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访谈集中共 6 场访谈 · 以证据为先
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9 条观点 · 4 场访谈 · 5 位受访者
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表达的观点09
黄仁勋描述，每次只允许智能体系统具备三项能力中的两项：访问敏感信息、执行代码和对外通信。他还描述了应用企业级访问控制并将这些系统连接到策略引擎的做法。
我们给你三项权利中的两项。智能体系统可以访问敏感信息，可以执行代码，也可以对外通信。如果在任何时候我们只给你这三项能力中的两项，而不是全部三项，我们就能保证安全。
MCP 网关提供了一种便捷方式，用以集中管控并扩展对云平台内 MCP 服务器的访问能力。组织可能运行数十台 MCP 服务器，这些服务器均被注册并绑定至特定网关，以实现统一管理。
如果你将 MCP 网关理解为一种便捷方式，用以集中管控并扩展对云平台内 MCP 服务器的访问能力——我姑且称之为云平台——那么我们可能运行着大约 30 或 40 台 MCP 服务器。
与普遍担忧的岗位替代不同，Nick 表示，由于 AI 智能体持续需要人工输入，他本人正比以往任何时候都更加努力地工作。他得以构建此前因时间不足而一直未能着手的项目，这表明智能体虽可放大产出，但也对其操作者提出了更高要求。
我正比以往任何时候都更加努力地工作，因为我拥有所有这些智能体，而它们不断向我索取各种东西；我持续不断地工作，并正在构建那些我一直想做却始终没有时间去做的东西。
非正式地外推近期人工智能能力提升趋势——从高中水平到本科水平再到博士水平——表明强大AI可能于2026年或2027年出现。然而，该预估仍具不确定性，因潜在干扰因素包括数据稀缺、集群缩放极限或地缘政治动荡等。
如果你仅凭肉眼观察这些能力提升的速度，的确会让你觉得我们将在2026年或2027年抵达这一阶段。再次强调，许多事情都可能使这一进程脱轨。我们可能耗尽数据；我们或许无法按预期规模扩展计算集群。
神经网络并非直接编程所得，而是‘生长’出来的。研究人员设计网络架构作为支架，设定损失目标作为方向性指引，但最终形成的系统更类似于一种生物有机体，其内部运作需通过研究来理解，而非像人工编写的代码那样可直接解析。
我们不是编程，也不是制造它们，而是培育它们。我们设计这些神经网络架构，也设定这些损失目标。而神经网络架构本身，某种程度上就像一个电路在其上生长的支架。
若人工智能监管目标不当并带来不必要的负担，从业者可能在耗费大量时间进行合规后，认定安全关切被夸大。设计拙劣的监管可能催生持久共识，反对未来一切问责措施，因此精准施策至关重要。
如果我们推行一项目标不当的监管措施，白白浪费大量人员的时间，结果将是人们纷纷宣称：‘看吧，这些安全风险纯属无稽之谈。我刚被迫雇了10名律师填各种表格。’
面对每月生成超百万张图像的规模，莱维尔斯对10%的用户随机测试生成参数（如步数、采样器类型），并通过用户对图像的“收藏”与“下载”行为进行统计测量，从而科学判定哪些参数组合能产出更受青睐的图像，再将最优设置全量推广。
我会在约10%的用户中随机测试不同参数，然后观察他们的反应——因为用户可以给图片点赞（favorite）或下载图片；我就通过统计点赞或喜欢该图片的次数来衡量效果。然后我再进行A/B测试。
莱维尔斯认为，严苛的欧洲监管催生监管俘获现象，使有能力承担合规成本的大型既有公司受益，却阻碍新入局者。他对比美国称，在那里他只需打开笔记本电脑即可立即启动一家AI初创企业。
监管对大公司极为有利，因为它们有能力遵守；而我做不到，对吧？如果我现在想在欧洲启动一家AI初创企业，我根本无法做到——因为存在一项AI监管法规，让我寸步难行。我甚至可能需要公证人介入。