此場對談的雙方是，LinkedIn 的創辦人 Reid Hoffman 以及 OpenAI CEO Sam Altman，文章來自於 2022 年 9 月 Greylock 論壇逐字稿。
Reid Hoffman:
好的，我們開始從更實用的角度出發，然後再深入探討。我認為這裡的很多人都很感興趣的是，根據API，那些非常大的模型將創造什麼樣的實際商業機會？未來有哪些前景？然後，考慮到API將可供多個玩家使用，如何在它們上創建獨特的業務？
Sam Altman:
是的。所以我認為到目前為止，我們已經在做一些不可思議的文案業務或你也可以做教育服務等領域。但我不認為我們還沒有看到人們往谷歌的千億美元業務前進。我認為這將要發生。也許它會成功。也許谷歌會自己做到。但我猜，隨著未來幾年我們會看到的語言模型的品質，將有一個嚴重的挑戰谷歌的搜尋產品。我認為人們已經開始思考“根本事務上將如何改變？”這將是非常強大的。
我認為人類級別的聊天機器人界面實際上是可行的，我們所有人都在開玩笑的趨勢可能只是太早了。聊天機器人是好的，只是太早了，不過現在可行。我認為透過這種方式提供新的醫療服務，您可以得到優秀的建議或新的教育服務，這些將成為非常大的公司。
我認為不久的將來我們將得到多重模式模型，這將開創新的事物。我認為人們正在做一些電腦為您做事的代理驚人工作，使用程式與這種語言界面的想法，您用自然語言說出您想要的東西，在這種對話中來回迭代和精煉它，電腦就會為您做到。你可以在DALL-E和CoPilot中看到一些這樣的東西。 但我認為這將是一個巨大的趨勢，並且將會有很大的企業建立在這個界面上，更廣泛地說，這些非常強大的模型將是真正的新技術平台之一，這是我們自行動科技以來還沒有過的。總是會有一堆新公司在之後出現，那將是很酷的。
RH:
那麼，考慮到我們提供的大型語言模型作為API服務，您認為關鍵是什麼？您認為思考這些AI業務的人應該如何考慮創建一個持久不衰的差異化業務？
SA:
我認為會有少數基本大型模型，其他人可以建立在上面。但是現在發生的是，一家公司製作了一個大型語言模型（API使其可以在上面構建），我認為會有一個中間層變得非常重要，其中… 我對所有試圖訓練自己模型的新創公司持懷疑態度。
我不認為這會繼續下去。但我認為會發生的是，會有一整代的新創公司，採用現有的非常大的未來模型並調整它，這不僅是微調，您可以做的所有事情。我認為會提供很多用於創建醫學模型等。然後這些公司將創造很多持久的價值，因為他們將擁有它的特殊版本。他們不需要創建基礎模型，但他們將創造可以僅用於自己或與其他人共享的東西，具有隨時間改善的獨特數據輪子。所以我認為中間層將創造很多價值。
RH:
您認為最令人驚訝的將會是什麼？就像是例如幾年前的一個驚喜 — 我們今天早上與凱文·斯科特談到這個 — 就是在網路上訓練，寫程式碼。所以如果您沒有意識到它已經到了那個地步，您認為會有哪些驚喜？
SA:
我認為目前人們犯的最大系統性錯誤是，他們認為：“好吧，我持懷疑態度，但這個語言模型東西真的有用，當然，圖片和影片也一樣。但它不會為人類產生新的知識。它只會做其他人已經做過的事情。這仍然很棒。這仍然使智慧的邊際成本非常低。它不會治療癌症。它不會增加人類科學知識的總和。”我認為這將是目前領域專家所錯估的最大驚喜，因為這些語言模型不僅僅是做其他人已經做過的事情，它們還有可能產生全新的知識，推動人類科學知識的總和，並在醫學領域等領域有重大貢獻。
RH:
好，那麼我們再來看科學。在建立API或科學家使用API方面，哪些事情會加速科學，以及如何加速呢？
SA:
我認為現在有兩件事情在發生，然後以後會有更大的第三件事。一件是有這些科學專用產品，像AlphaFold。這些產品正在創造巨大的價值，您會看到更多。我認為如果我有時間做其他事情，我會非常興奮去做一家生化公司。我認為可以在那裡做出驚人的事情。
然而，另一件事正在發生，那就是工具，它們只是讓我們所有人更高效率，幫助我們思考新的研究方向，寫一堆我們的程式碼，我們可以為生產力提升一倍。我認為，這將是AI對科學的貢獻之一，這是明顯模型以外的，CoPilot就是一個例子。還有更酷的東西。這將是技術發展和科學發展方式的重大改變。所以這就是我認為現在非常重要的兩件事，並導致進展的加速。
“我相信，長期來看，人類進步和經濟增長的唯一真正驅動力是社會結構，它可以促進科學進步，然後是科學本身自己進化。”
但是人們開始探索的大事是 — 我不想使用這個詞，因為我認為有一種用法是可以的，另一種更可怕 — 但是人工智慧可以開始成為人工智慧科學家並自我改進。我們能夠自動化自己的工作嗎？作為AI開發者，這是我們做的第一件事？這能幫助我們解決我們不知道如何解決的難以調和的問題嗎？老實說，我認為這就是它發生的方式。
自我改進的可怕版本 (和科幻小說中的版本) 是編輯自己的程式碼並改變優化演算法等。但是，自我改進也有一個不那麼可怕的版本，就像人類所做的一樣，如果我們試圖去發現新的科學，我們提出解釋。我們測試它們。我們思考。
無論我們為人類做的特殊過程是什麼，教導AI做這些，我非常期待看到它對總體的影響。我相信，長期來看，人類進步和經濟增長的唯一真正驅動力是社會結構，它可以促進科學進步，然後是科學本身自己進化。我認為我們將會做出更多的進步。
RH:
尤其是在技術中部署的科學，我認為大多數人都理解調和問題 (alignment problem) 是什麼，但我們可能還是需要解釋四句話關於調和問題。
SA:
是的，所以調和問題是我們要製作一個非常強大的系統，如果它不做我們想要的，或者它有與我們相衝突的目標，那將會非常糟糕。
[有]許多科幻電影描述關於這種情況的發生，或者目標造成它對我們不太關心。 所以調和問題是：我們如何建立AGI，使其符合人類的最佳利益？我們如何確保人類能夠決定人類的未來？我們如何避免意外的濫用，即出了些差錯、我們沒有預期到的、故意的濫用，即一個壞人正在使用AGI造成巨大的傷害，即使是其他人想要的，然後是內部調和問題，即如果這個東西只是一個將我們視為威脅的生物。
我認為自我改進系統如何幫助我們，不一定是自我改進的本質，但我們對如何在小規模解決調和問題有一些想法。我們已經能夠比我們以前預期的更好地調整OpenAI的最大模型了。所以這很好。我們對下一步要做什麼有一些想法，但我們不能誠實地看著任何人說，我們看到100年後如何解決這個問題。但是，一旦AI足夠好，我們可以問它：“嗨，你能幫我們做調和研究嗎？”我認為這將是工具箱中的新工具。
RH:
是的。例如，你和我的一個對話是，我們能告訴代理人“不要種族歧視”嗎？而不是試圖找出所有不同的事情，在所有模型和其他東西中存在的奇怪相關數據可能導致種族歧視的結果，它實際上可以進行自我清洗。
SA:
完全。一旦模型足夠聰明，它真正了解種族歧視是什麼樣子，以及它有多複雜，你可以說：“不要種族歧視”。
RH:
是的，完全正確。在未來幾年的進化方面，你認為最重要的事情是什麼，大家應該要留意哪些方面？
SA:
關於 AI 會往什麼方向演進嗎 ?
RH:
對
SA:
我先從更高確定性的事情開始說起。我認為語言模型將會比人們想像的還要更進一步，我們對此感到非常興奮。我認為很多人都在說運算能力用完了，資料也用完了，但我認為仍有許多算法上的進步空間，所以我們將有非常令人興奮的時刻。
另一件事是我認為我們將會得到真正的多模式模型。所以不只有文字和圖像，而是一個模型中的所有模式都能輕鬆流暢地在其間移動。我認為我們將會有持續學習的模型。因此，現在如果你使用GPT無論如何，它都會停留在訓練時間。而你使用它的次數越多，它就越不會變得更好。我認為我們會改變這種情況。所以我對這一切都非常興奮。
如果你只是想到了這些可能帶來的結果，以及人們可以用它們建立什麼應用程式，那將會是我們所有人的巨大勝利，也是一個重大的進步和真正的技術革命-如果這一切都發生了。但是，我認為我們將繼續在新的模式中取得研究進展。我們對目前所發現的東西感到高興。我認為所有這些關於新知識產生的問題(我們如何真正推進人類?)，我認為會有系統可以幫助我們。
RH:
所以我認為有用的一件事是 — 因為人們不知道你實際上是從一個相當關鍵的角度做出這些強烈的預測，而不僅僅是 “我們可以攻占那座山丘” — 談一談你認為目前輕描淡寫的一些領域，例如AI和核融合。
SA:
噢，是的。有一件不幸的事情是，人工智慧已經成為了巨大的熱門詞，這通常是一個非常不好的徵兆。我希望這不意味著這個領域就要崩塌了。但歷史上，對於新創公司創建或其他東西來說，這絕對是一個非常不好的徵兆。我們指的是這些人說，”我正在做這些RL模型的核融合或其他東西”，而據我們所知，他們都比聰明的物理學家已經發現的差。
我認為這是一個領域，人們會說現在的一切都是「這加上人工智慧」。許多事情是真的。我確信這將是本世代最重要的技術平台。我們喜歡做預測，在我們能夠處在前沿、理解預測性的比例法則（或已經完成研究）的情况下，可以說：「好的，這个新東西會奏效，並從中做出預測」。而這就是我們如何經營OpenAI的方式，即在我们有信心的情况下做下一件事，並將公司的10％用于完全探索，這導致了巨大的勝利。
喔，我覺得不好說出口，但我懷疑我們五年後還會使用轉型者 (transformer)一詞。我希望不會。我希望我們找到了更好的東西。但是轉型者顯然是非常出色的。所以我認為總是要尋找下一個完全新的領域是很重要的。但我認為這是做預測的方式。不要對所有事情都只關注AI。我能看到某些東西在運作，並且我能看到它如何可預測地變得更好嗎？當然，也要留出空間 — 您無法計劃偉大 — 但有時研究突破發生了。
RH:
我要再問兩個問題，然後開放提問，因為我想確保大家有機會進行更廣泛的討論，雖然我正在繪製大方向概念，所以你們可以用瘋狂的問題作為一部分。
對於這些非常重要的系統，例如金融市場，你認為對AI的應用會發生什麼事？因為最自然的事情就是說，「嗯，讓我們在這之上做一個高頻量化交易系統」和其他類型的事情。是否只是一場中立的軍備競賽？你對它的看法就像是「Life 3.0，Omega」的觀點 ?
SA:
我認為 AI 將會滲透到每個地方。我對下個十年的基本預測是，智慧和能源的邊際成本將會迅速趨近於零。我認為這兩者是其他成本的主要因素之一，除了我們希望昂貴的狀態商品之外。
我認為你必須假設這將會影響幾乎所有東西，因為當社會成本結構發生巨大變化時，這樣的地震性變化經常發生，人們總是低估這些。所以我不會對任何不會改變很多或不能應用的事情做高信心預測。
但重要的一點是，這不是價格完全趨近於零的情況。它們只是朝著那個方向趨近。所以就像有人願意花很多錢在計算和能源上，他們就會得到難以想像的數量。那麼誰會這樣做，最奇怪的走向會是什麼，不是因為價格下降了，而是花費數量上升了呢？
RH:
對，兩曲線的交點。
SA:
對，事情變得10倍或100倍便宜，而能源成本和智慧成本比現在便宜100倍，我還是願意花1000倍現在的錢。那會發生什麼？
RH:
最後是未來問題的關鍵字：元宇宙和人工智慧，你對此有何看法？
SA:
我認為他們都是獨立的酷事。我不太清楚，人工智慧將如何影響所有計算外的事。
RH:
是的，很明顯，計算、模擬、環境、代理人、可能是娛樂、當然是教育，例如人工智慧導師等，這些都是基本的。但問題是，有沒有什麼事情讓你想到-
SA: 在最佳情況下，元宇宙會變得像 iPhone 一樣，是一個新的軟體容器和新的電腦互動，而人工智慧則會變得像一個合理的技術革命。因此，我認為元世界如何融入這個新的人工智慧世界比人工智慧如何融入元世界更重要。但信心不高。
RH: 但待定。好的，有問題嗎？
SA:
在最佳情況下，我認為這是一個合理的機會，在最佳情況下，元宇宙會變得像 iPhone 一樣，是一個新的軟體容器和新的人機互動，而人工智能則會變得像一個合理的技術革命。因此，我認為元宇宙如何融入這個新的人工智能世界比人工智慧如何融入元世宙更重要。但信心度低。
RH:
所以未定。好的，有任何問題嗎？
Audience Member:
嗨，你對於像 GPT-3 這樣的基礎技術如何影響生命科學研究，特別是醫學研究的迭代速度有何看法？你覺得生命科學研究的限制在哪裡，因為受自然界的限制而無法突破？
SA:
我認為目前可用的模型還不足以對這個領域產生重大影響。至少這是大部分生命科學研究者告訴我的。他們都看過了，並且說它有時有點有幫助。在基因體學方面有了一些有前途的工作，但實驗台上的工作對它沒有真正的影響。我認為這將會改變。我認為這是其中一個領域，將會有新的100億美元到1兆美元的公司成立，這些領域是稀有的。
如果你真的能夠製造出一家是現今公司數百倍更好的未來製藥公司，那將會是非常不同的。正如你提到的，生物還是會有其自己的速度限制，而且人體試驗還是需要花費很長的時間。
所以我認為有趣的一點是，在哪裡可以避免這個限制呢？我所看到最有趣的合成生物公司是那些能夠使循環時間變得非常快的公司。而這對於一個提供許多好主意的人工智慧來說是有益的，但你還是需要對它們進行測試，這就是目前的情況。
我非常相信創業公司，你想要的就是低成本和快速的周期。如果你有了這些，你就可以像新創公司一樣與大型公司競爭。所以我現在不會選擇心臟疾病作為新公司的首要目標。但是使用生物技術製造東西，聽起來很棒。另一件事是模擬器(simulator)仍然非常糟糕。如果我是一家生物加AI的創業公司，我一定會試著在某種程度上解決這個問題。
RH:
當您認為 AI 技術將會在何時幫助創建自己 — 幾乎像自我改進 [方面] — 將會幫助使模擬器明顯更好？
SA:
人們現在正在研究這個問題。我不太清楚現在的進展如何，但是非常聰明的人對此非常樂觀。
“我不認為 AI 將會改變所有根本的生物事務 (deep biological thing)。我認為我們仍然會非常關心與其他人的互動。我認為人們在 5 萬年前關心的東西，未來 100 年內可能比 100 年前更受關注。”
RH:
其他問題。我可以繼續問問題。我只是想確保你們有機會參與這個。啊，這裡。好的。很好。麥克風來了。
Audience Member:
謝謝你。我很好奇，你認為哪些生活方面不會被人工智慧改變？
SA:
所有根本的生物事務。我認為我們仍然會非常關心與他人的互動。我們仍然會玩得開心，我們大腦的獎勵系統仍然會按照原來的方式運作。我們仍然會有創造新事物的渴望，為了愚蠢的地位而競爭，組建家庭等等。因此，我認為五萬年前人們關心的事物比一百年前更有可能是一百年後人們關心的事物。
RH:
在我們繼續下一個問題之前，你認為目前最棒的科幻小說中的烏托邦世界是哪些？
SA:
這是個很好的問題。我認為星際迷航(Star Trek)是相當不錯的，老實說。我喜歡所有那些專注於探索和理解宇宙的故事，那不是一個烏托邦的故事。
RH:
對，我原本預期你會說 Iain Banks 的 the Culture。
SA:
這些很棒。我沒有一個科幻世界可以指出並說我認為這一切都很棒。但是我對科幻小說中樂觀的角落感到興奮，那是一個相對較小的角落。事實上，我花了幾天時間寫了一個科幻故事，我非常享受這個過程，關於 AGI 的樂觀案例，讓我想要再去讀一堆。所以現在我在尋找更多的推薦，尤其是那些不為人知的東西。
RH:
我會給你一些很棒的推薦。
Audience Member:
在類似的面向上，我最喜歡的科幻小說之一是 Arthur Clark 在60年代寫的《童年的終點》。我認為一句話概括就是外星人來到地球試圖拯救我們，但他們只帶走了我們的孩子並留下了其他一切。
RH:
他們的想法略為樂觀一點。但是是的。你可能不會這樣看，但是是的。
Audience Member:
在目前的世界下，很多人都考慮到建立家庭和生育。不同的人有不同的解決方法。但是除了每個人都要生10個孩子之外，您認為最有前途的解決方案是什麼?我很好奇您的看法，可能不是技術解決方案，但我很好奇。
SA:
關於每個人有10孩子?
Audience Member:
如何增加人口？在高科技和 AGI 的情況下，如何看待家庭建立？
SA:
我認為這是 OpenAI 經常討論的問題，如何看待生孩子? 我認為沒有共識答案。有些人說，”是的，我一直以為我會生孩子，但因為 AGI，我不會了”，由於所有明顯的原因和一些不那麼明顯的原因。有些人說，”嗯，15年、20年後，這將是我唯一能做的事情，所以我當然要有一个大家庭。這將是我的時間。我將養育很棒的孩子。這將帶給我滿足感”
我認為，像往常一样，这是一個個人决定。當有人说”我不會生孩子是因为 AGI” 我會感到非常沮喪。 EA 社區有人說，”我不這樣做，因為他们都會死” 技術優化主譯者说，”嗯，我想融合入 AGI 中去，去探索宇宙。這將是如此美妙，我想要完全自由”
但我覺得所有這些都很令人沮喪。我認為要有很多孩子是很好的。我現在比年輕時更想要這樣做。我對此感到興奮。
Audience Member:
在未來五年內，您認為大多數用戶會如何與基礎模型互動？您認為將基礎模型細調到行業的垂直 AI 新創公司會有很多嗎？還是您認為提示工程(prompt engineering)將成為許多組織的內部職能？
SA:
我不認為在五年內我們仍會進行提示工程。將會被整合到各個地方，無論是文字還是語音，根據不同的情境，你就可以用語言與電腦互動，讓電腦按你的要求執行任務。這可能適用於生成圖像，在這種情況下，或許我們仍然需要進行一些提示工程，但它只需要為我執行研究或做一些復雜的事情，或者幫助我找出如何使我的生活更好，或者讓我的電腦代替我執行某些事情，或者其他任何事情。但我認為基本的介面將是自然語言。
“重要的是思路的品質和對你想要東西的理解。”
RH:
我認為這是一個普遍的真理，就像我們現在有各種各樣的人才一樣，例如看 DALL-E，當你有一個很棒的視覺思考者時，他們可以從中獲得更多，因為他們知道如何思考。他們知道如何透過測試進行迭代。你不認為這將是關於大多數這些東西的普遍真理嗎？雖然它是用自然語言的方式，但有一組不斷演變的人類才能走得更遠。
SA:
100%。我只是希望不是增加一個神奇字眼來駭入提示工程，以期改變其他所有東西。重要的是思路的品質和對你想要的東西的理解。因此，藝術家仍然可以找出最佳的圖像生成，但不是因為他們發現了在末尾加入這個神奇字眼。因為他們只能用我沒有的創意之眼來表達它。
RH:
而他們所擁有的是一個願景和他們的視覺思考方式，並且不斷地進行迭代。明顯的，現在是那個字或提示，但未來會越來越好。好的，現在我們有一個問題。
Audience Member:
AGI（強人工智慧）這個名詞常常被隨意使用，有時候我自己討論的時候，我發現困惑來自於人們對AGI有不同的定義。所以它可能是一個神奇的盒子，每個人都將自己的想法投影到上面。我想知道你是如何定義AGI的，以及你如何知道我們實現了它。
SA:
我應該早點定義這個。這是一個很好的觀點。我認為這有很多有效的定義，但對我來說，AGI 基本上等於一個中位數人類，你可以雇用他們作為同事。然後他們可以做任何你會高興遠端同事背後進行的事情，包括學習成為醫生，學習成為一個非常能幹的程式開發者。
中位數人類能夠擅長的東西有很多。我認為 AGI 的一項技能不是任何特定的里程碑，而是學習如何解決問題的元技能，它可以決定擅長你需要的任何東西。所以對我來說，那就是 AGI。而超級智慧是當它比全人類還要聰明。
Audience Member:
感謝。在未來 20 到 30 年中，當人工智慧繼續發展時，您認為會出現哪些主要的社會問題？我們今天可以做些什麼來緩解這些問題？
SA:
很明顯，經濟影響是巨大的。我認為，如果情況像我所想的那樣分歧，有些人會做得非常好，而其他人則不會，我認為社會就不會容忍這種情況。因此，我們需要確定何時將要破壞這麼多的經濟活動，即使在未來20到30年內並不是所有經濟活動都被破壞，我認為都將被破壞。
新社會契約是什麼？我的猜測是，我們需要解決的問題是如何公平地分配財富、AGI系統的存取權，這將是當前的商品，以及治理等問題，即我們如何共同決定它們可以做什麼，不能做什麼等。我認為找到這些問題的答案將是重大的。
我對人們能夠找到如何使用時間並滿足其中感到樂觀。我認為人們對此有點愚蠢的擔憂。我相信人們所做的事情將非常不同，但我們總是會解決這個問題。但我確實認為財富、存取和治理的概念都將發生改變，我們如何解決這些問題將是重大的。
RH:
實際上，有一件事。我不知道你可以與多少開發人員分享這些，但我喜歡OpenAI和你們正在做的事情之一是他們本身就非常關注這些問題，並主動進行一些研究。所以你們已經開始研究這些東西了。
SA:
是的。我們正在進行世界上最大的基本收入(UBI)實驗。我們還有一年和一個季度的時間可以完成一個五年的計劃。我不認為這是唯一的解決方案，但我認為這是一件很棒的事情。我認為我們應該再嘗試10種類似的東西。我們還試圖從我們認為最受影響的許多群體中獲取知識，並在早期尋求解決辦法。我們最近也探索了這項技術如何用於重新培訓受影響較早的人。我們還將嘗試更多類似的事情。
RH:
是的。所以這個組織實際上是在解決這些問題，並對此進行了一系列有趣的研究。下一個問題是什麼?
Audience Member:
嗨，今天在幾個專家座談上都提到了創意，而在我看來，它被使用的方式是為人類創作者提供工具並擴大人類創意。那麼，在這些工具允許創作者更高效地工作和人工創造能夠自己完成一切之間，你認為界限在哪裡？
SA:
是的。我認為現在我們正在看到，作為創意工具，這將是短期內AI的偉大應用。人們喜歡它。這真的很有幫助。我認為至少在我們迄今為止所看到的情況下，它並不是在取代，而主要是在增強。有些情況下它是在取代，但對於這些領域的人們想做的大多數工作，它是在增強。我認為我們會看到這個趨勢繼續很長一段時間。最終，是的，它可能就像我們展望100年後，它可以完成整個創意工作。
我認為有趣的事是，十年前如果你問人們AI將如何影響人們，大多數人會有很大的信心，你會聽到，首先，它會來到工廠，影響卡車司機等藍領工作。然後它會來到低技能白領工作。然後是高技能，高智商的白領工作，如程式開發者等。最後，也許永遠都不會，它會接管創意工作。而現在卻是完全相反的。
這裡有一個有趣的提醒，關於預測有多難，但更具體地說，我們並不總是很了解，甚至可能是我們自己，什麼技能是困難的和容易的，我們的大腦使用最多的部份是什麼，或者控制身體或製造的困難程度等。
RH:
我們這邊還有一個問題。
Audience Member:
嗨，感謝您在此。所以您提到您可能對任何試圖訓練自己語言模型的新創公司持懷疑態度。 所以我聽說過的是，大型語言模型取決於數據和運算。任何新創公司都可以訪問同樣多的數據，因為它只是網路數據。不同的公司可能有不同的運算量，但我猜作為大型玩家，他們會得到相同的運算量。那麼大型語言模型新創公司如何與其他公司區分呢？
SA:
我認為這將是中間層。我認為在某種意義上，新創公司將訓練自己的模型，只是不從頭開始做。他們將使用大量的運算量和數據訓練的基礎模型，然後在那些模型上訓練，以創建每個垂直領域的模型。所以在某種意義上，他們是在訓練自己的模型，只是不從零開始。但他們正在進行這種只對他們重要的1%訓練。
我認為那些新創公司將會非常成功且有別於其他公司。但關鍵將在於新創公司能夠實現的數據飛輪上下的所有部分。這可能包括暫時的提示工程或其他，核心基礎模型。我認為這將變得越來越複雜和昂貴，世界上也沒有足夠的晶片。
RH:
所以 Sam 有事等著他去做。而正如你可能已經理解是非常廣泛的事情，Sam總是在延伸邊界。而且當你感到沮喪時，無論是(未來)小孩或其他事情，你總是我尋求幫助的人。
SA:
我很感激。
我認為沒有人知道我們正坐在AI的險境的邊緣。人們說：「這要嘛會非常好，要嘛會非常糟糕。」你必須為最壞情況做準備。這不是一個說一切都會好起來的策略，但你可能最好在情感上認為我們將到達美好的未來，並盡力達到那裡，而不是一直從恐懼和絕望中行動。
RH:
是的，因為如果我們從恐懼和偏執的地方行動，我們今天就不會在這裡。所以讓我們感謝山姆和我們一起用餐。
SA:
謝謝。
