- AI價值尚未被放大。幾年內可以和Google一較高下
- 多模態模型，會打開新局面
- Al初創公司的自身價值會是數據飛輪 (更多數據可以訓練出更好的模型，吸引更多用戶，從而產生更多數據用於訓練，形成循環)
- 五年後將不再需要Prompt Engineering
- AI科學的可能應用:AI成為自我改進的科學家。解決AI對齊問題 (讓AI系統符合人類的價值觀)，風險在於自己改動代碼或者優化算法。
- AI迭代的方式應該先沿確定性高的路走，10%的資源進行確定性低的探索工作(讓AI無所不能)，偉大的事物都不是計劃出來的，有時重大的突破生於偶然。
- 三大技術革命(農業，工業，IT) 之後，AI是第四個，將產生足夠的財富，讓每個人擁有他們所需要的東西
- 萬物摩爾定律。增加社會財富的最好方法是降低商品的成本(另一個方法是獲得更多的錢)。芯片，同樣價格下每兩年會強大一倍。財富是購買力: 我們能用我們擁有的資源獲得多少。
- 未來財富的主要來源:
- 公司，特別是AI公司
- 土地，固定供應
- AI取代誰的工作，
- 十年前大部分人認為取代的順序：藍領>低技能白領>高技能白領>創造性工作 (也許不會發生)
- 現在事實證明，AI最有可能取代的反而是創造性工作
- 這種預測說明人類可能不夠了解自己，不清楚什麼類型的技能最難，最需要
- 調動大腦，或者錯誤估計了控制身體的難度。
- 深層次的東西不會改變，注重人與人之間的互動聯繫，大腦獎勵機制(追求快樂、創造欲、競爭欲) ，一百年後也不會變
- 未來幾十年裡，重大的哲學問題將再次出現，重要的技能是適應性和韌性，擁抱變化很重要。
- Paul的一句話:在幾乎所有同時代的人看來，牛頓都是在浪費時間
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