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- เผยแพร่เมื่อ 1 มิ.ย. 2024
- Fireside chat on entrepreneurship and career growth with Stanford business school guest lecturer 1/4
在斯坦福大学和“科技早知道”播客（Podcast）主播硅谷徐老师（微信公众号：硅谷云）对话的 1/4
00:00 teaser
01:25 嘉宾和内容介绍
03:16 亲历过什么历史时期，和今天类似？
05:25 为什么今天比两年是更好的投资创业环境？
09:38 接下来科技行业的增长点还有哪些？
12:44 09年mobile和云的经验教训
13:54 2022年的技术增长点
15:22 未来10年，AI的全新可能性
22:30 对blockchain的思考与谨慎判断
28:44 AR/VR算颠覆性技术吗？
现在再看这一期，感叹仅仅过了一年时间，大部分人还没反应过来的时候AI已经跨入了一个新时代了
ChatGPT面世後回頭再來看徐老師提到的generative AI，更加震驚於前輩的遠見和先見之明⋯⋯😱
(在對未來的預判里也看出了課代表和徐老師的差距～🤣不用等5～10年，就僅僅是影片過後的幾個月世界已經湧現大量AI生成內容～😂）
AI孙燕姿！ 服了！
这期节目太好了，看了特别有收获。
希望课代表以后能有播客，这期含金量真高，谢谢你们
非常好的视频，能够从一个课题上得到两种不同角度的解读和看法，真的获益匪浅。这么看估计接下来的5到10年手机应用应该还会是人们生活中心的主导。
你问的问题真是太好了 因为我也在思考，尤其是苹果这种公司都没带来新东西的时候。
深入簡出的分享👍
太棒啦！希望听到像这样更多的视频
獲益良多, 感謝博主
这位徐老师真的很喜欢到处做节目分享
超棒的一期
课代表在区块链和元宇宙的回复很有启发哦
啊哈哈 这一期观点冲突好激烈！
徐老师，我有一个想法. AI在教育上的应用应该会很有前景. 用算法模拟人类学习和理解的路径. 以后的基础教育用AI结合导师，可以降低成本，提高效率，特别是普及高等教育. 人类专注于创造性的知识.
完全赞同徐老师的看法
课代表提的问题非常好，一针见血。
课代表带了很多更落地的观点，很支持
期待最后一个问题的讨论哈哈哈
Good to see Howie here!
我想请教人工智能结合云计算，未来会在办公自动化中会有颠覆性的技术进步嘛？比如根据不同行业，员工在公司云端编辑Word或者Excel文件，会形成公司数据或者行业数据，特别对于职场新人在处理日常工作报表时，人工智能会结合已有数据给出相应比较好的几条建议，为接下来的工作提升效率或者增加专业知识等等
膜拜大佬，对xr的见解很inspiring，尤其是linear incremental那段
請問徐老師 還有 课代表立正. 假設AI應用有一天會大爆發. 但是真的需要那麼多AI Computer嗎? 譬如TH-cam需要大量AI HPC來處理巨量Video.但是video外的AI運用 如處理法律合約. 會計. 客服. 感覺運算量不需要那麼大啊. 這部分的AI server的硬體增長真的可以持續很多年嗎? (現在增長很大. 但這樣增速可以持續10年嗎?)
謝謝您.
其实web3/blockchain不是解决信任问题，在实际应用领域真正解决的是一个incentive的问题，社会分配的问题。它是在实际产品上的一种add on，并没有改变实际产品，但是ownership和利润分配都完全不一样了。每一个用户都成为了这个产品的主人或者说股东。而且这个也解决了kick start的问题。superhuman的模式就是这样。本质还是好产品，只不过是用户得到了token as incentive，越早期用户incentive越高，每一个用户都可以有所有权，这变成了一个community，而不是一个完全割离的公司和用户的关系，我觉得这是一个社会的进步，也能让好的产品更好的发展，而不容易产生像现在这样的巨头垄断。Blockchain的应用其实不是解决信任问题，更不是一个金融产品。
"越早期用户incentive越高", 这是否是个很大的弊端呢？后期加入的做再大的贡献，也是给前人打工
@@hefeicoder 不是，这个incentive是给用户的，不是给员工的。
@@hefeicoder 比如说你现在用google，跟你20年前用google，对google 成长的价值当然是不一样的。
造Ray Dailo的說法經濟循環的背後最主要還是生產力的增長，主要就新科技的運用，也就是所謂下一個增長點是什麼
徐老师的idea非常好，替代人工大量提高生产力才是颠覆性的，增加做事情的方法只是incremental的
2c的市场也一样。arvr如果不能替代手机，那也只能是incremental的
谢谢。但是disruption and incremetnal change 我们也不一定在早期能看清。比如对苹果手机带来的颠覆，我个人也是用反视镜才看清的。2009年的我也没看清。所以尽管我个人看到一些技术属于incremental 的进步，但是再给我5年10年，我的答案会许不一样。
对待新技术我们需要一起带着谦卑的态度学习就好，不存在谁是先知专家。
国富论里面就是这样说的。能带来社会财富增长的只有生产力的提高。换个代价差不多的方法做事情并不能创造出额外财富。
XR的交互方式革新是一个很值得关注/等待的点。08年之后mobile的兴起其实和iphone所发起的多点触摸屏这种方式息息相关。它从根本上做出了一种新的且好用/实用的enhancement。我个人是非常期待接下来的一两年内出现这样一场经典的XR产品发布会，能够demo出让所有人都wow的一种新的交互方式。那时候我相信更多的信心会来到XR这边。
这不就来了
@@jasonto5869 apple vision pro
这期真的好，下一期什么时候出，在线等，急 [doge]
我感觉XR 的发展肯定是要依附视觉神经网络AI 的，试想这么一个场景，你用你的谷歌眼镜在硅谷转一圈，然后它就能利用大数据，AI 模型生成令人心动的video，甚至包括航拍
AR的input其實應該是用手去點螢幕的畫面來做操作 不是用聲音控制
AR裝置應該要可以偵測你的手點到螢幕上哪一個畫面
啊啊啊啊我超喜欢徐老师的播客每次都听好几遍！！！
请问播客名字是什么啊
@@h2l359 科技早知道
谢谢，看来课代表的粉丝和科技早知道交集不少哈😀
哈哈哈声音好有辨识度，通过生动活泼一下就听出来了
好可爱，采访人家就一直怼他，哈哈有趣
说的真的太好了，希望有广播父母可以听
这个时间点来看徐老师对AI的观点，非常有共鸣，更加意识到视野、信息源的重要性
欲知后事如何？且听下回分解。
好厉害的角度，大佬的Twitter是多少呀
徐老师无意间透露一个小绝招，了解新技术新方向要多看paper和publication，最大限度的获取前沿并准确的信息😃
当然啊
哈哈，ACM 吗
arvr的问题是短时间内看不到颠覆性的应用，而且应用非常局限在娱乐上，只是incremental的提高现有的娱乐方式却要付出额外的准备工作（穿戴，使用场地受限），这不是个好的deal
微信公众号是什么 关注一把
當大家都知道AIGC對其有初步理解後，未來的商業就會走出兩條路
AIGC的作品是跟同為AIGC的作品在比價，人工生成的東西獨自走自
己的價值體系，類似電子錶跟機械錶的區別定價一樣，也有可能
短視頻平台的使用者知道AIGC視頻是建立在矩陣隨機投放亂槍打鳥
的策略上製作的，最後使用者本能性的抗拒收看AIGC的作品
最後體現在演算法的統計上，變成AIGC邏輯正確現實操作遠不如預期
课代表回美国了吗
13:39 那为什么徐老师没有觉得自己在underestimate xr的impact呢?
肯定有这个可能的。对待新技术我们一起带着谦卑的态度学习就好，不存在谁是先知专家。谢谢你的提问。🙂
徐老师很帅，估计年轻时候很有范
不可能是伪需求，人都懒，这能解决人们懒的动但是必须去完成某事的痛点。
大佬可以做一期节目讲讲为啥回去么
没回去，就三周。个人原因
刷绿卡
为什么老说一些小学生的英文？能不能穿插一点GRE的词汇？
还有一个问题也想请教徐老师：低代码并没有替代程序员的工作，只是把他们从一些琐碎的工作中解放出来，让他们更像一个软件工程师而不是一个打字员…那为什么其他office function在AI transformation的背景下不能发生一样的转变呢？我们并不是真的拥有了强人工智能，我们用的只是一些数学公式而已，然后让他们conjure了一些似是而非的“智能”，事情的底线仍然是人。就用老师说的公司PR发Twitter的例子--我不怀疑很快甚至现在就有这样的SaaS，但是有公司敢在发送之前不放个人来proof read一下吗？如果真的是一些无伤大雅的及时更新，那随便写一个bot就可以，还需要AI嘛
需要人，到不需要那么多。替代不是全部替代，是部分。
1）我觉得我聊的是一个十年趋势，但是过程不会那么简单。今后两三年，什么能落地，什么不能，肯定需要具体情况具体分析的。即使我举的PR那个例子并没有落地。
2）中短期内AI真正能帮助到的应该还是非常高频但对精度 (precision)要求还不够高的场景。
谢谢你的问题！
希望这个时代快点到来，目前我觉得AI能帮我写写test或debug就很感激了
@@user-qc5nx2xh7j Generative AI 应该现在很多应用了。大疆软件里面自带剪辑视频，photoshop等很多修图软件自动识别人物，眼睛，睫毛，天空等物体作为蒙版。非常看好。
有没有省流课代表😂是不是总结下来就是关注AI新应用场景和Blockchain更深入的探索 ？
听一个结论回去是没用的
@@kedaibiao 听了两遍，只是想确认下自己的理解是否正确
看增长点就看generationz的消费趋势
课代表回美国了？
课代表不在国内吗？
你以为他傻呀！至少科技也是全世界在美国的一个集散地。他在美国所获得的各种科技信息，等等要比在那个盐碱地要高得多。而且那个盐碱地还没有自由可言。
课代表回美国了吗？我记得你之前是去深圳腾讯了
求问老师的podcast
科技早知道
有没有可能我们对 blockchain 的谨慎态度就像当初有很多人低估移动互联网和云计算的态度一样？
我觉得更大概率高估了，blockchain到底是解决了实际问题还是只是资金蓄水池还有待考量。
我觉得针对具体的use case讨论比这样宽泛的“哲学”讨论更有意义。blockchain有自己的优势和劣势，只要一个use case在需求上对优势的需求大，劣势没有需求，那就是合适的。比如选举。选民不会相信政府机构，选民也不在乎投票后是一秒钟还是两天被系统处理
更何况现在有很多hybrid的模式可以补足blockchain的劣势，未来还是有希望的。个人觉得最大的障碍是目前的中心化机构（政府、巨头）不一定愿意让你这么搞
嗯，我觉得是的。其实web3在实际应用领域真正解决的是一个incentive的问题，社会分配的问题。它是在实际产品上的一种add on，并没有改变实际产品，但是ownership和利润分配都完全不一样了。每一个用户都成为了这个产品的主人或者说股东。而且这个也解决了kick start的问题。superhuman的模式就是这样。本质还是好产品。
课代表你说手机search这个应用场景AR会更慢我觉得不太正确，手机的物理形态天然限制了它取得context的能力，因为手机是放在你口袋里的，它并不能直接看到或者听到你所在的周围环境，而AR glass时时刻刻是可以见你所见听你所听，它的search由于有更好的context只有更加强大更加智能，这种限制是手机永远无法逾越的鸿沟。
比如在和人聊天想知道某个具体的信息，如果是手机你是需要输入完整的search query，但是AR glass完全可以实时通过你聊天的内容预测你想要search什么而极大地减少input。
再比如map的navigation，AR glass绝对可以提供更好的应用，因为它不光有GPS和各种sensor的信息，最重要的是它知道你现在是在看哪里。
再再比如uber打车，在机场最大的问题是不知道来的几十辆车里面哪个是你叫的，AR glass完完全全可以直接显示出开来的车是不是你的（通过自动车辆和牌照识别），甚至可能通过直接人脸识别司机确认。
甚至就算是拍照，AR glass可以保证你再也不会错过任何精彩时刻，而不需要刻意拿出手机来拍摄。
这些应用都是手机这种物理形态完全无法达到的。
手机总体来说是个非常奇怪的human computer interface，它的显示和input都局限在了那么小的一个屏幕上，如果从未来反过来看人类科技长河看，手机肯定就是个过渡期的产品。
当然目前的技术水平距离这种理想的AR glass还很远，但是小扎也说了，AR不是会不会发生的问题而是什么时候发生，总是得下场的。
hmm你好像在突破物理限制去说一个“未来的技术”。可是如果这些物理限制能被突破，比如电池续航能力可以x10，那手机早就更厉害了。现在之所以是现在的形态，是因为在所有物理限制下，这可能就是一个各方面取舍和需求下，性价比最高的解决方案。
同意。手机在目前其实是对人类的input和output的延展而已，像是一个多出来的人体器官，而AR就更加全面和富有想像空间了。但可能过50年回头看，AR也是个过渡产品，可能到后面，脑机接口和云计算之内的才会成为一个比较终极的东西：它可以直接在人脑里获取人看到和听到的东西，完成分析之后再直传进人脑，不需要任何外挂的物理设备。
@@kedaibiao 第一代iphone也是有着巨大的物理限制的，第一代iphone只有单线程，没有mobile data，没有app store，屏幕分辨率极低，屏幕很小。如果你用现在的技术去跑第一代iphone的功能，电池续航轻轻松松10倍，不是电池续航没长，而是这些增加的算力都去干更有用的事情了。而AR就已经到了接近当年第一代iPhone的状态了，第一版的AR glass肯定还离不开手机（就像第一代iphone需要pc一样）。 然而一旦第一代AR glass出来之后，由于它更加合理的交互方式和物理形态，会产生一系列新的应用，现在看得到的所有的物理限制都是AR glass可以迭代的方向。
我是ai从业者吧 我觉得推荐算法 生成视频都是ai初级的落地。ai中长期 会在工厂里 替代很多需要人的重复劳动。在社会层面上 会帮助公司 智库利用大数据 做各种经济 政策的辅助决策 等等。ai的应用还是有很大的广度 只停留在gpt dalle 还是稍微有些局限
谢谢评语。
课代表是回美国了吗？这是在硅谷？
这一看就是回美国了。
你用人工智能做视频访谈 我用人工智能帮我听访谈就好啦。最后就是AI和Ai 对话
请问老师是哪个公众号
硅谷云
@@user-mr8cd1vw3i 多谢
这个徐老师可能对那种GPT3类似的巨型model的原理不太了解。巨型model最终学会的就是把整个大英图书馆的文档，或者整个互联网的数据全部记忆到参数里面，试图总结出各种人类无法解释的“规律”。然后他们根据这些“规律”对你给出的问题提供答案。但是他们所谓的创造性是完全基于你feed给他的training data，也就是所谓的历史数据。目前还没有任何model可以模拟出人类的创造性。如果没有那些传统媒体在不停的手动生产新闻和新的信息并且拿去重新训练模型，GPT3 根本无法知道当前和未来都在发生什么事。他们能创造出的东西永远都是旧的，重复过去某些人已经做过的东西。比如你让它给你写一段最新的某个语言的程序，它根本写不出来，它只能写出那些相对很旧的语言的程序（而且是瞎写的），只不过是因为它在training data里面恰好包含了大量的老程序代码而已。这种模型就算能勉强生成可以让人肉眼看得下去的短视频，就算它的内容勉强符合人类的思维逻辑，它的内容的创新程度和对观众产生的吸引力也比不上一个5岁小孩拍的搞笑视频。而且你花在跑这种巨型模型上的钱，试了几百次最终得到一个垃圾视频，够你拍十个高质量短篇了。
但是这个问题是你觉得人类的创造真的是0到1吗，还是其实也是基于现有的信息。写新文章的人不也是基于他的所有阅读量和信息量吗。人真的有创造的能力吗？还是做的只是对世界的阅读和积累？
谢谢你的详细回答。我之前做过一次GPT3的播客，我同意你从技术上的诠释。但是我的出发点是说利用“历史数据”也可以“创造”一些食物，虽然这个“prediction”还是完全基于training data。
很谢谢我们的听众这么认真得写留言，有机会我们细聊。😀
@@CC-il3ds 人类当然有客观上的创造力，最简单的比如绘画和设计，人类可以轻易创造出自然界并不存在的纹理和图样，这背后的最基本原理是对世界的理解所构建的元认知，而目前AI最大的问题就是无法构建元认知，AI的模型只是在记忆数据并通过一定的概率随机生成，而单纯的概率并不能构建支撑复杂逻辑的系统。
人类的文艺创作也并不都是所谓0-1这么起来的，大多数也是在借鉴前人的基础上去发挥和形成自己的风格，我们很多时候以为的天马行空也会有个内在的规律。放到计算机模型里也一样，它可以大量产生自己的语言程序，在运行的过程中不断提高质量和创造性，最后总有让你满意的视频出现，并且频次和概率还在提升。说到底就是，“创造性”是个很玄学的东西，取决于你对它的定义如何，而机器模型的创造能力可能是被低估了。
油管就是这点好，评论区里没有讨论老师说话中英夹杂的问题。不像b站，居然为这么无聊的问题挣得不可开交。
你提这个点也是够无聊的
你回复我这个点也是相当无聊啊@@LeslieLu-rz4br
你评论无聊相应的衍生物自然无聊，杠精果然在哪里都是杠精@@yr8445
看完了整个过程的鄙人表示这是我追更过的最无聊的TH-cam评论😂
Block chain: DeFi.
每期节目含金量都太高 起码看三次
瘦了
课代表瘦了好多啊
为什么讲AI的时候没提到自动驾驶啊？我觉得未来十年自动驾驶很可能实现呀，不过我可能是错的😂
我也希望😂😂
问问真的在做这行业的， 有几个人说觉得可能真的大规模实现。。。
@@kodreaming Elon Musk 应该不会觉得自己只是在画饼吧，未来10年 who knows..但如果没人去推动，就肯定不会到来
AI 在工业领域的应用绝对会在未来几年爆发，应该是从现在就开始了
不管他们怎么衰退 还是要买水 买食品 水和食品 健康品 房要住 房车更方便
这老师知道chainlink么。。。
元宇宙啊！！
回美国了吗？
课代表应该没有完全理解区块链里的共识协议以及智能合约本质上可以解决什么问题😅
我也觉得没有。有没有一些靠谱资料的我可以去学习一下？
资料已经很多了！但理解不了的人还是很多！没办法，无解！
我相信课代表身边的很多人都有很强的学习能力，如果这一批人都很难理解，那是不是说明了这个技术的一些问题？
我觉得blockchain可能本身代表的是一种代差，至于落地场景的确现在看不到太多的。之所以说代差是因为很多中学生大学生，很多国外的年轻人在追逐加密币，就像30岁以上看TH-cam，而更年轻的人看TikTok。这种代差在时装品牌非常明显，所以可能也会给技术领域带来冲击性的变化。
你说的这两点都是在完全理想化和数字化的世界，也许会真的work.
但是其实现在人类社会的运作模式并没有太大的变化, 去中心化也是对人类社会模式的 一个不现实的挑战，因为人类永远是少数拥有更多资源的人来决定大部分人的命运， 这个东西不是一个技术问题，
至于智能合约在实体世界也有太多局限性， 这也不是一个单纯的技术问题. smart contract is not smart and is not a contract. It is just a piece of code.
提个建议 采访多让嘉宾说 别太急于表达自己的见解
我一定是膨胀了为什么来看这种视频
自动驾驶，电动车，机器人， 看马斯克
代差已经产生和存在了。
我希望AI 可以取代律师和政客
问题来了：如何打造一个忠于党，忠于人民的AI？
选举制度不用去中心化，是因为权力干涉，不是效率问题吧~
the comments for AI is very shadow.
播主水平有待提高啊！听你说话很累！很汗！
哥们儿有点不给面子啊。。。访谈。。。
课代表的认知差距还是很大的
呵呵
这篇文章比较详细总结了我对NFT的技术思考，欢迎就文中内容进行讨论：非同质化代币 NFT 是元宇宙数字化资产，还是一场大骗局？ - 课代表立正的回答 - 知乎
www.zhihu.com/question/501437772/answer/2379491600
谈AI未来的应用场景怎么没聊到Tesla和自动驾驶，以及机器人.............
同问!
替换司机本身已经包含进AI颠覆性这个语境里了，只不过没说到这个topic
先活下去不要失业也不要亏到身无分文。留得青山在不怕没柴烧。
😉 ᵖʳᵒᵐᵒˢᵐ
《区块链概论》推荐给你。实话实说，你们完全不懂什么是区块链！
公司什么都想自己做是不是因为国内的人力成本低
感觉说了很多，又好像没说什么😅
啊？利用衰退？你们真牛逼！还有我特别不信任穿衬衫的还有马克衫的，上一个还是“生态化饭”，
对投资人来说，衰退期确实是投资下一波浪潮的好机会
@@richardgao5553 是个人都知道，你要是吃投这碗饭，现在就该回家抱孙子，不碰就是赢。现在还出来咋呼的，你们什么居心？你自己换到罢了，害了别人知道吗？
去中心化，去数字化。
你咋不注意听讲？我总被你的把拉头发带跑神
你们的聊天几乎没有共识……
冲突才有价值，你说我呼应，那叫相声
哈哈，是播主和嘉宾差距太远，鸡同鸭讲！
英文能再多点么？ 呵呵。
又从腾讯出去了么
没有
@@kedaibiao 那怎么在美国啦？
好家伙 这中英文混装
英文不好可以不看啊。。。在美国大家不都这么说么
完了我英文不行。。听着费劲。。
说了和没说一样，，没啥干货，，
你是腾讯的？ 好奇你现在腾讯的职位是啥， 天天到国外做视频， 这个视频是腾讯投资的么？还是你请假去国外做私人视频？ 好崇拜你啊 ：）
这视频总时长一个小时吧，有点好奇你怎么得出来我“天天到国外做视频”这个观察的……
就我浅薄的认知，中英文混装的人语言能力欠缺一点，无法自由在不同语种间切换，大多数人其实无法自由英语沟通。而完全不混用的人往往才最厉害
有一些英文的术语平常真的用惯了，都翻译成中文来表述，会费力而且不准确，这种情况下中英文混用太正常了，不必过度解读。这位嘉宾对创业和投资的理解都是很深刻的，这才是我们要学习的地方。
知道自己浅薄就少发言！
课代表不是在深圳吗？怎么又跑回美国了？