云端革命，构建智能基础设施
With: Mark P. Mills
Date: March 24, 2023
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特别说明：本访谈文字稿，由包括ChatGPT在内的三种AI工具产生。显然，ChatGPT的语言能力及推理能力，正在日臻完美！（本访谈视频附文后）
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林永青： 非常感谢您接受我们价值中国的访谈和对话。您在多个相关领域都拥有丰富的经验和专业背景。在接下来的访谈中，我们想要探讨技术将如何改变未来。您在自己的书中提到，传统智慧往往是错误的，而我们也同意这一点。您提出了一种完全不同且乐观的愿景，即创新不会来自于任何单一的重大发明或创新，而是源自于微处理器、材料和机器这三个主要技术领域的激进进展的汇聚。请您解释一下，为什么得出这个结论？
另外，我还想顺便提及，我曾经在英特尔（INTEL）工作，那是最大的CPU制造商之一。第二，是新材料，特别是纳米级别的石墨烯等新型材料。最后一个是机器。那么，您能否请解释一下，为什么这三个领域的快速进展和汇聚将是未来的创新源泉呢？
MARK MILLS： 当然，我们可以通过历史课来进行技术预测。历史可以告诉我们一些关于模式的信息，因为它总是有模式可循的。尽管如今的计算机与一个世纪前的加法机存在显著差异，但历史的模式仍能告诉我们很多事情。例如，20世纪发生了很多事情，比如汽车和飞机的发明，这些都是因为一些技术的独立发明和创新的融合。虽然历史不会完全重复，但它仍然有可预测的模式。
而这才是真正的关键。我的书首先描述了创新是如何发生的，以及创新的框架和模式是什么。以汽车为例，要实现汽车的发明，需要独立发明内燃机、先进的钢铁材料和炼油工业等技术。此外，还需要一种关于如何制造大规模生产线的精确想法，尽管这个想法并不是新鲜的。虽然最早的大规模生产线可以追溯到公元前2000年的中国和公元1000年的英国，但现代大规模生产需要特殊的机器、可计时和可控制的时钟系统以及控制系统，这些都是在20世纪初发展起来的。
这些技术的融合是制造高质量、低成本的汽车、火车和其他机器的关键。这需要将不同的技术和系统融合在一起，包括高塑性钢铁、电报和快速通信系统等。今天，我们处于一个类似的技术创新时代，这些技术通常可以分为三个领域：信息系统、材料科学和系统逻辑。这种技术融合的变革将改变我们制造物品的方式，比如使用3D打印机, 在分子规模上制造各种材料东西。
在过去，工程师们发明了一些东西，然后在几十年的时间里，产品和服务变得更好，更精致，更便宜，更有效率，同时开发出更多的高效能或应用能力。但是，在20世纪的很长一段时间里，似乎没有什么改变。现在，我们正处于一个完全不同的时代，处于三个最重要领域大融合的技术变革时代。我们有新的机器来制造东西，并且能够在分子规模上制造各种材料。例如，英特尔成长之前的公司， 美国无线电公司（AT&t）与大型半导体公司德州仪器（TI）和IBM公司相互影响，这也是技术融合的一个例子。
通过与工艺工程师和半导体工厂合作，我们得以使用现有机器进行制造。随着功能集成的不断发展，这些机器变得越来越小，而在30年前，这些机器还不存在。这些制造半导体的机器现在可以用于蚀刻和组装。半导体科技的进步与材料科学的进步相结合，为我们提供了如今所拥有的计算辅助工具。而现在，我们还拥有了新的材料种类，尽管它们没有一个好的名字，比如智能材料。
这些新材料与环境相互作用，并被设计成具有自适应和自我修复功能，这是非常了不起的。例如，生物相容性材料是外科医生面临的最大挑战，但我们现在知道如何制作这些材料。在美国，已经有FDA批准的生物相容性电子产品可以植入人体。随着我们对人体了解的不断加深，我们可以追踪身体事件等等，这是非常了不起的。 当然，最大的变化是云革命，这是建立在信息获取、信息处理和信息共享基础设施上的。
信息处理具有三个特征：获取信息、存储信息，以及重新分发信息并返回有用的地方。这三个领域都是先进的，并且它们是独立的。云技术利用互联网，电信技术和边缘传感器，将它们融合成一个无缝全球系统，这才是真正的云。然而，所有这些技术都需要经历宣传周期，因为在早期，当一些新东西出现时，比如3D打印机，你会看到很多宣传，声称未来所有东西都将是3D打印。
事实已经证明，技术的普及要比简单的科普宣传困难得多，而且一种新技术无法取代所有东西。这就像当直升机被发明时，有人说它将取代汽车，每个人都会拥有一架直升机。显然，这是愚蠢的想法，因为直升机有特定的功能和用途，而不是所有场合都适用。
总的来说，我试图描绘的不仅仅是这些领域中的技术进步，还包括它们如何融合，以及技术融合对交通运输、医疗保健、就业和制造业的影响。当汽车被发明时，它的含义并不在于谁制造了它，尽管这也是一个重要的事件。当时，世界上只有4到5家汽车公司，而现在可能有400到500家公司了。但真正改变世界的不是汽车公司的数量，而是汽车的数量，以及由此引发的整个社会层面的变化。
因此，当思考这些技术以及它们如何变化时，最终真正重要的并不是制造它们的企业，比如无人机和机器人的公司。如果你想成为下一个英特尔的投资者，那么你可能会感到非常高兴。如果你在1974年买了英特尔的股票，并持有了几十年，那么你会非常高兴。但如果你在2004年买下它的股票，并一直持有到现在，那么你可能不会那么高兴，因为它已经处于业务的成熟阶段。
在新兴行业中，许多新企业正面临合并的情况，这类似于1974年的英特尔。企业合并已成为事实，其中一些企业可能最终会消失。我们都知道，曾经有许多芯片制造公司存在，但由于债务和数字设备的不断创新，这些公司已经消失不见了。例如，王安公司曾是最成功的数字设备之一，也是20世纪最成功的电脑公司之一，但现在已经成为了过去时。
因此，我们可能会经历相似的循环。例如，我们将会看到机器人公司和无人机公司的兴起，以及许多新型材料和传感器、生物材料和设备的公司的出现。
但是，那些真正成功的公司可能需要控制成本并具有可扩展性。安迪·格罗夫曾经是您之前的老板，他曾撰写关于可持续管理制造业规模的文章。今天，在人工智能芯片公司或机器人公司工作的工程师们面临的挑战是将设计转化为可延展的任务。虽然他们正在发明一些非常惊人的事情，但将这些创新设计为可持续和可扩展的任务是一个完全不同的问题。无论是3D打印机、主题机器人还是YouTube视频中的惊人创意，这些创新的可延展性和可持续性都是重大的挑战。
林永青：云计算是推动技术融合并实现各种创新的关键基础设施。它是基于下一代微处理器和人工智能构建的模块，是历史上最大的基础设施之一。
云计算的定义包括许多方面，其中最为重要的是其高度灵活性和可扩展性。它可以让企业以更低的成本获取更多的计算资源，这些资源可以根据业务需求进行调整。此外，云计算还提供了更高的可靠性和安全性，以及更便捷的数据存储和管理。
通常认为，云计算还具有以下主要特征：
1，弹性计算：它可以根据实际需求自动增加或减少计算资源，从而实现高效的资源利用。
2，资源共享：多个用户可以共享同一个物理资源，从而减少了成本并提高了资源利用率。
3，虚拟化技术：它可以将物理资源虚拟化为多个虚拟资源，并将其分配给不同的用户。
4，自动化管理：云计算可以实现自动化的资源管理和维护，从而减少了人工干预，提高了管理效率。
总之，云计算的革命性在于它提供了更灵活和高效的计算资源管理方式，为技术融合和创新带来了无限可能。
MARK MILLS： 为了更好地理解云计算，我们需要简化并定义其中所涉及的基础设施和应用。尽管计算一直是其主要任务，但现在我们使用云的目的不仅仅是计算，更多的是推理或建议。举个例子，映射是一种建议，当你需要去某个地方时，你会得到一个建议而不是确切的答案。这个建议是基于交通模式等其他因素给出不同的选择。同样，如果你在线购物，你也会获得建议，而不是简单的计算。但对于医生来说，他们需要使用数据驱动的工具和人工智能来提供建议，而不是简单地计算或给出病人问题的确切答案。
诊断支持只是一种建议性的工具，需要进行推理而不是简单的计算。因此，云计算需要高速、低延迟的网络来实时进行推理。高带宽需要大量的计算能力，而不仅仅是简单的加法。对于制造商来说，他们需要考虑供应链、劳动力约束、成本约束等各种变量，以便在未来生产最优质的产品。
由于边缘网络和传感器的发展，现在有数百种应用程序为各种企业提供基于推理的建议，无论是在石油和天然气行业，还是在电力、制药等行业。这些应用程序收集基于推理的丰富信息，以提供实时建议，并且不仅仅是简单的购买决策，它们还可以影响下游消费者的行为。这些云提供的功能可以让生活变得更轻松、更方便，像亚马逊和其他公司一样，基于这种模式诞生了。
如果你正在进行基础研究，你会发现需要仪器工具。例如，在生物研究中，你需要使用各种工具来帮助你进行实验，如放置摄像机在野外观察野生动物的行为。在这种情况下，传感器可以被用来检测动物的运动，从而避免浪费电力和储存空间。此外，智能摄像头等设备可以实时收集信息，并通过无线和有线通信系统将数据输入到推理机中。这些收集信息的方式非常不同，可以为科学研究人员提供建议，无论是在生物学、生理学、基础科学还是化学领域。
然而，这些功能并不是轻易可以适应的，制造商需要适应并重新平衡如何围绕实时完成的推理能力进行训练和操作。历史上，电气化出现时也需要时间来适应。电气化不仅取代了皮带传动，它还允许重新设计工厂。因此，工厂花了十年或二十年的时间来重新设计电力驱动的功效，而不是皮带驱动。类似地，制造商将需要十年或更长的时间来重新平衡和适应如何围绕实时完成的推理能力进行训练和操作。
我们已经看到了这一趋势的迹象。许多公司在炒作，但并不是所有的公司都能解决所有问题。虽然不是每个企业都能做到这一点，但某些应用程序可以为特定工作的特定员工解决特定问题。这些应用程序和工具是通过云功能实现的，因为它们不仅在设备中运行，而且通过作为实用程序的云的中介来运行。这一趋势在我们的职业和个人生活中变得越来越普遍。
尽管如此，目前从基于云的实时推理功能中受益的人数可能仍然很少。许多我们日常生活中使用的应用程序都有好处，例如地图和购物应用程序。但是，对于那些想要了解自己的饮食或行为情况的人来说，真正有用的应用程序可能并不多。我们并不需要复杂的计算机程序或推理机来告诉我们某些事情。
然而，从语义的角度来看，这是有效的。对于那些热衷于语义网的人来说，这些事情现在变得可能。这也是为什么ChatGPT非常受欢迎和受到赞赏，因为它在语义方面表现出色。这也是为什么它被称为聊天GPT。通过语义训练，我们可以更好地利用计算机接口来满足我们的需求，而不是使用像Alexa或Siri这样的语音识别系统，因为它们可能比较笨拙，缺乏推理能力。
当然，语音识别系统的确很不错，因为它们可以识别你的声音，但它们缺乏像人一样的推理能力。目前，虽然聊天GPT的生成循环相对笨拙，但它已经非常受欢迎，并且已经能够处理许多问题。此外，与聊天GPT竞争的其他语义工具也越来越快速。再过几年，我们可能会拥有非常高效的语义工具，可以帮助我们提出有用的推理问题。
云引擎是基于我们参与的企业或个人的内容的，对吗？我们已经接近实现这个目标，可能只需要几年的时间。我认为，如果要选一个时间，我们距离真正高效的语义网可能还需要大约35年的时间。
林永青： 在我的记忆中，语义网WEB3.0最初是由蒂姆-伯纳斯-李（Tim Berners LEE）提出的。当时，他试图创建一种“意义网络”，而不仅仅是关键词搜索。顺便说一句：有趣的是，今天流行的WEB3.0称谓，已经演变为一个“去中心化网络”的概念。
实际上，我们现在也有一些具体的人工智能项目在运作，也许稍后我可以向您展示。您可以在我的视频对话的背景图片中看到，这张照片就是由ChatGPT创建的。
然而，我发现一个非常重要的现象----聊天GPT和机器人，以及其他所有人工智能只能利用现有的知识。它们无法发现新事物和新知识。如果你问它们一些不确定或未发现的知识，它们只会一本正经地说一些似是而非的废话。
MARK MILLS： 你说得很正确。GPT有两个局限性。首先，它只能通过历史数据进行向后学习，因此缺乏预测能力。虽然人们可以编写算法来建议推理机能够运行场景，但GPT本身并没有预测的能力。为了弥补这一点，我们一直在使用计算建模，但这需要大量的计算能力，也是限制GPT的另一个因素。与此相比，聊天GPT实现了实时学习，你可以在学习阶段教它执行任何机器学习算法，学习完成后，就可以运行它来进行推理。
当然，我们的目标是让机器能够同时进行实时学习和推理，这是机器学习领域的圣杯。但目前，机器还没有达到这个水平。它们不仅不能进行预测，也无法进行新颖的事情。然而，它们可以生成有趣的东西，比如生成图像、诗歌和故事，这对我们的创造力的刺激非常有用。这就是为什么我认为GPT是一个非常有用的工具。
最近，我在一篇文章中使用了GPT，它只是一个非常简单的例子。当我们获得一个真正好的工具时，人们常常会错误地认为这个工具可以解决所有问题。然而，就像锤子比棍子更适合用于钉钉子工具一样，GPT也是一个非常有用的工具，但并不是适用于所有场景
人工智能越来越擅长于消除苦差事和实施自动化任务，这带来了效率上的优势。这使得我们能够更轻松地获取已知的答案，或者更快地解决某些任务。例如，在填写表格或校准仪器时，这通常是最耗时的任务之一。即使每天校准仪器，如果对某台机器不熟悉，还需要花费时间去查找校准手册。如果有自然语言处理技术，我的工作将更加轻松。如果人工智能知道我在哪台机器旁边，并且了解这台机器的操作和手册，我可以轻松地询问如何校准该设备，而不需要费时地搜索手册或寻找校准人员。这种技术可以为我们节省大量时间，使我们的工作更加高效和准确。
虽然这种技术不能用于发现新的化学物质等创新性工作，但它确实提出了一些有趣的问题。在艺术领域中，这种技术已经被广泛应用，尤其是在那些不需要创新的地方。例如，我们可以使用这种技术将我们的图片转化为马蒂斯式的画作，而马蒂斯不会对此有任何抱怨。但如果他认为这侵犯了他的知识产权，那么问题就会变得复杂。
林永青：我们也正在进行一个研发项目，旨在将人类大脑、人工智能和人类智能整合在一起，以最大化它们的效益。尽管我们无法像数学教授那样从数学上证明这个想法，但如果我们认可人工智能是算法，那么这就是一个有限的悖论，即使在未来的30到50年内，人类仍然有其价值。这是我目前的信念。
我们注意到你对技术也很感兴趣，我们想了解更多关于你个人背景的信息，以及你在曼哈顿研究所的主要理念和对技术政策的追求。此外，我们知道你也有投资初创公司的经验，你对企业家、投资者和研究人员在推动创新方面的不同角色有什么看法？这是一个非常重要的问题。
MARK MILLS：我的职业生涯涉及技术政策、能源政策和投资领域。曼哈顿研究所是一个以学术为导向的智囊团，服务于社会。我认为人类天生具有创造和发明的能力，应该有更大的自由去追求自己的想法，容许失败，并且不受政治和社会方面的束缚。我支持更自由、更开放的市场、更多的贸易、企业之间的交流和想法分享，这可以激励所有的创新者，因为当他们与其他人、企业和市场进行交互时，他们会取得更好的成果。
我的投资领域是软件行业，我参与过对冲基金、私募股权基金和风险投资基金。目前，我是一家专注于软件投资的股权基金和风险基金的联合创始合伙人。我们的基本观点是，所有的工业活动都在数字化的趋势下发展。大部分的机会都在早期的小公司和创业者身上，他们需要资金。政府可以提供一些资本，但真正的资本燃料通常来自私人市场和私人投资者，无论是公司本身投资于企业家，还是像我们这样的金融股权基金投资于企业家。
总之，我相信在自由市场和技术创新方面，个人和企业需要更多的自由和开放的环境，以便获得最大的发展和进步。
我写《云端革命》的一个原因是因为我相信我们现在处于一个重要的历史转折点。在这个时代，可能会涌现出许多创新，而且这些创新的数量可能比大多数人所想象的要多得多。但是，这些创新通常不是政治领袖所期望的。这导致政府想要的事情与创新者想要的事情之间存在很大的分歧。尽管存在许多利益相互重叠的情况，但是它们之间也存在许多冲突，这可以在维恩图中很好地表示。在我的职业生涯中，我一直对于研究、撰写和证言感兴趣，特别是关于政府应该在哪些方面发挥作用，私营部门的支出在哪些方面最有利于产生最佳的结果。这意味着政治上有用的结果可以得到我们想要的结果，就像新科学、新技术和新能力一样。
我对于生活在一个充满新技术能力的时代感到非常兴奋。然而，这是否意味着我对于世界在政治上面临的挑战感到乐观呢？事实是，欧洲正在发生战争，这些都不是好现象。我们与中东所有国家的关系都非常紧张，我希望中国和美国之间的关系能够得到缓和。这些都是政治上的问题。尽管我并不天真地认为政治领袖有能力扼杀创新，但是政治领袖很难创造创新。他们可以为创新者创造一个有利的环境，但他们无法创造创新。然而，他们可以创造条件来扼杀创新，例如过高的税收或过度的控制。
我非常关注这些问题，因为大多数国家的政治领导人认为他们知道未来应该发生的创新是什么，以及时间和精力应该集中在哪里。在某些情况下，如危机或战争期间，政府集中精力做某些事情是非常重要的，但总的来说，政府并不一定比经济中的其他人更聪明、更有智慧，更了解未来。因此，我认为政府不能轻易选择新技术，这并不是因为我们不能预测未来，而是因为政府中的人，包括官僚和政治家等，并不一定比经济中的其他人更聪明、更有智慧、更了解未来。
因此，我更支持政府的约束作用。政府应该创造一个有利于创新发生的环境，而不是直接选择和推动某项技术。这需要政府采取合适的措施，如提供资金和资源、制定法规等。如果政府能够成功地创造这样的环境，我会感到乐观。我们有许多潜力可以实现创新，如计算能力、新型材料、生物制药和新型机器等领域。
然而，我们也需要认识到政府不是万能的，也不一定比私营企业更具创新性和适应性。因此，在鼓励创新方面，私营企业和政府都应该扮演重要的角色，共同促进创新的发展。
林永青：继续我们的谈话，我们都可以认同，因为创新非常依赖于更自由开放的环境，而不是由一个中央组织控制一切。很多历史案例和事实，都已经验认了这一点。
MARK MILLS： 是的。我们面临的问题是，例外情况只是少数。政府的角色是制定规则，有些大型项目像将人类送上月球或登陆火星、建设国家高速公路系统需要政府大量参与或以更快速和有效的方式完成，但这些只是少数案例。大多数社会事情和创新并不需要政府介入，类似于在AA自助餐厅中选择你想要的食物。有时政府介入也能带来创新，例如第一台计算机ENIAC是由政府建造的，但计算机时代的到来并不是因为政府的支出增加，而是因为像Fairchild和英特尔这样的公司使创新成为可能，政府并不是创新的来源，也不是企业增长或扩大规模的能力的来源。
林永青：，谈及政府作用的话题。你曾在美国国会多次作证。而你特别是作为能源经济问题的专家答辩证人。你认为当前最紧迫的能源经济问题是什么？我们是否已经有了可靠的解决方案？另一方面，有人认为这些问题涉及到新能源。同时也有人质疑气候问题是否存在，认为这是一个巨大的阴谋论（二人笑声）。你有何意见？
MARK MILLS： 虽然很多人认为世界正在经历能源转型，消除碳氢化合物、石油、天然气和煤炭的使用，但实际数据表明这一点并未发生。石油、天然气和煤炭在运行文明方面非常经济高效，所以未来几十年内我们不会放弃这些能源。虽然未来会有更多的风力发电、太阳能和电动汽车，但这些新能源并不能替代旧能源，只是作为添加剂减缓旧能源的增长速度。
实际上，未来20年全球范围内，欧洲、美国和中国的支出将达到约5至10万亿美元，其中燃烧木材（煤炭）为世界提供的能源，比全球所有风能和太阳能系统加起来还要多3倍。虽然提出能源转型的目的是为了避免使用碳氢化合物，但这并不一定符合实际可能性，因为全球能源系统是一个非常庞大的系统，对其产生重大影响是非常缓慢的。因此，增加更多的风力发电和太阳能并不会导致石油、天然气和煤炭的使用消失，这也是历史的模式，我认为未来仍将如此。虽然能源转型的提出是为了避免使用碳氢化合物，但数据表明这并不是即将发生的事情。
尽管逐步增加新能源的使用可以减缓传统能源的增长速度，但不能完全替代传统能源。在全球能源系统中，新能源对传统能源的替代作用缓慢。因此，增加更多新能源不会导致传统能源的消失，而是一种补充和增加，以达到可持续的能源供应。
为更快地推广新能源和能源来源，我们需要加强技术创新并进行大量投资和时间。云技术和计算能力等领域的发展可以提供更好的技术支持和解决方案，加强跨领域合作可以实现能源转型和可持续发展目标。
我们需要密切关注技术的发展趋势和预测，并投入大量资金和资源以推进能源转型和可持续发展。就像计算机发展的历史一样，虽然相信和使用新的能源和生产技术，但需要时间和规模才能建立现代化的能源系统。
如果你试图用巨额资金去模仿今天的数据中心，或者制造一台能够产生千万亿字节计算能力的计算机，那么你的经济将会破产。这在20世纪80年代需要数万亿美元的投资，并且即使投入如此多的资金，这台计算机也不能很好地工作。因此，今天我们需要做的是，利用高效的石油、天然气和煤炭能源系统，并逐渐用效率较低的新能源系统取代它们。虽然新能源系统的效率较低，但我们可以利用各种不同形式的这些能源来弥补传统能源的缺陷。
有许多不同的方式和形式可以实现这个目标。当我测试这一点时，有些人会持怀疑态度，并认为我不是一个技术专家，没有意识到这些技术会变得更好。但我不同意这种观点。我会利用所有的技术来解决这个问题。就像早期的计算机一样，需要时间的扩展和社会层面的拓展，才能让所有文明受益。例如，将有线电话通信换成无线电话通信，这是一个巨大的工程，花了几十年的时间才实现。但电话在整个经济中所占的比例甚至不到几个百分点。
林永青：很好。你的观察非常有趣，展现了你对事物的深刻洞察力。你在书中也提到了自己是技术乐观主义者，相信创新者和政策制定者。我们曾经和奇点大学的创始人进行过交流。创始人兼总裁彼得·戴蒙德同样是一位技术乐观主义者，他相信人类可以利用技术进步来促进人类福祉。
作为一名政策制定者和技术发明者，你是如何形成这种信念的呢？我对这种感觉感到很乐观，因为我们都知道这非常非常重要，甚至比具体的技术本身更加重要。
MARK MILLS： 毫无疑问，有两个事实是不容置疑的：全球范围内人类的苦难、战争和不和谐依然存在。我们作为人类拥有做出愚蠢和恶劣行为的能力，这也是不争的。然而，再有一个不可否认的事实，那就是数十亿人的生活质量比历史上任何时候都要好。科技和创新带来了这种改善，它们不仅提高了生命长度，还提升了生活质量。
尽管我们仍在争吵和战斗，但我们已经取得了很大的进步。历史上从未有证据表明我们会永远处于战争状态，战争并不是永久的。即使我们不乐观，我们也不应认为人类将毁灭，这种想法只存在于科幻小说中。相反，我们应该相信技术和创新的力量，它们能够保护我们免受自然、疾病和灾难的侵害，使我们更健康、更舒适。
虽然我们已经取得了很多进步，但这并不意味着我们已经发明了一切可能的东西。特别是在生物学和医学领域，我们仍需探索和发明许多东西。我们拥有的发明工具比历史上任何时候都要好，但我们不能认为所有改进都已经完成。我们需要保持现实主义的态度，认识到创新仍在继续，并将继续带来改善，即使我们仍然存在互相争斗的问题。
如果你是现实主义者，那么你也可以被视为乐观主义者，因为创新和学习可以带来更好的人类生活。乐观主义者并非盲目乐观，而是相信未来会比现在更好。尽管未来不会完美无缺，但我们坚信进步并没有止境。我们相信未来会更好，这是一种现实主义，也是一种乐观主义，因为我们相信我们可以找到更好的解决方案来应对挑战。
举个例子，汽车的发明是一项伟大的技术创新，它赋予了人们自由。但是，汽车也带来了车祸和环境污染等负面影响。这并不是说新技术没有负面影响，显然有，但是我们可以利用技术尽量减少和改善这些负面影响。
作为现实主义者，当你研究技术的历史和当前技术的状况时，你会得出这样的结论：我们才刚刚开始解决难题和发明新事物。因此，我成为了一名乐观主义者，因为我相信我们可以找到解决问题和改善人类生活的新方法。
林永青：非常好，谢谢你的回答。你提供了许多深入的见解，这是一个非常好的、现实主义的答案。最后一个问题涉及到AI，我们都同意现在是人工智能的时代。鉴于您丰富和强大的背景和专业知识，您能告诉我们在这个时代中企业家的关键角色是什么，以及研究者、投资者在人工智能时代中的背景下之间的关系吗？
此外，您的个人背景是一个非常好的例子，您整合了不同的角色。但对于许多其他人来说，他们扮演着不同的角色，如何整合或相互协作是非常重要的。
MARK MILLS： 对于企业家而言，在人工智能时代中的关键角色是具备理解和利用AI的能力。这意味着他们需要了解AI的基本原理和应用，以便将其应用于自己的业务中。此外，他们还需要具备创新和领导力，以开发和实施与AI相关的业务战略和计划。
对于投资者而言，在人工智能时代中的关键角色是能够识别和投资于具有AI潜力的企业和技术。这需要他们了解AI的技术和市场趋势，并与AI领域的专业人士和创业公司建立联系和合作。
在个人层面上，信任和诚信是非常重要的，因为人工智能的应用涉及到隐私和数据保护等敏感问题。因此，个人需要遵守相关法规和道德准则，以确保人工智能的应用是安全和道德的。
在整合不同角色和协作方面，人工智能的应用是一个跨学科的领域，需要不同领域的专业人士共同合作。这包括工程师、科学家、设计师、业务分析师、营销人员和法律专家等。通过相互合作和沟通，他们可以更好地理解和利用人工智能的潜力，并确保其应用是安全和可靠的。
我们刚刚探讨了获得看似神奇的事物的三个要素。随着技术的不断进步，有些人可能会感到惊讶，就像数百年前看到飞机以音速飞行一样。这正如阿瑟·C·克拉克（著名科幻作家）所说，足够先进的技术会像魔法一样神奇。因此，制造新技术、新产品和新服务是魔法的源泉。研究员、企业家和金融家都需要掌握这三个领域的知识。虽然有些人可能在其中一个领域特别擅长，但通常只有这三个领域中的人才能真正理解何时以及如何融资。投资者可能不懂如何修车或制造汽车，也不一定是工程师。
然而，在这些领域中，有些人可能具备多种技能。您需要基本了解事物如何运作，以便让它们更好地运转。这就是研究的重点。这项研究不一定是关于宇宙起源的研究，而是涉及广泛的领域。研究通常涉及回答问题，例如：为什么这会发生？例如，企业家可能需要回答如何用某种技术建造东西，如何实现某项目标等。
因此，这些领域涉及不同的技能组合和业务。它们相互关联，例如，一个人可能在研究如何解决一个问题时，需要与其他人进行交流，了解为什么这个问题会出现。然而，在现实世界中，货币是使一切成为可能的关键。金钱不仅是我们用来投资研究员并支付他们工资的方式，而且建立任何企业都需要资本。
参与资本领域的人需要了解其他两个领域的知识，以便知道何时做出好的赌注。例如，当您借钱给一个工厂时，您需要评估他们是否是一个好的选择。这与作为投资者试图投资一个企业家是非常不同的。在这两种情况下，您都需要衡量风险，让资本发挥作用。
技术的发展取决于三个因素共同作用，即人、人的问题解决能力、以及资本。这些问题可能不是显而易见的，需要人们想出如何制造一台机器，并在围绕它的公司中进行生产。这个系统非常活跃，并且在不断变化中，需要持续维护和修复，且其边界不是固定的。即使对于那些愿意承担风险的人们来说，技能组合也是不固定的。
政府的工作通常是低风险的事业，而创新本身却是高风险的。如果真正想要深入创新，就需要创造一个系统，使人们能够并愿意承担风险，尝试并失败。
我认为，让这三个领域自由运作会更有可能取得好的结果。然而，如果这些领域得到了保障，它们可能不会在政治家和政策制定者所期望的时间框架内发展。但是，随着时间的推移，我们会逐渐了解事情的真相，创造出新的事物。我相信，在研究和金融领域，会出现新的事物，新的企业家将创建完全不同的商业和服务。这不是关乎乐观或悲观，而是与真实发生的事情相吻合。（2023-03-25）
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