AI的摇篮和它的孩子们(图)
人工智能ChatGPT(图片来源: LIONEL BONAVENTURE/AFP via Getty Images )
【看中国2023年7月1日讯】在这个熏风拂面的毕业季节里,受邀参加了斯坦福大学计算机科学系2023级的毕业典礼,并有机会和AI学子们交谈。感触良多。
1.AI的摇篮
这个毕业季对斯坦福大学计算机科学系的毕业生有点不寻常。席卷全球的AI(人工智能)狂潮,使与这个新技术最接近的学子们的心情又激动,又紧张。就像15世纪学习航海的那些人,他们感觉自己有了在新世界飞翔的翅膀,急切地盼望着能有机会登上一艘远洋航船,大展宏图。历史也让人们看到,他们中有的人确实发现了一片片新大陆,探掘了一处处新宝藏,也有的人,大概是更多的人,永远葬身于海底。
毫无疑问,这个计算机系和占尽了天时地利的斯坦福大学,是掀起AI狂潮的主要推手之一。从当年战胜围棋天王的谷歌AlphaGo,到今天OpenAI的ChatGPT,且不说那些站在浪尖上的领军人物,相当多从事具体工作的理论研究者和软件硬件工程师,都是这个系或斯坦福出身。把这里说成是AI的摇篮并不过分。下面是ChatGPT告诉我的,拥有最强大AI研究项目并做出显著贡献的大学的前五名:
1)斯坦福大学
2)麻省理工学院
3)卡内基梅隆大学
4)加州大学伯克利分校
5)加州大学洛杉矶分校
2.他们在做些什么
斯坦福大学计算机科学系是个大系,今年的毕业生共739名,占整个学校毕业生总人数的14.3%。其中博士50人,硕士386人,学士303人。
品尝完系里康概提供的免费午餐,学生们,教师们,家长们,亲友们,近三千人在斯坦福的室外音乐厅中,聆听系主任梅赫兰・沙米(Mehran Sahami)的毕业致辞。
沙米博士是伊朗出生的科学家,他在斯坦福获得了学士和博士学位,他的专业兴趣是计算机科学教育,人工智能和伦理学。我记下了他演讲中说的下面这些话:
“科学永远不应该和人的生活脱节。”
“你写的每一行代码,都应该代表着人类的梦想,希望和期盼。”
“你来斯坦福获得了某些能力,你离开斯坦福,要用那些能力去创造奇迹。”
“不要耽心,我的发言稿不是ChatGPT为我代写的。”
50位计算机科学新博士被安排坐在主席台上,学位授予仪式从他们开始。在授予每个博士学位的同时,主持人还宣布他的博士论文题目和导师姓名。一个系的博士生论文的内容,基本反映了这个系的学术兴趣和研究方向,于是我认真倾听了宣读的那些论文题目,在我力所能及的知识范围内,尽量地理解他们到底在做些什么。根据我的简单记录,我发现至少有15位博士的论文题目直接和AI,机器学习(Machine Learning)和深度学习(Deep Learning)有关,其中5位博士的论文题是有关AI在医学中的应用。有3位博士的论文涉及视觉模型(Visual Mod)的研究。只从这个粗糙的印象来看,AI研究已经是斯坦福计算机系的主要学术兴趣。博士生毕业论文的选题应该至少是在两年以前完成。也就是说,在AI风暴席卷全球之前数年,这里已经在为之作准备了。一位AI领域的新博士告诉我,他4年前进入这个系的博士课程时选择了AI研究方向,那时候AI就已经成了系里最热门的讨论话题。系里面对他完成博士学位的要求,是计件,而不是计时,即达到以下3个要求就可以毕业:1.满足所要求的课程学习,2.通过博士资格考试,3.在系里认可的全美的或国际的专业杂志或专业会议上发表3篇学术论文。几年里,他发表了4篇论文,超额完成了系里的要求。
3.职业的远景和挑战
据报道,大量追赶AI浪潮的公司,蜂拥来到斯坦福招人。那位新博士说,“是不是蜂拥而来不知道,但如果你认真申请,机会倒是很多的。”据我所知,早在毕业之前几个月,他就已经收到苹果,谷歌,微软这些巨无霸公司的聘用邀请(Job Offer),报酬十分优渥。他很庆幸4年前的选择,使他今天能处于如此有利的境地。
在目前的情况下,大公司的AI职位固然是毕业生们青睐的对象,然而更有无数的中小企业在风险投资和自身发展调整的联合作用下,用大量资金来支持对AI人才的寻求和使用。一位计算机系的学士毕业生谈到他获得的聘用邀请。那是一家做灌溉系统的公司,就像家庭庭院草地浇水控制系统之类,产品谈不是高科技。这个公司准备利用某些AI技术来优化自己产品,同时还准备对公司的人事安排进行一些调整以适应AI技术的挑战,因而需要招一位有些AI概念和某些经验的计算机系毕业生参加公司工作。这位毕业生的毕业设计课题是蒙特卡洛模拟(Monte Carlo Simulation)在机器学习中的应用。有些人认为,进入小公司或风险投资的公司稳定性不够,容易翻船。而另一些人则不这样认为,他们想只要能获得一些AI工作的实际经验和经历,就可以提高自己的市场价值,就像以前的数据库技能,物件导向程序设计(Object Oriented Programming)技能一样。
还有一种观点认为,投身于AI这个技术方向充满危险。因为在其中做出成绩的专业空间十分狭窄,要求也特别高,不会像信息技术大爆发的过去一,二十年间那样,因为信息技术领域对相关人才的需求量巨大,计算机专业的技术浓度被各种教育背景的码农稀释。正如我们看到过或经历过的那样,大部分留学生,不管他从哪里来,中国,印度,俄罗斯,不管他原来学的什么专业,数学,物理,机械,最后都成了码农,只要能熟练掌握C++,Java或Python就可以吃一口平安饭。在AI时代,那样的码农将会大量消失,需求量巨大的将是不同行业里的AI训练师。拥挤在AI技术里面的学子们,想要在AI的基本技术方面做出成绩,就必须不断地学习,不断地转换你专注的技术知识。一旦丧失了好奇心和求知兴趣,或跟不上发展的步伐,就等着去做一名AI训练师。
当然,在包括AI的任何新兴科技领域里呼风唤雨,创造历史的人物,很少是循规蹈矩地完成自己的学业,特别是付出超人的刻苦和耐心完成PhD学位的那些人。像斯蒂夫・乔布斯(Steve Jobs),萨姆・奥特曼(Sam・Altman),他们的成功除了智力,能力之外完全是机遇和概率去做的事情,他们的成就不是一个普通的人应该和能够去刻意追求的。
在这样的时代,眼前这些朝气蓬勃的学子还是十分令人羡慕的,他们从这个AI摇篮里成长起来,走出去,亲自见证和直接参与科技和历史发展的关键转折,在浪潮中搏击和感叹,不亦乐乎!
4.AI的技术优势
比尔・盖茨说,“美国的AI技术领先中国一年。”虽然像其他科学技术的突破性发展一样,AI的重大进展始于美国和其他西方国家,但被有经济能力的极权国家追上来的可能性不是没有。
AI是一种生产力。决定国家生产力的两个最重要的因素是,创造力和执行力。民主自由的环境是创造力的温床,执行力的噩梦。专制的环境则是创造力的噩梦,执行力的天堂。专制制度虽然有缺乏创造力的硬伤,但当它具有一定经济能力以后,就可以用多种手法轻松地获取其他国家和地区的创造力成果。
最近看到关于中国特色的AI,百度的“文心一言”对俄乌战争的解释说,“俄罗斯侵略乌克兰的说法是错的,俄乌冲突的根源是美国为维持霸权,挤压俄罗斯的安全空间。”满腔无奈后又这样想,每个国家都有自己的政治正确,难道美国就没有政治正确吗?AI当然要为本国的政治正确服务。但是在那些离开了肮脏的政治的地方,在那些不能把水说成是固体或把岩石说成是液体的地方,AI技术都应该是共通的,于是就存在这些新技术非法获得与合法流动的问题。
在这个毕业典礼上我注意到,从宣读的姓名判断,50位新博士中,至少有20位是华人。向有关的人求证,确实如此,并进一步得知,其中有一些是第二,三代华裔移民,另一些是在美国学习的中国人,就像当年我们一样的留学生。这些中国留学生获得学位后,有可能留在美国工作,也有可能回国创业或就业。如果是后者,就不可避免地把最新的AI技术带过去,为那里的政治正确服务。这种情况不只是存在于斯坦福计算机系,全美大学的计算机系和其他系都有一大批这样的人。这部分人最后面临的选择的背后,将是举国之力和私人公司能力的对决。在超高的实际利益和自由的生活及工作环境之间,年轻人会选择什么?美国到底有什么样的能力保持其创造力成果的优势?
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