本文主要是介绍探索人工智能的未来：埃里克·施密特2024斯坦福大学分享五，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
富裕与贫困国家在前沿技术开发中的差距
富裕国家在前沿模型开发和计算资源获取方面将继续占据主导地位，而那些未能参与其中的国家则面临困境。这一领域已经成为富裕国家的游戏，因为它需要巨大的资本投入、大量技术人才以及强大的政府支持。对于其他资源匮乏的国家，他们将不得不寻找合作伙伴，或者与其他国家合作，以弥补这些差距。
鼓励年轻人创新与创业的建议
在一次黑客马拉松上，我看到一个团队让无人机在两座塔之间飞行，他们使用了虚拟无人机空间，并通过Python生成了相关代码。这种能力让我们感受到快速原型化的重要性。如今，如果不能在短时间内构建出原型，就可能被竞争对手超越。所以，我的建议是：当你开始考虑创业时，尽可能利用计算工具来加速原型的设计和开发，这将帮助你在激烈的竞争中占据优势。
使用大型语言模型的建议
对于大型语言模型（LLMs）的使用，我鼓励大家在作业和项目中使用这些工具，但必须完全披露。就像你向朋友或导师寻求建议一样，你应当记录和展示你使用这些工具的过程与结果。
关于监管与竞争的思考
监管在某些情况下可以帮助行业生存，而不是减缓其发展。标准的建立是一个很好的例子，它能让企业在更公平的环境中竞争。然而，监管有时也会被用来阻碍竞争，特别是一些大公司可能反对开源，因为他们希望通过此举减缓竞争对手的发展速度。
编程与人工智能的未来
关于是否仍然需要学习编程，这是一个有趣的问题。尽管大型语言模型对中等水平的程序员很有帮助，但它们并不能替代真正优秀的程序员的能力。对于那些没有编程基础的人来说，理解生成的代码仍然是一个挑战。因此，学习编程仍然是非常必要的，尤其是在利用这些工具时。
自动驾驶与人机协作的启示
我们可以从自动驾驶技术的发展中得到一些启示。在这个领域，机器逐渐从完全依赖人类，到与人类协作，最后发展到完全自主。类似的模式也可能出现在其他行业的任务中，而那些处于人机协作阶段的领域，往往是最具潜力的，因为它能提升生产力，并且更有可能实现共同繁荣。
智能机器人与劳动力市场的未来
芯片制造行业的自动化程度非常高，工厂里几乎不需要人力劳动。这意味着，尽管制造业的产出可能会增加，但就业机会并不会相应增加。未来，随着智能机器人技术的进步，类似的情况可能会在更多行业出现。
参考
https://github.com/ociubotaru/transcripts/blob/main/Stanford_ECON295%E2%A7%B8CS323_I_2024_I_The_Age_of_AI%2C_Eric_Schmidt.txt
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