吴恩达：AI 恐慌是头部公司的"监管俘获"，"工作末日"不会到来

8 月 28 日，DeepLearning.AI 创始人、Google Brain 创始人吴恩达（Andrew Ng）接受播客 Silicon Valley Girl 主持人 Marina Mogilko 的访谈。节目题为《AI 最大的机会不在你以为的地方》，内容涉及 AI 恐慌的来源、就业冲击、应届生出路、AI 对学习的影响、敏感数据安全和 AGI 时间表。

关于 AI 恐慌从哪里来，吴恩达认为，这是两三年前开始的一场"公关加监管俘获"。少数领先的 AI 公司花了几十亿美元训练模型，不希望别人训练出同类模型再免费开放。所以它们渲染 AI 的风险，推动更严格的监管，这样既能保护在位者，又能抬高新进入者和开源模型的门槛。他认为，这种以恐惧为基调的舆论已经让社会对 AI 的看法明显偏向负面，拖慢了美国的 AI 应用，削弱了美国的竞争力。

对于所谓"工作末日"，吴恩达认为不会发生。在很多岗位上，AI 能完成大约 30% 至 40% 的任务，而不是替代整个岗位。这部分任务变便宜以后，人类负责的另外 60% 反而更值钱，两者是经济上的互补关系。他举例说，AI 写代码的能力已经很强，但优秀的软件工程师比过去更忙。

吴恩达称，人类相对 AI 有"巨大的上下文优势"。人在多年工作中积累了隐性知识，比如客户表情的细微变化、上司真正在意什么，这些信息目前没有渠道输送给模型。他认为，这是人类判断力和品味胜过 AI 的根本原因，未来几十年都难以被 AI 追上。

谈到应届毕业生，吴恩达指出，不少大学仍在按 2022 年的岗位培养学生，而雇主要的是面向 2028 年的能力。年轻人需要自己补上"AI 原生"技能。在学习问题上，他的评价很直接：按最常见的用法，大语言模型"对学习很糟糕"。学生把思考交给 AI（即"认知卸载"），作业成绩短期内会提高，但长期的理解和掌握会变差。

在数据安全方面，吴恩达透露，他处理重大非公开信息时不用任何云端服务，要么手工处理，要么用本地运行的开源权重模型。他说，Meta 和阿里巴巴通义千问（Qwen）的开源模型已经接近前沿水平，并且可以在本地部署。

关于 AGI，吴恩达采用的定义是"AI 能完成人类能做的任何智力任务"。按这个标准，AGI 至少还需要几十年。但他也指出，有经济动机促使一些公司尽早宣布实现了 AGI；如果把门槛降得足够低，"AGI 三十年前就已经实现了"。在他看来，AGI 什么时候到来，完全取决于怎么定义它。