马克.安德森:为什么人工智能不会导致失业

下文是硅谷顶级风投机构 A16z 创始合伙人马克.安德森发表于 3 月 5 日的一篇文章,很少看到安德森会发表这样悲观的观点。

一起来读一下安德森的最新文章,以下是我的翻译简写。


Why AI Won’t Cause Unemployment

几百年来,尽管资本主义经济体的工作岗位和工资几乎持续上升,但对新技术取代人类劳动并导致整体失业的担忧,一直在工业化社会中肆虐。

过去 20 年里,我们有过两次反技术就业的道德恐慌,分别是:2000 年由互联网促成的“外包”,以及 2010 年的“机器人”。

其结果是:在 COVID 前的 2019 年,我们拥有了人类历史上最好的国家和全球经济,有史以来最多的工作机会和最高的工资。

现在,我们正进入新世纪的第三次类似恐慌。同时,伴随着对受到共产主义启发后的全民基本收入的持续需求。“这次不一样,人工智能是不一样的。”他们说。但这是真的吗?

通常,我会提出反对技术驱动失业的标准论点——见亨利.哈兹利特(第七章)和弗雷德里克.巴斯蒂亚特(他的比喻与人工智能直接相关)的良好总结,而且我很快就会回来提出这些论点。但我甚至认为不需要这些论据,因为另一个问题,将首先阻碍人工智能在大部分经济领域的进展。

这就是:人工智能对大多数经济来说已经是非法的,而且很快,几乎对所有经济来说都将是。

我是怎么知道的?因为技术在大多数经济体中已经是非法的,而且随时间推移,这种情况会逐渐变得更加真实。我是怎么知道的?请看下面这张图:

这张图显示了经济中十几个主要部门经过通货膨胀之后的价格变化。

正如你所看到的,我们实际上生活在两个不同的经济体中。

蓝线部分,是允许技术创新推动价格下降、同时质量也得到提升的部门。

红线部门,则是技术创新不被允许推低价格的部门。事实上,即使这些部门在技术上停滞不前,但教育、医疗保健和住房以及由政府提供或控制的任何东西的价格,正上升到月球。

我们正进入这样一个世界:一台覆盖你整面墙的平板电视,需要 100 美元,而一个四年制的大学学位,需要 100 万美元,而没人对如何系统地解决这个问题有任何类似的建议。

为什么呢?因为红色行业受到政府和这些行业本身的严格监管、控制和瓶颈。这些行业是垄断、寡头垄断和卡特尔,有广泛正式的政府监管以及监管俘获、价格垄断、苏联式的价格设定、职业许可,以及你能想象到的所有其他改进和变革的障碍。这些部门的技术创新,现在几乎是被禁止的。

而蓝色行业则受到的监管较少,技术在其中呼啸而过,每年都在压低价格和提高质量。

请注意,这里作为生产者和消费者相互作用的情感负荷。我们为什么而生气?带着我们的消费者帽子,我们对价格上涨——红色行业——感到愤怒。戴上生产者的帽子,我们对技术颠覆——蓝色行业——感到愤怒。好吧,请选择一个;正如上图中所示的,你不能既拥有蛋糕又把它吃了。

现在想想,随时间推移会发生什么。

受到管制的非技术产品的价格上升;受到管制较少的技术产品的价格下降。哪个会吃掉经济?受管制的部门在 GDP 中的比例持续增长;受到管制较少的部门则萎缩。到了极限的时候,99% 的经济,都将会是受到管制的、非技术性的部门。而这正是我们发展的方向。

因此,人工智能不会导致整体失业率上升,即使这次卢德派的论点是正确的。人工智能,只是在大部分经济中已经是非法的,并且很快就会成为几乎所有经济的一部分。

“等等。为什么红色价格线在上升,而蓝色价格线在下降呢?”

这里,蓝色价格线是指消费电子、媒体和玩具等行业,这些行业大多既没有补贴,也没有政府监管。这意味着:在这些市场上,任何人都可以或多或少地自由应用技术创新来降低价格和提高质量。

这就是为什么,你今天买的电视,比你十年前买的电视要好得多、便宜得多。当三星制造出更好、更便宜的电视时,除了他们的竞争对手之外,没人会对他们生气,他们要么自己去做同样的事,要么就会被淘汰。

而红色价格线,则是针对医疗保健、教育和住房等行业,这些行业得到了政府的广泛补贴和监管,而且往往有垄断/寡头/卡特尔式的行业结构。

这些行业都由政府扶持和支持。如果你补贴一个供应受到限制的产品,会发生什么?它的价格会上升。是什么限制了供应?监管。这就是大多数“消费者保护”法规的效果,它们的出发点可能是好的,但是很快,就会被现有供应商劫持,以保护自己免受新的竞争。这就是为什么在多德.弗兰克法通过之后,新银行的创建几乎终止。有许多这样的案例。

设身处地地想一想:在某个红线行业的垄断/寡头/卡特尔式的在位者。你关心的是什么?只要没有变化,你的生活就会很美好。你得到了一大笔钱,而且不需做任何新的事。因此,你永远在游说政府,并与其他在位者合谋,以阻止变革。什么是最可怕的变化形式?技术变革。你试图阻止的主要事情是什么?技术变革。你的预防工作做得如何?非常好,看看红色价格线就知道了。谁为你预防?你在政府中捕获的代理人,你向他们提供奢华的竞选捐款和旋转门工资,同时他们大声宣称要保护消费者免受你的影响。必要时重复,直到你有一个完全的垄断,拥有无限的价格和无限的利润。

* “那么,这是否意味着人工智能不会对我们的社会产生深刻影响呢?”

不是,人工智能将对我们的社会产生深刻的(而且几乎完全是积极的)影响。它只是不会像许多人期望的那样在经济中显示出来。

具体而言,因为未来大多数工作都将是在红色的、受到监管的部门,无论人工智能变得多好,大多数工作都是完全安全的。

* “所以我们不需要全民基本收入?”

不,我们已经有全民基本收入,这是为了所有在红线部门工作的人(不是他们的错,但这是事实)。每当你购买任何红线项目时,你都是在为它付钱。在未来,这将是几乎所有的人。

* “好吧,那么,等等。你是说所有这些对我这个消费者来说真的很糟糕,因为我只是想过我的生活,供养我的家人?”

是的,这对你来说很糟糕。这就是为什么你感觉生活中所有重要的东西都越来越贵了。因为它是。

* “但是……为什么我们要忍受这些?”我不知道,你为什么?


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OpenAI 创始人 Sam Altman 的另一个隐秘项目让我大开眼界

这是一个 Web3 项目。

OpenAI 创始人萨姆.奥特曼的另一个联合创业项目涉及“人格证明网络”,名叫 Worldcoin,旨是扫描人的眼球虹膜,以生成唯一的标识符。结合 OpenAI,我们似乎可以这样来理解:

奥特曼的 Worldcoin 项目将解决未来机器人包围下的“人”的身份问题。

但由于这个项目不涉及生物识别数据,在扫描人的虹膜后,就会把扫描结果丢弃,也就是说:

Worldcoin 的真正目标是,用以验证 “XXX人的唯一性/独一无二性/你是一个人类”的证明,而非身份验证。

截至目前,该项目已经扫描了全球接近 130 万个眼球。

需要注意的是:

考虑到奥特曼是在 2019 年初卸任 YC 总裁,并正式出任 OpenAI 的 CEO,以及 Worldcoin 这一项目也创立于 2019 年,似乎我们可以这样来推测:

在奥特曼的大脑里,其实早就有了关于机器人充斥全球时该怎么办的解决方案。

根据我查阅的历史数据:

Worldcoin 成立于 2019 年的德国柏林(应该是考虑到了美国的监管环境),2021 年时获得了包括 A16z、Coinbase Ventures、LinkedIn 联合创始人兼执行主席里德.霍夫曼等 18 位投资者的 2500 万美元,估值 10 亿美金,这个时候,Worldcoin 已经是一家独角兽公司。

紧接着去年 3 月的 ICO 中,Worldcoin 又获得了由 A16z 及硅谷顶级技术投资者 Khosla Ventures 出资的约 1 亿美金投资,目前估值已经冲到了 30 亿。

几个问题如下:Worldcoin 的愿景是什么?其总量为 100 亿个代币的代币经济学是如何设计的?奥特曼又将如何运营它以快速实现其全球 10 亿注册人口的“小目标”?

(一)

根据我了解到的信息:Worldcoin 将在今年上半年全面启动。

需要注意的是:尽管已经取得了惊人的技术突破,但目前全球 80.5 亿人口中,加密技术仅覆盖了约 3% 的人口。更不要说是全球广泛采用了。

这里,有一个“鸡与蛋”的问题:

首先,你很难去说服新用户采用没有被广泛持有的加密货币,但另一方面,除非有足够多用户,否则这种从去中心化的集体所有权中受益的用户体验并不会好。

因此,为让尽可能多的人分享同一种新货币,市场上已经有很多 Web3 项目。如由 A16z 与 Khosla Ventures 多次领投的 Helium。

这是一个物联网开发平台,它构建了点对点的无线网络,通过奖励任何人成为网络运营商来简化任何与互联网的连接,希望为物联网 (IoT) 增加新的隐私级别,确保全球用户的安全。

当更多用户加入并激活热点时,将开采 Helium (HNT) 代币。截至 2023 年 1 月,Helium (HNT) 上有超过 2.5 万个热点作为节点,覆盖全球。而今年 1 月,Helium (HNT) 的价格上涨了 83.41%,成为市场上表现最好的加密货币之一。

另一个 Web3 案例,则是由 USV 领投了 A 轮的 Leap,这个案例运用在能源领域。其目标是:让任何人都能够进入全球能源市场。具体来说:……

本文剩余内容的主要摘要如下:

1,美国市场上还有哪些发展良好的 Web3 项目?

2,Worldcoin 的愿景和推理过程是什么样的?其总量为 100 亿个代币的代币经济学是如何设计的?

3,奥特曼又将如何运营 Worldcoin 以快速实现其全球 10 亿注册人口的“小目标”?


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Instagram 的两位创始人用 AI 做了一个新东西

Instagram 是我最喜欢的 App 之一。可惜的是:因为与扎克伯格意见不和,其两位创始人凯文.斯特罗姆与迈克.克里格在 5 年前离开了 Facebook,成为当月美国科技界的最大新闻。

曾经,Instagram 的成长速度是这样的:60 天内,注册用户达到 100 万,一年内突破了 1000 万。两年后,被扎克伯格以 10 亿美金收购,公司只有 13 个人。而现在,Instagram 在全球有超过 10 亿月活,且变现能力超级强,去年创造了 514 亿美元的收入,约占 Meta 去年总收入 1166.09 亿美元的 44%。

需要注意的是:即便是在创始人离开之后,Instagram 的“用户参与率”还是相当惊人的。根据我手上刚刚拿到的《2023 年社交媒体行业基准报告》,如下图 1:

2019-2022 年,Instagram 的“用户参与率”一直排名美国前三大社交网站的首位,把 Facebook 和 Twitter 远远甩在了身后。

但如果只对 Instagram 做自我比较,则它去年的“用户参与率”还是同比下降了 30%。这可能是创始人出走、Instagram 被添加了许多功能,以及 TikTok 崛起的共同结果。

图 2 则显示:2022 年全球经济都不好,为此 14 个最大行业的顶级品牌商们减少了在 Facebook 与 Twitter 上的投资(发帖数量),但在 Instagram 上的投资却是持平的,可见 Instagram 的强用户参与度。

不过一个问题是:在离开了 Facebook 之后,两位创始人会选择什么新项目再出发呢?

5 年后,答案出来了:竟然是一个偏冷门的行业—— 用 AI 来做“个性化新闻”的新闻阅读器 Artifact。

也就是中国字节跳动的“今日头条”。但是 Artifact,又绝不是“今日头条”。让我们来看看 Artifact 究竟有什么特殊之处。


(一)

为说明什么是 Artifact,请允许我先从今日头条的海外克隆版为什么会失败说起。

2015 年,字节跳动曾在海外推出过今日头条的“克隆版”——TopBuzz,但没有达到预期。2020 年 6 月,TopBuzz 被字节跳动关闭。

尽管我不知道其失败的具体细节,但是我了解美国市场,我大概知道是什么原因造成了 TopBuzz 的落幕。

TopBuzz 在美国市场实际上有三个最大的障碍:……


本文剩余内容的主要摘要如下:

1,为什么今日头条的海外克隆版 Topbuzz 会失败;

2,Aritfact 的特殊之处,以及为什么我认为 Artifact 有机会;

3,给关注社交领域的创业者/投资者一份非常有价值的全球报告《2023 年社交媒体行业基准报告》,该报告有衡量社交媒体成功与否所需要的一切信息。主要是海外市场,包括你会看到 TikTok 惊人的平均用户参与率——高达 5.69%,把全球社交网站都远远甩了出去。


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“僵尸 VC” 的兴起

对于一些风险资本家来说,正在接近活死人之夜。

根据 CNBC 的最新报道,因为许多 VC 将无法募集到新资金,未来几年内,全球范围将出现大量的“僵尸VC”。

所谓”僵尸VC”是指:一家 VC 无法从 LP 那募集到新资金,同时,不再能够产生有意义的回报,因此也就不再给创始人开新支票。转而,开始专注于管理现有投资组合公司,与此同时——准备最终倒闭。

全球企业家网络 Techstars 的CEO 马埃勒.加韦特告诉 CNBC 称:

“我们预计会有越来越多的僵尸 VC;他们仍然存在,因为需要管理以前基金所做的投资,但无法筹集到下一支基金。未来几年内,可能会有高达 50% 的 VC 成为僵尸 VC。”


需要注意的是:僵尸 VC 通常都发生在经济低迷期。且 VC 结束方式与公司关闭不同,其结束方式通常为:

因为基金关闭需要 10-12 年,所以基本上他们不会加薪,管理费也会下降。人们离开,最终只剩下一个管理投资组合的骨干团队,直到它在允许的十年内全部退出。这就是 2001 年互联网泡沫崩盘之际所发生的事。


(一)

让我们先来看一下目前 LP 大撤退的情况。

根据《华尔街日报》援引数据提供商 Preqin 的数据:

由于宏观压力开始从创业者转向支持创业者的投资者,去年第四季度,VC 向 LP 的筹资总额降到了十年来的最低点。

去年第四季度,VC 总共为新基金筹集了 206 亿美元,同比下降 65%,是自 2013 年以来最低的第四季度总筹资额。

与此同时,该金额也不到去年三季度筹资额的一半。也就是说,这是自 2009 年以来总筹资额的首次环比下降。

此外,LP 在去年第四季度时总共投资了 226 只 VC 基金,这是自 2012 年以来同期最少的一次。相比之下,2021 年最后三个月科技股见顶时,LP 们总共支持了 620 只 VC 基金。

也许,VC 们的募资下降并不奇怪。

一方面,是长达数年的创业公司上市荒,使 LP 们再用来做投资创业基金的现金流出现枯竭;另一方面,二级市场上的股票持续下跌,而一级市场上项目估值适应这种降温的速度较慢。一些 LP 指出:

其中一些 VC 基金,其现在持有的非流动性资产已经远远超过了其投资政策所允许的水平。……


本文剩余内容的主要摘要如下:

1,针对这种 LP 大撤退,美国 VC 的应对措施是什么?包括一些最知名的 VC 如 A16z、红杉资本、老虎环球等,分别如何应对这种糟糕的环境?

2,新兴 VC 和 GP 的境况更加糟糕,因为缺乏向 LP 证明自己的投资回报纪录。

3,VC 的衰败不会像公司倒闭那样明显,也不会大规模裁员,那么有什么迹象表明 VC 正走向僵尸VC?


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对 VC 的监管,开始了。

我在 1 月 9 日知识星球文章最后,乌鸦嘴了一句:

“我个人的看法是:正像目前美国的大科技公司在遭到反垄断监管之后出现了衰落,风险投资行业很可能也会马上迎来更加多的监管。”

不幸的是,更多行动真的在发生。

1 月 30 日,美国证券交易委员会(SEC)委员、由前总统特朗普提名的民主党人 Caroline A. Crenshaw 在第 50 届年度证券监管协会上,大谈特谈了她对私募市场的看法:

“过去几十年里,私人证券发行的增长速度明显快于公共市场。考虑到现在公司 IPO 的时间要长得多;其他人则选择根本不公开;以及公司不再需要通过上市来筹集大量资金。今天我将讨论 Regulation D(“Reg D”)的规则 506。

该规则是大型私人发行人从无限数量的合格投资者那里筹集基本上是无限的资本所依赖的主要豁免。我将重点关注 Reg D 的初衷,并讨论允许无限资本流入私人市场的一些‘后果’。最后我将建议进行一些适度的‘改革’。”

表面上看,这似乎是由 FTX 事件导致,但更根本的原因是:

20 年前,几乎没有多少人关心 VC。但现在,消费者已经越来越信任 VC 所投资的年轻公司,包括像 FTX,其实只有 3 年历史,但不妨碍有 100 多万人把自己的加密货币交易交给了它。

而随着这些年轻公司开始做越来越重要的事,如自动驾驶、电动汽车等,VC 所涉及的世界影响力和社会责任也越来越大。这些,恐怕是 VC 自己也始料未及的。

就在我写这篇文章的时候,FTX 的投资者发起了一场集体诉讼,称私募股权、风投机构为 FTX 提供了“合法性”,包括红杉资本以及 Paradigm 在内的风险投资机构都被指控,投资者指控各种违反州和联邦法律的行为,包括虚假陈述、虚假广告和民事共谋。


(一)

让我们来看看究竟发生了什么。

需要注意的是:传统上,SEC 从未真正关注过 VC 行业,两者就像生活在两个星球的人,但 FTX 事件打开了闸门。

根据 1 月 6 日 Politico 的报道:

SEC 正在对一项规则进行最后的修改,该规则将使投资者就——不良行为、疏忽,或鲁莽行为——更容易起诉风险投资机构。这也意味着:VC 们将面临所有类型的诉讼风险。

当然,SEC 正在修改的规则不仅适用于 VC,也涵盖任何已受到 SEC 监管的私人投资基金,包括:PE、对冲基金以及某些房地产投资公司。

但由于 VC 的投资模式——其绝大多数投资都会失败,这些规则也可能让 VC 特别烦恼,因为对于少数成功的投资,VC 们不总是能在尽职调查中发现自己所投资的创始人“是个骗子或者有其他严重问题”。

根据 Politico 的报道,该提案最早可能在本季度完成。


(二)

那么,SEC 将如何监管风险投资行业呢?

1 月 30 日尽管 Crenshaw 明确其陈述仅代表自己,不代表 SEC,但我们仍然可以从中窥探到 SEC 可能采取的监管模式。

这里,需要先说的一个历史背景是:

1933 年,美国通过了《证券法》,主要是为应对大萧条前的 1929 年股市崩盘。在 1929 年前,美国所有证券市场都是私有的。而通过《证券法》和《交易法》,以及国会赋予 SEC 的权力,很大程度上开始了对这种黑暗的纠正。

《证券法》的设计是为了保护投资者,它创建了需要注册的公共市场,因此,信息共享过程旨在减少证券发行人与其当前和潜在投资者之间的明显信息不对称。

这个框架,也是历史上流动性最强的资本市场的基础,其有意限制了私人公司的筹资能力,如果它们不提供注册声明或注册声明将提供的信息。但几十年来,SEC 也制定了几个可以获得豁免的安全港。

包括 Reg D。与此同时,SEC 的这些豁免范围一直被认为过于狭窄。

并且从一开始,获得豁免的 Reg D 就是为促进美国的小企业能够获得资本。由此,SEC 这几年在促进中小企业资本的名义下继续扩大 Reg D,以便小企业社区能繁荣成长。

但自 1982 年以来,Reg D 规则 506 以及《证券法》下的其他豁免,已经完全改变私人市场,并使后者产生了膨胀效应。

Crenshaw 称:“Reg D 为独角兽的出现铺平了道路。这些公司不仅可以像小企业一样依靠 Reg D 来筹资,还可以留在私人市场的同时继续筹资并增长。这种豁免例外已经不再狭窄,但允许发行人在没有任何注册要求的情况下发展得如此之大是有后果的。”

后果包括:投资者保护、私人公司估值过高、公司治理是否健康、对小企业的负面影响(Reg D 的无限性质实际上导致了它可能正在伤害它旨在帮助的小企业),因此 Crenshaw 建议对 Reg D 进行“渐进式”的改革。

简单讲,就是修改 Reg D,使其看起来更像是 Reg A。需要注意的是,这是一个分层系统,其中对信息的报告要求,会随着产品规模的增加而增加。

也就是说,私人市场上越大的公司,将受到的监管越多。


(三)

当然另一方面,风投行业自身也在调整——VC 们已经感受到来自 LP 层面的“监管”压力。

部分是受到 FTX 事件影响,部分是受到去年科技股暴跌以及目前羸弱的二级市场的影响。

根据美媒的报道:红杉资本已经降低了两支基金的管理费。

这两支基金一支是成立于去年初、规模为 6 亿美元的加密基金。另一支也是成立于去年、规模为 9.5 亿美元的生态系统基金。(后者主要用来支持红杉人脉网络中的第三方基金,如红杉很早以前就支持了 YC)。

红杉资本削减管理费的具体做法如下:……    


本文剩余内容的主要摘要

1,红杉资本具体怎么削减管理费?将可能引发什么样的连锁反应?

2,OpenAI 已经开始新一轮炒作周期,但 LP 对创业投资者的信任目前可能正处于历史最低点,这可能给 VC 造成什么影响?

3,美国风险投资世界正在关注 SEC 采取监管行动,SEC 正在拟议的法规将对 VC 行业带来什么影响?


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我的英文博客订阅读者的地域分布图

备受激励^-^。在发布我已推出英文博客消息的当晚,就有超过 100 位读者订阅了我的英文博客,横跨美国的 7 个州和全球 14 个国家。

美国读者主要集中在加州、纽约和华盛顿。

所在国家排名前几位的是:美国、中国(包括中国香港)、新加坡,和日本。

谢谢大家。遵守和大家的约定,我昨晚已经发出了第一篇英文博客。需要 Gmail 订阅的朋友特别注意:Substack 的订阅邮件有可能被放到 Spam 里?

因为面对英文市场,我的英文博客内容会和硅发布不同,欢迎后台还没有订阅的全球读者订阅我的英文博客。地址是:

https://lynnyang.substack.com/

当 AI “读光” 了所有东西后会发生什么

如果人工智能没有高质量的散文可供摄取,那么人工智能的梦想可能永远不会成为现实。而现在,高质量的散文已经没有多少了。

根据国外的一项研究,像 ChatGPT 这样的程序,将在 2027 年耗尽高质量的阅读材料。

和大家分享一篇文章:当 AI “读光”了所有东西后会发生什么?这是我在我的知识星球里推出的新栏目“大阅读”中的第一篇。以下是我的翻译简写。


近年来,人工智能已经证明自己是一个快速的学习者,尽管其教育方式让最残忍的校长也感到羞愧。

人工智能被锁在密不透风的博尔赫斯式的图书馆里数月,没有上厕所的时间,也没有睡觉时间。它们被告知:在完成人类文化的自学速成课程前不能出来。教学大纲上的内容是:我们人类曾产生过的所有现存文本中的相当一部分。

当人工智能从这些史诗般的学习课程中浮出水面时,已经拥有了令人惊讶的新能力。他们是拥有最灵活语言思维的人——超级多面手——可以可靠地在十几种语言间来回翻转;AI 现在可以实时翻译 100 多种语言;可以模仿各种文学风格写出合格的押韵诗。DeepMind 的 Ithaca 人工智能可以看一眼刻在大理石上的希腊字母,就猜出几千年前被破坏者凿掉的文字。

所有这些成功表明:人工智能的发展方向是有希望的。只要把越来越多人类创造的文本塞进它嘴里,然后,等待奇妙的新技能显现。有了足够数据,这种方法甚至可能产生一种更流畅的智能,或者类似于那些萦绕在我们几乎所有未来神话中的人类人工头脑。

但问题是,就像任何高端的人类文化产品一样,好的散文是已知宇宙中最难生产的东西之一。它不是无限供应的,而且对于人工智能,不是任何旧的文本都能够做到。

对书籍进行训练的大型语言模型,质量要比对大量社交媒体帖子进行训练的模型好得多。但当我们计算还有多少结构良好的句子可以被人工智能吸收时,数字并不令人鼓舞。

由 Epoch AI 的 Pablo Villalobos 领导的一个研究小组最近预测,像 ChatGPT 这样的程序,将在 2027 年耗尽高质量的阅读材料。如果没有新的文本进行训练,人工智能最近的热度可能会过早地结束。

……

本文剩余内容的主要摘要如下:

1,也许到最后,大数据的回报会越来越少。到时,就文本而言,该领域数据驱动的进展可能会大大放缓,使人工智能和所有其他东西都无法达到。

2,与此同时,人工智能中的视觉学习者,同样面临有一天训练数据可能会短缺的问题。

3,那么该如何为人工智能增加人类的文化生产呢?一种令人不安的方法是:在我们每个人的脖子上都戴上一种加密装置,以记录我们每个人的每一个语言行为。


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为什么我对 ChatGPT 是悲观的

前一阵身体不好,我休息了一阵,顺便“追溯”了一个我写过的人工智能软件。

真吓人,其收入比我预估的还要高。根据 ARK 团队引用 Sensor Tower 数据:其年均收入本来不到 1000 万美元,峰值时是约为 1600 万。但自从推出生成式 AI 功能,收入增长了约 100 倍。

也就是说:按年率计,其在 2.5 周内共创造了超过 12 亿美金收入。这还只是在 iOS App Store 一个应用商店里。

扫描下方二维码,到我的知识星球阅读这是一个什么 AI 软件

而这种飙升的销售额,不仅仅是因为用户群激增,还因为有了更高的货币转化率。

如下图,其日活用户数也因为推出生成式 AI 增加了 37 倍,每个用户的货币转化率则增加了约 3 倍。

这也让我想到了一些很有意思的话题。


(一)

第一个话题是:谁将会是这一波 AI 创业浪潮的主力军。

显然,要形成爆款,背后是需要产品和商业模式设计的。前两天,我看到美国最大独立风险资本家 Elad Gil 提出的一个观点,我觉得很有意思,特别摘抄给大家。如下:

“这一波 AI 创业浪潮的人才库将发生转变——将由(原来的)博士和科学家,转变为以产品、用户界面、销售和应用程序为中心的构建者。预计未来几年,将有大量以产品/应用程序/UI 为中心的创始人涌入该领域。”

第二个话题,则涉及到了我在上一篇文章中埋下的一个伏笔。当时我说:

“究竟,人工智能是会‘消除’我们的人性,还是会‘突显’我们的人性?

在 ChatGPT 案例中,它似乎是前者。因为创造无限规模看似独特且引人注目的声音的边际成本,现在是零。但是机器,不是在社会关系中具有真实身份的一个 ID。随着机器 ID 和机器信息的泛滥,我们真实人类的‘身份’也在消失,是谁说的话已经不重要,剩下的,只有信息本身。

而另一方面,类似我在前文中提到的这种人工智能软件却在告诉我们,我们的人性也许正在凸显。”


换句话说,作为一个个人消费者,而不是企业主,我对 ChatGPT 其实是悲观的。



(二)

我悲观是因为,

造成 ChatGPT 火爆的原因其实有两个:一是它的易用性;二是它免费。

但迟早,ChatGPT 是要收费的。

包括最近 OpenAI 已经为 ChatGPT 的免费与独角兽 AI 公司 Jasper 产生摩擦。

后者是前者的客户,付钱买 GPT-3 的使用权,它自己已有十万客户,其中 3/4 每月会向其支付 80 美金甚至更多。但 ChatGPT 突然横空出世,工作方式与 Jasper 的核心产品很像,并且还是免费的!

OpenAI 创始人奥特曼为此向 Jasper 保证:ChatGPT 不会永远免费:“我们不会试图去与我们的合作伙伴竞争。”

现在让我们来设想一下:那么一旦 ChatGPT 开始收费,事情将如何发展呢?


(三)

《大西洋月刊》最近有篇文章《金钱会扼杀 ChatGPT 的魔力》正好表述了这个观点,作者是乔治华盛顿大学媒体与公共事务学院的副教授大卫.卡普夫。

简单讲:

对于那些非常大的行业如教育、医疗等,ChatGPT 其实很难真正去改变他们的核心工作。而对于一些较小的、混乱的行业,如市场营销等等,一旦开始收费,则 ChatGPT 的“价值”势必会开始倾向于为公司服务,而不是为消费者个人服务——因为随时间推移,产业会朝着“钱”所在的方向发展。

《大西洋月刊》的几段原话如下:



“我们可以从早期网络的发展轨迹中吸取一些教训。我教的课程叫‘数字未来的历史’,每一个学期我都会给学生看一个1990年代的电影 <Hyperland>。1990 年代的软件代理,听起来很像是今天定义我们数字体验的算法推荐引擎以及新闻提要。

不过,这里的关键区别是,这些‘软件代理管家’在现实中是为了谁服务。

早期的软件代理,是为了由我们每个人亲自去控制和定制。但今天的算法,是根据开发和部署这些算法的公司的需求以及利益进行优化的。Facebook、Instagram、YouTube 和 TikTok,都在算法上试图增加你在其网站上花的时间,目的是为平台利益服务,而不是为公众和消费者利益服务。

如果以史为鉴,像 ChatGPT 这样的工具,其影响大多会在现有行业内产生,而不是以直接竞争的方式来颠覆现有行业。长期趋势是,新技术往往会加剧不稳定,而大型的、有利可图的行业通常会抵制新进入者,直到他们将新兴技术纳入现有工作流程中。

技术专家常宣称医疗保健、医药和教育即将被破坏,这不是因为这些行业特别容易受到新技术的影响,而是因为,这些行业是经济中如此庞大的部门。

DALL-E 2 可能是一个针对自由平面设计师的破坏球,但那是因为这个行业太小,而且没有组织,无法自我保护。美国律师协会和医疗保健行业则在设置进入门槛方面要有效得多。ChatGPT 不会是大学的终结,但它可能是大学论文出租业务的终结。它不会是《纽约时报》的终结,但它可能是重建地方新闻的又一障碍。而由自由职业者串联起来的职业可能会发现自己陷入了严重的麻烦。一个简单的经验法则是:越是不稳定的行业,中断的风险就越大。

所谓山姆.奥特曼设想的问题是:即便计算机程序能提供准确的医疗建议,但它仍然无法开出药物、订购放射检查,或是提交说服保险公司支付费用的文件。美国的医疗费用不是由医生的工资直接驱动的。(同样,几十年来,高等教育的成本一直在飙升,但请相信我,这不是由教授加薪驱动的。)

作为一个指导性案例,我们可以来考虑一下生成式 AI 对公共关系行业可能意味着什么。让我们暂时假设,无论是现在还是很快,像 ChatGPT 这样的程序将能以现有成本的一小部分来提供平均广告副本。ChatGPT 的最大优势是,它产生陈词滥调的能力:只要稍加哄骗,就能找出经常被组合在一起的词语。大多数市场营销的材料都是完全可预测的,完全适合像 ChatGPT 这样的程序——只要试着要求它提供几句关于牙膏的美白特性。

这听起来像是一场全行业的大灾难。但是我怀疑,其影响将会是温和的,因为这里有一个采用的障碍。

请问,哪一位高管会选择向他们的董事会和股东传达一个伟大的成本节约措施,即:让一个神经网络来负责公司的广告工作?ChatGPT 将更可能发生的是被纳入到现有公司中。公关公司通过在生产过程中加入 GPT 类型的工具,这使他们能雇佣更少的人并收取相同费用。行业变化将是缓慢的,正是因为现有制度安排在设计上会引起摩擦。

然后,还有一些未解答的问题,即新旧法规将如何影响生成式 AI 的发展等等。

随时间推移,机构会适应新技术。新技术被纳入大型、复杂的社会系统。每一项革命性的新技术都会改变,并被现有社会系统所改变;它不是一种不可改变的自然力量。这些收入模式的形状在几年内都不会清晰,而我们集体拥有影响这些收入模型发展的机构。最终,这才是我们应该关注的地方。”


(四)

综上,回到文章最初开始的地方:

我想表达的是:对比 ChatGPT 和我在文章最前面提到的人工智能软件,

虽然后者的爆发式力量有可能是一次性的,但它在使用生成式 AI 的方式和思想方面——凸显了人性的部分,而不是消灭人性的部分,也就是“个性化的 AI 模型”部分,可能会在未来带来重要的商机。

至少,其采用生成式 AI 的方式已经证明了:我们消费者个人愿意去为个性化 AI 付费。而这可能也应该会激发许多消费级 AI 和企业级 AI 解决方案思路的涌现。

这个人工智能软件究竟是一个什么应用?AI 与 Web3 的关系又是什么?需要大家到我的知识星球第 370 节阅读。


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美国顶级风投 A16z 为什么关闭了科技网站 Future?

我做媒体,我关注创投圈,所以当 Insider 爆料“A16z 的科技网站 Future 已经死在了水里”时,我觉得有责任来多说几句——这涉及了投资机构最关注的一个问题:VC,究竟要不要做媒体?

Insider 指出:“可耻的失败,凸显了从无到有建立一个新媒体品牌的挑战”;以及,引用了部分记者的冷笑:“Future 的文章里,甚至都没有最合理的质疑。”

然而 Insider 首先就搞错了一个基本事实:A16z 从来就没有想过要做一个媒体。

很显然,造成 Future 死亡的真正原因是创投圈残酷的生命周期。

A16z 关闭 Future,就像现在任何一个美国 VC 在其投资组合公司耳边吹的冷风一样:

当市场上钱很多时,做任何试图扩张的事都是对的。但当市场上出现流动性紧张甚至这种紧张遥遥无期时,公司裁员、业务线收缩——突然之间,领导者们意识到,需要重新评估自己投入一件事情的“性价比”了。


(一)

“Future 的文章里,甚至都没有最合理的质疑。” 

Insider 引用的这句话,凸显了传统记者与创投圈冲突不断的根本原因——在美国,这两个群体都号称要改变世界,但这两者改变世界的方式是非常不一样的。

其中,创投圈的核心价值观一直是“做梦”。

这就是为什么红杉资本合伙人、亿万富翁 Doug Leone 在爆出 FTX丑闻时会这样向外界道歉道:

“短期内,红杉资本可能会因此改变投资原则,接下来的 3-6 个月里,我们会少做梦。”但随后,他马上又补充道:

“(但)就像生孩子,你会在三个月后一年后忘记生孩子的痛苦。我们希望从事梦想中的事业。我们不想失去与你保持一致、并与你一起梦想的真正信念——如果失去它,我认为我们就倒闭了。”

Doug Leone 的话是真实的。

风险投资的核心,一直是专注于技术如何改变人类。这就决定了:整个风险投资模式,本质上是在为“失败”提供资金,直到找到了“成功”为止。

在大众看来,这可能是一种无知或者天真,但最好的投资者和创始人,都是这种最纯粹的“乐观现实主义者”。

而不幸的是,也正是这一点,解释了为什么几乎每隔几年,创投圈就会出现大规模的欺诈案。甚至很多早期项目的投资者,个人都有过被欺诈的经历。

从文化上讲,VC 的文化,更加倾向于基于创始人或是某个大市场来做投资,而不是基于深入的尽职调查——这也和传统记者的经历或者说最高荣誉,截然相反。

总而言之,创投圈是一个很小众的群体。其阅读品味,也很小众。

A16z 当然不会 Low 到天天在Future里说自己的投资组合公司有多好。事实上,Future 是一个聚合了很多前沿人士观点与见解的地方思考。Future 似乎想要建立起一个吸引前沿观点碰撞的科技乐观主义乐园——想一想,创业者都喜欢看科幻小说——就像当年凯文.凯利给《连线》写的发刊词一样:“成为一个反向的时间飞船。”但显然,随着科技股在二级市场上的连连溃败,击破了这种集体做梦的氛围。

下面这两张图,清晰地表明了 Future 的读者阅读曲线变化,与整个纳斯达克指数的波动曲线,惊人地吻合。

Future 创建于科技乐观主义的最顶峰——2021 年 6 月。之后,访问量在今年秋天逐渐减弱,直到 10 月 Future 停更。

尽管今年开初,我一直在写全球风险投资总额一路下滑,但需要注意的是:今年的第三季度,是整个风险投资资金大回撤的时间点。

根据 CBInsights 数据:今年第三季度,全球风险投资总额锐减至 745 亿美元,为九个季度以来的最低水平,季度降幅为 34%,是十年以来的最大降幅。

曾经,成为独角兽是多年来创业公司的目标,但现在是“蟑螂时代”——公司要不惜一切代价生存下去。目前,许多年轻公司的生存都受到了质疑,整个创业生态系统面临逆风。


(二)

另一方面,Future 当然也不是媒体。

对此,美国独立科技专栏作者本.汤普森有过一段精彩的描述:


“Future 称:‘我们的视角,是对技术和未来的理性的乐观’。而我作为《纽约时报》的一个长期订阅用户,我认为:《纽约时报》的视角,是对技术及其影响的理性的怀疑。

这其中,值得注意的是:两者如此不同的视角,实际上和他们各自的商业模式,是完全一致的。

A16z 的商业模式,当然是风险投资业务。

温马赫斯在接受彭博社的采访时明确表示:

‘风险投资中最重要的三件事是:看到交易、挑选交易,以及赢得交易。如果我的职能,能够帮我们看到交易,那么我就为推进 <Future> 做出了贡献。’

我写上述这一些是因为:了解商业模式,一直是了解组织行为的最可靠的方法之一。”


显然,要理解 A16z 为何关闭 Future,需要先了解一个基本问题:A16z 从哪里来,又要到哪里去?

作为美国 VC 圈的后期之秀,A16z 创建于 2009 年,当时两位合伙人想迅速出名,因为在投资圈,交易流就是一切。马克.安德森经常说:“如果你在一家二流机构工作,你永远没有机会接触到一流公司。”

但此时,A16z 没有知名度,甚至都没有投资案例。换句话说,影响力策略,只是 A16z 投资策略的其中一个手段。

这个手段在一个难得的牛市/抢项目更加激烈的市场,飙升成为了一个更宏大的野心,但随着牛市的枯萎,做这件事的性价比就需要被重新考量了。

正如 Insider 引用消息人士的说法——“A16z 清晰地意识到:鉴于目前机构的知名度,已经不值得花时间和精力来建立一个新的独立品牌。”

于是其迅速回到了成本更加低的“播客”上——A16z 的底线其实一直是:增加自己机构的影响力,并保持这种能够让创业者最低成本直接触达自己的渠道能力。

如果这就是媒体,那么 A16z 从来就没有放弃过做媒体。


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这一次 AI 浪潮会造就价值万亿美元的创业公司吗?

(一)

几乎在每一次技术浪潮中,浪潮的价值创造,都会一部分流向创业公司,另一部分流向既有大公司。

如在移动浪潮中。

移动的价值创造,大部分都流向了既有大公司。像中国的腾讯;美国的苹果、谷歌、Facebook 等。这种大公司与创业公司的价值创造比,在移动中大约是 8:2。

而在 Web1 中,事情是反过来的。

Web1 的绝大部分价值创造,都归属于创业公司。像谷歌、亚马逊、Facebook、Netflix 等等,与甲骨文、IBM、微软、苹果等既有大公司的价值创造比,大约是 7:3 或是 6:4。

而相比之下,Web3 与人工智能是两个例外。截至目前,Web3 的全部价值创造,百分百都流向了创业公司。如以太坊、比特币、Coinbase、币安等。现有金融服务或基础设施公司基本上没有参与价值创造。

上周,《华尔街日报》还发表了一篇文章 <How Crypto’s Collapse May Have Done the Economy a Favor> 指出:

“加密公司在一个闭环中运作且深度互联,但与传统金融没有明显联系。这解释了曾价值约 3 万亿美元的资产类别如何可能损失其价值的 72%,著名的中介机构可能破产,但却对金融系统没有明显的溢出效应。”

与此同时,人工智能是另外一个极端。人工智能的第一波价值创造,基本上都流向了既有大公司。


(二)

以上这个理论模型,由美国最大独立风险资本家 Elad Gil 所提出。

Gil 认为:过去十年中,虽然有很多“AI 优先”的创业公司。但大致上,整个前一波 AI 优先的创业公司都做得不好。

原因可能有以下几个:

第一个是,上一波 AI 技术不够好,导致产品差异化方面没办法做出比现有产品好上 10 倍的产品。

第二是,在上一波 AI 浪潮中,“数据优势”很重要,因此初创公司无法战胜大公司。

第三是,许多上一波 AI 公司参与竞争的是“硬市场“——也就是像教育或者医疗保健这样的市场。在这种市场中,技术创新常常会被其他因素所打断,如——市场结构、监管或是既得利益者不关心最终用户的实际需求等等。

“有些市场很难。即便加入机器学习可以使某些东西好上 10 倍,也可能因为其他原因而无法被采用。”Gil 指出。随后,他提出了一个问题:

那么,这一次 AI 浪潮会不同吗?这一次 AI 创业公司能够大幅提高它的市场占有率吗?


(三)

需要注意的是:和吸睛的生成式 AI 创业公司一样,目前微软、Salesforce 等美国大公司都已经在生成式 AI 领域展开了全面的行动。……

本文剩余内容的主要摘要如下:

1,拥有全美最大“生产力软件”的微软已经将生成式 AI 嵌入到其整个生态系统中。微软是怎么做的?此外,Salesforce 也已经在尝试用生成式 AI 满足特定业务的需求,Salesofrce 又是怎么做的?

2,Gil 也指出:相比之前的许多 AI 创新,这一次 AI 浪潮确实让人感觉不同。为什么这一次不同?

3,AI 创业公司可以腾飞的关键是什么?让大量创业公司能够强壮到可以建立大公司的关键是什么?


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