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François Chollet
联合创始人 @ndea.联合创始人 @arcprize.Keras 和 ARC-AGI 的创建者。《Deep Learning with Python》的作者。
我会接受这个赌注的另一方...
8月24日 05:53
到2030年，所有工作将被AI和机器人取代。
轻而易举。
美国劳动力约为1.7亿工人。
其中约8000万个工作包括动手操作。
自动化系统每周可以工作四个班次。
要替代所有体力劳动，大约需要2000万个自主系统——包括自主车辆、自动化设备和机器人。
在接下来的四年内，这可以轻松实现。
那些说在四年内不可能建造那么多系统的人是妄想。
作为比较，去年美国售出了1600万辆汽车。
汽车的质量是类人机器人质量的20倍。
如果机器人以与汽车相同的速度销售，那将是每年3.2亿个机器人。
即使是其中的一小部分也足以替代所有人类的体力劳动。
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美国工人中对大型语言模型（LLM）的采用接近50%。与此同时，劳动生产率的增长低于2020年。
在这里可以提出许多反驳论点，例如：“他们还不知道如何利用它提高生产力，他们只使用了1-2年”，“50%仍然太低，无法看到影响”，“明年的模型将会好得惊人”，等等。
但我认为我们现在有足够的证据可以说，2023年的论点“LLM将使工人的生产力提高10倍”（有些人甚至引用了100倍）可能并不准确。
8月20日 22:35
根据斯坦福大学和世界银行的调查，到2025年6月/7月，美国工人中LLM的采用率上升至45.9%。
推理需求将继续激增，不仅因为用户数量和每个用户的使用量增加，还因为更新、更先进的生成式人工智能模型需要更多的推理计算能力。
来源：斯坦福大学，世界银行《生成式人工智能对劳动市场的影响》
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关于无人驾驶打车经济学的开放问题：
1. 去掉司机后，成本降低（相较于Uber/Lyft）会是多少？
2. 这种成本降低会增加多少需求？
3. 用户体验的显著变化会影响需求吗？
4. 我们会看到地理可用性的大幅增加吗（不需要司机 = 可以在路上增加更多出租车）？
对于第1点：在考虑其他所有因素后，Lyft/Uber乘车的劳动力成本仅占价格的20-40%，这在最佳情况下将降低成本限制在-40%。然而，无人驾驶出租车网络将有显著更高的固定成本（人工智能工程师、数据中心）和非零的附加单位成本（频繁的内部清洁、自驾硬件的摊销），所以实际上我们看到的更像是-15-20%。
因此，毫无疑问，规模化的自主出行将比当前的打车服务便宜。但效果的大小将远小于大多数人预期的。它们仍然会相对昂贵。
对于第2点：可能不会太多——由于动态定价，价格已经波动超过这个范围，几年前Uber大力补贴需求，因此我们有一些数据可以了解20%便宜的乘车会发生什么。在Uber/Lyft已经服务良好的地区，按里程计算的市场总量可能增长约20%，而按美元计算则保持不变。
对于第3点：我们已经知道（通过Waymo的部署）人们更喜欢车里没有司机，且对价格不敏感的客户愿意为这种体验支付更多。但并非所有都是积极的：人们对汽车清洁度有担忧（虽然可以轻松解决，但这会增加单位成本）。总体而言，我认为用户体验的变化不会大幅增加市场总量，因为对大多数人来说，价格和可用性将是关键因素。
对于第4点：这一点更像是一个不确定因素。自主网络的大部分成本是固定成本；增量单位成本主要是汽车成本的摊销（一个小数）和清洁。这意味着自主网络有潜力比当前的Uber/Lyft网络覆盖更广。但这些网络肯定不会扩展到*任何地方*，至少不会有短暂的等待时间。我认为我们会看到由于这一效应市场总量的增加，或许是+20-30%。
总体而言：我们应该预期市场总量在美元方面的增量增加，但整体市场更像是Uber++而不是一种新的交通范式。美国大多数人，尤其是在稀疏地区，仍然会开自己的车。
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