難因爲AI而改變你的"編程"，但孩子們可以被顯著地重新"編程"。在我們的書中，我們讨論了一個問題：如果孩子從小最好的朋友是一個電腦，會發生什麽？我也不知道答案，因爲我們從未進行過這樣的實驗。但現在，這就像在十億人身上進行一場沒有對照組的實驗。盡管如此，我依舊是個樂觀主義者，因爲社會會調整，帶有偏見和價值觀的社會會努力保持在道德高地上，這也是人類生命的價值。所以我覺得可以對未來持樂觀态度。等這些孩子長大後，他們或許可以活到一百歲，生活會更富裕，我也希望并祈禱沖突會減少，畢竟他們受傷或卷入戰争的概率會大幅降低。從統計學上看，這是給孩子們的一個好消息。
主持人： 作爲曾經領導世界上最大的科技公司之一的人，如果你是TikTok的CEO，你會做些什麽？他們肯定意識到您說的這些都是真的，但他們有商業動機去增加算法的成瘾性，導緻回音室效應和年輕人焦慮、抑郁率上升。你會怎麽做？
Eric Schmidt： 我确實和他們以及其他公司談過，我認爲這很簡單，有"好收入"和"壞收入"。當我們在谷歌時，Larry和Sergey以及我會遇到一些情況，比如我們提升了産品的質量，那麽我們是否應該通過增加廣告收入，還是僅僅讓産品更好？我的決定是，兩者各占50%，因爲我認爲兩者都很重要。當然，創始人也非常支持這個決定。所以谷歌變得更加道德，也賺了更多的錢。雖然在谷歌上也有很多不好的内容，但它們不會出現在第一頁。這是一種關鍵策略。另一種模式是最大化收入，将所有的假信息、欺騙性内容都放在最顯眼的位置，但這種方法不僅錯誤，而且不可持續。
主持人： 這讓我想起了格雷欣法則，即"劣币驅逐良币"的概念。
Eric Schmidt： 沒錯。在網絡社區中，欺淩和其他不良現象一直存在。現在，我們遇到了一些"瘋狂"的人，他們在編寫虛假的機器程序，制造虛假信息。例如，當佛羅裏達發生飓風時，有人卻在其他地方安逸地制造謠言，給那些受災的人增加麻煩。人的生命是重要的，但有些人出于某種心理問題，反而享受他人的痛苦。這種現象在德語中叫"幸災樂禍"。我希望社交媒體和網絡世界能夠展現人性中最好的一面：希望、興奮、樂觀、創造力、解決新問題，而不是最糟糕的一面。我相信這是可以實現的。
谷歌的工作經曆
主持人： 您在46歲時加入谷歌，那是2001年。在此之前，您在一系列有趣的公司工作，比如Sun Microsystems、Xerox和Bell實驗室。您在這段職業生涯中學到了什麽？如果要總結關于如何建立偉大公司和團隊的基本原則，您認爲有哪些關鍵原則呢？
Eric Schmidt： 首先，你需要找到一個真正才華橫溢的人來打造出色的産品，而那個人不是我。我會和這樣的人共事。所以要找到比你聰明、比你更有創意、比你更快、更有改變世界潛力的人，與他們結盟，因爲他們才是推動世界改變的人。我們在書中用了"Diva"（天才）和"Nave"（無知者）來區分這類人。以Steve Jobs爲例，他顯然是個"Diva"，追求完美、堅強有力、甚至會因不滿而苛責他人，但他确實才華橫溢，與他結盟是個好主意。而相對的，"Nave"通常隻顧自己的利益，而不是爲他人考慮。所以，如果你能識别出團隊中這樣一個有才華、充滿激情并緻力于解決問題的人，那這個團隊将會推動世界前進。
主持人： 你認爲創新的本質是什麽？
Eric Schmidt：創新的本質就是改變現有的做法。在這一代科技公司之前，大多數公司似乎都是"一時的輝煌"，它們的成功常常是短暫的，而現在人們更聰明、更受教育，像微軟這樣的公司正在創造一個接一個的浪潮。
主持人： 那麽，我們可以稱其爲"創始人模式（Founder Mode）"。您提到的這種創始人的精神、人們現在所稱的"創始人模式"，是一種充滿信念的能量，一種颠覆性的思維，以及自我革新的能力。昨晚我在查看一些統計數據，看到現在公司在标普500的平均留存時間從33年縮短到17年，再到12年。按這個趨勢推算，到2050年，AI告訴我，平均留存時間将變爲8年。
Eric Schmidt： 我不完全認同"創始人模式"這個說法。擁有一位傑出的創始人确實非常重要，甚至比我們想象的重要。而且，大學現在不斷培養出這些人才，每年都會有一個像Michael Dell那樣年僅19或22歲的天才湧現。比如我的時代，有Bill Gates和Larry Ellison這樣的天才創始人，Larry Page和Sergey Brin也屬于這一類。
主持人： 對于不熟悉Larry和Sergey的人，您能講講他們的故事嗎？介紹一下這兩位"谷歌創始人"吧。
Eric Schmidt：Larry Page和Sergey Brin是在斯坦福大學相識的，他們當時是美國國家科學基金會資助的研究生。Larry發明了一種名爲"PageRank"的算法，這個算法後來成爲理解信息優先級的一種數學方式。他們還撰寫了一篇學術論文，這篇論文至今仍然是世界上引用最多的論文之一。他們編寫了這個代碼，但由于宿舍的電力不足，他們借用了隔壁宿舍的電源，把數據中心搬到了卧室。這就是一個經典的創業故事。後來他們搬到了一個由女朋友的姐姐擁有的房子裏，這也是谷歌的初創之地。他們的第一位投資人是Sun Microsystems的創始人Andy Bechtolsheim，他看了他們的項目後說："我給你們錢，因爲你們顯然非常聰明。"他給了他們10萬美元，或許是100萬美元，後來這投資帶來了數十億的回報。
主持人： 谷歌創立初期的這段故事真的很有趣。你是什麽時候加入谷歌的？
Eric Schmidt： Larry當時對我說："我們現在不需要你，但未來會需要你。"Larry和Sergey的思維非常長遠，他們從來不把谷歌看作一家搜索公司，而是認爲谷歌的使命是"組織全世界的信息"。如果你想想25年前，這個目标是多麽大膽！所以他們從網頁搜索開始，後來Larry深入研究了AI，最終與我們一起收購了位于英國的DeepMind公司，這家公司是最早看到AI機遇的公司之一。過去十年你看到的AI進展大多來自于DeepMind或與之競争的公司。
打造成功AI公司
主持人： 那在構建一家偉大的公司方面，您認爲有哪些基本原則？很多創業者在聽我們的節目，其中一個原則就是尋找那些擁有高度信念、可以看到未來的"天才"。還有什麽是我在擴大公司時應該考慮的？
Eric Schmidt：首先要考慮的是規模。我認爲Elon Musk就是一個很好的例子。他通過個人的意志力讓團隊超常發揮，承擔巨大的風險，而且他總能做出正确的權衡。這些人是非常特别的。在我們的書《Genesis》中，我們探讨了"把AI放在口袋裏"這個概念，但是否能像Elon那樣擁有冒險的判斷力則是另一回事。其次，很多人和我談論他們的創業公司，大多都是一些"小發明"，例如改進相機、優化服裝設計或降低圖書出版成本，這些都是不錯的想法，但我更感興趣的是具備"規模化"潛力的想法。我指的是可以從零增長到無限的用戶需求和規模的項目。未來成功的公司都會具備這種特質：有适用于Android和iOS的應用，背後有一個強大的計算網絡和大型計算機進行AI運算。
主持人： 那麽您覺得在AI時代，什麽樣的公司會成功？
Eric Schmidt： 這樣的公司會在所有業務環節中使用AI。現在編程的方式已經改變了，過去我們需要手動寫代碼，而現在AI需要"發現"答案。這是一個巨大的變化，很多這樣的進步是在谷歌10年前就開始的。舉個例子，像語言翻譯，現在的許多大型語言模型基本上是基于預測下一個詞的方式來運作。如果你能預測下一個詞，你就能預測生物學中的下一個序列、下一個動作，甚至下一個機器人應該做的事情。所以所有關于大型語言模型和深度學習的技術，比如Transformer、GPT-3和ChatGPT，對于大多數人來說，ChatGPT是一個重大突破，而本質上這些都是在預測下一個詞，并且确保預測的準确性。
主持人： 談到公司文化，您認爲公司文化對一家公司的成功和前景有多重要？它通常是由誰來建立的呢？
Eric Schmidt： 公司文化幾乎總是由創始人設定的。我目前在梅奧診所（Mayo clinic）的董事會中，梅奧診所是美國最大的醫療系統，也是評價最高的之一。他們有一個原則——"客戶需求優先"，這是梅奧兄弟定下的準則，盡管他們已經去世120年了，但這個理念一直被沿用并重複執行。所以，即使在非技術文化中，像醫療服務這樣的領域，你也可以通過堅持核心價值來驅動文化。在技術公司中，公司文化通常是工程師文化。如果讓我重新選擇，我會雇用更多的技術人員，減少非技術人員的數量，讓技術人員自己去解決問題。因爲事實是，如果你能建立一個好的産品，客戶自然會來；而如果産品不好，就不需要銷售團隊了，因爲沒有客戶會買不好的産品。
主持人： 那對于在谷歌工作期間，CEO的角色又是怎樣的呢？
Eric Schmidt：在《谷歌如何運作》和《萬億教練》兩本書中，我們探讨了很多CEO的職責。CEO不再僅僅是管理者，更是首席産品官和首席創新官。50年前，企業缺乏資本、營銷、銷售和分銷渠道的支持。而今天，我和一位創業者見面，他告訴我，他們的公司95%是技術人員，因爲他們的産品太好，客戶會自動購買，不需要太多銷售支持。
主持人： 公司文化是否會随着公司的成長而變化？當你加入谷歌時，公司收入大約是1億美元，等你離開時已達到約1800億美元。在這個過程中，公司文化會發生改變嗎？
Eric Schmidt： 當我回谷歌參觀時，會聽到一些熟悉的問題。在一次午餐會上，負責搜索和廣告的負責人告訴我，他們依然面臨同樣的問題，隻是規模變得更大了。公司在成長過程中文化會有所保留，比如在蘋果，他們對用戶界面的執着、對隐私和封閉系統的堅持，這些都是早期文化的延續。但随着公司變大，它們也會變得更保守，因爲要面對公衆和法律訴訟。舉個例子，微軟在90年代的反壟斷訴訟後變得非常保守，以至于錯過了網絡革命的機遇，盡管他們之後成功複蘇了。
主持人： 您提到在科技行業中，通常是新興的初創公司勝出，因爲大公司無法足夠快地适應變化。有什麽具體的例子嗎？
Eric Schmidt：是的，我們當時開發了谷歌視頻，但後來我們的法律總顧問David Drummond提醒我關注YouTube。我起初不以爲然，但在實際考察後發現，他們的速度确實更快，盡管我們擁有市場優勢。原因在于，我們的團隊受到谷歌内部規則的限制，而YouTube不受這些約束，可以更快地行動。這是一個需要迅速做出決策的關鍵時刻。現在的AGI（人工智能）生成革命可以生成代碼、視頻、文本，幾乎一切。而在未來六到十二個月裏，這些赢家就會被确定下來。一旦發展曲線設定，增長速度達到每六個月翻倍，就很難再有其他公司進入。所以這是一場速度的競争，你必須盡快達成目标。當你和頂尖的風險投資家交談時，他們非常果斷，通常會在一夜之間做出投資決定，因爲他們知道成爲第一意味着能賺最多的錢。
真正企業家精神
主持人： 在您到達之前，我和Jack讨論過"收割"與"狩獵"的概念。也就是說，既要收割已有的成果，也要尋找新的機會，但通常很難讓同一批人既做"收割者"又做"獵手"。
Eric Schmidt： 确實，"收割"和"狩獵"是個很好的比喻。我關注的是企業家精神。我們在谷歌學到的一點是，如果你想要完成某個目标，你必須讓一個具有創業精神的人負責一個小型業務。比如Sundar（皮查伊），他在擔任CEO後，會選擇一些他要重點推進的小項目，其中一些項目現在已經成長爲大型業務。所以在大公司中推動創新的關鍵是找到真正的負責人。Larry Page一直強調，如果沒有一個擁有主導權的人去推動，事情就不會發生，而他非常擅長識别這種技術天才。
主持人： 在大型公司中，如何結構團隊以推動創新？是否可以讓一個團隊在完成日常工作的同時推動創新，還是需要将他們分開來進行？
Eric Schmidt：幾乎沒有例子能說明在同一棟大樓内同時進行這兩種工作是可行的。一個經典的例子是Macintosh的開發。Steve Jobs将開發團隊放在總部旁的一棟小樓裏，并在樓頂挂上了海盜旗。這種做法雖然在公司内部引起了一些不滿，但對蘋果的長期發展是正确的，因爲Mac平台最終确立了用戶界面，這爲後來的iPhone奠定了基礎。至于那爲什麽不能讓他們待在同一棟樓裏呢？因爲這行不通。你無法讓人同時扮演兩種角色。如果你要做"海盜"或"颠覆者"，就不需要遵循同樣的規則。有許多例子表明公司需要不斷創新自我。如今，雲計算和雲服務讓産品的交付變得更爲簡單，但問題依舊存在。谷歌的界面主要還是一個搜索框，但未來這種文本界面可能會被替代，或許将來系統會自動理解你的需求，成爲你的助手。
主持人： 關于Steve Jobs和海盜旗的例子，讓我想到了當時世界上很多辦公室也在試圖打敗蘋果，盡管他們沒有海盜旗，但他們确實在類似的小團隊中進行這種颠覆活動。那麽，擁有這類颠覆精神的創始人是否更有可能推動公司自我革新？
Eric Schmidt： 非創始人很難做到這一點。因爲對于公司CEO來說，他們的責任不僅是盈利，還有股東、員工、社區以及董事會的支持。要讓董事會中的聰明人達成一緻意見已經很難了，更别說去說服他們投下巨額資金來支持一個可能打破公司盈利模式的項目了。然而，Facebook的Mark Zuckerberg就是一個例子，他花了巨額資金在虛拟現實（VR）項目上，盡管成果有限，但與此同時他也大力投資于Instagram、WhatsApp和Facebook的AI系統，這使得Facebook在AI領域意外地成爲了領導者。
主持人： 像Mark Zuckerberg這樣具有堅定信念的創始人，能夠在巨大的風險下做出不同的投資決策。相比之下，雇傭的CEO幾乎不可能做到這些。那麽，從您的經驗來看，您如何看待專注的重要性，特别是在谷歌有那麽多資源，銀行裏存有巨額資金，有無數可以實現的項目，幾乎可以在任何市場中取勝。那麽，在谷歌如何保持專注？
Eric Schmidt： 專注确實很重要，但它在谷歌内部被誤解了。我們花了很多時間告訴員工，我們想做一切事，而很多人說你們不可能做到這一切。我們則認爲自己可以做到，因爲我們擁有強大的基礎架構和廣泛的影響力，隻要能設想并構建出真正具有變革性的東西。我們的思路不是僅僅專注于某一件事，比如搜索，而是選擇那些對世界有重大影響的領域，許多項目甚至是免費的，并非以收入爲驅動。
主持人： 有種傳統的商業說法，建議專注于擅長的事，精簡産品線，放棄不成功的産品線。像Intel，他們曾放棄了一種被稱爲"ARM"的芯片架構，但這後來成爲手機領域的關鍵。谷歌如何避免這種短視的決策？
Eric Schmidt： 确實如此。Intel當初的決定讓他們在移動領域幾乎沒有一席之地。如果你看看今天的Nvidia，他們的芯片使用的是ARM架構，而不是Intel的。這就是Intel當初的簡化策略造成的結果。所以，當你制定簡化策略時，必須考慮未來五年的發展方向。我通常建議寫下你五年後的公司或項目的樣子，然後圍繞這個方向進行讨論。
五年後的AI社會
主持人： 那麽五年後的AI會是什麽樣的？
Eric Schmidt： AI會比現在智能得多，而且我們可能會有一個無所不知的AI助手，幫助我們應對信息過載的問題。誰會構建這個助手呢？需要什麽樣的硬件？網絡速度會達到怎樣的水平？寫下這些問題的預測，AI并據此做出決策。
主持人： 很多人認爲加密貨币會帶來變革，但似乎并非如此。您認爲AI是真正的變革技術嗎？
Eric Schmidt： 是的，AI将帶來深遠的變革，因爲它觸及生活的方方面面，無論是生産者、管理者，還是投資者，都将受益于AI的應用。相比之下，加密貨币是一個相對垂直的市場，它并未對日常生活産生廣泛影響。
主持人： 那AI在您的公司裏會如何應用呢？比如，如何用AI讓節目更加成功？
Eric Schmidt： 你可以讓AI幫你分發内容，生成故事情節，提供新見解，或是創作有趣的内容和比賽。簡單來說，如果我是一個政客，我會讓AI分析選區内的選民關心的内容，然後自動生成視頻，直接向他們介紹我的政績。這聽起來很瘋狂，但現在是可行的。
主持人： 當ChatGPT推出并迅速獲得1億用戶時，有傳言說谷歌的創始人們被緊急召回，谷歌内部陷入了"危機模式"。這是真的嗎？谷歌爲什麽沒能率先推出類似ChatGPT的産品呢？
Eric Schmidt： 這讓我想起一個老問題：谷歌當初爲什麽沒有做Facebook？答案是因爲我們當時在做其他所有事情。谷歌擁有80到十個十億級的用戶群，這已非常了不起，我對此感到非常自豪。其實，谷歌當時确實在開發類似的技術，但OpenAI團隊發明了一種新技術叫RHF（獎勵模型優化），他們在開發GPT-3時發現了這個突破性方法。基本上，他們在生成模型後，用人類反饋進行A/B測試，系統通過人類訓練不斷優化，最終達到了一個我們始料未及的水平。
主持人： 所以，OpenAI并沒想到這個模型會如此成功？
Eric Schmidt： 是的，他們最初也沒有完全意識到ChatGPT的潛力。隻是随意地打開測試後，突然發現它效果非常好，這簡直是個"發現之夜"。一切都是偶然的成功，這也說明了AI技術的不可預測性。這件事告訴我們，即使是那些才華橫溢的創始人，有時也并不完全了解他們所創造的東西有多強大。如今，我們有GPT-4，一個非常強大的模型，還有Gemini 1.5，它在某些領域甚至更強，比如多模态方面。此外，還有Facebook的LLaMA模型，Anthropic的團隊也很有實力，他們的創始人之一是GPT-3的發明者。Anthropic團隊甚至在公司創立時就成立了一個公共利益公司，因爲他們擔心未來會有"邪惡"的CEO推動公司從追求世界福祉轉向追求利潤。所以，他們在創建時就意識到了自己的影響力，并預見了未來的影響，事實證明他們是對的。
主持人： 如果Steve Jobs還在蘋果公司，您覺得他們會在這些名單中嗎？公司會有什麽不同？
Eric Schmidt： Tim Cook繼承了Steve的遺産，做得非常出色。通常接班人不如創始人，但Tim和Steve共事多年，深知如何将用戶放在第一位，保持對應用的安全性以及公司相對封閉的文化。我認爲，即使Steve還在世，蘋果的這種專注和封閉系統的理念也不會改變。Steve一直堅持"封閉系統"，他相信控制所有知識産權，并且我們在這個問題上經常争論。但這種理念是蘋果公司的一部分，并且在蘋果的新産品中得到了延續。
主持人： 很多人認爲，如果Steve還在，蘋果可能會在某個領域做出大膽的押注，比如AI。您覺得他會如何理解AI的重要性？
Eric Schmidt：Steve是個天才，他的智慧是Elon Musk那個級别的。我和他合作的最後幾年裏，他因MP4格式超過MOV格式而感到沮喪。他堅持認爲QuickTime是更好的産品，但事實并非如此。Steve是個藝術家，他更願意讓蘋果成爲BMW，而不是通用汽車。對于他來說，利潤的原則和品牌價值就是蘋果的奢侈品牌定位。如果他還在世，蘋果今天的所有産品都會受到AI的啓發，但它們會非常精緻美觀，這是他的天賦所在。
主持人： Siri似乎是AI的一個早期嘗試，盡管很多人覺得它在複雜任務上表現欠佳。而現在的AI助手能即時解決複雜問題，您覺得Steve會更早推動這種轉變嗎？
Eric Schmidt： 我相信蘋果現在首先需要做的是用一個真正的AI來取代Siri。Steve或許會更早意識到這一點。
谷歌"70-20-10"規則
主持人： 我們公司最近在招聘，招聘過程中有很多試錯。對于初創企業來說，招聘時最重要的原則是什麽？
Eric Schmidt：初創公司天生需要承擔巨大風險，沒有曆史基礎、沒有市場地位，面臨很多競争者，也沒有太多時間。因此，你應該優先選擇聰明且行動迅速的人，而不是隻看經驗和穩定性。初創公司裏充滿了年輕人，因爲他們沒有那些長期高管的"包袱"，更願意冒險。所以，如果你在創業階段，招募那些沒有"包袱"的人往往會更成功。
主持人： 大公司往往難以擺脫過時的信念，可能會在錯誤的方向上浪費數年時間。您如何看待"快速失敗"的理念？
Eric Schmidt： 我非常同意快速失敗的重要性。Bill Gates曾說，最重要的是要迅速知道什麽不起作用。在谷歌，我們有一個"70-20-10"規則，這是Larry和Sergey提出的：70%專注于核心業務，20%探索相鄰業務，10%試驗新的創意。核心業務是指搜索和廣告，20%的相鄰業務可以是雲業務之類的，10%則是完全新穎的想法。這種模式幫助我們在探索新方向的同時，也能保證核心業務的穩定發展。谷歌曾創建過一個叫"Google X"的項目，首個成果是"Google Brain"，這是最早的機器學習架構之一，甚至早于DeepMind。Google Brain被用于谷歌的AI系統，而Brin領導的十幾人的團隊在十年内爲公司額外創造了數百億美元的利潤，足以彌補很多失敗項目。谷歌還嘗試了很多其他看似有潛力的項目，雖然有些沒有成功，但團隊成員可以繼續參與其他項目。在矽谷，一件好事就是你可以在一個糟糕的想法上花幾年時間，失敗後依然可以找到新工作并從中吸取教訓。我的玩笑是，最好的首席财務官就是那些曾經曆破産的人，因爲他們會特别謹慎地防止公司再度破産。
主持人： 在文化層面上，谷歌這麽大的公司必然會有很多"微文化"。我曾聽說谷歌有一個"TGIF"周五全員會議，員工可以自由向高管提問，但後來似乎取消了，因爲變得不太有效。是這樣嗎？
Eric Schmidt： 情況比這更複雜。Larry和Sergey發起了TGIF會議，我也參與其中。我們在會議上帶着幽默感，一切都是非正式的，比如銷售副總裁Omid總是預測低于實際的收入，所以我們搞了個沙袋，讓他站在沙袋上彙報數字。這是種幽默的方式。不過，随着公司規模擴大，私密性逐漸消失，開始有洩密的情況。有一次在會議進行中，員工實時向記者洩露内容，導緻我們不得不立即停止會議。我認爲這是谷歌變得"過大"的轉折點。
主持人： 還有一個故事，不知道是否準确：谷歌幾乎沒有裁員文化，這是不是因爲公司過于成功，所以無需做出艱難的裁員決定？與Elon Musk在接手Twitter時的"激進裁員"相比，谷歌的做法似乎很不同。
Eric Schmidt： 确實如此。谷歌的立場是"不要輕易裁員，最好一開始就不要雇用不合适的人"。在我任期内，我們唯一一次裁員是在2000年網絡泡沫破裂後，裁了大約200名銷售人員，當時的經曆非常痛苦。我們認爲不應每隔幾個月就自動裁員5%，因爲即使表現最差的員工也可能有對公司有價值的知識。我們對員工采取了更積極的态度，給予他們良好的待遇和支持。
主持人： 您提到谷歌内部有很多不同的話題讨論列表，甚至達到了10萬個，這些是如何管理的？
Eric Schmidt： 谷歌的确有很多内部讨論列表，類似于員工之間的信息共享平台。有些讨論完全與公司業務無關，比如戰争、和平、政治等話題。有一次我們發現有多達10萬個讨論列表，後來公司清理了這些内容。畢竟公司不是大學，内部的讨論需要遵循一定的法律和規範。大多數員工在美國政治體系中都是民主黨人，而我自己是民主黨人，但我也會盡力保護少數共和黨員工的權利。我認爲在公司裏應當專注于公司事務，員工可以在下班後自由表達自己的觀點，但在工作場合内最好還是聚焦于公司及其目标。
AI時代内容制作
主持人： 我最近很喜歡的一個産品叫Notebook LM，這是谷歌DeepMind的實驗性産品，基于Gemini的後端。它能将我的草稿轉化爲一段仿真對話，比如一男一女的訪談，這些角色不存在，但聽衆甚至無法辨别他們不是人類。對我來說，Notebook LM是今年的"ChatGPT時刻"。這對媒體行業來說可能會帶來翻天覆地的變化。作爲一個建有視頻和音頻内容的媒體公司，我們在面對内容生産成本趨近于零的新時代時，該如何應對？
Eric Schmidt： 現在，你們正在從稀缺走向充裕。計算規模産生了充裕，這帶來了新的策略。在你的情況下，最明顯的策略就是讓這些虛拟播客對你和你的嘉賓進行評論，這可以擴大你的影響力，而不會取代你的真實魅力和才華。AI會加倍放大你的生産力，比如你可以讓系統對長時間的采訪進行注釋，生成一些新的虛拟播客，讓他們來分析和總結内容，這将帶來全新的觀衆群體。未來可能會有成千上萬的播客内容湧入，這可能會削弱我辛苦建立的"護城河"。随着内容的普及，競争會變得更加激烈，但關鍵在于如何利用AI工具來增強和放大你的獨特性，讓你在擁擠的内容市場中脫穎而出。
我認爲事實并非如此。我剛到谷歌時，有一種觀念認爲名人效應會逐漸消失，市場會細分成各種微小的市場，人人都可以發聲，所有聲音都平等且民主。但實際情況是，網絡放大了最優秀的人，讓他們賺得更多。你可能從一個本地名人變成了全國性，甚至全球性的名人，而全球市場非常龐大，有很多資金和競争者。因此，作爲一個名人，你其實是在和全球最頂尖的人競争。你需要盡可能多的工具，比如利用AI技術，這樣才能保持你的地位。如果你善用這些AI技術，你的知名度會更高，而不是更低。
主持人： 在您的書《Genesis》中，有一句話引起了我的注意，您提到："人工智能的出現是人類生存的關鍵問題。"您能解釋一下爲什麽嗎？
Eric Schmidt： 這是因爲AI的發展速度快得前所未見。投入的資金、參與的人數、影響力、需求都在迅速增加。當AI真正掌控我們世界的關鍵部分時會發生什麽？比如，一輛AI控制的汽車在遇到緊急情況時，比如有人即将分娩，但系統沒有手動控制的開關，因爲它的設計是以系統整體效率爲優先，而不是個别的緊急情況。人類會接受某些形式的效率優先，包括緊急情況的優先處理，而AI可能會忽略這些例外情況。這是一個簡單的例子，說明AI系統需要具備人類的價值觀。另外一個問題是虛假信息。民主是目前爲止最好的生活和治理方式，而AI可能會通過傳播錯誤信息破壞民主。還有青少年的心理發展問題，自2015年起，社交媒體的算法從線性推送轉爲個性化推送，這種超個性化推送可能導緻政治觀點的狹隘化，更嚴重的是增加了抑郁和焦慮。所有證據表明，這種算法變化導緻了年輕人對生活的不滿增多，而這些算法本質上決定了用戶的生活體驗。
主持人： 那人工智能的未來發展是否會由人類控制？
Eric Schmidt： 我認爲會的。我和很多人都在努力讓政府了解這一點。過去的50年中，我們從未尋求政府的幫助，但在AI領域，我們認爲有必要設立安全保障措施，因爲AI潛在的風險太大了。最簡單的例子是，如何防止AI系統提供傷害自己的方法。AI領域有一群專注于信任與安全的團隊，他們在系統發布前進行測試，以确保系統不會帶來傷害。
AI潛在危險
主持人： 您提到AI可能會成爲人類見過的最具變革性、潛在危害性的新技術之一，與核武器類似，甚至可能更嚴重。您在展望未來時是否感到擔憂？
Eric Schmidt： 是的，我确實有時會感到擔憂。讓我們設想一下五年後的情況。大型模型會在此期間經曆兩到三次"升級"，這些模型的能力在不斷擴展，尚未達到極限。假設這些模型的能力在五年内提升50倍或100倍，這本身就是個大問題，因爲這些系統将具備物理學和數學的推理能力，比如OpenAI和o1模型已經展現了這樣的能力。
主持人： 有哪些具體的危險？
Eric Schmidt：最明顯的是網絡攻擊。有證據表明未公開的原始模型能夠執行所謂的"零日攻擊"，這些攻擊是未知的，AI可以通過不斷嘗試發現新的漏洞。另外是生物領域，制造病毒相對容易，AI可能會用于設計有害病毒。還有虛假信息傳播，這是我們必須嚴肅應對的挑戰。我們将會看到新的戰争形式的出現。我寫過很多關于戰争如何改變的文章。曆史上的戰争通常就是士兵持槍作戰，像一戰的戰壕戰，你今天在烏克蘭也能看到類似場景，烏克蘭人在俄軍的攻勢下頑強抵抗。這是一種"人對人"的戰争，符合我們對傳統戰争的刻闆印象。
但在一個無人機的世界中——制造新機器人最快的方式就是制造無人機，你可能會坐在某棟寫字樓的指揮中心裏，通過網絡連接，在喝咖啡時對敵方實施打擊。這改變了戰争的邏輯。現在俄烏戰争中你就能看到這種新型戰争的雛形。雙方都大量使用無人機，坦克幾乎沒什麽用處，因爲一個5000美元的無人機就能摧毀一輛500萬美元的坦克。這是一種"殺傷比"——基本上是無人機對無人機的戰鬥，現在人們正試圖讓一個無人機摧毀另一個無人機。這種戰鬥形式将逐漸主導未來的戰争和沖突。
主持人： 您提到的"原始模型"概念似乎不爲大多數人所知。是否可以解釋一下這個概念？這類模型在我們日常使用的AI模型之上，有着更強的能力嗎？
Eric Schmidt： 是的，理解這些算法的運作方式很重要。訓練算法時，系統會"吸收"所有信息，目前我們可以說幾乎"吸收"了人類書寫的所有文字。這些信息被存儲在超算中，具有巨大的存儲量和運算能力。Nvidia公司制造的芯片就是這一革命的核心，它們幫助實現了這類大規模運算。當訓練過程完成後，系統會生成一個"原始模型"，這個過程可能需要六個月的時間。訓練完成後，我們需要評估模型到底"學會"了什麽。這時我們會對模型進行各種測試，當然它知道很多不好的東西，我們會讓它"忘記"這些内容。在未來五年，這些系統可能會學會一些我們自己還不知道的東西，這也是一個引人入勝的問題——如何測試它是否知道我們還未掌握的知識？行業内有非常聰明的人專門研究這些網絡，他們會測試模型的各種能力，列出清單，确定哪些是好的，哪些需要改進。
主持人： 那是否意味着這種"意外的行爲"也是可能的？
Eric Schmidt： 是的，這叫做"突現行爲"，令人既興奮又害怕。到目前爲止，系統的表現還算理想，各國政府和信任與安全小組正在努力确保它們的安全。去年，英國舉辦了首屆信任與安全會議，取得了很好的成果，今年2月将在法國舉辦下一屆，我也期待看到類似的成果。
主持人：您認爲我們會需要武裝力量來保護這些AI原始模型嗎？
Eric Schmidt： 我曾爲美國國防部長工作過一段時間，了解美國軍方的一些運作。在谷歌，你可以花20%的時間做其他事情。我當時參觀了一個生産钚的工廠，钚是極其危險且高度機密的材料。這個工廠位于一個軍事基地的内部，層層武裝保護，因爲其危險性極高。所以你可以類比，未來的計算機模型是否會具有如此高的價值和危險性，以至于需要專門的數據中心和專門的保護措施，像保護核武器一樣嚴密。另一種可能性是，這項技術廣泛傳播，許多地方都有類似的數據中心。如果隻有少數機構掌握這項技術，政府可能會找到一種阻止擴散的方式。但如果這種力量最終變得很容易複制，廣泛傳播，甚至爲恐怖分子所用，那将是一個非常嚴重的擴散問題，目前尚未解決。
AI引發失業
主持人： 關于工作崗位，您是否擔心AI會讓許多人失業？無論是駕駛員、會計、律師，還是播客主持人，将來還會有工作可做嗎？
Eric Schmidt： 這個問題已經被問了200年。當新技術出現時，總會伴随着擔憂。我的觀點是，會有大量的工作變化，但不會減少工作機會。全球尤其是發達國家面臨生育率下降的問題，而年輕人需要照顧更多的老年人。爲了讓年輕人更高效，我們需要賦予他們更多生産力工具。亞洲制造業中越來越多的機器人參與生産，正是因爲他們的人口結構和勞動力成本的變化。一些危險、單調的工作會被自動化取代。比如，安全保衛工作可以交給機器人，因爲它們不會疲勞，可以提供更穩定的服務。在好萊塢，人們擔心AI會取代他們的工作，但事實恰恰相反。明星依然獲得報酬，制片人依然盈利，隻是制作成本因爲使用合成布景等技術而降低了。因此，未來的就業機會不會減少，但可能會在技能匹配方面存在問題。
主持人： 我們會被要求和這些技術更加密切地互動嗎？比如植入神經接口，以便更好地融入AI的世界？
Eric Schmidt：神經接口目前還很有争議，直接的腦連接涉及很多問題。總的來說，你可能不會注意到AI在多大程度上滲透到你的生活中，因爲它們會讓你的生活更便捷。AI系統可以幫你解決各種小問題，使你生活無憂。人們依然會希望與其他人互動。即使AI再強大，人們依然關注人性。比如，F1賽車如果由機器人駕駛，可能沒那麽吸引人，因爲人們更關心人類的成就。我認爲，那些說"未來不會有工作機會"的評論員忽略了一點：我們對彼此作爲人類有着很強的關心。你對我的看法很具體，而我對你的看法也是如此，這些都是人類天生具備的。現在，假如一個機器人出現了，你可能會覺得，"哦，又是一個機器人，多無聊"。
主持人： 什麽像Sam Altman這樣的人會緻力于類似"Worldcoin"的項目？這是否與普遍基本收入的設想有關？
Eric Schmidt： Worldcoin并不完全等同于普遍基本收入。科技行業裏存在一種觀點，即我們創造的技術将帶來極大的富足，以至于大多數人不需要工作，隻有少數人——通常就是這些科技領袖——在工作。這個觀點認爲，未來将有如此多的剩餘資源，每個人都能像富翁一樣生活。然而，我完全不同意這種看法。即使AI使法律職業的技術工作變得更加自動化，法律從業者數量也不會減少；他們将創造更多的法律，系統的複雜性隻會增加。
主持人： 如果AI的智商是1000，而我們人類的智商是100，我們還有什麽可以做的？
Eric Schmidt： 擁有1000智商的AI在某些情況下會做出糟糕的判斷，因爲它不具備人類的價值觀。即便是擁有如此高的智商，我也更願意與你探讨涉及道德或人類判斷的問題。AI可以提供曆史背景或參考，但關鍵的道德判斷和人類特質仍然不可替代。
主持人： 您認爲人類會在某些情況下無法控制AI嗎？
Eric Schmidt： 我有一些具體的控制建議。比如，有一種情況叫做遞歸自我改進，即系統不斷變得更聰明，在這種情況下，如果你不确定它學到了什麽，那麽你可以"拔掉插頭"。還有一種情況是，當系統生成一個新模型的速度超過了人類的驗證速度，這是另一個幹預點。我的最大擔憂可能與你想象的不同。我真正的擔憂是，我們無法足夠快地采用AI來解決全人類的問題。人們需要安全、醫療保健和優質的教育。爲什麽不利用AI改善人們的生活？我們可以有一個AI老師，與現有的老師一起工作，幫助孩子最大限度地提高學習效果。我們也可以有一個AI醫生助手，幫助醫生提供最優的治療方案。這些解決方案并非遙不可及，但它們可以極大地提高人類的潛力，改變世界。全球範圍内實現知識和機會的公平，一直是幾十年來的夢想。如果AI能夠幫助人類實現這一點，将帶來巨大的變革。
人生的建議
主持人： 回到工作環境的話題。在疫情期間，我堅持認爲企業需要明确工作方式的選擇。我傾向于讓員工在同一空間工作，因爲我認爲工作不僅僅是完成任務，而是一個帶來聯系和社交的場所。尤其是年輕人，他們還沒有成家，一個人在家裏工作會讓他們感到孤獨。您對此有何看法？
Eric Schmidt： 我也強烈主張員工應在辦公室工作。可以是不同的辦公室，但我希望他們在一個工作環境裏，部分原因是爲了他們自己。如果你二十幾歲，就像我年輕時一樣，你需要在辦公室裏學習，這些經驗對我後來的晉升至關重要。而對于真正希望遠程工作的員工，通常是因爲通勤和家庭等原因，這是非常現實的問題。不過，我們的觀點與數據并不一緻。數據顯示，居家辦公的生産力實際上略高于辦公室辦公。所以我們喜歡同事們圍坐在一起的氛圍，但證據并不支持我們的看法。
主持人：那爲什麽像Facebook、Snapchat等大公司開始恢複部分線下辦公呢？
Eric Schmidt： 并不是所有公司都這樣做了，大多數公司采用了混合模式，比如每周兩到三天在辦公室。對于公共安全或政府部門的員工來說，可能很難想象不每天到辦公室。至少在研究過的一些行業中，數據顯示，允許員工靈活地居家辦公實際上能提高生産力。我個人并不特别喜歡這種安排，但科學證據确實如此。
主持人： 那麽，您在我這個年紀最希望得到的建議是什麽？
Eric Schmidt： 最重要的一點可能是：繼續押注自己，反複下注，去冒險。當你年長後，會意識到許多機會就在眼前，而你卻沒有抓住它們。生活可以看作是一系列擺在你面前、時間有限的機會。我很幸運，最後接受了Larry和Sergey的邀請，與他們一起工作，這改變了我的人生。所以，我的生活哲學就是，對那些機會說"是"。是的，它可能會很痛苦，可能會有挑戰，但先上車就對了。
主持人： 您人生中遇到過的最大挑戰是什麽？
Eric Schmidt： 在個人生活中，我也經曆了一些不幸和挑戰，像每個人一樣。在商業上，谷歌有時在我們主導的行業中并沒有執行得很好。最明顯的是社交媒體，當Facebook創立時，我們也有一個叫"Orkut"的系統，但我們錯過了這個機會，我對此承擔責任。
主持人： 我們有一個閉幕傳統，就是讓上一位嘉賓給下一位留下一個問題，您今天的問題是："您有什麽日常不可妥協的習慣，它會顯著改善您的生活？"
Eric Schmidt： 我會盡量保持在線，并讓自己和身邊人始終保持誠實。每天你都會聽到各種觀點和想法，有些對有些錯。我盡量去求真，找到最接近真相的答案。
主持人：非常感謝您，Eric。您的書對我的思維有很大的影響，尤其是您新出的《Genesis》，我認爲這是我讀過的關于AI的最好的書。書中對這些複雜議題的平衡和深刻的分析讓我很受啓發。我會把這本書的鏈接放在評論區，非常感謝您。
Eric Schmidt： 謝謝你，我也很感激這次對話。對了，Dr. Kissinger在他生命的最後一周裏，甚至在病床上完成了最後一章。他希望在他見證了人性的善與惡後，确保我們未來五十年能繼續作爲一個社會前行者。
主持人：這真是令人欽佩的一位偉人。再次感謝您，Eric。
