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近日，谷歌首席科学家Jeff Dean首次访问越南，参加《TIME：Bloom Synergy》节目。作为Google Brain、DeepMind和Gemini等突破性项目背后的技术传奇，Jeff Dean此行由谷歌杰出越南研究员Luong Minh Thang博士陪同。这不仅是一次简单的技术交流，更象征着人工智能发展中的跨国界合作。
在与越南科技界的对话中，Jeff Dean 描绘了人工智能作为新一代“手持计算机”的愿景，并强调了人工智能时代的“黄金机遇”，突出了人才在全球科技创新中的关键作用。
"人工智能是一个强大的辅助工具，在某些领域甚至可能超越人类能力，"Jeff Dean表示，"但真正的潜力在于人机协作。当人类的创造性思维与人工智能的计算能力结合时，往往能达到远超单独运作的效果。这正是人工智能最令人振奋的地方——它不是要替代人类，而是要增强人类能力。
对话文稿
主持人： 人工智能的未来已经到来，为越南打开了提升全球地位的机会。Jeff Dean，谷歌首席科学家，这个名字几乎成了谷歌人工智能创新的代名词。他是 Google Brain 的创始人，也是谷歌 DeepMind 项目 Gemini 的推动者。现在，他来到越南，与这里优秀的越南人才一起合作，推动谷歌的人工智能革命。Jeff，感谢你抽出时间接受我的采访。很荣幸能与你对话。
嘉宾Jeff Dean： 感谢你的邀请，很高兴能参与这个对话。
主持人： 你被称为“工程之神”，被赋予这样的称号有什么感受？
Jeff Dean： 我不知道这个“工程之神”的称号是否恰当（笑）。我更享受工程中解决问题的过程，以及如何构建对许多人有用的东西。我认为软件开发和人工智能的魅力之一在于，相对较小的团队可以合作解决问题，然后让许多人受益。我觉得，每个工程师都希望自己的工作能在世界上产生影响，并得到人们的认可和尊重。
主持人： 今天的大会非常充实也非常激动人心，现场座无虚席。你对越南人工智能领域的总体观察如何？
Jeff Dean： 我的总体感受是，越南在生成式人工智能和人工智能领域充满了热情和兴奋。不论是学生、企业家，还是那些思考如何用人工智能解决实际问题的人，都对这个领域抱有极大的兴趣。现场有一种浓厚的人工智能“热潮”的氛围。
主持人： 生成式人工智能是一个非常有趣的新话题。它开启了无限可能，但与此同时，我们也明白人工智能在某些方面存在局限。我的问题是，如果人工智能能帮助我们完成许多不同的事情，那什么让人类独特且具有相关性？在人类和智能化的工作中，人类如何保持智慧？
Jeff Dean： 从整体上看，我始终认为，将人工智能和人类结合在一起工作，通常会比单独依靠人类或人工智能更好。例如，人类之间的互动目前仍比人与人工智能的互动更自然。像同理心、创造力等领域，人类表现得非常出色，而人工智能虽然在进步，但仍无法与最富创造力的人类媲美。因此，在构建软件、系统或应用时，我们需要非常谨慎地设计，使之既能发挥人工智能的优势，又能补充人类的独特能力。我认为定义人工智能的价值会非常重要，这或许也是一个很好的研究课题。人工智能是否需要有某种价值观？或者是否应该设计出不同“人格”的人工智能系统？。
我觉得这些对于人工智能的“情商”（EQ）部分会非常重要，而不仅仅是“智商”（IQ）。人工智能需要在情商方面做得更好，对吧？关于人工智能的指导原则，谷歌已经制定了一套包含七项基本原则的人工智能原则。我们在开发新产品或新功能时，会用这些原则来问自己：我们应该如何将人工智能应用于这个具体问题？这些原则提供了一个非常实用的框架，比如理解偏见问题、确保社会效益等。我认为这是思考人工智能应用时非常重要的出发点。
主持人： 谈到“人工智能伦理”，这是你非常感兴趣的话题之一。能谈谈你对伦理人工智能最关心的方面是什么？你是如何解决相关问题的？
Jeff Dean： 在应用人工智能时，有许多需要深思熟虑的领域。其中之一是，当你训练人工智能系统时，它通常会从现实世界的数据中学习，而这些数据可能并非理想中的世界，而是当前的现实。这就引发了一个问题：如何避免人工智能通过数据延续甚至加剧现有的偏见。这是一个需要避免的危险。我们可以通过一些研究方法来减少人工智能系统的偏见，比如从训练数据中剔除不公平的偏见数据。
主持人： 如果要发展人工智能能力，你认为政府政策制定者最重要的三个考虑因素是什么？
Jeff Dean： 我认为，政府政策制定者应该关注以下几点：
如何更好地教育人群，不仅是当前的学生，还包括已经在职场的人，让他们可以学习人工智能技能，并将这些技能应用到解决实际问题中。
如何鼓励对各种主题感兴趣的学生，把人工智能看作一个工具，能够应用于许多不同的社会问题或现实问题中。
确定人工智能在哪些领域能对社会产生最大影响，比如教育和医疗，并制定相关政策以最大化这些领域的利益。
提问环节
学生 1： 非常感谢您今天的到来！作为一名学生，我对人工智能的发展将如何影响我的教育非常感兴趣。正如您所知，人工智能在学习和教学中的应用变得非常普遍，许多国家甚至因此制定了相关政策和法规。您怎么看待这个问题？人工智能是否会取代教师的角色？
Jeff Dean： 我认为人工智能会补充教师的作用，并帮助他们更好地满足学生的需求和理解。如果你看一下相关研究会发现，当学生有个性化导师时，他们的学习效果远远好于传统课堂环境中一名教师面对三十名学生的情况。然而，大多数人无法负担个性化导师，而教师也很难投入大量一对一时间与学生交流。人工智能的潜力在于，它可以为学生提供类似个性化辅导的体验，同时让教师有更多时间专注于他们真正热爱的事情——帮助学生获得理解。我认为，人工智能在教育中的确切应用方式还需要一段时间来探索，但它的潜力巨大。未来，人工智能可以成为了解学生、掌握学生学习方式的个性化导师，从而更好地帮助学生学习。
可以理解为，人工智能是用来推进教育工具的发展，而不是削弱教师和学生之间的互动，教师在学生的学习中扮演着非常重要的角色。他们是激励学生的榜样，帮助学生发现兴趣和热情。如果我们能够通过人工智能辅助教学或辅导，这无疑会更加有效。正如你所说，人工智能可以像新的“计算器”一样，成为支持学习的工具。比如，我常对我儿子说，也许他将来应该学习宇宙学，希望未来他能推动科学发现并取得重大进展。技术的进步也拓展了我们的目标和方向。人工智能作为教育工具，像计算器改变数学学习那样，拓展学生的学习能力。正如计算器刚被引入数学教育时，有人担心它会让人们失去手算能力。但事实上，它成为了一种工具，帮助学生更快地拓展数学视野。人工智能也是如此，但它不仅局限于简单计算，而是可以应用于任何学科，进一步推动我们的学习。
学生 2： 作为一名高中生，我感受到人工智能技术的飞速发展对教育带来的影响。例如，我学习的是 IB 课程，学校正在尝试用新的方式评估我们的知识，而不是仅仅依靠我们提交的作业成果，因为这些成果可能借助了人工智能的辅助。他们更倾向于评估我们对知识的理解，以确保学术诚信和真实性。您怎么看？
Jeff Dean： 我认为，这正是任何学生评估的最终目标——评估学生是否真正理解学习内容。但如何完美地评估学生的理解是一门艺术。对于生成式人工智能的使用，我们需要制定明确的规则，确保学生在完成作业时不会偷懒，而是利用人工智能作为工具来加深他们的理解。
学生 3： 在开发人工智能时，您是否也会考虑人工智能应用的边界？是否存在人工智能不应该被进一步开发的情况？
Jeff Dean： 我倾向于从具体应用的角度来思考这个问题。比如，当我们将人工智能应用于自动驾驶汽车或机器人系统时，就需要非常仔细地思考人工智能的使用方式。这些具体领域为我们设定了限制、指导方针和参数，帮助我们更明确地思考人工智能的作用。抽象地讨论人工智能应该或不应该做什么是非常困难的，因为这最终取决于它的具体用途。
学生 4： 接下来是一些我同龄朋友的问题。他们对 STEM（科学、技术、工程、数学）领域感兴趣，想知道学生该如何入门编程或人工智能开发？
Jeff Dean： 这是一个很好的问题。如何开始接触编程或人工智能呢？我的建议是从小问题开始。找到一个你感兴趣的问题，尝试编写一个简单的程序去解决它。现在有很多在线资源可以帮助你学习编程、计算机科学和软件开发，同时还有很多关于人工智能和机器学习的入门课程，适合各种程度的学习者。这些资源可以很好地帮助你循序渐进地掌握这门技术。
学生 5： 对于刚开始学习编程和人工智能的学生，您有什么建议？如何找到适合自己的学习路径？
Jeff Dean： 我的建议是，首先评估自己现有的知识水平，然后选择一个适合自己的入门资源。比如，可以从解释基本概念的简单博客文章开始，或者选择一个稍微复杂一些的课程，比如基于微积分的机器学习入门课程。这些课程通常会提供在线教材，比如 Coursera 上的一些课程，就非常适合有抱负的学生，它们包含了大学初级水平的材料。不过，我一直认为最好的学习方式是“通过实践学习”。当你开始编写一些小程序时，你会逐步建立起能力，写出更复杂、更强大的程序，去解决你关心的问题。如果你对某个问题感兴趣，你会更有动力去学习并解决它。
虽然未来提示工程可能会变得越来越重要，但我仍然认为学习编程是非常有价值的。它不仅教会你如何编写软件，更重要的是帮助你学会如何将复杂问题分解为简单部分，并解决这些小问题，然后将它们整合为完整的解决方案。这种结构化的思维方式不仅适用于编程，还能用于生活中的许多其他方面。所以，即使你不成为一名职业软件开发人员，编程的思维方式仍然会带来巨大好处。而且，编程本身也很有趣，值得一试！你可以找一些朋友一起学习，这样更有趣。相比10年前，编程已经变得更简单了。比如，当年我用 MATLAB 写博士论文时，需要写100行代码才能用 GPU 实现深度学习。而现在，用 Python 和现成的深度学习库，只需要5行代码就能实现同样的功能。所以编程的门槛降低了，但你仍然需要学习基本概念，然后才能利用这些工具做出很酷的东西。对，我学习编程时，必须手动从书本中抄录游戏代码到电脑里，然后才能玩游戏。通过这种方式，我不仅学会了基础编程，还逐渐开始修改游戏规则和功能，让它更符合自己的喜好。这是一种很好的入门方式。
此外，阅读别人的代码也很重要，因为这些代码通常是由经验更丰富的人写的。通过阅读，你可以学到很多细微但有用的编程技巧。对于参与较复杂的软件项目来说，理解别人的代码也是一项非常重要的技能。
学生 6： 在您之前的讨论中提到了合作的重要性。能分享一些您与他人合作、受启发的经历吗？
Jeff Dean： 当然可以。我长期合作的伙伴之一是我的好朋友 Sanjay Ghemawat。我们在我加入谷歌之前就开始合作，后来我说服他加入谷歌，我们一起完成了许多项目。我们采用一种叫“配对编程”（Pair Programming）的方式，两个人共用一个键盘和鼠标。他通常负责打字，因为他对代码格式更挑剔（笑）。我们一起解决问题，通过讨论做出许多关键决策。这种方式让结果更加出色，因为相比独自决策，共同讨论能带来更多视角。我也和 Quac 合作过很多，他在机器学习方面有很深的造诣，而我擅长构建大规模分布式系统。通过结合彼此的专长，我们可以更高效地解决问题。
主持人： 听说您和 Quac 曾经合作过一个项目，利用大量计算机训练了一种非常有趣的无监督机器学习模型，就是那个“猫的论文”，对吧？
Jeff Dean： 是的！我们训练了一个模型，用了1000万个随机的 YouTube 视频帧。这个模型自己“学会”了猫的概念，而从未被明确告知什么是猫，这真的很酷。我觉得这是一个很好的例子，因为 Quac 和我带来了不同的技能组合，还有其他一些合作伙伴的加入。我们一起努力解决这个研究问题，我从 Quac 那里学到了更多关于机器学习的知识，而他则学到了如何构建分布式系统。然后，我们各自继续在其他项目上合作或独立工作。每次你和不完全相同的人合作，你都会学到新的东西。
主持人： 即使是在谷歌，我也很好奇您和 Sanjay 是如何保持长期合作的。你们总是对同样的事情感兴趣吗？还是说有时候会出现分歧，比如他做机器人学，而您做深度学习？
Jeff Dean： 确实，我们有时候会因为各自的项目而暂时分开，但总能找到新的共同兴趣点来合作。我觉得好的合作关系的一大标志就是，你可以说服对方，这个他们原本没考虑的问题其实很重要，我们应该花点时间来一起解决它。
主持人： 最后一个问题，您对那些希望进入人工智能行业的学生有什么建议吗？
Jeff Dean： 人工智能领域充满潜力，而且范围非常广。我建议学生首先对整个领域有一定了解。因为人工智能覆盖面很广，你可以选择具体的问题、应用或研究课题作为切入点。当你专注于自己真正感兴趣的问题时，通常会带来更好的结果和更大的幸福感。比如，有人可能对机器人学感兴趣，有人可能希望在医疗健康领域应用人工智能，有人可能想设计全新的学习算法，或者从事系统工程来提高效率。此外，还有几十个类似的话题等待探索。我建议学生追随自己的热情，尽管这听起来很老套，但确实是很好的建议。我个人的职业生涯中，总是试图专注于有趣且有影响力的问题，我认为这是学生在学习和工作时应该努力追求的方向。
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