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Ex CEO di Google Eric Schmidt (Fonte immagine: media)

L'ex amministratore delegato di Google ha ritrattato i suoi precedenti commenti in cui criticava il suo vecchio datore di lavoro perché "non era abbastanza bravo" e criticava il lavoro a distanza perché rovinava Google.

Recentemente, l’ex amministratore delegato e presidente esecutivo di Google Eric Schmidt ha dichiarato in un discorso all’Università di Stanford che Google perderebbe contro start-up come OpenAI nella competizione sull’intelligenza artificiale (intelligenza artificiale) a causa delle politiche di Google Office che non porterebbero i dipendenti a farlo lavorando abbastanza duramente.

"Google ritiene che l'equilibrio tra lavoro e vita privata, smettere presto di lavorare e lavorare da casa sia più importante che vincere. Ma il motivo per cui le startup hanno successo è perché le persone lavorano duro, ha detto senza mezzi termini che anche i dipendenti di Google ora "si divertono" a lavorare." equilibrio nella vita, ma di conseguenza l'azienda ha perso il suo focus e ha perso a favore di OpenAI. L'attuale metodo di lavoro a distanza di Google è il principale colpevole. I dipendenti pensano che tornare a casa presto per trascorrere del tempo con la famiglia sia più importante che raggiungere risultati lavorativi. "Mi dispiace essere così schietto, ma quando ti laurei e avvii un'impresa, capisci che non permetti ai dipendenti di venire in azienda solo un giorno alla settimana."

Schmidt ha sottolineato che le startup di intelligenza artificiale possono prima "copiare" i lavori maturi di altre persone, e poi "assumere un gran numero di avvocati per ripulire il pasticcio" dopo che il prodotto diventa popolare.

Tuttavia, un giorno dopo la pubblicazione del video, Schmidt si è scusato per le sue osservazioni.

Il 15 agosto Schmidt ha dichiarato in un'e-mail al Wall Street Journal: "Ho commesso un errore nei miei commenti su Google e sui suoi orari di lavoro e mi pento del mio errore".

Le informazioni pubbliche mostrano che Schmidt è stato CEO di Google dal 2001 al 2011 e ha fatto parte del consiglio di amministrazione fino al 2019. Successivamente, Schmidt ha lasciato il consiglio di amministrazione della società madre di Google, Alphabet.

Ma da adesso,Schmidt rimane un azionista di Alphabet, detenendo circa 147 milioni di azioni di Alphabet, quasi l’1% delle azioni, per un valore di circa 24 miliardi di dollari. Schmidt vale 31,4 miliardi di dollari.

Le dichiarazioni troppo schiette di Schmidt questa volta sono state ampiamente controverse. Alcune persone l'hanno accolto favorevolmente, mentre alcuni netizen lo hanno criticato, il problema più grande dell'azienda. Tra questi, il sindacato dei lavoratori di Alphabet ha pubblicato un post su “La mancanza di esecuzione è ciò che rallenta i Googler ogni giorno”.

Appena un giorno dopo aver fatto queste osservazioni, Schmidt si è subito scusato pubblicamente e il video in questione è stato impostato come video privato dalla Stanford University.Prima di questo, il video di Schmidt era stato visto più di 400.000 volte.

Vale la pena notare che molti noti imprenditori americani in realtà hanno opinioni simili a Schmidt. Ad esempio, il CEO di Tesla Elon Musk e il CEO di JPMorgan Chase Jamie Dimon si sono entrambi lamentati pubblicamente delle politiche di lavoro a distanza. Dimon una volta scrisse nella sua lettera annuale agli azionisti che i manager aziendali non possono guidare i loro team seduti davanti a uno schermo.

"Guarda Musk, guarda TSMC. Il motivo per cui queste aziende hanno successo è perché possono reclutare dipendenti. Devi spingere i tuoi dipendenti abbastanza forte per vincere. TSMC permetterà ai dottorandi di fisica di lavorare in fabbrica nel primo anno. Riesci a immaginare gli studenti di dottorato americani che vanno alla catena di montaggio?" Ha detto Schmidt.

Inoltre, Schmidt ha anche condiviso alcuni consigli di investimento su Nvidia, affermando di aver visto una chiara tendenza nel mercato azionario, ovvero che le grandi aziende tecnologiche stanno pianificando di effettuare investimenti sempre più grandi in Nvidia. "Sto parlando con grandi aziende e mi dicono che hanno bisogno di 20 miliardi, 50 miliardi, 100 miliardi di dollari - con molta, molta urgenza", ha aggiunto Schmidt, CEO di OpenAI Sam Alter "amico intimo" di Sam Altman.

Schmidt ritiene che sebbene Nvidia non sarà l'unica vincitrice nel campo dell'intelligenza artificiale, non ci sono molte altre opzioni. A suo avviso, le aziende più grandi che possono investire di più nei chip e nei data center Nvidia saranno tecnologicamente più avanti rispetto ai rivali più piccoli.

"Ci sono solo tre modelli all'avanguardia e il divario tra loro e tutto il resto sembra diventare sempre più ampio. Sei mesi fa ero convinto che il divario si stesse riducendo, quindi ho investito molti soldi in aziende più piccole. Ora , non ne sono così sicuro”, ha sottolineato Schmidt. "Pensavo che CUDA di NVIDIA fosse uno stupido linguaggio di programmazione, ma ora CUDA è il fossato più potente di NVIDIA. Tutti i modelli di grandi dimensioni devono funzionare su CUDA e solo le GPU NVIDIA supportano CUDA. Questa è una combinazione che gli altri chip non possono scuotere."

Schmidt ha sottolineato che le aziende tecnologiche dominanti spesso hanno difficoltà ad adattarsi alle nuove ondate del settore, e che le idee innovative e una forte presenza negli uffici sono molto importanti per la Silicon Valley.

La prospettiva di Schmidt solleva quindi una domanda più ampia: come bilanciare la necessità di innovazione con il benessere dei dipendenti nell'era in rapida evoluzione dell'intelligenza artificiale?

Le parole dell’ex CEO di Google Schmidt potrebbero rappresentare le sfide che l’intero settore tecnologico deve affrontare. Con il rapido sviluppo della tecnologia AI, come riescono le grandi aziende a trovare un equilibrio tra restare competitive e mantenere la soddisfazione dei dipendenti? Non si tratta solo del successo dell'azienda, ma anche della futura direzione di sviluppo dell'intero settore.

Al momento della stesura di questo articolo, il prezzo delle azioni Google-A (NASDAQ:GOOGL) è aumentato dell'1,54% a 163,77 dollari per azione, con un valore di mercato totale di 2,02 trilioni di dollari. Dall’inizio del 2024, il prezzo delle azioni di Google è aumentato di circa il 16%.

Quello che segue è un riassunto sintetico del discorso di Schmidt, modificato e abbreviato:

Moderatore: Gli ospiti di oggi non hanno bisogno di presentazioni. Ho incontrato Eric per la prima volta circa 25 anni fa, quando arrivò alla Stanford GSB come CEO di Novell. Da allora, ha ricoperto posizioni chiave presso Google, a partire dal 2001, per poi unirsi a Schmidt Futures nel 2017. Inoltre, ha partecipato anche a molti altri progetti e puoi controllare le informazioni pertinenti. Quindi Eric, se posso, inizierò con quello. Innanzitutto, dove pensi che andrà l’intelligenza artificiale nel breve termine? Penso che tu lo definisca come i prossimi uno o due anni.

Schmidt: Le cose stanno cambiando così velocemente che ho la sensazione che ogni sei mesi dovrei tenere un nuovo discorso su ciò che accadrà. Ho un gruppo di studenti di informatica qui, qualcuno può spiegare al resto della classe cos'è la "finestra di contesto da un milione di token"? Per favore, dagli un nome e dicci cosa fa.

Studente: Fondamentalmente ti permette di suggerire con un milione di gettoni o un milione di parole.

Schmidt: Quindi puoi fare una domanda da un milione di parole. Anthropic è di 200.000 token, fino a 1 milione e così via. Puoi immaginare che OpenAI abbia un obiettivo simile. Qualcuno qui può dare una definizione tecnica di agente AI? Ancora una volta, informatica.

Studente: L'agente AI potrebbe essere qualcosa che si comporta in un certo modo. Potrebbe chiamare qualcosa sul Web per trovare informazioni per tuo conto. Potrebbero essere molte cose diverse in questo senso. Ci sono tutti i tipi di cose che accadono in un processo.

Schmidt: Quindi un agente è qualcosa che svolge un qualche tipo di compito. Un'altra definizione è che si tratta di un LLM, stato e memoria. Poi, scienziati informatici, qualcuno di voi può definire "testo in azione"?

Studente: Invece di convertire il testo in altro testo, lascia che l'IA attivi azioni basate su questo.

Schmidt: Un'altra definizione è il linguaggio Python. Non voglio mai vedere un linguaggio di programmazione sopravvivere. Tutto nell'intelligenza artificiale è fatto in Python. È appena emerso un nuovo linguaggio chiamato Mojo, e sembra che abbiano finalmente risolto il problema della programmazione dell'intelligenza artificiale, ma vedremo se riuscirà effettivamente a sopravvivere al dominio di Python. C'è anche una questione tecnica. Perché NVIDIA vale 2 trilioni di dollari mentre altre aziende sono in difficoltà?

Studente: La risposta tecnica è che la maggior parte del codice deve essere eseguito utilizzando le ottimizzazioni CUDA che attualmente sono supportate solo dalle GPU NVIDIA, quindi altre aziende possono fare quello che vogliono, ma a meno che non abbiano 10 anni di esperienza software, non avrai l'apprendimento automatico ottimizzazione.

Schmidt: Mi piace pensare a CUDA come a un linguaggio di programmazione C per GPU e mi sento a mio agio con questa idea. CUDA è stata fondata nel 2008. Anche se ho sempre pensato che fosse un linguaggio volgare, ora ha preso il sopravvento. Un'altra intuizione degna di nota: esiste una serie di librerie open source altamente ottimizzate per CUDA che nessun'altra libreria lo è. Tutte le persone che costruiscono questi stack tecnologici mancano completamente questo punto della discussione. Queste librerie sono tecnicamente chiamate VLLM e esistono molte librerie simili che sono anche altamente ottimizzate per CUDA, rendendole difficili da copiare per i concorrenti.

Allora cosa significa tutto questo? L'anno prossimo vedrai finestre di contesto, agenti e applicazioni text-to-action molto grandi. Quando queste tecnologie saranno diffuse su larga scala, avranno un enorme impatto sul mondo, ben oltre l’impatto dei social media. Ecco perché: nella finestra di contesto, puoi usarla come memoria a breve termine e sono rimasto scioccato da quanto fosse lunga la finestra di contesto. Le ragioni tecniche hanno a che fare con il servizio e la difficoltà computazionale. La cosa interessante della memoria a breve termine è che quando inserisci informazioni e fai una domanda, diciamo leggi 20 libri e usi il testo dei libri come query e poi chiedi di cosa parlano, si dimentica la parte centrale, in modo simile a come il cervello umano funziona.

Per quanto riguarda gli agenti, ora ci sono persone che stanno costruendo agenti LLM leggendo e comprendendo cose in aree come la chimica, quindi testandole e aggiungendole nuovamente alla loro comprensione. Questo è molto potente. Il terzo aspetto è il text-to-action. Lascia che ti faccia un esempio: diciamo che il governo sta cercando di vietare TikTok. Se TikTok è vietato, ti suggerisco di dire quanto segue al tuo LLM: copia TikTok per me, inserisci le mie preferenze, crea questa app e pubblicala entro i prossimi 30 secondi ed entro un'ora, se non ha preso piede , fai semplicemente qualcosa del genere. Questo è l'ordine. Puoi vedere quanto è potente.

Se riesci a tradurre da qualsiasi lingua a qualsiasi comando numerico, in questo scenario è essenzialmente Python. Immagina che tutti sul pianeta abbiano i propri programmatori che fanno effettivamente quello che vogliono fare, al contrario di programmatori che non lavorano come richiesto. I programmatori qui sanno di cosa sto parlando. Immagina un programmatore non arrogante che fa davvero quello che vuoi senza che tu debba pagare un prezzo elevato. E la fornitura di questi programmatori è illimitata.

Presentatore: Tutto questo accadrà nel prossimo anno o due?

Schmidt: Molto rapidamente. Sono sicuro che le tre cose di cui sopra accadranno simultaneamente nella prossima ondata. Quindi ti chiedi cos'altro succederà. Fluttuo ogni sei mesi, quindi siamo in un'oscillazione pari-dispari. Al momento, il divario tra i modelli di punta (ce ne sono solo tre) e gli altri sembra aumentare. Sei mesi fa ero convinto che il divario si stesse riducendo, quindi ho investito molto in alcune aziende più piccole. Tuttavia, ora non ne sono più così sicuro.

Sto conversando con alcune grandi aziende e mi dicono che hanno bisogno di 10 miliardi di dollari, 20 miliardi di dollari, 50 miliardi di dollari, persino 100 miliardi di dollari. Il progetto Stargate richiede 100 miliardi di dollari ed è molto difficile. Il mio buon amico Sam Altman pensa che potrebbero volerci circa 300 miliardi di dollari, forse di più. Gli ho fatto notare che avevo calcolato l'energia necessaria.

Nell’interesse di una completa trasparenza, venerdì sono andato alla Casa Bianca e ho detto loro che dobbiamo essere i migliori amici del Canada. Perché i canadesi sono persone davvero gentili, hanno contribuito a inventare l’intelligenza artificiale e hanno molta energia idroelettrica. Perché noi come Paese non abbiamo abbastanza potere per raggiungere questo obiettivo. Un’altra opzione è che i paesi arabi finanzino il progetto. Personalmente mi piacciono gli arabi e trascorro molto tempo lì, ma potrebbero non seguire le nostre regole di sicurezza nazionale. E il Canada e gli Stati Uniti sono uno dei tre grandi paesi su cui siamo tutti d’accordo.

Quindi, in questi data center, che valgono dai 100 ai 300 miliardi di dollari, l’energia sta iniziando a diventare una risorsa scarsa.

A proposito, se seguendo questo ragionamento, potresti chiederti perché sto parlando di CUDA e NVIDIA? Se tutti i 300 miliardi di dollari andassero a NVIDIA, sapresti cosa fare nel mercato azionario. Tuttavia, questa non è una raccomandazione azionaria e non sono un concessore di licenza.

Presentatore: In parte perché avremo bisogno di più chip, ma Intel riceve molti soldi dal governo degli Stati Uniti. AMD sta cercando di costruire una fabbrica in Corea del Sud.

Schmidt: Alzi la mano chi ha un chip Intel in uno qualsiasi dei suoi dispositivi informatici. Questo per quanto riguarda il monopolio.

Professore: Ma questo è il punto. Una volta avevano il monopolio e ora lo ha NVIDIA. Quindi queste sono barriere all’ingresso? A proposito di CUDA, ci sono altre opzioni? Stavo parlando con Percy Lange l'altro giorno. Passa dai TPU ai chip NVIDIA, a seconda di ciò a cui ha accesso. Questo perché non ha scelta.

Schmidt: Se avesse fondi illimitati, oggi sceglierebbe l'architettura B200 di NVIDIA perché è più veloce. Non lo sto suggerendo: la concorrenza è una buona cosa. Ho avuto una lunga conversazione con Lisa Su di AMD. Hanno creato qualcosa in grado di convertire l'architettura CUDA nella propria, chiamato Rokam. Non è ancora completamente funzionante, ma ci stanno lavorando.

Moderatore: Hai lavorato a lungo presso Google e hanno inventato l'architettura Transformer. Grazie alle persone fantastiche laggiù, come Peter, Jeff Dean e tutti gli altri. Allo stato attuale, OpenAI sembra aver perso l’iniziativa. Nelle ultime classifiche che ho visto, Claude di Anthropic è in cima alla lista. Ho chiesto a Sundar, ma non mi ha dato una risposta molto chiara. Forse hai una spiegazione più mirata o obiettiva di cosa sta succedendo lì.

Schmidt: Non sono più un dipendente di Google. L’attenzione di Google sull’equilibrio tra lavoro e vita privata riguarda più il lasciare che i dipendenti tornino a casa presto e lavorino da casa, piuttosto che perseguire ciecamente la vittoria. Al contrario, le startup hanno successo perché i loro dipendenti lavorano duro. Anche se può sembrare un po' brusco, la realtà è che se stai avviando un'azienda dopo il college e vuoi competere con altre startup, non puoi avere dipendenti che arrivano solo un giorno alla settimana.

Moderatore: Agli albori di Google, la stessa cosa valeva per Microsoft.

Schmidt: Sembra ormai che nel nostro settore, da molto tempo, le aziende abbiano sempre vinto essendo veramente creative e dominando uno spazio piuttosto che realizzando la trasformazione successiva. Questo è ben documentato. Penso che i fondatori siano speciali e debbano avere il controllo, anche se può essere difficile lavorare con loro perché esercitano molta pressione sui propri dipendenti. Per quanto non ci piacciano le azioni personali di Elon, guarda cosa ottiene dai suoi dipendenti. Ho cenato con lui una volta e stava volando. Ero nel Montana e lui era su un volo alle 10 quella sera per un incontro di mezzanotte con x.ai. Pensaci.

Luoghi diversi hanno culture diverse. Sono impressionato da TSMC. Avevano una regola secondo cui gli studenti appena laureati, bravi fisici, dovevano lavorare nel seminterrato della fabbrica. Riesci a immaginare che un dottorato americano in fisica faccia questo? Non è probabile. È un’etica del lavoro diversa.

Il rigore con cui lavoro è dovuto al fatto che questi sistemi hanno effetti di rete, quindi il tempo è essenziale. E nella maggior parte delle aziende, il tempo non è così importante, ne hai in abbondanza. Coca-Cola e Pepsi-Cola esisteranno ancora, la competizione tra loro continuerà e tutto sarà ghiacciato. Quando ho a che fare con le società di telecomunicazioni, la firma di un accordo tipico richiede 18 mesi. Non c’è motivo di impiegare 18 mesi per fare qualcosa, dovrebbe essere fatto il prima possibile. Siamo in un periodo di crescita e massimizzazione dei ricavi, ma richiede anche idee folli.

Ad esempio, quando Microsoft ha stretto un accordo con OpenAI, ho pensato che fosse l'idea più stupida che avessi mai sentito. Esternalizzare la tua leadership nell'intelligenza artificiale a OpenAI, Sam e il suo team? Questo è pazzesco. Nessuno in Microsoft o altrove lo fa. Oggi, però, stanno diventando le aziende di maggior valore, sicuramente la stessa cosa con Apple. Apple non ha una buona soluzione di intelligenza artificiale, ma sembra che l'abbia fatta funzionare.

Sponsor: In che modo l’intelligenza artificiale svolgerà un ruolo nella sicurezza nazionale o negli interessi geopolitici, soprattutto nella concorrenza con la Cina?

Schmidt: In qualità di presidente di un comitato sull’intelligenza artificiale, ho studiato questo aspetto in modo approfondito. Abbiamo scritto un rapporto di circa 752 pagine e lo abbiamo riassunto così: Attualmente siamo in una posizione di leadership e dobbiamo mantenere questo vantaggio, che richiede un notevole sostegno finanziario. I nostri principali clienti sono il Senato e la Camera dei Rappresentanti, il che ha portato all’introduzione del CHIPS Act e di altre politiche simili.

Se i modelli all’avanguardia e alcuni modelli open source continueranno a svilupparsi, solo poche aziende potrebbero essere in grado di competere in questo campo. Quali paesi hanno tali capacità? Questi paesi devono essere ben finanziati, dotati di talento, con sistemi educativi forti e la volontà di vincere. Gli Stati Uniti e la Cina sono due dei principali paesi. Per quanto riguarda la possibilità che altri paesi partecipino, non ne sono sicuro. Ma quello che è certo è che in futuro la competizione tra Stati Uniti e Cina per l’egemonia intellettuale sarà una battaglia importante.

Il governo degli Stati Uniti ha sostanzialmente vietato le esportazioni di chip Nvidia verso la Cina, anche se non lo ammetterà pubblicamente. Disponiamo di circa 10 anni di vantaggi tecnologici nei chip DUV, che sono chip da 5 nanometri. Questo vantaggio ci pone diversi anni avanti rispetto alla Cina, con grande dispiacere di quest’ultima. Questa politica è stata sviluppata dall’amministrazione Trump e sostenuta dall’amministrazione Biden.

Presentatore: Il Congresso seguirà il tuo consiglio e farà massicci investimenti, ovviamente il CHIPS Act è un esempio.

Schmidt: Inoltre dobbiamo costruire anche un enorme sistema di intelligenza artificiale. Dirigo un gruppo informale, ad hoc e non legale di addetti ai lavori comuni del settore. L’anno scorso, questi membri hanno sostenuto quella che è diventata la legge sull’intelligenza artificiale dell’amministrazione Biden, la direttiva presidenziale più lunga della storia.

Una volta abbiamo discusso una questione fondamentale: come rilevare i pericoli in un sistema che ha imparato ma non sai cosa chiedere? In altre parole, il sistema potrebbe aver imparato qualcosa di brutto, ma non sai come chiederlo. Ad esempio, potrebbe aver imparato a mescolare le sostanze chimiche in un modo nuovo, ma tu non sai come chiederglielo. Per risolvere questo problema, abbiamo proposto in una nota al governo di fissare una soglia che chiamiamo 10 alla 26a potenza, che è una misura di calcolo tecnico. Al di sopra di questa soglia, le imprese devono denunciare le proprie attività al governo. Per garantire che siano diversi, l’Unione Europea fissa 10 alla 25a potenza come 10. Ma questi numeri sono abbastanza vicini. Penso che tutte queste distinzioni scompariranno perché la tecnologia esistente diventerà obsoleta. Il termine tecnico si chiama formazione congiunta, che in pratica significa che i pezzi possono essere uniti insieme. Quindi potremmo non essere in grado di proteggere le persone da queste novità.

Moderatore: Successivamente, voglio discutere una questione un po' filosofica. L'anno scorso sei stato coautore di un articolo insieme a Henry Kissinger e Dan Huttenloch sulla natura della conoscenza e su come si sviluppa. Ho parlato anche io di questo argomento qualche sera fa. Per gran parte della storia, la comprensione dell'universo da parte dell'umanità è stata misteriosa, fino all'avvento della Rivoluzione scientifica e dell'Illuminismo. Nel tuo articolo dici che i modelli odierni sono diventati così complessi e difficili da capire che non sappiamo davvero cosa succede al loro interno. Cito Richard Feynman: “Ciò che non posso creare, non lo capisco”. Ma ora le persone creano ciò che possono senza comprenderne veramente il funzionamento interno. La natura della conoscenza è cambiata in qualche modo? Dobbiamo iniziare ad accettare questi modelli per oro colato, cosa che non riescono a spiegarci?

Schmidt: Voglio darti l'esempio di un adolescente. Se hai un adolescente, sai che sono umani, ma non riesci a capire cosa stanno pensando. Tuttavia, noi come società siamo riusciti ad adattarci all’esistenza degli adolescenti e alla fine ne usciranno. Questa è una domanda seria. Quindi potremmo avere sistemi di conoscenza che non possiamo descrivere completamente, ma ne comprendiamo i confini e i limiti di ciò che possono fare, e questo è probabilmente il meglio che possiamo ottenere. Pensi che comprenderemo queste limitazioni? Se riusciamo a farlo, è fantastico.

Il consenso nelle riunioni settimanali del mio gruppo è che alla fine ci sarà la cosiddetta IA contraddittoria, dove ci saranno effettivamente aziende che assumeranno e ti pagheranno per rompere il tuo sistema di IA. Proprio come la squadra rossa. A differenza delle squadre rosse umane di oggi, ci saranno intere aziende e interi settori di sistemi di intelligenza artificiale il cui compito sarà quello di interrompere i sistemi di intelligenza artificiale esistenti e trovare in essi le vulnerabilità, specialmente quelle che non riusciamo a capire. Questo ha senso per me. È anche un ottimo programma per Stanford. Se hai uno studente laureato che deve capire come attaccare uno di questi grandi modelli e capire cosa fa, questa sarà un'abilità importante per costruire la prossima generazione. Quindi ha senso combinare i due.

Moderatore: Ora rispondiamo alle domande di alcuni studenti. C'è un compagno di classe dietro di me, per favore di' il tuo nome.

Studente: Hai menzionato prima, e questo si collega al commento ora, di far sì che l'IA faccia effettivamente quello che vuoi che faccia. Hai appena menzionato l'intelligenza artificiale avversaria e mi chiedevo se potessi approfondire l'argomento in modo più dettagliato. Sembra che, a parte l'ovvio aumento della potenza di calcolo, si possano ottenere modelli più performanti, ma la questione di fargli fare quello che si vuole, sembra essere parzialmente senza risposta.

Schmidt: Beh, devi presumere che l'attuale problema delle allucinazioni diminuirà, man mano che la tecnologia migliorerà e così via. Non sto dicendo che se ne andrà. E poi devi anche presumere che esista un test di efficacia, quindi deve esserci un modo per sapere se questa cosa ha avuto successo. Nell'esempio che ho citato di un concorrente di TikTok, non sto suggerendo di rubare illegalmente la musica di altre persone. Cosa faresti se fossi un imprenditore nella Silicon Valley? Spero che siate tutti imprenditori della Silicon Valley. Se il tuo prodotto ha successo, assumerai un esercito di avvocati per gestire le conseguenze. Ma se nessuno usa il tuo prodotto, non avrà importanza se rubi tutto. Ovviamente non citarmi su questo.

La Silicon Valley in genere conduce questi test e gestisce le domande di follow-up. Questa è una pratica comune. Penso che vedrete sempre più sistemi di performance e test ancora migliori ed eventualmente test contraddittori, che lo manterranno all'interno di una struttura. Questo termine professionale è chiamato ragionamento a catena di pensiero. Si ritiene che entro i prossimi anni si sarà in grado di generare una catena di ragionamenti in mille passi, proprio come quando si prepara una ricetta. Puoi eseguirlo e testare effettivamente che produca i risultati corretti, ecco come funziona il sistema.

Studente: Nel complesso, sei molto ottimista riguardo al potenziale di progressi nell'intelligenza artificiale. Sono curioso, cosa sta guidando questo progresso? C'è più potenza di calcolo? Sono più dati? È un cambiamento fondamentale o reale?

Schmidt: La risposta è tutta questa. La quantità di denaro investito è incredibile. Praticamente ho investito tutto perché non avevo idea di chi avrebbe vinto e la quantità di denaro che stavo seguendo era davvero enorme. Parte del motivo è che sono stati fatti soldi in anticipo e coloro che non ne sanno molto devono avere la componente AI. Tutto sta investendo nell’intelligenza artificiale ora e non riescono a notare la differenza.

Definisco l’intelligenza artificiale come un sistema di apprendimento, un sistema che impara veramente. Penso che questo sia uno di questi. Il secondo punto è che ora ci sono alcuni nuovi algoritmi molto complessi che sono un po’ come quelli post-Transformer. Un mio amico, anch'egli collaboratore di lunga data, ha inventato una nuova architettura non Transformer. Un gruppo da me finanziato a Parigi affermava di aver fatto la stessa cosa. Ci sono molte invenzioni là fuori e c'è molta ricerca a Stanford. Il punto finale è che il mercato crede che le invenzioni intelligenti abbiano rendimenti illimitati. Diciamo che metti 50 miliardi di dollari in un'azienda, devi guadagnare un sacco di soldi dall'intelligence per ripagarli. Potremmo avere un’enorme bolla di investimento e poi si risolverebbe da sola. È sempre stato così e forse lo sarà anche adesso.

Professore: Prima hai menzionato che i leader stanno creando distanza dagli altri.

Schmidt: Ora, c'è un'azienda in Francia chiamata Mistral, e sta facendo un ottimo lavoro. Sono ovviamente un investitore. Hanno già realizzato una seconda versione e probabilmente il terzo modello verrà chiuso perché troppo costoso. Hanno bisogno di entrate e non possono regalare il loro modello gratuitamente. Il dibattito tra open source e closed source infuria nel nostro settore. Tutta la mia carriera è stata costruita sulla volontà delle persone di condividere software in modo open source. Tutto quello che faccio è basato sull'open source. Anche gran parte delle fondamenta di Google si basa sull'open source. Il lavoro che svolgo è prevalentemente in ambito tecnico. Tuttavia, gli enormi costi di capitale potrebbero cambiare radicalmente il modo in cui viene costruito il software.

La mia opinione sui programmatori di software è che la loro produttività almeno raddoppierebbe. Ci sono tre o quattro società di software che stanno attualmente tentando di farlo e durante questo periodo ho investito in tutte. Stanno tutti cercando di rendere i programmatori di software più produttivi. Recentemente mi sono imbattuto in un'azienda molto interessante chiamata Augment. Penso spesso ai programmatori che dicono che questo non è l'obiettivo. Il nostro obiettivo sono quei team di programmazione software di 100 persone con milioni di righe di codice e nessuno sa cosa sta succedendo. Questa è un'ottima applicazione dell'intelligenza artificiale. Faranno soldi? Lo spero, ma qui ci sono molti problemi.

Studente: All'inizio hai detto che la combinazione di estensioni della finestra di contesto, proxy e azioni di testo avrebbe avuto un impatto incredibile. Innanzitutto, perché questa combinazione è importante? In secondo luogo, so che non sei un profeta e non puoi predire il futuro, ma perché pensi che sia oltre la nostra immaginazione?

Schmidt: Penso principalmente perché la finestra di contesto consente di risolvere il problema della recency. I modelli attuali richiedono circa 18 mesi per l'addestramento, inclusi sei mesi di preparazione, sei mesi di addestramento e sei mesi di messa a punto, quindi sono sempre obsoleti. E con la finestra contestuale, puoi digitare gli ultimi avvenimenti e porre domande sulla guerra Hamas-Israele nel contesto, il che è molto potente e lo rende aggiornato quanto Google.

Nel caso dell’agenzia, posso farti un esempio. Ho fondato una fondazione per fornire finanziamenti a un'organizzazione senza scopo di lucro. Non ne so molto di chimica, ma esiste uno strumento chiamato ChatCrow, che è un sistema basato su grandi modelli linguistici in grado di apprendere la chimica. Fanno funzionare il sistema per generare ipotesi chimiche sulle proteine, poi il laboratorio le testa durante la notte e il sistema impara. Si tratta di un enorme acceleratore per campi come la chimica e la scienza dei materiali. Questo è un modello di agenzia.

Penso che se solo ci fossero molti programmatori economici, il concetto di text-to-action potrebbe essere compreso. Non credo che capiamo cosa succede quando ognuno ha il proprio programmatore. Questa è anche la tua area di competenza. Non sto parlando di compiti semplici come accendere e spegnere le luci. Immagino un altro esempio, diciamo che non ti piace Google, potresti dire, creami un concorrente di Google. Sì, puoi farlo personalmente. Costruiscimi un concorrente di Google che effettui ricerche sul Web, crei l'interfaccia utente, crei una buona copia e aggiunga l'intelligenza artificiale generativa in modi interessanti. Fallo entro 30 secondi e vedi se funziona. Molti credono che gli operatori storici, incluso Google, siano vulnerabili a tali attacchi.

Presentatore: Ora diamo un'occhiata. Slido ha inviato molte domande, alcune delle quali sono state caricate. L’anno scorso abbiamo discusso di come impedire all’intelligenza artificiale di influenzare l’opinione pubblica e diffondere disinformazione, soprattutto durante le prossime elezioni.

Schmidt: Dobbiamo pensare a soluzioni a breve e lungo termine. Nelle prossime elezioni globali, la maggior parte della disinformazione apparirà sui social media e le attuali capacità organizzative delle società di social media non sono sufficienti per controllare efficacemente queste informazioni. TikTok, ad esempio, è stato accusato di favorire un certo tipo di disinformazione, anche se non ho prove. Penso che siamo nei guai.

Il Paese ha bisogno di apprendere il pensiero critico, il che potrebbe rappresentare una sfida difficile per gli Stati Uniti. Solo perché qualcuno ti dice qualcosa non significa che sia vero.

Presentatore: Arriveremo a tal punto che nessuno crederà più ad alcune delle cose che sono vere? Alcuni la chiamano crisi epistemologica. Ora, Elon Musk dice di non aver mai fatto qualcosa, ma come dimostrarlo?

Schmidt: Possiamo usare l’esempio di Donald Trump. Penso che abbiamo un problema di fiducia nella nostra società e la democrazia potrebbe fallire a causa di ciò. La più grande minaccia alla democrazia è la disinformazione, perché siamo diventati così bravi in ​​questo.

Quando gestivo YouTube, il problema più grande che avevamo erano le persone che caricavano video falsi che provocavano la morte di persone. Abbiamo una politica anti-morte e cercare di affrontare questo problema è scioccante e orribile. Questo avveniva prima dell’avvento dell’intelligenza artificiale generativa.

Studente: Sono curioso se hai esplorato le impostazioni distribuite. Pongo questa domanda perché, ovviamente, creare un cluster di grandi dimensioni è difficile, ma i MacBook sono potenti. Ci sono molte piccole macchine in tutto il mondo. Quindi pensi che il piegamento a casa o qualcosa del genere sarebbe applicabile all'allenamento di questi sistemi?

Schmidt: Sì, abbiamo esaminato la questione con molta attenzione. Quindi il modo in cui funziona l'algoritmo è che hai una matrice molto grande e fondamentalmente hai una funzione di moltiplicazione. Quindi consideralo come un avanti e indietro. E questi sistemi sono completamente limitati dalla velocità della memoria della CPU o della GPU. In effetti, la prossima generazione di chip NVIDIA ha integrato tutte queste funzioni in un unico chip. I chip ora sono così grandi che sono attaccati insieme. In effetti, il pacchetto è così sensibile che sia il pacchetto che il chip stesso vengono assemblati in una camera bianca. Quindi la risposta sembra che i supercomputer e la velocità della luce, in particolare le interconnessioni di memoria, abbiano davvero il sopravvento. Penso che per il momento sia improbabile segmentare i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM).

Moderatore: Nel campo dell'intelligenza artificiale, sembrano esserci alcune grandi aziende che dominano il mercato, che è legato all'antitrust.

Schmidt: Nella mia carriera ho partecipato allo scioglimento di Microsoft, ma alla fine non ha avuto successo. Ho anche lavorato duramente per evitare lo scioglimento di Google, ma ho anche fallito. Pertanto, penso che la tendenza non sia quella di dividersi. Finché queste società non diventeranno monopoli come John D. Rockefeller, l’azione del governo sarà improbabile.

Queste grandi aziende dominano perché solo loro hanno il capitale per costruire data center. Ho amici Reed e Mustafa che hanno deciso di cedere la loro attività a Microsoft perché non potevano raccogliere decine di miliardi di dollari. Per quanto riguarda i numeri esatti, potresti dover chiedere a Reid di dirtelo.

Studente: Infine, mi chiedo quale impatto avranno questi sviluppi sui paesi che non sono coinvolti nello sviluppo e nei calcoli di modelli all’avanguardia.

Schmidt: I paesi ricchi diventeranno ancora più ricchi, mentre i paesi poveri potranno solo fare del loro meglio. Questo è in realtà un gioco per i paesi ricchi, che richiede ingenti capitali, talento tecnico e un forte sostegno da parte del governo. A livello globale, molti paesi si trovano ad affrontare diversi problemi, soprattutto quando le risorse sono scarse. Hanno bisogno di trovare partner e lavorare con gli altri per risolvere questi problemi.

Moderatore: Ricordo che l'ultima volta che ci siamo incontrati, stavi partecipando a un hackathon presso AGI House. So che dedichi molto tempo e sei appassionato nell'aiutare i giovani a creare ricchezza. Hai qualche consiglio per le persone che stanno scrivendo piani aziendali per i corsi o scrivendo proposte politiche o proposte di ricerca nella loro carriera?

Schmidt: Tengo un corso su questo argomento in una business school e dovresti venire ad ascoltarlo. Sono scioccato dalla rapidità con cui presenti nuove idee.

In un hackathon a cui ho partecipato, la squadra vincitrice aveva il compito di far volare un drone tra due torri. Hanno utilizzato Python per generare codice in uno spazio virtuale con droni e hanno completato con successo l'attività nel simulatore. Potrebbe volerci un buon programmatore professionista una o due settimane per farlo. Penso che la capacità di creare rapidamente prototipi sia davvero importante perché parte del problema che gli imprenditori devono affrontare è la velocità. Se non riesci a prototipare in un giorno con questi strumenti, devi riconsiderarlo perché è esattamente ciò che stanno facendo i tuoi concorrenti.

Quindi il mio più grande consiglio è che quando inizi a pensare di avviare un’azienda, va bene scrivere un business plan. In effetti, puoi farlo scrivere a un computer, purché sia ​​legale. È importante utilizzare questi strumenti per prototipare le tue idee il più rapidamente possibile perché potrebbe esserci qualcuno che fa la stessa cosa in un'altra azienda, università o in qualche posto in cui non sei stato.

Moderatore: Grazie mille Schmidt. (La parte abbreviata proviene dall'account Web3 Sky City)

(Questo articolo è stato pubblicato per la prima volta su Titanium Media App, autore｜Lin Zhijia, redattore｜Hu Runfeng)