将稀缺转化为丰富：与微软Kevin Scott的对话

与...的对话Kevin Scott微软人工智能首席技术官兼执行副总裁 KEVIN SCOTTAI首席技术官兼执行副总裁 Microsoft 应对稀缺性INTO ABUNDANCE 凯文·斯科特是微软的首席技术官。在加入微软之前，他是领英的首席运营官兼工程副总裁。在其职业生涯早期，他负责谷歌的移动广告工程。凯文·斯科特还担任Shopify董事会成员、多家硅谷初创公司的顾问、安妮塔·博格研究所董事会名誉成员以及斯科特基金会的受托人。此外，他还是一位积极的天使投资人，并创立了非营利组织“Behind the Tech”。 作为科技领域的领导者，您如何看待该行业的演变？ 这些变化令人匪夷所思。我12岁时写了我的第一个程序，而现在我刚满53岁。这个过程现在已截然不同。作为一名软件开发者，你的工具集在过去四十年里变得不可思议地强大，这体现在我们正在开发的产品上。而且我认为我们仍在加速发展。 Kevin Scott微软人工智能首席技术官兼执行副总裁 我们很可能在未来40年里，由于技术发展而经历比过去40年更多的变革。这无疑是事实，即工具的能力将继续提升，并为社会思考我们想要解决的问题创造了巨大的可能性空间。有些人将技术视为一种不可阻挡的力量，超出了我们的控制范围。尽管技术确实以出乎意料的方式演变，但我拒绝那种认为我们对技术结果缺乏影响力的观点。技术，包括软件和人工智能，是一种由我们塑造并决定如何使用的工具。与过去的印刷机或蒸汽机等创新不同，当今的工具远为普及。 当我22年前离开学术界进入硅谷时，我的第一个项目是谷歌的一项机器学习[ML]任务，旨在自动化广告系统后端的一部分。尽管我拥有底层系统和编程语言的背景，但我仍需深入研究，花了六个月时间编写复杂的代码。如今，一个高中生可能只需要一个早晨就能完成同样的任务。这些强大工具的普及化意味着更多人能够追求他们的兴趣，而人工智能正在加速这一趋势。 你是如何保持领先于科技趋势的？ 预测未来具有挑战性。亚瑟·C·克拉克在20世纪60年代末撰写了一系列著名的文章，名为未来概况, 在其中他建议 三大定律。我们都熟悉第三定律：“任何足够先进的技术都与魔法无法区分。”然而，克拉克也强调，我们通常很糟糕地预测未来将是什么样子。但克拉克注意到，虽然我们经常把细节弄错，但如果我们留心，就能准确地勾勒出轮廓。 我们很可能在未来40年因技术变革而经历比过去40年更多的变化。 With OpenAI [Microsoft’s coding and AI platform, for which Scott led the investment in 2019], I've been watching 长期以来一直是机器学习这一领域。在主导过巨型的机器学习项目后，我理解了其中的困难。突然间，OpenAI开发出一种机制，解决了其中一些棘手的大问题，并且开始进行规模化部署。这不仅仅是一次性的解决方案；它解决了一整类问题，并且拥有规模化部署的路径。每当我们启动这个机制，可解决的问题范围就会扩大。识别这类趋势对于押注技术至关重要。良好的团队和资本获取途径也是投资者考虑的重要因素。 另一方面，你需要关注进展的速度。例如，区块链作为解决许多问题的潜在方案曾引起众人兴奋。然而，那个未被提出的问题是，它将独特地解决哪些问题？例如，人们不当地使用区块链，将其作为数据库或其他无谓的解决方案。确定一项新技术能否比现有工具更有效地解决一系列问题至关重要。否则，又有什么意义？ 很难说服人们采纳并非真正解决他们问题的方案。他们会迅速发现这一点，并且根本不会使用。随着时间的推移，人们做出这些判断会变得更容易。作为微软的平台构建者，我们专注于构建广受欢迎的平台，即使我们在设计阶段无法想象所有潜在用途。我们需要保持谦逊，并信任那些采用我们工具发现有趣应用的人的判断。密切关注效用周期至关重要。 必须确定新技术能否比现有工具更有效地解决一组问题。否则，有什么意义？ 人工智能如何影响软件开发？ AI技术的采用率正在急剧改变数据中心基础设施。我预测，AI模型推理的需求将成为应用开发的核心方面。投入到支持推理的资本很快将超过其他投资。 当基础设施上的工作负载出现重大转变时，你需要从最根本的原则重新构想一切。这在软件开发中是一种常见模式。最初，你是在现有基础设施上构建新兴技术，因为没有其他方法来进行初始启动。但一旦它开始起飞，你就会面临一个巨大的优化问题，需要围绕新的主导模式来专门构建所有东西。 AI工具为使软件工程减少零和博弈的可能性提供可能。 软件工程的本性正在发生剧变。我们正在使用人工智能来执行日益复杂的软件开发任务，这对微软这样的全球最大软件工程公司而言也是有利的。尽管我们拥有丰富的资源，但我们永远无法拥有足够的工程能力来完成所有需要的工作，这使得软件开发变成了一场令人痛苦的零和博弈，充满了不断的权衡。 AI 工具为减少软件工程的零和博弈提供了可能性。例如，在微软研究院内部，我们有一组研究人员的使命是利用 AI工具大规模消除技术债务。技术债务难以避免，会像真实债务一样积累，并且需要支付利息，否则可能导致重大问题。使用 AI 应对技术债务具有变革性，并改变了运营工程组织的动态。 我们正在使用人工智能来执行日益复杂的软件开发任务。 您对代理式人工智能有何看法？ 令人振奋。从最高层面来看，我一生所希望的事情即将发生。自180年前阿达·洛芙莱斯编写了她的第一个程序以来，如果你想要接触技术，就需要要么成为程序员，理解机器的复杂性，并将人类问题转化为机器可解决的形式，要么依赖程序员去预测需求并将代码打包成应用程序。 借助代理软件，这一范式正在被打破。很快，软件工程和产品管理将不再涉及构思和包装应用程序或服务，然后再通过运行实验来验证是否正确。相反，一个代理将能够以高保真度翻译您的需求并执行它们。这些应用程序中的功能需要能够被您的代理执行，这将导致软件生产和使用方式的深刻变化。 Sam Altman（OpenAI的CEO）表示，第一代智能体，如GPT-4时代的智能体，擅长完成五秒钟的任务。当前一代智能体处理五分钟的任务，随着时间的推移，智能体将能够执行更长时间和更复杂的任务。例如，我的女儿，一位在斯坦福大学实习的十年级学生，问我卷积神经网络（CNN）是如何工作的。她正在尝试使用视网膜图像构建血氧饱和度监测器，并需要分割血管。我立刻想到了训练CNN模型时数据不足等挑战。然而，我使用手机上的深度研究（一个OpenAI研究智能体）和ChatGPT，为她提供了24篇参考文献，包括医学文献、图像处理算法和正确的开源库。它甚至还编写了用于分割的Python代码。这在研究生院需要我两天时间完成的工作，被压缩到了五分钟之内。这就是我们的目标。这说明了AI智能体的复杂性和能力的增长。 使用人工智能解决技术债务具有变革性，并改变了工程组织的运行动态 大型组织和员工应如何适应代理型AI？ 每个人都应该阅读领英创始人里德·霍夫曼和格雷格·比阿托的新书《超级代理》。我强烈认同他们关于未来最成功的员工将是AI工具的早期和积极采用者的观点。有些人已经通过使用系统来处理工作中最令人烦躁的部分，从而提高了生产力，让他们有更多时间做自己最擅长的事情。这些个人正在掌握他们想要的工具，并且这正在对他们的生产力产生真正的积极影响。 尽管会有一些干扰，但最成功的公司将招聘优秀人才，并为他们配备最先进的AI工具。单纯通过用AI替代人力进行成本优化来获取胜利，而未将节省的资金再投资于人力领域以创造创新和价值，这种想法不太可能奏效。随着时间的推移，市场将反映这一点，我们将看到大量投资于人力。 尽管我非常喜欢人工智能，但它很可能永远不会擅长许多事情。此外，人们对于与他人互动和共事有着强烈的偏好，这种情况是不会改变的。 通过用人工智能替代人工劳动力进行成本优化来纯粹获胜，而无需将节省的资金再投资于人力资源以创造创新和价值，这种想法不太可能奏效。 我们如何确保人工智能惠及所有人？ 人们真诚地想要帮助他人。我已经看到许多人利用这些工具行善。社会应当专注于解决我们所面临的最具挑战性的问题。通常，社会中的摩擦和焦躁根源于零和博弈，例如医疗保健领域。我们为人口提供医疗保健的能力是有限的，而由于人口老龄化，人们对医疗保健的需求却在不断增长。在这种情况下，技术颠覆是避免危机的必要手段。 政策制定者以及思考激励结构的人应将目光投向人工智能，以开辟零和博弈领域，从而创造更多赢家。每个人都渴望获得高质量、高效供应的、既丰富又廉价的医疗保健，而人工智能可以帮助我们实现这一目标。它还有助于应对其他挑战性问题，例如对可持续能源的需求、气候变化、教育机会等。科技有许多领域可以将稀缺转化为丰富。 政策制定者和那些思考激励机制的人应着眼于人工智能，以打开零和领域，从而有更多赢家。 Kevin Scott微软人工智能首席技术官兼执行副总裁 有许多领域，技术可以将稀缺转变为丰富。 关于埃森哲 凯捷是一家全球业务和技术转型合作伙伴，帮助组织加速其向数字化和可持续世界的双重转型，同时为企业和社会创造切实影响。它是一个由34万名团队成员组成的负责任且多元化的组织，分布在世界50多个国家。凭借其超过55年的深厚历史积淀，凯捷被客户信任，致力于通过技术解锁价值，以满足其广泛的业务需求。凯捷提供从策略和设计到工程的全栈式服务和解决方案，这一切都得益于其在人工智能、生成式人工智能、云和数据方面的市场领先能力，以及其深厚的行业专业知识和合作伙伴生态系统。该集团报告了2024年全球收入222.1亿欧元。 实现你想要的未来 | www.capgemini.com 关于嘉信咨询研究所 凯捷研究学院是凯捷在数字化领域的内部智库。该学院发布关于数字技术对大型传统企业影响的研究报告。研究团队依托凯捷遍布全球的专家网络，并与学术和技术合作伙伴紧密合作。学院在印度、新加坡、英国和美国设有专门的研究中心。我们自豪地连续六年被独立分析师评为全球研究质量第一名——这在行业内是首次。 访问我们的网站 www.capgemini.com/researchinstitute/