2024年1月11日，马斯克在美国得州星城火箭花园，以一排星舰StarShip为背景，发表SpaceX年度演讲。马斯克总结SpaceX 2023年进展与成就，展望2024与更长远规划。
2024年1月11日，比尔·盖茨播客节目【为我解惑】发布与OpenAI创始人、CEO Sam Altman对话，讨论为什么今天AI模型是最愚蠢的，社会将如何适应技术变革，当我们完善AI后，人类将在哪里找到目标。
2024年1月9日，Google Brain创始人、斯坦福大学副教授吴恩达、斯坦福大学Human CenteredAI研究所联合主任李飞飞，在2024年CES进行对谈，两人一致认为，2024将会是AI技术继续深化的1年，也会覆盖到更多行业，成为下一次数字革命或工业革命真正的变革性驱动力，这一次AI冬天不会到来。
2024年1月，AI图像公司Magnific AI发布功能升级，新版本AI图像增强工具能把输出图像尺寸提升至10K *10K，可直接将图像放大8倍，而不会出现失真或模糊，并能通过提示将画面细节补充完整，细微处能通过AI帮助完成想象。2024年1月9日，Magnific AI创始人Javi Lopez表示，目前团队仍然只有2个人。
本期长期主义，选择马斯克SpaceX年度演讲、比尔·盖茨对话Sam Altman、吴恩达与李飞飞接受访谈、Magnific相关报道，瓦砾村夫、比尔·盖茨公众号、极客公园、数字生命卡兹克、机器之心发布，六合商业研选精校，分享给大家，Enjoy！
正文：
全文26,762字
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马斯克SpaceX 2024年度演讲：总结+展望
时间：2024年1月15日
来源：瓦砾村夫
字数：9,702
2024年1月11日星期四，马斯克在美国得州星城火箭花园，以一排星舰StarShip为背景，作了SpaceX年度演讲。马斯克总结SpaceX 2023年进展与成就，展望2024与更长远规划，SpaceX官方发布除问答以外完整演讲视频。
演讲全文
这是不可思议的1年。我认为，SpaceX团队是迄今为止，地球上最优秀的太空团队。过去1年成就证明了这一点，我认为，程度令人震撼。你们在过去1年取得的成就简直令人难以置信。总有一天，我们会真正占领火星。
让我们回顾一下SpaceX所取得的成就，以及你们所做的一切。
猎鹰
猎鹰火箭，我们创下有史以来单款火箭单年发射次数最多的纪录。紧随我们之后的是苏联联盟号，1年内发射60多次。我们完成96次。没任何其他系列的轨道级火箭能在1年内发射超过60次。除了联盟号，而我们超过50%。
就重型运载火箭而言，猎鹰重型火箭超过土星五号纪录。随2023年5次发射，我们超过土星五号记录。
猎鹰重型火箭表现令人难以置信。这些照片能让你感受到，一切是多么令人难以置信。有时我发布更新时，都糊涂了，这是刚完成的发射，还是正在进行的发射？我们会在几天时间里进行3次发射。
这个页面包含了所有的发射。是的，这的确令人难以置信。全部进入轨道，全部成功回收着陆。让我们为猎鹰团队鼓掌，太不可思议了。
这些任务的2/3用于发射星链Starlink，1/3是为其他客户执行的发射，为NASA、为其它通信卫星。这是我们星链Starlink，加上很多其他任务的组合。即使只计算非星链Starlink部分的发射，2023年发射次数也远超其他任何载具。
我们发射NASA灵神星号、欧空局欧几里得号、X37B太空飞机，以及多个运输机拼车发射任务。我们为OneWeb卫星执行发射任务，我们还与亚马逊签订发射柯伊伯星座的合同，我们公平对待每一家公司。
可重用性
3年半里，我们用一枚猎鹰9号助推器完成19次发射，这真是不可思议。这枚助推器发射860颗卫星，将260吨重量送入轨道。
我们是多久以前，开始成功回收助推器的，实际是8年前12月，大约8年前。从那时算起，我们已成功回收着陆260次。
有很多人说，这不可能做到，也有很多人说，即使能做到，这也是愚蠢的主意，不会有回报，没什么意义。
我们已证明，事实上，这绝对是正确的想法，可重用性是太空未来发展关键，它必不可少。我们需要火箭可重用性，就像我们需要汽车、飞机、自行车与马的可重用性，可重用性是必不可少的。
让人类成为多行星物种所必需的根本发明，基本上就是可快速重用的可靠火箭Rapidly Reusable Reliable Rockets。RRRR，就像太空海盗。
8年间发生这么多事情，真令人难以置信。我在想，8年后会是什么样？希望我们已登陆火星，我们已把人类送上月球。如果幸运的话，也许我们会在8年内把人类送上火星。
我认为，文明的关键问题是，人类文明的关键考验是，我们能否通过费米大过滤器，从单行星文明转为多行星文明。如果我们能成为多行星文明，我们可能会飞抵其他恒星系，发现很多早已死亡的单行星文明。我们可不想成为其中一员。真没劲，我们不想成为那些蹩脚的单行星文明之一。
我认为，我们应该始终把文明看作是脆弱的，而并不是始终都有必然上升的轨迹。我读过很多历史书。如果你读历史，就会发现文明并不是永恒。过去岁月里，在几世纪，几千年里，很多文明兴衰更替。
最终，太阳会膨胀，让海洋沸腾，毁灭地球上所有生命。诚然，那是几亿年后的事。但那只是地球已存在时间的10%或20%。如果地球有45亿年历史，那么再多10%或20%时间，智慧生命就不会再进化。我们花了很长时间才走到如今，那才是真正的关键考验。
我们要不要在文明还存在时，就成为自给自足的多行星文明？我认为这是关键问题。我认为我们有很大机会，但这并不是一件确定的事。这就是为什么，时间非常关键。
我认为，我们应该尽快让火星自给自足。这不仅是把人送上火星的问题，而是要把足够吨位的设备运到火星，让火星能自给自足。关键测试是，如果地球补给飞船因任何原因而停止到来，火星会灭亡，还是继续存在，这是通过费米悖论大过滤器的基本门槛。
费米悖论是，外星人在哪里？如果生命，如果智慧生命是普遍存在，难道我们不应该看到大量证据吗？我经常被问到关于外星人问题，我通常会说，我就是外星人。我曾经是外星人，国土安全局可以作证，那是外国人alien登记卡，纸面上就是这么写的。
事实上我没看到过任何外星人证据，这可能比我看到过证据更令人不安。我可以保证，一旦看到，我会立即发布相关的信息。我会说，我们找到一个，这肯定是一艘飞船。
但我什么都没看到过。这让我觉得，我们更像是广袤虚空、无尽黑暗中一枚微弱的意识之烛。我们所拥有的文明，只是广袤黑暗中非常微小的蜡烛。我们必须尽一切可能，确保这枚蜡烛不会熄灭。
无论如何，我认为我们能做到。但我们需快速行动起来，世事难料，任何时候都有可能发生...我相信霍金曾说过，任何一个世纪，文明都有1%可能终结，这是他的粗略估计。我想，实际概率可能比这更高，我们希望能快点实现目标。
发射速率
让我们回到猎鹰9号，回到现实。这些是我们已完成的所有发射。随时间推移，发射节奏迅速加快。我记得，网上有人制作视频展示每次发射。随时间推移，到2023年，发射速度快到疯狂。
我们已完成19次重复发射。我们现在认为，猎鹰9号可进行40次重复发射。我们2024年目标是发射150次。
别忘了整流罩回收，很多人并不知道我们也回收整流罩。事实上，回收整流罩非常困难，我们付出巨大努力。我们现在经常回收整流罩，回收过的整流罩，我们已重新发射300次。祝贺整流罩回收小组，这非常不容易。
我们基本上运营了一支小小的海军，人们并不总是了解这一点。我们有无人驾驶船与各种支援舰艇，我们有一支小型舰队，我们以非常高效方式运营它们。
我认为，人们有时并不了解它们尺寸大小。你可以通过在船上走动的人，看出船的大小，它并不小。它看起来很酷，有点阿纳金天行者的美感，我很喜欢。
我们在发射台周转方面也有长足进步，我们实现3天的发射台周转周期。我们目标，希望2024年底前将发射台周转时间缩短到24小时内。
就发射率而言，猎鹰1号首次发射已过去15年。不好意思，应该是猎鹰1号的第4次发射，也就是首次进入轨道，距离我们首次进入轨道已15年。目前，我们目标是能在2024年完成150次左右发射。
这些都是大型火箭，猎鹰1号是枚小火箭。事实上，我现在看到猎鹰1号，我会说，我可能会把它夹在胳膊下带着回家，在后院发射，它看起来太可爱了。
但在当时，猎鹰1号确实非常困难。我们经历4次发射，才让它到达轨道。当时，它看起来确实挺大，但现在，它就像个小可爱。
入轨质量
最为深刻，真正描述SpaceX在2023年巨大成就的标准，是入轨质量，可以看到每年惊人变化。2021年，我们略低于世界其他的总和。2022年，我们比世界其他高出一倍。2023年，我们占所有入轨质量80%。
世界其他，指的是美国行业其他机构、欧洲、印度、中国、日本，所有一切。并没太多行业，有哪家公司能做到80%份额。
令人匪夷所思的是，这个数字2024年还将增加50%。我猜，我们会占到入轨质量90%，这还不算星舰StarShip。
当我们开始发射星舰StarShip时，星舰StarShip每次发射都能携带大约100吨质量进入轨道。有一条路径，可以让星舰StarShip在完全可重用情况下达到200吨以上载荷。200吨的的入轨质量，可以完全重复使用。
这确实是惊人的数字：2023年发射1,200吨有用载荷进入轨道，这确实令人震惊。我认为这的确值得我们鼓掌，是最令人震惊的，增长速度也很惊人。
现在这些数字在未来看起来会显得很小。为在火星上建造一座城市，我们需要发射百万吨级载荷进入轨道。可能还要再多一些，最好再多一些。如果只是想要确定合适的数量级，而不是准确的数字，我想，大概就是把100万吨载荷送入地球轨道。
这可以让你把大约20万吨载荷送到火星表面。送入地球轨道的载荷重量中，大约有20%可以送达火星表面。我们需要至少将100万吨有用载荷送到火星表面，才能实现自给自足。
这个自我维持的门槛事实上很难达到，无论你缺少任何一点什么，火星最终都会灭亡。例如，你不仅要能生产电脑芯片，还要有能力建造电脑芯片工厂。如果你不能建造电脑芯片工厂，一旦你建造的工厂最终坏掉，你就没芯片，就完蛋了。
这就像漫长海上航行，如果缺少维生素C，能继续航行一段时间，但人类牙齿会掉光，人会死去，这在过去是个大问题。
这是相当高的门槛，火星是个需要修理的星球，它需要修修补补，不能在直接在火星户外跑来跑去，靠钓鱼或土地谋生，不能在火星上靠土地谋生。要做到这一点，需要完成大量工作。
龙飞船Dragon
龙飞船Dragon取得惊人的进展，成功的记录令人难以置信。
截至2023年，龙飞船Dragon在轨时间已超过航天飞机。截至2023年，龙飞船Dragon在轨时间累计超过1,300天。龙飞船Dragon目前在轨时间已超过整个航天飞机机队，这真是让人匪夷所思。
目前，龙飞船Dragon访问国际空间站次数，也超过航天飞机。这是龙飞船Dragon团队取得的令人难以置信的成就。
这真是不可思议的1年，2023年也许是公司历史上最出色的1年，这确实是公司历史上最出色的1年。
我们要一起回顾很多很棒的事情，我不是一个会假意赞美的人，你们所取得的成就的确让人匪夷所思。
2023年所有任务，都使用了经过飞行验证的龙飞船Dragon。这些龙飞船Dragon以前都曾使用过。
2024年，我们可能要执行7~8次龙飞船Dragon任务，这确实是龙飞船Dragon团队取得的巨大成功。
是的，这套航天服与龙飞船Dragon的内饰都非常漂亮。
准确说，我们已把42个人送入轨道。太空相对容易，入轨非常困难。我们目前已把42个人送入轨道，并成功返回。
如果有哪件事是我希望的，那就是我们把他们安全带回家。我们中一些人会想，你的愿望是什么？我说，我希望能把这些宇航员安全带回来，就是这个愿望。如果我能许下一个愿望，那就是这个。
我们在佛罗里达建成第二个乘员臂。我们有两座发射台，可以把宇航员送入轨道。能在40号发射台与39A号发射台之间进行任务切换，非常棒。
宇航服
2024年，我们将进行首次太空行走。我们重新设计航天服，这样就能穿着它走动，而不是蹦出来。如果给航天服充上气，就会像是派对上的气球。要让人穿着充了气的航天服还能活动，让关节还能动起来，相当困难。
我们将撤离整个飞船。每个人，甚至那些不参加太空行走的人，都将处于真空环境中。宇航服正常运作非常重要，衣服上不能有个小洞，不然我们就会胡乱旋转起来。我想，显然我们对此会投入大量测试工作。
这将是又一个重要的里程碑，人可以穿着宇航服，待在什么都没的真空中，什么都没，就这么待在那儿。什么都没这个概念很难想象，技术上讲，并不是什么都没，每立方米还是有少量粒子，但已非常接近什么都没了。
如果人失去太多空气，太多氧气，那就完了，没什么地方可提供氧气。即使处于高空的飞机，也能通过增压泵获得更多空气，它就在大气中。如果龙飞船Dragon遭遇氧气泄露，氧气泄漏很严重，没地方可以提供氧气，人会死。
把一切都做到完美的要求，很疯狂，一切都要绝对完美才能正常运作。我们显然并不是为在太空里生活而进化，这个问题很困难。但这将会是又一个伟大的里程碑，能让人漂浮在太空中，漂浮在真空的太空中，再返回。
我们希望能有一套可以让人走动的宇航服，人会希望能在月球上四处走动，在火星上四处走动。理想情况下，我们能拥有一套高机动性的宇航服，并不特别昂贵，能让人穿着舒服走来走去，这很关键。
重要的是，这需要开发，并最终能大量生产。如果我们要把100万人送上火星，那就需要100万套宇航服或100万套火星服，我们必须大量生产这样的服装。
星链Starlink
我们还将发射星链Starlink。说到星链Starlink，这是一家独立公司，我们基本上是在重建太空互联网，这很疯狂。
我想强调的是，它是地面互联网的补充。有时人们会想，星链Starlink会接管并摧毁所有的地面互联网，绝对不会。它的作用是，星链Starlink能让没互联网，或者接入成本极高，或者接入条件极差的人接入互联网。
对偏远地区人们来说，这对他们学习知识是巨大推动力。人们现在基本上可以在互联网上免费学习几乎任何知识。例如，Youtube上有麻省理工学院所有课程。只要有网络连接，几乎可以学任何东西。但如果没互联网连接，也许就只能看书什么的。
基本上，星链Starlink提升了全球人民生活质量。我认为，随时间推移，它可能会成为提升全球人民生活水平最重要的技术，它有可能成为真正改善全球人民生活质量最为深远的技术，这显然是件极为值得骄傲的事情。
我们现在要介绍的是，V2迷你版卫星，这是我们为卫星星座引入的下一代卫星。这些卫星带宽是2023年2倍，从每秒88太比特增加到165太比特。
技术角度看，星链Starlink唯一最大目标，是让平均延迟时间低于20毫秒。对网络使用体验的实际质量来说，这确实极为关键。如果你像我一样有时玩电子游戏，这一点就很重要，不然你会输的。
这是个非常非常困难的问题。我们是低地球轨道星座，光速是每毫秒300公里。如果我们位于550公里高度，大约上行2毫秒，下行2毫秒。如果上行、下行、上行、下行，光速的限制为8毫秒。除此之外，我们几乎能解决所有延时。
我们目前还不能超越光速，可能永远不行，我们可以把其他时间限制在10毫秒以下。这样，大多数情况下，它的响应速度会比地面互联网快，这正是我们所追求的，这确实是项了不起的工作。
我们推出使用氩气推进器，这些推进器成本非常低，氩气非常丰富。从氪气转向氩气，因为氪气是中等稀有稀有气体。如果用第二代卫星发射，我们实际上将使用世界上很大一部分氪气。我们转向氩气，氩气非常丰富。你现在呼吸的空气中大约有1%是氩气。
这是第一个迄今为止，最具成本效益与最高功率效率的氩气推进器。星链团队在创造这种推进器与许多其他升级方面做得非常出色。
还有很多其他的升级，包括太空激光技术。我们通过太空激光链路发送的数据量，至少已是之前任何系统一千甚至一万倍。通过卫星间的星链Starlink激光互联传输的数据，很快就会超过一百万倍，甚至更多。
我们现在有9,000个活跃的太空激光链路，这隐约让我想起邪恶博士，来自太空的激光。我想我很久以前就开过这个玩笑，激光雷达制导的龙飞船，它靠激光与空间站对接。它就是带有激光的龙，我是说，比带激光的鲨鱼更厉害。每条激光链路都能达到每秒100千兆比特速度，我们正致力提高这个速度。
这是所有激活星链Starlink地区的动画演示。很明显，星链Starlink激活，很大程度上取决于国家批准。当我们获得一个国家批准后，就会看到星链Starlink在这个国家内迅速普及。我们希望，大多数国家、全球大多数其他国家，都能在2024年获得批准。届时，我们产品将几乎遍布全球。
有些国家可能不会批准我们系统，我们认为，我们应该能进入大多数国家。我们2024年目标是，为全球一半以上人口开通服务，那会是一件很棒的事。
我想强调的是，我们会把这个演讲视频放在网上，星链Starlink是对地面互联网补充，它并不会取代地面互联网。对低人口密度地区来说，星链Starlink确实运作的很好，在人口高密度城市，它不具备竞争力。真正的需要，来自低密度地区。我想说，它能与其他互联网提供商很好合作。
我们提供社区网关。这是阿拉斯加乌纳拉斯卡小镇，这是真实存在的地方。我们正在铺设更多网关，随网关数量增加，延迟问题会随之改善。
我们下一代硬件已面世，这是第4版用户终端，可以让我们降低星链Starlink成本。2024年晚些时候，我们将推出迷你星链Starlink，可以装在背包里。对想要便携式星链Starlink的人来说，这将是非常酷的产品。
我们刚在得克萨斯州巴斯特罗普开设星链Starlink工厂，距离奥斯汀大约20分钟车程。我想，你们中一些人正在参与其中。
我们会为星链Starlink热烈鼓掌，这是肯定的，它的成就令人惊叹，事实上，让我们现在就为星链Starlink热烈鼓掌，星链Starlink的成就真的太震撼了。
星链Starlink系统是矩阵中的异类。最近，我们发射了第一批直连手机的卫星。我们做到直接从手机向卫星发送短信，再发送回来。我们确实故意拼错了这些短信。尽管我第一次看到它时，我说，这是真的吗？事实证明，它的确是真的。基本上，这是一些关于狗狗币的玩笑。
总之，这很神奇，用户可以把手里手机与几百英里外卫星连接起来。卫星能听到用户手机发出的微弱信号，就像微弱的耳语一样，这太荒谬了。但它确实能以某种方式听到微弱的耳语，并能与手机通信。我想，这也是我很好奇的一件事，这在物理上可能吗？但的确可能。
我想强调的是，这并不是电话公司竞争对手，这是一种补充。这对没手机信号的偏远地区很有帮助，或者偶尔在城市里，如果城市里某个地方没网络连接，星链Starlink就能与手机进行通信。
我记得，在一个蜂窝区里，它传输速率大约是每秒7兆比特。蜂窝区的面积有几百平方英里或平方公里，它适用于短信。如果蜂窝区里只有你一个人，或只有几个人，你也可以进行视频传输，比如，如果你在太平洋中间，或类似地方。
这是非常有用的技术，我认为可以拯救生命。如果有人在偏远地区徒步旅行时迷路，它们手机将可以发挥作用，我认为这将拯救很多生命，这很酷。
我们宣布了7位合作伙伴：美国TMobile、加拿大Rogers、澳大利亚Optus、新西兰One、瑞士Salt、日本KDDI、智利与秘鲁的Entel。
我们预计，2024年还会宣布与其他一些电信公司合作伙伴关系，我们肯定会与电信公司展开合作。我不想让电信公司生我们气，这就是我要说的，我们希望能支持电信公司。
星舰StarShip
这个动画放慢了一些速度，第一次发射时，确实花了不少时间才离开发射台。我当时有点担心。当它起飞时，我想，真不敢相信它真的起飞，那就是我的反应。
我觉得，2023年能发射两次，不可思议。尽管我从一开始就非常密切参与星舰StarShip项目。事实上，我就住在这里，这里是我3年来主要住所。
这里基本上曾经是沙洲，就是我们现在看到的这个地方。现在，这里有一座先进的火箭工厂与一个巨大的发射台。我们在那里有一大批火箭。但我还是很惊讶，它居然组装完成并能起飞。
星舰StarShip推力，是土星五号2倍多，它是迄今为止最大的飞行器。经过未来一些升级，它的推力可能将超过2,000万磅，土星五号推力是750万磅，它未来推力将是土星五号3倍。
它要进行大量发射，必须进行大量发射，最终每天要从世界上不同地方进行好几次发射。
它也很有可能进行地对地运输，从地球上一地到另一地，从一侧到另一侧的最快方法，就是洲际弹道导弹。但要确保会去除核弹头，添加着陆的部分。基本上，这是去往某地最快方式。
在第一次与第二次发射之间，我们进行大量升级。很明显，发射台进行大规模升级。看这个，就像是我们尼亚加拉大瀑布。水压是如此之大，以至如果它直冲而上，实际上会摧毁火箭。水压就是有这么大。
它成功运作了。事实上，第二次发射后，我首先跑去看的就是发射台。很明显，第一次发射，我们挖了一个很大的坑。老实说，第二次看起来一点损伤都没。基本上，发射台本身是可以再次发射的。我们团队能在一夜之间，从根本上改进发射台，这真是了不起的工作。
人们总是利用自由女神像来做对比。自由女神像并没那么大，我曾到过那里。很久以前，我还爬过自由女神像里小楼梯。总之，这是一枚巨型火箭。随时间推移，它还会变得更大。
不知道你们有没看过【金刚大战哥斯拉】，那是我曾看过最疯狂的电影之一，它疯狂很有趣。疯狂的是，我们发射塔比哥斯拉还大，它要做的事情基本上是一样的，用它的手臂接住火箭。
我告诉人们，我们要用巨大机械臂接住有史以来最大飞行物。他们说，这不可能是真的。但我们可以给它装上腿，让它到处乱跑，那一定很酷。
我们还要建造第二座发射塔，我们要进行大量发射。我们要在升级一座塔的同时，用另一座塔进行发射，拥有两座发射塔很重要。
第一次与第二次发射之间的升级太多了，要花几个小时才能全部介绍完。但最重大的升级之一，是将发动机从液压驱动改为电动驱动。这节省大量质量与复杂性。电动的喷嘴矢量控制系统，这是最重大的升级之一。
我们还对隔热罩进行大规模升级，发动机本身也进行大规模升级。火箭上几乎所有部件都升级了，在第一与第二次发射之间，可能有成千上万升级，第一与第二次发射之间的改进是巨大的。
在第二与第三次发射之间，也有很多改进。我们有一个完整的开发计划，最终实现完全可重用的火箭，定期将超过200吨载荷送入轨道，完全可重用。
热分离这个改变，基本上三四个月就完成了，花的时间也许更短，大致如此。我们从之前的直接分离火箭，改为一级发动机仍在喷射助推时，就点燃上级火箭发动机。这样做并没炸毁飞船，这是了不起的成就。
第二次发射几乎成功的进入了轨道。事实上，讽刺的是，如果它搭载有效载荷，就能进入轨道。它没能进入轨道原因是，我们排空残余液氧，液氧最终导致着火与爆炸。
我们想把液氧排出，如果存在有效载荷，通常是不会有液氧剩余。讽刺的是，如果存在有效载荷，它就会进入轨道。我认为第三次发射，我们将有很不错机会能进入轨道。
就是以快速节奏实现完全快速的可重用性。令人震惊的是，我们已走在一条让生命实现多行星化的道路上。
我们必须要在文明终结之前，完成这个目标，我觉得这个目标会实现，就在这里。总之，为达到这个目标，我们显然要加快生产与测试速度，以达到很高节奏。
任何特定的技术开发，都可以用迭代的次数，与每次迭代之间的间隔时间来衡量。每次发射或测试，我们都能学到更多东西。要增加发射与测试频率，牺牲硬件总比牺牲时间要好，时间才是真正的货币。
这是通往可快速重用的可靠火箭的最快途径，我们已有了星舰StarShip飞船第二版设计，它更可靠，性能更持久。我们已有飞船第三版设计，它将会伸展，会变得更高。我不确定，最终高度可能会达到140米，也许最终达到150米。它将比现在还要高。
第一次发射的目标，是别炸毁发射台，发射至一定高度，我们做到这一点。第二次发射的目标是，完成级间分离，我们实现完成级间分离的目标，并几乎进入轨道。
第三次发射，我们想要进入轨道。我们想基于顶层储罐，在太空中点燃发动机，以证明我们可以可靠脱离轨道。我们想进行一次临界状态下，从顶层储罐到主储罐的推进剂转移，这对NASA阿尔忒弥斯计划至关重要。
我们还想演示有效载荷门，用于交付星链Starlink卫星的PEZ糖果分配器，把V2的非迷你版本，技术上可以说是V3，真正的巨型卫星送入轨道。
随时间推移，星舰StarShip最终将把数百万吨有效载荷送入轨道。与目前入轨质量相比，这一数字将是目前入轨质量一千倍以上。这就是它最终会达到的目标，或者说需要达到的目标。
我们还想演示在轨加注，这对NASA的阿尔忒弥斯计划非常重要。我们很荣幸能成为NASA阿尔忒弥斯计划的一部分。我一直都非常感谢NASA支持，感谢他们信任我们，让我们将宇航员送入轨道，将货物运往空间站，并成为将宇航员送回月球不可或缺的一部分。
我经常被问到的另一个问题是，我们真的去过月球吗？很多人都这么问我，我说，是的，我们去过月球，事实上不止一次。
疯狂的是，距离我们上次登月已过去半个多世纪。我想，也许这就是人们持怀疑态度的原因，为什么我们现在去不了月球？
从1903年莱特兄弟首次受控动力飞行，到1969年登月，只用了66年。但是，从我们最后一次登月到现在，已过去50年。不过现在，我们要回到那里，很快就会回到那里。
下一步，我认为是建造月球基地，月球基地阿尔法。让科幻成为现实，去除科幻的虚幻部分。为登陆月球，我们必须解决的技术难题之一，就是在轨加注，星舰StarShip在轨道上停靠，并转移推进剂。
我们已很擅长对接，我们用龙飞船Dragon对接空间站，这实际上比我们自己飞船对接更复杂。我们在对接方面积累很多专业知识，我相信我们能解决这个问题。
理想状态下，我们想在2024年底前解决这个问题，2025年肯定可以。这非常关键，这是在火星上建造城市与在月球上建立基地，所必需的基础技术之一。
我们还将发射一些大型卫星，世界上最大的PEZ糖果分配器。我们希望能在2024年年底前做到这一点。
更多关于NASA的人类着陆系统，我们非常感谢NASA把阿尔忒弥斯计划的一个重要部分交给我们。我们要确保圆满完成NASA任务。事实上，我们是阿尔忒弥斯计划重要组成部分，我们会取得成功的。但为了使阿尔忒弥斯计划取得成功，我们必须让星舰StarShip取得成功。
我们希望能远远超出NASA所提要求，并以足够频率在月球上投放足够有效载荷，从而建立永久性月球基地。这是阿波罗计划之后又一个重大挑战，建立真正的月球基地。
我记得很久以前看过俗气的科幻节目【月球基地阿尔法】。我不知道你们有没看过，节目里，月球漂离地球。这不可能发生，【月球基地阿尔法】确实很酷。
我们需要真正的月球基地阿尔法，我们会做到的，这是长期的目标。
这就是我们希望的火星样子，星舰StarShip来来往往。美丽的火星城市，繁荣的火星文明。最终，我们可以通过地形改造，将火星变成类似地球的星球。它需要真正升温，最终，成为一颗类地行星。
我们可以把地球上生命带到火星上，我们可以把地球上生命扩展到火星。必须得是人类，不可能是海豚，我们可以带上所有生物。我们可以确保地球上生命能在火星上延续，甚至在遥远未来，在地球变得无法生存之后。
盖茨播客：我与Sam Altman的对话
时间：2024年1月12日
来源：比尔·盖茨公众号
字数：9,402
如果让人们列举AI领域领军人物，有个名字可能会听得最多，Sam Altman。他在OpenAI团队正在用ChatGPT挑战AI极限，我很高兴能与他谈谈下一步计划。我们谈话，涵盖为什么今天AI模型是最愚蠢的，社会将如何适应技术变革，甚至当我们完善AI后，人类将在哪里找到目标。
播客音频
比尔·盖茨： 我今天嘉宾是OpenAI CEO Sam Altman，长期以来，他一直是科技行业创业者与领导者，包括经营YC，这家公司做了很多了不起的事情，比如资助Reddit、Dropbox、Airbnb。
在我录制本期节目不久之后，他被解除OpenAI CEO职务，这完全惊到我，至少是短暂惊讶。解雇后的几天里，发生了很多事情，包括几乎所有OpenAI员工联名支持Sam Altman回归，而现在，Sam Altman又回来了。在你听到我们对话前，让我们先来了解一下Sam Altman，看看他现在过得怎样。
比尔·盖茨： Sam Altman。
Sam Altman： 比尔。
比尔·盖茨： 你好吗？
Sam Altman： 这真的太疯狂了，我还好，这是一个非常激动人心的时期。
比尔·盖茨： 团队情况怎样？
Sam Altman： 我想，你知道很多人都注意到这样一个事实，那就是团队从未如此高效、乐观、出色，我猜这也正是藏在所有事情背后的一线希望。
某种意义上，这是我们成长的真正时刻，我们非常有动力变得更好，变成一个为我们所面临的挑战做好准备的公司。
比尔·盖茨： 太棒了。
我们在对话中不会讨论那件事；你会听到Sam Altman致力建立安全与负责任的AI的承诺，我希望你喜欢这次对话。
比尔·盖茨： 今天我们将主要关注AI，它如此令人兴奋，人们同时也对它感到担忧。欢迎，Sam Altman。
Sam Altman： 非常感谢你邀请我来参加节目。
比尔·盖茨： 我有幸见证你们工作进展，但开始时，我非常怀疑，我没期待ChatGPT能做得这么好。它让我十分惊讶，我们实际上并不懂这种编码方式。我们知道数字，我们可以看到它相乘，但如何把莎士比亚的作品编码？你认为我们能对这种表示有更深的理解吗？
Sam Altman： 百分之百可以。要在人脑中做到这一点非常难，你可以说这是一个类似的问题，就是有这些神经元，它们彼此相连。但它们连接在变化，我们不可能切开你大脑来观察它是如何进化，但我们可以完美透视。
目前在可解释性方面，已有一些非常好的工作，我认为随时间推移，会有更多解释出现。
我认为我们将能理解这些网络，我们目前理解能力还很低。正如你所乐见，我们仅了解的那一点点，已对改进这些东西非常有帮助。
撇开科学好奇心不谈，我们都有动力去真正了解它们，尽管它们规模是如此庞大。我们可以说，莎士比亚的作品，在你大脑的哪个位置编码，又是如何表现。
比尔·盖茨： 我们不知道。
Sam Altman： 我们确实不知道，甚至可以说在这些我们本应能完美透视、观察并进行任何测试的大量数字中，我们还是找不到答案，这就更让人缺少满足感。
比尔·盖茨： 我非常确信，接下来5年内，我们会理解它。就训练效率与准确性而言，这种理解，将让我们做得比今天能做的好得多。
Sam Altman： 百分之百同意，你会在许多经验性发现的技术发展史中看到这一点。他们不知道发生了什么，但显然它行得通。随科学理解的加深，他们可以使它变得更好。
比尔·盖茨： 是的，在物理学、生物学中，有时只是随便一通乱试，就哇的一声，这究竟是怎么实现的？
Sam Altman： 在我们案例中，构建GPT-1的那个人，自己解决了这个哇的问题，这有些令人印象深刻，但并没深入理解它是如何工作的，以及为什么它是有效的。
我们有了拓展规律，可以预测它会变得多好。这就是为什么当我们告诉你，可以做一个演示时，我们相当有信心它会成功。我们还没训练模型，但我们很有信心。这让我们做了大量尝试，对正在发生的事情有越来越科学的认识，这确实源于经验结果先行。
比尔·盖茨： 当你展望未来2年，你认为会有哪些重要里程碑？
Sam Altman： 多模态肯定会很重要。
比尔·盖茨： 你指的是语音输入、语音输出？
Sam Altman： 语音输入、语音输出，然后是图像，最终是视频，人们真的需要这些。我们已推出图像与音频，反响比我们预期要强烈得多。我们能将其推进得更远，但也许最重要的进步领域，将围绕推理能力展开。
现在，GPT-4推理能力非常有限。还有可靠性，如果你问GPT-4大部分问题1,000次，这1,000次中可能有一次回答得很好，但它不一定知道是哪一次。而你却希望每次都能得到这1,000次中最好的回答，因此可靠性的提升，将非常重要。
可定制性与个性化也将非常重要。人们对GPT-4的需求各不相同：不同风格，不同假设集，我们将使所有这些成为可能，还能让它使用你自己的数据。它能了解你、你的电子邮件、日历、喜欢的预约方式，并与其他外部数据源连接，所有这些都将是最重要的改进领域。
比尔·盖茨： 在目前基础算法中，它只是做简单的前馈、乘法，为了生成每一个新词，它本质上都在做同样的事情。
我会很感兴趣的是，你们能像解决复杂的数学方程式那样，可能需要任意次数的应用变换，用于推理的控制逻辑，可能需要比我们今天所做的复杂得多。
Sam Altman： 至少，我们似乎需要某种形式的自适应计算。现在，我们在每个标记上都花费同样多的计算资源，不管它是一个简单的标记，还是解决一些复杂的数学问题。
比尔·盖茨： 是的，比如说，解决黎曼假设……
Sam Altman： 那需要大量计算。
比尔·盖茨： 但它用的计算资源跟说个The一样。
Sam Altman： 我们至少得让它能用，们可能还需要在它之上更复杂的东西。
比尔·盖茨： 你与我，都参加过一个参议院的教育会议，我很高兴有大约30名参议员参加了那次会议，并帮助他们快速跟上进展，这是重大的变革推动者。我不认为我们为了吸引政客已做的过多。当他们说，我们在社交媒体上搞砸了，我们应该做得更好，这是一个巨大的挑战，在两极分化方面有非常负面的因素。即使是现在，我也不确定我们该如何应对。
Sam Altman： 我不明白为什么政府在社交媒体方面不能更有效，但这似乎值得作为一个研究案例去理解，他们现在将要面临的是与AI相关的挑战。
比尔·盖茨： 这是很好的研究案例，当你谈论监管时，你是否清楚该构建哪种类型的监管？
Sam Altman： 我认为我们开始弄清楚了。在这个领域进行过度监管是非常容易的，你可以看到过去许多此类事情发生。
同样的，如果我们是对的，可能结果却显示我们错了，但如果在最后我们是对的，这项技术发展到我们认为它会达到的程度，它将影响社会，影响地缘政治力量的平衡，以及其他许多事物。
对这些仍然是假设性的，但未来极其强大的系统，不是说GPT-4，而是针对计算能力是其10万倍或100万倍的系统，我们已接受了一个全球监管机构的想法，这个机构将紧盯这些超级强大的系统，它们确实会产生如此大的全球影响。
我们谈到的一个模式，就是类似国际原子能机构的模式。对核能，我们的决定也是如此。由于潜在的全球影响，它需要全球性的机构，我认为这是合理的。
会有很多短期问题，比如这些模式可以说什么，不可以说什么，我们如何看待版权问题？不同国家会有不同考虑，这没问题。
比尔·盖茨： 有些人认为，如果一些模型非常强大，我们就会对它们感到害怕，全球核监管之所以行之有效，基本上是至少在民用方面，每个人都希望共享安全实践，这一点做得非常好。
当你涉及核武器方面时，就没这种情况。如果关键在于阻止整个世界做危险的事情，你会希望有一个全球政府，但今天对许多问题，如气候问题、恐怖主义，可以看到我们很难合作。
人们甚至援引中美竞争，来解释为什么任何放缓的想法都是不恰当的。难道任何放慢脚步的想法，或者说放慢脚步到足够谨慎的程度，都难以实施？
Sam Altman： 我认为要求放慢速度是非常困难的。如果改成做你想做的事，但任何计算集群都不能超过特定的、极高的功率门槛，鉴于这里的成本，我们可能只会看到5个这样的集群，像这样的任何集群，都必须接受类似国际武器检查员的审查。
那里的模型必须接受安全审计，通过训练期间的一些测试，并在部署前通过审计与测试。对我来说，这似乎是可能的。我之前不太确定，但2023年我进行了一次环球之旅，与需要参与这一计划的许多国家元首进行交谈，他们几乎都表示支持。这不会让我们免于所有事情，仍然会有一些问题出现在规模较小的系统上，有些情况可能会出现相当严重的错误，但我认为这可以帮助我们应对最高层面的风险。
比尔·盖茨： 我确实认为，在最好的情况下，AI可以帮助我们解决一些难题。
Sam Altman： 当然可以。
比尔·盖茨： 包括两极分化的问题，它可能会破坏民主，而那将是极其糟糕的事情。现在，我们看到AI带来很多生产力提升，这是非常好的事情。
你最兴奋的领域是哪些？
Sam Altman： 首先，我始终认为值得记住的是，我们正处在这一长期、连续的曲线上。
现在，我们有能完成任务的AI系统。它们当然不能完成一个完整的工作岗位所做的事，但它们可以做些任务，并且在那里有生产力的提升。最终，它们将能做更多类似今天人类工作的事，我们人类当然也会找到新的、更好的工作。
我完全相信，如果你给人们更强大的工具，他们不仅可以工作得更快，还可以做一些本质上不同的事情。
现在，我们或许可以将程序员工作速度提高3倍。这就是我们所看到的，也是我们最兴奋的领域之一，它运行得非常好。
但是，如果你能让程序员效率提高3倍，那就不仅是他们能做的事多3倍，而是他们能在更高抽象层次上、使用更多脑力去思考完全不同的事。这就好比从打孔卡到更高级的语言，不仅是让我们编程速度快一点，而是让我们得到质的提升。我们确实看到了这一点。
当我们看向这些能完成更完整任务的下一代AI时，你可以将它想象成一个小代理，你可以对它说：帮我写整个程序，我会在过程中问你几个问题，但它不仅是一次只写几个函数，这样就会有很多新生事物出现。
它还能做更复杂的事情，有一天，也许会有一个AI，你可以对它说：帮我建立并运营这家公司。
有一天，也许会有一个AI，你可以对它说：去发现新的物理学。
我们现在看到的东西，既令人兴奋又美妙，但我认为把它放在这项技术的背景下是值得的，至少在未来5年或10年内，这项技术将处于非常陡峭的成长曲线上，现有这些模型都将变成最愚蠢的模型。
编程可能是我们今天感到最兴奋的提高生产力的领域，目前，它已被大规模部署与使用。医疗保健与教育，也是另外两个，我们非常期待快速发展的领域。
比尔·盖茨： 有点令人生畏的是，与以往技术改进不同，这项技术的改进速度非常快，没上限。它可以在很多工作领域达到人类水平，即使做不出独特的科学研究，它也可以打客服电话与销售电话。我想你与我确实有一些担忧，尽管这是一件好事，但它将迫使我们比以往任何时候都要更快适应。
Sam Altman： 这才是可怕的地方。这并不是说我们必须适应，并不是说人类没超强的适应能力。我们已经历过这些大规模的技术变革，人们所从事的大量工作，可能在几代人时间里发生变化，而在几代人时间里，我们似乎可以很好吸收这些变化。
过去那些伟大技术革命中，我们已看到这一点。每一次技术革命都会变得更快，而这次将是迄今为止最快的一次。这就是我觉得有点可怕的地方，我们社会需要以何种速度去适应它的发展，以及劳动力市场将发生的变化。
比尔·盖茨： AI的一个方面是机器人技术学，或者说蓝领工作，当你得到具有人类水平能力的手与脚时。ChatGPT令人难以置信的突破，是让我们开始关注白领工作，这完全没问题，但我担心人们会失去对蓝领工作的关注。你如何看待机器人技术？
Sam Altman： 我对此非常兴奋。我们太早开始研究机器人，不得不搁置那个项目。它也因为错误的原因而变得困难，无助于我们在机器学习研究的困难部分取得进展。
我们一直在处理糟糕的模拟器与肌腱断裂之类的问题。随时间推移，我们越来越意识到，我们首先需要的是智能与认知，才能想办法让它适应物理特性。从我们构建这些语言模型的方式来看，从那开始更容易，但我们一直计划回到这个问题上来。
我们已开始对一些机器人公司进行投资。在物理硬件方面，我终于第一次看到真正令人兴奋的新平台被建立起来。到时，我们就能利用我们模型，利用语言理解能力与未来的视频理解能力，让我们用机器人做一些了不起的事情。
比尔·盖茨： 如果那些已把腿部做得很好的硬件人员，真的把手臂、手掌、手指做出来，我们再把它们组合起来，价格不会贵得离谱，这将会迅速改变很多蓝领类工作的就业市场。
Sam Altman： 是的。如果我们回溯7~10年，共识性的预测是影响的首先是蓝领工作，其次是白领工作，创造力可能永远不会，起码是最后一个，那是魔法与人类的强项。
显然，现在情况正好相反。我认为这其中有很多有趣的原因能解释它为什么会发生。创造性工作，GPT模型的幻觉是一个特性，而不是缺陷，它能让你发现一些新事物。如果你要让机器人移动重型机械，你最好能做到非常精确。我认为这只是一个你必须跟随技术发展的案例。你可能有一些先入为主的观念，但有时科学并不往那个方向发展。
比尔·盖茨： 你手机上最常用的应用是什么？
Sam Altman： Slack。
比尔·盖茨： 真的吗？
Sam Altman： 是的，我希望我能说是ChatGPT。
比尔·盖茨： 甚至比电子邮件还多？
Sam Altman： 远超电子邮件。我认为唯一可能超过它的是iMessages，但确实Slack比iMessages还多。
比尔·盖茨： 在OpenAI内部，有很多协调工作要做。
Sam Altman： 是的，那你呢？
比尔·盖茨： 我是Outlook。我是传统的电子邮件派，要么就是浏览器，我许多新闻都通过浏览器看。
Sam Altman： 我没把浏览器算作一个应用，有可能我使用它的频率更高，但我仍然打赌是Slack，我整天都在使用它。
比尔·盖茨： 不可思议。
比尔·盖茨： 我们这里有一个黑胶唱片机。我像对其他嘉宾那样，要求Sam Altman带来一张他最喜欢的唱片，你今天带来了什么？
Sam Altman： 我带来了马克斯·里希特重新编曲的维瓦尔第【新四季】。我工作时喜欢无歌词的音乐，这张唱片既保留了维瓦尔第原作的舒适感，也有我非常熟悉的曲子，但又有足够多新的音符带来完全不同体验。
有些音乐作品，你会在人生的关键时期，大量听它们，而形成强烈的情感依恋，【新四季】正是我在我们初创OpenAI时经常听的东西。
我认为这是非常美妙的音乐，它高亢而乐观，完美适配我工作时的需求，我觉得新版本非常棒。
比尔·盖茨： 这是由交响乐团演奏的？
Sam Altman： 是的，是由Chineke!乐团演奏的。
比尔·盖茨： 太棒了。
Sam Altman： 现在就播吗？
比尔·盖茨： 是的，我们来听听。
Sam Altman： 这是我们要听的乐章的序曲。
比尔·盖茨： 你戴耳机吗？
Sam Altman： 我戴。
比尔·盖茨： 你的同事们会因为你听古典音乐而取笑你吗？
Sam Altman： 我不认为他们知道我在听什么，我确实戴耳机。在寂静中工作，对我来说非常困难，我可以做到，但这不是我的自然状态。
比尔·盖茨： 这很有趣。我同意，带歌词的歌曲，会让我觉得分心，但这更多是一种情绪类型的东西。
Sam Altman： 是的，我把它调得很轻，我也不能听响亮的音乐，不知为何这是我一直以来的习惯。
比尔·盖茨： 太棒了，感谢你带来美妙的音乐。
比尔·盖茨： 现在，对我来说，如果你真的借助AI达到令人难以置信的能力，AGI、AGI+。
我担心的有三件事：一是坏人控制系统，如果我们有好人拥有同样强大系统，这有希望能最小化那个问题；二是系统控制一切的可能性，出于某些原因，我不太担心这个问题，但我很高兴其他人关注这个问题；最让我感到困惑的是人类目的，我对这点感到非常兴奋，我很擅长研究疟疾与根除疟疾，也很擅长召集聪明人，并为此投入资源。
当机器人对我说：比尔，去打匹克球吧，我能根除疟疾。
你只是个思维迟钝的人。那时它就是一个哲学上令人困惑的事情。我们如何组织社会？是的，我们要改善教育，但教育要做什么，如果你走向极端，我们仍然有很大的不确定性。
第一次，这种情况可能在未来20年内发生的机会不为零。
Sam Altman： 从事技术工作，有很多心理上的困难，但你说的这些，对我来说是最困难的，我也从中获得很多满足感。
比尔·盖茨： 你确实带来价值。
Sam Altman： 某种意义上说，这可能是我做的最后一件难事。
比尔·盖茨： 我们的思维如此依赖稀缺性，教师、医生与好想法的稀缺，部分原因是，我确实在想，如果一代人在没这种稀缺的情况下成长，他们会对如何组织社会，以及要做什么这个哲学概念会产生什么看法，也许他们会想出一个解决方案。
我担心我的思维如此受到稀缺性影响，以至我甚至很难思考这个问题。
Sam Altman： 这也是我告诉自己的，我真心相信，我们在某种意义上放弃一些东西，但我们将会拥有比我们人类更聪明的东西。
如果我们能进入这个后稀缺世界，我们将会找到新的事情去做，它们会感觉非常不同。也许你不是在解决疟疾问题，而是在决定你喜欢哪个星系，以及你打算如何处理它。
我相信我们永远不会缺少问题，不会缺少获得满足感与为彼此做事的方式，不会缺少对我们如何为其他人玩人类游戏方式的理解，这将仍然非常重要。
这肯定会有所不同，我认为唯一出路就是走下去。我们必须去做这件事，它必将会发生，现在已是不可阻挡的技术进程，价值太大了。
我非常非常有信心，我们会成功，但感觉确实会很不一样。
比尔·盖茨： 将这项技术应用于某些当前问题，比如为孩子们提供家教，帮助激发他们动力，或发现治疗阿尔茨海默症的药物，我认为如何做是非常清楚的。
无论AI能否帮助我们减少战争，减少分化。你会认为随智能提升，不分化是常识，不发动战争也是常识，但我确实认为很多人会持怀疑态度。
我很愿意让人们致力解决最困难的人类问题，比如我们是否能和睦相处。如果我们认为AI可以帮助人类更好相处，我认为那将是非常积极的。
Sam Altman： 我相信它会在这方面给我们带来意外惊喜。这项技术会让我们惊讶于它能做的事情有多么多。我们还得拭目以待，但我非常乐观。我同意你的看法，这将是非常大的贡献。
比尔·盖茨： 就公平性而言，技术通常很昂贵，比如个人电脑或互联网连接，降低成本需要时间。我想，运行这些AI系统的成本，看起来很不错，每次评估的成本会降低很多吗？
Sam Altman： 它已降低很多。GPT-3是我们推出时间最长、优化最久的模型，在它推出的3年多时间里，我们已将成本降低40倍。对3年时间来说，这是很好的开始。至于GPT-3.5版，我敢打赌，目前我们已将其成本降低近10倍。
GPT-4是新产品，我们还没那么多时间来降低成本，但我们会继续。我认为，在我所知道的所有技术中，我们成本下降曲线是最陡峭的，优于摩尔定律。
这不仅是我们想出如何让模型更高效的方法，还因为我们对研究有更好的理解，我们可以在更小的模型中获得更多知识与能力。我认为，我们将把智能成本降低到接近于零的程度，这对社会来说将是改头换面的转变。
现在，我的世界基本模型由智能成本与能源成本组成。这是影响生活质量的两个最大因素，尤其是对穷人而言，但总体来看也是如此。
如果你能同时降低这两方面成本，你能拥有的东西就会更多，你能为人们带来的改善就会更大。
我们正走在一条曲线上，至少在智能方面，我们将真正实现这一承诺。即使按照目前的价格，这也是有史以来最高的价格，远超出我们预期，每月20美元，你就能获得大量GPT-4访问权限，价值远超过20美元，我们已降得很低了。
比尔·盖茨： 那竞争呢？很多人一下子同时挤进这个赛道，是不是一件有趣的事情？
Sam Altman： 既令人讨厌，又充满动力与乐趣，我相信你也有过类似感觉。这确实促使我们做得更快、更好，我们对自己方法很有信心。我们有很多人，我认为他们都在往冰球所在的地方滑，而我们也在往冰球要去的地方滑，这感觉很好。
比尔·盖茨： 我认为人们会对OpenAI的规模之小，感到惊讶。你们有多少员工？
Sam Altman： 大约500人，我们比以前稍微大一些。
比尔·盖茨： 那很小，要是以谷歌、微软、苹果标准来看。
Sam Altman： 确实很小，我们不仅要经营研究实验室，现在还要经营一家真正的企业与两款产品。
比尔·盖茨： 你所有能力的扩展，包括与世界上所有的人交谈，倾听所有支持者的声音，这对你来说一定很有趣。
Sam Altman： 非常令人着迷。
比尔·盖茨： 这是一家员工都很年轻的公司吗？
Sam Altman： 比平均年龄要大一些。
比尔·盖茨： 好的。
Sam Altman： 这里不是一群24岁的程序员。
比尔·盖茨： 的确，我的视角有些扭曲了，我已60多岁。我看到你，你比我年轻，但你说得你们有很多人40多岁了。
Sam Altman： 30多岁、40多岁、50多岁的人。
比尔·盖茨： 这不像早期的苹果、微软，那时我们真的还是孩子。
Sam Altman： 不是的，我也反思过这个问题。我认为公司普遍变老了，我不知道该如何看待这个问题。我认为这在某种程度上对社会是个不好的迹象，但我在YC追踪过这个问题。随时间推移，最优秀的创始人年龄都呈增长趋势。
比尔·盖茨： 这很有意思。
Sam Altman： 就我们情况而言，甚至还比平均年龄还要大一些。
比尔·盖茨： 你在YC扮演的角色，帮助这些公司学到很多，我想这对你现在工作也是很好的锻炼。
Sam Altman： 非常有帮助。
比尔·盖茨： 包括看到错误。
Sam Altman： 完全可以这么说。OpenAI做了很多与YC建议的标准相反的事情。我们花了4年半时间，才推出我们第一个产品。公司成立之初，我们对产品没任何概念，我们没与用户交流。我仍然不建议大多数公司这样做，但在YC学习与见识过这些规则后，我觉得自己明白何时、如何，以及为什么我们可以打破这些规则，我们所做的事情，真的与我见过的其他公司大相径庭。
比尔·盖茨： 关键是你集结的人才团队，让他们专注大问题，而不是某些短期的收益问题。
Sam Altman： 我认为硅谷投资者不会在我们需要的水平上支持我们，我们必须在研究上花费如此多的资金才能推出产品。
我们只是说：最终模型会足够好，我们知道它会对人们有价值。我们非常感激与微软的合作，这种超前投资，并不是风险投资行业擅长的。
比尔·盖茨： 确实不是，资本成本相当可观，几乎达到风险投资所能承受的极限。
Sam Altman： 可能已超过了。
比尔·盖茨： 确实可能。我非常赞同Satya Nadella对如何将这个杰出的AI组织与大型软件公司结合起来的思考，甚至可以说1+1远远大于2。
Sam Altman： 是的，这很棒。你真说到点上了，这也是我从YC学到的。我们可以说要找世界上最好的人来做这件事。我们要确保我们目标与AGI使命一致。除此之外，我们要让人们做自己的事情。我们会意识到这将经历一些曲折，需要一段时间。
我们有一个大致正确的理论，但一路上很多策略都被证明是大错特错，我们只是试图遵循科学。
比尔·盖茨： 我记得我去看了演示，确实想过这个项目的收入途径是什么？是什么样的？在这个狂热的时代，你仍然手握令人难以置信的团队。
Sam Altman： 是的，优秀的人都希望与优秀的同事共事。
比尔·盖茨： 那是一种吸引力。
Sam Altman： 那里有一个很深的引力中心。此外，这听起来很陈词滥调，每家公司都这么说，但人们感受到深深使命感，每个人都想参与AGI的创建。
比尔·盖茨： 那一定很激动人心。当你再次用演示震撼我时，我可以感受到那股能量。我看到新的人，新的想法，你们仍以非常不可思议的速度前进着。
Sam Altman： 你最常给出的建议是什么？
比尔·盖茨： 才能可以分很多种，在我职业生涯早期，我认为只有纯粹的智商，比如工程智商，你可以将其应用于金融与销售。但这种想法被证明是如此错误，建立一个拥有正确技能组合的团队是如此重要。
针对他们问题，引导他们思考应该如何建立一个拥有所有不同技能的团队，这可能是我认为最有帮助的建议之一。是的，告诉孩子们，数学、科学很酷，如果你喜欢的话，但真正让我惊讶的是才能的混合。
那你呢？你给出的建议是什么？
Sam Altman： 关于大多数人对风险的误判。他们害怕离开舒适的工作，去做他们真正想做的事情。实际上，如果他们不这样做，他们回顾自己的一生时就会想，我从来没去创办我想创办的公司，或者我从未尝试成为一名AI研究员，我认为实际上这样风险更大。
与此相关的是，明确自己想要做什么，并向别人提出自己的要求，会有意想不到的收获。很多人受困把时间花在自己不想做的事情上，我最常给的建议可能就是想办法解决这个问题。
比尔·盖茨： 如果你能让人们从事一份让他们感到有目标的工作，那会更有趣。有时，他们就是这样产生巨大影响的。
Sam Altman： 当然。
比尔·盖茨： 感谢你的到来，这是一次精彩的对话。未来日子里，我相信我们还会有更多交流，我们正努力以最好方式塑造AI。
Sam Altman： 非常感谢你的邀请，我真的很享受与你对话。
比尔·盖茨： 告诉我，你的第一台电脑是什么？
Sam Altman： 是Mac LC2。
比尔·盖茨： 不错的选择。
Sam Altman： 是个好东西，我还留着它，它到现在还能用。
李飞飞、吴恩达对谈：这一次，AI冬天不会到来
时间：2024年1月11日
来源：极客公园
字数：4,907
AI无疑是2024年CES展会上最大的亮点。AI科学家吴恩达与李飞飞出席伟大的思想、大胆的愿景环节小组讨论，就AI下一步是什么进行40分钟对谈。
吴恩达是Google Brain创始人、斯坦福大学副教授教授，也曾是OpenAI CEO Sam Altman老师。
李飞飞是斯坦福大学Human CenteredAI研究所联合主任、谷歌云Google Cloud前AI/机器学习首席科学家。
两人一致认为，2024将会是AI技术继续深化的1年，也会覆盖到更多行业，成为下一次数字革命或工业革命真正的变革性驱动力。
吴恩达预测2024年AI可能的突破性进展，包括大视觉模型与边缘AI。
对自主代理Auto Agents是否会出现的问题，两人出现一定分歧。李飞飞认为相对自主代理而言，辅助代理可能更恰当。
两位专家都确认，这次由大模型引发的AI浪潮，不会像7年前AI热潮一样，热闹几年后进入冰河期。
AI会继续深化、泛化
Q： AI已经历好几轮热潮与低谷，2024年AI会怎样？会迎来低谷吗？
吴恩达： 我觉得不会，AI商业基础比以往任何时候都更为强大，甚至在生成式AI浪潮之前就已如此。它们在2023年真的起飞，AI可能已推动数千亿美元，也许是数万亿美元。至少对像谷歌这样公司来说，它给你展示了更相关的广告，带来大量收入，商业基础就在那里。
AI最为人所不理解的一个方面，是它是一种通用技术，这意味着它不仅对某一方面有用，这有点类似电力。如果我问你电力有什么用，几乎很难回答，它对许多不同的事物都有用。
AI也是如此，今天即使AI还没取得技术上核心进展，但你知道它会取得技术进展。即使没有，全球各地已有太多场景等待被发现与建设，AI商业基础会继续增长。
李飞飞： 我们所看到的是AI的转折点，这个转折点是随通用大型语言模型、ChatGPT，以及随后模型的出现而实现。
我看到，AI正在成为一种深化的横向技术，它会成为下一次数字革命或工业革命真正的变革性驱动力。这项技术已来临，正在深入到所有垂直业务与客户、消费者体验中，并正在改变我们社会、经济、政治景观的基本结构。事实就是这样，这种变化正在变得越来越明显。
Q： 2024年，AI领域可能发生的重大突破是什么？
吴恩达： 首先，我看到从大型语言模型，向大型视觉模型的转变。很多进展，不仅是在生成图像方面，还包括对图像进行分析，以便计算机能更好看清图像的含义，对自动驾驶等领域具有重要影响。
我对自主代理Auto Agents崛起感到兴奋，这是指你可以给AI系统一个指令，比如，亲爱的AI系统，请帮我进行市场调研，进行对该公司竞争分析。
它会规划一系列动作，网络搜索、下载网页、总结信息。它会离开一会，进行半小时、一个小时或一天工作，回来提供答案，这些代理可以规划与执行一系列动作。
自主代理现在只是刚有起色，我觉得在研究与商业化方面有很大潜力，我期待在未来几个月内会有突破性进展。
最后一点是边缘AI edge AI。我经常在笔记本上运行大型语言模型，我一直在使用GPT-4，但有很多bug。很多人可能不知道的是，实际上在笔记本上运行大型语言模型已变得相当可行，不像GPT-4那么大，但足够大、足够有用。
在笔记本电脑、个人电脑或工业PC上运行边缘AI，这方面能力实际上比大多数人认为的要好得多。我认为这将推动很多设备销售，也将推动很多计算机科学发展。
李飞飞： 我将以尊重的态度稍微持不同意见，或者说我们可以进行一点讨论。
你用了自主代理Autonomous Agent这个词，我实际上想将它改成辅助代理Assistive Agent。
我们在今天大语言模型中看到一件事是，长尾分布仍然很困难，无论我们谈到的是幻觉，还是其他事情。在很多工作领域中，为提供高质量的服务与产品，长尾问题是很重要。
我实际上看到的是一种人机协同、辅助代理的情况，其中部分工作是自主完成，部分工作是协作完成，这是更有可能的情况，而不是完全自主。
吴恩达： 我们终于有点不同意见，不过实际上我是同意你的，让我分享一下我的经验。
我认为自主代理这个术语可能有问题，但在商业世界中我看到的是，很多人宁愿让AI与人类共事，而不是取代人类，这会引发有关失业的讨论。
在我观察中，是否使用AI进行自动化或削减人手，通常是商业经济决策，而不是伦理决策。也许它应该是一个伦理决策，坦率说，在我与企业合作构建聊天机器人时，我看到大多数企业进行非常理性的经济计算，竞争对手也在做同样的事情。
李飞飞： 我要补充一点，对此进行评论。
我认为我们必须小心代替工作job与代替任务task的区别。每一个人类工作，实际上是涉及到多个任务集合。比如我研究医疗保健，一个护士8小时工作包含数百个任务。我确实看到AI代理在许多任务上提供帮助、具有辅助与增强功能，但在讨论工作时我们应该非常小心。
我认为经济上的商业决策与伦理社会决策，并不互相排斥。这是一个更深入的对话，至于你提到的这些代理是否具有理解能力understanding，仅就商业而言，我认为这是非常微妙的术语。
什么是理解？有在数据中存在的模式的理解，有关于你正在做出的决策的理解，还有关于人类任务意图的理解。
我认为，实际上我不会那么过于笼统使用理解这个词，来描述今天的AI代理。
吴恩达： 我想回到任务的话题，我认为这很重要。
我的团队为许多企业工作，有时我会接到一位CEO电话。他们说：恩达，我在阅读关于AI代理文章，我该怎么办？
我们朋友艾弗里·布朗Avery Browne经常给出的建议，就是观察你的团队，找出你所有员工实际在做哪些任务，并分析不是在工作层面而是在任务层面上，这些任务对AI增强或自动化来说有多容易，并且业务回报率是多少。
每次我在企业中进行这项工作时，我们总是想出非常多的想法，AI增强或自动化有很多机会。
第二件事是，往往具有最高回报率的任务，并不是人们最初认为的那样。例如，当你想到放射科医生时，人们往往认为，放射科医生要看X光片。这是你脑海中有关于这份工作的认知，实际上我们将这份工作分解为许多不同任务，比如收集患者病史之类的事情，结果可能更容易，回报率更高。
我发现系统进行这种练习，通常有助企业识别有价值的机会。
在不确定性中，寻找确定性
Q： 在你与财富500强公司合作的工作中，有没一些应用领域具有清晰、可证明、可实现的投资回报率ROI？
吴恩达： 如果我们从最广泛角度看财富500强公司，我认为常见的领域是客户运营或客户支持，有很多公司试图增强或自动化客户支持。销售运营、软件工程，也受到很大影响。
但对我来说更令人兴奋的是，我正在与非常大的农业公司讨论，我们认为可以使用AI来执行真正为他们节省很多时间的奇怪任务。具体到你业务与你行业的细分市场，我认为通常更有趣，可以创造出特定于行业的防御性的强大的增长机制。
人们在某个时候，可能都会购买一些用于销售运营等方面的通用工具，但是对你业务而言，那些应该在内部构建的具体事物，实际上是非常令人兴奋。
李飞飞： 有各种各样的客户支持或运营解决方案，要补充的一点是，当前技术中存在哪些共同的机会？
我认为这在今天仍然是真实的，就是在你拥有最多数据的地方，在数据能显示出可重复模式或好模式的地方，就是你可以开始的地方。
无论是人类语言模式、结构化数据模式，还是图像数据模式，数据存在的地方，以及数据模式被证明在你业务中，是有价值、可操作的地方，那就是值得关注的地方。
Q： 这些财富500强公司可能面临的障碍是什么？许多CEO担心AI产生的不确定性。
李飞飞： 这取决于你的产品、服务，取决于结果的风险。在医疗、金融预测等许多行业中，准确性对长尾影响如此之大，以至你不能承担人身伤害的风险，或者金融错误的风险。
你需要了解你的行业，你需要了解你的解决方案与服务。
这就是为什么，我们应该远离炒作，理解这项技术能做什么，并避免在那种AI尚未准备好的方向投资。
顺便说一句，生成式AI是一个负担过重的词。今天每一个AI，都被称为生成式AI，但是在一开始的时候，我们对生成式AI有非常明确的数学定义。
确切说，当谈到生成式AI时，我只是假设它是一种大规模的数据驱动，有一个预训练阶段的方法。
有些人可能会将Transformer模型与预测模型放入其中，但无论如何，我认为如果存在真正准确性问题，我们应该检查几个方面：这是模型的限制吗？这是数据质量的问题吗？AI在正确的循环中吗？
有更微妙的业务问题，导致不准确性。真的要弄清楚所有这些，并尽力解决它们。有时，例如在某些级别的医疗诊断与治疗中，你必须认识到存在一些限制，如果风险太高，我们不能过于激进。
Q： 让我们讨论一下基础模型。如果2023年是OpenAI的1年，在基础模型领域，谁将是我们在2024年最多谈论的人？苹果会推出Ajax LLM吗？我们会更多谈论Gemini而不是GPT吗？
李飞飞： 我之前说过，我看到这项技术正在深化，也在扩展到所有领域，很难单独挑出一个公司。我相信将会有令人振奋的发布，从芯片方面的下一代p00英伟达AI专用芯片组的发布，一直到消费端。
我无法押注一个单一话题，但我希望看到，我相信，2024年将会是由AI应用与AI技术拓宽定义的1年。
吴恩达： 每当有一波技术创新时，媒体喜欢谈论技术层面，这就是为什么媒体关注OpenAI、Google、AWS、Microsoft、Meta、Nvidia、AMD等原因。这没错，但事实证明，为了使这个技术基础设施层取得成功，我们需要另一个领域取得更大成功，那就是建立在这些云服务提供商之上应用层。
坦白说，我们需要建立在这些工具之上的应用，来创造更多收入，以便它们能支付这些工具构建者的成本。
我们最好集体创造一些生成应用，以填补GPU资本投资带来数百亿美元的空缺。
我认为很多实际工作，不仅是基础模型，它将涉及到医疗、金融服务、教育、电商等各种行业。
AI版权问题
Q： 今天一个主要话题，是关于生成式AI与知识产权的诉讼。你如何看待这些诉讼的发展？【纽约时报】是否应该因OpenAI在训练中使用其内容而获得补偿？
吴恩达： 我查看了【纽约时报】、OpenAI与微软的诉讼，我不是律师，也不提供法律建议或任何有关此事的任何建议，但我对OpenAI的同情，要远远超过对微软的同情，我对OpenAI与微软的同情也要远远超过对【纽约时报】的同情。
坦率说，当我看到【纽约时报】诉讼时，我觉得这是非常混乱的论点。我希望【纽约时报】律师，能遵循与记者相同的清晰与新闻报道标准，但我认为他们没这样做。
简而言之，有两件事。
首先是关于提示prompt的问题，即输入给OpenAI来复读regurgitate【纽约时报】文章的指令。我认为这是非常奇怪的指令，几乎没任何正常用户会使用。我不认为大规模复读受版权保护的文章是应该的。但是OpenAI存在这个bug，而【纽约时报】只是指出了这个bug。我们都知道，有时在软件中会出现bug。
还有另一件奇怪的事情，在一些例子中，【纽约时报】展示了你可以编写一个提示，将其传递给ChatGPT，要求下载【纽约时报】文章，告诉它将其打印出来。
我觉得仅它能这样做，并不等同于OpenAI训练了大量的文本数据，包括【纽约时报】的文章。
我认为这个诉讼，试图在OpenAI训练了包括【纽约时报】文章在内的大量文本数据的事实，与OpenAI正在进行大规模复读【纽约时报】文本的观点之间建立联系，我认为这并没完全反映事实的全部。
李飞飞： 我确实想要补充一点，并从更宽泛角度谈谈生成式AI与创作者经济之间的紧张关系。
我在【纽约时报】争端方面，并不像恩达那样了解，但即使在我书中，我也提到这项技术的混乱性。我们这些在技术领域受过训练的人，喜欢看到确定性。但事实是，当技术真正应用时，特别是像这样深刻的技术，它就会与人类世界、人类社会变得复杂起来。
【纽约时报】与OpenAI、微软的诉讼，实际上显示我们在生成式AI技术与创作者经济之间所看到的紧张关系。
互联网已迅速推动创作者经济，这影响不仅是像纽约时报这样的大公司，还有像单个艺术家、摄影师、音乐作曲家这样的小公司，整个生态系统也受到挑战、扰乱，以及被今天生成式AI技术所增强。
除了纽约时报的诉讼之外，我们还看到艺术家与Midjourney和其他公司的诉讼。
我也请媒体，以更加细致入微的视角来看待这个问题。无论是公共部门还是私营部门，我们都应该更深入关注这个问题，而不仅是挖掘表面。
吴恩达： 好莱坞罢工期间，许多困难之一就是，如果你是一名创作者，你会想，我的工作会不会消失？我的所有作品还会存在吗？我对此深感同情。
我认为对失业的担忧，可能比实际情况更为严重，正如我们之前所说，工作是由任务构成，即使是艺术家的工作，也是由许多任务构成。
AI可以自动完成一些任务，但仍然有很多其他任务需要人来完成，他们可能会更加高效，实际上还能赚更多钱。
但有这种担忧，我认为这是一个挑战。我认为AI领域需要在这方面做得更好，进行更好对话，并向人们保证工作丧失的情况，不会像他们想象的那么糟糕。
顺便说一句，版权法是在先前的时代制定的，我认为它需要为生成式AI时代进行更新。
Magnific AI爆火之下，AI时代，伟大公司只需要2个人
时间：2024年1月10日
来源：数字生命卡兹克
字数：1,512
我在之前文章中，介绍过我心中最强的AI图像增强工具Magnific AI。这两天，Magnific AI又被推上风口浪尖。
起因是他们发布全新功能：将任何图像放大，并增强至10,000x10,000像素。
传说中的4K超清，也就4096像素，Magnific AI可以将一张600像素糊成智障的图片，几分钟时间，超清成10K。不是4K，更不是8K，是10K。
直接把一张很糊的图片，增强后，无限放大，细节依然极致清晰。
或者，你还可以降低相似度的参数，来整一些有趣的活。
比如，增强初代劳拉。
我随手增强【流浪地球3】里面的图。
当放大细节后，就能看到离谱效果，就像近视一辈子，第一次带上眼镜。
Magnific AI新版上线，引来马斯克欢呼。
现在，你可以登录Magnific AI网址：https://magnific.ai/，来体验一次性增强16倍，直接干到1,000像素的快感。
但是这玩意，贵也是真贵。39美元起步，99美元，299美元，三个档位。
39美元，每个月给2,500点数，2倍放大的话，小一点的图，一张5点数，我把1680*720图片放进去做8倍放大，花整整60点数。
贵是贵，不影响广大玩家付费热情，GPU被屡屡冲爆，无数玩家在X上自发的发自己案例，动不动就是几十万观看量。
但更为凡尔赛的是，Magnific AI只有2个人。
Magnific AI创始人Javi Lopez发了一条帖子。
你没看错，这么爆火的产品，就两个人，草台班子的创业。Javi Lopez与Emilio Nicolás两个人，搞定了一切。甚至，开局就盈利。
是不是有点难以置信？现在很多人创业，CEO、CTO、COO、各种首席、增长、市场，疯狂扩充，几十人团队，但是产品，好像也比不过Magnific AI。
AI时代，好像一切都变了。MidJourney爆火时，11个人。PIKA爆火时，4个人。Magnific AI爆火时，2个人。AI时代，真正牛逼的巨佬，AI加持之下，可抵千军万马，这话真不是说说而已。
我从2023年很早时，就一直在关注Javi Lopez。那时他还是AI领域大V，每天在分享创作，没事就整活。
记得之前万圣节时，有一个用AI徒手搓出来AI版【愤怒的小鸟】，就是这哥们手搓出来。
他还搞了个MidJourney提示词大全，叫Best AI Prompts，卖99美元，在X上卖了不少，一堆追随的忠实信徒。
当年也创过业，跟现在Magnific AI合伙人Emilio Nicolás一起，做了一个国际学生社区Erasmusu项目，做的挺牛逼，最后被Spotahome收购全身而退。
Javi Lopez没豪华背景，更没所谓高学历。在Linkedin上面，教育经历是自学成才。
以AI时代的AI重绘为基石，在AI图片增强这块，2个人的Magnific AI跑出来，是现在绝对龙头。
它有着整个AI产品届最贵的付费，但是用户付起费用来毫不手软，对设计师、美术等职业，增强是刚需，跟人工一比，一个月才几百块钱，这性价比你说谁划算？
AI实时绘画产品Krea，之前为跟Magnific AI抢市场，出了AI增强功能，但是效果差强人意，艺术家、设计师们，还是给Magnific AI付费。
这是AI时代超级个体的胜利。AI时代三要素，本质上是：算法、算力、数据。
算法，目前基本是全公开状态，几乎没护城河；
算力，大家瓶颈都在那，云计算这么发达，全球那么多云计算平台，你想用钱去租一点，太简单了。本质上也不是去做超大模型，就是去做后面应用层，算力需求没那么可怕。
数据，听着最有护城河，但是架不住法律不完善，做AI的大部分公司现在直接拿你数据来训练，你能怎么办。
现在情况下，大厂与初创公司之间差距被逐渐磨平，真正拼的，是人才、是创意、是执行力。
Javi Lopez与Emilio Nicolás这两人，有着任何大厂都没的灵活性、奋斗性，还有那超乎常人的魄力。这个产品，真的是他们孩子。
Javi Lopez在AI应用领域，是绝对大V，各种AI产品行手拈来，了解一切，Emilio Nicolás更是卷王。
34次经历，简直特么的俯视众生。
Magnific AI、PIKA、MidJourney三家公司的成功，一定不是偶然。
他们正好能完美诠释稻盛与夫阿米巴经营模式中小而美的特点。 AI时代下，即使是非常小的团队，甚至个人，也能用AI处理足够复杂业务，实现自主创新，几乎没决策效率问题、没什么运营成本，更可以跟市场随风而动。
或许，未来，我们说不定能见证越来越多这种超级公司。
甚至可能不是公司。
只是你、我，这样的个人而已。
一人能抵千军万马。
我期待着那一天。
爆款图像工具Magnific背后：两个人的初创公司
时间：2024年1月12日
来源：机器之心
字数：1,089
两个人公司能做出什么项目，也就是平平无奇的爆款应用吧。
最近Magnific图像超分&增强工具火了。Magnific能提高图像清晰度与锐度，并且能通过提示将画面中细节补充完整，甚至在一些细微之处能通过AI帮助完成想象。这不仅在给图像升频，更是完成对图像再创造。
X平台上，网友@CoffeeVectors发布体验效果。CoffeeVectors将下面这幅图像交给Magnific进行处理。
图中靠前两组人物面部表情、肌肉走势、衣物褶皱、武器光泽与质感，都得到很好处理。
画面中部左右两侧的人物与景致都有清晰的刻画。岩石缝隙、山体上植被、水面上光，都被描绘得清清楚楚。不过在这过程中，也出现一些失误，如下图左的岩石上出现人脸。
最重磅的是画面远处，龙与桥的处理。原图中，这二者几乎只有大致轮廓，它们细节需要读者自己想象。经过Magnific处理，无论是龙的表皮纹理，还是桥的雕刻概况，都更加清晰。
这幅经过处理的图像，使用Magnific 8倍放大处理，最终分辨率11648x6528。这样一幅庞大规模的奇幻作品，已体现出Magnific强大能力。
Magnific一经推出就收获用户好评，网友们纷纷前去尝试，以下是2个精彩案例。
，时长00:28
源于https://twitter.com/LinusEkenstam/status/1727700213660262737
，时长00:18
源于https://twitter.com/WorldEverett/status/17444623796,00023639
当用户使用16倍放大处理时，Magnific更是让用户们连呼amazing。
以下是2个16倍方法处理的案例，看看它们会不会夺走你的赞叹。
，时长00:34
图源：https://twitter.com/chaseleantj/status/1744505163602329950
，时长00:22
图源：https://twitter.com/doganuraldesign/status/1744472331630653636
Magnific不仅是图像增强工具，还是能将你的想象变为现实创作帮手，使用它能更加高效完成作品。如果你也对它效果感到惊艳，不如试试看。
需要再三强调的是，Magnific并非传统意义上图像升频器，它在提高分辨率过程中，会添加或改变原有图片，这也是为什么将Magnific看作是创意伙伴的原因。
开创者Javi Lopez在X上，多次发文回应Magnific是否可以修复老照片这个问题。他说Magnific在设计时，没考虑解决这方面问题，它在修复过程中往往会改变人脸。
Magnific改变了二战老照片中人物面部，造成这种情况出现原因是Magnific会基于识别的图像与信息，智能补充缺失的细节。它能将新增添的内容，尽可能自然融合在图像中，提升图像真实感。
好消息是，Javi Lopez在老照片修复方面，也有一些改进想法，我们拭目以待。
团队介绍
Magnific AI是规模极小的初创公司，小到整个团队只有两个人。
Javi Lopez在Magnific最新更新之前，还发推特调侃：Emilio上游泳课去了，我要抓紧时间工作，争取今天上线新的超分功能。
Javi Lopez这个名字或许陌生，但2023年万圣节时，600行代码的AI版【愤怒的南瓜】就是Javi Lopez一个人完成的，借助GPT-4、MidJourney等AI工具。
Javi Lopez现在是Magnific AI创始人，这家公司成立至今仅3个月。
Magnific AI另一位成员Emilio Nicolás，工作经历多达34项，工作经验非常丰富。
Magnific AI之前，Javi Lopez与Emilio Nicolás一起成立Erasmusu公司。经营10余年后，Erasmusu被Spotahome收购。
也许随公司业务发展，公司规模会逐渐扩大，但这些成功例子可以说明一点：初创公司潜力巨大。
【长期主义】栏目每周六、与长假更新，分以下系列：
宏观说：全球各大国政要、商业领袖等
社会说：比尔·盖茨等
成长说：洛克菲勒、卡内基等
科学说：历年诺奖获得者、腾讯科学WE大会等
科技说：马斯克、贝索斯、拉里·佩奇/谢尔盖·布林、扎克伯格、黄仁勋、Vitalik Buterin、Brian Armstorng、Jack Dorsey、孙正义、华为、马化腾、张小龙、张一鸣、王兴等
投资说：巴菲特、芒格、Baillie Giffrod、霍华德·马克斯、彼得·蒂尔、马克·安德森、凯瑟琳·伍德等
管理说：任正非、稻盛和夫等
能源说：曾毓群等
汽车说：李想、何小鹏、王传福、魏建军、李书福等
智能说：DeepMind、OpenAI等
元宇宙说：Meta/Facebk、苹果、微软、英伟达、迪士尼、腾讯、字节跳动、EpicGames、Roblox、哔哩哔哩/B站等
星际说：中国国家航天局、NASA、历年国际宇航大会，SpaceX、Starlink、蓝色起源、维珍银河等
军事说：全球主要航空航天展等
消费说：亚马逊、沃尔玛、阿里、京东、拼多多、美团、东方甄选等
每个系列聚焦各领域全球顶尖高手、产业领军人物，搜集整理他们的致股东信、公开演讲/交流、媒体采访等一手信息，一起学习经典，汲取思想养分，做时间的朋友，做长期主义者。
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