张朝阳和周鸿祎老友对谈纪要–20230211

张朝阳和周鸿祎老友对谈纪要谈短视频与学习周鸿祎：上次你送了我《张朝阳的物理课》，我对物理还非常喜爱，但这个门槛太高了，在中国达到听这个水平的屈指可数。 我给你一个建议，你既然喜欢博览群书，不应该局限在物理上。 上次我去见俞敏洪，他喜欢读书，就把他读书的心得分享给大家，一个人产生思想是很费力的，我们可能干了25年互联网总结的创新理念，讲两次就没词了，但是书有那么多人写，把别人的思想通过你的直播间传递出去，受众很有可能会有一个十倍速的增加。 张朝阳：我也在做英语课，中英双语讲一些国际新闻。 我觉得读书的概念可以扩展一下，以前是书籍，现在可以变成看视频听视频，或者电子版的一些文章报道。周鸿祎：我跟你的观点不完全一样。 我认为人类把自己走向误区，现在小孩子已经没有能力看大段文字了，他就不看书了，全是在看短视频。如果老看短视频，大脑被格式化成另外一种思维方式，还是缺乏深度思考。 张朝阳：但是也有很多讲知识的短视频，我经常开车的时候听，也是一种读书吧，另外一种宽泛定义的读书。不知道为什么物理课的人比英语课多得多，可能像你说的，很多人听不懂也在听。 谈长期主义张朝阳：我有点重生的感觉，当时因为名校综合症导致厌学、慵懒、不求甚解。但是这几年重新发现自己。 长期主义意味着不断学习，吸收东西，同时坚持认真地做，其实机会是给有准备的人的，发明创造不是说你突然就想到一个想法一拍脑袋，而是你一直在这个领域做，做到一定程度的时候就会产生积累的效果，出现一个好的产品，最后可能是一个创新。 如果在AI或者在搜索引擎长期做的话，现在又说到ChatGPT来了。 周鸿祎：管理和经营上有很多词汇要一分为二来看，不能把它当成一种教条，每个词都有上下文的语境，对于创业公司来讲，如果18个月融了第一笔资，不能快速找到市场的破局点，你可能永远没有再融资的机会。 这时候长期主义讲的可能就是要专注，不能朝三暮四跟着风口瞎转。 第二，长期主义讲的是哲学上的长期主义，我长期选定一个大方向的赛道不变，但是在战术上要根据应用场景的变化、客户市场的需求变化不断调整，不要把这两个对立起来。 另外，我们做了比较多年的公司之后，如果公司有足够的财力，可以支撑你长期做一个事情，成熟一点的公司不要像创业公司那样去选择一个短平快的目标，而要选择有点难度的事。 太简单的事你能做，巨头比你更容易做。 我很同意亚马逊创始人讲的一句话，如果你用两三年做时间维度看很多事，很多事就都很难。但是你如果用五年十年维度来规划一件事，很多事就变得不是那么难，因为你会从长计议。 举个例子，最近火热的ChatGPT对所有做搜索引擎的公司来说，符合长期主义的定义，你一直坚持做搜索引擎和相关的技术，大量的蜘蛛爬取各种语料，人工分类标注这都是做ChatGPT的基础，包括大量算力的计算，中文自然语言NLP处理的模型。 但如果你今天一会儿元宇宙，一会儿搞虚拟货币，一会儿又瞄一个什么新的概念，等到ChatGPT出来的时候，你就无法抓住这种机会。 来源：受访者张朝阳：回到我刚才说的学习，首先每天要有足够的时间投入，足够地吸收信息，首先脑子里面有这些信息，这个是很重要。你不止被动地吸收，要经常问一些问题。 因为你的信息量充足，对各种风口或者文章描述的时候你可以看破它，而不是盲目跟随，基于具体大量信息的基础上能够做出比较准确的判断。 谈创业的能力周鸿祎：真正创业成功，第一，要有好奇心，你要善于观察别人在生活工作中有什么困难，有什么需求没有被满足；第二，要找到解决问题的答案，创造一种新的产品或者一种新的服务。 在这个过程中之所以小公司能够起来超越大公司，一定要有跟别人不一样的thinkdifferent，只有有想象力的人才能想到未来发生的东西，才能有vision、有远见。 第三，当你有了很好的市场切入点，你能想到未来怎么样，而不是用今天的事实结果来做行为指导，你可能会曲高和寡，可能有一个非常艰难的破局，你可能失败，你会遇到非常多的挑战，这时候要的就是一种耐力，要的是一种钝感力，不要对痛苦表现得那么敏锐。 张朝阳：最根本是你的想象力，你的反映、坚持，所有的这些事情还是跟学习有关，人像海绵一样能够吸收知识，这个学习不止是读书，而是每天发生的事，让你这个人很灵性。 周鸿祎：还有带着想象力去学习，学习的书只能告诉你一些它已经知道的知识，你可以把它做一些推理，如果这样会怎么样，那样会怎么样。张朝阳：这对于一个有知识的人很重要，当各种机会到来的时候，你能够做出好的判断。 我也是克服了以前的厌学得到新的体会。 周鸿祎：知识是一个基础，但是如果不能灵活地组合应用，还是没有创新能力。 好奇心、想象力我认为是非常重要的，它俩加起来再加上知识做基础，必须经过它俩的加工才能变成创造力。张朝阳：我过去一年讲物理边讲边学习，我的物理水平在过去一年提升得比我在大学多少年加起来都要多。没有考试压力，没有把它记住的压力，没有任何要发表论文的压力。 就是感兴趣，因为这个兴趣脑子亮了，全部都记得了。 周鸿祎：我修正一下，一个人创业有创新力，有四个要素，好奇心、想象力、兴趣，有了兴趣才能坚持下去。 比如当年我当程序员的时候，我可以连夜写代码，大家觉得我很辛苦，但是我不觉得苦，因为我喜欢这个，这就叫兴趣。有人一写代码一熬夜，一下班就朝九晚五下班，回到宿舍之后打麻将两天两夜，他有兴趣。 一旦有压力，就会让我们学起来很难。 我印象很深，当年魔兽争霸，很多人英文不好，但是能把游戏里面每个角色的名字记得倍儿清，有兴趣自然就记住了。张朝阳：在学校念书的时候要当成一个使命感，你要认真去学，勤奋去学。 但是对待考试，一次考试别太把它当回事。作为老师对学生回答的问题要宽宏大量。 你提一个问题，学生回答20%跟你这个方向一致就应该赞扬，“OK，你说得有道理，我们可以把这个再扩展一下，这样回答会更好一点”，而不是否定式、批评式、惩罚式的教育，这样可以保证学生的兴趣，兴趣是最好的老师。 一个智商很高的人如果没兴趣了，就显得特别笨，这是我对教育和学习心态的一些建议。你这次考试失败了，其实对你未来的就业也没什么影响。 你上了什么大学，以后你这辈子发展成什么样的情况，跟这次没什么太大关系，要以这种心态学习。 关于ChatGPT周鸿祎：我觉得它不是一个工公众号新价值人具，之前我们全世界的同行做过各种聊天机器人，AI在自然语言理解方面的表现是非常弱的，以至于我们都是拿搜索的思路在做。 以前网上很多聊天机器人并不理解你的话是什么意思，他把你的话变成一些关键字去搜类似的文章，把文章拿出来改改作为结果给你。你聊两句就大概知道它不是一个真人，谁会跟一个机器人聊天呢？ 都愿意跟美女聊天，愿意跟张朝阳聊天。但是这次ChatGPT，你跟它聊聊天。 第一，它肯定能通过图灵实验，通过一个上千亿参数的大语言模型，相当于把全部网络上人类的知识都进行了一种理解和训练，现在的人工智能模型难以解释，我们也知道它内部用了一种叫transformer的模型，用大脑向量的存储，使得今天回答问题完全像很成熟很油滑的中年人，有很多问题它虽然言之无物，但是回答得滴水不漏，说一些正确的废话，这一点反而很像人类，而不是机械地给搜索答案。 我觉得它可能代表着人类在人工智能的历史上一场真正革命的开始，虽然这个产品现在还不完美，大家也能挑出很多问题，像一个出生的婴儿一样，它有很多缺点，但是要看到它未来有无限的潜力，特别它能帮你做很多写作、很多文章的总结，未来有非常多的场景，而不仅仅解决辅助搜索引擎找问题上。 大家都觉得虽然现在还不能完全看清楚，但是它代表了一场革命。 AI前面火了几年之后，本来让大家很失望，最早AI在人脸识别、图像识别上做一些突破，应用场景比较窄，主要做摄像头上的监控、人脸查找、闸机，AlphaGo下围棋让人惊艳了一阵子，但是围棋是一个玩具，大家没有找到真正的应用场景。 ChatGPT模型只是GPT里面一个子模型，它的问世宣告了计算机对人类自然语言充分的理解，有可能带来新的工业革命。这是为什么所有公司都要争先恐后搭上这班车，搭不上这班车有可能被淘汰。 主持人：周总，360未来在ChatGPT方面会不会有什么动作？ 周鸿祎：我觉得现在人人都在炒这个风口，还是长期主义，有没有这方面的技术积累，需要多方面的技术。 OpenAI背后有一个金主爸爸就是微软，微软是有Bing搜索引擎，而第二个响应的公司是谷歌，中国是百度，全部是搜索引擎的公司。为什么说有搜索引擎能力的公司最有机会在这个领域搭上这班车？ 搜索引擎的爬虫每天在全网爬所有的网页，人类的知识库存在于网页里面。 搜索引擎为了让你搜索的时候更容易找到相应的排序，做大量的自然语言处理和人类知识的标注，这些都是做GPT模型必备的基础。 GPT模型做了之后，它就像刚具备人工智能的小朋友一样，并不能马上表现出很强悍的智能，可能你打分只有20分，它需要用户不断使用。 搜索引擎如果有巨大的用户流量，有用户每天的搜索词，拿这个词对它进行修正和不断持续的训练，这个飞轮才能不断越转越快。当然反过来说，做搜索引擎的公司本身有很多服务器集群，这个东西最终还是要拼算力。 搜索引擎公司缺少的很可能是在人工智能大语言模型上LargeLanguageModel对模型的调试，搜索引擎公司有机会。 但是这个世界很乱，所有公司都在说要做，这也是一个泡沫，有泡沫总不是坏事，会有更多优秀的人才，会有更多的资金涌入。 反过来我也可以告诉大家谁不能做，看有些公司的财报，它在服务器算力上过去十年就没有投入，也没有做人工智能的团队，也没有几千亿几百亿大网页的存储，这样的就是来蹭热度。 360我们不方便回答，不放弃对这个技术的研究和跟踪。 张朝阳：ChatGPT的产生还是量变到质变，积累了很多年，在20年里一个是机器的算力增长，还有理论方面，数据回归、机器学习算法，深度学习，包括卷积网络、神经网络。 算法的突然发现拟合方式非常有效收敛，一个是算法的进展积累，另外一个算力，机器的运算速度，CPU到GPU，包括云端运行速度算力积累了很多年。 另外，数据的积累，最早搜索引擎从autovista雅虎的搜索到google搜索的飞跃，其实google的搜索用了网上的信息，相互链接的信息。如果独立的一个信息autovista再强，就那点数据，必须用网上的数据。 这是早期的AI使用，一方面回归算法。 周鸿祎：实际上我们研究GPT的模型是这样，google的自然语言处理模块是看一个完整的句子，尽可能去猜测哪些句子跟它比较接近，GPT模型走了非常难但是长期主义的道路，用非常少的词，当我打了“张朝阳”之后，它通过训练学习猜测在“张朝阳”这个词后面可能会有多少种可能出现其它的词。 很多人光强调了GPT模型的技术高度，我认为它还有一个很了不起的，离老百姓特别近，构造了一个非常好的应用场景，你打入一个问题，它能给你一个回答。 比如今天搜狐的员工给老板写一个关于张朝阳直播的总结，实在没词了，写不出来，可能把这个打进去，它就能给你凑出一篇文章的提纲。为什么之前AI没有火起来，没有打动平常人的痛点和刚需，这是ChatGPT非常好的教育。 但ChatGPT在国内也有两个挑战，第一，过去做搜索引擎只搜中文为主，可能就能满足中国老百姓的需求。 但今天不是搜索，是知识的训练，要拿到全球各语言的知识，只有把人类所有的知识都拿去训练你的人工智能引擎，你才能是世界上最强大的。第二，乔布斯发明了苹果手机，发明了APP，也把我们原来互联网的互联互通给撕裂了，变成了一个一个的数据孤岛或者数据烟囱，很多数据藏在 APP里是抓不到的。 国外这么多年虽然也有APP，但一样有浏览器、蜘蛛爬虫可以访问的版本，依然保持了网页互相链，所有知识都是开放共享的。 中国所有APP把知识作为私有资产固化起来，包括在网上浏览一个信息发现你阅读不下去，必须要下载APP